使用 github.com/shirou/gopsutil/disk 库获取机器下不同磁盘分区的内容,可按如下:
时间片即CPU分配给各个程序的时间,每个线程被分配一个时间段,称作它的时间片,即该进程允许运行的时间,使各个程序从表面上看是同时进行的。如果在时 间片结束时进程还在运行,则CPU将被剥夺并分配给另一个进程。如果进程在时间片结束前阻塞或结束,则CPU当即进行切换。而不会造成CPU资源浪费。在 宏观上:我们可以同时打开多个应用程序,每个程序并行不悖,同时运行。但在微观上:由于只有一个CPU,一次只能处理程序要求的一部分,如何处理公平,一 种方法就是引入时间片,每个程序轮流执行。 分时操作系统是把CPU的时间划分
我该为我的物理服务器分配多少虚拟CPU给虚机才合理,分配比1:1,2:1,听说还可以到8:1?
提到CPU利用率,就必须理解时间片。什么是CPU时间片?我们现在所使用的Windows、Linux、Mac OS都是“多任务操作系统”,就是说他们可以“同时”运行多个程序,比如一边打开Chrome浏览器浏览网页还能一边听音乐。
今天在7DGroup的群里,老郑提了个问题,ps统计出来的CPU百分比为什么比TOP统计出来的少很多。图如下:
线程的使用目的是提高运行速度,提高运行的速度是要充分提用CPU和I/O 的利用率。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1806772.html
比如一秒内有100个cpu时间片,这个cpu时间片就是cpu工作的最小单位。那么这100个cpu时间片在不同的区域和目的进行操作使用,就代表这个区域所占用的cpu时间比。也就是这里得出的cpu时间百分比。
CPU time 指的是计算机处理器在执行一个特定程序时花费的时间,也就是程序在处理器上实际运行的时间。
在Linux操作系统中,通常采用8个不同的指标来研究Unix / Linux操作系统中的CPU消耗:用户CPU时间(us)、系统CPU时间(sy)、良好的CPU时间(ni)、空闲CPU时间(id)、等待CPU时间(wa)、硬件中断CPU时间(hi),软件中断CPU时间(si),被盗CPU时间(st)。在本文中,我们主要对“用户CPU时间”进行解析。
遇到CPU性能问题时,我们常常通过perf来了解CPU上到底在执行什么,以及通过On-CPU火焰图来帮助我们寻找性能瓶颈。但是,这种方式并不能让我们知道不在CPU上运行的进程和线程到底在做什么。在一些场景中,我们会发现CPU的使用率上不去,性能表现很差,这时候我们也许就需要考虑,是不是花在应用请求、异步调用这种Off-CPU的场景上的时间太多了。
Oracle DB Time是Oracle数据库在时间维度上剖析性能的一个重要指标,通过逐级分解该指标,定位到浪费资源或者资源争用的首要事件上,从而通过减少等待以及最小化每个请求的使用资源来达到优化的目的。本文主要讲述Oracle DB Time,以及给出示例演示Oracle DB Time。
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。CPU 的利用率与其性能直接相关。
对于不同性质的任务来说,CPU密集型任务应配置尽可能小的线程,如配置CPU个数+1的线程数,IO密集型任务应配置尽可能多的线程,因为IO操作不占用CPU,不要让CPU闲下来,应加大线程数量,如配置两倍CPU个数+1,而对于混合型的任务,如果可以拆分,拆分成IO密集型和CPU密集型分别处理,前提是两者运行的时间是差不多的,如果处理时间相差很大,则没必要拆分了。
存储、内存和 CPU(中央处理器)等系统资源不足会极大地影响应用程序的性能。因此,监控这些组件至关重要。
正如之前文章讲过:在 Unix / Linux 体系中,常常使用“用户” CPU 时间(us)、“系统” CPU 时间(sy)、“良好”的 CPU 时间(ni)、“空闲” CPU 时间(id)、“等待”CPU 时间(wa)、“硬件中断” CPU 时间(hi)、“软件中断” CPU 时间(si)以及“被盗” CPU 时间(st)等 8 个不同的指标来评判操作系统的 CPU 资源使用情况。
1、简介 存储、内存和 CPU(中央处理器)等系统资源不足会极大地影响应用程序的性能。因此,监控这些组件至关重要。
什么是CPU时间片?我们现在所使用的Windows、Linux、Mac OS都是“多任务操作系统”,就是说他们可以“同时”运行多个程序,比如一边打开Chrome浏览器浏览网页还能一边听音乐。
多道程序操作系统的基础。通过在进程之间切换CPU,操作系统可以提高计算机的吞吐率。
我们可能经常会用到 Thread.Sleep 函数来吧使线程挂起一段时间。那么你有没有正确的理解这个函数的用法呢?
上篇文章我们简要解析了用户CPU时间相关概念及应用实践,具体可参考链接🔗: Linux系统之User CPU time解析。 回顾之前的内容:在Linux操作系统中,通常采用8个不同的指标来研究Linux / Unix操作系统中的CPU消耗:用户CPU时间(us)、系统CPU时间(sy)、良好的CPU时间(ni)、空闲CPU时间(id)、等待CPU时间(wa)、硬件中断CPU时间(hi),软件中断CPU时间(si),被盗CPU时间(st)。在本文中,我们主要针对“等待CPU时间”进行
如果没有任何要运行的CPU,则CPU处于空闲状态。或者,更精确地说,Linux内核具有许多内部调度类,包括特殊的空闲类。如果没有任何类在给定的CPU上运行任何任务(空闲类除外),则将CPU视为空闲。如果硬件对此不予考虑,那么CPU将不得不运行无用的指令,直到实际工作需要它为止。但是,这是一种非常低效的用电方式,因此大多数CPU支持许多低功耗状态,内核可以将它们置于低功耗状态,直到需要它们进行有用的工作为止。
应用开发过程中大部分时间都是在进行需求开发,而性能分析却进行的很少。 这里将介绍通过CPU Profiler工具来进行app的性能分析。
在平时的运维工作中,当一台服务器的性能出现问题时,通常会去看当前的CPU使用情况,尤其是看下CPU的负载情况(load average)。对一般的系统来说,根据cpu数量去判断。比如有2颗cup的机器。如果平均负载始终在1.2以下,那么基本不会出现cpu不够用的情况。也就是Load平均要小于Cpu的数量。 对于cpu负载的理解,首先需要搞清楚下面几个问题: 1)系统load高不一定是性能有问题。 因为Load高也许是因为在进行cpu密集型的计算 2)系统Load高不一定是CPU能力问题或数量不够。
SIP的第四期结束了,因为控制策略的丰富,早先的的压力测试结果已经无法反映在高并发和高压力下SIP的运行状况,因此需要重新作压力测试。跟在测试人员后面做了快一周的压力测试,压力测试的报告也正式出炉,本来也就算是告一段落,但第二天测试人员说要修改报告,由于这次作压力测试的同学是第一次作,有一个指标没有注意,因此需要修改几个测试结果。那个没有注意的指标就是load average,他和我一样开始只是注意了CPU,内存的使用状况,而没有太注意这个指标,这个指标与他们通常的限制(10左右)有差别。重新测试的结果由于这个指标被要求压低,最后的报告显然不如原来的好看。自己也没有深入过压力测试,但是觉得不搞明白对将来机器配置和扩容都会有影响,因此去问了DBA和SA,得到的结果相差很大,看来不得不自己去找找问题的根本所在了。
CPU密集型也叫计算密集型,指的是系统的硬盘、内存性能相对CPU要好很多,此时,系统运作大部分的状况是CPU Loading 100%,CPU要读/写I/O(硬盘/内存),I/O在很短的时间就可以完成,而CPU还有许多运算要处理,CPU Loading很高。
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。系统运行CPU读写I/O(硬盘/内存)时可以在很短的时间内完成,几乎没有阻塞(等待I/O的实时间)时间,而CPU一直有大量运算要处理,因此CPU负载长期过高。
在 Linux 下我们通过 top 或者 htop 命令可以看到当前的 CPU 资源利用率,另外在一些监控工具中你可能也遇见过,那么它是如何计算的呢?在 Nodejs 中我们该如何实现?
平常我们使用 top 命令来查看系统的性能情况,在 top 命令中可以看到很多不同类型的 CPU 使用率,如下图红框中标出部分:
在一次业务升级后,发现服务边的不稳定,zabbix各项监控指标相对上线前异常上升。
CFS 调度器 ( Completely Fair Scheduler ) " 完全公平调度器 " ,
我们把整个计算机组成原理的知识点拆分成了四大部分,分别是计算机的基本组成、计算机的指令和计算、处理器设计,以及存储器和I/O设备。
前面我们分享了O(n)和O(1)调度器的实现原理,同时也了解了各个调度器的缺陷和面临的问题。总的来说O(1)调度器的出现是为了解决O(n)调度器不能解决的问题,而O(1)调度器在Linux2.4内核的在服务器的变形是可行的,但是Linux2.4以后随着移动设备的逐渐普遍,面临的卡顿问题逐渐明晰,这才导致后来的CFS调度器的出现。
本篇文章属于计算机组成原理的开篇之作,主讲影响计算机性能的因素与提升的计算机性能的路径。 关键词: 性能,CPU,响应时间,主频,功耗,电压,并行…
👨💻个人主页: 才疏学浅的木子 🙇♂️ 本人也在学习阶段如若发现问题,请告知非常感谢 🙇♂️ 📒 本文来自专栏: 面试 🌈 每日一语:人的一生,好不好只有自己知道,乐不乐只有自己明白。 🌈 本文目录 CPU密集型 IO密集型 选择线程数量 区别 总结 CPU密集型 CPU密集型 又叫做计算密集型,系统运作大部分是CPU Loading,CPU密集就是该任务需要大量的运算,而没有阻塞,CPU一直全速运行 IO密集型 IO密集型指的是在系统运行过程中,大部分的状况是CPU在等I/O的读
时钟周期:时钟周期也称为振荡周期,定义为时钟频率的倒数。时钟周期是计算机中最基本的、最小的时间单位。在一个时钟周期内,CPU仅完成一个最基本的动作。
打开cpu使用率 可以看到在线程数量为8的时候,我的这8核机器中的8个cpu全部满负载运行
相信多线程各位大佬都用过,不管是在单核cpu还是多核cpu上都可以执行,但是多线程是同时执行多个线程的吗?
当前时间(date)、系统已运行时间(last reboot)、当前登录用户的数量(who )、最近5、10、15分钟内的平均负载
Oracle中的AWR,全称为Automatic Workload Repository,自动负载信息库。它收集关于特定数据库的操作统计信息和其他统计信息,Oracle以固定的时间间隔(默认为1个小时)为其所有重要的统计信息和负载信息执行一次快照,并将快照存放入AWR中。这些信息在AWR中保留指定的时间(默认为1周),然后执行删除。执行快照的频率和保持时间都是可以自定义的。
CPU调度是操作系统的基本功能。每当CPU空闲的时候,操作系统就会从就绪队列中选择一个程序来执行。进程选择由短期调度程序执行。
做为一个性能测试工程师,每当我们发现计算机变慢的时候,我们通常的标准姿势就是执行 uptime 或 top 命令,来了解系统的负载情况。
并发任务强调在一个时间段内同时执行,而一个时间段由多个单位时间累积而成,所以说并发的多个任务在单位时间内不一定同时在执行。
08:26am up 7 min, 2 users, load average: 0.17, 0.16, 0.12
仿真时间(simulation time)
大家都知道多线程可以提高程序整体执行效率,但是为什么多线程可以执行效率呢?线程是越多越好吗?如何估算线程数以使程序执行吞吐量达到最优呢?
负载为1表示当前单核CPU全部占用,如果一台机器有3个CPU,每个CPU都是双核的,这是负载最大值为1×2×3=6。如果5分钟以及15分钟的负载指标的大于CPU个数×CPU核数×0.7,并且长时间比较高,说明CPU不够用。
我正在开发一个将要部署在 GCP 上的 Kubernetes(K8s)托管环境中的 Go 服务。有一天,我想要查看测试环境中的日志,于是获取了 ArgoCD 平台的访问权限。在尝试找到日志的过程中,我无意中看到了描述我的服务部署配置的 YAML。让我震惊的是,CPU 限制被设置为 250m。我对它意味着我的服务将被限制到 25% 的 CPU 有一个粗略的理解,但我真的不清楚它的真正含义。
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