引言
有时我们需要对程序进行优化、减少程序响应时间。除了一段段地对代码进行时间复杂度分析，我们还有更便捷的方法吗？
若能直接找到影响程序运行时间的函数调用，再有针对地对相关函数进行代码分析和优化，那相比漫无目的地看代码，效率就高多了。 将strace和pstack工具结合起来使用，就可以达到以上目的。strace跟踪程序使用的底层系统调用，可输出系统调用被执行的时间点以及各个调用耗时；pstack工具对指定PID的进程输出函数调用栈。 下面我们通过一个简单的消息收发程序，说明使用strace、pstack进行程序分析的具体方法。strace查看系统调用
首先我们拉起server/client程序，并使用对server进程进行跟踪：# ps -elf | grep server | grep -v grep0 S root 16739 22642 0 76 0 - 634 1024 14:26 pts/2 00:00:00 ./server# strace -o server.strace -Ttt -p 16739Process 16739 attached - interrupt to quit
稍等一段时间之后，我们将strace停掉， server.strace文件中有以下输出：
14:46:39.741366 select(8, [3 4], NULL, NULL, {1, 0}) = 1 (in [4], left {0, 1648}) <0.998415>14:46:40.739965 recvfrom(4, "hello", 6, 0, NULL, NULL) = 5 <0.000068>14:46:40.740241 write(1, "hello\n", 6) = 6 <0.000066>14:46:40.740414 rt_sigprocmask(SIG_BLOCK, [CHLD], [], 8) = 0 <0.000046>14:46:40.740565 rt_sigaction(SIGCHLD, NULL, {SIG_DFL, [], 0}, 8) = 0 <0.000048>14:46:40.740715 rt_sigprocmask(SIG_SETMASK, [], NULL, 8) = 0 <0.000046>14:46:40.740853 nanosleep({1, 0}, {1, 0}) = 0 <1.000276>14:46:41.741284 sendto(4, "hello\0", 6, 0, NULL, 0) = 6 <0.000111> 可以看到server接收数据之后(对应recvfrom调用)，经过1s左右时间将消息发出(对应sendto调用)，从响应时间看，与抓包的结果吻合。又可以看出nanosleep系统调用耗费了1s时间。
因而可以断定响应延时由nanosleep对应的函数调用造成。 那具体是哪一个函数调用呢？在strace输出结果中并不能找到答案，因其输出显示都是系统调用，要显示程序中函数调用栈信息，就轮到pstack上场了。
pstack查看函数堆栈
pstack是一个脚本工具，其核心实现就是使用了gdb以及thread apply all bt命令，下面我们使用pstack查看server进程函数堆栈：# sh pstack.sh 16739#0 0x00002ba1f8152650 in __nanosleep_nocancel () from /lib64/libc.so.6#1 0x00002ba1f8152489 in sleep () from /lib64/libc.so.6#2 0x00000000004007bb in ha_ha ()#3 0x0000000000400a53 in main ()从以上信息可以看出，函数调用关系为：main->ha_ha->sleep，因而我们可以找到ha_ha函数进行分析和优化修改。小结 本文通过一个server/client程序事例，说明了使用strace和pstack分析响应延时的方法。
由最初server端响应慢现象，到使用strace跟踪出具体耗时的系统调用，再到使用pstack查到程序中具体的耗时函数，一步步找到了影响程序运行时间的程序代码。
更多地了解底层，从操作系统层面着手，更有助于程序性能分析与优化。