这篇文章主要介绍了CPU利用率如何计算，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。
我们平时使用的CPU利用率方法是极具误导性的，并且一年更甚一年。那么什么是CPU利用率？是你的CPU到底有多忙，是像“% CPU”这样到处在用的指标所显示的那样吗？
在top命令里，你看到90%的CPU利用率是这样：
然而它真正想表达的是这个意思：
Stall(这里译作“怠速”)是说这个处理器没有在跑指令，比如在等待内存I/O的时候。我上图所画的比例（“忙”与“怠速”之间）是我在真实生产环境中遇到的，并且你的CPU也很可能是处于“怠速”状态。
这些对你有什么意义呢？理解CPU怠速多少，会直接影响到你在减少代码或者减少内存I/O的调优工作。
那么真正的CPU利用率怎么算呢？
平时的CPU利用都是非空闲时间，即CPU不运行idle线程（比如Windows里的空闲进程）的时间。你的操作系统那会平时会在上下文切换的时候跟踪它，但是假如一个非idle线程开始运行100毫秒后停止，那内核会认为后面这段时间CPU也在这个非idle线程上。
在老旧的分时系统里，这么算没毛病。阿波罗登月舱的导航系统计算机将这里的idle线程叫做“DUMMY JOB”，工程师用利用它来测算计算机的利用率，可以参考之前我写过的这样一篇文章（链接地址：http://www.brendangregg.com/usemethod.html#Apollo）。
那么它有什么毛病呢？
现在的CPU比内存已经快了很多倍，但等待内存的时间仍然被算进CPU时间中。当你在top命令中看到较高的“%CPU”的时候，你可能认为它到达了一个性能瓶颈，就是散热片和风扇下面的那个CPU，但实际上，这是那一根根内存条的锅。
如何分辨CPU到底在忙啥？
使用性能监测计数器（PMC）——一种能够用perf或者其他工具命令查看的硬件计数器。比如，观测整个系统10秒钟：
# perf stat -a -- sleep 10 Performance counter stats for 'system wide': 641398.723351 task-clock (msec) # 64.116 CPUs utilized (100.00%) 379,651 context-switches # 0.592 K/sec (100.00%) 51,546 cpu-migrations # 0.080 K/sec (100.00%) 13,423,039 page-faults # 0.021 M/sec 1,433,972,173,374 cycles # 2.236 GHz (75.02%) <not supported> stalled-cycles-frontend <not supported> stalled-cycles-backend 1,118,336,816,068 instructions # 0.78 insns per cycle (75.01%) 249,644,142,804 branches # 389.218 M/sec (75.01%) 7,791,449,769 branch-misses # 3.12% of all branches (75.01%)
10.003794539 seconds time elapsed |
这里的一个关键指标就是instructions per cylce（IPC，每CPU周期执行指令数），它能够显示每CPU周期内每个CPU运行了多少指令，越高说明效率越高。上述示例中，这一值为0.78，但这并不说明CPU利用率为78%，因为现代CPU的IPC最大值为4.0（新的已经到了5.0），也就是4-wide。CPU在执行指令时，单个指令会被分割为多个步骤，比如取指令、解码、执行、内存访问、写寄存器等，这些命令如果在单个CPU周期内最多执行一个，那么需要5个CPU周期来完成一条命令，IPC就是0.2，如果采用指令流水线，即3~5-wide的CPU，那么完美状态下1个CPU周期就可以完成一条命令，IPC就是1。（译者注：作者文中使用了CPU clock cycle表示通常所说的CPU周期，为了避免与晶振时钟周期混肴我并没有将其译为CPU时钟周期。）
当然，还有数百个其他你可以用来测量的性能计数器。
如果在虚拟化环境中，guest一般不能直接访问PMC，这取决于hypervisor是否支持。我最近写的一篇The PMCsof EC2: Measuring（链接地址：http://www.brendangregg.com/blog/2017-05-04/the-pmcs-of-ec2.html） IPC展示了AWS EC2中基于Xen的虚拟机如何使用PMC。
最佳实践
如果你的IPC小于1.0，你可能遇到了内存操作密集型，软件调优策略可以有减少内存I/O，增强内存本地访问性，尤其是在NUMA系統上。硬件调优策略则是使用CPU cache较大以及更快的内存、总线和内联技术。三门峡妇科医院http://www.smxrlyy.com/
如果你的IPC > 1.0，你可能是指令密集型。可以试图减少指令的执行数量，比如消除不必要的工作和缓存操作等，可以用一下CPU火焰图（链接地址：http://www.brendangregg.com/FlameGraphs/cpuflamegraphs.html）。硬件调优方面，可以尝试高主频、多核、超线程的CPU。
性能检测产品应该告诉你什么呢？
性能检测工具都应该显示出每个进程的IPC，或者是按照指令周期与怠速周期，比如%INS和%STL，下图为Linux中的tiptop命令：
tiptop - [root] Tasks: 96 total, 3 displayed screen 0: default
PID [ %CPU] %SYS P Mcycle Minstr IPC %MISS %BMIS %BUS COMMAND 3897 35.3 28.5 4 274.06 178.23 0.65 0.06 0.00 0.0 java 1319+ 5.5 2.6 6 87.32 125.55 1.44 0.34 0.26 0.0 nm-applet 900 0.9 0.0 6 25.91 55.55 2.14 0.12 0.21 0.0 dbus-daemo |
CPU利用率具有误导性的其他理由
使得这个%CPU指标错误的理由除了CPU在内存的怠速周期外，还有如下因素：
温度也能使CPU进入怠速；
Turboboost（睿频）引起时钟频率变化；
SpeedStep引起时钟频率变化；
一分钟内的80%的平均利用率并不能表示100%的突发利用率（类似网络QoS）；
自旋锁：CPU在很严肃地瞎忙；
Update: CPU利用率真的错了吗？
自这篇文章发布以后，留言讨论非常激烈，已经有了上百条了。首先谢谢你们对这话题感兴趣并花时间阅读，但我在这里还是要统一回复：我对disk的iowait并不关心（译者注：PC CPU不能直接操作外部存储），并且文中也已经给出了内存操作密集型的对应调优措施。
然而，CPU利用率到底是从本质上错了还是仅仅是有误导性了？我认为需要人将高CPU利用率视为处理单元的瓶颈的事儿，是错的。那么这个指标的计算方法从技术上讲正确吗？如果CPU在怠速期间不能被其他任何进程使用，那么这不就是所谓的“使用等待”（听起来有点矛盾）。某些情况下，%CPU作为一个操作系统层面的指标是技术正确但是容易误导人的。在超线程中，怠速周期可以被其他线程使用，所以%CPU的算法也会将其算在内，而实际上并没有利用。那样是不对的，这篇文章中我强调的是解释问题并提出对策，并且，这个指标也有技术上的问题。
结论
CPU利用率已成为一个极具误导性的指标：它算进了等待主存的周期，而这类周期在现代的CPU负载中占据不少。如果使用额外指标，你就能搞清楚%CPU到底意味着什么，包括每CPU周期执行指令数（IPC）。IPC < 1.0可能意味着你的应用是内存密集型，而IPC > 1.0则可能是指令密集型。我在之前的一篇文章，显示%CPU的性能监控产品也应该显示PMC测量指标，并给予充分解释，这样才不会误导用户。比如，它们可以一起显示%CPU和IPC，或者指令周期与怠速周期。有了这些指标，开发或管理人员才能在应用和操作系统中选择正确的调优方式。
感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“CPU利用率如何计算”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持亿速云，关注亿速云行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!
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