项目中的一个需求是获取操作系统的相关信息， 在网上找了相关的资料，发现了一个好的玩意，就是Sigar，它是通过java api的方式来调用程序，基本上能够获取操作系统的全部信息，感觉挺强大的。Sigar（System Information Gatherer And Reporter），是一个开源的工具，提供了跨平台的系统信息收集的API，核心由C语言实现的，它可以被多种语言调用，包括C/C++、java、Perl、Ruby、PHP等，可以收集的信息包括：
通过获取Linux中的 /proc/stat 文件中的内容可以获取系统内存的详细信息：
上一篇我们从PromQL入门，这个篇章我们继续学习下PromQL的进阶知识与实际的使用
Microsoft Windwos NT/2000 提供了一个强大的API集来访问系统事件和性能数据的众多计数器。我们既可以实时地得到计数器的值，也可以从一个日志文件中读取计数器数据。功能可为强大，而且使用简单。
前不久，看到了明哥写的如何用Python发送警告通知到企业微信，想起来之前写过用Pytho发送指定格式数据到钉钉的服务，本文将之前的代码重构下，变成一个：利用Python监控服务器数据，然后有异常就通过钉钉发送给用户。
如果读者是Java领域的开发人员，在研究Java底层逻辑的时候一定离不开源码分析。以研究CAS为例，其底层实现来自Unsafe类中的public final native boolean compareAndSetInt方法，这里使用native显然是因为Java层面已经满足不了来自开发者需要操作计算机底层的需求了。而这种使用native本地方法来间接调用计算机底层实现的过程被称为JNI技术（Java Native Interface，Java本地接口）。
在打算写这篇多线层底层实现机制的时候，突然发现自己对于计算机竟然懂得这么表面，对于CPU的工作原理都不完全清楚，于是又转头查看了一些CPU相关的资料。也不敢钻的太深，怕自己迷路...，其中如有错误，望知道的朋友在下面留言评论，我会及时更新的。
nice 是一个 Linux/Unix 命令，用于在运行程序时改变该程序的优先级。它可以使程序以较低的优先级运行，从而减少对系统资源的使用。
C是一种融合了控制特性的现代语言，而我们已发现在计算机科学的理论和实践中，控制特性是很重要的。其设计使得用户可以自然地采用自顶向下的规划，结构化的编程，以及模块化的设计。这种做法使得编写出的程序更可靠，更易懂。
部署到被测试服务器上，可以监控不同的Linux系统（不同的linux发行版本，nmon命令是不同的）
glances是一个基于python语言开发，可以为linux或者UNIX性能提供监视和分析性能数据的功能。glances在用户的终端上显示重要的系统信息，并动态的进行更新，让管理员实时掌握系统资源的使用情况，而动态监控并不会消耗大量的系统资源，比如CPU资源，通常消耗小于2%，glances默认每两秒更新一次数据。同时glances还可以将相同的数据捕获到一个文件，便于以后对报告进行分析和图形绘制，支持的文件格式有.csv电子表格格式和和html格式。
目录 学习目标 原理 分配 释放 代码 内存管理控制器 内存管理宏定义 内存管理数组 总结 ---- 学习目标 本节我们要来学习的是内存管理实验，主要用来解决的问题其实和C语言中数组遇到的问题类似，就是我们不知道到底需要多少内存，为了避免数组越界，我们只能定义一个很大的数组，但是在单片机这种“寸土寸金”的地方就很不现实了，所以我们必须引入C语言中的内存管理函数malloc和free了。 原理 我们采用的原理是分块式内存管理，主要就是通过内存管理表来得知哪些内存是空的
今天就来好好学习下Linux下如何查看CUP的使用率： 监控CPU的性能一般包括以下3点：运行队列、CPU使用率和上下文切换。 对于每一个CPU来说运行队列最好不要超过3，例如，如果是双核CPU就不要超过6。如果队列长期保持在3以上，说明任何一个进程运行时都不能马上得到cpu的响应，这时可能需要考虑升级cpu。另外满负荷运行cpu的使用率最好是user空间保持在65%～70%，system空间保持在30%，空闲保持在0%~5% 。
看到这个问题，一定要参与一下，这两个语言我都太熟悉了，也用了很长时间。关于程序设计语言，有这么两句话:C语言，神一样的语言。java语言是一个神话。所以说这是两个神级语言，到底哪个好？下面咱们逐个分析一下:1。C语言，C语言是计算机程序设计语言史上具有划时代意义的语言，到今天为止也依然是主力语言。
有个朋友Hunter跟我聊，最近他参加腾讯的面试，在二面的时候被问到了关于线程池线程数目设置的一个问题。此处记录下这个问题的面试过程，以及后面关于此问题的理论方面的知识讲解。
应用开发过程中大部分时间都是在进行需求开发，而性能分析却进行的很少。 这里将介绍通过CPU Profiler工具来进行app的性能分析。
转载自 https://www.cnblogs.com/beili/p/9140019.html
1、CPU，如果存在大量的计算，他们会长时间不间断的占用CPU资源，导致其他资源无法争夺到CPU而响应缓慢，从而带来系统性能问题，例如频繁的FullGC，以及多线程造成的上下文频繁的切换，都会导致CPU繁忙，一般情况下CPU使用率<75%比较合适。 2、内存，Java内存一般是通过jvm内存进行分配的，主要是用jvm中堆内存来存储Java创建的对象。内存的读写速度非常快，但是内存空间又是有限的，当内存空间被占满，对象无法回收时，就会导致内存溢出或内存泄漏。 3、磁盘I/O，磁盘的存储空间要比内存存储空间大很多，但是磁盘的读写速度比内存慢，虽然现在引入SSD固态硬盘，但是还是无法跟内存速度相比。 4、网络，带宽的大小，会对传输数据有很大影响，当并发量增加时，网络很容易就会成为瓶颈。 5、异常，Java程序，抛出异常，要对异常进行捕获，这个过程要消耗性能，如果在高并发的情况下，持续进行异常处理，系统的性能会受影响。 6、数据库，数据库的操作一般涉及磁盘I/O的读写，大量的数据库读写操作，会导致磁盘I/O性能瓶颈，进而导致数据库操作延迟。 7、当在并发编程的时候，经常会用多线程操作同一个资源，这个时候为了保证数据的原子性，就要使用到锁，锁的使用会带来上下文切换，从而带来性能开销，在JDK1.6之后新增了偏向锁、自旋锁、轻量级锁、锁粗化、锁消除。
线程的使用目的是提高运行速度，提高运行的速度是要充分提用CPU和I/O 的利用率。
混合型：【cpu核心数 / (1 - 阻塞系数)】，阻塞系数=阻塞时间/(阻塞时间+计算时间)。
在研究RISC-V的指令集的时候，其指令是模块化的，这就为其指令的扩展提供了更多的可能性。下面仅代表我对RISC V的P扩展指令的一些理解。
cpu使用率反映的是当前cpu的繁忙程度，忽高忽低的原因在于占用cpu处理时间的进程可能处于io等待状态但却还未释放进入wait。
笔者几天前重启了轻量服务器，在查看服务器CPU使用率时发现一点异常：0点使用率会突然增加并持续。因为仅安装了宝塔面板，猜测是宝塔导致的，为了排除其它软件的影响，就拿出闲置的轻量服务器（1核2G）做了本实验。
通过揉和众多设计良好的 Nginx 模块，OpenResty 有效地把 Nginx 服务器转变为一个强大的 Web 应用服务器，基于它开发人员可以使用 Lua 编程语言对 Nginx 核心以及现有的各种 Nginx C 模块进行脚本编程，构建出可以处理一万以上并发请求的极端高性能的 Web 应用。
我们平时分享的µC/OS、FreeRTOS、RT-Thread、ThreadX这些都是实时操作系统（RTOS），那么有读者问：什么是分时操作系统，Linux属于实时操作系统吗？
CPU密集型也叫计算密集型，指的是系统的硬盘、内存性能相对CPU要好很多，此时，系统运作大部分的状况是CPU Loading 100%，CPU要读/写I/O(硬盘/内存)，I/O在很短的时间就可以完成，而CPU还有许多运算要处理，CPU Loading很高。
一台运行了好久的服务器CPU使用率达到100%，脑海中第一个想法就是中病毒了，于是开始了我的杀毒之旅。
CPU密集型（CPU-bound） CPU密集型也叫计算密集型，指的是系统的硬盘、内存性能相对CPU要好很多，此时，系统运作大部分的状况是CPU Loading 100%，CPU要读/写I/O(硬盘/内存)，I/O在很短的时间就可以完成，而CPU还有许多运算要处理，CPU Loading很高。 在多重程序系统中，大部份时间用来做计算、逻辑判断等CPU动作的程序称之CPU bound。例如一个计算圆周率至小数点一千位以下的程序，在执行的过程当中绝大部份时间用在三角函数和开根号的计算，便是属于CPU boun
性能测试过程中，出现的一些问题可直接导致了用户对当前app的使用率和卸载率，如果app使用时卡顿严重或者加载页面慢，cpu占用率高，导致app闪退等问题，在测试过程中，则需特别关注性能方面的体验，app性能好、ui设计美观、功能层级明确，路径层级较少，均可提升用户对app的使用率，性能测试中可关注的问题如下：
之前学习 Linux 命令的时候有学到 man 的使用，还有它的进阶版本 info 他可以更详细的查询命令手册
TCS弹性计算平台：像工匠一样耕耘云计算，让计算力随时待命，服务在线业务，支持弹性可调度，提升资源使用效率，降低业务部署成本，推动研发运维效率，助力业务高速发展。
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-cpu-100.html
周六在家闲来无事学习了一下利用Sigar获取本机服务器、系统、CPU、JVM、内存等信息
在多线程的实现过程中，为了避免出现资源竞争问题，可以使用互斥锁来使线程同步(按顺序)执行。
如何定位是哪个服务进程导致CPU过载，哪个线程导致CPU过载，哪段代码导致CPU过载 . 找出系统中占用CPU最高的线程PID -c 显示服务完整的路径和名称 > top -c image-20210509230435723 不要退出top,直接输入P(必须大写),让CPU利用率从大到小排列 比如找到的进程ID是1584 找到最耗CPU的线程 一个进程下面一般会有很多的线程,每个线程对CPU的使用率也是不一样的,我们需要找到最耗CPU的线程ID top -Hp 1584 ，显示一个进程的线程运行信息列
注：beats系列(MetricBeat、PacketBeat、Winlogbeat、Auditbeat、Filebeat、Heartbeat等)
程序员一步入中年，不知不觉便会被铺天盖地的“危机感”上身，曾经的那个少年已经不在，时间就是这样公平。就算你能发明c语言，随着时间的推移，你注定还是要成为慢慢变蔫的茄子，缓缓变黑的葡萄。
登录告警的服务器，这是一台openshift容器平台的计算机节点； top查看到 load average 达到了100左右； 最高的进程占用400%
通过前两节对平均负载和 CPU 上下文切换的学习，我相信你对 CPU 的性能已经有了初步了解。不过我还是想问一下，在学这个专栏前，你最常用什么指标来描述系统的 CPU 性能呢？我想你的答案，可能不是平均负载，也不是 CPU 上下文切换，而是另一个更直观的指标—— CPU 使用率。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《prometheus实战》系列的第二篇，在《prometheus实战之一：用ansible部署》一文咱们部署了prometheus服务，并且在应用服务器部署了node_exporter，整体情况如下图 目前，prometheus已经可以通过node_exporter从应用服务器取得监控数据，本篇就来学习如何使用这些监控数据来展现应用
并发 100 个请求测试 VM1 的 Nginx 性能，总共测试 1000 个请求
2017年，根据 IEEE Spectrum 发布的研究报告显示，Python成为世界上最受欢迎的语言，C 和 Java 分别位居第二和第三位。
最近经常在线上排查一些问题，在大多数情况下，都是代码写的业务逻辑有问题；还有一些情况是内存上导致的问题，如 OOM 或者由于数据量大导致的一些问题；但是很少会关注，但常常又会瞟一眼的，这个关注点就是 CPU。
Sigar是Hyperic-hq产品的基础包,是Hyperic HQ主要的数据收集组件。它用来从许多平台收集系统和处理信息。
--vm-bytes B 指定 malloc() 时内存的字节数，默认256MB --vm-hang N 指定执行 free() 前等待的秒数 -d N、 --hdd N
选择一本书学习语法，这里直接推荐《明解c语言入门篇》，按照书中介绍的语法，去学习，验证，掌握语法
在 Linux 系统下，有许多用于性能分析和调试的命令和工具，可以帮助您识别系统瓶颈、优化性能以及调查问题。本文将介绍在性能分析过程中，可能使用到的一些命令。
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