在日常工作中,我们有时候需要排查线上问题,找出系统中CPU利用率最高的线程.当然,我们这里默认被排查的线程在JVM中,而不是其他非JVM的线程....涉及的命令 $ top $ ps $ jstack 思路 1.根据top和ps命令查找到进程中CPU利用率最高的线程(内核级线程) 2.将内核级线程的十进制转成十六进制 3.根据jstack命令获取JVM...级的线程信息 方式一 1.通过top命令找到CPU消耗(%CPU列)最高的进程, 并记住PID 2.通过top -Hp PID 找到CPU消耗(%CPU列)最高的线程, 并记住线程TID 通过printf..."%x\n" 十进制线程TID # 将十进制转成十六进制 3.通过jstack PID | grep 十六进制TID -A 30 方式二 1.通过top命令找到CPU消耗(%CPU列)最高的进程, 并记住...PID 2.通过ps -mp PID -o THREAD,tid,time 找到CPU消耗(%CPU列)最高的线程, 并记住线程TID 通过printf "%x\n" 十进制线程TID # 将十进制转成十六进制
glances 此外，由于 Glances 是用 Python 编写的，因此也可以使用 pip 包管理器来安装它： # pip3 install glances 在单机模式下监控系统信息 启动 Glances...在其下方，您可以查看其他系统指标，例如 CPU 和内存利用率、网络带宽率、正在运行的进程、磁盘容量等。...可以通过配置密码以仅允许已授权用户使用。...-c server-ip即可连接： [root@localhost ~]# glances -c 192.168.43.131 Glances 警报类型 通过在显示系统指标时使用颜色代码，Glances...总结 Glances 是一个方便的工具，在更多方面感觉像是 top 命令的改进版本。
要提高新加坡服务器的CPU利用率，通常需要优化应用程序和操作系统的配置，以确保服务器资源得到更有效地利用。...以下是一些方法来提高CPU利用率：优化代码：检查您的应用程序代码，寻找潜在的性能瓶颈并进行优化。这可能包括减少不必要的循环、改进算法、使用更高效的数据结构等。...使用CDN：如果您的应用程序服务大量静态资源，使用内容交付网络（CDN）可以减轻服务器的负载，从而提高CPU利用率。负载测试：在生产之前进行负载测试，以确保服务器能够处理预期的负载。...这有助于识别性能问题并采取必要的措施来提高CPU利用率。云资源自动扩展：如果您使用云服务器，考虑设置自动扩展策略，以便在需要时动态增加服务器资源以满足更高的CPU需求。...需要根据您的具体应用程序和服务器配置来决定采取哪些措施来提高CPU利用率。通常，这需要综合考虑代码优化、硬件升级和系统调优等因素。
问题描述 最近看了一个虚机的CPU使用情况，使用mpstat -P ALL命令查看系统的CPU情况(该系统只有一个CPU core)，发现该CPU的%usr长期维持在70%左右，且%sys也长期维持在20%...244328.77 mpstat命令的计算方式 那mpstat是如何计算不同mode的CPU利用率呢？...在mpstat的源代码中可以看到，mode为User的计算方式如下，涉及三个参数： scc: 当前采样到的CPU信息，对应/proc/stat中的CPU信息 scp: 上一次采样到的CPU信息，对应/proc..., scc->cpu_user - scc->cpu_guest, deltot_jiffies) ll_sp_value函数的定义如下，它使用了宏定义SP_VALUE： /*...再回头看下出问题的Grafana表达式，可以看出其计算的是mode为User的CPU的变动趋势，而不是CPU占用率，按照mpstat的计算方式，该mode的占用率的近似计算方式如下： increase(
带着这些疑问，本节会先从 Linux 下的 CPU 利用率进行一个简单讲解做一下前置知识铺垫，之后会深入 Nodejs 源码，去探讨如何获取 CPU 信息及计算 CPU 某时间段的利用率。...procs_blocked 0 # 当前被阻塞的任务数目 上面第一行 cpu 表示总的 CPU 使用情况，下面的cpu0、cpu1 是指系统的每个 CPU 核心数运行情况（cpu0 + cpu1 +...Linux 下 CPU 利用率做一个简单的了解，计算某时间段的 CPU 利用率公式可以先理解下，在下文最后会使用 Nodejs 进行实践。...这块可以扩展下，感兴趣的可以尝试下使用 shell 脚本实现 CPU 利用率的计算。 在 Nodejs 中是如何获取 cpu 信息的？...对 CPU 利用率的计算进行了实践。
CPU 利用率，又称 CPU 使用率。顾名思义，CPU 利用率用于描述 CPU 的运行情况，反映了一段时间内 CPU 被程序占用的情况。使用率越高，表示计算机在该时间段内运行了更多的程序，反之则较少。...查看 CPU 利用率在 Linux 系统中，确实可以使用一些命令来查看系统的负载情况和 CPU 利用率。这些命令包括：uptime: 显示系统的运行时间以及平均负载。...CPU 利用率是对某一时间段内 CPU 使用情况的统计，通过这个指标可以了解 CPU 在特定时间段内被使用的情况。...而 CPU 负载（Load）则是对某一时间段内 CPU 正在处理和等待处理的进程数之和的统计信息，也可以理解为 CPU 使用队列的长度统计。...而 CPU 利用率则统计了进程实际使用电话的时间与在电话亭内停留的总时间的比率。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...os os.environ[“CUDA_DEVICE_ORDER”] = “PCI_BUS_ID” os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0” //这里是自己的GPU
vpm_fold_policy参数有三个设置功能位： 设置为 1 时，此位表明启用处理器折叠功能（如果分区正在使用共享处理器）。...设置为 2 时，此位表明启用处理器折叠功能（如果分区正在使用专用处理器）。 设置为 4 时，如果分区处于静态省电方式，那么此位将禁止自动设置处理器折叠功能。...打开这个参数以后，我们可以用 lparstat 命令监控到更多的 CPU 利用率信息。 如果我们要监控每个 CPU 线程的利用率，可以使用 mpstat 命令。...如果我们要监控整体 CPU 利用率，可以使用 topas 或者 nmon。...但 是从我个人来见，在这种多线程 CPU 和多线程应用的环境下，我比较倾向于使用 mpstat 来监控每一个 CPU 的利用率。
我们通常所说的CPU利用率是指 “non-idle time”：即CPU不执行 idle thread 的时间。操作系统内核会在上下文切换时记录CPU的运行时间。...作者认为，性能工具中使用 %CPU 时都应该附带上 IPC，或者将 %CPU 拆分为指令执行消耗 cycle(%INS) 和 stalled 的 cycle(%STL)。...； 平均带来的问题：1分钟利用率平均 80%，掩盖了中间 100% 部分； 自旋锁: CPU 一直在被使用，同时 IPC 也很高，但是应用逻辑上并没有任何进展。...如果 CPU stall 的周期并不能被其他地方使用，它们是不是也就因此是“忙于等待“（听起来有点矛盾）？...从另一个角度来说，有超线程的情况下，那些 stalled 的周期是可以被其他线程使用的，这时 “%CPU” 可能会将可用的周期统计为正在使用，这种情况是错误的。
大多数 Linux 管理员使用 SAR 报告监控系统性能，因为它会收集一周的性能数据。但是，你可以通过更改 /etc/sysconfig/sysstat 文件轻松地将其延长到四周。...在本文中，我们添加了三个 bash 脚本，它们可以帮助你在一个地方轻松查看每个数据文件的平均值。 这些脚本简单明了。出于测试目的，我们仅包括两个性能指标，即 CPU 和内存。...你可以修改脚本中的其他性能指标以满足你的需求。 从 SAR 报告中获取平均 CPU 利用率的 Bash 脚本 该 bash 脚本从每个数据文件中收集 CPU 平均值并将其显示在一个页面上。...# vi /opt/scripts/sar-cpu-avg.sh #!...-----------------------------------------------------------------------------+ 脚本 2：从 SAR 报告中获取平均内存利用率的
python中Locust的安装和使用 1、执行pip命令： $ pip install locust 2、使用Locust一般按照以下步骤进行：编写Python用户脚本。...使用locust命令执行性能测试。（可选）通过Web界面监测结果。...import time from locust import HttpUser, task, between class QuickstartUser(HttpUser): wait_time...on_start(self): self.client.post("/login", json={"username":"foo", "password":"bar"}) 以上就是python中Locust...的安装和使用，希望对大家有所帮助。
文章一上来就说，我们“人人皆用、处处使用，每个性能监控工具里都在用”的 top 命令里的 “%CPU” 指标，是不对的，其并非用于衡量 CPU 的繁忙程度的正确指标，作者谴责了一下众人(或许也包括你我)...我们通常所说的CPU利用率是指 “non-idle time”：即CPU不执行 idle thread 的时间。操作系统内核会在上下文切换时记录CPU的运行时间。...作者认为，性能工具中使用 %CPU 时都应该附带上 IPC，或者将 %CPU 拆分为指令执行消耗 cycle(%INS) 和 stalled 的 cycle(%STL)。...； 平均带来的问题：1分钟利用率平均 80%，掩盖了中间 100% 部分； 自旋锁: CPU 一直在被使用，同时 IPC 也很高，但是应用逻辑上并没有任何进展。...从另一个角度来说，有超线程的情况下，那些 stalled 的周期是可以被其他线程使用的，这时 “%CPU” 可能会将可用的周期统计为正在使用，这种情况是错误的。
今天要说的就是Sentinel，Sentinel是一款阿里开源的产品，只需要做较少的定制开发即可大规模线上使用。...docker中获取cpu利用率的BUG 经典的使用场景是服务消费方在调用提供方时，如果提供方是弱依赖，则可设置一个异常比例的降级规则；对于服务提供方提供的接口可设置一个qps或者线程数的限流规则，并再设置一个...因为在系统满负荷的情况下，同样是100%的cpu利用率，谁的负荷更高？就需要cpu load来比较了，cpu load不仅表示了当前的cpu利用率，也预示了未来的利用率。...cpu而不知道整个系统处于何种状态，从生产环境来看这种情况出现的概率不大，docker容器中运行的一般是单一进程；三是最终算出的cpu利用率取了宿主机cpu利用率和当前进程算出的cpu利用率的较大值，在...docker的cpu被限制或者被绑定时，即cpu资源被隔离时，这两个值可能会相差很大，这时也并不太需要关注宿主机的cpu利用率。
本文是Medium上一位博主展示了一些技术来提高DALI的使用率并创建了一个完全基于CPU的管道。...构建一个完全基于CPU的Pipeline 让我们首先看看示例CPU管道。当不考虑峰值吞吐量时，基于CPU的管道非常有用。...CPU管道可以很好地与像ResNet50这样的大型模型一起工作；然而，当使用像AlexNet或ResNet18这样的小模型时，CPU更好。...更多小提示 在验证时，将数据集均分的批处理大小效果最好，这避免了在验证数据集结束时还需要进行不完整的批处理。...，DALI可以在CPU和GPU模式下使用的最大批处理大小增加了约50%!
问题现象：经常远程不上，需要重启才能远程上，远程不上时查看云监控CPU或内存指标都是接近100%的利用率。...image.png 处理思路：设置监控告警，当内存或CPU利用率超过85%时触发告警，然后立即上机 ①Linux执行top命令查看CPU或内存使用率靠前的进程。...shift+p，CPU利用率倒序排列 shift+m，内存利用率倒序排列 shift+n，PID倒序排列 1（没错就是数字1），子CPU利用率（下图是双核机器） image.png ②Windows在powershell...里执行get-process |sort-object ws -descending |select-object -first 10查看内存使用率排名前10的进程，执行get-process |sort-object...cpu -descending |select-object -first 10查看CPU使用率排名前10的进程。
本地install了还是不停的100%，所以我们可以利用webpack的配置，忽略其扫描node_modules目录 vue cli3下，在vue.config.js的devServer中增加如下配置：
Jmeter与locust locust除了可以做接口的性能测试以外，做性能测试工具开发很有优势，框架扩展、接口封装都很方便。只是locust尚在发展阶段，不像Jmeter这么成熟。...TPS：服务器每秒处理的事务数 衡量服务器处理能力的最主要的指标 假设TPS最大能力是100，刚开始吞吐量慢慢增加，当吞吐量小于TPS时，TPS数值随着吞吐量增加而增加；当事务数超过服务器每秒能处理的最大事务数时...，多出来的事务就会排队等待处理，日积月累，等待处理的事务数越来越多，占用了CPU、内存等资源，计算的时候效率就会降低，就会出现TPS曲线下降的情况——资源不够用了，出现瓶颈了。...” 吞吐率：每秒钟能通过多少kb的数据 服务器资源利用率 CPU、内存、IO的利用率 并发用户数：同一时间发起请求的用户数 集合点：同一时间，多个人发起相同请求 广义并发：同一时间发起相同、不同请求【Jmeter...常用】 狭义并发：同一时间发起相同请求 负载测试：逐步增加用户数/负载，测试系统性能变化，并最终确定系统所能承受的最大负载量区间。
top是linux程序员经常使用的分析机器运行状态的工具。但是并不是所有人都能清楚如何使用该工具对程序占用CPU资源的情况进行分析，比如图中us、sy、ni、id、wa和si等各是什么意思？...否则hyper-V会在物理内存不够时，一直找系统要更多的物理内存，从而影响测试进度。 确定CPU利用率 在top工具的%CPU(s)行，我们首先需要关注的是id的值。...上图表示CPU资源的99.9%处于idle（空闲）状态。那么CPU的利用率就是100%-99.9%=0.1%。 这个CPU利用率是很低的，一般我们需要将CPU利用率至少保持40%以上。...具体的做法可以有： 使用更低配置的实例。 将实例通过容器化切割成更小的资源单元。 混合部署CPU利用率高的程序。 一般我们更多遇到的是id比较低，即CPU利用率很高的情况。...这是为了触发写时复制（COW）机制，同时可以保证GCC在编译时，不会将这种既申请又释放的逻辑优化成什么都不做。 一般情况下，sy比较高是不太正常的，因为它说明CPU陷入到内核层太多了。
GPU利用率问题 这个是Volatile GPU-Util表示，当没有设置好CPU的线程数时，这个参数是在反复的跳动的，0%，20%，70%，95%，0%。...num_workers=8时，CPU利用率和8个连续PID任务 此时，在用nvidia-smi查看GPU的利用率，几块GPU都在满负荷，满GPU内存，满GPU利用率的处理模型，速度得到巨大提升...实时查看你的GPU的使用情况，这是GPU的设置相关。这两个配合好。...导致数据加载慢，GPU利用率浮动，训练慢约4倍；有意思的是，偶然开始训练时，CPU利用率高，可以让GPU跑起来，但仅仅几分钟，CPU利用率降下来就上不去了，又回到蜗牛速度。...如果需要留一部分CPU性能来做其他的业务，4线程，6线程？都可以。自己试一试。配合着任务管理器或者htop top 在linux下实时查看CPU使用状态和设置多线程数量的关系。
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