在Linux系统中，Top命令是一种强大的系统监控工具，可以提供实时的系统性能信息，包括CPU、内存、进程等方面的数据。其中，检查和排序CPU使用率是Top命令的一项重要功能。本文将详细介绍如何使用Top命令来检查和排序CPU使用率，帮助你更好地了解系统的CPU性能。
想象一下，你的厨房是一个操作系统，厨师是CPU，而菜谱上的任务就是进程。厨房的忙碌程度可以用“平均负载”来衡量，它反映了等待被处理的任务总数加上正在被厨师处理的任务数。而“CPU使用率”则相当于厨师实际在切菜、炒菜的时间比例，即厨师忙碌的具体程度。
提到CPU利用率，就必须理解时间片。什么是CPU时间片？我们现在所使用的Windows、Linux、Mac OS都是“多任务操作系统”，就是说他们可以“同时”运行多个程序，比如一边打开Chrome浏览器浏览网页还能一边听音乐。
笔者几天前重启了轻量服务器，在查看服务器CPU使用率时发现一点异常：0点使用率会突然增加并持续。因为仅安装了宝塔面板，猜测是宝塔导致的，为了排除其它软件的影响，就拿出闲置的轻量服务器（1核2G）做了本实验。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1814570.html
1、无限循环的while会导致CPU使用率飙升吗？ 2、经常使用Young GC会导致CPU占用率飙升吗？ 3、具有大量线程的应用程序的CPU使用率是否较高？ 4、CPU使用率高的应用程序的线程数是多少？ 5、处于BLOCKED状态的线程会导致CPU使用率飙升吗？ 6、分时操作系统中的CPU是消耗 us还是 sy？
一台运行了好久的服务器CPU使用率达到100%，脑海中第一个想法就是中病毒了，于是开始了我的杀毒之旅。
在我们项目部署上线的时候，我们是不是会经常去Linux服务器上查查服务器的CPU使用率，或者是运维经常会盯Linux的CPU使用率，发现监控报了60%的一般就会报警了，到了100%那就惨啦，做我开发的我们如果自己程序运行时CPU使用率一直是100%的话，那么，我们加班肯定逃不掉了，更打击我们自己的强大的自尊心。今天我就将我们线上之前有个100%的CPU给大家讲解下，然后教大家怎么去定位然后发现到具体的函数，然后去修改它就行了
通过前两节对平均负载和 CPU 上下文切换的学习，我相信你对 CPU 的性能已经有了初步了解。不过我还是想问一下，在学这个专栏前，你最常用什么指标来描述系统的 CPU 性能呢？我想你的答案，可能不是平均负载，也不是 CPU 上下文切换，而是另一个更直观的指标—— CPU 使用率。
nodejs 提供了os.platform()和os.type()，可以用来识别操作系统平台。推荐使用: os.platform()
线上 CPU 高负载是许多运维工程师和开发人员经常面临的挑战之一。当 CPU 使用率升高时，系统性能可能会受到严重影响，因此快速定位问题所在至关重要。本文将介绍一些常见的技术和方法，帮助你迅速找到线上 CPU 高负载问题的根本原因，并提供实际代码示例。
当你登陆到一台可能有性能问题的服务器上，你会/应该做什么？又该如何去进行初步的性能分析？
在日常运维工作中，大部分企业都会搭建自己的可视化监控大屏，但是对于小型企业或者是个人玩家来说这样做的成本和难度会大大提高，下面我就分享一个Shell脚本监控Linux服务器的CPU、磁盘、内存。
什么是CPU时间片？我们现在所使用的Windows、Linux、Mac OS都是“多任务操作系统”，就是说他们可以“同时”运行多个程序，比如一边打开Chrome浏览器浏览网页还能一边听音乐。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1806772.html
存储、内存和 CPU（中央处理器）等系统资源不足会极大地影响应用程序的性能。因此，监控这些组件至关重要。
我相信你应该用过uptime命令查询系统负载的情况，或者在各种监控终端上看到过系统load这一项，但是每次问别人到底什么是系统load？系统load到达多少算过高？又有哪些原因会造成系统load过载？我发现很少有人能回答清楚，大多数都觉得系统load过载就表示CPU使用率过载、然而实际上并不完全这样的，本文就来仔细分析一下到底有哪些原因会造成系统load过载！
CPU使用率：CPU的使用率 平均负载：单位时间内的活跃线程数 用户时间：CPU在用户进程上的实际百分比 系统时间：CPU在内核上花费的实际百分比 空闲时间：系统处于在等待IO操作上的时间总和 等待：CPU花费在等待IO操作上的时间总和 Nice时间：CPU优先执行的时间百分比
top 命令是 Linux 系统中一个实时显示进程动态的工具，它可以显示系统中各个进程的资源占用情况，如 CPU 使用率、内存使用率等。
CPU密集型，也叫计算密集型，一般是指服务器的硬盘、内存硬件性能相对CPU好很多，或者使用率低很多。系统运行CPU读写I/O(硬盘/内存)时可以在很短的时间内完成，几乎没有阻塞（等待I/O的实时间）时间，而CPU一直有大量运算要处理，因此CPU负载长期过高。
并发 100 个请求测试 VM1 的 Nginx 性能，总共测试 1000 个请求
之前学习 Linux 命令的时候有学到 man 的使用，还有它的进阶版本 info 他可以更详细的查询命令手册
我们开发的软件服务需要在服务器上运行，所以服务器性能代表了软件的性能上限，因此服务器性能调优是个十分重要的环节，然而大部分同学对服务器性能调优关注的较少，今天从3个部分对服务器性能调优进行介绍，分别是：服务器配置选择，服务器负载分析，服务器内核参数调优。
在上文性能基础之理解Linux系统平均负载和CPU使用率，我们详细介绍了 Linux 系统平均负载的相关概念，本文我们来做几个案例分析，以便于加深理解。
当我们使用top命令查看系统的资源使用情况时会看到load average，如下图所示，它表示系统在1,5,15分钟的平均工作负载。 那么什么是负载(load)呢？它和CPU的利用率又有什么关系呢
今天在7DGroup的群里，老郑提了个问题，ps统计出来的CPU百分比为什么比TOP统计出来的少很多。图如下：
CPU性能指标可以从两方面来看：静态、动态 静态指标主要包括： CPU的型号、主频、核数、cache等 动态指标主要包括： CPU的平均负载状况、CPU的使用率、最耗CPU的进程有哪些 查
1、简介 存储、内存和 CPU（中央处理器）等系统资源不足会极大地影响应用程序的性能。因此，监控这些组件至关重要。
打开电脑的任务管理器，看着跳动的CPU使用率，发现很舒服。每一个线程占用了多少CPU清清楚楚，也就能针对性的确认为啥你的电脑跑的慢了。
这是系列文章的第二篇，主要探讨：Elasitcsearch CPU 使用率突然飙升，怎么办？
1.文档编写目的 首先说明什么场景下适合使用CGroup，为什么会在集群YARN 中对CPU 进行Vcore数超配的情况下同样一个作业，同样的资源参数，有时候处理很快，有时候处理很慢，出现作业的运行效率无法预估情况？ 当我们期望通过合理分配CPU的使用率，使应用预期性能的运行，排除其他因素的影响下，如应用中每分配一个Vcore，预估它能处理多少数据，就需要启用CGroup对CPU进行严格的使用率限制来实现。 在混合工作负载的示例是运行 MapReduce 和 Storm-on-YARN 的集群。MapRed
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-cpu-100.html
一款轻量级os系统可视化监控指标工具，采集的指标有cpu idle空闲使用率，cpu load负载使用率，内存使用率，磁盘空间使用率。
在linux的系统维护中，可能需要经常查看cpu使用率，分析系统整体的运行情况,以便性能分析优化。而监控CPU的性能一般包括以下3点：运行队列、CPU使用率和上下文切换。
如何定位是哪个服务进程导致CPU过载，哪个线程导致CPU过载，哪段代码导致CPU过载 . 找出系统中占用CPU最高的线程PID -c 显示服务完整的路径和名称 > top -c image-20210509230435723 不要退出top,直接输入P(必须大写),让CPU利用率从大到小排列 比如找到的进程ID是1584 找到最耗CPU的线程 一个进程下面一般会有很多的线程,每个线程对CPU的使用率也是不一样的,我们需要找到最耗CPU的线程ID top -Hp 1584 ，显示一个进程的线程运行信息列
在Kubernetes中，自动扩展是通过Horizontal Pod Autoscaler（HPA）实现的。HPA可以自动调整Pod的副本数，以确保应用程序的负载得到满足。HPA基于CPU使用率指标进行自动扩展，可以根据应用程序的负载动态调整Pod的副本数，从而确保应用程序的高可用性和性能。
--vm-bytes B 指定 malloc() 时内存的字节数，默认256MB --vm-hang N 指定执行 free() 前等待的秒数 -d N、 --hdd N
HPA（Horizontal Pod Autoscaler）是Kubernetes的一项功能，可以自动根据CPU使用率等指标来调整Pod副本数量，以实现自动水平扩展和收缩应用程序。使用HPA，可以根据应用程序的需求动态调整Pod数量，从而实现更好的负载均衡和资源利用率。
登录告警的服务器，这是一台openshift容器平台的计算机节点； top查看到 load average 达到了100左右； 最高的进程占用400%
在当今的信息化时代，计算机系统在各行各业都发挥着重要的作用。然而，当生产环境中的CPU飙升时，系统性能会受到影响，甚至导致整个系统瘫痪。这不仅会对企业造成经济损失，还会对用户体验造成严重影响。因此，如何定位并解决生产环境中CPU飙升的问题，已成为众多企业和开发人员亟待解决的问题之一。
在之前介绍PyQtGraph的文章中，我们都是一次性的获取数据并将其绘制为图形。然而在很多场景中，我们都需要对实时的数据进行图形化展示。
性能问题不是一开始就有的，也不是某一天突然出现的，而是随着我们的开发进度不断累积产生的； 到后来我们希望用几天的时间去解决几个月甚至几年的问题，而实际上结果往往不会尽如人意。而且相同的问题，相同的人，在不同的时间去处理所花费的经历与时间完全不同。 所以说性能问题看上去是研发团队的技术问题，但本质上其实是研发团队的开发流程问题
平均负载可以对于我们来说及熟悉又陌生，但我们问平均负载是什么，但大部分人都回答说平均负载不就是单位时间内CPU使用率吗？其实并不是这样的，如果可以的话，可以 man uptime 来了解一下平均负载的详细信息。
每次发现系统变慢时，通常做的第一件事，就是执行 top 或者 uptime 命令，来了解系统的负载情况
最重要的是找到哪些线程在消耗CPU，通过线程栈定位到问题代码 如果没有找到个别线程的CPU使用率特别高，考虑是否线程上下文切换导致了CPU使用率过高。
今天就来好好学习下Linux下如何查看CUP的使用率： 监控CPU的性能一般包括以下3点：运行队列、CPU使用率和上下文切换。 对于每一个CPU来说运行队列最好不要超过3，例如，如果是双核CPU就不要超过6。如果队列长期保持在3以上，说明任何一个进程运行时都不能马上得到cpu的响应，这时可能需要考虑升级cpu。另外满负荷运行cpu的使用率最好是user空间保持在65%～70%，system空间保持在30%，空闲保持在0%~5% 。
本教程将介绍如何调试 CPU 使用率过高的情况。 使用提供的示例 ASP.NET Core Web 应用 源代码存储库，可以故意造成死锁。 终结点将停止响应并遇到线程累积问题。 你将了解如何使用各种工具，通过几条关键的诊断数据诊断此情况。
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