DIY Ruby CPU 分析 Part II（第一狂少）

DIY Ruby CPU 分析 Part II（第一狂少）

Part II. CPU time 和 Wall time

Wall time

Wall time 是在一个方法被调用和返回之间的真实时间。因此，如果你想要测量一个方法执行的 「Wall clock time」，理论上可以用秒表来测量。只要在方法开始执行时打开秒表，在方法返回时按下停止。这个时间通常也被称为真实时间。

CPU time

CPU time 是指 CPU 执行方法的时间。CPU time 的度量单位是用于执行方法的 CPU 时钟周期。如果我们了解 CPU 频率，它的单位是周期每秒，也可以称作赫兹，那么我们可以将其转换为时间。如果 CPU 执行某一方法花了 x 个时钟周期，这个 CPU 频率是 y 赫兹，那么 CPU 执行方法的时间为 x/y 秒。有时操作系统会为我们自动进行转换从而使我们免于进行这种计算。 CPU 时间不等同于 Wall time，其中的差别在于方法的指令类型。我们可以宽泛的将指令分为两种类型：CPU 密集型 和 I/O 密集型. 在执行 I/O 指令时，CPU 空闲下来可以转去执行其他 CPU 密集型指令。因此，如果我们的方法在 I/O 指令上花费时间，CPU 可以不把时间投入在该方法上，而是去处理其他事情，直到 I/O 操作完成。 这段时间内 Wall time 在计时而 CPU time 停止计时，落后于 Wall time.

我们来看看一个需要5分钟来执行的慢方法的情况。如果想知道这个方法花费了多长时间，你的 Wall clock 可以显示「执行该方法需要五分钟」，但 CPU 会显示「执行该方法中用时 3 分钟」。所以应该听从哪一个说法呢？究竟哪个时间能够更准确的测量执行方法的时间？

答案是：看情况。这取决于你希望测量的方法的类型。如果该方法的大部分时间用于 I/O 操作，或者该方法没有直接处理 CPU 密集型指令，由 CPU time 描述的时间开销将十分不准确。对于这些类型的方法，通过 Wall time 来测量时间更加合适。而对于其他情况，坚持通过 CPU time 来测量是很可靠的。

测量 CPU time 和 Wall time

鉴于想要写一个 CPU 分析器，我们需要一种测量 CPU time 和 Wall time 的方法。下面来看一看已经能够测量这两项的 Ruby 的 Benchmark module 中的代码。

def measure(label = "") # :yield: t0, r0 = Process.times, Process.clock_gettime(BENCHMARK_CLOCK) yield t1, r1 = Process.times, Process.clock_gettime(BENCHMARK_CLOCK) Benchmark::Tms.new(t1.utime - t0.utime, t1.stime - t0.stime, t1.cutime - t0.cutime, t1.cstime - t0.cstime, r1 - r0, label)end

由此可见，Ruby 通过两种进程类中的方法来测量时间：

通过times测量 CPU time. 通过clock_gettime来测量真实时间，也就是 Wall time. 但是times方法返回的结果为1秒，这表示通过分析器用times只能测量仅需要几秒就能完成的 方法的 CPU time. 然而clock_gettime就有趣多了。

clock_gettime

Process::clock_gettime是早在 Ruby 2.1 版本就已经被添加的方法，它使用 POSIX clock_gettime()功能并回退到 OS 仿真来获得时间以防clock_gettime在 OS 中失效或无法实施。该功能接受clock_id及时间结果作为参数。有很多可以被选为这种计时器的clock_ids，但我们感兴趣的是：

CLOCK_MONOTONIC: 这个计时器测量逃走的 Wall clock time，因为过去的任意时间点不会被系统时钟的变化影响，最适合测量 Wall time. CLOCK_PROCESS_CUPTIME_ID: 这个计时器测量每一个进程的 CPU time，意即计算进程中所有线程的时间。我们可以用它来测量 CPU time. 让我们利用这个来写一些代码：

module DiyProf # These methods make use of `clock_gettime` method introduced in Ruby 2.1 # to measure CPU time and Wall clock time. def self.cpu_time Process.clock_gettime(Process::CLOCK_PROCESS_CPUTIME_ID, :microsecond) end def self.wall_time Process.clock_gettime(Process::CLOCK_MONOTONIC, :microsecond) endend

可以在 benchmark 代码中使用这些方法：

puts "****CPU Bound****" c1, w1 = DiyProf::cpu_time, DiyProf::wall_time 10000.times do |i| Math.sqrt(i)end c2, w2 = DiyProf::cpu_time, DiyProf::wall_time puts "CPU time\t=\t#{c2-c1}\nWall time\t=\t#{w2-w1}"puts "\n****IO Bound****" require 'tempfile'c1, w1 = DiyProf::cpu_time, DiyProf::wall_time 1000.times do |i| Tempfile.create('file') do |f| f.puts(i) endend c2, w2 = DiyProf::cpu_time, DiyProf::wall_time puts "CPU time\t=\t#{c2-c1}\nWall time\t=\t#{w2-w1}"

运行这些代码会得出类似以下的结果：

****CPU Bound****CPU time = 5038 Wall time = 5142****IO Bound****CPU time = 337898 Wall time = 475864

这些清楚地展现了单个 CPU 内核的情况，在仅运行 CPU 密集型指令时 CPU time 和 Wall time 几乎相等，而运行 I/O 密集型指令时 CPU time 总是少于 Wall time.

概括