sysinfo库在Mac M3 Pro上CPU使用率显示异常问题分析
2025-07-01 10:31:15作者:姚月梅Lane
问题背景
sysinfo是一个用于获取系统信息的Rust库,但在Mac M3 Pro设备上使用时,开发者发现通过System结构体获取的全局CPU使用率数据存在异常。数据显示的CPU使用率基本保持不变,与系统自带的Activity Monitor或其他监控工具显示的实际CPU负载情况不符。
问题现象
开发者通过以下简单代码获取系统信息:
let mut sys = sysinfo::System::new_all();
sys.refresh_all();
dbg!(sys);
输出的结果中,global CPU usage字段值约为8.58,这个数值在系统高负载时(如编译大型项目)也几乎不变,与实际情况不符。
技术分析
经过深入调查,发现问题根源在于CPU使用率的获取方式。sysinfo库获取CPU使用率需要两次采样计算差值,而不是单次读取就能得到准确结果。
正确的使用方式应该是:
- 首次获取CPU信息
- 等待至少
MINIMUM_CPU_UPDATE_INTERVAL时间(通常为200ms) - 再次刷新CPU信息
- 此时获取的CPU使用率才是准确的
示例代码如下:
let mut sys = System::new_all();
sys.refresh_all();
std::thread::sleep(sysinfo::MINIMUM_CPU_UPDATE_INTERVAL);
sys.refresh_cpu();
dbg!(&sys);
原理说明
CPU使用率本质上是一个时间段内的计算值,而不是瞬时值。它表示的是CPU在单位时间内处于忙碌状态的比例。因此,要计算准确的CPU使用率,必须:
- 在时间点A获取CPU的总工作时间
- 在时间点B再次获取CPU的总工作时间
- 计算两个时间点之间的增量
- 用增量除以时间间隔得到使用率
这种计算方式确保了结果的准确性,也是大多数系统监控工具采用的方法。
最佳实践
对于需要持续监控CPU使用率的应用,建议:
- 初始化系统信息对象
- 首次刷新所有信息
- 进入监控循环:
- 睡眠适当时间间隔
- 刷新CPU信息
- 获取并处理CPU使用率数据
- 重复循环
这样可以确保获取到准确且实时的CPU使用率数据,特别是在高性能的Mac M系列处理器上。
总结
sysinfo库在Mac M3 Pro上显示CPU使用率异常的问题,实际上是使用方式不当导致的。通过正确的两次采样方法,可以获取准确的CPU使用率数据。这一现象也提醒我们,在使用系统监控类库时,需要理解其底层原理和正确的使用方法,才能获得可靠的结果。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
569
3.84 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
379
453
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++
893
676
暂无简介
Dart
802
199
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
350
203
昇腾LLM分布式训练框架
Python
118
147
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
12
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
68
20
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.37 K
781