プロファイリング（コンピュータプログラミング）

フラットプロファイラは、呼び出しから平均呼び出し時間を計算し、呼び出し先やコンテキストに基づいて呼び出し時間を分類しません。^{[ 11 ]}

コールグラフプロファイラ^{[ 8 ]}は、呼び出し時間、関数の頻度、および呼び出し先に基づいて関連する呼び出しチェーンを表示します。一部のツールでは、完全なコンテキストは保持されません。

入力依存型プロファイラ^{[ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]}は、入力サイズや入力値などの入力ワークロードの特徴にパフォーマンス指標を関連付けることで、フラットプロファイラやコールグラフプロファイラに新たな次元を追加します。アプリケーションのパフォーマンスが入力に応じてどのように変化するかを特徴付けるグラフを生成します。

イベントベースのプロファイラは、以下のプログラミング言語で利用可能です。

• Java : JVMTI (JVM Tools Interface) API (旧称 JVMPI (JVM Profiling Interface)) は、呼び出し、クラスのロード、アンロード、スレッドの開始/終了などのイベントを捕捉するためのプロファイラへのフックを提供します。
• .NET :プロファイリングAPIを使用して、プロファイリング エージェントをCOMサーバーとしてCLRに接続できます。Java と同様に、ランタイムは、メソッドのJITコンパイル、開始、終了、オブジェクトの作成などのイベントを捕捉するために、エージェントへのさまざまなコールバックを提供します。特に強力なのは、プロファイリング エージェントが対象アプリケーションのバイトコードを任意の方法で書き換えることができる点です。
• Python : Python のプロファイリングには、profile モジュール、hotshot (コールグラフベース)、および 'sys.setprofile' 関数を使用して c_{call,return,exception}、python_{call,return,exception} などのイベントを捕捉することが含まれます。
• Ruby：RubyもプロファイリングにPythonと同様のインターフェースを使用します。profile.rbモジュール内のFlat-profilerと、C拡張機能であるruby-profが存在します。

これらのプロファイラはサンプリングによって動作します。サンプリングプロファイラは、オペレーティングシステムの割り込みを使用して、一定間隔で対象プログラムのコールスタックをプローブします。サンプリングプロファイルは通常、数値的な精度と具体性が低く、統計的な近似値しか提供しませんが、対象プログラムをほぼフルスピードで実行できます。「実際の誤差量は通常、1サンプリング周期以上です。実際、値がサンプリング周期のn倍である場合、その値の予想される誤差はnサンプリング周期の平方根です。」^{[ 17 ]}

実際には、サンプリングプロファイラは、他のアプローチよりも対象プログラムの実行状況をより正確に把握できる場合が多い。これは、サンプリングプロファイラは対象プログラムにそれほど干渉せず、副作用（メモリキャッシュや命令デコードパイプラインへの影響など）が少ないためである。また、オーバーヘッドが少ないため、そうでなければ隠されてしまう問題も検出できる。^{[ 18 ]}また、サンプリングプロファイラは、頻繁に呼び出される小さなルーチンや「タイト」なループのコストを過大評価する傾向も比較的低い。さらに、システムコール処理などの割り込み可能なカーネルモードとユーザーモードで費やされた時間の相対的な割合を示すことができる。

残念ながら、カーネルコードを実行して割り込みを処理すると、対象プログラムのCPUサイクルがわずかに失われ、キャッシュの使用が分散され、割り込み不可能なカーネルコード（マイクロ秒単位のアクティビティ）で発生するさまざまなタスクとユーザーコードを区別できなくなります。専用ハードウェアであれば、より優れた結果が得られます。ARM Cortex-M3や最近のMIPSプロセッサの一部には、JTAGインターフェースにPCSAMPLEレジスタが搭載されており、プログラムカウンタを全く検出不可能な方法でサンプリングすることで、非侵襲的にフラットプロファイルを収集できます。

Java/マネージドコードで一般的に使用されている^{統計プロファイラには、SmartBear SoftwareのAQtime [ 20 ]やMicrosoftのCLR Profiler [ 21 ]}などがあり^{ます。これら}のプロファイラは、^{Apple Inc.の}Shark ( OSX ) [ 22 ]、^{OProfile ( Linux} ) [ 23 ]、^{Intel VTuneおよび}Parallel Amplifier ( Intel Parallel Studioの一部)、Oracle Performance Analyzer ^{[ 24 ]}などとともに、ネイティブコードのプロファイリングもサポートしています。

この手法は、対象プログラムに命令を追加して必要な情報を収集するものです。ただし、プログラムを計測するとパフォーマンスが変化する可能性があり、場合によっては不正確な結果やハイゼンバグが発生する可能性があることに注意してください。その影響は、収集される情報、報告されるタイミングの詳細レベル、および計測と併せて基本ブロックプロファイリングが使用されるかどうかによって異なります。^{[ 25 ]} 例えば、すべてのプロシージャ/ルーチン呼び出しをカウントするコードを追加すると、各ステートメントが何回実行されるかをカウントするよりも影響は小さくなるでしょう。一部のコンピュータには、情報を収集するための特別なハードウェアが搭載されています。この場合、プログラムへの影響は最小限です。

計測機器は、プロファイラが利用できる制御レベルと時間分解能の量を決定する上で重要な要素となる。

• 手動：プログラマーが実行します。たとえば、実行時間を明示的に計算する命令を追加したり、イベントを単純にカウントしたり、アプリケーション応答測定標準などの測定APIへの呼び出しをカウントしたりします。
• 自動ソースレベル：計測ポリシーに従って自動ツールによってソースコードに追加される計測機能。
• 中間言語：アセンブリコードまたは逆コンパイルされたバイトコードに追加される計測機能で、複数の上位レベルのソース言語をサポートし、（非記号的な）バイナリオフセット書き換えの問題を回避します。
• コンパイラ支援
• バイナリ変換: このツールはコンパイル済みの実行ファイルに計測機能を追加します。
• 実行時計測：コードの実行直前に計測が行われます。プログラムの実行はツールによって完全に監視および制御されます。
• ランタイムインジェクション：ランタイムインストルメンテーションよりも軽量です。実行時にコードが変更され、ヘルパー関数へのジャンプが挿入されます。

• インタプリタのデバッグオプションを使用すると、インタプリタが各ターゲットステートメントに遭遇した際に、パフォーマンスメトリクスを収集できます。バイトコード、コントロールテーブル、JITインタプリタは、通常、ターゲットコードの実行を完全に制御できるため、非常に包括的なデータ収集が可能になります。

• ハイパーバイザー：データは、（通常は）変更されていないプログラムをハイパーバイザー上で実行することによって収集されます。例：SIMMON
• シミュレータとハイパーバイザ：命令セットシミュレータの下で変更されていないプログラムを実行することにより、対話的に選択的にデータが収集されます。