如何利用ITM实现更快的跟踪？如何在代码中使用ITM呢？
在大多数固件开发过程中，需要有某种形式的诊断日志/跟踪。如果在传统串口上使用简单的“printf”调用实现日志，每次日志调用的开销通常是多个毫秒，这种时间消耗将干扰应用程序的行为，在异常处理程序或快速控制循环等时间关键代码中是不可接受的。
为了解决这个问题，很多MCU，如ARM Cortex-M3, M4或M7内核的MCU，已经在处理器中内置了解决方案，即ITM - Instrumentation Trace Macrocell。
ITM是一个硬件单元，可以传输两种类型的诊断数据：
1、由DWT单元生成的调试事件，例如异常事件和数据观察点事件。
2、软件插装(SWIT)事件，即代码记录的自定义数据。
使用ITM，只需将数据写入相应的内存映射寄存器，用户即可将任何类型的数据作为SWIT事件传输到主机PC。通过相应的调试器，传输只需几个时钟周期，ITM还支持硬件完成的时间戳。许多IDE允许用户在调试窗口中查看这些数据，或者将数据写入文件供以后分析。数据可以是字符形式的文本数据(来自printf输出)，但也可以发送二进制数据，ITM每次写入最多支持32位数据。
ITM单元为SWIT事件提供了32个逻辑通道，每个通道都有一个相应的stimulus寄存器，用于接受输入。这些通道将诊断数据分成不同的类别。例如，ARM推荐通道0用于文本数据，通道31用于RTOS事件，而其他通道可以用于任何目的。所有ITM通道共享一个公共FIFO缓冲区，该缓冲区依次连接到一个或两个输出端口。如果使用完整跟踪端口和跟踪调试器，则ITM数据包含在指令跟踪(ETM)结果中，但也可以通过调试端口中常用的串行线输出(SWO)接口获得。大多数针对ARM MCU的调试器都支持SWO接口。
ITM FIFO缓冲区非常小，只有10个字节，因此如果使用低速的调试器，如果过于频繁地向ITM端口写入数据，可能会造成数据丢失。这可以在写入之前通过检查ITM FIFO是否有空闲空间来防止，在没有空间的情况下延迟写入(参见下面的“fputc”代码示例)。但是，如果调试器接收数据太慢，这种方式可能会对系统的时间产生重大影响。
避免数据丢失和阻塞的更好方法是使用快速调试器，如SEGGER J-Link，Keil ULINK等允许60-100 MHz的SWO采样率。
在代码中使用ITM
ITM stimulus寄存器位于地址0xE0000000(端口0)到0xE000007C(端口31)。要写入数据，需要做的就是在IDE中启用ITM跟踪，并将数据写入相应的寄存器。
如果使用的板级支持包包含ARM的CMSIS API，那么写入数据很简单:
#include"myMCU.h" // Includes CMSIS
…
ITM->PORT[0].u32 = mydata;
如果系统中没有使用CMSIS API，可以直接为ITM stimulus寄存器定义宏，如下所示:
#defineITM_PORT(n) (*((volatile unsigned long *)(0xE0000000+4*n)))
…
ITM_PORT(0) = mydata;
在使用ITM跟踪之前，需要使能ITM跟踪。基于Keil µVision的示例如下，该系统已配置为在所有32个ITM stimulus端口启用ITM跟踪。如果可能的话，在“Trace port”中选择Manchester模式，它允许比UART/NRZ模式更高的SWO时钟频率。
为了让你的“printf”调用写入ITM端口0，需要像这样定义“fputc”函数:
struct __FILE { int handle; /* Add whatever needed */ };
FILE __stdout;
FILE __stdin;
int fputc(int ch, FILE *f)
{
if(DEMCR & TRCENA) // Only ifITM isavailable
{
while(ITM_PORT(0) == 0); // Blockuntil room inITM FIFO
ITM_PORT(0) = ch; // Writethe data
}
return(ch);
}
ITM是大多数ARM开发工具支持的重要调试技术，它在调试中有许多应用，并且易于入门!
Percepio Tracealyzer利用ITM的性能，实现RTOS实时数据跟踪。Tracealyzer允许用户跟踪和可视化RTOS任务，异常(ISR)和其他软件事件的执行，提供超过30个相互关联的视图，为基于RTOS的固件的运行时世界提供惊人的视觉洞察，加速开发，验证和调试。
Tracealyzer支持ARM Cortex-M3, M4和M7 MCU的ITM跟踪，实现FreeRTOS，µC/OS-III和SafeRTOS等RTOS的可视化分析。
审核编辑：刘清
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原文标题：如何利用ITM实现更快的跟踪？
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