摘要 本篇笔记主要介绍，在freeRTOS环境下，以STM32为例介绍如何快速获取CPU利用率，配合CubeMonitor测试 2. CPU使用率 这里的CPU使用率是指在一定周期内，除过空闲任务以外的所有任务栈CPU总运行时间的比值， osCPU_Usage = (100 - (osCPU_TotalIdleTime * 100) / CALCULATION_PERIOD); 其实就是计算出空闲任务的时间，就能获取CPU的利用率，而空闲任务运行时间的获取，可以利用钩子或者叫挂钩函数，具体在freeRTOS下就是 ? 获取CPU利用率 在ST提供的SDK里面会有一个公共的文件cpu_utils.c和cpu_utils.h两个文件，这两个文件提供了获取freeRTOS下获取CPU利用率的方案和方法，可以供参考，我们可以将两个文件加入工程 更多精细的测试和调试可以使用freeRTOS+Trace。 ? 5. 测试 编译无误后，可以下载进行调试, 工程中有大概十几个任务 ? ? 可以看到CPU的利用率。
从 top 命令说起 在 Linux shell 上执行 top 命令，可以看到这样一行 CPU 利用率的数据： %Cpu(s): 0.1 us, 0.0 sy, 0.0 ni, 99.9 id, 利用率的基本方法。 ) (id) (wa) (hi) (si) (st) (guest) (guest_nice) 前面一节，对于 CPU 利用率描述，Linux man-pages 用的都是 time 进程调度本质上是进程间对 CPU 这一有限资源的争抢，越 nice 的进程，越会“谦让”，所以它的获得 CPU 的机会就越低。 上面的 CPU 利用率里面，将用户态进程使用的 CPU 分成 niced 和 un-niced 两部分，没什么本质差别。平时很少遇到要使用 nice 命令的场景（我个人从来没遇到过）。
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一般来说对于需要大量cpu计算的进程，当前端压力越大时，CPU利用率越高。但对于I/O网络密集型的进程，即使请求很多，服务器的CPU也不一定很到，这时的服务瓶颈一般是在磁盘的I/O上。 在Linux/Unix下，CPU利用率分为用户态，系统态和空闲态，分别表示CPU处于用户态执行的时间，系统内核执行的时间，和空闲系统进程执行的时间。 每个CPU时间片，Jiffies都要加1。CPU的利用率就是用执行用户态+系统态的Jiffies除以总的Jifffies来表示。 在Linux系统中，可以用/proc/stat文件来计算cpu的利用率。这个文件包含了所有CPU活动的信息，该文件中的所有值都是从系统启动开始累计到当前时刻。 那么CPU利用率可以使用以下两个方法。
cpu user 从系统启动开始累计到当前时刻，处于用户态的运行时间，不包含 nice值为负进程。 1594121 nice 从系统启动开始累计到当前时刻，nice值为负的进程所占用的CPU时间。 使用率计算： 请在一段时间内（推荐：必须大于0s，小于等于1s），获取两次cpu时间分配信息。 (idle_2 - idle_1) cpu使用率 = 使用时间 / 总时间 100% = used / total 100% us: User time -> %us = (User + 利用率计算 Linux_CPU_Usage_Analysis.pdf Linux CPU、内存、磁盘、使用率计算 --------------------- Author: Frytea Title : 计算 Linux CPU 利用率 Link: https://blog.frytea.com/archives/404/ Copyright: This work by TL-Song is
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 Sentinel在docker中获取cpu利用率是有问题的。先看一下获取cpu利用率的代码： ? 这里获取cpu load和cpu利用率是通过MXBean的方式获取，从Java文档上能看出getSystemLoadAverage和getSystemCpuLoad方法获取的分别是系统的平均load和“ ，但是在docker里面就不一定了，docker中获取到的是宿主机的cpu load与cpu利用率。 理解系统负荷 初次看到这段代码是蒙圈的，主要是对cpu利用率与cpu load的定义不熟悉，查阅了一些资料得知cpu利用率是指程序的cpu占用时间除以程序的运行时间，比如单核情况下，一个java程序运行了
Cpu 利用率和 load 值高低没有直必然关系 我们做压测的时候一般认为 CPU 利用率和 Load 值是正比的关系，既Load 值越高，CPU 利用率就越高。 而真正需要 CPU 的那些线程，却不得不在得不到时间片以后暂时放弃工作被挂起。 CPU利用率高也并不意味着负载就一定大，可能这个任务是一个CPU密集型的。 CPU低利用率的情况下也会有高Load Average的情况。当CPU分配时间 片以后，是否使用完全取决于使用者，因此完全可能出现低利用率高Load Average的情况。 有的程序涉及到大量的计算，所以CPU利用率就高，而有的程序牵涉到计算的部分很少，CPU利用率自然就低。 但无论CPU的利用率是高是低，跟后面有多少任务在排队没有必然关系(cpu利用率和load没有必然关系)。
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。 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
从 top 命令说起 在 Linux shell 上执行 top 命令，可以看到这样一行 CPU 利用率的数据： %Cpu(s): 0.1 us, 0.0 sy, 0.0 ni, 99.9 id 利用率的基本方法。 ) (id) (wa) (hi) (si) (st) (guest) (guest_nice) 前面一节，对于 CPU 利用率描述，Linux man-pages 用的都是 time 进程调度本质上是进程间对 CPU 这一有限资源的争抢，越 nice 的进程，越会“谦让”，所以它的获得 CPU 的机会就越低。 上面的 CPU 利用率里面，将用户态进程使用的 CPU 分成 niced 和 un-niced 两部分，没什么本质差别。平时很少遇到要使用 nice 命令的场景（我个人从来没遇到过）。
在python中，它的time模块功能十分强大，我们今天就来学习下，废话少说，我们来看下实际的效果，下面贴出代码：
前面介绍了如何运用Python获取Oracle数据库的信息以及将数据存入MySQL数据库中 我们知道对于运维Oracle数据库不能忽略系统的性能指标包括CPU内存等 这个专题将介绍如何使用Python 类服务器模块: paramiko ---- 使用paramiko连接linux服务器 如下程序使用paramiko连接linux服务器然后获取其CPU使用率，具体使用方法请看注释 ? 验证结果 正常情况下会返回该服务器的CPU使用率 如不正常，代码中大量的异常处理可以帮助大家快速定位异常点 ? ---- 全部代码请查看我的Github主页 https://github.com/bsbforever/wechat_oms ---- 今天就讲了如何使用Python获取Linux服务器的CPU使用率 ，下节讲解如何获取内存使用率
taskset是linux自带的一个命令，可用来将进程绑定到指定CPU 相关的函数有: sched_setaffinity, CPU_CLR, CPU_ISSET, CPU_SET, CPU_ZERO // cpufreq库可在/usr/lib目录下找到 // 编译: g++ -g -o x x.cpp -lcpufreq // 需要以root用户执行以下代码 ); extern "C" unsigned long cpufreq_get_freq_kernel(unsigned int cpu); extern "C" unsigned long cpufreq_get_freq_hardware(unsigned int cpu); extern "C" int cpufreq_get_hardware_limits(unsigned 取得cpu core的个数，proc是processor的意思 int nprocs = get_nprocs(); for (int i=0; i<nprocs; ++i)
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。 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？ 利用率默认时间段 } /** * 获取某时间段 CPU 利用率 * @param { Number } Options.ms [时间段，默认是 1000ms，即 1 秒钟] // CPU 利用率：13.72% 总结 本文先从 Linux 下 CPU 利用率的概念做一个简单的讲解，之后深入 Nodejs OS 模块源码对获取系统 CPU 信息进行了梳理，另一方面也再次呈现了
CPU的主频，即CPU内核工作的时钟频率（CPU Clock Speed）。CPU的主频表示在CPU内数字脉冲信号震荡的速度。 在windows操作系统中，可以使用右键点击“我的电脑”，查看属性来获取CPU的主频信息，然而该信息是存在于注册表之中的。也就是说可以通过修改注册表来伪造CPU主频信息。 那能不能用其它方法获得该信息呢？ 从上面的资料得到了一个思路：首先使用RDTSC指令获取1个TSC的值，将其存储起来，再延时1秒，使用RDTSC指令获取1个新的TSC值，并用其减去第一次获得的TSC值，即可得到该CPU的主频。 不能保证同一块主板上每个核的 CPU 时钟周期数（Time Stamp Counter）是同步的； 2. CPU 的时钟频率可能变化，例如笔记本电脑的节能功能； 3.
Python获取CPU使用率、内存使用率、网络使用状态 注：需要安装psutil库 #! Transplant to NT system by hui.wang, 2012-11-28 Add function of get cpu state and get memory state by start to get data..." time.sleep(3) line_num = 1 def print_line(str): print str function of Get CPU tot_after = psutil.network_io_counters() pnic_after = psutil.network_io_counters(pernic=True) # get cpu #print current time #cpu state #memory print_line(time.asctime()+" | "+cpu_state+" | "+memory_state)
日常运维中部署 elasticsearch 集群实现日志审计分析，由于elasticsearch 对主机资源消耗较高，top 中出现主机 cpu 利用率超过 100% ，显示数值大于500% 。 top 命令显示的是程序占用的cpu的总数，12核cpu最高占用率可达1200%，top视图显示的是把所有使用率加起来的总数。 /proc/cpuinfo CPU总核数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 总逻辑CPU数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 X 超线程数 #查看物理CPU个数 cat /proc ，显示用户的任务 i：忽略闲置和僵死进程。 P:根据CPU使用百分比大小进行排序。
如何查看cpu利用率 2.1 使用top命令查看 数据来自/proc/stat文件 ? 即，正常情况下处理器在用户模式执行用户程序，在中断或异常情况下处理器切换到特权模式执行内核程序，处理完中断或异常之后再返回用户模式继续执行用户程序，例如，用户进程A调用了内核系统调用来获取当前的时钟滴答数 ，在执行用户进程A中的系统调用指令时会保存当前用户进程的IP，CS等当前状态，然后再跳转到内核空间（即内核代码区域）去执行像应的系统调用函数，获取当前的时钟滴答数。 就是说，核心为系统中每个进程计算出一个优先权，该优先权反映了一个进程获得CPU使用权的资格，即高优先权的进程优先得到运行。 常见误区 5.1 Cpu利用率很高就是cpu资源不够 出现cpu计数器不在范围时，不一定是由于cpu资源不够，因为其他资源的也会引起，例如内存不够时，cpu会忙内存管理的事，表面上可能是cpu的利用为
总不能让一个CPU密集型的进程只运行在低优先级吧？所以，你需要告诉调度器你需要怎么样的优先级。 最少可以有三种方法来控制我们可以为进程获得多少CPU时间： 使用 nice 命令手动降低任务的优先级。 注意观察没有使用nice启动的进程（优先级为0的进程）获得了更多的处理器时间，相反，使用nice启动，优先级为10的进程则获得了很少处理器时间。 这有什么实际意义呢？ 这不会改变进程的优先级，相反，它会监控CPU的真实使用率。 当你想保证进程的CPU使用率在一定限度下的时候，cpulimit是很有用的。 还有，nice或cpulimit仅仅限制进程的CPU使用率，而cgroups可以限制其他进程资源。 审慎地使用cgroups使得一个服务器的完整子系统的资源可控。 现在cpulimited组中的两个matho-primes任务在均匀地共享CPU，而另一个组中的进程仍然获得了更多的处理器时间。
利用FCKeditor之%00截断获得webshell 网上关于fckeditor的漏洞利用教程都很老了，基本上都停留在2.4.x版本之前，但是2.6.x版本提的却很少。 (FCKeditor2.6.8应该是它代码重写成CKeditor之后的最新一个版本了) 现在针对2.6.8之前版本利用有一个%00截断的漏洞，但是都是只言片语（基本上都是转的一个人写的），唯一一个视频还是国外的 于是我才想做一个fckeditor2.6.8版本上传漏洞获得webshell的教程。不多内容有点复杂，我就把它做成了视频，这也是我第一次录视频教程，希望大家能够喜欢。 ? 我会在教程里给大家演示fckeditor老的漏洞利用方法(利用IIS解析漏洞)，已经失效，并给大家讲新的利用方法和原理。 最后说一点，我们渗透测试的目的只为了学习技术，帮助管理员查找、修补漏洞，并不要把我们拿下的站点用作非法用途(如挂马)，我们要时刻谨记黑客应当遵守的原则，祈求一个自由开放的网络世界。
一.负载 而 CPU 使用率，是单位时间内 CPU 繁忙情况的统计，跟平均负载并不一定完全对应。 比如： CPU 密集型进程，使用大量 CPU 会导致平均负载升高，此时这两者是一致的； I/O 密集型进程，等待 I/O 也会导致平均负载升高，但 CPU 使用率不一定很高； 大量等待 CPU 的进程调度也会导致平均负载升高 ，此时的CPU使用率也会比较高。 当函数名未知时，用十六进制的地址来表示 1.持续采样，按 Ctrl+C 终止采样 perf record 2.示类似于 perf top的报告 perf report -g展开调用关系，-p指定进程 perf top -g -p 21515 只熬到占用率最多的函数，对函数在源码进行grep，找到有问题的部分。
sysctl_sched_features : 7917179 .sysctl_sched_tunable_scaling : 1 (logaritmic) cpu cat 30069 4449136.588425 4 120 4449136.588425 3.309490 0.000000 / cpu
学历证书+若干职业技能等级证书（1+X证书）,就是学生在获得学历证书的同时，取得多类职业技能等级证书。目前，腾讯云1+X认证(XCERT)已获得由教育部颁发的“云服务操作管理”和“界面设计”两项1+X职业技能等级证书。XCERT可为高校1+X职业技能等级证书的培训、考核提供系统的服务。
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