沒錯，我在這裡所說的是每個人在到處使用的「%CPU」這個度量指標，用於每一款效能監控產品。用top(1)指令來查看。
你可能認為90%的CPU使用率意味著：
而實際上它可能意味著：
停滯（stalled）意味著處理器在處理指令方面沒有進展，通常是由於處理器在等待記憶體輸入/輸出。我在上面劃分的比例（忙碌和停滯之間）是我在實際的生產環境中經常看到的情況。你很可能基本上處於停滯狀態，但渾然不知罷了。
這對你來說代表什麼呢？了解你的多少CPU處於停滯狀態可以指導減少程式碼或減少記憶體輸入/輸出之間的效能調優工作。誰要關注CPU效能，尤其是根據CPU自動擴展資源的雲，如果知道%CPU中停滯的部分，那將大有益處。
CPU使用率其實是什麼東東？
我們稱為CPU使用率的衡量指標其實是「非閒置時間」（non-idle time）：也就是CPU未執行閒置執行緒的時間。你的作業系統核心（無論它是什麼核心）通常在上下文切換過程中追蹤這個指標。如果非閒置進程開始運行，然後停止100毫秒，核心還是認為該CPU在那整段時間都被使用。
這個度量指標的歷史與分時系統一樣久遠。 Apollo Lunar Module導引計算機（一種開創性的分時系統）稱其閒置線程為“DUMMY JOB”，工程師們跟踪了運行該閒置線程的周期和運行實際任務的周期，將這視為一個衡量計算機使用率的重要指標。
那麼這個指標哪裡不對勁呢？
現在，CPU的速度已變得比主記憶體快得多，等待內存在仍然所謂的「CPU使用率」中佔了大頭。如果你看到數值很高的%CPU，可能認為處理器是瓶頸（即散熱片和風扇下面的CPU封裝件），而實際上那些DRAM模組才是瓶頸。
這方面的情形一直變得越來越嚴峻。長久以來，處理器廠商提高時脈速度的振幅超過DRAM提高存取延遲的幅度，這就是所謂的「CPU DRAM缺口」（ CPU DRAM gap）。這種情形在3 GHz處理器面世的2005年前後趨穩；自那以後，處理器使用更多的核心和超線程來提升性能，另外使用多插座配置，這一切給內存子系統提出了更高的要求。處理器廠商試圖採用更龐大、更智慧的CPU快取以及更快速的記憶體匯流排和互連技術來緩解這個記憶體瓶頸。但是我們仍然通常處於停滯狀態。
如何顯示CPU到底在處理什麼？
不妨使用效能監控計數器（PMC）：這是使用Linux perf及其他工具可以讀取的硬體計數器。比如說，將整個系統測量10秒鐘：
# perf stat -a — sleep 10
Performance counter stats for ‘system wide’:
641398.723351 task-clock (msec) # 64.116 CPUs utilized (100.00%)
379,651 context-switches # 0.592 K/sec (100.00%)
51,546 cpu-migrations # 0.080 K/sec (100.00%)
13,423,039 page-faults # 0.021 M/sec
1,433,972,173,374 cycles # 2.236 GHz (75.02%)
<not> stalled-cycles-frontend
<not> stalled-cycles-backend
1,118,336,816,068 instructions # 0.78 insns per cycle (75.01%)
249,644,142,804 branches # 389.218 M/sec (75.01%)
7,791,449,769 branch-misses # 3.12% of all branches (75.01%)
10.003794539 seconds time elapsed</not></not>
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這裡一個關鍵的測量指標是每個週期指令（即IPC），該度量指標顯示了我們在每個CPU時脈週期平均完成了多少個指令。簡單來說，這個數值越高越好。上面例子中的0.78聽起來不賴（78%的時間段處於忙碌狀態）；但如果你意識到該處理器的最高速度下IPC是4.0，就不這麼認為了。這又叫4-wide，是指指令取出/解碼路徑。這意味著，CPU每個時鐘週期可以retire（完成）四個指令。所以，在4-wide系統上IPC為0.78，代表CPU的運行速度是其最高速度的19.5%。新的英特爾Skylake處理器是5-wide。
你可以用來進一步鑽研的PMC要多數百個：可以依照不同的類型，直接測量停滯的週期。
在雲端
如果你在虚拟环境中，可能无法访问PMC，这要看虚拟机管理程序是否为访客（guest）支持PMC。我最近写过一篇文章：《EC2的PMC：测量IPC》，表明了如今PMC如何可用于基于Xen的AWS EC2云上面的专用主机类型。
实际对策
如果你的IPC
如果你的IPC > 1.0，你可能是指令密集型。想方设法减少代码执行：消除不必要的工作和缓存操作等。CPU火焰图是一款很适合开展这项调查的工具。至于硬件调优，不妨试一试更快的时钟频率和数量更多的核心/超线程。
性能监测产品应该能告诉你什么？
每一款性能工具应该显示IPC以及%CPU。或者将%CPU分解成指令完成周期与停滞周期，比如%INS和%STL。
面向Linux的tiptop(1)可按进程显示IPC：
tiptop – [root]
Tasks: 96 total, 3 displayed screen 0: default
PID [ %CPU] %SYS P Mcycle Minstr IPC %MISS %BMIS %BUS COMMAND
3897 35.3 28.5 4 274.06 178.23 0.65 0.06 0.00 0.0 java
1319+ 5.5 2.6 6 87.32 125.55 1.44 0.34 0.26 0.0 nm-applet
900 0.9 0.0 6 25.91 55.55 2.14 0.12 0.21 0.0 dbus-daemo
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CPU使用率具有误导性的其他理由
让CPU使用率具有误导性的不仅仅是内存停滞周期。其他因素包括如下：
- 温度过高导致处理器停滞。
- 睿频加速（Turboboost）导致时钟频率不一。
- 内核因speedstep导致时钟频率不一。
- 平均值方面的问题：1分钟内的使用率为80%，隐藏了100%的突发使用率。
- 自旋锁：CPU被使用，有很高的IPC，但是应用程序在处理指令方面没有合理的进展。
结束语
CPU使用率已成为一个极具误导性的度量指标：它包括了等待主内存的周期，而这类周期在现代工作负载中占了大头。如果使用额外的度量指标，你就能搞清楚%CPU到底意味着什么，包括每个周期指令（IPC）。IPC 1.0可能意味着指令密集型。我在之前的一篇文章中介绍了IPC，包括介绍了衡量IPC所需要的性能监控计数器（PMC）。 显示%CPU的性能监控产品还应该显示PMC度量指标，解释那个值意味着什么，那样才不会误导最终用户。比如说，它们可以一并显示%CPU及IPC，以及/或指令完成周期与停滞周期。有了这些度量指标，开发人员和操作人员才能决定如何才能更好地调优应用程序和系统。
以上是CPU使用率度量指標的分析！的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
