Ruby 内置的 profiler
内置的 profiler 实现的很简单，在 ruby2.2 中只有 150 行代码，大家可以看看它的实现profile.rb
。内置的 profiler 使用起来非常的方便，只需要加上-rprofile参数即可。例如：
执行：
ruby -rprofile test.rb
输出结果为：
% cumulative self self total
time seconds seconds calls ms/call ms/call name
24.24 0.16 0.16 10001 0.02 0.06 Object#m2
18.18 0.28 0.12 2 60.00 330.00 Integer#times
18.18 0.40 0.12 10001 0.01 0.06 Object#m1
15.15 0.50 0.10 10001 0.01 0.01 Class#new
10.61 0.57 0.07 10000 0.01 0.01 P1.new
6.06 0.61 0.04 20000 0.00 0.00 Fixnum#to_s
4.55 0.64 0.03 10000 0.00 0.00 Struct#initialize
3.03 0.66 0.02 10000 0.00 0.00 P2#initialize
0.00 0.66 0.00 1 0.00 0.00 TracePoint#enable
0.00 0.66 0.00 1 0.00 0.00 Class#initialize
0.00 0.66 0.00 1 0.00 0.00 nil#
0.00 0.66 0.00 1 0.00 0.00 Struct.new
0.00 0.66 0.00 7 0.00 0.00 Module#method_added
0.00 0.66 0.00 3 0.00 0.00 BasicObject#singleton_method_added
0.00 0.66 0.00 2 0.00 0.00 Class#inherited
0.00 0.66 0.00 2 0.00 0.00 IO#set_encoding
0.00 0.66 0.00 1 0.00 0.00 TracePoint#disable
0.00 0.66 0.00 1 0.00 660.00 #toplevel
通过打印出的结果能够很明显的看出耗时的方法。内置的 profiler 很简单，只能打印出这样的结果，没有 其他输出格式的选项，下面介绍的其他几种都有丰富的格式输出。
ruby-prof
repo: [https://github.com/ruby-prof/ruby-profruby-prof][]
ruby-prof具有 C 扩展，所以它能运行的更快，同时它支持丰富的输出格式，方便我们去查找性能瓶颈。
ruby-prof支持输出GraphViz支持的 dot 格式，两者的安装方法如下：
gem install ruby-prof
ubuntu | sudo apt-get install graphviz
Mac | brew install graphviz
执行命令很简单，如下：
ruby-prof --mode=wall --printer=dot --file=output.dot test.rb 25
此命令的详细使用方法请参考帮助信息ruby-prof --help。
上面命令的执行结果会输出一个 graphviz 的 dot 文件，graphviz 提供一个格式转换命令，可以将此文件 转换为一个 pdf 文件以方便查看，如下：
dot -T pdf -o output.pdf output.dot
这样就可以打开 output.pdf 查看程序内的方法调用占比了。
perftools.rb
repo: [https://github.com/tmm1/perftools.rbperftools.rb][]
perftools.rb是google-perftools的 ruby 版本，不过它只支持 ruby2.1 以下版本，2.1 及以上
版本就需要用到下面的stackprof了，这两个工具都是一个人写的。鉴于此，我们略过perftools.rb，
作者实现stackprof，就是为了替代perftools.rb。如果有需求的话，就请参考其 github 主页。
stackprof
repo: [https://github.com/tmm1/stackprofstackprof][]
stackprof只支持 Ruby2.1+，不过现在 ruby 的版本发布很快，每一个版本都能带来一些新东西，2.1
应该很快就能成为很基础的版本，我们就在这个版本上来做一些测试。
安装：
gem install stackprof
这次我们直接在代码中使用 stackprof 的方法：
require 'stackprof'
def m1
5_000_000.times{ 1+2+3+4+5 }
end
def m2
1_000_000.times{ 1+2+3+4+5 }
end
StackProf.run(mode: :cpu, out: 'tmp/stackprof.dump') do
m1
m2
end
我们执行这个 ruby 程序，ruby test.rb，会在当前目录的 tmp 目录中产生一个文件stackprof.dump,
然后来分析以下这个文件，stackprof命令本身可以解析这个文件，执行下面的命令：
stackprof tmp/stackprof.dump --text
则会产生下面的结果，结果应该是很清晰的，很明显在代码中m1方法要占有绝大部分的运行时间。
==================================
Mode: cpu(1000)
Samples: 75 (0.00% miss rate)
GC: 0 (0.00%)
==================================
TOTAL (pct) SAMPLES (pct) FRAME
62 (82.7%) 62 (82.7%) block in Object#m1
13 (17.3%) 13 (17.3%) block in Object#m2
75 (100.0%) 0 (0.0%) <main>
75 (100.0%) 0 (0.0%) block in <main>
75 (100.0%) 0 (0.0%) <main>
62 (82.7%) 0 (0.0%) Object#m1
13 (17.3%) 0 (0.0%) Object#m2
其他更加丰富的输出方式和分析方式，就请参考stackprof的 github 主页，讲解的很全面。
如果你希望在 web 前端中展示相关信息，就请看看stackprof-webnav这个 gem，它提供了比较全面的
展示，操作等等，适合在一些 web 应用中使用，github 地址：stackprof-webnav
rack-mini-profiler
repo: [https://github.com/MiniProfiler/rack-mini-profilerrack-mini-profiler][]
rack-mini-profiler专门应用于基于rack的 web 应用的性能调优，在 rails 中的使用方法如下：
首先将 gem 添加到 gemfile 中：
gem 'rack-mini-profiler'
执行：
bundle install
然后重启你的服务器，访问任意的 URl，在页面上的左上角会看到响应时间的毫秒数。如下图所示：
点击query time(ms)列中的1 sql则可以查看到执行的 sql 语句及耗时：
Profiler 详细的使用请参考以下 RubyChina 帖子：
Ruby Profiler 详解之 ruby-prof（I）
[ruby-prof]: https://github.com/ruby-prof/ruby-prof [perftools.rb]: https://github.com/tmm1/perftools.rb [stackprof]: https://github.com/tmm1/stackprof [rack-mini-profiler]: https://github.com/MiniProfiler/rack-mini-profiler
本文由OneAPM工程师原创，欢迎大家来OneAPM做客，共同讨论各种技术问题，OneAPM提供包括Ruby在内的主流 6 种编程语言，以及浏览器端、移动端、服务器软硬件环境的性能监测服务。
用 profiler 倒是很容易检查简单的程序性能，比如比对{}.merge {}.update 两种写法的效率
% cumulative self self total
time seconds seconds calls ms/call ms/call name
42.86 0.03 0.03 1 30.00 70.00 Integer#times
14.29 0.04 0.01 1000 0.01 0.03 Hash#merge
14.29 0.05 0.01 1000 0.01 0.01 Hash#initialize_copy
14.29 0.06 0.01 1000 0.01 0.02 Kernel#initialize_dup
14.29 0.07 0.01 1000 0.01 0.04 nil#
0.00 0.07 0.00 1 0.00 0.00 TracePoint#enable
0.00 0.07 0.00 1000 0.00 0.00 Hash#update
0.00 0.07 0.00 2 0.00 0.00 IO#set_encoding
0.00 0.07 0.00 1 0.00 0.00 TracePoint#disable
0.00 0.07 0.00 1 0.00 70.00 #toplevel
另外 profiler 应该是 2.0.0 就应该有了吧
请教一个问题 同一段代码下比较 使用 内置的 profiler 和 ruby-prof 显示出的 total_time 似乎不一样，相差的值比较大，而且使用 ruby-prof 的运行速度快好多。
#20 楼 @pathbox 互相学习啊，
，快是因为 ruby-prof 是 c 实现的，而时间不一样也跟这个实现有关系，再一个 ruby 的 gc 是个很耗时的操作，ruby 实现的 profiler 也会增加 gc 的压力，代码写的不好的时候这个 gc 的时间可能就会占掉一半，导致计算的时间出现较大的误差，不过一般我们调优的话，不是用两个工具去调，而是用一个，先多跑几次取一个跳动不大的作为基准，针对这个基准再去调，而不是用一个绝对的值去调，所有的 profiler 都会增加程序的绝对执行时间，得出的程序运行时间都是不准确的，越是贴近底层越是接近实际的执行时间。
看看下面这几个简单的 time 结果：
没有 Profiler
real 0m1.462s
user 0m1.392s
sys 0m0.068s
内置的 Profiler
real 0m20.021s
user 0m19.188s
sys 0m0.832s
Ruby-Prof
real 0m2.456s
user 0m1.891s
sys 0m0.535s
内置 profiler 耗时主要增加在用户态，主要是还是因为 ruby 实现比较慢和 GC 造成的。下周可能要写一篇 GC 和内存的帖子，正好拿这个作为例子，
#22 楼 @pathbox ruby-prof 可以看看 RubyChina 的这篇：Ruby Profiler 详解之 ruby-prof（I），也是我们写的，Profiler 一般会输出一些格式化的数据，这时候一个好的数据查看工具也是很有帮助的。
