Rust性能分析工具tracy_full的使用,tracy_full提供高性能应用程序的实时帧捕获和GPU/CPU分析功能
Rust性能分析工具tracy_full的使用
tracy_full是Tracy分析器的完整Rust绑定,提供高性能应用程序的实时帧捕获和GPU/CPU分析功能。
开始使用
在Cargo.toml中添加以下依赖:
[dependencies.tracy]
package = "tracy_full"
version = "1.10.0"
要启用分析功能,添加enable
特性:
[dependencies.tracy]
...
features = ["enable"]
特性
分配跟踪
#[global_allocator]
static ALLOC: tracy::GlobalAllocator = tracy::GlobalAllocator::new();
这跟踪所有分配,使用默认的System
分配器进行分配。
对于自定义分配器:
#[global_allocator]
static ALLOC: tracy::GlobalAllocator<MyAlloc> = tracy::GlobalAllocator::new_with(MyAlloc::new());
Tracy还支持使用allocator_api
特性跟踪自定义分配器:
[dependencies.tracy]
...
features = ["allocator_api"]
let alloc = TrackedAllocator::new(alloc, tracy::c_str!("TrackedAllocator"));
这会在Tracy中创建一个名为TrackedAllocator
的内存池。
所有分配器都有一个*Sampled
变体,每次分配时对调用栈进行采样。
帧标记
使用以下方式标记主帧结束:
use tracy::frame;
frame!();
标记子帧结束:
frame!("Name");
标记不连续帧的范围:
frame!(discontinuous "Name");
绘图
你可以在Tracy中绘制图表:
use tracy::plotter;
let plotter = plotter!("MyGraph");
plotter.value(1.0);
plotter.value(2.0);
区域
use tracy::zone;
zone!(); // 无名称区域
zone!("MyZone"); // 名称为"MyZone"的区域
zone!(tracy::color::RED); // 红色区域
zone!("MyZone", true); // 名称为"MyZone"的区域,并通过运行时表达式启用
zone!(tracy::color::RED, true); // 红色区域,并通过运行时表达式启用
zone!("MyZone", tracy::color::RED, true); // 名称为"MyZone"、红色、并通过运行时表达式启用的区域
所有区域从创建到包含范围结束进行分析。
完整示例
下面是一个完整的示例代码,展示如何使用tracy_full进行性能分析:
use tracy::{frame, plotter, zone};
// 设置全局分配器跟踪
#[global_allocator]
static ALLOC: tracy::GlobalAllocator = tracy::GlobalAllocator::new();
fn main() {
// 模拟游戏主循环
loop {
// 输入处理
{
zone!("Input Processing");
// 模拟输入处理
std::thread::sleep(std::time::Duration::from_millis(10));
frame!("Input");
}
// 游戏逻辑
{
zone!("Game Logic");
// 模拟游戏逻辑
std::thread::sleep(std::time::Duration::from_millis(20));
frame!("Logic");
}
// 渲染
{
zone!("Rendering");
// 模拟渲染
std::thread::sleep(std::time::Duration::from_millis(30));
frame!("Render");
}
// 记录帧时间
let frame_time = 60.0; // 模拟帧时间
let plotter = plotter!("Frame Time (ms)");
plotter.value(frame_time);
// 标记主帧结束
frame!();
}
}
额外特性
未来支持
未来可以作为Tracy中的光纤表示。必须启用futures
特性。
[dependencies.tracy]
...
features = ["enable", "futures"]
use tracy::future;
trace_future!(async_function(), "Async Function").await;
外部库集成
Bevy
启用bevy
特性可以分析Bevy系统:
[dependencies.tracy]
...
features = ["enable", "bevy"]
use tracy::bevy::timeline;
App::new().add_system(timeline(my_system)).run();
Tracing
启用tracing
特性可以分析tracing spans:
[dependencies.tracy]
...
features = ["enable", "tracing"]
use tracy::tracing::TracyLayer;
tracing::subscriber::set_global_default(
tracing_subscriber::registry().with(TracyLayer)
);
WGPU
启用wgpu
特性可以分析wgpu命令编码器和渲染/计算通道:
[dependencies.tracy]
...
features = ["enable", "wgpu"]
use tracy::wgpu::ProfileContext;
let mut profile context = ProfileContext::with_name("Name", &adapter, &device, &queue, buffered_frames);
扩展示例
下面是一个更完整的示例,展示tracy_full的各种功能组合使用:
use tracy::{frame, plotter, zone, future};
use std::time::Instant;
// 设置全局分配器跟踪
#[global_allocator]
static ALLOC: tracy::GlobalAllocator = tracy::GlobalAllocator::new();
async fn async_task() {
zone!("Async Task");
tokio::time::sleep(std::time::Duration::from_millis(50)).await;
}
#[tokio::main]
async fn main() {
// 记录启动时间
let start = Instant::now();
let mut plotter = plotter!("Execution Time");
// 主循环
for i in 0..10 {
// 帧开始区域
zone!("Frame", tracy::color::BLUE);
// CPU密集型任务
{
zone!("CPU Work");
let mut sum = 0;
for j in 0..1000 {
sum += j;
}
plotter!("CPU Sum", sum as f32);
}
// 异步任务跟踪
trace_future!(async_task(), "Tracked Async Task").await;
// 内存分配跟踪
{
zone!("Memory Allocation");
let _vec = vec![0u8; 1024]; // 会被全局分配器跟踪
}
// 记录帧时间
plotter.value(start.elapsed().as_secs_f32());
// 标记帧结束
frame!("Frame {}", i);
}
// 特殊标记
frame!(discontinuous "Application Shutdown");
}
这个示例展示了:
- 全局内存分配跟踪
- 同步和异步代码分析
- 帧标记和区域划分
- 性能数据绘图
- 不连续帧标记
- 颜色编码区域
要运行此示例,需要添加以下依赖:
[dependencies]
tokio = { version = "1.0", features = ["full"] }
tracy = { package = "tracy_full", version = "1.10.0", features = ["enable", "futures"] }
1 回复
Rust性能分析工具tracy_full使用指南
简介
tracy_full是一个强大的实时性能分析工具,专门为高性能应用程序设计,提供以下核心功能:
- 实时帧捕获和分析
- CPU和GPU性能分析
- 低开销的性能监控
- 跨平台支持(Windows/Linux/macOS)
- 时间线可视化分析
安装方法
在Cargo.toml中添加依赖:
[dependencies]
tracy_full = "0.10"
基本使用方法
1. 初始化tracy客户端
use tracy_full::*;
fn main() {
// 初始化tracy客户端
let client = Client::start();
// 你的应用程序代码
// 保持客户端运行直到程序结束
client.finish();
}
2. 标记代码区域
fn expensive_operation() {
// 创建一个命名区域
let _zone = tracy_full::zone!("expensive_operation");
// 执行耗时操作
for i in 0..1_000_000 {
// 可以嵌套区域
let _inner_zone = tracy_full::zone!("inner_loop");
// 模拟工作
std::hint::black_box(i * i);
}
}
3. GPU分析
fn render_frame() {
// 标记GPU工作开始
let gpu_scope = tracy_full::gpu_zone!("frame_rendering");
// 模拟GPU工作
std::thread::sleep(std::time::Duration::from_millis(16));
// GPU工作自动在gpu_scope离开作用域时结束
}
高级功能
1. 自定义数据点
fn process_data(data: &[f32]) {
tracy_full::plot!("data_points", data.len() as f64);
// 也可以记录瞬时值
tracy_full::instant!("data_processed");
}
2. 内存分配跟踪
use tracy_full::*;
fn main() {
// 启用内存跟踪
tracy_full::enable_memory_profiling();
let data = vec![0u8; 1024 * 1024]; // 1MB分配
// 内存分配会被自动跟踪
}
3. 帧标记
fn game_loop() {
loop {
tracy_full::frame_mark!(); // 标记帧边界
// 游戏逻辑和渲染
update_game_state();
render_frame();
}
}
查看分析结果
- 下载并运行Tracy Profiler可视化工具
- 启动你的Rust应用程序
- Tracy Profiler会自动连接到你的应用程序(或手动连接)
- 实时查看CPU/GPU使用情况、时间线、内存分配等信息
性能提示
- 在发布版本中分析时,tracy_full会自动降低采样频率以减少开销
- 对于非常频繁的代码路径,考虑减少区域标记的粒度
- 可以使用
#[cfg(feature = "enable")]
条件编译只在需要时启用tracy
示例截图
分析结果会显示类似这样的可视化信息:
- 时间线上的彩色区域表示不同的代码段
- CPU核心利用率图表
- GPU活动时间线
- 内存分配和释放记录
- 自定义数据点的图表
tracy_full特别适合游戏开发、实时系统和性能敏感的应用程序分析,能够帮助开发者快速定位性能瓶颈。
完整示例代码
//! 一个使用tracy_full进行性能分析的完整示例
use tracy_full::*;
fn main() {
// 初始化tracy客户端
let client = Client::start();
// 启用内存跟踪
enable_memory_profiling();
// 模拟应用主循环
game_loop();
// 保持客户端运行直到程序结束
client.finish();
}
fn game_loop() {
for frame in 0..100 { // 模拟100帧
// 标记帧边界
frame_mark!();
// 处理游戏逻辑
update_game_state(frame);
// 渲染帧
render_frame();
// 模拟数据处理
let data = generate_data(frame);
process_data(&data);
}
}
fn update_game_state(frame: u32) {
// 标记游戏状态更新区域
let _zone = zone!("update_game_state");
// 模拟游戏逻辑处理
for i in 0..10_000 {
let _inner = zone!("entity_update");
std::hint::black_box(i * frame);
}
}
fn render_frame() {
// 标记GPU渲染区域
let _gpu = gpu_zone!("render_frame");
// 模拟GPU工作
std::thread::sleep(std::time::Duration::from_millis(10));
}
fn generate_data(frame: u32) -> Vec<f32> {
// 标记数据生成区域
let _zone = zone!("generate_data");
// 模拟数据生成
(0..1_000).map(|i| (i as f32) * frame as f32).collect()
}
fn process_data(data: &[f32]) {
// 标记数据处理区域
let _zone = zone!("process_data");
// 记录数据点数量
plot!("data_points", data.len() as f64);
// 模拟数据处理
for chunk in data.chunks(100) {
let _inner = zone!("process_chunk");
let sum: f32 = chunk.iter().sum();
std::hint::black_box(sum);
}
// 标记数据处理完成
instant!("data_processed");
}