Pi-hole Web界面中CPU使用率显示问题的技术分析
2025-07-03 08:30:32作者:齐添朝
问题背景
在Pi-hole网络管理工具的v6版本更新后,部分用户报告在Web界面中观察到的CPU使用率显示与实际系统监控工具(如top/htop)显示的数据存在显著差异。这一问题在资源有限的设备上(如Raspberry Pi Zero 2W)尤为明显。
技术原理分析
Pi-hole的Web界面显示的系统状态信息实际上反映的是系统负载(load average)而非直接的CPU使用率百分比。这是两种不同的系统指标:
-
系统负载(Load Average):表示单位时间内处于可运行或不可中断状态的进程平均数。三个数值分别代表1分钟、5分钟和15分钟的平均值。这个数值与CPU核心数相关,1.0表示单个核心完全利用。
-
CPU使用率:直接反映CPU时间片的实际使用比例,100%表示所有CPU时间都被占用。
在单核系统上(如Raspberry Pi Zero 2W),负载1.0相当于100%的CPU使用率。但负载可能包含等待I/O的进程,因此即使CPU使用率不高,负载也可能较高。
问题根源
v6版本更新后,Web界面将原本显示的"负载"指标错误地标记为"CPU使用率",导致用户误解。实际上:
- Web界面显示的是1分钟负载乘以100后的值(将0.17显示为17%)
- 而top命令显示的是实时的CPU时间分配百分比
解决方案
Pi-hole开发团队已通过以下改进解决了这一问题:
- 在Web界面中明确区分显示负载和CPU使用率指标
- 确保指标标签准确反映实际显示的数据类型
- 优化数据采集方式,减少监控行为本身对系统性能的影响
最佳实践建议
对于资源有限的设备用户,建议:
- 理解负载和CPU使用率的区别,负载更能反映系统整体压力
- 避免频繁刷新Web界面,监控行为本身会增加系统负载
- 对于长期运行的设备,关注15分钟负载值更为可靠
- 在v6.1及以上版本中,界面显示已更加准确和清晰
技术启示
这一案例展示了系统监控中指标选择的重要性。负载指标虽然不如CPU使用率直观,但能更全面地反映系统压力,特别是在I/O密集型场景下。开发者在设计监控界面时,需要确保:
- 指标定义清晰明确
- 数据标签准确反映实际内容
- 考虑不同硬件环境下的显示差异
- 提供必要的解释说明帮助用户理解数据
Pi-hole团队通过这一改进,不仅解决了具体的技术问题,也提升了产品的用户体验和透明度。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler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。C028
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
最新内容推荐
TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
424
3.25 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
263
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++
689
331
暂无简介
Dart
686
160
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥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
65
19
🎉 (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
1.22 K
667
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869