linux线程cpu使用率

⑴ linux cpu使用率过高排查

方法一

第一步：使用

top命令，然后按shift+p按照CPU排序

找到占用CPU过高的进程的pid

第二步：使用

top -H -p [进程id]

找到进程中消耗资源最高的线程的id

第三步：使用

echo 'obase=16;[线程id]' | bc或者printf "%x " [线程id]

将线程id转换为16进制（字母要小写）

bc是linux的计算器命令

第四步：执行

jstack [进程id] |grep -A 10 [线程id的16进制]”

查看线程状态信息

方法二

第一步：使用

top命令，然后按shift+p按照CPU排序

找到占用CPU过高的进程

第二步：使用

ps -mp pid -o THREAD,tid,time | sort -rn

获取线程信息，并找到占用CPU高的线程

第三步：使用

echo 'obase=16;[线程id]' | bc或者printf "%x " [线程id]

将需要的线程ID转换为16进制格式

第四步：使用

jstack pid |grep tid -A 30 [线程id的16进制]

打印线程的堆栈信息

案例分析

场景描述

生产环境下JAVA进程高CPU占用故障排查

解决过程

1、根据top命令，发现PID为2633的Java进程占用CPU高达300%，出现故障。

2、找到该进程后，如何定位具体线程或代码呢，首先显示线程列表,并按照CPU占用高的线程排序：

显示结果如下：

化主动为被动的方式，一方面减轻了运维工程师的工作，另一方面也减小了运维漏看或者忽略告警的情况发生。

⑵ linux查看进程cpu占用率linux查看进程cpu

如何查看linux系统cpu大小？

一、查看cpu总个数方法：

1、首先执行top命令。

2、在top命令的显示界面，按数字键1，即可查看到当前系统中的总cpu数。

二、查看总内存的方法：

1、free命令主要用于显示内存数量。

2、一般使用free命令的-h参数，更人性化的显示。一、查看cpu总个数方法：

1、首先执行top命令。

2、在top命令的显示界面，按数字键1，即可查看到当前系统中的总cpu数。二、查看总内存的方法：

1、free命令主要用于显示内存数量。

2、一般使用free命令的-h参数，更人性化的显示。

linux下如何用命令查看CPU架构？

获得CPU的详细信息#cat/proc/cpuinfocat/proc/cpuinfo中的信息processor逻辑处理器的id。physicalid物理封装的处理器的id。coreid每个核心的id。cpucores位于相同物理封装的处理器中的内核数量。siblings位于相同物理封装的处理器中的逻辑处理器的数量。

linux查看每个cpu使用率？

用top命令可实现

top命令是Linux下常用的性能分析工具，能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况，类似于Windows的任务管理器。

运行top命令后，CPU使用状态会以全屏的方式显示，并且会处在对话的模式--用基于top的命令，可以控制显示方式等等。退出top的命令为q（在top运行中敲q键一次）。

linux查看cpu个数命令？

我的：Linux查看cpu个数，可以分成几种信息：

1.查看CPU型号

cat/proc/cpuinfo|grepmodelname|uniq

比如IntelXeonCPUE5-2690v4代表英特尔至强处理器。

2.查看CPU物理个数：

cat/proc/cpuinfo|grepphysicalid|sort|uniq|wc-l

比如2就代表两颗物理CPU。

3.查看单个CPU的物理核数：

cat/proc/cpuinfo|grepcpucores|uniq

比如14

就代表一颗物理CPU有14核

查看单颗CPU的逻辑核数：

cat/proc/cpuinfo|grepsiblings|uniq

比如是28

如果siblings的数量是cpucores的两倍，证明CPU支持超线程并且开启了超线程技术。

4.查看CPU总的逻辑核数：

cat/proc/cpuinfo|grepprocessor|wc-l

比如56

就代表总的逻辑核心数56。

linux有什么命令可以查看CPU是几通道内存的？

top命令能显示系统内存。

目前常用的Linux下查看内容的专用工具是free命令。

下面是对内存查看free命令输出内容的解释：

total：总计物理内存的大小。

used：已使用多大。

free：可用有多少。

Shared：多个进程共享的内存总额。

Buffers/cached：磁盘缓存的大小。

⑶ 【linux服务器】线程数应该如何设置512是否合理

Web-Server和Service配置中涉及的工作线程数设置，是系统性能优化的关键。经验丰富的架构师会根据业务特性，将工作线程数设置为CPU核数的2倍至32倍不等。设置工作线程数时需权衡，线程数并非越大越好。服务器CPU核数有限，线程数过多会导致资源冲突，降低性能。此外，频繁的线程切换同样消耗性能。调用sleep()函数时，线程会释放CPU资源，让给其他需资源的线程使用。阻塞调用，如网络编程中的阻塞accept()和recv()，在等待过程中也会让出CPU。单核CPU下，设置多线程能通过任务清晰划分、互补执行而提高并发性能，但需避免资源争抢。如循环自增任务，线程增加不会提升并发性能。在大多数情况下，多线程编码能提高效率和可读性。常见的服务线程模型有两种：第一种，通过任务队列解耦IO线程与工作线程，第二种为纯异步模型。模型选择需考虑性能、可读性和复杂度。第一类模型适用于大多数场景，通过增加Worker线程数提升并发能力。第二类模型适用于性能要求极高，但需注意编程复杂性和资源利用。了解不同模型，有助于优化服务并发性能。工作线程处理流程包含多个步骤，其中部分步骤需占用CPU进行本地计算，其他步骤则处于等待状态。通过量化分析，可统计计算与等待时间的比例，合理设置工作线程数。在单核服务器上，设置为2个工作线程可充分利用CPU资源。在多核服务器上，设置为2N个工作线程可最大化CPU利用率。非CPU密集型业务，瓶颈通常在于数据库访问或RPC调用，设置几十至几百个工作线程可提升吞吐量。根据业务特性合理设置工作线程数，可显著优化系统性能。

⑷ Linux内核：进程管理——CPU使用率原理及计算方式

超线程（Hyper-Threading）是一项由Intel最早引入的CPU技术，最早在2002年的Pentium4处理器上应用。使用超线程技术的单个CPU对操作系统而言仿佛有两颗逻辑CPU。每个逻辑CPU都有一个Logical CPU Pointer（逻辑处理单元），这使得单个物理CPU能够同时执行两个线程，但其性能并非等于两颗独立CPU的性能之和。当两个线程同时需要同一资源时，其中一个线程需要暂时停止让出资源，待资源闲置后才能继续运行。因此，超线程技术下的性能受限于共享资源的使用情况。

另一方面，多核（multi-cores）CPU技术则更为直接。它通过在单个CPU芯片上集成多颗真正的中央处理单元（CPU），实现了同时执行多个线程的能力。相较于超线程，多核技术提供了更加独立的资源分配和执行环境，使得性能提升更为显著。若一台机器配备了一个插槽（socket），并插有一块拥有四个核（core）的CPU，同时应用了超线程技术，则总共可以看作有八个逻辑核在运行。

在理解CPU使用率的计算方法之前，有必要先了解CPU使用率的定义。它指的是某个进程在一段时间内占用的CPU时间占总CPU时间的百分比。例如，如果一个开启多线程的进程在1秒内占用CPU0 0.6秒，占用CPU1 0.9秒，那么它的CPU使用率就是150%。此定义有助于解释，当一个拥有八个逻辑核心的CPU执行一个占用全部逻辑核心的程序时，其CPU使用率会达到800%的原因。

实现CPU使用率统计程序的关键在于准确计算进程在一段时间内占用的CPU时间。这可以通过读取/proc/pid/stat文件中的utime和stime项来实现。utime表示进程自启动以来执行用户代码态占用的时间，而stime则表示执行内核态代码占用的时间，二者均以clock tick为单位。clock tick是时间单位，其值可通过sysconf(_SC_CLK_TCK)函数获取，即每秒的clock tick数量。通过每两秒采样一次/proc/pid/stat文件，并计算utime和stime的差值，再除以总的CPU时间（即两秒乘以sysconf(_SC_CLK_TCK)），可以得到某个进程在两秒内的CPU使用率。

为了验证上述算法的正确性，可以编写一个简单的程序，以每两秒为周期采样进程的CPU使用率。例如，运行前面提到的cputest程序，并使用自行编写的cpumon程序实时监控进程867的CPU使用率。在实际运行中，使用率将略低于800%，这可以理解为cpumon程序本身也会消耗一部分CPU资源。

在深入学习Linux内核技术时，了解CPU使用率的计算方法对于优化系统性能和理解多线程、多核CPU的运行机制至关重要。通过掌握这些知识，可以更好地配置系统资源，提升应用程序的执行效率。