linux 下 取进程占用内存(MEM)最高的前10个进程 linux 下 取进程占用 cpu 最高的前10个进程 ps aux|head -1;ps aux|grep -v PID|sort -rn...-k +3|head linux 下 取进程占用内存(MEM)最高的前10个进程 ps aux|head -1;ps aux|grep -v PID|sort -rn -k +4|head
大多数 Linux 用户使用预装的默认系统监控工具来检查内存、CPU 使用率等。在 Linux 中，许多应用程序作为守护进程在系统后台运行，这会消耗更多的系统资源。...在 Linux 中，您可以使用各种小工具或终端命令，也可以使用一个命令按内存和 CPU 使用率显示所有正在运行的进程。检查 RAM 和 CPU 负载后，您可以确定要杀死的应用程序。...在这篇文章中，我们将看到使用这些命令按内存和 CPU 使用率显示正在运行的进程的ps命令。 在 Linux 中，ps 代表进程状态。...它在 Linux 和类 Unix 操作系统上运行，以使用 PID 显示CPU 和内存使用情况。而且。它允许您显示以更高速率消耗系统资源的顶级应用程序。 1....通过命令进行整体系统报告 ps命令生成带有 PID、时间戳和TTY的报告；记录哪个应用程序运行了多少分钟，当前状态是什么，以及正在运行的进程报告的 CPU 和内存使用情况。
GPU 计算与 CPU 相比能够快多少？在本文中，我将使用 Python 和 PyTorch 线性变换函数对其进行测试。...以下是测试机配置： CPU：英特尔 i7 6700k (4c/8t) GPU：RTX 3070 TI（6,144 个 CUDA 核心和 192 个 Tensor 核心） 内存：32G 操作系统：Windows...在其他的一般情况下，GPU的计算速度可能比CPU慢!但是CUDA在机器学习和深度学习中被广泛使用，因为它在并行矩阵乘法和加法方面特别出色。...()-s) #cpu take time: 55.70971965789795 可以看到cpu花费55秒 GPU计算 为了让GPU的CUDA执行相同的计算，我只需将....总结 在本文中，通过在CPU、GPU CUDA和GPU CUDA +Tensor Cores中调用PyTorch线性转换函数来比较线性转换操作。
而 top 是实时的显示 cpu 和内存。...应用场景 压测程序时，想要对比不同的流量下,cpu 和内存的使用率 测试同一个领域的不同产品(nginx/envoy)的 cpu 和内存使用率 优点 不需要安装任何依赖 体积小-1.2M 效果图...一个可以监控 cpu 和内存使用率，并且将结果保存成 png 的轮子 一个可以监控 cpu 和内存使用率，并且将结果保存成 png 的轮子2
如果想远程管理服务器就有远程管理卡，比如Dell idRAC，HP ILO，IBM IMM 查看硬件的温度/风扇转速，电脑有撸大师，服务器就有ipmitool。...使用ipmitool实现对服务器的命令行远程管理 yum -y install OpenIPMI ipmitool #->IPMI在物理机可以成功，虚拟机不行 [root@KVM ~]# ipmitool...负载： [root@m02 ~]# uptime 09:11:40 up 18:35, 1 user, load average: 0.00, 0.05, 0.05 查看内存方面 内存够不够可以用...s 0.00 % 0.00 % [rcu_bh] 9 be/4 root 0.00 B/s 0.00 B/s 0.00 % 0.00 % [rcu_sched] 查看网络方面... 网络太卡找iftop， nethogs nethogs： ?
4.0中的并行计算和多线程详解(一) 转自：https://www.cnblogs.com/sorex/archive/2010/09/16/1828214.html 并行计算部分 沿用微软的写法...原理1：并行计算的线程开启是缓步开启的，线程数量1,2,4,8缓步提升。...下面是两种跳出循环的方法Stop和Break，LoopState是循环状态的参数。...五、PLinq（Linq的并行计算） 上面介绍完了For和ForEach的并行计算盛宴，微软也没忘记在Linq中加入并行计算。下面介绍Linq中的并行计算。...ForAll() 多线程枚举方法，与循环访问查询结果不同，它允许在不首先合并回到使用者线程的情况下并行处理结果。
简述 Linux系统的ECS实例中如何查看物理CPU和内存信息 前情提示 系统： 一说 Powered By PUSDN - 平行宇宙软件开发者网www.pusdn.com ，转载请标明出处！...，实际不执行 说明： 总核数 = 物理CPU个数 × 每颗物理CPU的核数 总逻辑CPU数 = 物理CPU个数 × 每颗物理CPU的核数 × 超线程数 通过如下命令，可以查看物理CPU和内存相关信息...查看物理CPU个数。 cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l 查看每个物理CPU中core的个数，即CPU核数。...在Linxu下查看物理cpu、核心数、逻辑CPU和是否支持超线程 关于CPU的一些信息可在 /proc/cpuinfo 这个文件中查看，这个文件显示的内容类似于下图所示 可以看到里面的内容是以 processor...还有另外一种方法是查看siblings和cpu cores的数值是否一致，评判方法如下 如果”siblings”和”cpu cores”一致，则说明不支持超线程，或者超线程未打开。
由于项目的需要，需要做一个简单监控服务器的CPU利用率、CPU负载、硬盘使用率、内存利用率和服务器的各个端口的开启情况的程序，并把结果通知到监控平台，如果出现异常，监控平台打电话或者发短信通知给具体的运维人员...python版本要求：python3.0 以上 安装 python 的 psutil 包 和 requests 包 pip install psutil pip install requests...:",str_men) if float(str_men) float(cls.g_mem_used): cls.send_msg(cls.g_web_ip+"服务器的内存使用率超过"+cls.g_mem_used...monitor_ports=3306, 8088, 6004 ,6379 # CPU利用率 cpu_used=100% # CPU平均负载 aver_load=1 # 内存使用率 mem_used=0.8...本文主要实例了Python3监控windows,linux系统的CPU、硬盘、内存使用率和各个端口的开启情况详细代码实例，更多关于Python3监控实例与技巧请查看下面的相关链接
Python网络编程中的线程和异步I/O都是处理并发请求的两种不同方法，它们各有优劣点。多线程在Python中，多线程是一种处理并发请求的常用方法。...多线程允许程序在同一时间内执行多个线程，从而提高程序的并发性能。在网络编程中，多线程通常被用于同时处理多个客户端的请求，以提高服务器的吞吐量。...多线程的优点是：简单易用，可以轻松实现；可以充分利用多核处理器的优势，提高程序的并发性能；可以使用标准的线程库进行开发。...但是，多线程也有一些缺点：每个线程需要占用一定的内存和CPU资源，如果线程数过多会导致系统资源的浪费；多线程编程可能存在线程安全问题，需要额外的锁机制来保证程序的正确性。...但是，异步I/O也有一些缺点：异步I/O编程需要理解协程和事件循环的概念，对于新手来说有一定的学习曲线；异步I/O编程可能存在调试和测试上的挑战，因为程序的执行顺序不同于传统的同步编程。
你好，亲爱的读者们，今天我们将讨论一个实用而重要的主题，即如何在Docker Compose中设置容器服务的CPU和内存资源限制，以及如何检查这些限制是否已经生效。...Docker Compose中的资源限制 Docker Compose允许我们通过docker-compose.yml配置文件定义服务的各项参数，其中包括CPU和内存资源的限制。...我们为web服务设置了CPU和内存的限制。...在这些信息中，你可以找到设置的CPU和内存限制： docker inspect 在输出的大量信息中，你可以找到如下部分： "HostConfig": { "CpuPeriod...如果你设置了"cpuQuota"为50000，那么在每个"cpuPeriod"中，这个容器最多可以使用50ms的CPU时间。 通过这两个值的比例，我们可以计算出CPU的使用率。
，避免不必要的计算和循环。...优化代码可以减少CPU的使用率，提高系统性能。 调整系统配置：根据实际需求，合理配置系统参数，如内存分配、磁盘I/O等。避免分配过多的CPU资源，导致资源浪费和系统崩溃。...您可以分析系统负载，以确定是否存在任何可能导致CPU使用率过高的因素。例如，您可以检查是否存在内存不足、磁盘I/O问题、网络拥塞等问题。...检查应用程序代码 应用程序代码中的某些错误或不良习惯可能会导致CPU使用率过高。例如，无限循环、大量递归调用、不必要的计算等。...您可以检查应用程序代码，以确定是否存在任何可能导致CPU使用率过高的因素。 使用性能分析工具 性能分析工具可以帮助您定位CPU使用率过高的具体原因。
比如说要计算1+2+3+…+ 1亿、计算圆周率后几十位、数据分析。 都是属于CPU密集型程序。 此类程序运行的过程中，CPU占用率一般都很高。...IO密集型 IO密集型指的是系统的CPU性能相对硬盘、内存要好很多，此时，系统运作，大部分的状况是CPU在等I/O (硬盘/内存) 的读/写操作，但CPU的使用率不高。...在《Java并发编程实践》中，是这样来计算线程池的线程数目的： 一个基准负载下，使用 几种不同大小的线程池运行你的应用程序，并观察CPU利用率的水平。...在《linux多线程服务器端编程》中有一个思路，CPU计算和IO的阻抗匹配原则。...密集型或者是CPU密集型或者是纯内存操作）和硬件环境（CPU、内存、硬盘读写速度、网络状况等）来不断尝试达到一个符合实际的合理估算值。
IO密集型 IO密集型指的是系统的CPU性能相对硬盘、内存要好很多，此时，系统运作，大部分的状况是CPU在等I/O (硬盘/内存) 的读/写操作，但CPU的使用率不高。...区别和使用： IO密集型：大量网络，文件操作 CPU 密集型：大量计算，cpu 占用越接近 100%, 耗费多个核或多台机器 业务要具体分析，假如CPU现在是10%，数据量增大一点点，CPU狂飙，那也可能...在《Java并发编程实践》中，是这样来计算线程池的线程数目的： 一个基准负载下，使用 几种不同大小的线程池运行你的应用程序，并观察CPU利用率的水平。...在《linux多线程服务器端编程》中有一个思路，CPU计算和IO的阻抗匹配原则。...密集型或者是CPU密集型或者是纯内存操作）和硬件环境（CPU、内存、硬盘读写速度、网络状况等）来不断尝试达到一个符合实际的合理估算值。
前者指内存磁盘I/O使用率高，CPU使用率低；相反，后者指CPU使用率高，内存磁盘I/O使用率低。...CPU密集型 CPU密集型，也叫计算密集型，一般是指服务器的硬盘、内存硬件性能相对CPU好很多，或者使用率低很多。...单CPU对应单线程效率最高。 一般其计算公式可遵循：CPU密集型核心线程数 = CPU核数。 I/O密集型 I/O密集型相反，一般是指服务器CPU的性能相对硬盘、内存硬件好很多，或者使用率低很多。...任务越多，花在进程、线程切换的时间就越多，通常线程数和CPU核数一致即可，这一类型在开发中主要出现在一些计算业务频繁的逻辑中。 ...I/O密集型任务的特点是CPU消耗很少，任务的大部分时间都在等待I/O操作完成（磁盘I/O远低于内存、CPU速度）。涉及到网络、磁盘I/O的任务多是I/O密集型任务。
四、故障分析的准备工作 故障分析的准备工作需要掌握的知识 1、计算机基础知识：计算机网络、操作系统、计算机组成原理 2、java内存管理：垃圾回收算法、垃圾回收器、关键GC参数、JVM内存模型等 3、java...常见的OOM kill 和TCP丢包在这里都会有记录 vmstat 1 实时性能检测工具，可以展现给定时间间隔的服务器状态值，包括服务器的CPU使用率、内存使用、虚拟内存交换情况、IO读写情况等系统核心指标...Buffer和Cache都被计算在了used里面。真正反映内存使用状况的是第二行。...如果有一个CPU占用率特别高，说明有可能是一个单线程应用程序引起。 sar -n DEV 1 sar命令主要用来查看网络设备的吞吐率。...+PrintCompliation参数，查看是否JIT编译引起CPU飙高 CPU分析Tips 1、一个进程的CPU使用率是其所有线程之和（线程对应LWP），CPU使用率高可以配合mpstat具体分析，是否是单线程应用程序引起的
性能最通俗的衡量指标就是“时间”，CPU的使用率指的是CPU用于计算的时间占比，磁盘使用率指的是磁盘操作的时间占比，当CPU使用率100%时，意味着有部分请求来不及计算，响应时间增加或者超时；当磁盘使用率...我们在分析性能的时候，总是会首先要找到是什么引起响应时间变慢了，对应单机性能的分析，一般我们会将目光锁定在CPU和IO上，因为对于应用程序一般分为CPU bound型和IO bound型，即计算密集型或者读写密集型...但是仍然需要清楚一些概念： 处理器 核 硬件线程 CPU内存缓存 时钟频率 每指令周期数CPI和每周期指令数IPC CPU指令 使用率 用户时间／内核时间 调度器 运行队列 抢占 多进程 多线程 字长...针对应用程序，我们通常关注的是内核CPU调度器功能和性能 线程的状态分析主要是分析线程的时间用在什么地方，而线程状态的分类一般分为： on-CPU：执行中，执行中的时间通常又分为用户态时间user和系统态时间...我们知道LINUX通过文件系统将所有的硬件设备甚至网络都抽象为文件来管理，例如read()调用时，实际就是就是调用了vfs_read函数，文件系统会确认请求的数据是否在页缓存中，如果不在内存中，于是将请求发送到块设备
给定下列定义： Ncpu = CPU的数量 Ucpu = 目标CPU的使用率， 0 <= Ucpu <= 1 W/C = 等待时间与计算时间的比率 为保持处理器达到期望的使用率，最优的池的大小等于： Nthreads...那要提高系统吞吐量，就需要从“系统短板”（比如网络延迟、IO）着手： 尽量提高短板操作的并行化比率，比如多线程下载技术； 增强短板能力，比如用NIO替代IO； 第一条可以联系到Amdahl定律，这条定律定义了串行系统并行化后的加速比计算公式...从线程这个角度来看，部分原因在于： 多线程带来线程上下文切换开销，单线程就没有这种开销； 锁； 当然“Redis很快”更本质的原因在于： Redis基本都是内存操作，这种情况下单线程可以很高效地利用CPU...而多线程适用场景一般是：存在相当比例的IO和网络操作。 总的来说，应用情况不同，采取多线程/单线程策略不同；线程池情况下，不同的估算，目的和出发点是一致的。...至此结论为： IO密集型 = 2Ncpu（可以测试后自己控制大小，2Ncpu一般没问题）（常出现于线程中：数据库数据交互、文件上传下载、网络数据传输等等） 计算密集型 = Ncpu（常出现于线程中：复杂算法
性能最通俗的衡量指标就是“时间”，CPU的使用率指的是CPU用于计算的时间占比，磁盘使用率指的是磁盘操作的时间占比。...当CPU使用率100%时，意味着有部分请求来不及计算，响应时间增加或者超时； 当磁盘使用率100%时，意味着有部分请求需要等待IO操作，响应时间也会增加或者超时。...bound型，即计算密集型或者读写密集型；至于内存，其性能因素往往也会反映到CPU或者IO上，因为内存的设计初衷就是提高内核指令和应用程序的读写性能。...但是仍然需要清楚一些概念： 处理器 核 硬件线程 CPU内存缓存 时钟频率 每指令周期数CPI和每周期指令数IPC CPU指令 使用率 用户时间／内核时间 调度器 运行队列 抢占 多进程 多线程 字长...我们知道LINUX通过文件系统将所有的硬件设备甚至网络都抽象为文件来管理， 例如read()调用时，实际就是就是调用了vfs_read函数，文件系统会确认请求的数据是否在页缓存中，如果不在内存中，于是将请求发送到块设备
3.1 基本常识 我们需要明确一下几个常识： 1）计算机的核心是CPU，它承担了所有的计算任务； 2）操作系统是计算机的管理者，它负责任务的调度、资源的分配和管理，统领整个计算机硬件； 3）应用程序则是具有某种功能的程序...▲ 多对多模型 在现在流行的操作系统中，大都采用多对多的模型。 4.8 查看进程与线程 一个应用程序可能是多线程的，也可能是多进程的，如何查看呢？...查看CPU和内存的使用率：在性能选项卡中，我们可以查看CPU和内存的使用率，根据CPU使用记录的监视器的个数还能看出逻辑处理核心的个数，如我的双核四线程的计算机就有四个监视器。...▲ 查看CPU和内存的使用率 4.9 线程的生命周期 当线程的数量小于处理器的数量时，线程的并发是真正的并发，不同的线程运行在不同的处理器上。... 多进程、多线程与协程的引入 [4] 深入计算机底层，理解线程与线程池 [5] 深入操作系统，理解高并发中的协程
引言 综合来讲，这是一本介绍方法论的书，作者通过概念、模型、观测、实验手段来进行问题的剖析。另外本书的涉及范围之广，从内存、CPU、文件系统、存储硬件、网络等各个方面。...动态跟踪技术把所有的软件变得可以监控，而且能用在真实的生产环境中。这项技术利用内存中的 CPU 指令并在这些指令之上动态构建检测数据。...系统级别的计数器有： vmstat: 虚拟内存和物理内存的统计，系统级别 mpstat: 每个 CPU 的使用情况 iostat: 每个磁盘 I/O 的使用情况，由块设备接口报告 netstat: 网络接口的统计...CPU 有其它特性？ CPU 勘误表上有硬件上的bug？ BIOS 版本有bug？ CPU 使用软件限制？ 内存调优 主存有多少？ 配置允许应用程序使用的内存大小？ 使用哪个分配器？ 主存速度？...一些网络通信和网络性能相关概念：网络和路由、协议、封装、包长度、延时（主机名解析延时、ping 延时、连接延时、首字节延时、往返时间、连接生命周期）、缓冲、连接积压队列、接口协商、使用率、本地连接。
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