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限制软件占用cpu

发布时间：2024-09-03 00:22

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来源：破盾编程

一、限制软件占用cpu

限制软件占用 CPU 是很多用户在日常使用电脑时常常遇到的问题。当某个软件或进程占用过多的 CPU 资源时，可能会导致电脑变得非常慢甚至无法响应。在这篇博客中，我们将讨论如何有效地限制软件占用 CPU，以提高电脑的性能和稳定性。

为什么需要限制软件占用 CPU

在日常使用电脑的过程中，有些软件可能会出现异常情况，导致其占用大量的 CPU 资源。这种情况可能是由软件本身的设计缺陷、错误设置或者其他因素引起的。无论是因为软件Bug还是其他原因，当软件占用了过多的 CPU 后，会导致系统的性能急剧下降，影响用户的使用体验。

如何限制软件占用 CPU

要限制软件占用 CPU，可以采取以下几种方法：

使用任务管理器：在 Windows 系统中，可以使用任务管理器来查看当前正在运行的进程，并手动结束占用 CPU 过高的软件进程。
设置优先级：在某些情况下，可以通过设置软件进程的优先级来限制其占用 CPU 的程度，降低对系统的影响。
升级硬件：如果软件占用 CPU 过高是由于硬件性能不足导致的，可以考虑升级硬件来改善性能。

常见问题和解决方案

在限制软件占用 CPU 的过程中，可能会遇到一些常见问题，下面是一些解决方案：

无法结束进程：有时候软件进程无法通过任务管理器结束，可以尝试通过命令行工具或安全模式来结束进程。
设置优先级无效：有些软件可能会忽略设置的进程优先级，这时可以考虑使用第三方工具来进行更细致的控制。
硬件升级不划算：在部分情况下，硬件升级可能会成本较高，可以尝试优化软件设置或使用替代方案。

总结

通过本文我们了解了如何应对软件占用 CPU 过高的问题，可以根据具体情况采取不同的方法来限制软件的 CPU 使用。在日常使用电脑时，及时处理占用 CPU 过高的软件问题，可以保证系统的稳定性和用户体验。

二、cpu怎么限制gpu

博客文章：CPU如何限制GPU使用

随着科技的发展，计算机的性能不断提高，特别是对于图形处理方面，显卡的运用也越来越广泛。然而，有时候我们可能会遇到CPU占用过高的问题，这可能是由于GPU的使用超过了CPU的限制。在这种情况下，了解如何限制GPU的使用就显得尤为重要。首先，我们需要了解CPU和GPU的区别。CPU，也就是中央处理器，主要负责计算任务的处理；而GPU，也就是图形处理器，主要负责图像处理任务，如渲染、动画等。在大多数情况下，CPU会负责协调和管理整个系统的运行。然而，有时候我们会遇到CPU占用过高的问题，这可能是由于某些软件或游戏过度依赖GPU，导致GPU的使用超过了CPU的限制。这种情况下，我们可以通过一些方法来限制GPU的使用。一种常见的方法是使用任务管理器来限制GPU的使用。在Windows系统中，我们可以右键点击任务栏，选择“任务管理器”，然后在“性能”选项卡下查看CPU和GPU的使用情况。如果发现GPU使用过高，我们可以结束占用GPU过多的进程，以降低CPU的占用。另外，我们也可以通过一些专门的软件来限制GPU的使用。例如，我们可以使用专门的显卡管理软件来设置GPU的使用上限。这些软件通常提供了丰富的设置选项，包括限制GPU的使用时间、限制GPU的运行程序等。通过这些设置，我们可以有效地限制GPU的使用，降低CPU的占用。除此之外，我们还可以考虑升级硬件配置。如果我们的电脑配置较低，无法满足当前的需求，那么升级CPU或显卡可能是一个不错的选择。这不仅可以提高整体性能，还可以有效地限制GPU的使用，降低CPU的占用。总的来说，限制GPU的使用是一个需要综合考虑的问题。我们需要根据实际情况选择合适的方法来限制GPU的使用，以降低CPU的占用，提高系统的整体性能。以上就是关于如何限制GPU使用的相关内容。希望这些信息能对你有所帮助。如有任何疑问，请随时联系我们。

三、cpu如何限制gpu

博客文章：如何限制CPU对GPU的限制

在当今的高性能计算领域，GPU（图形处理器）已经成为一种强大的计算加速器，广泛应用于各种领域，如人工智能、机器学习、科学计算等。然而，当我们将CPU和GPU结合使用时，可能会遇到一些问题。CPU如何限制GPU？本文将探讨这个问题。

背景介绍

CPU和GPU是两种不同的处理器，具有不同的计算能力和特性。CPU通常用于执行复杂的控制算法和数据管理任务，而GPU则擅长处理大量并行计算任务。因此，在许多情况下，我们使用GPU来执行密集型计算任务，以提高计算效率。

问题阐述

当我们将CPU和GPU结合使用时，可能会出现CPU对GPU的限制问题。这通常是由于CPU对GPU的资源分配不当造成的。例如，如果CPU将过多的资源分配给GPU，而忽略了其他需要CPU资源的任务，那么可能会导致CPU过载，从而影响整个系统的性能。

解决方案

为了解决这个问题，我们可以采取以下措施：

合理分配资源：在将资源分配给GPU时，我们需要考虑其他任务的优先级和需求。确保CPU和GPU之间的资源分配是平衡的。
使用合适的工具：使用专门的工具来监控和管理GPU的使用情况，以确保GPU资源的合理利用。
优化算法：通过优化算法和数据结构，减少GPU的计算负担，提高整体系统的性能。

此外，我们还可以考虑使用专门的GPU加速库和框架，这些库和框架通常提供了更好的GPU资源管理和优化机制。

结论

CPU如何限制GPU是一个重要的问题，它涉及到资源管理和优化。通过合理分配资源、使用合适的工具和优化算法，我们可以提高整个系统的性能，并确保GPU资源的合理利用。

四、linux 怎么控制cpu？

在Linux中，可以使用命令行工具“top”来查看系统中正在运行的进程和CPU使用率，并使用“kill”命令对某个进程进行终止；另外还可以使用“nice”命令来调整进程的优先级，以控制CPU占用率；另外，可以使用“cpulimit”命令来限制某个进程的CPU使用率，避免它占据过高的系统资源。

同时，还可以通过一些系统调整来优化系统的CPU管理策略，如修改系统内核参数、安装CPU调度器等。

五、linux 查看cpu频率？

linux系统如何查看cpu频率，有很多种方法，最简便的是可以在Gnome下查看。

在Gnome菜单栏的底部面板上点右键 —> 添加到面板 –> CPU频率范围监视器，然后gnome面板上就会出现此小工具，并显示当前的频率，点左键可出现可调节的频率命令行下查看。

六、cpu模拟gpu linux

CPU模拟GPU在Linux系统中的应用

随着计算机技术的不断发展，GPU加速已成为计算机科学领域中一个重要的研究方向。然而，对于许多用户来说，直接使用GPU进行计算可能会面临一些问题，例如硬件成本高、兼容性问题等。为了解决这些问题，一种有效的解决方案是使用CPU模拟GPU。今天，我们将探讨CPU模拟GPU在Linux系统中的应用。一、什么是CPU模拟GPU？ CPU模拟GPU是一种通过模拟GPU计算的方式，使用CPU代替GPU进行高性能计算的方法。这种方法不需要用户拥有实际的GPU硬件，因此对于那些没有GPU或者不想购买GPU的用户来说，这是一个非常好的选择。二、为什么需要CPU模拟GPU？使用CPU模拟GPU有多个方面的原因。首先，对于一些特定的计算任务，GPU计算性能往往优于CPU计算性能。例如，在一些深度学习、图形渲染和科学计算等领域，GPU加速已经成为了标准化的解决方案。然而，并不是所有的用户都有机会使用GPU，或者没有足够的硬件资源来安装和配置GPU。在这种情况下，CPU模拟GPU就成为了一个可行的替代方案。三、如何实现CPU模拟GPU？实现CPU模拟GPU需要一定的编程知识和技能。在Linux系统中，可以使用一些开源的库和工具来实现CPU模拟GPU。例如，OpenCL和CUDA是两个非常流行的库，它们提供了用于加速计算的任务和API。通过使用这些库，用户可以编写代码来模拟GPU计算，并将其部署到Linux系统中进行高性能计算。

优点

使用CPU模拟GPU具有多个优点。首先，它不需要用户拥有实际的GPU硬件，因此可以节省成本。其次，这种方法通常比使用实际的GPU更加灵活和可扩展，因为它不需要考虑硬件兼容性和驱动程序等问题。最后，通过使用CPU模拟GPU，用户可以获得更好的计算性能和资源利用率，特别是在处理大规模数据集和复杂计算任务时。

缺点

虽然使用CPU模拟GPU有很多优点，但也存在一些缺点。首先，这种方法通常比使用实际的GPU计算性能稍逊一筹。其次，实现CPU模拟GPU需要一定的编程知识和技能，这可能会对用户造成一定的挑战。此外，CPU模拟GPU还可能受到系统资源限制的影响，例如内存和CPU核心数量等。总之，使用CPU模拟GPU在Linux系统中的应用是一个非常有前途的解决方案。对于那些没有GPU或者不想购买GPU的用户来说，这是一个非常好的选择。通过使用适当的库和工具，用户可以轻松地实现CPU模拟GPU，并将其应用于高性能计算任务中。

七、linux cpu或者内存过高什么解决？

往期精彩回顾：全面剖析Linux kernel的调试debug技术

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linux CPU 过高，怎么排查问题

CPU 指标解析

平均负载

平均负载等于逻辑 CPU 个数，表示每个 CPU 都恰好被充分利用。如果平均负载大于逻辑 CPU 个数，则负载比较重

进程上下文切换

无法获取资源而导致的自愿上下文切换
被系统强制调度导致的非自愿上下文切换

CPU 使用率

用户 CPU 使用率，包括用户态 CPU 使用率（user）和低优先级用户态 CPU 使用率（nice），表示 CPU 在用户态运行的时间百分比。用户 CPU 使用率高，通常说明有应用程序比较繁忙
系统 CPU 使用率，表示 CPU 在内核态运行的时间百分比（不包括中断），系统 CPU 使用率高，说明内核比较繁忙
等待 I/O 的 CPU 使用率，通常也称为 iowait，表示等待 I/O 的时间百分比。iowait 高，说明系统与硬件设备的 I/O 交互时间比较长
软中断和硬中断的 CPU 使用率，分别表示内核调用软中断处理程序、硬中断处理程序的时间百分比。它们的使用率高，表明系统发生了大量的中断

查看系统的平均负载

$ uptime
 10:54:52 up 1124 days, 16:31,  6 users,  load average: 3.67, 2.13, 1.79

10:54:52 是当前时间；up 1124 days, 16:31 是系统运行时间；6 users 则是正在登录用户数。而最后三个数字依次是过去 1 分钟、5 分钟、15 分钟的平均负载（Load Average）。平均负载是指单位时间内，系统处于可运行状态和不可中断状态的平均进程数
当平均负载高于 CPU 数量 70% 的时候，就应该分析排查负载高的问题。一旦负载过高，就可能导致进程响应变慢，进而影响服务的正常功能
平均负载与 CPU 使用率关系

CPU 密集型进程，使用大量 CPU 会导致平均负载升高，此时这两者是一致的
I/O 密集型进程，等待 I/O 也会导致平均负载升高，但 CPU 使用率不一定很高
大量等待 CPU 的进程调度也会导致平均负载升高，此时的 CPU 使用率也会比较高

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CPU 上下文切换

进程上下文切换：

进程的运行空间可以分为内核空间和用户空间，当代码发生系统调用时（访问受限制的资源），CPU 会发生上下文切换，系统调用结束时，CPU 则再从内核空间换回用户空间。一次系统调用，两次 CPU 上下文切换
系统平时会按一定的策略调用进程，会导致进程上下文切换
进程在阻塞等到访问资源时，也会发生上下文切换
进程通过睡眠函数挂起，会发生上下文切换
当有优先级更高的进程运行时，为了保证高优先级进程的运行，当前进程会被挂起

线程上下文切换：

同一进程里的线程，它们共享相同的虚拟内存和全局变量资源，线程上下文切换时，这些资源不变
线程自己的私有数据，比如栈和寄存器等，需要在上下文切换时保存切换

中断上下文切换：

为了快速响应硬件的事件，中断处理会打断进程的正常调度和执行，转而调用中断处理程序，响应设备事件

查看系统的上下文切换情况：

vmstat 和 pidstat。vmvmstat 可查看系统总体的指标，pidstat则详细到每一个进程服务的指标

$ vmstat 2 1 
procs --------memory--------- --swap-- --io--- -system-- ----cpu----- 
r b swpd free    buff   cache  si so  bi bo in cs us sy id wa st 
1 0    0 3498472 315836 3819540 0 0   0  1  2  0  3  1  96 0  0

--------
cs（context switch）是每秒上下文切换的次数
in（interrupt）则是每秒中断的次数
r（Running or Runnable）是就绪队列的长度，也就是正在运行和等待 CPU 的进程数.当这个值超过了CPU数目，就会出现CPU瓶颈
b（Blocked）则是处于不可中断睡眠状态的进程数

# pidstat -w
Linux 3.10.0-862.el7.x86_64 (8f57ec39327b)      07/11/2021      _x86_64_        (6 CPU)

06:43:23 PM   UID       PID   cswch/s nvcswch/s  Command
06:43:23 PM     0         1      0.00      0.00  java
06:43:23 PM     0       102      0.00      0.00  bash
06:43:23 PM     0       150      0.00      0.00  pidstat

------各项指标解析---------------------------
PID       进程id
Cswch/s   每秒主动任务上下文切换数量
Nvcswch/s 每秒被动任务上下文切换数量。大量进程都在争抢 CPU 时，就容易发生非自愿上下文切换
Command   进程执行命令

怎么排查 CPU 过高问题

先使用 top 命令，查看系统相关指标。如需要按某指标排序则使用 top -o 字段名 如：top -o %CPU。 -o 可以指定排序字段，顺序从大到小

# top -o %MEM
top - 18:20:27 up 26 days,  8:30,  2 users,  load average: 0.04, 0.09, 0.13
Tasks: 168 total,   1 running, 167 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
%Cpu(s):  0.3 us,  0.5 sy,  0.0 ni, 99.1 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.1 si,  0.0 st
KiB Mem:  32762356 total, 14675196 used, 18087160 free,      884 buffers
KiB Swap:  2103292 total,        0 used,  2103292 free.  6580028 cached Mem

PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU  %MEM     TIME+ COMMAND         
2323 mysql     20   0 19.918g 4.538g   9404 S 0.333 14.52 352:51.44 mysqld   
1260 root      20   0 7933492 1.173g  14004 S 0.333 3.753  58:20.74 java   
1520 daemon    20   0  358140   3980    776 S 0.333 0.012   6:19.55 httpd    
1503 root      20   0   69172   2240   1412 S 0.333 0.007   0:48.05 httpd                       
                   
---------各项指标解析---------------------------------------------------
第一行统计信息区
    18:20:27                     当前时间
    up 25 days, 17:29             系统运行时间，格式为时:分
    1 user                     当前登录用户数
    load average: 0.04, 0.09, 0.13  系统负载，三个数值分别为 1分钟、5分钟、15分钟前到现在的平均值

Tasks：进程相关信息
    running   正在运行的进程数
    sleeping  睡眠的进程数
    stopped   停止的进程数
    zombie    僵尸进程数
Cpu(s)：CPU相关信息
    %us：表示用户空间程序的cpu使用率（没有通过nice调度）
    %sy：表示系统空间的cpu使用率，主要是内核程序
    %ni：表示用户空间且通过nice调度过的程序的cpu使用率
    %id：空闲cpu
    %wa：cpu运行时在等待io的时间
    %hi：cpu处理硬中断的数量
    %si：cpu处理软中断的数量
Mem  内存信息  
    total 物理内存总量
    used 使用的物理内存总量
    free 空闲内存总量
    buffers 用作内核缓存的内存量
Swap 内存信息  
    total 交换区总量
    used 使用的交换区总量
    free 空闲交换区总量
    cached 缓冲的交换区总量

找到相关进程后，我们则可以使用 top -Hp pid 或 pidstat -t -p pid 命令查看进程具体线程使用 CPU 情况，从而找到具体的导致 CPU 高的线程

%us 过高，则可以在对应 java 服务根据线程ID查看具体详情，是否存在死循环，或者长时间的阻塞调用。java 服务可以使用 jstack
如果是 %sy 过高，则先使用 strace 定位具体的系统调用，再定位是哪里的应用代码导致的
如果是 %si 过高，则可能是网络问题导致软中断频率飙高
%wa 过高，则是频繁读写磁盘导致的。

linux 内存

查看内存使用情况

使用 top 或者 free、vmstat 命令

# top 
top - 18:20:27 up 26 days,  8:30,  2 users,  load average: 0.04, 0.09, 0.13
Tasks: 168 total,   1 running, 167 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
%Cpu(s):  0.3 us,  0.5 sy,  0.0 ni, 99.1 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.1 si,  0.0 st
KiB Mem:  32762356 total, 14675196 used, 18087160 free,      884 buffers
KiB Swap:  2103292 total,        0 used,  2103292 free.  6580028 cached Mem

PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU  %MEM     TIME+ COMMAND         
2323 mysql     20   0 19.918g 4.538g   9404 S 0.333 14.52 352:51.44 mysqld   
1260 root      20   0 7933492 1.173g  14004 S 0.333 3.753  58:20.74 java       
....

bcc-tools 软件包里的 cachestat 和 cachetop、memleak

achestat 可查看整个系统缓存的读写命中情况
cachetop 可查看每个进程的缓存命中情况
memleak 可以用检查 C、C++ 程序的内存泄漏问题

free 命令内存指标

# free -m 
                total used   free   shared  buffers  cached 
Mem:            32107 30414  1692   0       1962     8489 
-/+ buffers/cache:    19962  12144 
Swap:               0     0     0

shared 是共享内存的大小, 一般系统不会用到，总是0
buffers/cache 是缓存和缓冲区的大小，buffers 是对原始磁盘块的缓存，cache 是从磁盘读取文件系统里文件的页缓存
available 是新进程可用内存的大小

内存 swap 过高

Swap 其实就是把一块磁盘空间或者一个本地文件，当成内存来使用。swap 换出，把进程暂时不用的内存数据存储到磁盘中，并释放这些数据占用的内存。swap 换入，在进程再次访问这些内存的时候，把它们从磁盘读到内存中来

swap 和内存回收的机制

内存的回收既包括了文件页（内存映射获取磁盘文件的页）又包括了匿名页（进程动态分配的内存）
对文件页的回收，可以直接回收缓存，或者把脏页写回磁盘后再回收
而对匿名页的回收，其实就是通过 Swap 机制，把它们写入磁盘后再释放内存

swap 过高会造成严重的性能问题，页失效会导致频繁的页面在内存和磁盘之间交换

一般线上的服务器的内存都很大，可以禁用 swap
可以设置 /proc/sys/vm/min_free_kbytes，来调整系统定期回收内存的阈值，也可以设置 /proc/sys/vm/swappiness，来调整文件页和匿名页的回收倾向

linux 磁盘I/O 问题

文件系统和磁盘

磁盘是一个存储设备（确切地说是块设备），可以被划分为不同的磁盘分区。而在磁盘或者磁盘分区上，还可以再创建文件系统，并挂载到系统的某个目录中。系统就可以通过这个挂载目录来读写文件
磁盘是存储数据的块设备，也是文件系统的载体。所以，文件系统确实还是要通过磁盘，来保证数据的持久化存储
系统在读写普通文件时，I/O 请求会首先经过文件系统，然后由文件系统负责，来与磁盘进行交互。而在读写块设备文件时，会跳过文件系统，直接与磁盘交互
linux 内存里的 Buffers 是对原始磁盘块的临时存储，也就是用来缓存磁盘的数据，通常不会特别大（20MB 左右）。内核就可以把分散的写集中起来（优化磁盘的写入）
linux 内存里的 Cached 是从磁盘读取文件的页缓存，也就是用来缓存从文件读写的数据。下次访问这些文件数据时，则直接从内存中快速获取，而不再次访问磁盘

磁盘性能指标

使用率，是指磁盘处理 I/O 的时间百分比。过高的使用率（比如超过 80%），通常意味着磁盘 I/O 存在性能瓶颈。
饱和度，是指磁盘处理 I/O 的繁忙程度。过高的饱和度，意味着磁盘存在严重的性能瓶颈。当饱和度为 100% 时，磁盘无法接受新的 I/O 请求。
IOPS（Input/Output Per Second），是指每秒的 I/O 请求数
吞吐量，是指每秒的 I/O 请求大小
响应时间，是指 I/O 请求从发出到收到响应的间隔时间

IO 过高怎么找问题，怎么调优

查看系统磁盘整体 I/O

# iostat -x -k -d 1 1
Linux 4.4.73-5-default (ceshi44)        2021年07月08日  _x86_64_        (40 CPU)

Device:  rrqm/s   wrqm/s  r/s    w/s    rkB/s   wkB/s  avgrq-sz avgqu-sz await r_await w_await  svctm  %util
sda      0.08     2.48    0.37   11.71  27.80   507.24  88.53   0.02     1.34   14.96    0.90   0.09   0.10
sdb      0.00     1.20    1.28   16.67  30.91   647.83  75.61   0.17     9.51    9.40    9.52   0.32   0.57
------ 
rrqm/s:   每秒对该设备的读请求被合并次数，文件系统会对读取同块(block)的请求进行合并
wrqm/s:   每秒对该设备的写请求被合并次数
r/s:      每秒完成的读次数
w/s:      每秒完成的写次数
rkB/s:    每秒读数据量(kB为单位)
wkB/s:    每秒写数据量(kB为单位)
avgrq-sz: 平均每次IO操作的数据量(扇区数为单位)
avgqu-sz: 平均等待处理的IO请求队列长度
await:    平均每次IO请求等待时间(包括等待时间和处理时间，毫秒为单位)
svctm:    平均每次IO请求的处理时间(毫秒为单位)
%util:    采用周期内用于IO操作的时间比率，即IO队列非空的时间比率

查看进程级别 I/O

# pidstat -d
Linux 3.10.0-862.el7.x86_64 (8f57ec39327b)      07/11/2021      _x86_64_        (6 CPU)

06:42:35 PM   UID       PID   kB_rd/s   kB_wr/s kB_ccwr/s  Command
06:42:35 PM     0         1      1.05      0.00      0.00  java
06:42:35 PM     0       102      0.04      0.05      0.00  bash
------
kB_rd/s   每秒从磁盘读取的KB
kB_wr/s   每秒写入磁盘KB
kB_ccwr/s 任务取消的写入磁盘的KB。当任务截断脏的pagecache的时候会发生
Command   进程执行命令

当使用 pidstat -d 定位到哪个应用服务时，接下来则需要使用 strace 和 lsof 定位是哪些代码在读写磁盘里的哪些文件，导致IO高的原因

$ strace -p 18940 
strace: Process 18940 attached 
...
mmap(NULL, 314576896, PROT_READ|PROT_WRITE, MAP_PRIVATE|MAP_ANONYMOUS, -1, 0) = 0x7f0f7aee9000 
mmap(NULL, 314576896, PROT_READ|PROT_WRITE, MAP_PRIVATE|MAP_ANONYMOUS, -1, 0) = 0x7f0f682e8000 
write(3, "2018-12-05 15:23:01,709 - __main"..., 314572844 
) = 314572844 
munmap(0x7f0f682e8000, 314576896)       = 0 
write(3, "\n", 1)                       = 1 
munmap(0x7f0f7aee9000, 314576896)       = 0 
close(3)                                = 0 
stat("/tmp/logtest.txt.1", {st_mode=S_IFREG|0644, st_size=943718535, ...}) = 0

strace 命令输出可以看到进程18940 正在往文件 /tmp/logtest.txt.1 写入300m

$ lsof -p 18940 
COMMAND   PID USER   FD   TYPE DEVICE  SIZE/OFF    NODE NAME 
java  18940 root  cwd    DIR   0,50      4096 1549389 / 
… 
java  18940 root    2u   CHR  136,0       0t0       3 /dev/pts/0 
java  18940 root    3w   REG    8,1 117944320     303 /tmp/logtest.txt 
----
FD 表示文件描述符号，TYPE 表示文件类型，NODE NAME 表示文件路径

lsof 也可以看出进程18940 以每次 300MB 的速度往 /tmp/logtest.txt 写入

linux 网络I/O 问题

当一个网络帧到达网卡后，网卡会通过 DMA 方式，把这个网络包放到收包队列中；然后通过硬中断，告诉中断处理程序已经收到了网络包。接着，网卡中断处理程序会为网络帧分配内核数据结构（sk_buff），并将其拷贝到 sk_buff 缓冲区中；然后再通过软中断，通知内核收到了新的网络帧。内核协议栈从缓冲区中取出网络帧，并通过网络协议栈，从下到上逐层处理这个网络帧

硬中断：与系统相连的外设(比如网卡、硬盘)自动产生的。主要是用来通知操作系统系统外设状态的变化。比如当网卡收到数据包的时候，就会发出一个硬中断
软中断：为了满足实时系统的要求，中断处理应该是越快越好。linux为了实现这个特点，当中断发生的时候，硬中断处理那些短时间就可以完成的工作，而将那些处理事件比较长的工作，交给软中断来完成

网络I/O指标

带宽，表示链路的最大传输速率，单位通常为 b/s （比特 / 秒）
吞吐量，表示单位时间内成功传输的数据量，单位通常为 b/s（比特 / 秒）或者 B/s（字节 / 秒）吞吐量受带宽限制，而吞吐量 / 带宽，也就是该网络的使用率
延时，表示从网络请求发出后，一直到收到远端响应，所需要的时间延迟。在不同场景中，这一指标可能会有不同含义。比如，它可以表示，建立连接需要的时间（比如 TCP 握手延时），或一个数据包往返所需的时间（比如 RTT）
PPS，是 Packet Per Second（包 / 秒）的缩写，表示以网络包为单位的传输速率。PPS 通常用来评估网络的转发能力，比如硬件交换机，通常可以达到线性转发（即 PPS 可以达到或者接近理论最大值）。而基于 Linux 服务器的转发，则容易受网络包大小的影响
网络的连通性
并发连接数（TCP 连接数量）
丢包率（丢包百分比）

查看网络I/O指标

查看网络配置

# ifconfig em1
em1       Link encap:Ethernet  HWaddr 80:18:44:EB:18:98  
          inet addr:192.168.0.44  Bcast:192.168.0.255  Mask:255.255.255.0
          inet6 addr: fe80::8218:44ff:feeb:1898/64 Scope:Link
          UP BROADCAST RUNNING MULTICAST  MTU:1500  Metric:1
          RX packets:3098067963 errors:0 dropped:5379363 overruns:0 frame:0
          TX packets:2804983784 errors:0 dropped:0 overruns:0 carrier:0
          collisions:0 txqueuelen:1000 
          RX bytes:1661766458875 (1584783.9 Mb)  TX bytes:1356093926505 (1293271.9 Mb)
          Interrupt:83
-----
TX 和 RX 部分的 errors、dropped、overruns、carrier 以及 collisions 等指标不为 0 时，
通常表示出现了网络 I/O 问题。
errors 表示发生错误的数据包数，比如校验错误、帧同步错误等
dropped 表示丢弃的数据包数，即数据包已经收到了 Ring Buffer，但因为内存不足等原因丢包
overruns 表示超限数据包数，即网络 I/O 速度过快，导致 Ring Buffer 中的数据包来不及处理（队列满）而导致的丢包
carrier 表示发生 carrirer 错误的数据包数，比如双工模式不匹配、物理电缆出现问题等
collisions 表示碰撞数据包数

网络吞吐和 PPS

# sar -n DEV 1
Linux 4.4.73-5-default (ceshi44)        2022年03月31日  _x86_64_        (40 CPU)

15时39分40秒     IFACE   rxpck/s   txpck/s    rxkB/s    txkB/s   rxcmp/s   txcmp/s  rxmcst/s   %ifutil
15时39分41秒       em1   1241.00   1022.00    600.48    590.39      0.00      0.00    165.00      0.49
15时39分41秒        lo    636.00    636.00   7734.06   7734.06      0.00      0.00      0.00      0.00
15时39分41秒       em4      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00
15时39分41秒       em3      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00
15时39分41秒       em2     26.00     20.00      6.63      8.80      0.00      0.00      0.00      0.01
----
rxpck/s 和 txpck/s 分别是接收和发送的 PPS，单位为包 / 秒
rxkB/s 和 txkB/s 分别是接收和发送的吞吐量，单位是 KB/ 秒
rxcmp/s 和 txcmp/s 分别是接收和发送的压缩数据包数，单位是包 / 秒

宽带

# ethtool em1 | grep Speed 
Speed: 1000Mb/s

连通性和延迟

# ping www.baidu.com
PING www.a.shifen.com (14.215.177.38) 56(84) bytes of data.
64 bytes from 14.215.177.38: icmp_seq=1 ttl=56 time=53.9 ms
64 bytes from 14.215.177.38: icmp_seq=2 ttl=56 time=52.3 ms
64 bytes from 14.215.177.38: icmp_seq=3 ttl=56 time=53.8 ms
64 bytes from 14.215.177.38: icmp_seq=4 ttl=56 time=56.0 ms

统计 TCP 连接状态工具 ss 和 netstat

[root@root ~]$>#ss -ant | awk '{++S[$1]} END {for(a in S) print a, S[a]}'
LISTEN 96
CLOSE-WAIT 527
ESTAB 8520
State 1
SYN-SENT 2
TIME-WAIT 660

[root@root ~]$>#netstat -n | awk '/^tcp/ {++S[$NF]} END {for(a in S) print a, S[a]}'
CLOSE_WAIT 530
ESTABLISHED 8511
FIN_WAIT2 3
TIME_WAIT 809

网络请求变慢，怎么调优

高并发下 TCP 请求变多，会有大量处于 TIME_WAIT 状态的连接，它们会占用大量内存和端口资源。此时可以优化与 TIME_WAIT 状态相关的内核选项

增大处于 TIME_WAIT 状态的连接数量 net.ipv4.tcp_max_tw_buckets ，并增大连接跟踪表的大小 net.netfilter.nf_conntrack_max
减小 net.ipv4.tcp_fin_timeout 和 net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_time_wait ，让系统尽快释放它们所占用的资源
开启端口复用 net.ipv4.tcp_tw_reuse。这样，被 TIME_WAIT 状态占用的端口，还能用到新建的连接中
增大本地端口的范围 net.ipv4.ip_local_port_range 。这样就可以支持更多连接，提高整体的并发能力
增加最大文件描述符的数量。可以使用 fs.nr_open 和 fs.file-max ，分别增大进程和系统的最大文件描述符数

SYN FLOOD 攻击，利用 TCP 协议特点进行攻击而引发的性能问题，可以考虑优化与 SYN 状态相关的内核选项

增大 TCP 半连接的最大数量 net.ipv4.tcp_max_syn_backlog ，或者开启 TCP SYN Cookies net.ipv4.tcp_syncookies ，来绕开半连接数量限制的问题
减少 SYN_RECV 状态的连接重传 SYN+ACK 包的次数 net.ipv4.tcp_synack_retries

加快 TCP 长连接的回收，优化与 Keepalive 相关的内核选项

缩短最后一次数据包到 Keepalive 探测包的间隔时间 net.ipv4.tcp_keepalive_time
缩短发送 Keepalive 探测包的间隔时间 net.ipv4.tcp_keepalive_intvl
减少 Keepalive 探测失败后，一直到通知应用程序前的重试次数 net.ipv4.tcp_keepalive_probes

文章参考：https://mp.weixin.qq.com/s/Y2-so8CFfXv5bM4sN4aJSw

八、linux查看cpu个数命令？

我的回答：Linux查看cpu个数，可以分成几种信息：

1.查看CPU型号

cat /proc/cpuinfo|grep "model name"|uniq

比如Intel Xeon CPU E5-2690 v4 代表英特尔至强处理器。

2.查看CPU物理个数：

cat /proc/cpuinfo|grep "physical id"|sort|uniq|wc -l

比如2 就代表两颗物理CPU。

3.查看单个CPU的物理核数：

cat /proc/cpuinfo|grep "cpu cores"|uniq

比如14

就代表一颗物理CPU有14核

查看单颗CPU的逻辑核数：

cat /proc/cpuinfo|grep "siblings"|uniq

比如是28

如果siblings的数量是cpu cores的两倍，证明CPU支持超线程并且开启了超线程技术。

4.查看CPU总的逻辑核数：

cat /proc/cpuinfo|grep "processor"|wc -l

比如56

就代表总的逻辑核心数56。

九、如何限制cpu使用？

首先，下载BES，并打开。如果不限制qemu，将意味着CPU占用率非常高，限制某个进程的CPU使用率很简单，安装BES软件，然后运行，把qemu进程的CPU使用率控制一下就可以了，点击“Target…”，选择防火墙模拟器的进程“qemu.exe”再点击“Limit this”，最后点击“Control…”，在弹出的窗口中，将滑块左右移动以调整。BES限制CPU的使用率就完成了。

十、如何限制cpu功耗？

第一步,在BIOS状态下找到这个(Advanced BIOS Features)

第二步,开启或关闭CPU Enbanced Halt(C1E):开启后CPU进入智能节能模式,也就是在当前情况下动态睿频,但是不影响正常使用只有在无人模式下才会让CPU进入最低功耗模式运作,在使用中的情况下会保持在足够运行速度给电脑系统保持不卡的情况

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