util-linux项目中lsclocks工具CPU时间显示问题的分析与修复
2025-06-28 13:45:23作者:卓炯娓
在util-linux项目的lsclocks工具中,发现了一个关于进程CPU时间显示的重要问题。本文将深入分析该问题的技术背景、产生原因以及解决方案。
问题背景
lsclocks是util-linux工具集中的一个实用程序,用于显示系统时钟信息。该工具提供了多种选项来展示不同类型的时钟数据,其中-c选项本应显示指定进程的CPU时钟时间,但实际上却错误地显示了墙钟时间(wall-clock time)。
技术分析
在Linux系统中,进程时间统计主要分为两种:
- 墙钟时间:指从进程开始到当前时刻实际经过的时间
- CPU时间:指进程实际占用CPU执行的时间
lsclocks工具通过clock_gettime()系统调用获取时间信息。对于进程CPU时间,应该使用CLOCK_PROCESS_CPUTIME_ID时钟类型,但原实现中错误地使用了默认时钟类型。
问题根源
在源代码中,add_cpu_clock()函数设置了no_id = true标志,这导致函数没有正确传递进程特定的CPU时钟ID,而是使用了系统默认的时钟类型,最终获取到的是墙钟时间而非CPU时间。
解决方案
修复方案是修改add_cpu_clock()函数,确保正确传递进程的CPU时钟ID。具体修改包括:
- 移除
no_id = true设置 - 正确设置
id字段为传入的clockid参数
修改后,工具将正确显示进程的CPU使用时间,格式如下:
18446744073709526322 3161 cpu 47.963983654 1ns 1970-01-01T00:00:47.963983654-08:00
技术意义
这个修复确保了系统管理员和开发者能够准确获取进程的CPU使用时间,对于性能分析、资源监控和系统调优具有重要意义。正确区分墙钟时间和CPU时间是系统性能分析的基础,特别是在多核系统和虚拟化环境中尤为重要。
总结
util-linux项目中的lsclocks工具通过这次修复,增强了对进程CPU时间监控的准确性。这体现了开源社区对工具精确性的持续追求,也展示了Linux系统工具在时间统计方面的精细设计。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
676
160
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++
664
323
🎉 (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
1.21 K
659
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868