电脑cpu负载过高怎么解决 cpu利用率多少正常 _生活百科

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导读：本文翻译自 Brendan Gregg 去年的一篇博客文章 “CPU Utilization is Wrong”，从标题就能想到这篇文章将会引起争议。文章一上来就说，我们“人人皆用、处处使用，每个性能监控工具里都在用”的 top 命令里的 “%CPU” 指标，是不对的，其并非用于衡量 CPU 的繁忙程度的正确指标，作者谴责了一下众人(或许也包括你我)的这一行为是具有很大的误导性(deeply misleading)的，而且这种情况还在连年恶化。对于这么大一顶帽子，让我们暂且按下躁动的心，听听作者是怎么深入阐释他的观点的。

1. 引言可能你认为的 90% CPU 利用率意味着这样的情形：

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而实际却可能是这样的：

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CPU 并非 90% 的时间都在忙着，很大一部分时间在等待，或者说“停顿(Stalled)”了。这种情况表示处理器流水线停顿，一般由资源竞争、数据依赖等原因造成。多数情况下表现为等待访存操作，其中又以读操作为主。在停顿周期内，不能执行指令，这意味着你的程序不往前走。
值得注意的是，图中 “Stalled” 状态所占的比例是作者依据生产环境中的典型场景计算而来，具有普遍现实意义。因此，大多时候 CPU 处于停顿状态，而你却不知道，因为 CPU 利用率这个指标没有告诉你真相。通过进一步分析 CPU 停顿的原因，可以指导代码优化，提高执行效率，这是我们深入理解CPU微架构的动力之一。
2. CPU 利用率的真实含义是什么？我们通常所说的CPU利用率是指 “non-idle time”：即CPU不执行 idle thread 的时间。操作系统内核会在上下文切换时记录CPU的运行时间。假设一个 non-idle thread 开始运行， 100ms 后结束，内核会认为这段时间内 CPU 利用率为 100% 。这种度量方式源于分时复用系统。早在阿波罗登月舱的导航计算机中，idle thread 当时被叫做 “DUMMY JOB”，工程师通过比对运行 “DUMMY JOB” 和 “实际任务” 的时间来衡量导航系统的利用率。那么这个所谓“利用率”的问题在哪儿呢？当今时代，CPU 执行速度远远大于内存访问速度，等待访存的时间成为占用 CPU 时间的主要部分。当你在 top 中看到很高的 “%CPU”，你可能认为处理器是瓶颈，但实际上却是内存。在过去很长一段时间内，CPU 频率增长的速度大于 DRAM 访存延时降低的速度（CPU DRAM gap），直到2005年前后，处理器厂商们才开始放弃“频率路线”，转向多核、超线程技术，再加上多处理器架构，这些都导致访存需求急剧上升。尽管厂商通过增大 cache 容量、优化 cache 策略、提升总线带宽来试图缓解访存瓶颈，但我们的程序仍深受 CPU stall 困扰。
3. 如何真正辨别 CPU 在做些什么？在 PMC(Performance Monitoring Counters) 的帮助下，我们能看到更多的 CPU 运行状态信息。下图中，perf 采集了10秒内全部 CPU 的运行状态。

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这里我们重点关注的核心度量指标是 IPC(instructions per cycle) ，它表示平均每个 CPU cycle 执行的指令数量，很显然该数值越大性能越好。上图中IPC 为 0.78 ，看起来还不错，是不是 78% busy 呢？现代处理器一般有多条流水线，运行 perf 的那台机器，IPC 的理论值可达到 4.0 。