PGO 是 Profile Guided Optimization 的缩写，主要是用sampling的方法，对应用程序进行剖析，得到分析的数据，然后反馈给下一次编译。
传统编译都有实现
- GCC
- android 中如何使用 clang pgo进行优化：
- https://source.android.com/devices/tech/perf/pgo
以GCC为例主要工作流程
1、采样编译：
修改COMMON_FLAGS 加上-fprofile-generate=(dir)选项，其中dir为存放采样文件的目录
例如：
COMMON_FLAGS="$COMMON_FLAGS -fprofile-generate=/u01/profile"
2、运行采样
编译完成后按正常测试流程跑完测试用例，所有的采样文件存放在之前指定的目录中，格式为#xx#xx#xx.cc.gcda, 对每一个执行到的源代码文件都会生成一个对应的gcda的文件。
3、采样数据合并
若进行了多次运行采样，比如分别存放在目录profile_data/1, profile_data/2, profile_data/3中，可通过如下命令进行合并
gcov-tool merge profile_data/1 profile_data/2 -o temp1 gcov-tool merge temp1 profile_data/3 -o profile_merged
4、优化编译：
修改COMMON_FLAGS，增加-fprofile-use=(dir) -Wno-missing-profile -fprofile-correction, 其中dir就是gcda文件的目录，若涉及多次采样则为最终merge后的目录
例如：
COMMON_FLAGS="$COMMON_FLAGSc -fprofile-use=/u01/profile -Wno-missing-profile -fprofile-correction"
编译后即已经应用了pgo优化