这个ccusage能分析C/C++源码的调用热点，定位性能瓶颈的利器！
Github开源项目约 3 分钟今天这篇文章分享一个我最近发现的小工具 —— ccusage，别看项目不大，但功能确实牛逼！我试了下，**直接分析了一个项目上万行的C代码，结果秒出，性能直接爆了！**用它来排查代码结构复杂度、函数耦合度、甚至热路径调用图，太爽了。
这玩意儿太适合那种C项目动不动几万行、一堆宏、结构体套娃嵌套、头文件依赖地狱的场景了。
那下面来看看，我是怎么上手用这个工具的，顺便讲讲它背后的几个设计思路。
1）项目简介：ccusage是干啥的？
一句话：这是一个源码级别的静态分析工具，用来统计各种 C / C++ 语言元素在项目中的“使用频率”与“出现位置”。
具体支持：
统计函数的调用次数、被调用者是谁； 分析宏定义（define）的使用位置； 结构体成员出现的频率； 可选生成 DOT 格式的调用图（graphviz）。
是不是有点像轻量版的 clang-analyzer 或 cscope，但上手更简单，不用搞复杂的编译参数导入。
而且它基于 libclang，所以准确性比你自己正则匹配高太多，不会误报一堆关键字。
2）安装 & 依赖
我用的是 macOS，本地是 M1 芯片，装这个需要依赖以下几个东西：
Python 3.10+ libclang（mac上直接用brew install llvm）graphviz（可选：用来可视化调用图）
装法如下：
git clone https://github.com/ryoppippi/ccusage.git
cd ccusage
pip install -r requirements.txt
注意！这个工具依赖的 libclang 路径可能要你手动配置一遍，我在 M1 上这样设的：
export LIBCLANG_PATH="/opt/homebrew/opt/llvm/lib"
然后就可以跑了。
3）怎么用？我用它分析了一个老项目！
我找了我们公司一个老旧的嵌入式项目，纯C写的，大概3万多行。我想看看哪个函数是“最核心的调用点”。
直接命令：
python ccusage.py -r ./your_project_path -t function -o out/function_usage.json
然后你得到的就是一个 json 文件，内容大概长这样：
{
"funcA": {
"count": 12,
"locations": [...],
"called_by": [...],
"calls": [...]
},
...
}
我一眼就看出来几个函数被调用次数上百，结果代码质量堪忧！有个“util_parse_cmd”函数被 UI 层、底层硬件、网络协议全调……完全是一个耦合怪兽！
是不是有点像 Flamegraph 那种感觉？不过这个更底层，能直接看到代码级别的调用关系。
4）还能画图！调用图太直观了！
接下来我用它的图形功能，导出了 DOT 图文件：
python ccusage.py -r ./your_project_path -t function -g out/callgraph.dot
然后用 dot 转成 PNG：
dot -Tpng out/callgraph.dot -o callgraph.png
我放进 PPT 给我Leader看了下，我们一个模块里有个函数居然扮演“蜘蛛网核心”的角色，从它出发能拉出几十条边！
他说了一句：“难怪这模块一改就炸”……
5）使用场景总结：这玩意适合谁？
我觉得下面这几类人非常适合用这个工具：
1）老项目接手人 —— 想快速了解代码结构，不靠肉眼啃源码； 2）性能分析 —— 找热点函数，看哪里调用集中，优化优先级高； 3）重构前分析 —— 哪些函数被“滥用”，作为候选拆分点； 4）教学/阅读源码 —— 分析开源项目的函数结构，用来辅助学习； 5）生成文档 —— 调用图放到项目文档里，完美。
6）几个小坑分享
我用下来发现几个小坑，顺便分享下：
有些项目需要先用 compile_commands.json导入编译信息，不然会报缺头文件；如果结构体写得很乱，建议先 -t struct单独导出分析；有些头文件里有宏嵌套宏，会导致 libclang 识别不准，慎用； 不支持 template / 模板分析（目前），C++重度使用模板的项目不太适用；
不过整体准确率和分析速度确实不错，比你手写脚本+正则强太多了！
感兴趣的朋友可以试试，如果你也接手过几万行的屎山项目，用这个工具，或许能救你一命！
我们下篇再见！