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理解 CPU 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。 越 nice (nice 值越大)的进程,调度优先级越。怎么理解这句话? 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。 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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计算CPU利用率

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。

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    性能测试-cpu负载和cpu利用率

    核数 * 0.7 load average <= cpu核数 - 1 为什么会有高Load,CPU使用率的情况?    对应到我们的CPU上,当运行的进程(线程)过多时,频繁的上下文切换耗费了大量的CPU时间,导致真正用在运算的CPU时间片比较少(CPU使用率),却有很多进程在等待运行(高Load)。  如果把电话看作CPU,人数看作任务, 我们可以说前一个人(任务)的CPU利用率高,后一个人(任务)的CPU利用率。当然, CPU并不会在前三十秒工作,后三十秒歇着,它一直在处于load 状态。    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。 但无论CPU利用率是高是,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)。

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    计算 Linux CPU 利用率

    $ cat /proc/stat cpu 1594121 406 1239990 396233700 162305 0 3641 0 0 0 cpu0 761327 194 604191 198151599 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。 计算两次的cpu总时间:total_2 - total_1 计算两次的cpu剩余时间:idle_2 - idle_1 计算两次的cpu使用时间:used = (total_2 - total_1) - 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

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    如何快速获取CPU利用率

    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 可以看到CPU利用率。也可以利用ST推出的CubeMonitor进行测试,下次推送将给大家安排详细的CubeMonitor使用。 6.

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    排查CPU利用率高的线程

    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

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    top 命令查看cpu利用率超过500%

    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% 。 那么问题来了,是 cpu 爆表了还是正常的负载值。接下来解答疑惑。 top 视图 通过在 top 视图下按键盘的1,查看cpu的核数为12核。 ? 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 P:根据CPU使用百分比大小进行排序。

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    linux运维之理解CPU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。 越 nice (nice 值越大)的进程,调度优先级越。怎么理解这句话? 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。 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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    Linux服务器性能分析之CPU利用率

    cpu) 过高的用户占用cpu时间(high percent user cpu) 过高的系统占用cpu时间(high percent system cpu) 长时间的有很长的运行进程队列(large 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 ? =(Idle time)/CPU时间*100% %ni=(Nice time)/CPU时间*100% %wa=(Waiting time)/CPU时间*100% %hi=(Hardirq time)/CPU 显示了用户方式下所花费CPU时间的百分比,用户使用CPU的进程包括:cpu运行常规用户进程,cpu运行niced process,cpu运行实时进程。 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

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    普通 LPAR CPU 利用率的查看 在 AIX 操作系统中,可以监控 CPU 利用率的命令有很多,最常用的 nmon、topas、vmstat、sar –u 等等。 在 微分区中,系统在 CPU 利用率的时候,可以关闭一些虚拟 CPU,以减少 CPU 上下文切换,降低系统开销,从而提高性能;而当 CPU 利用率很高,系统将会相应地启用被关闭的 CPU,这个功能被成为 分区激活以后,系统将会监控 CPU利用率,如果每个虚拟 CPU利用率都低于 50%,系统将会关闭一些虚拟 CPU,以减少 CPU 的上下文切换。 从 nmon 结果中截取几个关键时间点的 CPU 利用率,这样可以很清楚看出 CPU 整体利用率与线程利用率的关系: 表 1. CPU 利用率 压满第 1 个 CPU,系统整体 CPU 利用率大约为:63% 1/6 即 17% 压满第 2 个 CPU,系统整体 CPU 利用率大约为:84% 2/6 即 33.3% 压满第 3

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    腾讯成本优化黑科技:整机CPU利用率最高提升至90%

    作者:腾讯TLinux团队 导语:腾讯TLinux团队提出了一套全新的混部方案,在不影响在线业务的前提下,对整机CPU利用率提升效果非常明显,在有的业务场景下,整机CPU利用率甚至能提升至90%。 其中,CPU利用率不高一直是影响整机效率的短板。试想一下,如果能让整机的CPU利用率翻一翻,是什么概念?这相当于把一台机器当两台使用,能为公司节省巨额的成本开销。 因此,各BG各业务都在想办法提升整机CPU利用率。大家尝试让各种业务混部,试图达到提高整机CPU利用率的目的。然而,方案的实际效果却不尽如人意。 本文将围绕如何提升整机CPU利用率这个问题来展开,重点关注以下三个问题: 现有混部方案如何做?问题是什么?为什么现在CPU利用率还是不高? TLinux团队的方案是如何做的?为什么要这么做? 在线虽然占CPU,但是延迟敏感,还是无法运行离线的问题。 总结起来,现有的混部方案在改善CPU利用率低下问题上,在某些场景有一定效果。

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    腾讯成本优化黑科技:整机CPU利用率最高提升至90%

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    腾讯成本优化黑科技:整机CPU利用率最高提升至90%

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