【開篇就白給？】

對大家熟悉的Cortex-M處理起來說，無論是強調(diào)極致資源和低功耗的Cortex-M0、還是頻率達到上GHz且能與某些應用處理器掰一掰手腕的Cortex-M7，都不會缺席了SysTick的身影。 正因為SysTick是官方欽定的“不可或缺”的“基礎(chǔ)設(shè)施”，無論是RTOS系統(tǒng)還是裸機應用，幾乎所有的嵌入式固件都會用到它。在這一背景下，如果我告訴你，有一個基于C語言的模塊，提供以下功能：

精確測量系統(tǒng)性能

精確測量函數(shù)執(zhí)行時間

精確測量中斷響應延遲

提供精確到us級的阻塞或非阻塞的延時服務

改善偽隨機數(shù)的隨機數(shù)特性

提供系統(tǒng)時間戳

……

使用了SysTick卻不會占用SysTick；

或者說提供以上功能的同時，用戶的原有的SysTick應用（比如RTOS調(diào)度器或是普通的應用延時）絲毫不會受到影響；

再直白點說：以上功能都是白送的，每個Cortex-M處理器都能立即享有，且不受到芯片型號的影響，

你是不是要直呼：“真就白給？”

是的！作為一個在Github上開源的C語言模塊，它真就白給！

【請張嘴……啊~】

perf_counter版本一路進化，從加入對GCC、IAR的支持、通過Library簡化用戶部署以來，從版本1.6.1開始更是把模塊的部署做到了極致的簡化： ? 這次，你只要從下面的鏈接“一次性”的下載 CMSIS-Pack，就可以在MDK環(huán)境中實現(xiàn)傻瓜式的部署： ? https://raw.githubusercontent.com/GorgonMeducer/perf_counter/CMSIS-Pack/cmsis-pack/GorgonMeducer.perf_counter.1.9.9.pack ? 也可以向公眾號發(fā)送?perf_counter?進行下載。 ? 下載后，雙擊pack文件進行無腦安裝：

在確認了開原許可Apache 2.0的條款后，一路Next，直到單擊Finish，完成整個安裝過程：

一般來說，部署會非常順利，但如果出現(xiàn)了安裝錯誤，比如下面這種：

則很可能是您所使用的MDK版本太低導致的——是時候更新下MDK啦。

當我們想在任何已有工程中部署perf_counter時，只需要單擊MDK工具欄上如下圖所示的圖標：

打開RTE配置窗口：

我們會注意到，在列表的末端出現(xiàn)了一個Utilities條目，依次展開后勾選Performance下的perf_counter——默認情況下系統(tǒng)會自動選擇以庫的形式來實現(xiàn)模塊的部署——這也是我吐血推薦的方式，因為它省去了不必要的編譯麻煩。

單擊OK按鈕后，我們會發(fā)現(xiàn)Utilities已經(jīng)被加入到了工程管理器中，而perf_counter.lib也已經(jīng)成功的部署到了目標工程中：

看過我往期文章《【教程】如何用GCC“零匯編”白嫖MDK》的小伙伴一定知道，MDK也可以使用GCC作為編譯器。perf_counter也將這種情況考慮在內(nèi)——當用戶實際使用的是GCC時，對應的 libperf_counter_gcc.a（而不是arm compiler 5或arm compielr 6下的perf_counter.lib）會被加入到工程中。

GCC環(huán)境下使用perf_counter略微有一些注意事項，由于在文章《【教程】如何用GCC“零匯編”白嫖MDK》的末尾已經(jīng)有過非常詳盡的介紹，這里就不再贅述了。

當我們在MDK環(huán)境下使用Arm Compiler 6作為編譯器時，需要打開對GNU擴展和C99（極其以上）語言標準的支持，具體方法如下圖所示：在Language C標準下拉列表中選擇帶有g(shù)nu前綴的選項——如果沒有什么特別的顧慮，推薦直接拉滿——使用gnu11即可。

如果你使用的是較老的Arm Compiler 5，則應該同時勾選C99 Mode和GNU extensions兩個選項。找不到上述兩個選項的小伙伴，應該認真考慮升級你們的MDK版本了。

【一鍵終結(jié)甜咸之爭？】

雖然在RTE中，perf_counter推薦并默認使用library的方式來部署， ? ? 但考慮到總有小伙伴對黑盒子有莫名的恐懼：

“……往往要親眼看著黃酒從罎子裏舀出，看過壺子底裏有水沒有，又親看將壺子放在熱水裏，然後放心……” https://zh.m.wikisource.org/zh/%E5%AD%94%E4%B9%99%E5%B7%B1

因此，perf_counter貼心的提供了以Source源代碼來進行部署的方式：

此時，相關(guān)的perf_counter.c和systick_wrapper_ual.s會取代原本的庫文件加入到編譯中：

當然，使用Source方式來編譯也是有代價的，即perf_counter的源代碼對CMSIS有依賴——當你的工程中并未在RTE配置界面中勾選CMSIS-CORE，就會出現(xiàn)類似下圖所示的黃色警告信息：“Additional software components required”。

此時，你可以簡單的單擊Resolve按鈕來解決問題——你會發(fā)現(xiàn)，所謂的解決方案就是RTE自動把Source模式依賴的CMSIS-CORE幫你勾選上了而已：

如果你對此并無異議，則問題圓滿解決；如果你的系統(tǒng)中存在別的版本的CMSIS（比如很多正點原子、野火、以及CubeMX生成的工程都很可能會攜帶不經(jīng)由RTE配置界面來管理的CMSIS），則很有可能出現(xiàn)CMSIS版本沖突——而關(guān)于沖突的解決方案，則稍微復雜一些——你可以參考我的文章《CMSIS玩家的“陰間成就”指南》來實現(xiàn)某種取舍……又或者……

還是推薦你繼續(xù)使用Library模式吧，畢竟它對CMSIS沒有任何依賴。

【一鍵更新的……嵌入式軟件模塊？】

一旦你安裝了perf_counter任何一個版本的pack，都會在MDK的pack-installer中留下痕跡：

此時，只要通過菜單 Pcak->Check For Update，我們就能實時的查詢?perf_counter是否存在最新版本：

如果Pack-Installer真的從github上發(fā)現(xiàn)了更新，就會以黃色Update的圖標來告知我們：

此時，單擊Update按鈕，即可安裝最新版本：

那么，如何才能鼓勵博主多多更新、加入更多更好的功能呢？

當然還是要靠有能力科學上網(wǎng)的小伙伴多多Star呀！

https://github.com/GorgonMeducer/perf_counter.git

【庫的初始化和注意事項】

關(guān)于頭文件

在任何需要使用perf_counter的C語言源文件中，我們需要首先加入對頭文件的引用：

#include?"perf_counter.h"

需要注意的是，通過RTE方式部署的perf_counter并不會在工程管理器中引入?perf_counter.h?以供用戶查看。想要查看perf_counter.h查找可用API的小伙伴，可以“簡單的”在上述代碼行上單擊右鍵，從彈出菜單中選擇“Open document 'perf_counter'”?來實現(xiàn)對頭文件的訪問。

關(guān)于庫的初始化

一般來說，用戶會在某一個地方，比如?main()?函數(shù)內(nèi)完成對CPU工作頻率的配置，我們應該在完成這一工作之后確保全局變量?SystemCoreClock?被正確的更新——保存當前CPU的工作頻率，比如：

extern?uint32_t?SystemCoreClock;
void?main(void)
{
????SystemCoreClockUpdate();????//!?更新CPU工作頻率
????SystemCoreClock?=?72000000ul?//!?假設(shè)更新后的系統(tǒng)頻率是 72MHz
????...
}

一般來說，你的芯片工程如果本身都是基于較新的CMSIS框架而創(chuàng)建的，你的啟動文件中已經(jīng)為你定義好了全局變量?SystemCoreClock——當然，凡事都有例外，如果你在編譯的時候報告找不到變量?SystemCoreClock?或者說“Undefined symbol __SystemCoreClock” 之類的，你自己定義一下就好了，比如：

uint32_t?SystemCoreClock;
void?main(void)
{
????SystemCoreClockUpdate();????//!?更新CPU工作頻率
????SystemCoreClock?=?72000000ul?//!?假設(shè)更新后的系統(tǒng)頻率是 72MHz
????...
}

在這以后，我們需要對?perf_counter?庫進行初始化。這里分兩種情況：

1、用戶自己的應用里完全沒有使用SysTick。此時，在編譯時，我們多半會看到類似如下的錯誤提示：

Error: L6218E: Undefined symbol $Super$$SysTick_Handler (referred from systick_wrapper_ual.o).

對于這種情況，我們需要在任意的C文件中添加一個SysTick中斷處理程序：

#include "perf_counter.h"
...

__attribute__((used))????//!

	然后我們在?main()?函數(shù)里初始化?perf_counter?服務：
#include?
...
void?main(void)
{
????SystemCoreClock?=?72000000ul?//!?假設(shè)更新后的系統(tǒng)頻率是 72MHz
????init_cycle_counter(false);
????...
}

	需要特別注意的是：由于用戶并沒有自己初始化?SysTick，因此我們需要將這一情況告知?perf_counter?庫——由它來完成對?SysTick?的初始化——這里傳遞?false?給函數(shù)?init_cycle_counter()?就是這個功能。如果由perf_counter 庫自己來初始化SysTick，它會為了自己功能更可靠將 SysTick的溢出值（LOAD寄存器）設(shè)置為最大值（0x00FFFFFF）。

	2、用戶自己的應用里使用了SysTick，擁有自己的初始化過程。對于這種情況，我們需要確保一件事情：即，SysTick的CTRL寄存器的 BIT2（SysTick_CTRL_CLKSOURCE_Msk）是否被置位了——如果其值是1，說明SysTick使用了跟CPU一樣的工作頻率，那么SysTick的測量結(jié)果就是CPU的周期數(shù)；如果其值是0，說明SysTick使用了來自于別處的時鐘源，這個時鐘源具體頻率是多少就只能看芯片手冊了（比如STM32就喜歡將系統(tǒng)頻率做 1/8 分頻后提供給SysTick作為時鐘源），此時SysTick測量出來的結(jié)果就不是CPU的周期數(shù)。

	在確保了?CTRL?寄存器的?BIT2?被正確置位，并且SysTick中斷被使能（置位?BIT1，SysTick_CTRL_TICKINT_Msk?）后，我們可以簡單的通過?init_cycle_counter()?函數(shù)告訴perf_counter模塊：SysTick?被用戶占用了——這里傳遞 true 就實現(xiàn)這一功能。
#include 
...


void main(void)
{
    SystemCoreClock = 72000000ul //! 假設(shè)更新后的系統(tǒng)頻率是 72MHz
    init_cycle_counter(true);
    ...
}

	關(guān)于Library的匹配問題

	perf_counter.lib?庫在編譯的時候，開啟了?Short enums/wchar（分別對應命令行的?-fshort-enums -fshort-wchar）。這么做其實沒什么特別的原因，但如果你的工程使用了不同的配置，例如：

	下圖的工程配置中，沒有勾選 "Short enums/wchar"

	

	你一定會看到這樣的編譯錯誤：

	

	.Outexample.axf: Error: L6242E: Cannot link object perf_counter.o as its attributes are incompatible with the image attributes.
   ... wchart-16 clashes with wchart-32.
   ... packed-enum clashes with enum_is_int.

	既然知道了原因，解決方法就很簡單，要么在工程配置中勾選上這一選項；要么使用源代碼編譯的模式。

	【時間類服務】

	微秒級阻塞延時

	perf_counter提供了一個us級阻塞延時函數(shù)?delay_us()，它的函數(shù)原型如下：
extern void delay_us(int32_t iUs);

	實際上，由于函數(shù)調(diào)用的開銷，delay_us在時間判斷上會存在一個“不積累”的誤差——根據(jù)優(yōu)化等級的不同，其具體CPU周期數(shù)存在差異，如果我們以Library方式進行部署時，這一誤差大約在+/-25個CPU周期左右——這一信息實際上告訴我們：

	在使用Library的情況下，當你的CPU頻率超過50MHz時，delay_us()?可以提供最小<1us的延時誤差；

	當你的系統(tǒng)頻率不滿足上述條件時，以系統(tǒng)頻率 12MHz為參考，則可以認為delay_us誤差為不積累的 +/- 2us。

	具體評估方法，請參考我往期的文章《【實時性迷思】CPU究竟跑的有多快？》，這里就不做贅述。

	全局系統(tǒng)時間

	perf_counter提供了API函數(shù)get_system_ticks()，用于方便用戶獲取自?SysTick啟動以來系統(tǒng)已經(jīng)經(jīng)歷過的總周期數(shù)，其函數(shù)原型如下：
__attribute__((nothrow)) 
extern int64_t get_system_ticks(void);

	可以看到，其返回值是一個 64位的有符號整數(shù)，即便拋開符號位，也基本可以確信：無論芯片頻率如何，在人類滅絕之前，不會發(fā)生溢出問題。

	此外，從版本v1.9.9開始，我們還可以從 perf_counter 中找到另外兩個有用的函數(shù)：get_system_us() 和 get_system_ms()。 比如，這里的?get_system_ms()?可以告訴我們從SysTick啟動以來（一般大約可以等效為從系統(tǒng)復位開始）已經(jīng)過去了多少毫秒。是不是特別方便？

	非阻塞式多重延時

	在狀態(tài)機中，非阻塞式的延時往往是必不可少的功能，包括但不限于：

	機構(gòu)控制的延時；

	電路的時序控制；

	通信協(xié)議的超時處理；

	下圖就是一個支持多實例的非阻塞延時的狀態(tài)機，即便你沒有看過我的狀態(tài)機系列文章，對應的邏輯應該也算是淺顯易懂。

	

	這里的核心思想是：

	在延時的開始時刻，通過??get_system_ms()?來獲取當前的系統(tǒng)時間戳；

	計算目標時刻的系統(tǒng)時間戳并保存在狀態(tài)機類中（保存在 iTargetTime里）；

	在隨后的狀態(tài)中以非阻塞的方式輪詢?get_system_ms()?以檢查約定的時間是否已經(jīng)到來。

	下面的狀態(tài)圖展示了如何在執(zhí)行某些動作（或者子狀態(tài)機）的同時，進行超時判斷：

	

	這里值得注意的細節(jié)是：

	在延時的開始時刻，通過?get_system_ms()?來獲取當前的系統(tǒng)時間戳；

	計算目標時刻的系統(tǒng)時間戳并保存在狀態(tài)機類中（保存在 iTargetTime里）；

	在讀取字符失敗時，通過對比當前的系統(tǒng)時間戳來判斷是否超時。

	具體狀態(tài)圖的解讀和翻譯方式，還不熟悉的小伙伴可以單擊這里來閱讀狀態(tài)機系列文章，這里就不再贅述。

	隨機數(shù)發(fā)生

	幾乎所有的C語言教程都在介紹過隨機數(shù)的發(fā)生，比如：
#include?
#include?

int?main?(void)?
{
   int i, n;
   time_t t;
   
   n = 5;
   
   /* Intializes random number generator */
   srand((unsigned) time(&t));


   /* Print 5 random numbers from 0 to 49 */
   for( i = 0 ; i < n ; i++ ) {
      printf("%d
", rand() % 50);
   }
   
???return(0);
}

由于rand()實際上是一個偽隨機數(shù)發(fā)生器，因此為了達到理想的效果，無一例外的，所有教材都推薦使用時間作為隨機數(shù)的種子。借助 get_system_ticks() 的幫助，我們的偽隨機發(fā)生函數(shù)幾乎可以肯定的是距離真正的隨機數(shù)發(fā)生器更近了一步：
#include?"perf_counter.h"
#include?
srand((unsigned)get_system_ticks());

	【嵌入式C語言擴展】

	perf_counter除了提供一些與系統(tǒng)性能測量和時間有關(guān)的服務歪，還額外對嵌入C語言做了一定的擴展，有興趣的小伙伴不妨試一試。

	全局中斷屏蔽 __IRQ_SAFE

	perf_counter?提供了一個關(guān)鍵字?__IRQ_SAFE，它可以在執(zhí)行緊隨其后一條語句、或是緊隨其后的花括號內(nèi)的代碼片斷時，暫時性的關(guān)閉全局中斷響應，并在完成對應操作后恢復原樣。??
//!?執(zhí)行?緊隨其后的printf語句時，暫時性的屏蔽全局中斷
__IRQ_SAFE?printf("hellow world!");


//!?執(zhí)行花括號內(nèi)的代碼時，暫時性的屏蔽全局中斷
__IRQ_SAFE {
    ...
}


//! 想提前結(jié)束時，可以用continue；
__IRQ_SAFE?{
????...
????if?(某些條件) {
????????//!?我們需要提前結(jié)束
????????continue;
????}
????//!?條件性跳過的操作
????...
}

	__IRQ_SAFE在使用時，有以下注意事項：

	它只能用于函數(shù)內(nèi)部，不可以用來修飾函數(shù)或者變量；

	它支持嵌套

	編譯器類型檢測

	有些小伙伴在進行軟件開發(fā)時，可能會因為這樣或者那樣的原因，需要能夠穩(wěn)定可靠的檢測出當前所使用的編譯器，比如?Arm Compiler 5、Arm Compiler 6、GCC等等。

	perf_counter?提供了一系列統(tǒng)一格式的宏，有效的解決了上述問題。它們是：
__IS_COMPILER_ARM_COMPILER_5__
__IS_COMPILER_ARM_COMPILER_6__
__IS_COMPILER_GCC__
__IS_COMPILER_LLVM__
__IS_COMPILER_IAR__

	這些宏僅會在檢測到對應編譯器時被定義。一個典型的用法如下：
#if defined(__IS_COMPILER_IAR__)
__attribute__((constructor))
#else
__attribute__((constructor(255)))
#endif
void __perf_counter_init(void)
{
    init_cycle_counter(true);
}

	這里，__attribute__((constructor))?的作用在于告訴編譯器“請在執(zhí)行main函數(shù)前執(zhí)行被它修飾的函數(shù)”。這是一個GCC擴展，為大部分編譯器廣泛接受和支持，但由于IAR的在語法上并不支持存在多個函數(shù)時排隊用的序號，因此需要與其它編譯器區(qū)別處理。

	預編譯膠水宏

	很多場景下，我們需要在預編譯時刻對多個“文本片斷”進行“粘合”，以生成新的名稱，比如宏、枚舉、變量名、函數(shù)名等等。 ? 一般來說，我們都見過類似如下的做法：
#define?TPASTE(a,b)????a##b

	但這里其實存在一些問題，這類問題在我的文章《【為宏正名】本應寫入教科書的“世界設(shè)定”》中有詳細講解，這里就不再贅述。單純從功能上來講，TPASTE只能完成2個名稱的“粘合”，如果是多個呢？如果要粘合的名稱數(shù)量不去定呢？perf_counter就提供了這樣一個解決方案?CONNECT()，并具有以下優(yōu)勢：

	黏合的數(shù)量可以是變化的

	最大支持黏合9個片斷

	比如，我們想生成一個安全的臨時名稱，則可以試著將代碼所在行號__LINE__、下劃線以及用戶指定的后綴黏合在一起：
#define?SAFE_NAME(__NAME)????
????CONNECT(__,__LINE__,_,__NAME)

	比如，下面的代碼：
#define?measure_time(...)???????????????????????????????????
????({                                                      
????????int64_t?SAFE_NAME(StartTime)?=?get_system_ticks();  
????????__VA_ARGS__;                                        
????????get_system_ticks()?-?SAFE_NAME(StartTime);????????  
???? })
???? 
int32_t?iCycleUsed = 
    measure_time(
    ????printf("Hello world!
");
????);

	假設(shè)measure_time所在的行號為123，則實際對應的代碼為：
int32_t iCycleUsed = 
????({??????????????????????????????????????????????????????
????????int64_t?__123_StartTime?=?get_system_ticks();
????????__VA_ARGS__;????????????????????????????????????????
????????get_system_ticks()?-?__123_StartTime;????????
     });

	該代碼的作用是測量?measure_time()的圓括號內(nèi)的代碼塊所用時間，并作為表達式的值返回。這里用到了GCC的一個被稱為“Statements and Declarations in Expressions”的語法擴展，感興趣的小伙伴可以參考下面的鏈接：

	https://gcc.gnu.org/onlinedocs/gcc/Statement-Exprs.html#Statement-Exprs

	數(shù)組元素枚舉器

	C語言中，我們時常要使用for語句來實現(xiàn)對數(shù)據(jù)元素的訪問，比如，下面的代碼：
static volatile int16_t s_iADCBuffer[ADC_BUFFER_SIZE];

int16_t?get_average_voltage(void)
{
????int32_t?nTotal?= 0;
????for?(int32_t?n?=?0;?n?

	在這個簡單的例子中，for循環(huán)的作用就是枚舉數(shù)組?s_iADCBuffer?中的每一個元素。很多高級語言（甚至是Linux內(nèi)核代碼），都引入了專門的?foreach?關(guān)鍵字來實現(xiàn)這樣的數(shù)據(jù)枚舉功能，perf_counter也不能免俗，其語法為：
foreach?(<數(shù)組元素的類型>,<數(shù)組名稱>) {
????...
}

	借助?foreach?的幫助，上述代碼可以被簡化為：
static volatile int16_t s_iADCBuffer[ADC_BUFFER_SIZE];

int16_t get_average_voltage(void)
{
    int32_t nTotal = 0;
    foreach (volatile int16_t, s_iADCBuffer) {
????????nTotal?+=?*_;
    }
    return nTotal / ADC_BUFFER_SIZE;
}
注意，這里"_"是一個指向枚舉過程中當前元素的指針，簡單說，它等效于前面代碼中的 "(s_iADCBuffer+n)"，由于是指針，因此在使用是需要用 “*_”來獲取元素的內(nèi)容。使用"_"來指代循環(huán)體內(nèi)的當前元素，借鑒于腳本語言perl。如果你非常討厭這種用法，覺得不知所云，那么也可以使用下面的方法：
static volatile int16_t s_iADCBuffer[ADC_BUFFER_SIZE];

int16_t get_average_voltage(void)
{
    int32_t nTotal = 0;
????foreach?(volatile?int16_t,?s_iADCBuffer,?piItem)?{
????????nTotal?+=?*piItem;
    }
    return nTotal / ADC_BUFFER_SIZE;
}
注意到：foreach在原有2個參數(shù)的基礎(chǔ)上引入了第三個參數(shù)?piItem，這里的用法實際為：
foreach?(<數(shù)組元素的類型>,<數(shù)組名稱>,<枚舉元素名稱>) {
????...
}

	換句話說，用戶可以通過第三個參數(shù)指定枚舉元素的變量名稱了，是不是一下就清晰了很多？

	【如何測量代碼片斷占用了多少CPU資源】

	支持嵌套的 __cycleof__()

	很多時候，我們會關(guān)心某一段代碼或者函數(shù)究竟用了多少CPU周期，比如，我們寫了一個算法，你很擔心“這個算法究竟使用了多少CPU資源”，為了解決這個問題，我們需要用到如下的公式： ? CPU資源占用（百分比） =? ????（函數(shù)運行所需的時間）?（算法運行間隔的最小值） ???? 100% ? 對于【函數(shù)運行所需的時間】和【算法運行間隔的最小值】來說，雖然它們都是時間單位，但考慮到CPU的頻率是給定的（不變的），因此，這里的時間單位在乘以CPU的工作頻率后都可以被換算為CPU的周期數(shù)。舉例來說，假如【算法運行間隔的最小值】是 20ms、CPU的頻率是72MHz，那么對應的周期數(shù)就是 72000000?* (20ms / 1000ms) = 1440000 個周期?？磥砩鲜龉街形ㄒ恍枰覀儗嶋H測量的就是【函數(shù)運行所需的周期數(shù)】了。 ?

	perf_counter?提供了一個非常簡單的運算符：__cycleof__()。假設(shè)我們要測量的代碼片斷如下：
my_algorithm_step_a();
my_algorithm_step_b();
...
my_algorithm_step_c();
...
則我們可以輕松的通過__cycleof__()運算來測量結(jié)果：
...
__cycleof__("my?algorithm")?{
    my_algorithm_step_a();
    my_algorithm_step_b();
    ...
    my_algorithm_step_c();
}
...
如果你的系統(tǒng)支持?printf()，則可以看到類似如下的輸出結(jié)果：??

	

	帶入上述公式： 525139 /?14400000 * 100% ≈?36.5% ? 就計算出這個算法占用了大約?36.5%?的CPU資源，值得說明的是，從原理上看，這一方式對裸機和RTOS同樣有效哦。 ?

	有的小伙伴很快會說，我的系統(tǒng)并不允許我調(diào)用printf，那我還可以使用?__cycleof__()?么？當然了！就繼續(xù)以上述代碼為例子：
int32_t?nCycleUsed?=?0;

...
__cycleof__("my algorithm", {
    nCycleUsed = _;
    }) {
    my_algorithm_step_a();
    my_algorithm_step_b();
    ...
    my_algorithm_step_c();
}
...
這里的代碼所實現(xiàn)的功能是：

	測量了用戶函數(shù)?my_algorithm_step_xxx()?所使用的周期數(shù)：

	測量的結(jié)果被轉(zhuǎn)存到了一個叫做?nCycleUsed?的變量中；

	__cycleof__()?將不會調(diào)用?printf()?進行任何內(nèi)容輸出。

	我相信很多小伙伴會揉了揉眼睛、仔細看了又看，然后回過頭來滿頭問號： ? ? ? 這是C語言？ 這是什么語法？ ? 不要懷疑，這就是C語言，只不過使用了一點GCC的語法擴展（感興趣的小伙伴可以復制這里的連接?https://gcc.gnu.org/onlinedocs/gcc/Statement-Exprs.html#Statement-Exprs），考慮到本文只介紹?perf_counter?如何使用，而對其如何實現(xiàn)的并不關(guān)心，我們不妨略過GCC擴展語法的部分，專門來看看上述代碼的使用細節(jié)： ?

	首先，為了方便大家觀察，我們先忽略圓括號內(nèi)的部分：
__cycleof__(...)?{
    my_algorithm_step_a();
    my_algorithm_step_b();
    ...
    my_algorithm_step_c();
}
...
可以發(fā)現(xiàn)，這里跟此前并沒有什么不同：花括號包圍的部分就是我們要測量的代碼片斷； ?

	接下來，我們專門來看__cycleof__()?圓括號中的部分：
int32_t?nCycleUsed?=?0;

__cycleof__("my algorithm", {
    nCycleUsed = _;
????})
{
...
}
...
容易發(fā)現(xiàn)，如果以“,” 為分隔符，那么實際傳遞給?__cycleof__()?的是兩個部分： ? 1、標注測量名稱的字符串
"my algorithm"
2、一段用花括號括起來的代碼片斷：
{nCycleUsed = _;}
其中，nCycleUsed?是一個事先已經(jīng)初始化好的變量。 ? 這里，對于表示測量名稱的字符串"my algorithm"，在這一用法下在最終的編譯結(jié)果里并不會占用任何RAM或者是ROM，但作為語法結(jié)構(gòu)是必須的。 ? 對于花括號所囊括的代碼片段來說，實際上在這個花括號里，你幾乎可以為所欲為：

	你可以寫任意數(shù)量的代碼

	你可以調(diào)用函數(shù)

	你可以定義變量（當然這里定義變量肯定就是局部變量了）

	但我們一般要做的事情其實是通過__cycleof__()?所定義的一個局部變量"_"來獲取測量結(jié)果——這也是下面代碼的本意：
nCycleUsed = _;
需要說明的是，這個局部變量"_"生命周期僅限于這個花括號中，因此不會影響 __cycleof__() 整個結(jié)構(gòu)之外的部分——或者說，下述代碼是沒有意義的： ?
int32_t nCycleUsed = 0;
...
__cycleof__("my algorithm", {
        nCycleUsed = _;
    }) {
    my_algorithm_step_a();
    my_algorithm_step_b();
    ...
    my_algorithm_step_c();
}

printf("Cycle Used %d", _);

編譯器會毫不客氣的告訴你 "_" 是一個未定義的變量，反之如果你這么做：
int32_t nCycleUsed = 0;
...
__cycleof__("my algorithm", {
        nCycleUsed = _;
        printf("Cycle Used %d", _);
    }) {
    my_algorithm_step_a();
    my_algorithm_step_b();
    ...
    my_algorithm_step_c();
}

	則會看到你心怡的輸出結(jié)果：

	

	系統(tǒng)時間戳 get_system_ticks()?

	如果你對上述例子的等效形式（展開形式）感到非常好奇，其實大可不必，上述代碼在“邏輯上等效”于如下的形式： ?

	int32_t nCycleUsed = 0;
do {
????int64_t?_?=?get_system_ticks();
    {
        my_algorithm_step_a();
        my_algorithm_step_b();
        ...
        my_algorithm_step_c();
    }
    _ = get_system_ticks() - _;


????//!?我們添加的代碼
    nCycleUsed = _;
    printf("Cycle Used %d", _);
}?while(0);
是不是突然就沒有那么神秘了？通過“邏輯等效”的形式展開，我們很容易發(fā)現(xiàn)一些有趣的內(nèi)容： ?

	起核心作用的是一個叫做?get_system_ticks()?的函數(shù)。實際上它返回的是從復位后 SysTick被使能至今所經(jīng)歷的 CPU 周期數(shù)——由于它是int64_t 的類型，因此不用擔心超過 SysTick 24位計數(shù)器的量程，也不用擔心人類歷史范圍內(nèi)會發(fā)生溢出的可能。?知道這一點后，聰明的小伙伴就可以自己整活兒了。

	由于 "_"?是一個局部變量，因此可以判斷?__cycleof__() 是支持嵌套的。

	需要特別說明的是，get_system_tick()?函數(shù)自己也是有CPU時鐘開銷的，所以如果要獲得較為精確的結(jié)果，推薦通過下面的方法來獲取校準值：
static?int64_t?s_lPerfCalib;

void?calib_perf_counter(void)?{
    int64_t lTemp = get_system_tick();
    s_lPerfCalib = get_system_tick() - lTemp;
}


int64_t?get_perf_counter_calib(void)
{
????return s_lPerfCalib;
}
具體如何使用，這里就不再贅述了。

	連續(xù)計時模式

	為了方便某些特殊場合的測試需求，perf_counter還通過start_cycle_counter()?和?stop_cycle_counter()?的組合提供了類似體育老師所使用秒表的連續(xù)計時功能，即：起跑后可以分別記錄每一個學生所用的時間。具體表現(xiàn)為
int32_t nCycles = 0;
start_cycle_counter();????       //!

	值得強調(diào)的是雖然?start_cycle_counter()?和?stop_cycle_counter()?有?start?和?stop?的字樣，但這只有邏輯上的意義而并不會真正的干擾?SysTick?的功能（也就是不會開啟或者關(guān)閉?SysTick）。這也是這個庫敢于聲稱自己不會影響用戶已有的?SysTick?功能的原因。

	【對RTOS的支持】

	雖然 perf_counter 本身可以直接在大部分RTOS環(huán)境下直接使用，但在額外插件的加持下，perf_counter 還可以提供額外的功能，比如：

	刨去任務調(diào)度的干擾，測量線程內(nèi)指定代碼所用的時間周期數(shù)。（詳情請參考文章《實時性迷思(5)——實戰(zhàn)RTOS多任務性能分析》）

	對跨越多個線程的算法進行精確的性能測量（詳情請參考文章《實時性迷(6)——如何進行跨任務性能分析》）

	要獲得上述功能，在MDK環(huán)境下只需要勾選對應補丁即可（一些具體注意事項請參考文章《實時性迷思(5)——實戰(zhàn)RTOS多任務性能分析》），非常方便。

	

	如果你是RT-Thread的用戶，還可以通過官方的包管理器直接獲取最新的版本：

	

	【說在后面的話】

	perf_counter 最初誕生于我的日常工作——當我發(fā)現(xiàn)我需要重復的在不同工程間復制性能測試相關(guān)的代碼時，制作一個模塊來節(jié)省我的時間就成了偷懶的最好理由。 中文互聯(lián)網(wǎng)上，在嵌入式項目中對系統(tǒng)性能進行測量其實并不是什么熱門話題，在日常應用開發(fā)中，相比定量分析，大家可能更喜歡一拍腦袋的純憑感覺來評價系統(tǒng)的性能。我在文章《【實時性迷思】CPU究竟跑的有多快？》已經(jīng)對此做了吐槽。相比之下，如何實現(xiàn) us 級別的延時則更為流行一些?？吹讲簧偃擞肈WT之類限定于某幾個處理器的不推薦用戶使用的調(diào)試類外設(shè)作為延時，看到手中明明有更好的、且通用的方案，我實在不敢獨享——這也成了perf_counter成為github上一個開源項目的契機。 ? 相比最初那簡陋的代碼，到現(xiàn)在最新的 v1.9.9版，我很難抑制內(nèi)心的那種自我感動。感謝大家的支持——是你們的Star支撐著我一路對項目的持續(xù)更新。謝謝！ ? ? ?

	編輯：黃飛

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