浅谈Linux下CPU利用率和CPU负载 |
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在Linux/Unix下,CPU利用率(CPU utilization)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CPU利用率是指:CPU执行非系统空闲进程的时间 / CPU总的执行时间。(上述代码中使用的方法为:1 - CPU空闲运行时间/总运行时间 ,与这个计算方法原理上是一样的)
在Linux的内核中,有一个全局变量:Jiffies。 Jiffies代表时间。它的单位随硬件平台的
不同而不同,系统里定义了一个常数HZ----代表每秒种最小时间间隔的数目。这样jiffies的单位就是1/HZ。Intel平台jiffies的单位是1/100秒,这就是系统所能分辨的最小时间间隔了。每个CPU时间片,Jiffies都要加1。 CPU的利用率就是用执行用户态+系统态的Jiffies除以总的Jifffies来表示。
那么,还有一个经常容易与CPU利用率(CPU utilization)混淆的词 -- CPU负载(CPU load)。CPU负载取决于CPU队列长度而不是CPU利用率,因为一个主机负载过重时,它的CPU利用率会接近100%,从而无法准确反应负载状况,而使用CPU队列长度则可以很直接反应CPU的负载量。比如说两个系统,其中一个系统有3个进程在队列中,而另一台有6个进程在队列,如果使用CPU利用率表示负载水平,他们可能都是接近100%,而使用CPU队列长度他们的负载量完全不同。
我们如何理解CPU负载?一只单核的处理器可以形象得比喻成一条单车道!那么:
*** 0.00 表示目前桥面上没有任何的车流。 实际上这种情况与 0.00 和 1.00 之间是相同的,总而言之很通畅,过往的车辆可以丝毫不用等待的通过。 *** 1.00 表示刚好是在这座桥的承受范围内。 这种情况不算糟糕,只是车流会有些堵,不过这种情况可能会造成交通越来越慢。 *** 超过 1.00,那么说明这座桥已经超出负荷,交通严重的拥堵。 那么情况有多糟糕? 例如 2.00 的情况说明车流已经超出了桥所能承受的一倍,那么将有多余过桥一倍的车辆正在焦急的等待。3.00 的话情况就更不妙了,说明这座桥基本上已经快承受不了,还有超出桥负载两倍多的车辆正在等待。
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实际上,这些问题感觉很诡异,但是经过我一番学习之后,发现,答案其实很简单。 首先,为啥a.out和b.out显示的CPU利用率不一样?在我问我们老师Nicholas Mc Guire的邮件上,他回复“cpu utilization is a per cpu value of how much time the CPU is spending with process X” 也就是说CPU利用率是一个程序占用一个CPU处理器多少时间的百分比值!(他说的是某个进程占有的CPU利用率,如top上显示的!而我想要算的是总的的CPU利用率,但是他提到了process X !也就是说,如上面的双处理器的负载满额的情况是 2.00,我的机器是双核,所以,这里a.out和b.out算得分别是两个CPU核心上的利用率!) 而经过一段时间后,a.out和b.out显示的值都会很接近!因为,双核的计算任务不可能相差很大的! 如某一时间,a.out显示如下: [cpp] view plain copy [15:50.31] dbg: Average CPU time is 13.2 [15:50.33] dbg: Average CPU time is 13.2 此时b.out显示如下:
[cpp] view plain copy [15:50.31] dbg: Average CPU time is 13.0 [15:50.33] dbg: Average CPU time is 13.0 而,此时top结果: [cpp] view plain copy long@long-Ubuntu:~$ top top - 15:40:31 up 7:01, 6 users, load average: 2.20, 2.40, 2.31 Tasks: 208 total, 1 running, 206 sleeping, 0 stopped, 1 zombie %Cpu(s): 4.0 us, 1.2 sy, 94.9 ni, 0.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st KiB Mem: 2067372 total, 1970184 used, 97188 free, 20812 buffers KiB Swap: 2095100 total, 72400 used, 2022700 free, 449896 cached PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 14944 long 39 19 19668 520 432 S 91.3 0.0 34:07.64 a.out 14952 long 39 19 19668 516 432 S 90.7 0.0 33:54.69 b.out 4597 root 20 0 99396 35m 5620 S 3.3 1.8 27:26.09 Xorg 这个观点可以通过如下方法论证:
如果我把a.out再拷贝两个副本分别叫c.out和d.out,那么top命令下,显示如下所示,a.out和b.out原来分别占90%左右,现在a.out、b.out、c.out和d.out则分别占40%左右,我们可以理解成,原先a.out占用cpu0的90%空闲时间(上文已经提到:因为我们的程序就是设置了极低的优先级,如果有任何计算任务都会打断,而如果没有计算任务,我们的程序就会占用cpu时间,所以占用的都是空间时间),而b.out占用cpu1的90%空闲时间,而现在c.out和a.out平分了cpu0的这90%空闲时间,d.out和b.out平分了cpu1的这90%空闲时间,所以,a.out、b.out、c.out和d.out此时的CPU利用率则分别占40%左右。 [cpp] view plain copy long@long-Ubuntu:~$ top top - 15:53:44 up 7:14, 8 users, load average: 3.76, 3.01, 2.65 Tasks: 213 total, 1 running, 211 sleeping, 0 stopped, 1 zombie %Cpu(s): 21.7 us, 9.5 sy, 68.8 ni, 0.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st KiB Mem: 2067372 total, 1981532 used, 85840 free, 18416 buffers KiB Swap: 2095100 total, 75832 used, 2019268 free, 415140 cached PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 14944 long 39 19 19668 520 432 S 37.5 0.0 45:04.77 a.out 15856 long 39 19 19668 516 432 S 33.2 0.0 0:23.74 d.out 14952 long 39 19 19668 516 432 S 32.8 0.0 44:52.23 b.out 15803 long 39 19 19668 516 432 S 31.5 0.0 0:25.49 c.out 5297 long 20 0 251m 75m 20m S 20.2 3.7 15:53.31 compiz
第五节 Linux提供的一些查看系统信息的工具 使用下面这些命令我们可以查询总的CPU使用率、单独的CPU使用率(对于对称多处理机器SMP)、从你上次启动后的平均CPU使用率等。 4.1 老当益壮的top命令 使用top命令可以动态的查看CPU使用率。它会显示当前内核管理着的任务信息,它还会显示上线时间、负载均值、物理和交换内存使用状况。使用如下: $ top 按Q键推出top。 [cpp] view plain copy long@long-Ubuntu:~$ top top - 14:52:24 up 6:13, 5 users, load average: 1.06, 1.02, 1.24 Tasks: 203 total, 1 running, 201 sleeping, 0 stopped, 1 zombie %Cpu(s): 27.5 us, 5.9 sy, 0.0 ni, 66.2 id, 0.3 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st KiB Mem: 2067372 total, 1808288 used, 259084 free, 41020 buffers KiB Swap: 2095100 total, 55040 used, 2040060 free, 539728 cached PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 5740 long 20 0 110m 27m 14m S 15.2 1.4 3:13.91 gnome-terminal 4597 root 20 0 95000 31m 4848 S 13.9 1.6 25:29.79 Xorg 5297 long 20 0 246m 70m 19m S 10.3 3.5 14:09.52 compiz 4.2 使用"mpstat"命令 使用这个命令,你需要先安装sysstat工具,对于Debian或Ubuntu用户,可以通过apt-get直接安装: $ apt-get install sysstat 使用如下命令查看CPU使用率信息: $ mpstat [cpp] view plain copy long@long-Ubuntu:~$ mpstat Linux 3.7.1 (long-Ubuntu) 2013年03月04日 _i686_ (2 CPU) 14时53分16秒 CPU %usr %nice %sys %iowait %irq %soft %steal %guest %idle 14时53分16秒 all 18.91 4.92 5.15 1.00 0.00 0.04 0.00 0.00 69.99 使用如下命令可以监控单独的CPU使用率信息: $ mpstat -P ALL [cpp] view plain copy long@long-Ubuntu:~$ mpstat -P ALL Linux 3.7.1 (long-Ubuntu) 2013年03月04日 _i686_ (2 CPU) 14时53分53秒 CPU %usr %nice %sys %iowait %irq %soft %steal %guest %idle 14时53分53秒 all 18.91 4.91 5.15 0.99 0.00 0.04 0.00 0.00 70.01 14时53分53秒 0 19.02 4.25 5.19 0.66 0.00 0.00 0.00 0.00 70.88 14时53分53秒 1 18.79 5.57 5.10 1.33 0.00 0.07 0.00 0.00 69.13 4.3 使用"sar"命令 使用sar命令显示CPU使用率的语法如下: $ sar -u 2 5 ( sar [ 选项 ] [ [ ] ]) 这条命令会显示2秒内的CPU使用率,总共显示5次。 [cpp] view plain copy long@long-Ubuntu:~$ sar -u 2 5 Linux 3.7.1 (long-Ubuntu) 2013年03月04日 _i686_ (2 CPU) 14时54分22秒 CPU %user %nice %system %iowait %steal %idle 14时54分24秒 all 5.51 0.00 1.50 1.00 0.00 91.98 14时54分26秒 all 4.52 0.00 1.26 0.00 0.00 94.22 14时54分28秒 all 4.02 0.00 1.76 0.00 0.00 94.22 14时54分30秒 all 4.77 0.00 1.51 3.77 0.00 89.95 14时54分32秒 all 3.77 0.00 1.51 0.00 0.00 94.72 平均时间: all 4.52 0.00 1.51 0.95 0.00 93.02 4.4 使用"iostat"命令 "iostat"命令可以用来查询从系统启动以来的是CPU平均使用率以及设备或者分区的I/O状况: $ iostat [cpp] view plain copy long@long-Ubuntu:~$ iostat Linux 3.7.1 (long-Ubuntu) 2013年03月04日 _i686_ (2 CPU) avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle 18.89 4.90 5.18 0.99 0.00 70.04 Device: tps kB_read/s kB_wrtn/s kB_read kB_wrtn sda 6.75 67.08 58.24 1512659 1313268 4.5 GUI Tools 一些有图形界面的工具 KDE桌面环境有一些系统监控器一类的工具可以用来监控CPU使用率甚至更多的系统信息(比如说CPU负载状况、物理内存以及交换分区的数据占用信息),你还可以使用它来杀死一些进程。 下表总结了若干Linux下的工具: 工具 简单介绍 top 查看进程活动状态以及一些系统状况 vmstat 查看系统状态、硬件和系统信息等 iostat 查看CPU 负载,硬盘状况 sar 综合工具,查看系统状况 mpstat 查看多处理器状况 netstat 查看网络状况 iptraf 实时网络状况监测 tcpdump 抓取网络数据包,详细分析 mpstat 查看多处理器状况 tcptrace 数据包分析工具 netperf 网络带宽工具 dstat 综合工具,综合了 vmstat, iostat, ifstat, netstat 等多个信息 【注】: [1] http://server.51cto.com/sCollege-188250.htm [2] http://en.wikipedia.org/wiki/Load_%28computing%29 [3] http://www.linuxjournal.com/article/9001 [4] http://blog.scoutapp.com/articles/2009/07/31/understanding-load-averages [5] http://blog.csdn.net/longerzone/article/details/8628756 ([4]的中文翻译版) [6] http://www.jb51.net/LINUXjishu/34607.html |
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