我在Linux服务器上运行了以下Java代码: while (true) {
int a = 1+2;
} 它导致一个CPU核心达到100%的使用率。我对此感到困惑,因为我了解到CPU通过时间拆分来处理任务,这意味着CPU将在一个时隙内完成一个任务(CPU时间范围调度器)。如果有10个时隙,则while true任务应该最多使用10%的CPU使用率,因为其余90%将分配给其他任务。那么为什么是100%呢?
处理器的数量与CPU使用率的计算有何关系?我已经从各种关于CPU使用率计算的链接中提到了CPU time/execution时间。如果是双核处理器,是不是就像
cpu usage = (process cpu time)/(execution time)*(no. of processors)
或
cpu usage = (process cpu time)/(execution time)
我正在使用Java的并发性库ExecutorService来运行我的任务。写入数据库的阈值是200QPS,然而,这个程序只能在15个线程的情况下达到20QPS。我尝试了5,10,20,30个线程,它们甚至比15个线程还要慢。代码如下:
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(15);
List<Callable<Object>> todos = new ArrayList<>();
for (final int id : ids) {
todos.add(Executors.c
我知道如何获取进程的CPU使用率和内存使用率,但我想知道如何获取每个线程级别的CPU使用率和内存使用率。如果最好的解决方案是做一些P-Invoking,那么也没问题。
我需要的示例:
Thread myThread = Thread.CurrentThread;
// some time later in some other function...
Console.WriteLine(GetThreadSpecificCpuUsage(myThread));
由于GIL,我认为多线程python进程一次只能运行一个线程,因此cpu的使用率不能超过100 %。
但是我发现下面的代码可以占据顶部950%的cpu使用率。
import threading
import time
def f():
while 1:
pass
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=f)
t.setDaemon(True)
t.start()
time.sleep(60)
这与是不同的问题。在这个问题上,OP说他正在做I/O密集型的负载测试,这可能会释放GIL。但
我的代码:
public class Server {
public static void main(String[] args) {
EventHandler.getInstance().start();
}
...
}
public class EventHandler implements Runnable, SomeEventListener {
private static final EventHandler INSTANCE = new EventHandler();
private static final Threa