正如大家所知道的那样,多核多cpu越来越普遍了,而且编写多线程程序也是件很简单的事情.在Windows下面,调用CreateThread函数一次就能够以你想要的函数地址新建一个子线程运行.然后,事情确实你发现创建多线程根本没有让程序快多少,也没有提高多少cpu利用率,甚至可能让cpu利用率下降.唯一能够确定的是多线程能够避免界面假死.为什么会是这样的了.本文将举一些例子和讲述一些原因. 首先,我来讲一下多处理的一些知识.如下图所示,  多处理器系统也只有一个待运行的线程队列,内存中也只有一个操作

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

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

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

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

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

程序控制工作方式:输入/输出完全由CPU控制,整个I/O过程中CPU必须等待其完成,因此对CPU的能力限制很大,利用率较低 程序中断工作方式:CPU不再定期查询I/O系统状态,而是当需要I/O处理时再通知CPU,从而解决了CPU低效等待的缺陷 DMA工作方式:它是通过使用DMA控制器来控制和管理数据传送,CPU的利用率大大提高 I/O通道技术:将CPU从I/O操作中完全脱离出来,由专门的通道机来完成I/O的处理与控制工作

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

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

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

Oracle数据库经常会遇到CPU利用率很高的情况,这种时候大都是数据库中存在着严重性能低下的SQL语句,这种SQL语句大大的消耗了CPU资源,导致整个系统性能低下.当然,引起严重性能低下的SQL语句的原因是多方面的,具体的原因要具体的来分析,下面通过一个实际的案例来说明如何来诊断和解决CPU利用率高的这类问题. 数据库:Oracle9.2.0.4 问题描述:现场工程师汇报数据库非常慢,几乎所有应用操作均无法正常进行. 首先登陆主机,执行top发现CPU资源几乎消耗殆尽,存在很多占用CPU很高的

CPU利用率,是对一个时间段内CPU使用状况的统计,通过这个指标可以看出在某一个时间段内CPU被占用的情况,如果CPU被占用时间很高,那么就需要考虑CPU是否已经处于超负荷运作,长期超负荷运作对于机器本身来说是一种损害,因此必须将CPU的利用率控制在一定的比例下,以保证机器的正常运作. Load Average是 CPU的Load,它所包含的信息不是CPU的使用率状况,而是在一段时间内CPU正在处理以及等待CPU处理的进程数之和的统计信息,也就是CPU使用队列的长度的统计信息. 那么CPU利用率

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

1.CPU利用率和负载 CPU利用率显示的是程序在运行期间实时占用的CPU百分比:cpu使用率反映的是当前cpu的繁忙程度,忽高忽低的原因在于占用cpu处理时间的进程可能处于io等待状态但却还未释放进入wait. CPU负载是指某段时间内占用cpu时间的进程和等待cpu时间的进程数,这里等待cpu时间的进程是指等待被唤醒的进程,不包括处于wait状态进程. CPU利用率高,并不意味着CPU的负载大.两者之间没有必然的关系.无论CPU的利用率是高是低,跟后面有多少任务在排队没有必然关系. 举例来说

概述 做压力测试的时候,我们经常会关注两个指标,CPU利用率和CPU负载 Linux中,进程分为三种状态: 阻塞的进程blocked process 可运行的进程runnable process 正在运行的进程running process 当进程处于不可中断时,进程会等待I/O设备的数据或者系统调用:进程处于可运行状态时,它处在一个运行队列中,与其他可运行进程争夺CPU CPU使用率 CPU使用率指的是程序在运行期间实时占用的CPU百分比,这是对一个时间段内CPU使用状况的统计. 通过这个指标

介绍 大型互联网企业的背后,依靠的是成千上万台服务器日夜不停的运转,以支撑其业务的运转.宕机对于互联网企业来说,代价是沉重的,轻则影响用户体验,重则直接影响交易,导致交易下跌,并且给企业声誉造成不可挽回的损失.对于这些机器对应的开发和运维人员来说,即便是每台机器登陆一次,登陆那么多台机器也够呛,何况还需要进行系统指标的检查.因此,依靠人力是不可能完成24小时不间断监控服务器的任务的. 如今,互联网已经深入到人们生活的每个角落,可以想象一下,假如哪一天Google或者Baidu不能搜索,抑或是am

一.背景 1.1 问题描述 近期发现一台SQL Server的CPU利用率很不稳定,发现不定时的飙升到100%,更可怕的是在业务繁忙时,影响了业务调用,失败率明显增加,所以,减低CPU的利用率,是迫切需要解决的问题. CPU升高的原因直观上来说,就是CPU(中央处理器)的负载过高, 中央处理器忙不过来.进一步分析的话,可以从两个角度优化,1.减少单个CPU 的处理时间:2.减少单个任务占有的CPU核数,即一个任务不要分配太多的CPU核数. 1.2 优化的方法 1.表结构的优化,例如索引是否合理.

本节主要内容:top命令统计CPU的利用率 一,问题分析 MySQL在Linux下是多线程的,而且只能将多个线程分布到一个CPU上.因此,使用小型服务器,或者PC SERVER,多个CPU利用率并不高.基本上有1~2个在使用. 本节分享下统计CPU的利用率的方法,供大家学习参考.相关阅读:查看Linux系统资源占用(top.free.uptime)top命令显示内容的详细解释二,shell脚本实现 1.输入 top  -bn1  (b控制输出格式为文本格式,非交互格式) [mysql@jbxue

有一台SQL Server(SQL Server 2014 标准版)服务器中的scheduler_count与cpu_count不一致,如下截图所示: SELECT  cpu_count ,         scheduler_count FROM    sys.dm_os_sys_info; SQL Server中Scheduler数量应该与逻辑CPU的核数一致,而sys.dm_os_sys_info中的scheduler_count 为8,少于cpu_count的12个数量,那么很有可能,有

CPU时间片 为了提高程序执行效率,大家在很多应用中都采用了多线程模式,这样可以将原来的序列化执行变为并行执行,任务的分解以及并行执行能够极大地提高程序的运行效率. 但这都是代码级别的表现,而硬件是如何支持的呢? 那就要靠CPU的时间片模式来说明这一切. 程序的任何指令的执行往往都会要竞争CPU这个最宝贵的资源,不论你的程序分成了多少个线程去执行不同的任务,他们都必须排队等待获取这个资源来计算和处理命令. 先看看单CPU的情况.下面两图描述了时间片模式和非时间片模式下的线程执行的情况: 图1非时