[英]How to get CPU usage
我的 Go 程序需要知道當前所有系統和用戶進程的 CPU 使用百分比。
我怎樣才能得到它?
查看這個包http://github.com/c9s/goprocinfo , goprocinfo 包為你做解析的東西。
stat, err := linuxproc.ReadStat("/proc/stat")
if err != nil {
t.Fatal("stat read fail")
}
for _, s := range stat.CPUStats {
// s.User
// s.Nice
// s.System
// s.Idle
// s.IOWait
}
我有一個類似的問題,但從未找到輕量級實現。 這是我的解決方案的精簡版,可以回答您的特定問題。 我像 tylerl 推薦的那樣對/proc/stat
文件進行采樣。 您會注意到我在樣本之間等待 3 秒以匹配 top 的輸出,但我也有 1 或 2 秒的良好結果。 我在 go 例程中的循環中運行類似的代碼,然后在需要時從其他 go 例程訪問 cpu 使用情況。
您還可以解析top -n1 | grep -i cpu
的輸出 top -n1 | grep -i cpu
獲取 cpu 使用情況,但它僅在我的 linux 機器上采樣了半秒,並且在重負載期間它很遠。 當我將它與以下程序同步時,常規頂部似乎非常匹配:
package main
import (
"fmt"
"io/ioutil"
"strconv"
"strings"
"time"
)
func getCPUSample() (idle, total uint64) {
contents, err := ioutil.ReadFile("/proc/stat")
if err != nil {
return
}
lines := strings.Split(string(contents), "\n")
for _, line := range(lines) {
fields := strings.Fields(line)
if fields[0] == "cpu" {
numFields := len(fields)
for i := 1; i < numFields; i++ {
val, err := strconv.ParseUint(fields[i], 10, 64)
if err != nil {
fmt.Println("Error: ", i, fields[i], err)
}
total += val // tally up all the numbers to get total ticks
if i == 4 { // idle is the 5th field in the cpu line
idle = val
}
}
return
}
}
return
}
func main() {
idle0, total0 := getCPUSample()
time.Sleep(3 * time.Second)
idle1, total1 := getCPUSample()
idleTicks := float64(idle1 - idle0)
totalTicks := float64(total1 - total0)
cpuUsage := 100 * (totalTicks - idleTicks) / totalTicks
fmt.Printf("CPU usage is %f%% [busy: %f, total: %f]\n", cpuUsage, totalTicks-idleTicks, totalTicks)
}
似乎我被允許鏈接到我在 bitbucket 上寫的完整實現; 如果不是,請隨意刪除它。 不過,它目前只適用於 linux: systemstat.go
獲取 CPU 使用率的機制取決於操作系統,因為這些數字對不同的操作系統內核的含義略有不同。
在 Linux 上,您可以通過讀取/proc/
文件系統中的偽文件來查詢內核以獲取最新的統計信息。 這些是在您閱讀它們以反映機器的當前狀態時即時生成的。
具體來說,每個進程的/proc/<pid>/stat
文件包含相關的進程記帳信息。 它記錄在proc(5) 中。 您對utime
、 stime
、 cutime
和cstime
字段utime
cstime
(從第 14 個字段開始)。
您可以很容易地計算百分比:只需讀取數字,等待一段時間間隔,然后再次讀取它們。 取差值,除以您等待的時間,就是您的平均值。 這正是top
程序所做的(以及執行相同服務的所有其他程序)。 請記住,如果您有 1 個以上的 CPU,則 CPU 使用率可能會超過 100%。
如果您只想要一個系統范圍的摘要,那么它會在/proc/stat
報告——使用相同的技術計算您的平均值,但您只需閱讀一個文件。
您可以使用os.exec
包執行ps
命令並獲取結果。
這是一個發出ps aux
命令的程序,解析結果並打印 linux 上所有進程的 CPU 使用率:
package main
import (
"bytes"
"log"
"os/exec"
"strconv"
"strings"
)
type Process struct {
pid int
cpu float64
}
func main() {
cmd := exec.Command("ps", "aux")
var out bytes.Buffer
cmd.Stdout = &out
err := cmd.Run()
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
processes := make([]*Process, 0)
for {
line, err := out.ReadString('\n')
if err!=nil {
break;
}
tokens := strings.Split(line, " ")
ft := make([]string, 0)
for _, t := range(tokens) {
if t!="" && t!="\t" {
ft = append(ft, t)
}
}
log.Println(len(ft), ft)
pid, err := strconv.Atoi(ft[1])
if err!=nil {
continue
}
cpu, err := strconv.ParseFloat(ft[2], 64)
if err!=nil {
log.Fatal(err)
}
processes = append(processes, &Process{pid, cpu})
}
for _, p := range(processes) {
log.Println("Process ", p.pid, " takes ", p.cpu, " % of the CPU")
}
}
這是一個獨立於操作系統的解決方案,它使用Cgo來利用C 標准庫提供的clock()函數:
//#include <time.h>
import "C"
import "time"
var startTime = time.Now()
var startTicks = C.clock()
func CpuUsagePercent() float64 {
clockSeconds := float64(C.clock()-startTicks) / float64(C.CLOCKS_PER_SEC)
realSeconds := time.Since(startTime).Seconds()
return clockSeconds / realSeconds * 100
}
我最近不得不從 Raspberry Pi(Raspbian 操作系統)進行 CPU 使用率測量,並使用github.com/c9s/goprocinfo結合這里提出的內容:
這個想法來自htop
源代碼,並且有兩個測量值(以前的/當前的)來計算 CPU 使用率:
func calcSingleCoreUsage(curr, prev linuxproc.CPUStat) float32 {
PrevIdle := prev.Idle + prev.IOWait
Idle := curr.Idle + curr.IOWait
PrevNonIdle := prev.User + prev.Nice + prev.System + prev.IRQ + prev.SoftIRQ + prev.Steal
NonIdle := curr.User + curr.Nice + curr.System + curr.IRQ + curr.SoftIRQ + curr.Steal
PrevTotal := PrevIdle + PrevNonIdle
Total := Idle + NonIdle
// fmt.Println(PrevIdle, Idle, PrevNonIdle, NonIdle, PrevTotal, Total)
// differentiate: actual value minus the previous one
totald := Total - PrevTotal
idled := Idle - PrevIdle
CPU_Percentage := (float32(totald) - float32(idled)) / float32(totald)
return CPU_Percentage
}
有關更多信息,您還可以查看https://github.com/tgogos/rpi_cpu_memory
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