当前位置: 首页 > 软件库 > 管理和监控 > 系统监控 >

corestat

监控CPU内核利用率的工具
授权协议 未知
开发语言 C/C++
所属分类 管理和监控、 系统监控
软件类型 开源软件
地区 不详
投 递 者 姜良哲
操作系统 UNIX
开源组织
适用人群 未知
 软件概览

很多人都可以使用mpstat,vmstat,等命令来查看CPU的使用情况,但是有的时候这些命令并没有办法显示出我们所需要的信息。

corestat 是一个针对多核多线程的SPARC T1/T2 Ultrasparc64 VI/VII的一个脚本,只能在SPARC机器上使用。它可以监控内核时间利用率。目前这个脚本还没有放到Solaris里面,你需要单独下载才能使 用。(监控网络使用 率的nicstat工具也是需要单独下载才能使用的哦)

对于SPARC T1/T2来说,每个CPU里含有8个核,每个核里面有4/8硬线程,系统会把他们看成是逻辑CPU。在1个核内的所有线程是共享一个pipe line的,如果某个CPU等待去内存中取得数据的话,从mpstat上看到的是正在忙,从corestat上看到的是空闲。

根据 corestat上得到的内核的利用率,可以用于系统的调优。

Usage : corestat [-g] [-v] [[-f <infile>] [-i <interval>] [-r <freq>]]

  Default mode : Report Integer Pipeline Utilization
  -g                     : Report FPU usage
  -v                     : Report version number
  -f infile            : Filename containing sampled cpustat data
  -i interval       : Reporting interval in sec (default = 10 sec)
  -r freq             : Processor frequency in MHz (default = 1417 MHz)

 相关资料
  • 谁能解释一下这两种方法的真正区别 vm。GetTotalizationofCPU(CloudSim.clock()); 和 cloudlet.get利用OfCpu(CloudSim.clock()); 提前感谢

  • 问题内容: 在Linux中是否有命令或任何其他方式来获取当前或平均 CPU使用率 (对于多处理器环境)? 我在小型系统中使用嵌入式Linux。基本上,我需要确定CPU利用率,以便在CPU利用率很高的情况下,可以将新进程转移到系统中的另一个控制器,而不是在可能忙于执行更重要进程的主处理器上执行。 这个问题不仅仅在于对进程进行优先级排序,另一个控制器可以充分处理新进程,只是当主处理器不忙时,我希望它来

  • 问题内容: 假设我的应用程序运行2个线程(例如渲染线程和游戏更新线程)。如果它运行在具有多核CPU的移动设备上(当今通常是这样),我是否可以期望在可能的情况下自动将线程分配给不同的内核? 我知道底层的OS内核(Android linux内核)决定调度。我的问题是我是否需要做 任何其他事情 才能启用多核功能,还是自动而透明的? 问题答案: 您需要做的是允许两个线程尽可能独立地运行。如果您有两个始终在

  • 我正在使用mod安全规则https://github.com/SpiderLabs/owasp-modsecurity-crs清理用户输入数据。在将用户输入与mod security rule正则表达式匹配时,我面临着cpu激增和延迟。总的来说,它包含500个正则表达式来检查不同类型的攻击(xss、badrobots、generic和sql)。对于每个请求,我检查所有参数并对照所有这500个正则表

  • 本文向大家介绍python实时监控cpu小工具,包括了python实时监控cpu小工具的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例为大家分享了python实时监控cpu的工具,供大家参考,具体内容如下 虽然写的很不完善,但是当练手吧,对于实时监控cpu还是有点用处的,虽然android studio已经提供了一样的功能,但是能够记录并生成成本地csv文件还是比as多一个功能的。 结果图: 直

  • GPU使用率监控

  • 我正在Repast 2.7中构建一个ABM,我们正在进入项目的阶段,我们正在交付更大的生产数据集来通知我们的模型。 我注意到在我的32核工作站上,可执行文件只使用了3-12核;平均cpu消耗稳定在5.5%左右。它似乎应该使用更多的内核;或者最大限度地利用它正在使用的核心。我意识到这可能是天真的猜测。 报告32核心可用。 我有兴趣知道是否以及如何配置我的项目以利用更多资源。我意识到HPC版本可用;但

  • 简介 Xiaomi Cloud-ML底层使用kubernetes+docker调度资源,GPU分配的粒度是个,不存在GPU共享的情况。当前集群的服务器都是4卡机型,编号从0到3。 GPU使用率每分钟抓取一次,推送到falcon上。 基本概念 Cloud-ML对用户的任务进行了封装,调度的pod以一定的规则命名,用户可以使用我们sdk提供的events功能查看任务Name项,该项展示的就是我们后端调