CPU时间即反映CPU全速工作时完成该进程所花费的时间 cpu时间计算CPU TIME = (# of CPU Clock Cycles) x Clock Period     // “#” 表示消耗的CPU时钟周期个数 = (# of CPU Clock Cycles)/(Clock Frequency)   cpu时间计算 = (#个cpu时钟周期) X 电子脉冲时钟周期  (类似于晶振产生的脉冲,而频率就是单位时间产生脉冲数量 = 1/单个脉冲时钟周期占用时间)              

目录(?)[-] proc文件系统 proccpuinfo文件 procstat文件 procpidstat文件 procpidtasktidstat文件 系统中有关进程cpu使用率的常用命令 ps 命令 top命令 单核情况下Cpu使用率的计算 基本思想 总的Cpu使用率计算 计算方法 某一进程Cpu使用率的计算 计算方法 实验数据 某一线程Cpu使用率的计算 计算方法 实验数据 多核情况下cpu使用率的计算 实验一 描述 数据一 数据二 实验二 描述 数据一 数据二 主要问题 Java 系统

首先关于在python中单线程,多线程,多进程对cpu的利用率实测如下: 单线程,多线程,多进程测试代码使用死循环. 1)单线程: 2)多线程: 3)多进程: 查看cpu使用效率: 开始观察分别执行时候cpu的使用效率: 1)单线程执行的时候: 2)多线程执行的时候: 3)多进程执行的时候: 总结: 1)单进程单线程时,对于双核CPU的利用率只能利用一个核,没有充分利用两个核. 2)单进程多线程时,对于双核CPU的来说,虽然两个核都用到的,不过很明显没有充分利用两个核,这里要说一个GIL(全局解

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为目录名的目录/proc/pid,

转载自 Linux中通过/proc/stat等文件计算Cpu使用率 http://www.blogjava.net/fjzag/articles/317773.html 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

     CPU 使用率衡量的是程序运行占用的CPU 百分比.Linux 的CPU 使用率信息可以通过/proc/stat 文件计算得到. 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

摘要: 1.以动态图形式计算一个简单的加法 2.cpu和gpu计算力比较(包括如何指定cpu和gpu) 3.关于gpu版本的tensorflow安装问题,可以参考另一篇博文:https://www.cnblogs.com/liuhuacai/p/11684666.html 正文: 1.在tensorflow中计算3.+4. ##1.创建输入张量 a = tf.constant(2.) b = tf.constant(4.) ##2.计算结果 print('a+b=',a+b) 输出:a+b= t

Java 系统性能分析 命令 1. cpu分析 top , pidstat(sysstat) pid -p PID -t 1 10 vmstat 1 CPU上下文切换.运行队列.利用率 ps Hh -eo tid pcpu 查看具体线程的CPU消耗 sar 来查看一定世界范围内以及历史的cpu消耗情况信息 查看java线程信息 jstack pid | grep 'nid=0x9999' 2. cs sy消耗比较高 上下文切换性能偏高, jstack -l pid, 查看on object mo

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

->使用free命令查看内存使用情况: 1.echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches 2.free 或者使用cat /proc/yourpid/status 来查看对应pid的内存占用(VmRSS为当前值,VmHWM为峰值) (注:linux下的malloc申请100mb内存,并不会马上得到100mb,只会预分配一部分,用到时才另外分配) ->使用top -n 1查看进程的CPU占用情况. 或者使用以下方法计算: FILE *fp = fopen("/

http://www.manew.com/thread-110502-1-1.html 随着游戏玩法的增强,计算的多量化,我们的CPU并不足以迅速的处理这些问题,而Unity给我们开放了一个接口,我们需要用它来处理大量的运算: 我们可以把大量的处理运算的逻辑放入这个Shader中,用GPU的并行能力来计算,这里简单的说一说他的使用方式和如何把参数传入和传出.让我们像一个方法一样调用. 首先:在Unity中我们可以创建一个ComputeShader: <ignore_js_op>  打开之后会发

有了这么好的工具,我们还需要自己造轮子么? 两种情况,如果有复杂的监控需求,而且愿意花时间学习,我们可以使用nmon:但如果监控需求特殊比如说还要监控单个进程的情况,这时候就需要自己动手实现了.自己动手实现的好处就是灵活.. 性能监控包含哪些内容呢?对于服务器整体性能,应该涵盖整体的cpu.内存.磁盘io.网络流量:对于单进程性能,同样有cpu.内存,这里需要注意的一个指标就是单进程的句柄数,关于句柄的说明,具体可以去谷歌:很多程序存在内存泄漏的问题就是由于句柄数不断上涨导致的 下面我们就来介绍

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

在日常运维工作中,我们经常需要了解服务器上的系统资源的使用情况,要清楚知道一些重要进程所占的资源比例.这就需要熟练掌握下面几个命令的使用: 1)查看占用CPU最高的5个进程 # ps aux | sort -k3rn | head -5 或者 # top (然后按下P,注意大写,CPU使用率降序) 2)查看占用内存最高的5个进程 # ps aux | sort -k4rn | head -5 或者 # top (然后按下M,注意大写,内存使用率降序) 3)查看所有信息使用命令 # ps aux

前言介绍 协程 ,又称为微线程,它是实现多任务的另一种方式,只不过是比线程更小的执行单元.因为它自带CPU的上下文,这样只要在合适的时机,我们可以把一个协程切换到另一个协程.通俗的理解: 在一个线程中的某个函数中,我们可以在任何地方保存当前函数的一些临时变量等信息,然后切换到另外一个函数中执行,注意不是通过调用函数的方式做到的 ,并且切换的次数以及什么时候再切换到原来的函数都由开发者自己确定. 协程与线程的差异: 在实现多任务时, 线程切换从系统层面远不止保存和恢复CPU上下文这么简单.操作系统

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

SIP的第四期结束了,因为控制策略的丰富,早先的的压力测试结果已经无法反映在高并发和高压力下SIP的运行状况,因此需要重新作压力测试.跟在测试人员后面做了快一周的压力测试,压力测试的报告也正式出炉,本来也就算是告一段落,但第二天测试人员说要修改报告,由于这次作压力测试的同学是第一次作,有一个指标没有注意,因此需要修改几个测试结果.那个没有注意的指标就是load average,他和我一样开始只是注意了CPU,内存的使用状况,而没有太注意这个指标,这个指标与他们通常的限制(10左右)有差别.重新测

来源:http://www.cnblogs.com/haifg/p/3217699.html   最近项目需要监控服务器cpu的利用率,并做成动态图.在网上查找了一些资料,最终选择了HighChartS来做动态图. HIghChartS官网:http://www.highcharts.com/ HighCharts Demo:http://www.highcharts.com/demo/ 项目中参考的Demo:http://www.highcharts.com/demo/dynamic-upda

转自:https://blog.csdn.net/Alisa_xf/article/details/71430406 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Li

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