Indledning

Når du udvikler et program, er et af de sidste skridt, at gøre det så hurtigt som muligt (men stadigvæk rigtigt). Du vil ikke sløse tiden væk på at optimere funktioner som sjældent bruges. Derfor skal du vide i hvilke dele af programmet den største del af tiden bruges.

For sekventiel kode er det ofte tilstrækkeligt at samle statistiske data om programmets karakteristika ved kørselstidspunktet, som f.eks. tiden der forbruges i funktioner og kodelinjer. Dette kaldes profilering. Programmet køres under kontrol af et profileringsværktøj, som giver en opsummering i slutningen af programkørslen. I modsætning til dette skyldes ydelsesproblemer i parallel kode, ofte at en processor venter på data fra en anden. Da denne ventetid er svær at henføre til programkode, er det bedre at generere tidsstemplede begivenhedsspor. KCachegrind kan ikke visualisere denne type af data.

Efter en analyse af de producerede profileringsdata, er det nemt at finde problemfyldte områder og flaskehalse i koden. F.eks kan antagelser om antallet af kald kontrolleres og de identificerede kodeområder kan optimeres. Efter ændringen bør optimeringens effekt verificeres på ny, med endnu en profileringskørsel.