linux下如何查看多核负载情况【转】
最近服务器负载超荷,CPU的单个荷使用率到了百分之八九十,内存占用超大,让给检测性能,不给源码,只给一个+ -g编译生成的执行文件,Fuck!!!
1, 在linux下载了valgrind,使用valgrind 命令分别对内存使用 及 suricata kill 完后,去初始化结束进程后的内存泄漏中,和源码相关的泄露大数据块进行了研究定位;
2,观察了 /proc/ 下对应的进程号 的内存使用,各线程栈使用,全局变量和静态变量的使用 进行了简要分析;(具体情况参照之前转载的文章)
3,当然做上部分工作前,分析了top -1 ,及看主进程中各线程中的运行情况;看了各核的使用情况;
linux下如何查看多核负载情况
1. Linux下,如何看每个CPU的使用率:
#top -d 1
(此时会显示以1s的频率刷新系统负载显示,可以看到总的CPU的负载情况,以及占CPU最高的进程id,进程名字等信息)
(切换按下数字1,则可以在显示多个CPU和总CPU中切换)
之后按下数字1. 则显示多个CPU (top后按1也一样)
Cpu0 : 1.0%us, 3.0%sy, 0.0%ni, 96.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
Cpu1 : 0.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni,100.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
这里对us,sy,ni,id,wa,hi,si,st进行分别说明:
us 列显示了用户模式下所花费 CPU 时间的百分比。us的值比较高时,说明用户进程消耗的cpu时间多,但是如果长期大于50%,需要考虑优化用户的程序。
sy 列显示了内核进程所花费的cpu时间的百分比。这里us + sy的参考值为80%,如果us+sy 大于 80%说明可能存在CPU不足。
ni 列显示了用户进程空间内改变过优先级的进程占用CPU百分比。
id 列显示了cpu处在空闲状态的时间百分比。
wa 列显示了IO等待所占用的CPU时间的百分比。这里wa的参考值为30%,如果wa超过30%,说明IO等待严重,这可能是磁盘大量随机访问造成的,也可能磁盘或者磁盘访问控制器的带宽瓶颈造成的(主要是块操作)。
hi
si
st
2. 在Linux下,如何确认是多核或多CPU:
#cat /proc/cpuinfo
如果有多个类似以下的项目,则为多核或多CPU:
processor : 0
......
processor : 1
3. 如何察看某个进程在哪个CPU上运行:
#top -d 1
之后按下f.进入top Current Fields设置页面:
选中:j: P = Last used cpu (SMP)
则多了一项:P 显示此进程使用哪个CPU。
Sam经过试验发现:同一个进程,在不同时刻,会使用不同CPU Core.这应该是Linux Kernel SMP处理的。
4. 配置Linux Kernel使之支持多Core:
内核配置期间必须启用 CONFIG_SMP 选项,以使内核感知 SMP。
Processor type and features ---> Symmetric multi-processing support
察看当前Linux Kernel是否支持(或者使用)SMP
#uname -a
5. Kernel 2.6的SMP负载平衡:
在 SMP 系统中创建任务时,这些任务都被放到一个给定的 CPU 运行队列中。通常来说,我们无法知道一个任务何时是短期存在的,何时需要长期运行。因此,最初任务到 CPU 的分配可能并不理想。
为了在 CPU 之间维护任务负载的均衡,任务可以重新进行分发:将任务从负载重的 CPU 上移动到负载轻的 CPU 上。Linux 2.6 版本的调度器使用负载均衡(load balancing) 提供了这种功能。每隔 200ms,处理器都会检查 CPU 的负载是否不均衡;如果不均衡,处理器就会在 CPU 之间进行一次任务均衡操作。
这个过程的一点负面影响是新 CPU 的缓存对于迁移过来的任务来说是冷的(需要将数据读入缓存中)。
记住 CPU 缓存是一个本地(片上)内存,提供了比系统内存更快的访问能力。如果一个任务是在某个 CPU 上执行的,与这个任务有关的数据都会被放到这个 CPU 的本地缓存中,这就称为热的。如果对于某个任务来说,CPU 的本地缓存中没有任何数据,那么这个缓存就称为冷的。
不幸的是,保持 CPU 繁忙会出现 CPU 缓存对于迁移过来的任务为冷的情况。
6. 应用程序如何利用多Core :
开发人员可将可并行的代码写入线程,而这些线程会被SMP操作系统安排并发运行。
另外,Sam设想,对于必须顺序执行的代码。可以将其分为多个节点,每个节点为一个thread.并在节点间放置channel.节点间形如流水线。这样也可以大大增强CPU利用率。
例如:
游戏可以分为3个节点。
1.接受外部信息,声称数据 (1ms)
2.利用数据,物理运算(3ms)
3.将物理运算的结果展示出来。(2ms)
如果线性编程,整个流程需要6ms.
但如果将每个节点作为一个thread。但thread间又同步执行。则整个流程只需要3ms.
本文来自CSDN博客,转载请标明出处:http://blog.csdn.net/chenggong2dm/archive/2011/01/12/6131052.aspx
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