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'htop' 无法显示正确的 CPU 百分比，但 'top' 可以

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'htop' 无法显示正确的 CPU 百分比，但 'top' 可以

在线程数为 4 的情况下运行时mencoder（在四核 CPU 上）。我注意到它htop没有显示其真的CPU 使用率，但top确实如此。

看起来顶部仅报道一个核。这是顶部？ 这里发生了什么？

没有其他条目门编码器出现在ps或htop或top。我假设100％意味着 1 个核心已达到最大值，但是这对我来说似乎很奇怪；其他核心怎么办？

更新：添加“系统监视器”输出

                  PID   %CPU   COMMAND                    
           "top"  1869   220   mencoder                 
          "htop"  1869    95   mencoder -noodml /media/...  
"System Monitor"  1869   220   mencoder

答案1

正如您自己所说，您可以点击H显示用户线程。

只是备查（为了好玩），让我们计算一下 CPU 利用率！

一些背景知识：

在现代操作系统中，有一个调度程序。它旨在确保所有进程及其线程都获得公平的计算时间份额。我不会过多地讨论调度（它真的很复杂）。但最终有一个叫做运行队列。所有进程的所有指令都在这里排队等待被执行。

任何进程都会将其“任务”放入运行队列，一旦处理器准备就绪，它就会弹出并执行这些任务。例如，当程序进入睡眠状态时，它会将自己从运行队列中移除，一旦准备好再次运行，它就会返回到“队列末尾”。

此队列的排序与进程有关优先事项（也称为“好值” - 即一个过程是好的关于系统资源）。

队列的长度决定了加载系统的负载。例如，负载为 2.5 意味着 CPU 可以处理的每条指令有 2.5 条指令即时的。

顺便说一下，在 Linux 上，这个负载以 10ms 为间隔计算（默认）。

现在来看看 CPU 利用率的百分比值：

假设你有两个时钟，一个叫t，它代表即时的。它每秒测量一秒。另一个时钟我们称之为c。它仅在有处理时运行。这意味着，只有当一个进程计算某些东西时，时钟才会运行。这也称为 CPU 时间。系统上的每个进程都“拥有”其中之一。

现在可以计算单个进程的处理器利用率：

U = c/t = 0.5秒/1秒 = 0.5

或者对于所有进程：

替代文本

在多核机器上，这当然可能导致 3.9 的值，因为如果利用得当，CPU 每秒可以计算四秒的计算量。

维基百科提供了这个例子：

在 6-CPU UNIX 机器上运行的软件应用程序会创建三个 UNIX 进程来满足用户需求。这三个进程中的每一个都会创建两个线程。软件应用程序的工作均匀分布在为该应用程序创建的 6 个独立执行线程上。如果不涉及等待资源，则预计总 CPU 时间是实际耗用时间的六倍。

下面是一个实现此目的的 Python 小代码片段

>>> import time
>>> t = time.time()
>>> c = time.clock()
>>> # the next line will take a while to compute
>>> tuple(tuple(i**0.2 for i in range(600)) for i in range(6000))
>>> print (time.clock() / (time.time() - t)) * 100, "%"
66.9384021612 %

在理想情况下，您可以从中推断出系统负载为 100 - 66.93 = 33.1%。（但实际上，由于 I/O 等待、调度效率低下等复杂因素，这是错误的）

相反加载，这些计算将总是结果是介于 0 和处理器数量之间的值，即介于 0 和 1 之间或 0 到 100% 之间。现在无法区分运行三个任务的机器，使用 100% 的 CPU，和运行一百万个任务的机器，其中任何一个任务几乎没有完成任何工作，也是 100%。例如，如果您试图平衡多台计算机上的一堆进程，那么 CPU 利用率几乎毫无用处。负载就是您想要的。

实际上，处理时钟不止一个。例如，有一个用于等待 I/O。因此，您还可以计算 I/O 资源利用率。

对于原始问题来说这可能没有帮助，但我希望它很有趣。:)

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