什么是 Tracy Profiler?
Tracy 是一款先进的实时性能分析工具,专为游戏开发者和应用程序工程师打造。它提供纳秒级别的精确测量能力,通过远程遥测技术实现实时性能监控,结合帧分析和采样分析的混合方法,帮助开发者深入了解程序运行时的性能瓶颈。
与传统的事后分析工具不同,Tracy 采用实时监控架构,允许开发者在程序运行过程中即时查看性能数据,快速定位问题并验证优化效果。这种即时反馈机制大大提升了性能优化的效率。
纳秒级精度
提供业界领先的纳秒级时间分辨率,精确捕捉每一个性能细节
远程遥测
支持远程实时监控,无需停止程序即可查看性能数据
混合分析
结合基于帧的分析和采样分析,提供全面的性能视图
多平台支持
支持 Windows、Linux、macOS 等主流平台,跨平台性能分析
核心特性
Tracy 提供全方位的性能分析能力,从 CPU 到 GPU,从内存到锁,一网打尽
CPU 性能分析
直接支持多种编程语言的 CPU 性能分析,社区提供更多语言绑定
- 原生支持:C、C++、Lua、Python、Fortran
- 社区绑定:Rust、Zig、C#、OCaml、Odin
- 函数级别的性能追踪
- 调用栈分析和热点检测
GPU 性能分析
全面支持主流图形 API,深入分析 GPU 性能瓶颈
- OpenGL、Vulkan 完整支持
- Direct3D 11/12 性能追踪
- Metal、OpenCL、CUDA 支持
- ROCm / Rocprof 支持 (v0.13.0)
内存分析
追踪内存分配模式,优化内存使用效率
- 实时内存分配追踪
- 内存泄漏检测
- 分配模式可视化
- 内存使用统计分析
锁与并发分析
监控多线程同步,发现并发性能问题
- 锁竞争检测
- 上下文切换监控
- 线程时间线可视化
- Fiber 进出事件追踪
帧截图与可视化
自动捕获帧截图,直观展示性能数据
- 自动帧截图关联
- 性能数据可视化
- 时间线浏览器
- 多视图对比分析
LLM 智能集成
v0.13.0 新特性:本地 LLM 辅助性能分析
- 用户手册智能检索
- 调用栈智能分析
- 汇编代码解释
- 性能问题智能诊断
技术架构
现代化的架构设计,支持多种构建系统和平台
构建系统
支持 CMake 和 Meson 构建系统,灵活适配不同项目需求
跨平台
Windows、Linux、macOS 全平台支持,包括 GDK 游戏开发套件
预编译版本
提供 Windows x64 预编译二进制,开箱即用
低侵入性
客户端集成简单,对原有代码影响最小化
安装指南
选择适合你的安装方式快速开始
1. 下载预编译版本 (Windows)
访问 GitHub Releases 页面下载最新版本的预编译二进制文件:
https://github.com/wolfpld/tracy/releases/latest下载 Tracy-{version}.7z 压缩包并解压即可使用
2. 使用 CMake 构建
从源码编译 Tracy 服务器和客户端:
# 克隆仓库
git clone https://github.com/wolfpld/tracy.git
cd tracy
# 创建构建目录
mkdir build && cd build
# 配置和构建
cmake ..
cmake --build . --config Release
# 运行 Tracy 分析器
./Tracy-release3. 使用 Meson 构建
# 配置构建
meson setup build
# 编译
meson compile -C build
# 运行
./build/Tracy使用示例
快速集成 Tracy 到你的项目中
基础 C++ 集成
在你的 C++ 项目中集成 Tracy 非常简单,只需包含头文件并添加性能标记宏。Tracy 会自动追踪这些区域的性能数据。
- 最小化代码侵入
- 零配置开箱即用
- 支持条件编译
- 运行时开销极低
// 包含 Tracy 客户端
#include "TracyClient.cpp"
void MyFunction() {
// 标记性能分析区域
ZoneScoped;
// 你的代码逻辑
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
// 嵌套区域分析
ZoneScopedN("Inner Loop");
ProcessData(i);
}
// 标记帧边界
FrameMark;
}from tracy_client import *
# 使用装饰器标记函数
@profile
def process_data(data):
with Zone("Data Processing"):
result = expensive_operation(data)
with Zone("Result Validation"):
validate(result)
return resultPython 集成
Tracy 也支持 Python 性能分析,通过简单的装饰器和上下文管理器,即可为 Python 代码添加性能追踪。
- Pythonic API 设计
- 装饰器和上下文管理器
- 自动内存追踪
- 与 C++ 混合分析
GPU 性能追踪示例
// Vulkan GPU 性能追踪
#include "TracyVulkan.hpp"
// 创建 Tracy Vulkan 上下文
auto tracyCtx = TracyVkContext(physicalDevice, device, queue, commandBuffer);
// 在命令缓冲区中标记 GPU 区域
TracyVkZone(tracyCtx, commandBuffer, "Render Pass");
// 你的渲染代码
vkCmdBeginRenderPass(...);
vkCmdDraw(...);
vkCmdEndRenderPass(...);加入 Tracy 社区
Tracy 拥有活跃的开源社区,欢迎贡献代码、报告问题或参与讨论
GitHub 仓库
13.3k Stars | 899 Forks | 181 贡献者 | 9,310+ 提交
活跃开发
持续更新维护,最新版本 v0.13.0 (2025-11-11)
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