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電腦cpu負(fù)載過高怎么解決 cpu利用率多少正常( 二 )

云知道


如果我們從 IPC的角度來看，這臺(tái)機(jī)器只運(yùn)行到其處理器最高速度的 19.5%（0.78 / 4.0) 。幸運(yùn)的是 ， 在處理器內(nèi)部 ， 有很多 PMU event，可用來幫助我們分析造成 CPU stall 的原因 。用好 PMU 需要我們熟悉處理器微架構(gòu)，可以參考 Intel SDM 。
4. 最佳實(shí)踐是什么？如果 IPC < 1.0, 很可能是 Memory stall 占主導(dǎo)，可從軟件和硬件兩個(gè)方面考慮這個(gè)問題 。軟件方面：減少不必要的訪存操作，提升 cache 命中率，盡量訪問本地節(jié)點(diǎn)內(nèi)存；硬件方面：增加 cache 容量，加快訪存速度，提升總線帶寬 。如果IPC > 1.0, 很可能是計(jì)算密集型的程序 ?？梢栽噲D減少執(zhí)行指令的數(shù)量：消除不必要的工作 ?；鹧鎴DCPU flame graphs，非常適用于分析這類問題 。硬件方面：嘗試超頻、使用更多的 core 或 hyperthread 。作者根據(jù)PMU相關(guān)的工作經(jīng)驗(yàn)，設(shè)定了1.0這個(gè)閾值，用于區(qū)分訪存密集型(memory-bound)和計(jì)算密集型(cpu-bound)程序 。讀者可以根據(jù)自己的實(shí)際工作平臺(tái)，合理調(diào)整這個(gè)閾值 。
5. 性能工具應(yīng)該告訴我們什么？作者認(rèn)為，性能工具中使用 %CPU 時(shí)都應(yīng)該附帶上 IPC，或者將 %CPU 拆分為指令執(zhí)行消耗 cycle(%INS) 和 stalled 的 cycle(%STL) 。對應(yīng)到 top，在 Linux 系統(tǒng)有一個(gè)能夠顯示每個(gè)處理器 IPC 的工具 tiptop:

電腦cpu負(fù)載過高怎么解決 cpu利用率多少正常


6. 其他可能讓 CPU 利用率引起誤解的因素除了訪存導(dǎo)致的 stall 容易讓人誤解 CPU 利用率外，還有其他一些因素：
  • 溫度原因?qū)е绿幚砥?stall；
  • Turboboost 干擾了時(shí)鐘速率；
  • 內(nèi)核使得時(shí)鐘速率加快；
  • 平均帶來的問題：1分鐘利用率平均 80%，掩蓋了中間 100% 部分；
  • 自旋鎖: CPU 一直在被使用，同時(shí) IPC 也很高 ， 但是應(yīng)用邏輯上并沒有任何進(jìn)展 。
7. 更新：CPU 利用率真的錯(cuò)了嗎?這篇文章引起了大量留言：
  • http://www.brendangregg.com/blog/2017-05-09/cpu-utilization-is-wrong.html 的留言欄;
  • https://news.ycombinator.com/item?id=14301739
  • CPU Utilization is Wrong fromprogramming

總結(jié)下作者的回答是：這里討論的并不是 iowait (那是磁盤IO)，而且如果你已經(jīng)確認(rèn)是訪存密集型 ， 是有些處理辦法（參考上面） 。
那么 CPU 利用率指標(biāo)是確確實(shí)實(shí)錯(cuò)誤的，還是只是容易誤導(dǎo)？如作者前面所說 ， 他認(rèn)為許多人把高 CPU 利用率理解為瓶頸在 CPU 上，這一行為才是錯(cuò)誤的；
其實(shí)單看 CPU 利用率并不清楚瓶頸在何處，很多時(shí)候瓶頸是在外部 。這個(gè)指標(biāo)技術(shù)上看是否正確？如果 CPU stall 的周期并不能被其他地方使用，它們是不是也就因此是“忙于等待“（聽起來有點(diǎn)矛盾）？在有些情況，確實(shí)如此，你可以說 CPU 利用率作為操作系統(tǒng)級(jí)別的指標(biāo)技術(shù)上看是對的，但是容易產(chǎn)生誤導(dǎo) 。
從另一個(gè)角度來說 ， 有超線程的情況下，那些 stalled 的周期是可以被其他線程使用的，這時(shí) “%CPU” 可能會(huì)將可用的周期統(tǒng)計(jì)為正在使用 ， 這種情況是錯(cuò)誤的 。這篇文章作者想關(guān)注的是解釋清楚這個(gè)問題，并給出解決方法建議，但沒錯(cuò) ， CPU 利用率這個(gè)指標(biāo)本身也是存在一些問題的 。
當(dāng)你可能會(huì)說利用率作為一個(gè)指標(biāo)已經(jīng)不對，Andrian Cockcroft之前討論已經(jīng)指出過 (http://www.hpts.ws/papers/2007/Cockcroft_HPTS-Useless.pdf ) 。
8. 結(jié)論【電腦cpu負(fù)載過高怎么解決 cpu利用率多少正?！?/strong>CPU 利用率已經(jīng)開始成為一個(gè)容易誤導(dǎo)的指標(biāo)：它包含訪存導(dǎo)致的等待周期 ， 這樣會(huì)影響一些新應(yīng)用 。也許 “%CPU” 應(yīng)該重命名為 “%CYC”（cycles的縮寫） 。要清楚知道 “%CPU” 的含義，需要使用其他指標(biāo)進(jìn)行輔助，其中就包括每周期指令數(shù)(IPC) 。IPC < 1.0 多半意味著訪存密集型 ， IPC > 1.0 多半意味著計(jì)算密集型 。作者之前的文章中涵蓋有 IPC 說明，以及用于測量 IPC 的 Performance Monitoring Counters（PMCs）的介紹 。所有的性能監(jiān)控產(chǎn)品如果展示 “%CPU”，都應(yīng)該同時(shí)展示 PMC 指標(biāo)用于解釋其真實(shí)意義 ， 不要誤導(dǎo)用戶 。比如，可以把 “%CPU” 和 “IPC” 一起放，或者說指令執(zhí)行消耗周期和 stalled 周期 。有這些指標(biāo)之后 ， 開發(fā)者和操作者就能夠知道該如何更好地對應(yīng)用和系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)優(yōu) 。

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