OpenVelinux内核CPU资源统计控制器(cpuacct)深度解析
2025-06-19 16:19:22作者:袁立春Spencer
概述
在OpenVelinux内核的cgroup v1子系统中,CPU Accounting Controller(cpuacct)是一个重要的资源统计模块。它主要用于对cgroup中的任务进行CPU使用情况的精确统计和监控。本文将深入探讨这一控制器的实现原理、使用方法和实际应用场景。
cpuacct控制器核心功能
cpuacct控制器主要提供两大核心功能:
- CPU时间统计:精确统计cgroup中所有任务(包括子cgroup)消耗的CPU时间
- 使用模式分类:将CPU时间细分为用户态(user)和内核态(system)时间
这些统计信息对于系统管理员监控资源使用、分析性能瓶颈以及实施资源配额管理都具有重要意义。
安装与基本配置
要使用cpuacct控制器,首先需要挂载cgroup文件系统:
mount -t cgroup -ocpuacct none /sys/fs/cgroup
挂载后,系统会在/sys/fs/cgroup目录下创建初始的父控制组,该组默认包含系统中的所有任务。
关键统计文件解析
cpuacct控制器提供了几个重要的统计文件:
-
cpuacct.usage:
- 单位:纳秒(nanoseconds)
- 内容:该cgroup累计使用的CPU总时间
- 特点:包含所有子cgroup的CPU使用时间
-
cpuacct.stat:
- 提供更细粒度的CPU时间分类统计
- 包含两个关键指标:
user:用户态运行时间(USER_HZ单位)system:内核态运行时间(USER_HZ单位)
-
tasks文件:
- 列出属于当前cgroup的所有任务ID
实际应用示例
让我们通过一个实际例子来理解如何使用cpuacct:
cd /sys/fs/cgroup
mkdir test_group # 创建新的控制组
echo $$ > test_group/tasks # 将当前shell加入该组
之后,我们可以通过以下命令监控该组的CPU使用情况:
cat test_group/cpuacct.usage # 查看总CPU时间
cat test_group/cpuacct.stat # 查看用户/内核态时间分布
技术实现细节
cpuacct控制器底层使用percpu_counter接口来收集用户态和内核态时间,这种实现方式带来了两个需要注意的特性:
-
32位系统的并发问题:
- 在32位系统上,
percpu_counter_read()操作在并发写入时可能返回不准确的值 - 这是由32位系统的原子操作限制导致的
- 在32位系统上,
-
统计延迟:
- 由于
percpu_counter的批处理特性,获取的用户态和内核态时间可能有轻微延迟 - 这种延迟通常在可接受范围内,不影响整体监控效果
- 由于
最佳实践建议
-
监控周期:
- 对于精确统计,建议设置合理的监控间隔(如1-5秒)
- 避免过于频繁的查询,以减少系统开销
-
层次结构设计:
- 合理规划cgroup层次结构,使统计信息更有意义
- 父子cgroup的统计信息会自动聚合
-
数据分析:
- 结合
user和system时间比例分析应用特性 - 高系统时间可能表明存在大量系统调用或I/O等待
- 结合
总结
OpenVelinux内核中的cpuacct控制器为系统资源监控提供了强大而灵活的工具。通过理解其工作原理和正确使用方法,系统管理员可以更有效地监控和分析系统CPU资源使用情况,为性能调优和资源管理提供数据支持。虽然存在一些技术限制(特别是在32位系统上),但在大多数生产环境中,cpuacct提供的统计信息已经足够精确和实用。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
200
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
280
99
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.46 K
暂无简介
Dart
624
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
210