方法 1 - 检查 CPU 信息使用 `lscpu` 方法 2 - 在 Linux 中使用`/proc/cpuinfo`文件查找 CPU 信息 方法 3 - 查看处理器信息使用 `lshw` 方法 4 - 使用获取处理器详细信息 `dmidecode` 方法 5 - 查看 CPU 信息使用 `inxi` 方法 6 - 使用打印 CPU 信息 `hardinfo` 方法 7 - 使用 `hwinfo` 方法 8 - 使用 `cpuid` 方法 9 - 使用 `nproc` 方法 10 - 使用 `hwloc`
最近开始学习Python自动化运维，特记下笔记。 学习中使用的系统是Kali Linux2017.2，Python版本为2.7.14+ 因为在KALI里面没有自带psutil模块，需要使用pip进行安装
尽管使用了繁重的系统监控工具，但一个简单的命令可以显示系统上当前的 CPU 和内存使用情况，从而节省您的时间和精力。使用命令方便、轻巧，并且不会占用太多系统资源来显示正在进行的 CPU 和内存负载。在这篇文章中，我们将看到使用这些命令按内存和 CPU 使用率显示正在运行的进程的ps命令。
psutil（process and system utilities）是一个跨平台的库，github、官方文档
目前 Linux 下有一些使用 Python 语言编写的 Linux 系统监控工具 比如 inotify-sync（文件系统安全监控软件）、 glances（资源监控工具）在实际工作中，Linux 系统管理员可以根据自己使用的服务器的具体情况编写一下简单实用的脚本实现对 Linux 服务器的监控。 本文介绍一下使用 Python 脚本实现对 Linux 服务器 CPU 内存 网络的监控脚本的编写。 Python 版本说明 Python 是由 Guido van Rossum 开发的、可免费获得的、非常高级的
前面介绍了如何运用Python获取Oracle数据库的信息以及将数据存入MySQL数据库中
在 Linux 下我们通过 top 或者 htop 命令可以看到当前的 CPU 资源利用率，另外在一些监控工具中你可能也遇见过，那么它是如何计算的呢？在 Nodejs 中我们该如何实现？
运维工程师经常使用 Python 编写脚本程序来做监控系统运行的状态。如果自己手动使用 Python 的标准库执行系统命令来获取信息，会显得非常麻烦。既要兼容不同操作系统，又要自己处理解析信息。为了解决的痛点问题，psutil 就横空出世。它的出现无疑是运维工程师的福音。运维小伙伴通过它执行一两行代码即可实现系统监控。
上节我们讲了如何安装paramiko，这节我们讲如何使用paramiko连接服务器
Linux中如何获取CPU速度？本篇文章为大家分享一下Linux下获取CPU速度具体方法，有需要的小伙伴可以参考一下。
hi，大家好，今天分享一篇内存性能优化的文章，文章用了大量精美的图深入浅出地分析了Linux内核slab性能优化的核心思想，slab是Linux内核小对象内存分配最重要的算法，文章分析了内存分配的各种性能问题（在不同的场景下面），并给出了这些问题的优化方案，这个对我们实现高性能内存池算法，或以后遇到内存性能问题的时候，有一定的启发，值得我们学习。
psutil (python system and process utilities) 是一个跨平台的第三方库，能够轻松实现获取系统运行的进程和系统利用率（包扩CPU、内存、磁盘、网络等）信息。它主要用于系统监控、分析、限制系统资源和进程的管理。它实现了同等命令行工具提供的功能，如ps、top、lsof、netstat、ifconfig、who、df、kill、free、nice、ionice、iostat、iotop、uptime、pidof、tty、taskset、pmap等。目前支持的操作系统包括：Linux,Windows,macOS,,AIX等等。同时支持python2与python3版本,当前最新版本为5.4.8。
在查看系统资源使用情况时，很多工具为我们提供了从设备角度查看的方法。例如使用iostat查看磁盘io统计信息：
Linux 内核的 " 进程调度 " 是按照 设计好的调度算法 安排的 , 该算法对应的功能模块 称为 " 调度器 " , 英文名称是 Scheduler ;
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？）
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% 。
有这样一个现实问题：一个班级学员信息系统，要求存储学员ID、NAME、SCORE、AGE、GENDER，班级有50个人，思考如何解决交互中数据存储的问题。很多人可能直接说或定义变量接收数据不就行了！nice，你很棒！！ 解决方案如下： 1）每个学生通过5个变量，一个班级50个学生，5*50=250，妥妥的！我定义250个变量接收就可以了，美美哒！
Cpufetch是一款功能强大的CPU架构信息获取工具，该工具支持x86、x86_64（Intel和AMD）以及ARM架构的CPU。Cpufetch支持在Linux、Windows和macOS操作系统上运行，但我们建议广大用户在Linux操作系统上使用Cpufetch。
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。
CPU 资源被分成若干 时间片 , 每个进程分不同的时间 , 使用 CPU 时间片 , 这是 分时复用机制 ;
在Linux系统中，可以使用多个命令来获取系统版本信息、CPU型号、核心数和内存大小。以下是一些常用的命令：
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
谈到让Go程序监控自己进程的资源使用情况，那么就让我们先来谈一谈有哪些指标是需要监控的，一般谈论进程的指标最常见的就是进程的内存占用率、CPU占用率、创建的线程数。因为Go语言又在线程之上自己维护了Goroutine，所以针对Go进程的资源指标还需要加一个创建的Goroutine数量。
一般来说，在操作系统中会运行多个进程（几个到几千个不等），但一台计算机的 CPU 资源是有限的，如 8 核的 CPU 只能同时运行 8 个进程。那么当进程数大于 CPU 核心数时，操作系统是如何同时运行这些进程的呢？
在SMP系统中，如果仅仅是需要串行地增加一个变量的值，那么使用原子操作的函数（API）就可以了。但现实中更多的场景并不会那么简单，比如需要将一个结构体A中的数据提取出来，然后格式化、解析，再添加到另一个结构体B中，这整个的过程都要求是「原子的」，也就是完成之前，不允许其他的代码来读/写这两个结构体中的任何一个。
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
微服务治理中限流、熔断、降级是一块非常重要的内容。目前市面上开源的组件也不是很多，简单场景可以使用Guava，复杂场景可以选用Hystrix、Sentinel。今天要说的就是Sentinel，Sentinel是一款阿里开源的产品，只需要做较少的定制开发即可大规模线上使用。从使用感受上来说，它有以下几个优点：
笔者的九篇反射系统文章已经完结，但是笔者会持续更新反射在日常撸码中的应用。 本篇内容主要是 .NET Core 获取运行环境信息、利用反射更加方便地处理数据。 本篇内容有：RuntimeInformation、Environment、反射、特性等。 本篇代码下载地址 https://gitee.com/whuanle/reflection_and_properties/blob/master/反射特性应用场景1.cs
作为这个系列的第一篇，我先来描述一下slab系统。因为近些天有和同事，朋友讨论过这个主题，而且觉得这个主题还算比较典型，所以就作为第一篇了。其实按照操作系统理论来讲，进程管理应该更加重要些，按照我自己的兴趣来讲，IO管理以及TCP/IP协议栈会更加有分量，关于这些内容，我会陆续给出。
这里我们用linuxperformance_redis.py程序来获取CPU 内存信息
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。
目前 Linux 下有一些使用 Python 语言编写的 Linux 系统监控工具 比如 inotify-sync（文件系统安全监控软件）、glances（资源监控工具）在实际工作中，Linux 系统管理员可以根据自己使用的服务器的具体情况编写一下简单实用的脚本实现对 Linux 服务器的监控。 本文介绍一下使用 Python 脚本实现对 Linux 服务器 CPU 内存 网络的监控脚本的编写。
在上一篇博客 【Linux 内核】CFS 调度器 ② ( CFS 调度器 “ 权重 “ 概念 | CFS 调度器调度实例 | 计算进程 “ 实际运行时间 “ ) 中 , 计算了 进程 在 CPU 上的 " 实际运行时间 " , CPU 的总时间是 CPU 的调度区 大小 , 则 进程 在 CPU 上执行的进程 可获取到的 CPU 时间 计算公式如下 :
CZGL.SystemInfo 是一个支持 Windows 和 Linux 等平台的能够获取机器硬件信息、采集机器资源信息、监控进程资源的库。
CZGL.SystemInfo 是一个支持 Windows 和 Linux 的资源信息获取库，用于获取系统环境、机器资源信息、系统资源使用情况。
这两天做资源自动化交付的项目，写的脚本比较多 ，在写脚本的过程中，遇到了很多Linux中的常用文件，这里列举一下，希望对大家能有所帮助吧。
在Linux中，线程是由进程来实现，线程就是轻量级进程（ lightweight process ），因此在Linux中，线程的调度是按照进程的调度方式来进行调度的，也就是说线程是调度单元。Linux这样实现的线程的好处的之一是：线程调度直接使用进程调度就可以了，没必要再搞一个进程内的线程调度器。在Linux中，调度器是基于线程的调度策略（scheduling policy）和静态调度优先级（static scheduling priority）来决定那个线程来运行。
Linux系统上的/proc目录是一种文件系统，即proc文件系统，与其它常见的文件系统不同的是，/proc文件系统是一个伪文件系统，它只存在内存当中，而不占用外存空间。它以文件系统的方式为内核与进程提供通信的接口。用户和应用程序可以通过/proc得到系统的信息，并可以改变内核的某些参数。由于系统的信息，如进程，是动态改变的，所以用户或应用程序读取/proc目录中的文件时，proc文件系统是动态从系统内核读出所需信息并提交的。
我们知道在GMP模型中P的数量决定了并行运行的goroutine数量，runtime.GOMAXPROCS 在 Go 1.5 版本后的默认值是机器的 CPU 核数 （runtime.NumCPU），在runtime 包里有两个函数可以方便使用
Maat是一款功能强大的开源动态符号执行和二进制源码分析框架，在该工具的帮助下，广大研究人员可以轻松实现符号执行、污染分析、约束求解、二进制加载和环境模拟等操作，并利用Ghidra的sleigh库进行汇编操作。
Zabbix2.0后，自带的Template OS Linux模版中 Processor load检测的值为percpu，即每一个CPU的load，如果为多核CPU的话，这里获取到的值就不是全部CPU的，自然与在系统中执行uptime命令获取到的load值不符， 并且模版中自带触发器的报警阈值也相当高，没记错的话应该是4还是5，这就造成一个情况，明明机器的CPU负载很高，Zabbix确不报警，此是大坑之一..解决办法有两个（使用其中一个即可）：
由于项目的需要，需要做一个简单监控服务器的CPU利用率、CPU负载、硬盘使用率、内存利用率和服务器的各个端口的开启情况的程序，并把结果通知到监控平台，如果出现异常，监控平台打电话或者发短信通知给具体的运维人员
（1）nmon：支持收集一段时间内，整机的CPU、磁盘、网络、内存等各项资源的使用情况。
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。
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.
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