Linux下的CPU信息全部都在/proc/cpuinfo这个文件中，可以直接打开看。
物理CPU 物理CPU就是计算机上实际配置的CPU个数。在linux上可以打开cat /proc/cpuinfo 来查看，其中的physical id就是每个物理CPU的ID，你能找到几个physical id就代表你的计算机实际有几个CPU。在linux下可以通过指令 grep ‘physical id’ /proc/cpuinfo | sort -u | wc -l 来查看你的物理CPU个数
基本概念 物理CPU：物理CPU就是插在主机上的真实的CPU硬件，在Linux下可以数不同的physical id 来确认主机的物理CPU个数。 核心数：物理CPU下一层概念就是核心数，我们常常会听说多核处理器，其中的核指的就是核心数。在Linux下可以通过cores来确认主机的物理CPU的核心数。 逻辑CPU：核心数下一层的概念是逻辑CPU，逻辑CPU跟超线程技术有联系，假如物理CPU不支持超线程的，那么逻辑CPU的数量等于核心数的数量；如果物理CPU支持超线程，那么逻辑CPU的数目是核心数数目的两倍。在Linux下可以通过 processors 的数目来确认逻辑CPU的数量。 超线程：超线程是英特尔开发出来的一项技术，使得单个处理器可以象两个逻辑处理器那样运行，这样单个处理器以并行执行线程。这里的单个处理器也可以理解为CPU的一个核心；这样便可以理解为什么开启了超线程技术后，逻辑CPU的数目是核心数的两倍了。 在Linxu下查看物理cpu、核心数、逻辑CPU和是否支持超线程 关于CPU的一些信息可在 /proc/cpuinfo 这个文件中查看，这个文件显示的内容类似于下图所示
其实应该通过Physical Processor ID来区分单核和双核。而Physical Processor ID可以从cpuinfo或者dmesg中找到. flags 如果有 ht 说明支持超线程技术 判断物理CPU的个数可以查看physical id 的值，相同则为同一个物理CPU
最近在研究Linux系统负载的时候，接触到一些关于CPU信息查看的知识，和大家分享一下。通过对/proc/cpuinfo文件中的参数的分析，也学到了不少东西。
本文介绍了Linux pstack工具的原理、使用方法以及其在多线程程序调试中的重要作用。pstack通过GDB的thread apply all bt命令，可以打印出所有线程的栈信息，从而帮助开发人员定位多线程程序中的问题。
more /proc/cpuinfo |grep “physical id”|uniq|wc -l
3.cat /etc/issue 或cat /etc/redhat-release（Linux查看版本当前操作系统发行版信息）
Linux用户对 /proc/cpuinfo 这个文件肯定不陌生. 它是用来存储cpu硬件信息的，信息内容分别列出了processor 0 – n 的规格。这里需要注意，如果你认为n就是真实的cpu数的话, 就大错特错了。一般情况，我们认为一颗cpu可以有多核，加上intel的超线程技术(HT), 可以在逻辑上再分一倍数量的cpu core出来逻辑CPU数量=物理cpu数量 x cpu cores 这个规格值 x 2(如果支持并开启ht)
more /proc/cpuinfo |grep "physical id"|uniq|wc -l
1、登录Terminal，执行：cat /proc/cpuinfo，就会显示出主机的CPU详细参数，如内核、频率、型号等等，以下是我Linux 系统主机的CPU：
这个服务器一共有64个逻辑CPU，也就是我们常说的线程数，也就说每个核可以提供两个线程。
2)显示系统名、节点名称、操作系统的发行版号、操作系统版本、运行系统的机器 ID 号
作为一个javaer，我以前写过很多关于Linux的文章。但经过多年的观察，发现其实对于大部分人，有些东西压根就用不着。用的最多的，就是到线上排查个问题而已，这让人很是苦恼。那么，我们就将范围再缩小一下。
看了 《Android 的离奇陷阱 — 设置线程优先级导致的微信卡顿惨案》这篇文章，有没有觉得原来大家再熟悉不过的线程，也还有鲜为人知的坑？除此之外，微信与线程之间还有很多不得不说的故事，下面跟大家分享一下线程还会导致什么样的内存问题。 [anon:thread stack guard page] 在分析虚拟内存空间耗尽导致的 crash 问题时，我们在 /proc/[pid]/maps 中发现了新增了不少跟以往不一样 case，内存中充满了大量这样的块： 从 map entry 的名字与内存大小和权
Linux内核涉及进程和程序的所有算法都围绕一个名为task_struct的数据结构建立，该结构定义在/usr/include/sched.h中;task_struct数据结构提供了两个链表表头，用于实现进程家族关系;
最近在搞Linux下性能评测，在做CPU评测时发现了个有意思的现象，因为uos系统是自带系统监视器的，在对输入法进程检测时，发现其CPU占用率为1%：
:wq 强制性写入文件并退出。即使文件没有被修改也强制写入，并更新文件的修改时间。
作为一个javaer，我以前写过很多关于Linux的文章。但经过多年的观察，发现其实对于大部分人，有些东西压根就用不着。用的最多的，就是到线上排查个问题而已，这让人很是苦恼。那么，我们就将范围再缩小一下。 Linux上，最常用的一批命令解析（10年精选）
1. rx-checksumming：校验接收报文的checksum。
proc 是一个虚拟文件系统，在Linux 系统中它被挂载于/proc 目录之上。proc 有多个功能 ，这其中包括用户可以通过它访问内核信息或用于排错，这其中一个非常有 用的功能，也是Linux 变得更加特别的功能就是以文本流的形式来访问进程信息。很Linux 命令( 比如 ps 、toPpstree 等) 都需要使用这个文件系统的信息。 maps /proc/[pid]/maps显示进程内存区域映射信息 > cat /proc/1751/maps 00400000-00401000 r-xp 000
今天要探讨的是最近不知道为什么突然间火起来的面试题：当JAVA程序出现OOM之后，程序还能正常被访问吗？答案是可以的，很多时候他并不会直接导致程序崩溃，而是JVM会抛出一个error，告知你程序内存溢出了。当然也要分操作系统。
内核中同步、交换、回收简要说明 同步、换出、回收三个操作的最小的单位是以页帧为单位，并且和磁盘文件系统操作紧密相关。比如一些针对文件的page缓存进行修改时候在一定时候需要把数据刷到后端的磁盘文件系统，这过程就是同步；进程的堆、栈、匿名映射区通过交换把这些数据换出到交换文件中，这个就是交换(换出)，当这些数据再次需要访问时候，就从交换文件中读取加载到内存中;回收操作涉及到物理页的使用问题，比如一个文件的两个dirty page数据flush到磁盘文件系统后，这个2个page回收到buddy系统已备侯勇。 同
读取文件节点/proc/loadavg，分别是1min/5min/15min内CPU的负载情况。 读取方式的代码示例：
原本想着使用 pstack 命令监控一下监听日志可没想到，Linux 系统默认没有这个命令。RedHat 公司发行的 Linux 操作系统（RHEL，CentOS等等）虽提供了 pstack 工具，但要安装 gdb。
Linux作为一个强大的操作系统，提供了一系列内核参数供我们进行调优。光TCP的调优参数就有50多个。在和线上问题斗智斗勇的过程中，笔者积累了一些在内网环境应该进行调优的参数。在此分享出来，希望对大家有所帮助。
大致意思就是，他看了一个面经，说虚拟内存是 2G 大小，然后他看了我的图解系统 PDF 里说虚拟内存是 4G，然后他就懵逼了。
主板上实际插入的cpu数量，可以数不重复的 physical id 有几个（physical id）
在linux操作系统中，写操作是异步的，即写操作返回的时候数据并没有真正写到磁盘上，而是先写到了系统cache里，随后由pdflush内核线程将系统中的脏页写到磁盘上，在下面几种情况下：
top命令是linux下非常重要的命令，帮助我们快速查看系统状态 那么top是如何获取系统各项状态指标的呢？ 我们用strace命令跟踪一下top的执行 $ strace -o /tmp/strace_top.txt top -b -n 1 strace的作用： Linux中，进程不能直接访问硬件设备，当进程需要访问硬件设备(比如读取磁盘文件，接收网络数据等等)时，必须由用户态模式切换至内核态模式，通过系统调用访问硬件设备 strace可以跟踪到一个进程产生的系统调用 上面的命令中，把top的
进程是一个具有一定独立功能的程序关于某个数据集合的一次运行活动。它是操作系统动态执行的基本单元，在传统的操作系统中，进程既是基本的分配单元，也是基本的执行单元。进程的概念主要有两点：第一，进程是一个实体。每一个进程都有它自己的地址空间，一般情况下，包括文本区域（text region）、数据区域（data region）和堆栈（stack region）。文本区域存储处理器执行的代码；数据区域存储变量和进程执行期间使用的动态分配的内存；堆栈区域存储着活动过程调用的指令和本地变量。第二，进程是一个“执行中的程序”。程序是一个没有生命的实体，只有处理器赋予程序生命时（操作系统执行之），它才能成为一个活动的实体，我们称其为进程。
原本是没有这篇文章的，因为原来写Binder的时候没打算写Binder驱动，不过我发现后面大量的代码都涉及到了Binder驱动，如果不讲解Binder驱动，可能会对大家理解Binder造成一些折扣，我后面还是加上了这篇文章。主要内容如下：
python在linux下的反弹shell代码我相信很多人都见过：
最早意识到这两个概念可能不一样是在什么时候呢，不是在买电脑的时候哈，是在安装虚拟机的时候。
前言： qemu发生了crash。这种类型的问题比较少见，这里说一下这个问题的分析过程。 分析： 1，coredump 生成的coredump，一种是配置了/proc/sys/kernel/cor
在过去的开发工作中，大家都是通过创建进程或者线程来工作的。Linux进程是如何创建出来的？ 、聊聊Linux中线程和进程的联系与区别！ 和你的新进程是如何被内核调度执行到的？ 这几篇文章就是帮大家深入理解进程线程原理的。
源链接：https://blog.csdn.net/Moonlight_16/article/details/125523300
提到CPU核数，相信绝大部分的开发同学想到的都是top命令，直接到自己的服务器上看一下是多少个核。看到的核越多，貌似笑的越开心。比如说说我的CPU，用top命令展开以后，看到了有24核。
binder_node 代表的是Binder实体对象，每一个service组件或者ServiceManager在Binder驱动程序中的描述，Binder驱动通过强引用和弱引用来维护其生命周期，通过node找到空间的Service对象
/proc/cpuinfo是可以获取系统CPU信息比如物理CPU的个数 每个CPU的物理核心数量 CPU的型号和主频等信息。
线上某个kafka集群由于种种原因，从 24 * 机型 A 置换迁移为 12 * 机型 B。从集群总资源维度看，排除其他客观因素，置换后，CPU总核数少了一半，使用率上升其实也是预期之内的。事实上置换后，集群CPU使用率确实也由原有的 20%提升至 40%，上升了约 1 倍多。但置换后，cpu sys使用率均值约达到了 12%，较为抢眼，系统相关服务却并无异常，令人有些困惑。
比如我有一个80核的黑石机器，从msinfo32看，有2颗处理器，每颗处理器20个cores，每个core是双线程即每颗处理器是40个逻辑器，总共80个逻辑处理器
2018年11月14日 10:51:27 DebugTheLife 阅读数 1779
对于服务器系统来说，上下文切换也是影响系统性能的一个重要因素。深入理解上下文切换的原理，有利于我们做好性能优化工作。今天我将带大家了解下上下文切换的几种情形，以及其背后发生切换的具体信息，接着介绍一些监测上下文切换指标的工具，最后总结一些上下文切换异常可能得场景。
“too many open files”这个错误大家经常会遇到，因为这个是Linux系统中常见的错误，也是云服务器中经常会出现的，而网上的大部分文章都是简单修改一下打开文件数的限制，根本就没有彻底的解决问题。
从Linux 2.6.23开始，默认的调度器为CFS，即"完全公平调度器"(Completely Fair Scheduler)。CFS调度器取代了之前的"O(1)"调度器。
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