【DB宝66】Linux下如何让你的CPU保持在90%以上
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如何让你的CPU保持在90%以上的使用率呢？这在某些场景下非常有用。麦老师统计了一下，有如下几种办法。
命令一：“cat /dev/urandom | md5sum”或“dd if=/dev/zero of=/dev/null”
1 2 | for i in `seq 1 $(cat /proc/cpuinfo |grep "physical id" |wc -l)`; do cat /dev/urandom | md5sum & done for i in `seq 1 $(cat /proc/cpuinfo |grep "physical id" |wc -l)`; do dd if=/dev/zero of=/dev/null & done |
说明:
- cat /proc/cpuinfo |grep "physical id" | wc -l 可以获得CPU的个数, 我们将其表示为N.
- seq 1 N 用来生成１到Ｎ之间的数字
- for i in
seq 1 N; 就是循环执行命令,从１到Ｎ- dd if=/dev/zero of=/dev/null 执行dd命令, 输出到/dev/null, 实际上只占用CPU, 没有IO操作.
- 由于连续执行N个(N是CPU个数)的dd 命令, 且使用率为100%, 这时调度器会调度每个dd命令在不同的CPU上处理.
- 最终就实现所有CPU占用率100%
另外，上述程序的结束可以使用：
1 2 3 4 5 | fg 后按 ctrl + C (因为该命令是放在后台执行) -- 删掉上述会话 pkill -9 dd pkill -9 cat |
注意：
- cat /proc/cpuinfo |grep "physical id" |wc -l 这个命令的目的是获取当前CPU的个数
- 但有的系统，cat /proc/cpuinfo打印出来的信息里没有包含"physical id"，可能是其他值
- 这就需要根据实际打印出来的信息，修改grep "physical id"中的关键字
- 最终效果是执行这行命令，打印CPU个数
执行过程：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 | [root@docker35 ~]# for i in `seq 1 $(cat /proc/cpuinfo |grep "physical id" |wc -l)`; do cat /dev/urandom | md5sum & done for i in `seq 1 $(cat /proc/cpuinfo |grep "physical id" |wc -l)`; do dd if=/dev/zero of=/dev/null & done [1] 15061 [2] 15063 [3] 15065 [4] 15067 [5] 15069 [6] 15071 [7] 15073 [8] 15075 [root@docker35 ~]# for i in `seq 1 $(cat /proc/cpuinfo |grep "physical id" |wc -l)`; do dd if=/dev/zero of=/dev/null & done [9] 15091 [10] 15092 [11] 15093 [12] 15094 [13] 15095 [14] 15096 [15] 15097 [16] 15098 |
执行结果：
使用top命令查看：
在执行了top命令后，按下数字1键，可以看所有cpu的使用率：
可以看到，用户的使用率us%不是很高，而sys%很高，我们杀掉会话后，换一个命令：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 | [root@docker35 ~]# pkill -9 cat pkill -9 ddd6401a791fd4d6df02201eeb53023720 - 84fd58d503f105b5694826b7b517a836 - 021224c074d9035d9696e88c0bded178 - 3705e304f99b2b71e42faca281593e9e - 7e01874e9a0d448dcc42a6949aaff0c3 - f33601ed177b579f760490573ec36dc4 - 19a91d3c08f9e6368b83bb0f571375aa - 0eb9db659308c375745f9b558fc01ada - [1] Done cat /dev/urandom | md5sum [2] Done cat /dev/urandom | md5sum [3] Done cat /dev/urandom | md5sum [4] Done cat /dev/urandom | md5sum [5] Done cat /dev/urandom | md5sum [6] Done cat /dev/urandom | md5sum [7] Done cat /dev/urandom | md5sum [8] Done cat /dev/urandom | md5sum [root@docker35 ~]# for i in `seq 1 $(cat /proc/cpuinfo |grep "physical id" |wc -l)`; do dd if=/dev/zero bs=1M count=80000 | md5sum & done [17] 16094 [18] 16105 [19] 16107 [20] 16109 [21] 16119 [22] 16121 [23] 16123 [24] 16133 |
继续使用top查看：
用户的使用率仍然没有上到90%。
所以，这个时候可以考虑对CPU进行性能压测，由于CPU主要用于计算的，所以，可以使用sysbench或stress来压测。
命令二：使用sysbench来压测
sysbench是一款开源的、模块化的、跨平台的多线程性能测试工具，可用于CPU、内存、磁盘I/O、线程、数据库的性能测试。sysbench目前支持的数据库压测有PG和MySQL。（若想学习数据库压测，可以私聊麦老师哟，MySQL和PG均有相关课程）
工具的官网说明：https://launchpad.net/sysbench
sysbench支持以下几种测试模式：
1、CPU运算性能
2、磁盘IO性能
3、调度程序性能
4、内存分配及传输速度
5、POSIX线程性能--互斥基准测试
6、数据库性能(OLTP基准测试)
sysbench可以直接使用yum来安装：
1 | yum install -y sysbench |
对CPU的性能测试通常有：1.质数计算；2圆周率计算；sysbench使用的就是通过质数相加的测试。对CPU测试直接运行run即可。
本人提供Oracle、MySQL、PG等数据库的培训和考证业务，私聊QQ646634621或微信db_bao，谢谢！
下面的命令表示100个线程执行8万次请求，每个请求执行质数相加到8000000，下面开始压测：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 | [root@docker35 ~]# sysbench --threads=100 --events=80000 cpu --cpu-max-prime=8000000 run sysbench 1.0.20 (using bundled LuaJIT 2.1.0-beta2) Running the test with following options: Number of threads: 100 Initializing random number generator from current time Prime numbers limit: 8000000 Initializing worker threads... Threads started! |
可以看到，用户的cpu已达到90%以上了。
命令三：使用stress来压测
需要安装：
1 | yum install -y stress |
stress命令的帮助内容：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 | [root@docker35 ~]# stress --help `stress' imposes certain types of compute stress on your system Usage: stress [OPTION [ARG]] ... -?, --help show this help statement --version show version statement -v, --verbose be verbose -q, --quiet be quiet -n, --dry-run show what would have been done -t, --timeout N timeout after N seconds --backoff N wait factor of N microseconds before work starts -c, --cpu N spawn N workers spinning on sqrt() -i, --io N spawn N workers spinning on sync() -m, --vm N spawn N workers spinning on malloc()/free() --vm-bytes B malloc B bytes per vm worker (default is 256MB) --vm-stride B touch a byte every B bytes (default is 4096) --vm-hang N sleep N secs before free (default none, 0 is inf) --vm-keep redirty memory instead of freeing and reallocating -d, --hdd N spawn N workers spinning on write()/unlink() --hdd-bytes B write B bytes per hdd worker (default is 1GB) Example: stress --cpu 8 --io 4 --vm 2 --vm-bytes 128M --timeout 10s Note: Numbers may be suffixed with s,m,h,d,y (time) or B,K,M,G (size). |
开始压测：
1 2 3 | [root@docker35 ~]# stress --cpu 8 --timeout 600 stress: info: [18740] dispatching hogs: 8 cpu, 0 io, 0 vm, 0 hdd ^C |
查看CPU使用率：
找了这么多的方法，应该可以满足某个人的要求了吧！！！
