【转】Linux Cpu查询 博客分类： Linux/Win Linuxcputop

1. Linux下，如何看每个CPU的使用率：

#top -d 1

（此时会显示以1s的频率刷新系统负载显示，可以看到总的CPU的负载情况，以及占CPU最高的进程id，进程名字等信息）

（切换按下数字1，则可以在显示多个CPU和总CPU中切换）

之后按下数字1. 则显示多个CPU   （top后按1也一样）

Cpu0  :  1.0%us,  3.0%sy,  0.0%ni, 96.0%id,  0.0%wa,  0.0%hi,  0.0%si,  0.0%st

Cpu1  :  0.0%us,  0.0%sy,  0.0%ni,100.0%id,  0.0%wa,  0.0%hi,  0.0%si,  0.0%st

 这里对us,sy,ni,id,wa,hi,si,st进行分别说明：

us 列显示了用户模式下所花费 CPU 时间的百分比。us的值比较高时，说明用户进程消耗的cpu时间多，但是如果长期大于50%，需要考虑优化用户的程序。

sy 列显示了内核进程所花费的cpu时间的百分比。这里us + sy的参考值为80%，如果us+sy 大于 80%说明可能存在CPU不足。

ni  列显示了用户进程空间内改变过优先级的进程占用CPU百分比。

id  列显示了cpu处在空闲状态的时间百分比。

wa 列显示了IO等待所占用的CPU时间的百分比。这里wa的参考值为30%，如果wa超过30%，说明IO等待严重，这可能是磁盘大量随机访问造成的，也可能磁盘或者磁盘访问控制器的带宽瓶颈造成的(主要是块操作)。

hi

si

st

2. 在Linux下，如何确认是多核或多CPU:

#cat /proc/cpuinfo

如果有多个类似以下的项目，则为多核或多CPU:

processor       : 0

......

processor       : 1

3. 如何察看某个进程在哪个CPU上运行：

#top -d 1

之后按下f.进入top Current Fields设置页面：

选中：j: P          = Last used cpu (SMP)

SMP的全称是"对称多处理"（Symmetrical Multi-Processing）技术，是指在一个计算机上汇集了一组处理器(多CPU),各CPU之间共享内存子系统以及总线结构。

则多了一项：P 显示此进程使用哪个CPU。

Sam经过试验发现：同一个进程，在不同时刻，会使用不同CPU Core.这应该是Linux Kernel SMP处理的。

4. 配置Linux Kernel使之支持多Core：

内核配置期间必须启用 CONFIG_SMP 选项，以使内核感知 SMP。

Processor type and features  ---> Symmetric multi-processing support

察看当前Linux Kernel是否支持（或者使用）SMP

#uname -a

5. Kernel 2.6的SMP负载平衡：

在 SMP 系统中创建任务时，这些任务都被放到一个给定的 CPU 运行队列中。通常来说，我们无法知道一个任务何时是短期存在的，何时需要长期运行。因此，最初任务到 CPU 的分配可能并不理想。

为了在 CPU 之间维护任务负载的均衡，任务可以重新进行分发：将任务从负载重的 CPU 上移动到负载轻的 CPU 上。Linux 2.6 版本的调度器使用负载均衡（load balancing） 提供了这种功能。每隔 200ms，处理器都会检查 CPU 的负载是否不均衡；如果不均衡，处理器就会在 CPU 之间进行一次任务均衡操作。

这个过程的一点负面影响是新 CPU 的缓存对于迁移过来的任务来说是冷的（需要将数据读入缓存中）。

记住 CPU 缓存是一个本地（片上）内存，提供了比系统内存更快的访问能力。如果一个任务是在某个 CPU 上执行的，与这个任务有关的数据都会被放到这个 CPU 的本地缓存中，这就称为热的。如果对于某个任务来说，CPU 的本地缓存中没有任何数据，那么这个缓存就称为冷的。

不幸的是，保持 CPU 繁忙会出现 CPU 缓存对于迁移过来的任务为冷的情况。

6. 应用程序如何利用多Core :

开发人员可将可并行的代码写入线程，而这些线程会被SMP操作系统安排并发运行。

另外，Sam设想，对于必须顺序执行的代码。可以将其分为多个节点，每个节点为一个thread.并在节点间放置channel.节点间形如流水线。这样也可以大大增强CPU利用率。

例如：

游戏可以分为3个节点。

1.接受外部信息，声称数据 （1ms）

2.利用数据，物理运算（3ms）

3.将物理运算的结果展示出来。(2ms)

如果线性编程，整个流程需要6ms.

但如果将每个节点作为一个thread。但thread间又同步执行。则整个流程只需要3ms.