电脑啥也没干cpu占用率极高（电脑啥都没干cpu满了）〔电脑什么都没干cpu占用90多〕

　　什么是CPU利用 率，是说CPU有多忙吗？很多 监控工具中常常 只能望见 这一项 “%CPU”——用百分比的情势 表现 CPU利用 率 ，着实 这种丈量 方法会带来很大的误解 。

　　当CPU利用 率到达 90%的时间 意味着什么呢？如许 吗？

　　着实 大概 是如许 ：

　　停顿（Stalled）意味着CPU没有进一步的运行指令，这种环境 一样平常 是等待 内存I/O相应 。上文提到了Busy和stalled之间的比例在生产环境 中非常广泛 ，也就是说大部分 时间CPU都是不干活儿的 ，但是用户不知道。

　　相识 这些对用户来说有什么用呢？相识 CPU空闲的缘故起因 可以让性能发挥代价 ，全部 关注CPU性能的人都应该有所相识 ，尤其是有大量服务器的做云盘算 的服务商 。

　　真实的CPU利用 率是怎样的？

　　CPU占用实际 上是“非空闲时间 ”( non-idle)：指的是CPU没有运行空闲线程的时间。全部 操纵 体系 内核（无论是什么）都会不停 跟踪记录 这些数据，一个线程开始运行100毫秒之后克制 运行 ，而内核会以为 CPU占用了整个时间。

　　这种丈量 方法非常古老了。但也有工程师跟踪运行周期与实际 任务 时间来统计工作时间 。

　　那么题目 出在哪儿呢？

　　如今 CPU速率 远远逾越 了内存了，内存在肯定 程度 上影响了CPU的利用 率。当你看到“%CPU”表现 的数值比力 高的时间 ，散热量飚起来了 ，风扇狂转，大概 就会以为 CPU的瓶颈到了，着实 真正的瓶颈在DRAM内存。

　　多年发展下来 ，这种环境 愈演愈烈 。CPU厂商在冒死 加快 时钟频率，DRAM的盼望 就比力 慢了，使得两者之间的差距越来越大。

　　2005年的时间 ，处理 惩罚 器的频率到达 了3 GHz，以后 处理 惩罚 器的天下 开启了多核和多线程技能 征程，这对内存提出了更高压力。为了缓解内存的压力 ，CPU厂商开始做更大更智能的高速缓存，内存总线，通过互连来镌汰 内存瓶颈 。但还是 有很多 题目 。

　　怎样 查察 CPU正在做什么？

　　通过PMC（性能监控计数器），用户可以利用 Linux perf和其他工具读取硬件的性能信息 ，下图对整个体系 举行 了10秒测试：

　　这里有个关键参数是IPC（每个周期的指令），它统计均匀 每个CPU时钟周期实行 了多少条指令，数值越高越好。上文提到的例子中CPU占用到达 78％ ，处理 惩罚 器IPC是4.0，这意味着，CPU可以在每个时钟周期中完成四个指令 。78%/4=19.5% ，算下来CPU最高占用率为19.5%。

　　假如 在假造 化环境 的话大概 就看不了PMC了，固然 这就看hypervisor是否支持这一项了。基于Xen的AWS EC2就可以支持这一项 。

　　增补 表明 和可行办法

　　假如 你的IPC 1.0，瓶颈很大概 在内存 ，你可以软件调优镌汰 内存I/O工作量，硬件方面可以加大CPU缓存和内存。

　　假如 你的IPC 1.0，那大概 是指令绑定。探求 镌汰 代码实行 的方法 ，镌汰 不须要 的工作。

　　在上面几条规则的指引下，我测出了IPC 1.0.我是怎么做到的呢？我之前做过有关PMC的工作，我是这么做的：写两个假造 工作负载，一个是CPU绑定的 ，一个是内存绑定的，分别丈量 它们的IPC，然后盘算 一个中心 值 。

　　应该从性能监控产物 中看到哪些信息？

　　险些 全部 的性能监控工具都会表现 IPC和%CPU。如下图所示：

　　除了上述CPU和内存之间差距造成的缘故起因 以外 ，尚有 很多 缘故起因 ，比如 ：

温度安全控制也会影响处理 惩罚 器性能；

Turboboost超频改变了处理 惩罚 器时钟速率；

内核的速率 以固定的步长增长；

CPU利用 率很高，IPC也很高 ，但是运行的程序好像 没有得到 明显 的性能提拔 ；

　　相识 利用 率原形 之后的实际 意义

　　CPU利用 率是被严峻 误解的参数，读者可以按照IPC来弄清楚 CPU的真正寄义 。 IPC 1.0大概 意味着内存绑定，IPC 1.0大概 意味着指令绑定 。

　　性能监督 工具表现 CPU利用 率的时间 还应该同时表现 PMC的数据来阐明 到底是什么意思 ，以防误导用户。别的 ，还可以注明指令退出循环与停顿循环等信息。通过这些指标，开辟 商和运营商可以选择怎样 更好地调解 其应用程序和体系 。

　　预报 ：

　　由DOIT/Dostor连合 中国盘算 机学会存储专委会连合 举行 的第四届中国闪存峰会 ，本年 6月举行，集会 会议 如今 已经开放注册（https://cff.dostor.com/index_app.html）。本次峰会将从NAND颗粒制造、闪存控制器 、SSD、NVMe、全闪存阵列 、分布式闪存存储、软件界说 存储、超融合、数据库 、大数据应用多个角度，探究 闪存技能 和应用，欢迎 各界人士到临 。

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