Кто тормозит твой скрипт

Когда скрипт вырастает, то понять, где он тратит время, становится сложно. Можно, конечно, запускать time ./script.sh, но это покажет лишь общую длительность.

А если внутри десятки функций, то какая из них проседает? Решается просто: встроенным профилированием на чистом bash.

▪️ Идея

Оборачиваем каждую функцию в таймер, считаем суммарное время вызовов и количество запусков.
В конце - печатаем красивые итоги.

🛠 Минимальный пример

#!/usr/bin/env bash
declare -A FN_CALLS FN_TIME

# Обертка для функции
trace() {
    local fn=$1
    eval "
    $fn() {
        local start=\$(date +%s.%N)
        __${fn}_impl \"\$@\"
        local end=\$(date +%s.%N)
        local delta=\$(awk -v s=\$start -v e=\$end 'BEGIN{print e-s}')
        ((FN_CALLS[$fn]++))
        FN_TIME[$fn]=\$(awk -v a=\${FN_TIME[$fn]:-0} -v d=\$delta 'BEGIN{print a+d}')
    }
    "
}

# Пример функций
__work_impl() { sleep 0.2; }
__fast_impl() { echo ok >/dev/null; }

trace work
trace fast

# Нагрузочный сценарий
for i in {1..5}; do
  work
  fast
done

# Вывод статистики
echo -e "\nFunction Stats:"
for fn in "${!FN_CALLS[@]}"; do
    avg=$(awk -v t=${FN_TIME[$fn]} -v c=${FN_CALLS[$fn]} 'BEGIN{printf "%.4f", t/c}')
    printf "%-10s calls=%-3s total=%.4fs avg=%.4fs\n" "$fn" "${FN_CALLS[$fn]}" "${FN_TIME[$fn]}" "$avg"
done

▪️ Пример вывода:

Function Stats:
work       calls=5   total=1.0012s avg=0.2002s
fast       calls=5   total=0.0003s avg=0.0001s

▪️ Как это работает

Каждая реальная функция хранится как __name_impl.
Обернутый вариант считает время (date +%s.%N) до и после вызова.
Сохраняет статистику в ассоциативных массивах.

BashTex 📱 #bash