CentOS下如何查看每个CPU的使用率
本篇内容介绍了"CentOS下如何查看每个CPU的使用率"的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
1. Linux下，如何看每个CPU的使用率：
#top -M
之后按下数字1. （或者top之后按1也一样）则显示多个CPU 的信息，和内存信息：
[root@testpc ~]# top -M
top - 15:38:40 up 2 days, 2:05, 2 users, load average: 0.00, 0.00, 0.00
Tasks: 138 total, 1 running, 137 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
Cpu0 : 0.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni,100.0%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
Cpu2 : 0.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni,100.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
Cpu3 : 0.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni,100.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
Mem: 3725.047M total, 263.312M used, 3461.734M free, 45.711M buffers
Swap: 8095.992M total, 0.000k used, 8095.992M free, 55.977M cached
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
1 root 20 0 19228 1512 1224 S 0.0 0.0 0:00.61 init
2 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:00.00 kthreadd
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)
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.
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