CPU性能指标可以从两方面来看：静态、动态 静态指标主要包括： CPU的型号、主频、核数、cache等 动态指标主要包括： CPU的平均负载状况、CPU的使用率、最耗CPU的进程有哪些 查看静态信息 查看动态信息 服务器变慢时，通常会先查看下CPU的负载是否过高，如果高了，再看下是哪些进程最耗费CPU，CPU使用率也是重要指标，让我们知道CPU消耗在哪些部分 01 CPU负载状况 通过负载信息能够直观的了解到 有一个经验型的标准： CPU负载上限值 = CPU的核数 * 4 例如是4核CPU，那么CPU的负载最好不要超过16，否则，CPU的压力就很大了 好比一个超市，有4个收银台，如果有16个顾客在排队结账 ，每个窗口4个人，顾客可以接受，收银员也不会感觉压力很大 02 耗费CPU的主要进程 发现CPU负载过高后，我们肯定想知道是谁把CPU搞的这么忙 通过 top 命令查看 ? CPU的情况
在这种情况下，资源的使用监控分析才是性能故障分析的根本首要任务，通过这些分析，理解服务器如何运行，资源损耗在哪些方面对问题进行故障诊断是非常有价值有意义的。 经常会看到看到cpu 使用率非常高的情况。在这种情况下，资源的使用监控分析才是性能故障分析的根本首要任务，通过这些分析，理解服务器如何运行，资源损耗在哪些方面对问题进行故障诊断是非常有价值有意义的。 ”、 “Copying to tmp table on disk”、 “Sorting result”、 “Using filesort”等都可能是有性能问题的查询（SQL）。 MySQL性能测试CPU优化方向： 系统参数：磁盘调度算，SHELL资源限制,numa架构，文件系统ext4，exfs 刷新mysql log相关刷新参数： 临近页（innodb_flush_neighbors 导致cpu通道 和 内存协调存在一些问题，导致cpu性能上去得案例也存在 墨天轮原文链接：https://www.modb.pro/db/26704（复制到浏览器中打开或者点击“阅读原文”）
代金券、腾讯视频VIP、QQ音乐VIP、QB、公仔等奖励等你来拿！
本文作者：allenxguo，腾讯 QQ 音乐后台开发工程师 本文主要帮助理解 CPU 相关的性能指标，常见的 CPU 性能问题以及解决方案梳理。 系统 CPU 高，说明内核态占用了较多的 CPU，所以应该着重排查内核线程或者系统调用的性能问题。 总结 通过性能指标查工具(CPU 相关) 性能指标 工具 说明 平均负载 uptimetop uptime 简单展示最近一段时间的平均负载top 展示更多指标 CPU 使用率 vmstatmpstattopsar (CPU 相关) 性能工具 CPU 性能指标 uptime 5、10、15 分钟内的平均负载展示 top 平均负载、运行队列、CPU 各项使用率、进程状态和 CPU 使用率 htop top 增强版，以不同颜色区分不同类型进程 跟踪进程的系统调用 perf CPU 性能事件分析，例如：函数调用链、CPU 缓存命中率、CPU 调度等 execsnoop 短时进程分析 CPU 问题排查方向 有了以上性能工具，在实际遇到问题时我们并不可能全部性能工具跑一遍
场景 观察进程的CPU使用情况 观察进程内各个函数的CPU使用情况： sudo perf top -p <pid> 同时显示函数调用链： sudo perf top -g -p <pid> 记录采样结果 ，以供后续分析，加上-g会记录调用链： sudo perf record -g -p <pid> 读取采样结果： sudo perf report 观察容器内进程CPU使用情况 容器内的进程实际上可以在 观察Java进程的CPU使用情况 你得要先安装perf-map-agent（下面有安装方法），在启动Java进程的时候添加-XX:+PreserveFramePointer参数，下面是几个用法： perf-java-top 观察容器内Java进程CPU使用情况 目前没有办法。 附录：安装方法 下面讲的都是在Ubuntu 16.04系统上的安装方法。
网上sysbench教材众多，但没有一篇中文教材对cpu测试参数和结果进行详解。 本文旨在能够让读者对sysbench的cpu有一定了解。 小慢哥的原创文章，欢迎转载 ---- 1.sysbench基础知识 sysbench的cpu测试是在指定时间内，循环进行素数计算 素数（也叫质数）就是从1开始的自然数中，无法被整除的数，比如2、3、5、 2.sysbench安装 # CentOS7下可使用yum安装 yum install sysbench 3.CPU压测命令 # 默认参数，素数上限10000，时间10秒，单线程 sysbench cpu run 4.常用参数 --cpu-max-prime: 素数生成数量的上限 - 若设置为3，则表示2、3、5（这样要计算1-5共5次） - 若设置为10，则表示2、3、5、7、11、13、17、19、 6.结果分析 如果有2台服务器进行CPU性能对比，当素数上限和线程数一致时： 相同时间，比较event 相同event，比较时间 时间和event都相同，比较stddev(标准差)
网上sysbench教材众多，但没有一篇中文教材对cpu测试参数和结果进行详解。 本文旨在能够让读者对sysbench的cpu有一定了解。 小慢哥的原创文章，欢迎转载 --- 1.sysbench基础知识 sysbench的cpu测试是在指定时间内，循环进行素数计算 素数（也叫质数）就是从1开始的自然数中，无法被整除的数，比如2、3、5、7 2.sysbench安装 # CentOS7下可使用yum安装 yum install sysbench 3.CPU压测命令 # 默认参数，素数上限10000，时间10秒，单线程 sysbench cpu run 4.常用参数 --cpu-max-prime: 素数生成数量的上限 - 若设置为3，则表示2、3、5（这样要计算1-5共5次） - 若设置为10，则表示2、3、5、7、11、13、17、19、 6.结果分析 如果有2台服务器进行CPU性能对比，当素数上限和线程数一致时： 相同时间，比较event谁更多 相同event，比较时间谁更少 时间和event都相同，比较stddev(标准差)谁更低
问题描述： 最近在测试环境的服务器上，无意中发现cpu持续飙高。最高的时候达到了200%经过反复重启无效之后，决定挖掘深层次的原因 通过top命令打印出消耗cpu的pid，如图 ? 通过ps -mp 18434 -o THREAD,tid,time，找出进程中cpu占用率最高的tid ? 从线程信息中，可以看到，似乎是这个线程调用某一个dubbo服务的时候，线程阻塞了，持续消耗cpu，下面工作会继续排查 未完待续。。。。
计算机系统结构：CPU性能公式 基础知识 CPU 时间：一个程序在 CPU 上运行的时间。(不包括I/O时间) 主频、时钟频率：CPU 内部主时钟的频率，表示1秒可以完成多少个周期。 在一个时钟周期内，CPU仅完成一个最基本的动作。 时钟周期 = 1 / 频率，例如 1/ 4.1*109 。 CPU 的时钟周期越短，CPU 性能越好。 指令周期：取出并执行一条指令的时间。 / 所执行的指令条数 上面的公式换位置 执行程序所需要的时钟周期数 = CPI * 所执行的指令条数 CPU时间 / 时钟周期时间 = CPI * 所执行的指令条数 CPU时间 = CPI 因为时间上 CPU 指令集指令很多，我们需要求得每条指令的平均耗时和程序使用到的指令、指令执行的次数。 总CPU时间为各个指令的 CPU时间 之和。 处理器性能优化的策略 影响CPU性能的三个方面：时钟频率、CPI、指令的条数。 减少指令的条数可以使得CPU更加简洁、使用较少的寄存器，系统代码也会别的更加简洁。例如 RISC-V。
Linux越来越容易上手和使用，其用户越来越多，如何在Linux下测试CPU/GPU等性能呢？ 同时，基准测试和压力测试方法通常用于评估电脑的性能，这些测试还有助于发现仅在系统承受重负载时才观察到的硬件问题和系统异常。 除了显示有关系统的常规信息外，HardInfo还提供了一些基准测试工具来衡量您的硬件性能。 Linux并非以其游戏能力和可能性而闻名，自然而然，没有太多可供用户用来测试其图形硬件的GPU基准测试工具。但是，有些基准测试套件可以帮助精确确定GPU性能的各个方面。 最后，用户会根据之前的所有测试获得性能得分。此工具具备简单性和完美的操作。可以在大多数发行版中以“ glmark2”的名称找到它作为预制软件包。
TensorFlow 2.9 新特性 提高 CPU 性能：oneDNN TensorFlow 已经与英特尔合作，将 oneDNN 性能库与 TensorFlow 集成，以实现在英特尔 CPU 上的最高性能 从 TensorFlow 2.5 以来，TensorFlow 已经对 oneDNN 进行了实验性支持，它可以提供高达 4 倍的性能提升。 在 TensorFlow 2.9 中，默认在 Linux x86 包和具有神经网络硬件功能（如 AVX512_VNNI、AVX512_BF16、AMX 等）的 CPU 上启用 oneDNN 优化，这些功能可在 TensorFlow 2.8 引入了一个 API 来使 op 具有确定性，TensorFlow 2.9 在某些情况下提高了确定性性能。 第二行使每个 TensorFlow op 具有确定性。请注意，确定性通常是以降低性能为代价的，因此当启用 op 确定性时，你的模型可能会运行得更慢。
12月29日消息，据外媒报道，三星即将发布的新一代移动处理器Exynos 2200的性能提升远不及预期。 因为上一代Exynos 2100芯片无论是CPU性能还是GPU性能，相比Exynos 990都有大幅提升，而Exynos 2200相比Exynos 2100的的性能提升却很少。 紧接着，又传出Exynos 2200 处理器有功耗问题，而且高于预期，使得三星正在积极寻找性能和功耗之间的平衡解决办法，并测试不同配置的处理器。 而最新的消息显示，相比上一代的三星Exynos 2100，Exynos 2200的CPU性能仅提升了5%，GPU性能也仅提升了17%，不及骁龙8集成的Adreno 730 GPU，这些数字都低于过去传出的成绩表现 不过，传闻归传闻，根据三星先前预定的计划而无意外的话，三星Exynos 2200将于明年2月份量产商用，将会由Galaxy S22 系列智能手机首发，而最后的性能结果如何，届时自然就会有答案。
4月10日消息，上个月，英伟达（英伟达）在 GTC 推出了其最新的 144 核 Grace CPU Superchip，这是其第一款专为数据中心设计的基于 Arm 架构的 CPU 芯片。 英伟达当时强调，Grace CPU 超级芯片旨在提供最佳的效能表现，其单一CPU搭载 144 个 Arm Neoverse核心，并在 SPECrate2017_int_base 基准测试中获得领先业界的 740 分预估效能。 与目前随 DGX A100 出货的双 CPU 相比，其效能表现高出超过 1.5 倍，这是英伟达实验室使用同级编译器估算的结果。 资料显示，Grace CPU基于基于Arm Neoverse 架构设计，并由两个 CPU 芯片组成，并通过全新高速、低延迟、芯片到芯片互连的 NVLink-C2C 进行连接，可提供 900 GB / s
对于性能来说，cpu的调度逻辑是影响性能的主要来源，本文主要来介绍下cpu跟性能相关的调度逻辑和排障工具。 CPU 上下文：CPU 在运行任何任务前，必须的依赖环境，也就是 CPU 寄存器和程序计数器。 CPU 寄存器：是 CPU 内置的容量小、但速度极快的内存。 3.中断上下文切换也需要消耗 CPU，切换次数过多也会耗费大量的 CPU， 甚至严重降低系统的整体性能。 二、常用工具介绍： vmstat 是一个常用的系统性能分析工具，主要用来分析系统的内存使用情况，也常用来分析 CPU 上下文切换和中断的次数。 #指标说明： #重调度中断（RES），这个中断类型表示，唤醒空闲状态的 CPU 来调度新的任务运行。 场景总结： 1.自愿上下文切换变多：说明进程都在等待资源，有可能发生了 I/O 等其他问题。
ARM称自家新产品在性能和功耗上的表现明显优于英特尔的笔记本平台CPU。 近日，ARM发布了2020年客户端CPU IP性能路线图展望，这是ARM有史以来第一个公开发布前瞻性的CPU IP路线图，其中详细说明了2019年至2020年的下两代的CPU性能和功率预测。 展望2020，ARM7纳米CPU瞄准笔记本平台 今年5月，ARM发布了下一代Cortex A76 CPU，它可能是ARM历史上最大的一代性能飞跃。 A76架构CPU可能会给x86处理器市场带来真正的竞争，并为该领域的市场提供可行的x86处理器替代方案。ARM表示，该架构的CPU可能以更低的功率实现与英特尔移动芯片最高端产品相当的性能。 本次发布的性能路线图公开披露了A76之后的两代CPU内核的代号：Deimos和Hercules。这两款未来的内核都基于新的A76微架构，并将为Austin核心提供性能改进和更新。
专攻GPU的英伟达在这次GTC大会上推出了基于Arm架构的中央处理器（CPU）—— Grace，用于大规模人工智能和高性能计算应用。 而CPU更像是「通才芯片」，可以执行诸如运行操作系统之类的基本任务。 这款名为Grace的CPU使用了节能 Arm 核心—— Neoverse，为系统训练大型人工智能模型提供了巨大的性能飞跃。 黄表示，使用经过授权的 ARM IP，英伟达将 Grace 设计成专门用于大规模人工智能和高性能计算的 CPU。 英伟达新推出CPU将会在明年两台性能强大的AI超算上实现首次应用。 黄表示，「这是世界上第一个为 TB 级计算设计的 CPU」。 BlueField-2能够卸载相当于30个CPU核的工作负载，而BlueField-3实现了「10倍」的性能飞跃，能够替代300个CPU核，以400Gbps的速率，对网络流量进行保护、卸载和加速。
思路简介 现有的耗电性能测试，除了高端深入带着原理去测试的方法，大多数都是读取系统文件或采用工具获取整体手机电流值，这样的方法受影响的因素多，数据波动大，可信度不高，同时从开发角度说，告诉他一个简单的电流值 数据采集 首先设计一个基类，用于各类性能测试，包括本篇的CPU耗电，以及内存性能、UI流畅度等其他专项。 图二 性能测试基类 Jiffs的收集方案，在set_up()调用JiffsCollector实例的start()方法时，创建定时器1s后开始执行self.fun_get_jiffs。 （Tips:DDMSThreads界面可以ctrl+a全选，ctrl+c复制到excel做排序） 图五 DDMS分析线程CPU占用 在黑盒性能自动化发现有进程有CPU耗电异常之后，使用DDMS分析debug 同时使用refresh功能，又可以大致查看到该线程到底是运行在哪些方法上。 通过以上的分析，基本上可以为业务开发找到CPU耗电元凶。
大多数情况是这样的，因为 CPU 可以提高运算速度。但这不是绝对的，假如我们的程序里有很多锁的概念，那就无法体现出多线程的多核性。那可能 CPU 的多少就不会有显著效果。 比如查询一个列表，是需要一次性列出全部列表还是在内存中计算完毕后将结果返回给前端呢？这就需要针对不同的业务场景进行优化，从而提高性能。 单独部署 完成单体应用优化后，如果这些服务都部署在同一台服务器上，那可能会出现 CPU 和内存被占用的情况。这时候我们可以把 Web、以及加载完缓存的应用程序拎出来分别部署到一个单独服务器上。 我个人建议大家选择 LVS，它是 Linux 下面的一个虚拟服务，如果配置的好，它的性能完全比得上 F5。 说完了负载均衡，我们回到水平拆分。 在进行水平拆分时我们不能忽略缓存问题。 因为单体时候生成 ID 的方法可能不适用于分布式服务。以时间戳举例，以前在单体时有，请求我们就生成一个 ID，这是有唯一性的。在分布式情况下多个服务器收到请求可能会生成重复 ID，做不到唯一性。
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