其實，這一章翻譯成性能監視工具還是有點誤導人的（profiler 這個詞明明就是分析工具）。作者在這一章裏，最想表達的就是我們需要一個合適的代碼分析工具(profiler)來幫助我們更好的窺探設計出來的程序，他建議如果找不到就自己造一個。可是神農嘗百草的我悲劇的發現按譯文的給出的“性能監視工具”基本上沒有類似的對執行語句進行行統計的工具了，都是一些很恢弘的monitor，離我想要的相差甚遠。可是，很不甘心，這都2014年了怎麼會沒這樣的存在？最後想起來這個和測試裏的語句覆蓋很類似，然後往這個方向靠就出來很多很多的覆蓋率測試工具（coverage tool）了。覆蓋測試是衡量測試質量的一個重要指標。在對一個軟件產品進行了單元測試、組裝測試、集成測試以及接受測試等繁多的測試之後，爲了對軟件的質量產生一定的信心，這就需要對測試的質量進行考察。如果測試僅覆蓋了代碼的一小部分，那麼不管寫了多少測試用例，也不能相信軟件質量是有保證的。相反，如果測試覆蓋到了軟件的絕大部分代碼，就能對軟件的質量有一個合理的信心。下面首先介紹幾種比較常用的：
1.java
1）EMMA是一個免費且開源的Java代碼覆蓋率測試工具，100%純Java編寫，不依賴與任何第三方庫，同時它對應用程序執行速度的影響非常小，但是ANT TASK的參數指定較弱，coverage參數需要追加配置文件。EMMA支持對類，方法，代碼行和基本的分支語句的覆蓋率測試，並提供了多種格式的報告，包括純文本，HTML和XML，所有的報告都可以進行詳細設置以獲得定製報告。 使用EMMA時，不需要獲得源代碼就可進行覆蓋率測試，此外，EMMA還支持對整個jar文件測試。
2）EclEmma 比Emma多了圖形界面以及對集成開發環境的支持。
2.C/C++
gcov+lcov 是在linux 下針對C/C++的很好用的覆蓋率測試工具。
1）gcov 伴隨GCC發佈，配合GCC共同實現對C/C++文件的語句覆蓋和分支覆蓋測試； 與程序概要分析工具(profiling tool，例如gprof)一起工作，可以估計程序中哪一段代碼最耗時； 注：程序概要分析工具是分析代碼性能的工具。gcov可以統計每一行代碼的執行頻率，實際上哪些代碼確實被執行， 每一段代碼(section code)的耗時(執行時間)。
2）lcov 是gcov圖形化的前端工具，是Linux Test Project維護的開放源代碼工具，最初被設計用來支持Linux內核覆蓋率的度量，基於Html輸出，並生成一棵完整的HTML樹 輸出包括概述、覆蓋率百分比、圖表，能快速瀏覽覆蓋率數據，支持大項目，提供三個級別的視圖：目錄視圖、文件視圖、源碼視圖。
我這裏最後採用的是cygwin+gcov，嘗試用lcov，但是不知道什麼原因沒有輸出。相信對於用Linux的同學來說，應該這就不是問題了，放心大膽的用吧。
參考文獻：
1.覆蓋率測試工具
4.關於C++ code coverage tool 的研究 （對gcov 實現原理感興趣的可以看看）