CalPiV2.py from random import random from time import perf_counter DARTS = 1000*1000*10 hits = 0.0 start = perf_counter() for i in range(1, DARTS+1): x, y = random(), random() dist = pow(x**2 + y**2, 0.5) if dist <= 1.0: hits = hit
一、准备工作： 1、perf 工具一般linux自带，没自带需自行安装 2、FlameGraph工具可以在git上面下载，下载后解压就可以使用，路径： https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git 下载后需要把stackcollapse-perf.pl、 flamegraph.pl的权限修改成可执行文件
import time scale=50 print('{:-^25}'.format('执行开始')) # print("执行开始".center(scale//2,'-')) start=time.perf_counter() for i in range(50): str1=i*'*' str2=(50-i)*'-' str3=(i/scale)*100
火焰图基本使用教程 1. 基本流程 下载FlameGrapth包：https://github.com/brendangregg/FlameGraph，无需安装，直接使用。也可以直接使用命令git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git perf recocrd -g... （记得要加-g，这样才会保留调用栈）抓去性能分析数据，会生成
问题现象 kubernetes集群收到一条，kubelet的cpu使用率较高的告警，过会就恢复了。然后又告警，这样的情况反反复复发生。 已知信息 kubebernetes 1.17.2kubelet 1.17.2cpu使用率过高的情况并非持续的，这里可以初步怀疑，cpu的过高可能是被某个函数定时触发。 问题排查 先来一波常规套
详细步骤说明： https://blog.csdn.net/sinat_28317385/article/details/112968099 PS：语言比较简洁，目前仅记录给自己看，如有不明白之处，需要答疑解惑，请留言。
作者：李陈希｜FISCO BCOS 核心开发者 We should forget about small efficiencies, say about 97% of the time: premature optimization is the root of all evil. Yet we should not pass up our opportunities in that critical 3%. ——Donald Knuth 『过早的优化是万恶之源』
你最常用什么指标来描述系统的 CPU 性能呢？我想你的答案，可能不是平均负载，也不是 CPU 上下文切换，而是另一个更直观的指标—— CPU 使用率。CPU 使用率是单位时间内 CPU 使用情况的统计，以百分比的方式展示。那么，作为最常用也是最熟悉的 CPU 指标，你能说出 CPU 使用率到底是怎
目录 三、CPU使用率 —— 用户CPU 3.1 CPU使用率相关重要指标 3.2 查看CPU使用率 —— ps/top/pidstat 3.3 CPU使用率过高怎么办？ 3.4 CPU使用率案例分析 —— ab 3.5 当CPU使用率升高时，分析方式 3.6 当CPU使用率升高时，找不到pid 3.7 总结 三、CPU使用率 —— 用户CPU CPU 使用
文章目录 一、前言二、演示操作三、小结 一、前言 很多人觉得火焰图炫酷 如果只从操作上来说，真是没什么难度，只比大象放冰箱稍微难点 这里演示一下 perf 结果怎么放冰箱，不，是怎么生成火焰图！ 二、演示操作 第一步：随便录点啥，我这里是所有操作，主要是生成 perf.data 文件 [roo
Linux内核 eBPF基础 perf（1）：perf_event在内核中的初始化 荣涛 2021年5月12日 本文相关注释代码：https://github.com/Rtoax/linux-5.10.13 1. 初始化函数调用关系 1.1. start_kernel 可参见《Linux开机启动过程（10）：start_kernel 初始化（至setup_arch初期）》系列文章。 在
系统整体CPU使用率是多少? 每个CPU呢？CPU负载并发程度？ 单线程 多线程？ 多进程？那些应用程序/用户在使用CPU 使用了多少？那个内核线程在使用CPU 使用了多少？中断CPU 是多少CPU 互联使用率是多少用户 内核级别在CPU 上的调用路径什么类型的停滞周期 谁测量 为什么测量 测量什么 如何测
clock、context-switches等待。默认情况下，perf stat 会输出几个常用的事件的统计，比如：task-clock-msecs：cpu 使用率context-switches：进程切换次数page-faults：发生缺页的次数cpu-migrations：表示进程运行过程中发生了多少次CPU迁移，即被调度器从一个CPU转移到另外一个CPU上运行cycles：处
import torch.backends.cudnn as cudnn cudnn.benchmark = True 可以在 PyTorch 中对模型里的卷积层进行预先的优化，也就是在每一个卷积层中测试 cuDNN 提供的所有卷积实现算法，然后选择最快的那个。这样在模型启动的时候，只要额外多花一点点预处理时间，就可以较大幅度地减少
目前已经发现cps 打不上去，top中sys偏高， perf 以及strace 发现时accpet频繁的系统调用！原因应该就是他了 整体分析过程见：48核cps性能低于8核-debug cps 业务分析：
1 ) 下载 mysqld_exporter : wget https://github.com/prometheus/mysqld_exporter/releases/download/v0.12.1/mysqld_exporter-0.12.1.linux-amd64.tar.gz tar -zxf mysqld_exporter-0.12.1.linux-amd64.tar.gz mv mysqld_exporter-0.12.1.linux-amd64 mysqld_exporter chown
RTC服务器是UDP协议，存在以下几个难点： UDP包数目众多，包普遍比较小。比如一个视频关键帧，可能会被分成几十个UDP发送。比如每个Opus包，几十到一百多字节不等。不同协议需要复用端口(才能支持K8S云原生平台)，每个包都需要找到对应的Session处理，客户端地址可能还会变更。高实时性，每
此文转载自：https://my.oschina.net/zhaiyuan/blog/4653760 LiteOS Studio图形化调测能力，物联网打工人必备！>>> 提到如何动态追踪进程中的系统调用，相信大家第一时间都能想到 strace，它的基本用法非常简单，非常适合用来解决 “为什么这个软件无法在这台机器上运行？” 这类问题。但
perf 是 Linux 2.6.31 以后内置的性能分析工具。它是一款综合性分析工具，以性能事件采样为基础，可以分析从内核级别，到进程线程级别，甚至到函数及汇编级别的性能问题。 1 perf top 类似于 top，它能够实时显示占用 CPU 时钟最多的函数或者指令 $ perf top Samples: 833 of event
原创 孟冉 Linux阅码场 2017-11-15 内容简介：本文紧接着《宋宝华：火焰图：全局视野的Linux性能剖析》一文，继续分析火焰图的数据流程和绘制原理。 作者简介：孟冉，目前就读于西安邮电大学，计算机科学与技术专业；目前研究linux系统的负载均衡技术和网络安全方面。孟冉目前在陈莉君老师的Lin
原创 宋宝华 Linux阅码场 2017-11-14 作者简介 宋宝华，他有10几年的Linux开发经验。他长期在大型企业担任一线工程师和系统架构师，编写大量的Linux代码，并负责在gerrit上review其他同事的代码。Barry Song是Linux的活跃开发者，是某些内核版本的最活跃开发者之一（如https://lwn.net/Ar
问题描述 项目希望评估算法的CPU开销，使用linux常用的perf工具。 查看perf stat只显示cpu-clock, context-switches, cpu-migrations 剩余cycles, instructions, branches, branch-misses均为not supported 原因分析 该参数使用物理机可测量，猜测问题出在虚拟化。 解决方案 关闭VMwa
使用perf工具以及flamegraph可以将调试的程序运行栈以及在每个函数中停留的时间以火焰图的形式展现出来。 perf工具可以在内核源码tools/perf中编译安装。 make && make install flamegraph工具可以再github中下载： git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git
from random import random from time import perf_counter DARTS = 1000*1000*10 hits = 0.0 start = perf_counter() for i in range(1, DARTS+1): x, y = random(), random() dist = pow(x**2 + y**2, 0.5) if dist <= 1.0: hits = hits + 1 pi = 4
from random import random from time import perf_counter import time from tqdm import tqdm scale = 50 print("执行开始".center(scale//2, "-")) start = time.perf_counter() DARTS = 1000*1000*10 hits = 0.0 start = perf_counter(）for i in range(1
