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Android 析学习(CPU Profiler)

应用开发过程中大部时间都是在进行需求开发,而析却进行的很少。 这里将介绍通过CPU Profiler工具来进行app的析。 优化应用的 CPU 使用率带来诸多好处,如提供更快、更顺畅的用户体验,以及延长设备电池续航时间如何 使用 CPU Profiler 可以按照以下步骤打开 CPU Profiler: 1.依次选择 View CPU 时间轴:显示应用的实时 CPU 使用率(以占总可用 CPU 时间的百比表示)以及应用当前使用的线程总数。 ,然后才完成它的工作 灰色:表示线程处于休眠状态并且没有占用任何 CPU 时间使用CPU Profiler 记录析数据为进一步析程序的方法耗时等数据,可以通过记录跟踪数据来进行析。 Profiler 检查跟踪数据使用 Debug API 记录 CPU 活动使用 Debug API,可以让应用够在 CPU Profiler 中开始和停止记录 CPU 活动。

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PerfCPU问题笔记

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 同时显示函数调用链:sudo perf top -g -p 记录采样结果,以供后续析,加上-g会记录调用链 :sudo perf record -g -p 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host machine上看到,ps -ef | grep 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。

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    析之dubbo参数导致单cpu

    之前我整理过dubbo和相关的参数,有比较直接的关联关系的大概就有四十几个(包括消耗者和生产者)。在我们的析中,其实有一个环节,至今我看到仍然做的非常差的,就是事先把配置参数给梳理一遍。 有些问题在梳理的时候就可以看出来了,所以我在工作的时候,在做析之前,都会先干一遍这样的事情。比如说linux的参数(下图中红色为参数,做了标识):? 上图只是展示了一部,全部参数是什么样的呢? ?这样算一屏的话,大概有三屏的参数。可以想像,配置那么多,在出现问题时怎么辨?并且一个参数问题,导致的问题表象都会让你觉得非常不理解。 有时候我们费了几天的劲析了一个问题,最后发现是一个参数导致的,改一下就大涨,会觉得特别不值得,想骂人的感觉有没有? 有的人看着写文章中一个问题,觉得到最后改一个IP、改一个参数、改一行代码、改一个SQL,就会觉得问题无非就是这样嘛。但是你想过没有,这个过程中要析多少数据?做多少实验?要多有耐心?

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    Linux CPU 指标

    CPU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 在服务器运行过程中 ,一般我们比较少关注CPU的静态信息,但我们刚开始拿到一台服务器时,就会很关心静态信息了 好根据这些信息判断配给这台服务器多大的压力等 通过 proccpuinfo 文件来查看 ? 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CPUCPU使用率也是重要指标,让我们知道CPU消耗在哪些部 01CPU负载状况 通过负载信息够直观的了解到 CPU的压力状况,linux会给出最近1钟、5钟、15钟的平均负载值 可以通过 top 命令查看 ? 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,

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    调优之CPU

    CPU问题,直观来看,就是任务管理器中看到的CPU利用率始终处于100%,而侦测CPU压力的工具,最精确的就是监控器。 一,使用监控器侦测CPU压力 监控器(PerfMon)是侦测CPU压力的首选工具,对于CPU高利用率,在使用监控器时可以重点关注下面的3个计数器:Processor %Privileged 查询所需要的数据存放在不同的IO子系统中,而这些子系统的又存在差异查询所需要的数据中,不同部的碎片不同,所需的IO也不同。 1,缺失索引 当没有合适的索引用于支持查询时,一般只通过大面表扫描来获取所需要的信息,这会导致SQL Server需要处理很多非必要的数据,由于需要加载很多非必要的数据到内存,这些IO操作需要消耗CPU 数据压缩的优点是降低IO子系统的压力,提高查询的,其缺点是消耗CPU资源,对数据的插入和更新操作有负面影响。

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    MySQL CPU定位

    在这种情况下,资源的使用监控析才是故障析的根本首要任务,通过这些析,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,资源的使用监控析才是故障析的根本首要任务,通过这些析,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。MySQL那些情况,会导致cpu上升。 大量的io堆,等待的状态下,都会导致CPU使用率上升。 读写离,将对数据一致不敏感的查询转移到只读实例上,担主库压力。对于由应用负载高导致的 CPU 使用率高的状况,从应用架构、实例规格等方面来解决。 导致cpu通道 和 内存协调存在一些问题,导致cpu上去得案例也存在墨天轮原文链接:https:www.modb.prodb26704(复制到浏览器中打开或者点击“阅读原文”)

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    一文掌握 Linux 析之 CPU

    平常工作会涉及到一些 Linux 析的问题,因此决定总结一下常用的一些析手段,仅供参考。 说到析,基本上就是 CPU、内存、磁盘 IO 以及网络这几个部,本文先来看 CPU 这个部CPU 基础信息进行析之前,首先得知道 CPU 有哪些信息,可以通过以下方法查看 CPU 配置信息。 对于 CPU 信息,可以使用 dmidecode -t processor 来查看。?CPU 使用情况析知道了 CPU 的基本信息,我们就可以使用另外的命令来对 CPU 的使用情况析一通了。 等待时间比(IO等待高时,可是磁盘有问题了)- hi 硬件中断- si 软件中断- st steal time每个进程的使用情况:这里可以罗列每个进程的使用情况,包括内存和 CPU 的,如果要看某个具体的进程

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    Android 测试之 CPU 耗电

    思路简介现有的耗电测试,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 通过以上析:“这个版本,WiFi管家耗电量高。”就可以变成:“这个版本,WiFi管家占用CPU时间片过高。”“这个版本,WiFi管家单位时间收发网络流量过高。” 数据采集首先设计一个基类,用于各类测试,包括本篇的CPU耗电,以及内存、UI流畅度等其他专项。 (Tips:DDMSThreads界面可以ctrl+a全选,ctrl+c复制到excel做排序)图五 DDMS析线程CPU占用在黑盒自动化发现有进程有CPU耗电异常之后,使用DDMS析debug 同时使用refresh功,又可以大致查看到该线程到底是运行在哪些方法上。通过以上的析,基本上可以为业务开发找到CPU耗电元凶。

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    测试-cpu负载和cpu利用率

    概述做压力测试的时候,我们经常会关注两个指标,CPU利用率和CPU负载  Linux中,进程为三种状态:   阻塞的进程blocked process   可运行的进程runnable process 进程处于可运行状态时,它处在一个运行队列中,与其他可运行进程争夺CPUCPU使用率CPU使用率指的是程序在运行期间实时占用的CPU比,这是对一个时间段内CPU使用状况的统计。 wait)  - 没有被停止cpu负载的计算  CPU数量和CPU内核数都会影响到CPU负载,因为任务最终是要配到CPU核心去处理的。   两块CPU要比一块CPU好,双核要比单核好。因此,除去CPU上的差异,CPU负载是基于内核数来计算的。 “有多少内核,就有多少load”。如单核负载为1.00,双核负载为2.00.以此类推。 举例说明cpu负载大家都要坐电梯坐电梯。假设一部电梯站10个人,那当1-10人坐电梯时,可以认为电梯的load1; 如果有15个人要坐电梯,那就是说有10人直接上过山车,另外5人需要等待。

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    Linux服务器析之CPU利用率

    1.2 Wa(wait)参考值:小于25%,超过25%的wa的值可以表示子系统可没有被正确平衡,也可是磁盘密集工作负载的结果,系统的磁盘或其它Io可有问题,可以通过iostatSAR –C命令进一步析 3.2 CPU时间组成CPU的工作时间由三部组成:用户态时间、系统态时间和空闲态时间。 显示了用户方式下所花费CPU时间的百比,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。 用户加载到用户空间,在用户模式下执行,不访问内核中的数据,也不跳转到内核代码中执行。这样可以保护内核,如果一个进程访问了非法地址,顶多这一个进程崩溃,而不会影响到内核和整个系统的稳定。 SCHED_FIFO适合于实时进程,它们对时间要求比较强,而每次运行所需的时间比较短,一旦这种进程被调度开始运行后,就要一直运行到自愿让出CPU,或者被优先权更高的进程抢占其执行权为止。

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    ​Linux CPU 优化指南

    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 相关的指标,常见的 CPU 问题以及解决方案梳理。 CPU 信息proccpuinfolscpu都可以查看 CPU 信息系统析perfexecsnoopperf 析各种内核函数调用、热点函数信息execsnoop 监控短时进程 根据工具查指标(CPU 相关) 工具CPU 指标uptime5、10、15 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htoptop 增强版,以不同颜色区不同类型进程 事件析,例如:函数调用链、CPU 缓存命中率、CPU 调度等execsnoop短时进程CPU 问题排查方向 有了以上工具,在实际遇到问题时我们并不可全部工具跑一遍,这样效率也太低了 ) => 网络析工具(sar -n、tcpdump) 或者 SCHED(pidstat 非自愿上下文切换) CPU 问题优化方向 优化往往是多方面的,CPU、内存、网络等都是有关联的,这里暂且给出

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    Ubuntu Linux CPU GPU 测试

    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CPUGPU等呢? Linux并非以其游戏力和可而闻名,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的各个方面。 该工具非常老旧,非常基础,仅测试了当今OpenGL功的一小部。过去,它用于确定专有驱动程序是否已安装并正常运行,因为开放源代码驱动程序的足够好,以至于在此测试中完全可以通过。 与glxgears相反,glmark提供了一系列涉及图形单元各个方面(缓冲,建筑物,照明,纹理等)的测试,从而可以进行更全面,更有意义的测试。每次测试进行10秒钟,并别计算帧频。 最后,用户会根据之前的所有测试获得。此工具具备简单和完美的操作。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。

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    测试之如何CPU异常曲线

    测试为保证软件质量起到重要作用,对于交易量较大的应用系统,测试更是一个必不可少的环节。 测试人员通常通过监测响应时间、吞吐量、应用服务器和数据库服务器的CPU及内存来衡量系统的是否达标,那么,在测试过程中,面对一些异常的指标数据,我们应该如何层层剥茧,找到问题产生的原因? 如何聚焦、解决问题?笔者本次将总结移动端测试的经验,与大家享如何应对CPU异常曲线。 一、测试发现的问题本次是针对移动端应用进行测试,测试的交易别为查询交易1、申请交易1、申请交易2、查询交易2和查询交易3。 四、测试总结及反思测试过程中,响应时间、吞吐量、CPU是衡量的关键指标,当响应时间、吞吐量符合通过准则时,并不意味着一定是正常的,还要关注CPU曲线是否正常。

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    Linux 监控 : CPU 、Memory 、 IO 、Network

    一、CPU1.良好状态指标CPU利用率:User Time

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    Linux监控 - CPU、Memory、IO、Network

    一、CPU良好状态指标CPU利用率:User Time

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    Android 采集之Fps,Memory,Cpu

    背景各位大佬好久不见了,憋了一阵子发育了一下(主要是我在拼神龙斗士),基本上完成了简单的采集的Demo,享一下相关的经验给各位吧。 主动监控App变得越来越重要,析App的耗电,UI卡顿,网络成为了当物之急。 后续文章会根据我当前的开发进度缓慢更新,大家可以跟着我这个小菜鸡缓慢前行,当前完成了这三个指标的采集工作,后续可还会添加线程FD信息,所以本文就会着重析这三个点。 先抛出问题 一个数据采集系统,你不成为一个app的负担,不在采集的时候耽误主线程的渲染,接入了Apm之后反倒让App变得更加卡顿。 由于Fps,内存,Cpu等都是需要频繁采样的,比如Fps,一秒钟刷新60帧,如果全量数据上报,那么后端大佬可就把我给打死了。

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    App测试—CPU使用率

    CPU使用率是测试是一项重要指标,CPU占用过高会使得设备运行程序出现卡顿与发热,甚至出现应用程序Crash,影响用户体验。在排除硬件环境的限制下,应用程序应该尽可少的占用CPU。 iOS测试利器-InstrumentsInstruments简介Instruments 是 Xcode 的一个工具集,为我们提供了强大的程序析及测试力。 检查设备相关的功,比如:Wi-Fi、蓝牙等。在真机或模拟器上进行测试。创建自定义的 DTrace 来析系统以及应用的各种行为。跟踪源码中的问题。对 App 进行析。 CPU占用率测试使用Time Profiler可以来监测CPU使用统计信息,如下图所示选择选择点击红色按钮运行后,就得到 CPU 的结果了。? 如下图所示:可以查看运行过程中CPU使用率情况,底部可以详细看到应用每个线程占用的CPU。?我们还在时间轴面板里面去选择一段时间来查看该时间段里更为细节的 CPU :?

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    【5钟+】计算机系统结构:CPU公式

    计算机系统结构:CPU公式基础知识CPU 时间:一个程序在 CPU 上运行的时间。(不包括IO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 越好。指令周期:取出并执行一条指令的时间。 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。 处理器优化的策略影响CPU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。 但是因为各种指令使用到的频率和周期内不同信息的访问次数,设计CPU是要考虑到优化指令的执行速度,优化高频访问的指令,配更多的资源。例如X86。

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    【Android场景化测试专栏】CPU耗电

    作者:陈帅团队:腾讯移动品质中心TMQ一、思路简介在腾讯内部或者业界,耗电测试已有非常多的成熟方案。既有高端深入、带着原理去测试的方案;也有直接读取系统文件、读取手机显示电量百比的方案。 通过以上析:“这个版本,我们APP耗电量高。”就可以变成:“这个版本,我们APP占用CPU时间片过高。”“这个版本,我们APP单位时间收发网络流量过高。” 本方案,主要以这两个值为依托,输出APP耗电各场景下的耗电。三、数据采集首先设计一个基类,用于各类测试,包括本篇的CPU耗电,以及内存、UI流畅度等其他专项。 图五DDMS析线程CPU占用在黑盒自动化发现有进程有CPU耗电异常之后,使用DDMS析debug包,一般可以找出几个耗电大头线程。 同时使用refresh功,又可以大致查看到该线程到底是运行在哪些方法上。通过以上的析,基本上可以为业务开发找到CPU耗电元凶。

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    宋宝华: 用off-cpu火焰图进行Linux

    在《宋宝华:火焰图:全局视野的Linux剖析》一文中,我们主要看了on-cpu火焰图,理解了系统的CPU的走向的析。 但是,很多时候,单纯地看on-cpu的情况(什么代码在耗费CPU),并不解决问题,因为有时候差的原因瓶颈不一定在CPU上面,而是在off-cpu的时间,比如:进程进入系统调用执行io动作,io 比如一个http服务器,登录的用户多了后,如果普遍觉得上网慢,瓶颈可出现在网络慢、硬盘读取慢、mutex竞争等。这种情况下,on-cpu不是问题,主要的问题可是在off-cpu的部了。 off-cpu析,对问题的调优也至关重要。下面我们写一个最简单的程序 ?gcc编译它,可以获得a.out。 与我们前面的文本析的结果是一致的。如果我们想优化,一个是可以消除usleep,第二个是析为什么mutex_lock要等这么久,有什么空间可以提高。

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