背景
使用C++开发了一个Redis数据导入工具
从oracle中将所有表数据导入到redis中；
不是单纯的数据导入，每条oracle中的原有记录，需要经过业务逻辑处理，
并添加索引（redis集合）；
工具完成后，性能是个瓶颈；
优化效果
使用了2个样本数据测试：
样本数据a表8763 条记录；
b表940279 条记录；
优化前，a表耗时11.417s；
优化后，a表耗时1.883s；
用到的工具
gprof, pstrace,time
使用time工具查看每次执行的耗时，分别包含用户时间和系统时间；
使用pstrace打印实时运行，查询进程主要的系统调用，发现耗时点；
使用gprof统计程序的耗时汇总，集中精力优化最耗时的地方；
使用简介：
1.对g++的所有编辑和连接选项都必须要加上-pg（第一天由于没有在连接处加上-pg选项，导致无法出统计报告）；
2.执行完程序后，本目录会产生gmon.out文件；
3.gprof redistool gmou.out > report,生成可读文件report，打开report集中优化最耗时的函数；
优化过程
优化前11.417s：
复制代码
time ./redistool im a a.csv
real 0m11.417s
user 0m6.035s
sys 0m4.782s （发现系统调用时间过长）
文件内存映射
系统调用时间过长，主要是文件读写，初步考虑是读取文件时，调用api次数过于频繁；
读取样本采用的是文件fgets一行行的读取，采用文件内存映射mmap后，可直接使用指针操作整个文件内存快；
日志开关提前
改进了文件读写后，发现优化效果比较有限（提高了2s左右）；fgets是C的文件读取库函数，相比系统read()，是带了缓冲区了，应该不会太慢（网上有人测试，文件内存映射相比fgets()能快上一个数量级，感觉场景应该比较特殊）；
