CPU核心、使用率、负荷、是否开启超线程、如何排查java程序cpu使用率过高

CPU个数、CPU核数和CPU逻辑核数的关系

概念

  • 物理CPU数(physical id):主板上实际插入的cpu数量,可以数不重复的 physical id 有几个
  • CPU核心数(cpu cores):单块CPU上面能处理数据的芯片组的数量,如双核、四核、八核等
  • 逻辑CPU数:

逻辑CPU=物理CPU个数×每颗核数   #不支持超线程技术或没有开启次技术

逻辑CPU=物理CPU个数×每颗核数 *2   #表示服务器的CPU支持超线程技术

解读ubuntu/proc/cpuinfo文件

processor :系统中逻辑处理核心数的编号,从0开始排序。

vendor_id :CPU制造商

cpu family :CPU产品系列代号

model :CPU属于其系列中的哪一代的代号

model name :CPU属于的名字及其编号、标称主频

stepping :CPU属于制作更新版本

cpu MHz  :CPU的实际使用主频

cache size :CPU二级缓存大小

physical id :单个物理CPU的标号

siblings :单个物理CPU的逻辑CPU数。siblings=cpu cores [*2]。

core id :当前物理核在其所处CPU中的编号,这个编号不一定连续。

cpu cores :该逻辑核所处CPU的物理核数。比如此处cpu cores 是4个,那么对应core id 可能是 1、3、4、5。

apicid :用来区分不同逻辑核的编号,系统中每个逻辑核的此编号必然不同,此编号不一定连续

fpu :是否具有浮点运算单元(Floating Point Unit)

fpu_exception :是否支持浮点计算异常

cpuid level :执行cpuid指令前,eax寄存器中的值,根据不同的值cpuid指令会返回不同的内容

wp :表明当前CPU是否在内核态支持对用户空间的写保护(Write Protection)

flags :当前CPU支持的功能

bogomips :在系统内核启动时粗略测算的CPU速度(Million Instructions Per Second

clflush size :每次刷新缓存的大小单位

cache_alignment :缓存地址对齐单位

address sizes :可访问地址空间位数

power management :对能源管理的支持

确认CPU是否启用了超线程

cat /proc/cpuinfo | grep -e "cpu cores"  -e "siblings" | sort | uniq

如果cpu cores数量和siblings数量一致,则没有启用超线程,否则超线程被启用。

获取当前服务器的核心数

第一种方法:

是通过top htop命令查看核心数

第二种方法:

计算processor计算核心数:

cat /proc/cpuinfo | grep "processor"| wc -l

第三种方法:

physical id 的最大值乘以siblings

其中,查询服务器有多少几颗CPU

cat  /proc/cpuinfo | grep "physical id" |sort |uniq

查询CPU siblings数量

cat /proc/cpuinfo | grep "siblings" | uniq

CPU使用率和CPU负荷

什么是 CPU 使用率?

CPU 使用率就是 CPU 非空闲态运行的时间占比,它反映了 CPU 的繁忙程度。比如,单核 CPU 1s 内非空闲态运行时间为 0.8s,那么它的 CPU 使用率就是 80%;双核 CPU 1s 内非空闲态运行时间分别为 0.4s 和 0.6s,那么,总体 CPU 使用率就是 (0.4s + 0.6s) / (1s * 2) = 50%,其中 2 表示 CPU 核数,多核 CPU 同理。

什么是平均负载?

平均负载(Load Average)是指单位时间内,系统处于 可运行状态(Running / Runnable) 和 不可中断态 的平均进程数,也就是 平均活跃进程数。

可运行态进程包括正在使用 CPU 或者等待 CPU 的进程;不可中断态进程是指处于内核态关键流程中的进程,并且该流程不可被打断。比如当进程向磁盘写数据时,如果被打断,就可能出现磁盘数据与进程数据不一致。不可中断态,本质上是系统对进程和硬件设备的一种保护机制。

平均负载为多少更合理?

理想情况下,每个 CPU 应该满负荷工作,并且没有等待进程,此时,平均负载 = CPU 逻辑核数。但是,在实际生产系统中,不建议系统满负荷运行。通用的经验法则是:平均负载 = 0.7 * CPU 逻辑核数。

  • 当平均负载持续大于 0.7 * CPU 逻辑核数,就需要开始调查原因,防止系统恶化;
  • 当平均负载持续大于 1.0 * CPU 逻辑核数,必须寻找解决办法,降低平均负载;
  • 当平均负载持续大于 5.0 * CPU 逻辑核数,表明系统已出现严重问题,长时间未响应,或者接近死机。

CPU 使用率与平均负载的关系

CPU 使用率是单位时间内 CPU 繁忙程度的统计。而平均负载不仅包括正在使用 CPU 的进程,还包括等待 CPU 或 I/O 的进程。因此,两者不能等同,有两种常见的场景如下所述:

  • CPU 密集型应用,大量进程在等待或使用 CPU,此时 CPU 使用率与平均负载呈正相关状态。
  • I/O 密集型应用,大量进程在等待 I/O,此时平均负载会升高,但 CPU 使用率不一定很高。

为了更深入的理解 CPU 使用率与平均负载的关系,我们举一个例子:假设现在有一个电话亭,有 4 个人在等待打电话,电话亭同一时刻只能容纳 1 个人打电话,只有拿起电话筒才算是真正使用。那么 CPU 使用率就是拿起电话筒的时间占比,它只取决于在电话亭里的人的行为,与平均负载没有非常直接的关系。而平均负载是指在电话亭里的人加上排队的总人数,如下图所示:

如何排查用户态 CPU 使用率高

用户态 CPU 使用率反映了应用程序的繁忙程度,通常与我们自己写的代码息息相关。因此,当你在做应用发布、配置变更或性能优化时,如果想定位消耗 CPU 最多的 Java 代码,可以遵循如下思路:1、通过 top 命令找到 CPU 消耗最多的进程号;

2、通过 top -Hp 进程号 命令找到 CPU 消耗最多的线程号(列名仍然为 PID);

3、通过printf "%x\n" 线程号 命令输出该线程号对应的 16 进制数字;

4、通过 jstack 进程号 | grep 16进制线程号 -A 10 命令找到 CPU 消耗最多的线程方法堆栈。

上述方法是目前业界最常用的诊断流程,如果是非 Java 应用,可以将 jstack 替换为 perf,推荐阅读 《Perf --- Linux下的系统性能调优工具》。

然而,上述方法有两个显著缺陷,一是操作流程复杂,而且往往一次 jstack 还不足以定位根因,需要执行多次;二是只能用于诊断在线问题,如果问题已经发生,无法复现的话,往往只能不了了之。

参考:/proc/cpuinfo文件解读(超易理解) - HowOldAreYou - 博客园 (cnblogs.com)

如何正确理解 CPU 使用率和平均负载的关系?看完你就知道了-cpu负载和cpu使用率 (51cto.com)

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