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      linux多核并行命令,linux多核調(diào)度

      Linux里面uptime命令作用是什么?

      [root@oldboy ~]# uptime

      讓客戶(hù)滿(mǎn)意是我們工作的目標(biāo),不斷超越客戶(hù)的期望值來(lái)自于我們對(duì)這個(gè)行業(yè)的熱愛(ài)。我們立志把好的技術(shù)通過(guò)有效、簡(jiǎn)單的方式提供給客戶(hù),將通過(guò)不懈努力成為客戶(hù)在信息化領(lǐng)域值得信任、有價(jià)值的長(zhǎng)期合作伙伴,公司提供的服務(wù)項(xiàng)目有:域名注冊(cè)、網(wǎng)站空間、營(yíng)銷(xiāo)軟件、網(wǎng)站建設(shè)、天臺(tái)網(wǎng)站維護(hù)、網(wǎng)站推廣。

      11:45:25 up 5 days, 13:20, 3 users, load average: 0.00, 0.01, 0.05

      uptime內(nèi)容顯示的內(nèi)容一次是系統(tǒng)時(shí)間,開(kāi)機(jī)到現(xiàn)在的天數(shù),用戶(hù)登錄數(shù),以及平均負(fù)載。

      核心是平均負(fù)載,其實(shí)就是【單位時(shí)間內(nèi)的活躍進(jìn)程數(shù)】。

      2顆,單顆4核CPU為例:

      1分鐘:10.00 #CPU處理進(jìn)程1分鐘的繁忙程度,忙碌1分鐘。

      5分鐘:8.01 #CPU處理進(jìn)程5分鐘的繁忙程度,忙碌了5分鐘

      15分鐘:5.05 #CPU處理進(jìn)程15分鐘的繁忙程度,忙碌持續(xù)15分鐘,15分鐘內(nèi)平均值5.

      uptime:故障恢復(fù)了。

      1分鐘:1.00 #CPU處理進(jìn)程1分鐘的繁忙程度,忙碌1分鐘。

      5分鐘:8.01 #CPU處理進(jìn)程5分鐘的繁忙程度,忙碌了5分鐘

      15分鐘:5.05 #CPU處理進(jìn)程15分鐘的繁忙程度,忙碌持續(xù)15分鐘,15分鐘內(nèi)平均值5.

      ==============================================

      總結(jié):15分鐘負(fù)載值12,是高是低呢

      負(fù)載數(shù)值/總的核心數(shù)=1 #開(kāi)始慢的臨界點(diǎn),實(shí)際上1*70%==關(guān)注的臨界點(diǎn)。

      12/8=1.2 大于1就說(shuō)明有問(wèn)題。

      負(fù)載不要超過(guò)5,是臨界點(diǎn)。

      2顆單顆4核CPU,共8核,負(fù)載就是8*70%=5左右。

      需要關(guān)注負(fù)載的值:總的核心數(shù)*70%=關(guān)注的點(diǎn)

      ==================要掌握的============================

      1.平均負(fù)載是運(yùn)行隊(duì)列中活躍的進(jìn)程數(shù)。

      2.平均負(fù)載,1,5,15分鐘內(nèi)的負(fù)載。

      3.需要關(guān)注負(fù)載的值:總的核心數(shù)*70%=關(guān)注的點(diǎn)

      4.輔助top,ps,uptime,sar,mpstat,pidstat,iostat,排查問(wèn)題。

      5.strace跟蹤進(jìn)程系統(tǒng)調(diào)用。

      6.記住幾個(gè)案例(面試講故事)。

      面試官問(wèn):

      你在工作中遇到過(guò)哪些生產(chǎn)故障,是怎么解決的?

      最好和數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)(負(fù)載高),和web相關(guān)(PHP進(jìn)程100%,JAVA內(nèi)存泄漏)

      ==================要掌握的============================

      ***6.平均負(fù)載案例分析實(shí)戰(zhàn)\***

      下面,我們以三個(gè)示例分別來(lái)看這三種情況,并用 stress、mpstat、pidstat 等工具,找出平均負(fù)載升高的根源。

      stress 是 Linux 系統(tǒng)壓力測(cè)試工具,這里我們用作異常進(jìn)程模擬平均負(fù)載升高的場(chǎng)景。

      mpstat 是多核 CPU 性能分析工具,用來(lái)實(shí)時(shí)查看每個(gè) CPU 的性能指標(biāo),以及所有 CPU 的平均指標(biāo)。

      pidstat 是一個(gè)常用的進(jìn)程性能分析工具,用來(lái)實(shí)時(shí)查看進(jìn)程的 CPU、內(nèi)存、I/O 以及上下文切換等性能指標(biāo)。

      #如果出現(xiàn)無(wú)法使用mpstat、pidstat命令查看%wait指標(biāo)建議更新下軟件包

      yum install sysstats -y

      yum install stress -y

      stress --cpu 8 --io 4 --vm 2 --vm-bytes 128M --timeout 10s

      ***場(chǎng)景一:CPU 密集型進(jìn)程\***

      1.首先,我們?cè)诘谝粋€(gè)終端運(yùn)行 stress 命令,模擬一個(gè) CPU 使用率 100% 的場(chǎng)景:

      [root@oldboy ~]# stress --cpu 1 --timeout 600

      2.接著,在第二個(gè)終端運(yùn)行 uptime 查看平均負(fù)載的變化情況

      # 使用watch -d 參數(shù)表示高亮顯示變化的區(qū)域(注意負(fù)載會(huì)持續(xù)升高)

      [root@oldboy ~]# watch -d uptime

      *3.最后,在第三個(gè)終端運(yùn)行 mpstat 查看 CPU 使用率的變化情況*

      # -P ALL 表示監(jiān)控所有CPU,后面數(shù)字5 表示間隔5秒后輸出一組數(shù)據(jù)

      [root@oldboy ~]# mpstat -P ALL 5

      #單核CPU,所以只有一個(gè)all和0

      4.從終端二中可以看到,1 分鐘的平均負(fù)載會(huì)慢慢增加到 1.00,而從終端三中還可以看到,正好有一個(gè) CPU 的使用率為 100%,但它的 iowait 只有 0。這說(shuō)明,平均負(fù)載的升高正是由于 CPU 使用率為 100% 。那么,到底是哪個(gè)進(jìn)程導(dǎo)致了 CPU 使用率為 100% 呢?可以使用 pidstat 來(lái)查詢(xún)

      ![](18.Linux系統(tǒng)管理-進(jìn)程管理.assets/a.png)

      # 間隔5秒輸出一組數(shù)據(jù)

      [root@oldboy ~]# pidstat -u 5 1

      #從這里可以明顯看到,stress進(jìn)程的CPU使用率為100%。

      - 模擬cpu負(fù)載高 `stress --cpu 1 --timeout 100`

      - 通過(guò)uptime或w 查看 `watch -d uptime`

      - 查看整體狀態(tài)mpstat -P ALL 1 查看每個(gè)cpu核心使用率

      - 精確到進(jìn)程: pidstat 1

      ****場(chǎng)景二:I/O 密集型進(jìn)程\****

      1.首先還是運(yùn)行 stress 命令,但這次模擬 I/O 壓力,即不停地執(zhí)行 sync

      [root@oldboy ~]# stress --io 1 --timeout 600s #利用sync()

      stress --hdd 8 --hdd-bytes 1g # hd harkdisk 創(chuàng)建進(jìn)程去進(jìn)程寫(xiě)

      *2.然后在第二個(gè)終端運(yùn)行 uptime 查看平均負(fù)載的變化情況:*

      [root@oldboy ~]# watch -d uptime

      18:43:51 up 2 days, 4:27, 3 users, load average: 1.12, 0.65, 0.00

      *3.最后第三個(gè)終端運(yùn)行 mpstat 查看 CPU 使用率的變化情況:*

      # 顯示所有 CPU 的指標(biāo),并在間隔 5 秒輸出一組數(shù)據(jù)

      [root@oldboy ~]# mpstat -P ALL 5

      #會(huì)發(fā)現(xiàn)cpu的與內(nèi)核打交道的sys占用非常高

      *4.那么到底是哪個(gè)進(jìn)程,導(dǎo)致 iowait 這么高呢?我們還是用 pidstat 來(lái)查詢(xún)*

      # 間隔5秒后輸出一組數(shù)據(jù),-u 表示CPU指標(biāo)

      [root@oldboy ~]# pidstat -u 5 1

      #可以發(fā)現(xiàn),還是 stress 進(jìn)程導(dǎo)致的。

      - 通過(guò)stress 模擬大量進(jìn)程讀寫(xiě) `stress --hdd 4 `

      - 通過(guò)w/uptime查看系統(tǒng)負(fù)載信息 `watch -d uptime`

      - 通過(guò)top/mpstat 排查 `mpstat -P ALL 1 或 top 按1`

      - 確定是iowati `iostat 1查看整體磁盤(pán)讀寫(xiě)情況 或iotop -o 查看具體哪個(gè)進(jìn)程讀寫(xiě)`

      - 根據(jù)對(duì)應(yīng)的進(jìn)程,進(jìn)行相關(guān)處理.

      ***場(chǎng)景三:大量進(jìn)程的場(chǎng)景 高并發(fā)場(chǎng)景 \***

      *當(dāng)系統(tǒng)中運(yùn)行進(jìn)程超出 CPU 運(yùn)行能力時(shí),就會(huì)出現(xiàn)等待 CPU 的進(jìn)程。*

      *1.首先,我們還是使用 stress,但這次模擬的是 4 個(gè)進(jìn)程*

      [root@oldboy ~]# stress -c 4 --timeout 600

      *2.由于系統(tǒng)只有 1 個(gè) CPU,明顯比 4 個(gè)進(jìn)程要少得多,因而,系統(tǒng)的 CPU 處于嚴(yán)重過(guò)載狀態(tài)*

      *3.然后,再運(yùn)行 pidstat 來(lái)看一下進(jìn)程的情況:*

      # 間隔5秒后輸出一組數(shù)據(jù)

      [root@oldboy ~]# pidstat -u 5 1

      *可以看出,4 個(gè)進(jìn)程在爭(zhēng)搶 1 個(gè) CPU,每個(gè)進(jìn)程等待 CPU 的時(shí)間(也就是代碼塊中的 %wait 列)高達(dá) 75%。這些超出 CPU 計(jì)算能力的進(jìn)程,最終導(dǎo)致 CPU 過(guò)載。*

      ****分析完這三個(gè)案例,我再來(lái)歸納一下平均負(fù)載與CPU\****

      ***平均負(fù)載提供了一個(gè)快速查看系統(tǒng)整體性能的手段,反映了整體的負(fù)載情況。但只看平均負(fù)載本身,我們并不能直接發(fā)現(xiàn),到底是哪里出現(xiàn)了瓶頸。所以,在理解平均負(fù)載時(shí),也要注意:

      平均負(fù)載高有可能是 CPU 密集型進(jìn)程導(dǎo)致的;

      平均負(fù)載高并不一定代表 CPU 使用率高,還有可能是 I/O 更繁忙了;

      當(dāng)發(fā)現(xiàn)負(fù)載高的時(shí)候,你可以使用 mpstat、pidstat 等工具,輔助分析負(fù)載的來(lái)源****

      **系統(tǒng)負(fù)載的計(jì)算和意義**

      進(jìn)程以及子進(jìn)程和線程產(chǎn)生的計(jì)算指令都會(huì)讓cpu執(zhí)行,產(chǎn)生請(qǐng)求的這些進(jìn)程組成"運(yùn)行隊(duì)列",等待cpu執(zhí)行,這個(gè)隊(duì)列就是系統(tǒng)負(fù)載, 系統(tǒng)負(fù)載是所有cpu的運(yùn)行隊(duì)列的總和.

      [root@oldboyedu ~]# w

      20:25:48 up 95 days, 9:06, 1 user, load average: 2.92, 0.00, 0.00

      //假設(shè)當(dāng)前計(jì)算機(jī)有4個(gè)核心的cpu,當(dāng)前的負(fù)載是2.92

      cpu1 cpu2 cpu3 cpu4

      2.94/4(個(gè)cpu核心) = 73%的cpu資源被使用,剩下27%的cpu計(jì)算資源是空想的

      //假設(shè)當(dāng)前的計(jì)算有2個(gè)核心的cpu,當(dāng)前的負(fù)載是2.92

      2.92/2 = 146% 已經(jīng)驗(yàn)證超過(guò)了cpu的處理能力

      7. 日常故障排查流程(含日志)

      - w/uptime, 查看負(fù)載

      - ps aux/top 看看 cpu百分比, io wait或者是內(nèi)存占用的高? (三高 cpu,io,內(nèi)存)

      - top檢查具體是哪個(gè)進(jìn)程,找出可疑進(jìn)程

      - 追蹤這個(gè)進(jìn)程使用情況,做什么的?

      - 看看對(duì)應(yīng)**日志**是否有異常

      - 系統(tǒng)日志: /var/log/messages(系統(tǒng)通用日志) /var/log/secure(用戶(hù)登錄情況)

      - 服務(wù)軟件的日志

      ***3.那平均負(fù)載為多少時(shí)合理\***

      *最理想的狀態(tài)是每個(gè) CPU核心 上都剛好運(yùn)行著一個(gè)進(jìn)程,這樣每個(gè) CPU 都得到了充分利用。所以在評(píng)判平均負(fù)載時(shí),首先你要知道系統(tǒng)有幾個(gè) CPU核心,這可以通過(guò) top 命令獲取,或`grep 'model name' /proc/cpuinfo`*

      系統(tǒng)平均負(fù)載被定義為在特定時(shí)間間隔內(nèi)運(yùn)行隊(duì)列中的平均進(jìn)程數(shù)。如果一個(gè)進(jìn)程滿(mǎn)足以下條件則其就會(huì)位于運(yùn)行隊(duì)列中:

      - 它沒(méi)有在等待I/O操作的結(jié)果

      - 它沒(méi)有主動(dòng)進(jìn)入等待狀態(tài)(也就是沒(méi)有調(diào)用'wait')

      - 沒(méi)有被停止(例如:等待終止)

      《內(nèi)容來(lái)自老男孩老師的課堂筆記》

      linux查看硬件命令有哪些

      你們知道怎么查看Linux中的硬件嗎,命令是什么?下面是我?guī)?lái)的關(guān)于linux查看硬件命令有哪些的內(nèi)容,歡迎閱讀!

      Linux查看硬件命令一:

      linux如何查看系統(tǒng)的硬件配置

      如何在linux系統(tǒng)下查看系統(tǒng)配置? 在圖形模式下我們可以很方便的利用Linux的圖形工具,點(diǎn)擊幾下就可以查看到Linux系統(tǒng)的的硬件信息。但是大部分生產(chǎn)服務(wù)器系統(tǒng)為了節(jié)約系統(tǒng)資源是沒(méi)有安裝Xwindo服務(wù)的。所以我們?cè)趫D形模式下掌握查看系統(tǒng)硬件信息的方式是很

      如何在linux系統(tǒng)下查看系統(tǒng)配置?

      在圖形模式下我們可以很方便的利用Linux的圖形工具,點(diǎn)擊幾下就可以查看到Linux系統(tǒng)的的硬件信息。但是大部分生產(chǎn)服務(wù)器系統(tǒng)為了節(jié)約系統(tǒng)資源是沒(méi)有安裝Xwindo服務(wù)的。所以我們?cè)趫D形模式下掌握查看系統(tǒng)硬件信息的方式是很必要的。

      linux下至今 沒(méi)有給出機(jī)器系統(tǒng)信息的命令或者是軟件(類(lèi)似CPU—Z,everest等)。 要想查看系統(tǒng)的配置 具體的 方法 是:

      1、系統(tǒng)硬件配置都在/proc 目錄里面

      2、可以用命令查看里面的文件即可 比如:

      cat /proc/ cpu info 查看cpu信息,processor 0 為一個(gè)U, 1為兩個(gè),flags超線程。

      lspci 查看主板信息

      free –m 查內(nèi)存 (total屬性下顯示的是內(nèi)存的大小)。

      fidsk -l 查硬盤(pán)空間

      df -h 查硬盤(pán)

      du -sh 查看文件夾大小

      top 這個(gè)比較全,內(nèi)存 進(jìn)程 負(fù)載 都有了。

      uptime 查運(yùn)行時(shí)間 負(fù)載情況 等等的信息

      Linux查看硬件命令二:

      1,在linux下,有多種命令可以用于查看硬件信息:

      用硬件檢測(cè)程序kuduz探測(cè)新硬件:service kudzu start ( or restart);

      查看CPU信息:cat /proc/cpuinfo;

      查看板卡信息:cat /proc/pci;

      查看PCI信息:lspci (相比cat /proc/pci更直觀);

      查看內(nèi)存信息:cat /proc/meminfo;

      查看USB設(shè)備:cat /proc/bus/usb/devices;

      查看鍵盤(pán)和鼠標(biāo):cat /proc/bus/input/devices;

      查看系統(tǒng)硬盤(pán)信息和使用情況:fdisk disk – l df;

      查看各設(shè)備的中斷請(qǐng)求(IRQ):cat /proc/interrupts;

      查看啟動(dòng)硬件檢測(cè)信息日志:dmesg more /var/log/dmesg。

      2,幾種查看Linux版本信息的方法:

      uname -a;

      cat /proc/version;

      cat /etc/issue;

      lsb_release -a;

      cat /etc/redhat-release;

      rpm -q redhat-release。

      看了"linux查看硬件命令有哪些" 文章 內(nèi)容的人還看:

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      arm linux 多核同時(shí)運(yùn)行

      多處理器可以被定義用來(lái)包含多個(gè)core的單個(gè)設(shè)備中同時(shí)運(yùn)行二個(gè)或多個(gè)指令?,F(xiàn)在廣泛應(yīng)用于通用應(yīng)用處理器和嵌入式系統(tǒng)中。

      C++ openmp并行程序在多核linux上如何最大化使用cpu

      openmp并行程序在多核linux上最大化使用cpu的方法如下:

      #include?stdio.h

      #include?stdlib.h

      #include?omp.h

      #include?time.h

      int?main()

      {

      long?long?i;

      long?double?sum?=?.0;

      long?double?sec?=?.0;

      //?Multi-thread?compute?start

      clock_t?t1?=?clock();

      #pragma?omp?parallel?for

      for?(i?=?0;?i??1000000000;?i++)

      {

      sum?+=?i/100;

      }

      clock_t?t2?=?clock();

      sec?=?(t2?-?t1);

      //sec?=?(t2?-?t1);

      printf("Program?costs?%.2Lf?clock?tick.\n",?sec);

      exit(EXIT_SUCCESS);

      }

      以上代碼中,#pragma omp parallel for

      這一行的作用即是調(diào)用openmp的功能,根據(jù)檢測(cè)到的CPU核心數(shù)目,將for (i = 0; i 1000000000; i++)這個(gè)循環(huán)執(zhí)行過(guò)程平均分配給每一個(gè)CPU核心。

      去掉#pragma omp parallel for這行,則和普通的串行代碼效果一致。

      注意,要使用openmp功能,在編譯的時(shí)候需要加上-fopenmp編譯參數(shù)。

      以下是兩種編譯搭配兩種代碼出現(xiàn)的4種結(jié)果,可以很直觀地看到效果:

      1、代碼里含有#pragma omp parallel for,編譯參數(shù)有-fopenmp

      Endys-MacBook-Pro:Desktop endy$ vi test.c

      Endys-MacBook-Pro:Desktop endy$ gcc-6 test.c -o test -fopenmp

      Endys-MacBook-Pro:Desktop endy$ ./test

      Program costs 50202611.00 clock tick.

      2、代碼里含有#pragma omp parallel for,編譯參數(shù)沒(méi)有-fopenmp

      Endys-MacBook-Pro:Desktop endy$ gcc-6 test.c -o test

      Endys-MacBook-Pro:Desktop endy$ ./test

      Program costs 4068178.00 clock tick.

      3、代碼里沒(méi)有#pragma omp parallel for,編譯參數(shù)有-fopenmp

      Endys-MacBook-Pro:Desktop endy$ vi test.c

      Endys-MacBook-Pro:Desktop endy$ gcc-6 test.c -o test -fopenmp

      Endys-MacBook-Pro:Desktop endy$ ./test

      Program costs 4090744.00 clock tick.

      4、代碼里沒(méi)有#pragma omp parallel for,編譯參數(shù)沒(méi)有-fopenmp

      Endys-MacBook-Pro:Desktop endy$ vi test.c

      Endys-MacBook-Pro:Desktop endy$ gcc-6 test.c -o test

      Endys-MacBook-Pro:Desktop endy$ ./test

      Program costs 4170093.00 clock tick.

      可以看出,只有在情況1下,openmp生效,其他3種情況下,均為單核運(yùn)行,2、3、4結(jié)果較為接近,而1的運(yùn)行結(jié)果大約相差25%。

      值得注意的是,使用多核心的case 1竟然比單核的其他3種case慢了25%,原因是在這種單一的循環(huán)運(yùn)算中,并行分配CPU任務(wù)的指令比直接執(zhí)行下一個(gè)循環(huán)指令的效率更低。所以并不是用并行運(yùn)算就一定能夠提高運(yùn)算效率的,要根據(jù)實(shí)際情況來(lái)判斷。

      linux單進(jìn)程如何實(shí)現(xiàn)多核cpu多線程分配?

      linux下的單進(jìn)程多線程的程序,要實(shí)現(xiàn)每個(gè)線程平均分配到多核cpu,主要有2個(gè)方法

      1:利用linux系統(tǒng)自己的線程切換機(jī)制,linux有一個(gè)服務(wù)叫做irqbalance,這個(gè)服務(wù)是linux系統(tǒng)自帶的,默認(rèn)會(huì)啟動(dòng),這個(gè)服務(wù)的作用就是把多線程平均分配到CPU的每個(gè)核上面,只要這個(gè)服務(wù)不停止,多線程分配就可以自己實(shí)現(xiàn)。但是要注意,如果線程函數(shù)內(nèi)部的有某個(gè)循環(huán),且該循環(huán)內(nèi)沒(méi)有任何系統(tǒng)調(diào)用的話,可能會(huì)導(dǎo)致這個(gè)線程的CPU時(shí)間無(wú)法被切換出去。也就是占滿(mǎn)CPU現(xiàn)象,此時(shí)加個(gè)系統(tǒng)調(diào)用,例如sleep,線程所占的CPU時(shí)間就可以切換出去了。

      2:利用pthread庫(kù)自帶的線程親和性設(shè)置函數(shù),來(lái)設(shè)置線程在某個(gè)CPU核心上跑,這個(gè)需要在程序內(nèi)部實(shí)現(xiàn)。同時(shí)注意不要和進(jìn)程親和性設(shè)置搞混淆了

      int?pthread_setaffinity_np(pthread_t?thread,?size_t?cpusetsize,

      const?cpu_set_t?*cpuset);

      int?pthread_getaffinity_np(pthread_t?thread,?size_t?cpusetsize,?

      cpu_set_t?*cpuset);

      從函數(shù)名以及參數(shù)名都很明了,唯一需要點(diǎn)解釋下的可能就是cpu_set_t這個(gè)結(jié)構(gòu)體了。這個(gè)結(jié)構(gòu)體的理解類(lèi)似于select中的fd_set,可以理解為cpu集,也是通過(guò)約定好的宏來(lái)進(jìn)行清除、設(shè)置以及判斷:

      //初始化,設(shè)為空

      void?CPU_ZERO?(cpu_set_t?*set);?

      //將某個(gè)cpu加入cpu集中?

      void?CPU_SET?(int?cpu,?cpu_set_t?*set);?

      //將某個(gè)cpu從cpu集中移出?

      void?CPU_CLR?(int?cpu,?cpu_set_t?*set);?

      //判斷某個(gè)cpu是否已在cpu集中設(shè)置了?

      int?CPU_ISSET?(int?cpu,?const?cpu_set_t?*set);


      網(wǎng)站標(biāo)題:linux多核并行命令,linux多核調(diào)度
      標(biāo)題路徑:http://ef60e0e.cn/article/dsgsedi.html
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