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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。...平时所说的CPU利用率是指： CPU执行非系统空闲进程的时间 / CPU总的执行时间。 在Linux的内核中，有一个全局变量：Jiffies。Jiffies代表时间。它的单位随硬件平台的不同而不同。...CPU的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的利用率。...那么CPU利用率可以使用以下两个方法。

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    【Go】map 利用率统计

    Go 中 map 利用率 今天刷 B 站看见有 Up 主在讲布隆过滤器，提到了利用率的问题，假设有一组数据，范围分布非常广，使用布隆过滤器时如何尽量少的减少内存使用，感觉除了针对特定数据的定向优化外没什么特别好的办法...然后想到类似的问题应该广泛存在于所有使用哈希表的数据结构中，那 go 中 map 的利用率如何呢？...，而利用率突然降低的节点就是发生了等量扩容。...从上面的测试可以看到最高利用率在 0.8 左右，最低利用率只有 0.4, 平均只有 0.5 左右 总结 总体利用率在 50% 左右，主要影响因素在于等量扩容，虽然 map 本就是空间换时间，但如果确实需要优化并且走投无路时...，希望这些数据或许可以提供一些参考（分片，卡利用率的点……） 最后放上一张合影： 代码

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