1. CPU Busy :收集所有 cpu 内核 busy 状态占比 type: SinglestatUnit: perent(0-100)(所有 cpu使用情况 - 5分钟内 cpu 空闲的平均值) / 所有 cpu使用情况metrics: (((count(count(node_cpu_seconds_total{instance=~\"$node:$port\",job=~\"$job\"}) by (cpu))) - avg(sum by (mode)(ir

多进程与多线程 一张图,先来回顾一下并行,并发,串行: 一.多核多线程 当我们要去买一台新电脑时,我们一般都会比较多台电脑的配置,而其中一项关键配置就是几核几线程.一般现在很多电脑都是4核8线程,甚至是8核16线程的.那么这里的4核8线程是什么意思呢?和cpu是什么关系呢? 1. 查看电脑核心数 开始菜单-->运行-->cmd-->输入wmic-->输入cpu get* 并将底部滚动条拖拽到如下图所示位置 NumberOfCores:2(核数为2) NumberOfLogicalP

一.CPU与核的概念 1.半导体中名词[Wafer][Chip][Die]中文名字和用途 Wafer--晶圆 wafer 即为图片所示的晶圆,由纯硅(Si)构成.一般分为6英寸.8英寸.12英寸规格不等,晶片就是基于这个wafer上生产出来的.晶圆是指硅半导体集成电路制作所用的硅晶片,由于其形状为圆形,故称为晶圆:在硅晶片上可加工制作成各种电路元件结构,而成为有特定电性功能的集成电路产品. Die--晶粒 Wafer上的一个小块,就是一个晶片晶圆体,学名Die,封装后就成为一个颗粒.晶粒是组成多

linux 提供time命令统计进程在用户态和内核态消耗的CPU时间: [root@localhost ~]# time sleep real 0m2.001s user 0m0.001s sys 0m0.001s time命令统计了三种时间:实际时间,用户cpu时间和系统cpu时间:通过这三种时间计算CPU使用率: cpu_usage = ((user time)+(sys time))/(real time)

1  前言出于性能方面的考虑,有的时候,我们希望知道CPU的使用率为多少,进而判断此CPU的负载情况和对于当前运行环境是否足够“胜任”.本文将介绍一种计算CPU占有率的方法以及其实现原理. 2  移植算法2.1 算法简介此算法是基于操作系统的,理论上不限于任何操作系统,只要有任务调度就可以.本文将以FreeRTOST为例来介绍本算法的使用方法.本文所介绍的算法出处为随Cube库一起提供的,它在cube库中的位置如下图所示: 本文将以STM32F4为例,测试环境为STM3240G-EVAL评估板.

计算CPU占用率就是获取系统总的内核时间 用户时间及空闲时间 其中空闲时间就是内核空转 所以内核时间包含空闲时间 然后计算 运行时间 = 内核时间 加 用户时间 减去 空闲时间 间隔时间 =  内核时间 加 用户时间 cpu使用率% = 运行时间 / 间隔时间 ; 无论单个进程cpu占用率还是系统整个cpu占用路 都是如此原理 核心代码就是如下几段 BOOL res = GetSystemTimes( &preidleTime, &prekernelTime, &preuserTi

proc文件系统介绍 /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. /proc目录中有一些以数字命名的目录,它们是进程目录.系统中当前运行的每一个进程在/proc下都对应一个以进程号为目录名的目录/proc/pi

Linux平台Cpu使用率的计算 proc文件系统 /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. /proc目录中有一些以数字命名的目录,它们是进程目录.系统中当前运行的每一个进程在/proc下都对应一个以进程号

转载自:http://blog.csdn.net/pppjob/article/details/4060336 在Linux下,CPU利用率分为用户态,系统态和空闲态,分别表示CPU处于用户态执行的时间,系统内核执行的时间,和空闲系统进程执行的时间,三者之和就是CPU的总时间,当没有用户进程.系统进程等需要执行的时候,CPU就执行系统缺省的空闲进程.从平常的思维方式理解的话,CPU的利用率就是非空闲进程占用时间的比例,即CPU执行非空闲进程的时间 / CPU总的执行时间. 在Linux系统中,C

一般来说对于需要大量cpu计算的进程,当前端压力越大时,CPU利用率越高.但对于I/O网络密集型的进程,即使请求很多,服务器的CPU也不一定很到,这时的服务瓶颈一般是在磁盘的I/O上.比较常见的就是,大文件频繁读写的cpu开销远小于小文件频繁读写的开销.因为在I/O吞吐量一定时,小文件的读写更加频繁,需要更多的cpu来处理I/O的中断. 在Linux/Unix下,CPU利用率分为用户态,系统态和空闲态,分别表示CPU处于用户态执行的时间,系统内核执行的时间,和空闲系统进程执行的时间.平时所说的C

转自:http://blog.csdn.net/pppjob/article/details/4060336 在Linux下,CPU利用率分为用户态,系统态和空闲态,分别表示CPU处于用户态执行的时间,系统内核执行的时间,和空闲系统进程执行的时间,三者之和就是CPU的总时间,当没有用户进程.系统进程等需要执行的时候,CPU就执行系统缺省的空闲进程.从平常的思维方式理解的话,CPU的利用率就是非空闲进程占用时间的比例,即CPU执行非空闲进程的时间 / CPU总的执行时间. 在Linux系统中,CP

在Linux下,CPU利用率分为用户态,系统态和空闲态,分别表示CPU处于用户态执行的时间,系统内核执行的时间,和空闲系统进程执行的时间,三者之和就是CPU的总时间,当没有用户进程.系统进程等需要执行的时候,CPU就执行系统缺省的空闲进程.从平常的思维方式理解的话,CPU的利用率就是非空闲进程占用时间的比例,即CPU执行非空闲进程的时间 / CPU总的执行时间. 在Linux系统中,CPU时间的分配信息保存在/proc/stat文件中,利用率的计算应该从这个文件中获取数据.文件的头几行记录了每个

1. 物理CPU的个数: cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | sort | uniq | wc -l 2. 每个物理CPU的核心数量: cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | uniq 3. 逻辑CPU个数: cat /proc/cpuinfo | grep "processor" | wc -l

作为一个后台开发人员,我想有必要了解这些基础知识.如果本文有不严谨或者疏忽的地方,请指正. cpu与核心 物理核 物理核数量=cpu数(机子上装的cpu的数量)*每个cpu的核心数 虚拟核 所谓的4核8线程,4核指的是物理核心.通过超线程技术,用一个物理核模拟两个虚拟核,每个核两个线程,总数为8线程. 在操作系统看来是8个核,但是实际上是4个物理核. 通过超线程技术可以实现单个物理核实现线程级别的并行计算,但是比不上性能两个物理核. 单核cpu和多核cpu 都是一个cpu,不同的是每个cpu上的

作为一个后台开发人员,我想有必要了解这些基础知识.如果本文有不严谨或者疏忽的地方,请指正. cpu与核心 物理核 物理核数量=cpu数(机子上装的cpu的数量)*每个cpu的核心数 虚拟核 所谓的4核8线程,4核指的是物理核心.通过超线程技术,用一个物理核模拟两个虚拟核,每个核两个线程,总数为8线程. 在操作系统看来是8个核,但是实际上是4个物理核. 通过超线程技术可以实现单个物理核实现线程级别的并行计算,但是比不上性能两个物理核. 单核cpu和多核cpu 都是一个cpu,不同的是每个cpu上的

转自https://www.cnblogs.com/-new/p/7234332.html 一.CPU与核心 物理核 物理核数量=cpu数(机子上装的cpu的数量)*每个cpu的核心数 虚拟核 所谓的4核8线程,4核指的是物理核心.通过超线程技术,用一个物理核模拟两个虚拟核,每个核两个线程,总数为8线程. 在操作系统看来是8个核,但是实际上是4个物理核. 通过超线程技术可以实现单个物理核实现线程级别的并行计算,但是比不上性能两个物理核. 单核cpu和多核cpu 都是一个cpu,不同的是每个cpu

1.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,能找到几个physical id就代表计算机实际有几个CPU. 在linux下可以通过指令 grep ‘physical id’ /proc/cpuinfo | sort -u | wc -l 来查看物理CPU个数. 2.cpu核数:linux的cpu核心总数也可以在/proc/cpuinfo里面通过指令cat /p

Docker使用Linux cgroup来实现资源的限制,对于CPU的限制有两种方法: 1.cpuset CPU Set限定容器使用某个固定的CPU核.使用默认的libcontainer引擎时,可以通过--cpuset来指定进程/docker容器在执行时使用某几个固定的CPU.比如0-3或以逗号分割如0,3,4(0是第一个CPU). 2.cpu.shares    CPU shares是相对权重, 设置为一个正整数,代表所分配的相对CPU资源比.在Docker中,使用默认的libcontaine

环境:没有Agent,只能通过SNMP监控时,需要获取多核CPU的平均使用率. ZABBIX的使用SNMP监控CPU使用率时,由于设备都是多核CPU,监控的都是单独某一核心的使用率,但单独某一核使用率过高触发告警实际意义不大. 所以写了一个"外部检查"查询CPU的每个核心的使用率,然后再计算该设备CPU的总体的一个使用率. cd /usr/local/share/zabbix/externalscripts/ vim /usr/local/share/zabbix/externalsc

V0.1 更新日志: 1.加入平台判断,支持windows与linux 2.自动清屏显示,显示更加直观 ''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''' >>文件: cpu使用率.py >>作者: liu yang >>邮箱: liuyang0001@outlook.com ''''''''''''''''''''''''

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