原文 | https://segmentfault.com/a/1190000009713245
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。
平常工作会涉及到一些 Linux 性能分析的问题,因此决定总结一下常用的一些性能分析手段,仅供参考。
L1缓分成两种,一种是指令缓存,一种是数据缓存。L2缓存和L3缓存不分指令和数据。L1和L2缓存在第一个CPU核中,L3则是所有CPU核心共享的内存。L1、L2、L3的越离CPU近就越小,速度也越快,越离CPU远,速度也越慢。再往后面就是内存,内存的后面就是硬盘。我们来看一些他们的速度:
源链接:https://blog.csdn.net/Moonlight_16/article/details/125523300
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%:
温馨提示,动图已压缩,流量党放心查看。CPU方面内容不多,我们顺便学点命令。本篇是《荒岛余生》系列第二篇,垂直观测CPU。其余参见:
很多朋友对Linux的各命令不是非常了解,当我们购买的香港vps安装Linux系统后发现变慢或者频繁死机,那么就需要看检查一下CPU的负载情况,查看到底是什么进程占用的。
Linux下的top命令我相信大家都用过,自从我接触Linux以来就一直用top查看进程的CPU和MEM排行榜。但是top命令的其他输出结果我都没有了解,这些指标都代表什么呢,什么情况下需要关注呢?以及top命令输出结果的来源数据是什么呢,又是怎么一个计算原理呢?
CPU性能指标可以从两方面来看:静态、动态 静态指标主要包括: CPU的型号、主频、核数、cache等 动态指标主要包括: CPU的平均负载状况、CPU的使用率、最耗CPU的进程有哪些 查
top命令是Linux下常用的性能分析工具,能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况,类似于Windows的任务管理器
超线程技术(Hyper-Threading):就是利用特殊的硬件指令,把两个逻辑内核(CPU core)模拟成两个物理芯片, 让单个处理器都能使用线程级并行计算,进而兼容多线程操作系统和软件,减少了CPU的闲置时间,提高的CPU的运行效率。 我们常听到的双核四线程/四核八线程指的就是支持超线程技术的CPU.
在前面的文章中介绍过使用w命令或uptime命令来查看Linux系统的平均负载(Load avaerage),那么平均负载处于什么状态算是正常呢?如果要根据平均负载来判断系统的稳定性,又该如何界定?先来看一下基础知识。
说到监控CPU,目前主要是监控CPU的使用率,以及每一个进程占用CPU资源,Linux系统中主要使用 top、vmstat、pstree 三个命令。
在上一篇中,介绍了静态测试场景,本文介绍动态性能测试的差异分析,希望大家可以借鉴。
超线程技术(Hyper-Threading): 就是利用特殊的硬件指令,把两个逻辑内核(CPU core)模拟成两个物理芯片,(一个核模拟出两个核?)
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
在Linux系统中,经常会因为负载过高导致各种性能问题。那么如何进行排查,其实是有迹可循,而且模式固定。
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)
平均负载(load average)是指系统的运行队列的平均利用率,也可以认为是可运行进程的平均数。
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。
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从上面可以看到,服务器有 2 个 CPU(分别为0、1),每个 CPU 核的资源使用情况,也能很清晰的展示。
第一行:系统时间 21:53:29、运行时间:up 8 day、当前连接数:1 user 、 负载均衡(uptime): load average:0.052,0.32,0.35 average后面的三个数分别是1分钟、5分钟、15分钟的负载情况。 load average数据是每隔5秒钟检查一次活跃的进程数,然后按特定算法计算出的数值。如果这个数除以逻辑CPU的数量,结果高于5的时候就表明系统在超负荷运转了 第二行:Tasks — 任务(进程) 总进程:115 total、运行;1 running、休眠:111 sleep 、停止: 0 stopped 、僵尸进程:1 zombie 第三行:CPU状态
cat /proc/cpuinfo | grep “physical id” | uniq | wc -l 96 #一共96核
有诸多方式监测系统平均负载,如 uptime,它会展示系统运行时间、用户数量及平均负载:
由于Android 8.0以后Google的权限限制,SDK再也拿不到进程CPU的实时占用率,只能拿到自己本身进程的Jiffies,而由于拿不到系统整体Jiffies的情况下,就没办法衡量CPU当前的消耗状况了,也没办法根据当前CPU状态实时做一些策略调整。因此进行深入研究以后,给出Android 8.0以后判断CPU状态的几个参考方案(非标准答案)。 方案1 - 通过单位时间汇编指令数获取CPU频率 (1)基础概念: 1)Jiffies 全局变量jiffies用来记录自系统启动以来产生的节拍的总数。启动
1.文档编写目的 首先说明什么场景下适合使用CGroup,为什么会在集群YARN 中对CPU 进行Vcore数超配的情况下同样一个作业,同样的资源参数,有时候处理很快,有时候处理很慢,出现作业的运行效率无法预估情况? 当我们期望通过合理分配CPU的使用率,使应用预期性能的运行,排除其他因素的影响下,如应用中每分配一个Vcore,预估它能处理多少数据,就需要启用CGroup对CPU进行严格的使用率限制来实现。 在混合工作负载的示例是运行 MapReduce 和 Storm-on-YARN 的集群。MapRed
通过进行cpu负载测试,我们可以对性能进行评估: 测试CPU在不同工作负载下的性能,了解其处理能力和效率。也可以进行稳定性测试: 通过模拟高负载情况,验证系统在长时间运行中是否稳定。进行负载测试的方法也有很多。可以用第三方工具,也可以用linux的原生命令。话不多说,我们直接开搞
操作系统作为所有程序的载体,对应用的性能影响是非常重要的。然而计算机各个组件之间的速度,是非常不均衡的。拿CPU和硬盘的速度来说,比兔子和乌龟的速度差别还要大。
随着系统自身数据量的增长,访问量增加,系统的响应通常会越来越慢,或者是新的功能在性能上无法满足修去,这个时候需要对系统进行性能调优。调优是一个复杂的过程,涉及的方面有:硬件,操作系统,运行环境软件和应用本身。
进程是一个非常重要的概念,我们都知道,操作系统合理地组织、调度计算机的工作与资源。而在引入线程前,进程是操作系统进行资源分配和调度的基本单位。所以,探究Linux进程以及与进程有关的检测与控制是非常有意义的。这次内容如下。
文章主要介绍了通过Linux命令查看系统平均负载的方法,对于服务器管理员来说非常有用接下来是小编为大家收集的Linux命令查看系统平均负载的方法,欢迎大家阅读:
白嘉庆,西邮陈莉君教授门下研一学生。曾在华为西安研究所任C++开发一职,目前兴趣是学习Linux内核网络安全相关内容。
讲解 如何查看负载 和 并发之前,简单与各位聊几句,这不发现后来群内活跃度有所降低呀。是不是社群没小姐姐都不能吸引各位英雄好汉了,哈哈哈。
摘录自:http://www.ruanyifeng.com/blog/2016/12/user_space_vs_kernel_space.html
说真的,这就是《我想进大厂》系列第八篇,但是Linux的问题确实很少,就这样,强行编几个没有营养的问题也没啥意义。
pstree命令以树的形式显示进程信息,默认树的分支是收拢的,也不显示pid,要显示这些信息需要指定对应的选项。
使用top命令,可以查看正在运行的进程和系统负载信息,包括cpu负载、内存使用、各个进程所占系统资源等,top可以以一定频率更新这些统计信息。
我们的服务器xxx.xxx.xxx.95是8核8G的配置,另外的服务器xxx.xxx.xxx.215是4核8G的配置, 这两个服务器运行同样的java服务,java的jvm配置完全一样,qps也是一样的。 但是95服务器的load值一直比215服务器高很多。
公司连续2天服务器告警CPU使用率过高问题,查看日志无果,尝试使用top命令排查问题。
性能测试中当我们尝试使用 Linux 命令(如 nproc 或 lscpu )了解服务器CPU架构和性能参数时,我们经常发现我们无法正确解释其结果,因为我们混淆CPU、物理核、逻辑核概念等术语。
Linux Cgroups(Linux Control Group)是 Linux 内核中用来为进程设置资源限制的一个功能。它最主要的作用就是限制一个进程组能够使用的资源上限,包括 CPU、内存、磁盘、网络带宽等。此外,Cgroups 还能够对进程进行优先级设置、审计,以及将进程挂起和恢复等操作。
Linux操作系统的核心kernel具有模块化的特性,应此在编译核心时,务须把全部的功能都放入核心。 加载内核驱动的通常流程:
当我们系统有问题的时候,不要急于去调查我们代码 首先要看的是操作系统的报告,看看操作系统的CPU利用率,看看内存使用率,看看操作系统的IO,还有网络的IO,网络链接数,等等 Windows下的perfmon是一个很不错的工具,Linux下也有很多相关的命令和工具,比如:SystemTap,LatencyTOP,vmstat,sar,iostat,top,tcpdump等等 通过观察这些数据,就可以知道性能问题基本上出在哪里 (1)先看CPU利用率,如果CPU利用率不高,但是系统的吞吐量和系统延迟指标上不去,
在实际开发中,有时候会收到一些服务的监控报警,比如CPU飙高,内存飙高等,这个时候,我们会登录到服务器上进行排查。本篇博客将涵盖这方面的知识:Linux性能工具。
用 Gearman 搭建 Map/Reduce ,GearmanManager 来管理所有的 workers。启动多个 gearman-manager daemon,为了充分利用服务器资源,使其运行于不同的 CPU 内核上。 假设启动 10 个gearman-manager daemon,CPU 是 4核。 [root@www ~]# ps aux | grep gearman-manager | awk {'print $2;'} | sort -k1,1 | head -3 | xargs -n 1
前言 际开发中,有时候会收到一些服务的监控报警,比如CPU飙高,内存飙高等,这个时候,我们会登录到服务器上进行排查。本篇博客将涵盖这方面的知识:Linux性能工具。 一次线上问题排查模拟 背景:服
Docker容器在默认情况下会使用宿主机的所有CPU和内存资源,为了明确限制每一个Docker容器的运行资源,需按如下操作。
在Linux,以及其他类Unix的系统中,常用该系统正在进行的运算工作来衡量该系统的系统负荷(System Load)。一个完全空闲的系统,它的负荷(System Load)标记为0;每一个正在运行或者正在等待CPU资源的进程,会导致平均负荷(System Load )加1。所以,如果一个系统的负荷是4,就是说有4个进程正在使用,或者正在等待CPU资源。
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