本文转载自CPU使用率原理及计算方式 CPU:超线程和多核 超线程(Hyper-Threading ) 超线程是Intel最早提出一项技术,最早出现在2002年的Pentium4上.单个采用超线程的CPU对于操作系统来说就像有两个逻辑CPU,为此P4处理器需要多加入一个Logical CPU Pointer(逻辑处理单元). 虽然采用超线程技术能同时执行两个线程,但它并不像两个真正的CPU那样,每个CPU都具有独立的资源.当两个线程都同时需要某一个资源时,其中一个要暂时停止,并让出资源,直到这些

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

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

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)              

目前深度学习应用广发, 其中 AI 推理的在线服务是其中一个重要的可落地的应用场景.本文将为大家介绍使用函数计算部署深度学习 AI 推理的最佳实践,  其中包括使用 FUN 工具一键部署安装第三方依赖.一键部署.本地调试以及压测评估, 全方位展现函数计算的开发敏捷特性.自动弹性伸缩能力.免运维和完善的监控设施. 1.1 DEMO 概述 通过上传一个猫或者狗的照片, 识别出这个照片里面的动物是猫还是狗 DEMO 示例效果入口: http://sz.mofangdegisn.cn DEMO 示例工程

前言概述 本文介绍了使用函数计算部署深度学习 AI 推理的最佳实践, 其中包括使用 FUN 工具一键部署安装第三方依赖.一键部署.本地调试以及压测评估, 全方位展现函数计算的开发敏捷特性.自动弹性伸缩能力.免运维和完善的监控设施. 1.1 DEMO 概述 通过上传一个猫或者狗的照片, 识别出这个照片里面的动物是猫还是狗 DEMO 示例效果入口: http://sz.mofangdegisn.cn DEMO 示例工程地址: https://github.com/awesome-fc/cat-dog

一.vmstat1.命令示例#vmstat 5每5秒输出一次 2.输出详解procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu------ r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 0 0 168 2226204 538428 11535444 0 0 1 30 0 0 7 1 91 1 0 1 0 168 2210472 5

Power8伴随云计算横空出世 自从IBM将并不赚钱的x86服务器业务转手给联想之后,从此IBM便开始了硬件转型的新里程碑.伴随此事继续发酵的还有Power System Linux落户北京,从此IBM硬件开放之路的步伐越迈越大.最鼓舞人心的要数OpenPower联盟推出的Power8芯片全面开放这一消息,大家纷纷猜测蓝色巨人真的能放下身段?下面我带领大家一起见证Power8芯片的巨变. 一.Power8开放意义深远 IBM或许是从ARM开放处理器使用许可,在移动领域取得成功中得到启示,Open

http://ilinuxkernel.com/?cat=4 Linux CPU占用率原理与精确度分析1  CPU占用率计算原理在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. 下面是top显示的值1.1%us,  1.6%sy,  0.0%ni, 97.2%id,  0.0%wa,  0.0%hi,  0.1%si,  0.0%st      us: User time         用

Linux下如何查看高CPU占用率线程 LINUX CPU利用率计算 转 http://www.cnblogs.com/lidabo/p/4738113.html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

我们在搞性能测试的时候,对后台服务器的CPU利用率监控是一个常用的手段.服务器的CPU利用率高,则表明服务器很繁忙.如果前台响应时间越来越大,而后台CPU利用率始终上不去,说明在某个地方有瓶颈了,系统需要调优.这个是即使不懂技术的人都容易理解的事情. 上面理解对吗?我个人觉得不十分准确.这个要看后台你测试的进程是什么类型的.如果是计算密集型的进程,当前端压力越来越大的时候,很容易把CPU利用率打上去.但是如果是I/O网络密集型的进程,即使客户端的请求越来越多,但是服务器CPU不一定能上去,这个是

去年看过一篇<ThreadPoolExecutor详解>大致讲了ThreadPoolExecutor内部的代码实现. 总结一下,主要有以下四点: 当有任务提交的时候,会创建核心线程去执行任务(即使有核心线程空闲仍会创建):当核心线程数达到corePoolSize时,后续提交的都会进BlockingQueue中排队:当BlockingQueue满了(offer失败),就会创建临时线程(临时线程空闲超过一定时间后,会被销毁):当线程总数达到maximumPoolSize时,后续提交的任务都会被Re

网络内容总结(感谢原创) 1.前言简介 一.影响Linux服务器性能的因素   1. 操作系统级         性能调优是找出系统瓶颈并消除这些瓶颈的过程. 很多系统管理员认为性能调优仅仅是调整一下内核的参数即可解决问题, 事实上情况并不是这样. 性能调优是实现操作系统的各个子系统之间的平衡性,这些子系统包括: Ø       CPU Ø       内存 Ø       磁盘I/O带宽 Ø       网络I/O带宽 子系统之间相互依存,任何一个子系统的负载过度都能导致其他子系统出现问题,例

我们在搞性能测试的时候,对后台服务器的CPU利用率监控是一个常用的手段.服务器的CPU利用率高,则表明服务器很繁忙.如果前台响应时间越来越大,而后台CPU利用率始终上不去,说明在某个地方有瓶颈了,系统需要调优.这个是即使不懂技术的人都容易理解的事情. 上面理解对吗?我个人觉得不十分准确.这个要看后台你测试的进程是什么类型的.如果是计算密集型的进程,当前端压力越来越大的时候,很容易把CPU利用率打上去.但是如果是I/O网络密集型的进程,即使客户端的请求越来越多,但是服务器CPU不一定能上去,这个是

前言 随着计算机技术和 Internet 的日新月异,视频点播技术因其良好的人机交互性和流媒体传输技术倍受教育.娱乐等行业青睐,而在当前, 云计算平台厂商的产品线不断成熟完善, 如果想要搭建视频点播类应用,告别刀耕火种, 直接上云会扫清硬件采购. 技术等各种障碍,以阿里云为例: 这是一个非常典型的解决方案, 对象存储 OSS 可以支持海量视频存储,采集上传的视频被转码以适配各种终端,CDN 加速终端设备播放视频的速度.此外还有一些内容安全审查需求, 比如鉴黄.鉴恐等. 而在视频点播解决方案中,视

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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

作者:詹雪娇,腾讯云容器产品经理,目前主要负责腾讯云集群运维中心的产品工作. 张鹏,腾讯云容器产品工程师,拥有多年云原生项目开发落地经验.目前主要负责腾讯云TKE集群和运维中心开发工作. 引言 降本增效从云计算发展至今一直都是企业上云最核心的关注点,无论是在线业务还是大数据.AI业务,都非常依赖算力的消耗,成本问题都是企业上云进行决策的核心因素. 从云计算本身来看,单纯把业务从 IDC 搬迁上云不修改任何业务架构,提高计算资源利用率需要非常大的运维成本和人力成本投入到改造业务适配弹性伸缩和业务可

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

Consolidate multiple tasks or operations into a single computational unit. This pattern can increase compute resource utilization, and reduce the costs and management overhead associated with performing compute processing in cloud-hosted applications

什么是计算限制的异步操作,当线程在要使用CPU进行计算的时候,那么就叫计算限制. 而对应的IO限制就是线程交给IO设备(键鼠,网络,文件等). 第25章线程基础讲了用专用的线程进行计算限制的操作,但是创建专用线程开销大,而且太多的线程也浪费内存资源,那么本章就讨论一种更好的方法,即线程池技术. CLR线程池 CLR包含了代码来管理它自己的线程池.线程池是应用程序能使用的线程集合,每个CLR一个线程池,这个线程池由CLR上所有的AppDomain共享. CLR初始化时线程池中没有线程. 在线程池内