执行该可执行文件，可以产生 default.profraw。 第二阶段是训练阶段，在具体场景下运行程序，前面插入的探针将会记录运行时的信息，数据会被存放在.pgc文件中，每次运行都会产生一个appname! #.pgc的文件，如上图，第一次运行会产生App! 这里没有一个绝对的最优解，同一段代码，在对于不同应用场景的最优排布方式可能是不同的，传统编译方式都是以块代码进行排布和优化。
同时将使用较少的代码挪到最底部，结合下面的“function layout”一起可以显著减少大型应用程序的工作集（一个时间间隔内使用的页面数）。 在开始介绍PGO的过程之前，先介绍一下作为一个编译器，有哪些决定可以去做，并且会怎样影响到程序的效率。 Virtual Call Speculation – 如果一个特定的继承类经常被传递给一个函数，那么它的重载函数可以被inline(内联)，这会减少虚表的查询次数。
pgo 直營店: 使用 Profile Guided Optimization 提升 Application 的性能
这就是 Profile Guided Optimization（PGO）发挥作用的地方。 PGO 是一种根据运行时 profiling data 来进行优化的技术。 如果一个 application 的使用方式没有什么特点，那么我们可以认为代码的调用没有什么倾向性。
但实际上，我们操作一个 application 的时候，往往有一套固定流程，尤其在程序启动的时候，这个特点更加明显。 采集这种“典型操作流”的 profiling data，然后让编译器根据这些 data 重新编译代码，就可以把运行时得到的知识，运用到编译期，从而获得一定的性能提升。 然而，值得指出的一点是，这样获得的性能提升并不是十分明显，通常只有 5-10%。 如果已经没有其他办法，再考虑试试 PGO。 同一个 binary 中的不同 object 文件之间，没有强制传染性：A.cpp 和 B.cpp 两个源文件，编译 A 时带着 -fprofile-instr-generate，B 不带着，结果是 A.o 中包含 clang 插入的函数调用（___llvm_xxx）， B.o 中没有，链接后的可执行文件中包含 clang 插入的函数调用。
pgo 直營店: 使用 PGO 的经验
Size/Speed Optimization – 根据profile信息，编译器可以找到常用的函数的使用情况，可以将常用的函数进行加速，不常用的函数的代码体积减少。 PGO是一个可以平均提高任何程序5%~8%性能的技术，全称是Profile Guided Optimization，它的思路其实很简单，就是编译器在对变量和函数如何放置排布和使用问题上，其实是有很大的自由权利的。 第3部分是PG优化部分，会将pgc文件合并成pgd文件，被Bakend编译器做决策时提供数据支持，生成更高效的可执行文件。
在这个阶段链接器将cli文件传递给Bakend编译器，Bakend编译器会插入一些探针指令，并且会和可执行文件一起生成一个.pgd文件，这是一个后续其他阶段会用到的数据库文件。 而PGO技术就是自适应编译，通过对程序增加探针进行profile，运行程序之后，再在下一次编译时根据profile结果进行结构的优化调整。 在 Mac 上，必须直接启动可执行文件，才能产生 profraw；若使用 open XXX.app 的方式，则没有 profraw 文件产生。 下面具体说说在 MacOS 上进行 PGO 的一些方法和经验，不过核心知识可以迁移到其他平台，只要使用的编译器是 Clang 即可。 在windows, mac, ad, ios不同平台下的编译工具和使用方式不同，但整体的步骤如前文所述，不同的工具都是这样异曲同工。 Basic Block Reordering（基础结构重新排序） – 尽量将执行顺序最多的路径的代码块放在一起，这样可以提高指令缓存的命中来实现。
pgo 直營店: 编译优化PGO
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- #.pgc的文件，如上图，第一次运行会产生App!
- Virtual Call Speculation – 如果一个特定的继承类经常被传递给一个函数，那么它的重载函数可以被inline(内联)，这会减少虚表的查询次数。
- 在这个阶段链接器将cli文件传递给Bakend编译器，Bakend编译器会插入一些探针指令，并且会和可执行文件一起生成一个.pgd文件，这是一个后续其他阶段会用到的数据库文件。
- 同时将使用较少的代码挪到最底部，结合下面的“function layout”一起可以显著减少大型应用程序的工作集（一个时间间隔内使用的页面数）。
