CentOS下如何查看每个CPU的使用率
本篇内容介绍了“CentOS下如何查看每个CPU的使用率”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
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1. Linux下,如何看每个CPU的使用率:
#top -M
之后按下数字1. (或者top之后按1也一样)则显示多个CPU 的信息,和内存信息:
[root@testpc ~]# top -M
top - 15:38:40 up 2 days, 2:05, 2 users, load average: 0.00, 0.00, 0.00
Tasks: 138 total, 1 running, 137 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
Cpu0 : 0.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni,100.0%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
Cpu2 : 0.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni,100.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
Cpu3 : 0.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni,100.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
Mem: 3725.047M total, 263.312M used, 3461.734M free, 45.711M buffers
Swap: 8095.992M total, 0.000k used, 8095.992M free, 55.977M cached
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
1 root 20 0 19228 1512 1224 S 0.0 0.0 0:00.61 init
2 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:00.00 kthreadd
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.
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