CPU使用率：CPU的使用率 平均负载：单位时间内的活跃线程数 用户时间：CPU在用户进程上的实际百分比 系统时间：CPU在内核上花费的实际百分比 空闲时间：系统处于在等待IO操作上的时间总和 等待：CPU花费在等待IO操作上的时间总和 Nice时间：CPU优先执行的时间百分比
CPU中的控制单元，控制指令执行的顺序，并不是按照先后顺序执行，而是按照优先级顺序
从CPU发明到现在，有非常多种架构，从我们熟悉的X86，ARM，到不太熟悉的MIPS，IA64等
本系列是从入门到转型之Linux性能优化实践学习指南,是博主学习Linux性能优化之路的精华版本，我将分享大量性能优化的思路和方法，并进行相应工具使用介绍和总结。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1806772.html
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 相关的性能指标，常见的 CPU 性能问题以及解决方案梳理。 系统平均负载 简介 系统平均负载：是处于可运行或不可中断状态的平均进程数。 可运行进程：使用 CPU 或等待使用 CPU 的进程 不可中断状态进程：正在等待某些 IO 访问，一般是和硬件交互，不可被打断（不可被打断的原因是为了保护系统数据一致，防止数据读取错误） 查看系统平均负载 首先top命令查看进程运行状态，如下： PID USER
我们都知道 Linux 是一个多任务操作系统，它支持的任务同时运行的数量远远大于 CPU 的数量。当然，这些任务实际上并不是同时运行的（Single CPU），而是因为系统在短时间内将 CPU 轮流分配给任务，造成了多个任务同时运行的假象。 CPU 上下文（CPU Context） 在每个任务运行之前，CPU 需要知道在哪里加载和启动任务。这意味着系统需要提前帮助设置 CPU 寄存器和程序计数器。 CPU 寄存器是内置于 CPU 中的小型但速度极快的内存。程序计数器用于存储 CPU 正在执行的或下一条要执行
我们都知道 Linux 是一个多任务操作系统，它支持的任务同时运行的数量远远大于 CPU 的数量。当然，这些任务实际上并不是同时运行的（Single CPU），而是因为系统在短时间内将 CPU 轮流分配给任务，造成了多个任务同时运行的假象。
在早期的单任务计算机中，用户一次只能提交一个作业，独享系统的全部资源，同时也只能干一件事情。进行计算时不能进行 IO 读写，但 CPU 与 IO 的速度存在巨大差异，一个作业在 CPU 上所花费的时间非常少，大部分时间在等待 IO。
vmstat是一个很全面的性能分析工具，可以观察到系统的进程状态、虚拟内存使用、磁盘的IO、中断、上下文切换、CPU使用等情况。在操作系统性能分析中，能100%理解vmstat输出的含义并灵活应用，是性能分析必备的基本能力。
r 表示运行队列(就是说多少个进程真的分配到CPU)，我测试的服务器目前CPU比较空闲，没什么程序在跑，当这个值超过了CPU数目，就会出现CPU瓶颈了。这个也和top的负载有关系，一般负载超过了3就比较高，超过了5就高，超过了10就不正常了，服务器的状态很危险。top的负载类似每秒的运行队列。如果运行队列过大，表示你的CPU很繁忙，一般会造成CPU使用率很高。
Linux 按照特权等级，把进程的运行空间分为内核空间和用户空间，一次系统调用可以实现用户态和内核态的切换
Part1Linux性能优化 1性能优化 性能指标 高并发和响应快对应着性能优化的两个核心指标：吞吐和延时
性能问题的本质就是系统资源已经到达瓶颈，但请求的处理还不够快，无法支撑更多的请求。性能分析实际上就是找出应用或系统的瓶颈，设法去避免或缓解它们。
性能问题的本质就是系统资源已经到达瓶颈，但请求的处理还不够快，无法支撑更多的请求。 性能分析实际上就是找出应用或系统的瓶颈，设法去避免或缓解它们。
最重要的是找到哪些线程在消耗CPU，通过线程栈定位到问题代码 如果没有找到个别线程的CPU使用率特别高，考虑是否线程上下文切换导致了CPU使用率过高。
从鸟嘴到鸟大肠，整个过程是串行的。虽然有些曲折，但方向是单一的，出口是一定的。只要鸟能够克服一些心理上的不悦，它就能办得到。
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。
CPU 上下文切换是保证 Linux 系统正常运行的核心功能。可分为进程上下文切换、线程上下文切换和中断上下文切换。
所以我们会比较好了解CPU密集型，需要大量计算资源，会非常消耗cpu，I/O密集型需要等待I/O,会有大量的不可中断进程，
平均负载是指单位时间内，系统处于可运行状态和不可中断状态的平均进程数，也就是平均活跃进程数，它和 CPU 使用率并没有直接关系。
vmstat命令是最常见的Linux/Unix监控工具，可以展现给定时间间隔的服务器的状态值,包括服务器的CPU使用率，内存使用，虚拟内存交换情况,IO读写情况。这个命令是我查看Linux/Unix最喜爱的命令，一个是Linux/Unix都支持，二是相比top，我可以看到整个机器的CPU,内存,IO的使用情况，而不是单单看到各个进程的CPU使用率和内存使用率(使用场景不一样)。 选项 -a：显示活动内页； -f：显示启动后创建的进程总数； -m：显示slab信息； -n：头信息仅显示一次； -s：以表格方式显示事件计数器和内存状态； -d：报告磁盘状态； -p：显示指定的硬盘分区状态； -S：输出信息的单位。 vmstat 3 procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu------ r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 0 0 320 42188 167332 1534368 0 0 4 7 1 0 0 0 99 0 0 0 0 320 42188 167332 1534392 0 0 0 0 1002 39 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 19 1002 44 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 0 1002 41 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 0 1002 41 0 0 100 0 0 一般vmstat工具的使用是通过两个数字参数来完成的，第一个参数是采样的时间间隔数，单位是秒，第二个参数是采样的次数 r 表示运行队列(就是说多少个进程真的分配到CPU)，我测试的服务器目前CPU比较空闲，没什么程序在跑，当这个值超过了CPU数目，就会出现CPU瓶颈了。这个也和top的负载有关系，一般负载超过了3就比较高，超过了5就高，超过了10就不正常了，服务器的状态很危险。top的负载类似每秒的运行队列。如果运行队列过大，表示你的CPU很繁忙，一般会造成CPU使用率很高。 b 表示阻塞的进程,这个不多说，进程阻塞，大家懂的。 swpd 虚拟内存已使用的大小，如果大于0，表示你的机器物理内存不足了，如果不是程序内存泄露的原因，那么你该升级内存了或者把耗内存的任务迁移到其他机器。 free 空闲的物理内存的大小，我的机器内存总共8G，剩余3415M。 buff Linux/Unix系统是用来存储，目录里面有什么内容，权限等的缓存，我本机大概占用300多M cache cache直接用来记忆我们打开的文件,给文件做缓冲，我本机大概占用300多M(这里是Linux/Unix的聪明之处，把空闲的物理内存的一部分拿来做文件和目录的缓存，是为了提高 程序执行的性能，当程序使用内存时，buffer/cached会很快地被使用。) si 每秒从磁盘读入虚拟内存的大小，如果这个值大于0，表示物理内存不够用或者内存泄露了，要查找耗内存进程解决掉。我的机器内存充裕，一切正常。 so 每秒虚拟内存写入磁盘的大小，如果这个值大于0，同上。 bi 块设备每秒接收的块数量，这里的块设备是指系统上所有的磁盘和其他块设备，默认块大小是1024byte，我本机上没什么IO操作，所以一直是0，但是我曾在处理拷贝大量数据(2-3T)的机器上看过可以达到140000/s，磁盘写入速度差不多140M每秒 bo 块设备每秒发送的块数量，例如我们读取文件，bo就要大于0。bi和bo一般都要接近0，不然就是IO过于频繁，需要调整。 in 每秒CPU的中断次数，包括时间中断 cs 每秒上下文切换次数，例如我们调用系统函数，就要进行上下文切换，线程的切换，也要进程上下文切换，这个值要越小越好，太大了，要考虑调低线程或者进程的数目,例如在apache和nginx这种web服务器中，我们一般做性能测试时会进行几千并发甚至几万并发的测试，选择web服务器的进程可以由进程或者线程的峰值一直下调，压测，直到cs到一个比较小的值，这个进程和线程数就是比较合适的值了。系统调用也是，每次调用系统函数，我们的代码就会进入内核空间，导致上下文切换，这个是很耗资源
CPU上下文其实是一些环境正是有这些环境的支撑，任务得以运行，而这些环境的硬件条件便是CPU寄存器和程序计数器。CPU寄存器是CPU内置的容量非常小但是速度极快的存储设备，程序计数器则是CPU在运行任何任务时必要的，里面记录了当前运行任务的行数等信息，这就是CPU上下文。
我们用实验的方式验证了Linux进程和线程的上下文切换开销，大约是3-5us之间。这个开销在传统应用中来看确实不算大，但是海量互联网服务端和一般的计算机程序相比，特点是：
进程是我们开发同学非常熟悉的概念，我们可能也听说过进程上下文切换开销。那么今天让我们来思考一个问题，究竟一次进程上下文切换会吃掉多少CPU时间呢？线程据说比进程轻量，它的上下文切换会比进程切换节约很多CPU时间吗？带着这些疑问，让我们进入正题。
根据任务的不同，CPU 的上下文切换可以分为几个不同的场景，也就是：进程上下文切换、线程上下文切换、中断上下文切换。
前面的文章中，我们介绍了 python 中的进程与线程模型。 我们看到，由于 GIL 锁的存在，python 中的线程效率并不高，也不能利用多核 CPU 的特性，与多线程并发相比，多进程并发显得更有优势。 可是经过我们的测试，多进程并发的执行效率也没有我们想象中的那么高，那么，究竟是什么原因造成了多进程并发性能的下降呢？
上下文切换(有时也称为进程切换或任务切换)：是指CPU从一个进程//线程切换到另一个进程/线程。
我们都知道 Linux 是一个多任务操作系统，它支持的任务同时运行的数量远远大于 CPU 的数量。
我们都知道 Linux 是一个多任务操作系统，它支持的任务同时运行的数量远远大于 CPU 的数量。 当然，这些任务实际上并不是同时运行的（Single CPU），而是因为系统在短时间内将 CPU 轮流分配给任务，造成了多个任务同时运行的假象。 CPU 上下文（CPU Context） 在每个任务运行之前，CPU 需要知道在哪里加载和启动任务。这意味着系统需要提前帮助设置 CPU 寄存器和程序计数器。 CPU 寄存器是内置于 CPU 中的小型但速度极快的内存。程序计数器用于存储 CPU 正在执行的或下一条要
在 Linux 操作系统中，进程的运行空间被划分为内核空间和用户空间，这种划分是为了保护系统的稳定性和安全性。这两个空间对应着 CPU 的特权等级，分别为 Ring 0（内核态）和 Ring 3（用户态）。本文将深入介绍这两个空间的概念、特权等级的含义以及它们之间的切换机制。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
这种技术是出现在 IO 操作上的， IO 操作会大量消耗 CPU 的性能，为什么说 IO 操作很容易成为性能瓶颈呢，每一个的 IO 操作都会涉及到操作系统的内核空间和用户空间的转换，真正执行的 IO 操作实际上是在操作系统的内核空间进行。无论是 文件IO ，还是 网络IO ，最后都可以统一为用户空间和内核空间数据的交换。计算机中内存和 CPU 都是非常稀有的资源，应该尽可能提高这些资源的使用效率。 IO 操作经常需要与磁盘就行交互，所以 IO 操作相比于 CPU 的速度要慢好几个数量级。利用这两者之间的速度差异，就可以实现不同种类的 IO 方式，也就是俗称的 IO模型。
众所周知，操作系统是一个分时复用系统，通过将CPU时间分为好几份。系统在很短的时间内，将 CPU 轮流分配给它们，从而实现多任务同时运行的错觉。 伴随着的还有一个词是上下文切换，无论在工作中还是面试中，我们总会听到要减少线程、进程的上下文切换，因为上下文切换的代价比较高，会影响性能。 今天我们就来详细说说上下文切换到底在切换什么，以及如何可视化的观察上下文切换的代价，它是怎么影响程序性能的。
https://blog.tsunanet.net/2010/11/how-long-does-it-take-to-make-context.html 这是一个非常有趣的问题，我非常乐意花点时间来
内存： 大脑中的记忆区块，将皮肤、眼睛等所收集到的信息记录起来的地方，以供CPU进行判断。
vmstat 是一个相当全面的性能分析工具，通过它可以观察： 1）统的进程状态 2）内存使用情况 3）虚拟内存的使用情况 4）磁盘的I/O、中断、上下文切换 5）CPU的使用情况 使用方式 1）直接执行 vmstat 命令，返回系统当前状态 2）使用参数来指定执行命令的间隔时间 # vmstat 2 1 表示每个两秒采集一次服务器状态 执行结果示例 image.png 结果说明 （1）procs r：等待运行的进程数，当这个值超过了CPU数目，就会出现CPU瓶颈了，一般负载超过了3就比较高，超过了5就高，
昨天阅读翻译了CompletableFuture的源码，目前百度，有道，基本是翻译效果一般，Google翻译比较准确，源码有很多注释，写个小测试类将其去掉，另外获得了《Java并发编程的艺术》PDF版，因为需要测试demo，就要转word，又找了个小测试类转成word，效果不错。参考《Java并发编程的艺术》
在linux的系统维护中，可能需要经常查看cpu使用率，分析系统整体的运行情况,以便性能分析优化。而监控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。
进程是并发环境下，一个具有独立功能的程序在某个数据集上的一次执行活动，它是操作系统进行资源分配和保护的基本单位，也是执行的单位。
最近在使用 time 命令时，无意间发现了一些隐藏的小秘密和强大功能，今天分享给大家。
在多任务操作系统中，为了提高CPU的利用率，可以让当前系统运行远多于CPU核数的线程。但是由于同时运行的线程数是由CPU核数来决定的，所以为了支持更多的线程运行，CPU会把自己的时间片轮流分给其他线程，这个过程就是上下文切换。 导致上下文切换的原因有很多，比如通过wait()、sleep()等方法阻塞当前线程，这时CPU不会一直等待，而是重新分配去执行其他线程。当后续CPU重新切换到当前线程时，CPU需要沿着上次执行的指令位置继续运行。因此，每次在CPU切换之前，需要把CPU寄存器和程序计数器保存起来，这些信息会存储到系统内核中，CPU再次调度回来时会从系统内核中加载并继续执行。简而言之，上下文切换，就是CPU把自己的时间片分配给不同的任务执行的过程。
什么是零拷贝 维基上是这么描述零拷贝的：零拷贝描述的是CPU不执行拷贝数据从一个存储区域到另一个存储区域的任务，这通常用于通过网络传输一个文件时以减少CPU周期和内存带宽。 零拷贝给我们带来的好处： 减少甚至完全避免不必要的CPU拷贝，从而让CPU解脱出来去执行其他的任务 减少内存带宽的占用 通常零拷贝技术还能够减少用户空间和操作系统内核空间之间的上下文切换 Linux系统的“用户空间”和“内核空间” 从Linux系统上看，除了引导系统的BIN区，整个内存空间主要被分成两个部分：内核空间(Ke
cpu scheduler负责调度两种资源：线程和中断 按优先级从高到低： 1）中断：设备告诉内核它们已经处理完成：如网卡发送完成了一个packet或是硬盘完成了一个io请求。 2）内核进程： 3）用户进程： ## 1. context switches:上下文切换 大多数的处理器在同一时刻只能运行一个进程，在多核处理器中，linux内核将每一个core当作一个独立的处理器。 一个内核可以同时运行50~50000个进程。如果只有一个c
最近，烦心事有点多，博客也像是进入了便秘期。虽然还远远不到说放弃的地步，但总有一种挤不出牙膏的郁闷感。很怀念前几个月的冲劲和激情，一天都能存好几篇优质草稿。 看来，张戈博客是首次进入瓶颈阶段了！没办法
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
