Linux下如何实时查询每个CPU核心的使用率？

Question

在Linux系统中，如何实时监控每个CPU核心的使用率是一个常见的需求。虽然top命令可以显示整体CPU使用情况，但要查看每个核心的具体使用率，可以使用mpstat或htop工具。mpstat -P ALL命令能详细列出每个CPU核心的使用百分比，包括用户态、系统态和空闲状态等。此外，htop提供了一个更直观的交互式界面，通过它可以看到各个核心的负载情况。如果需要脚本化处理，可以解析/proc/stat文件，计算前后采样周期内各核心的活跃时间比例来获得使用率。这种方式虽复杂，但灵活可控，适合集成到定制监控系统中。选择合适的工具取决于具体应用场景及自动化需求。

Answer 1

1. 初步了解：Linux CPU监控的基本需求

在Linux系统中，实时监控CPU核心的使用率是系统管理员和开发人员的重要任务。虽然top命令可以提供整体的CPU使用情况，但它无法详细展示每个CPU核心的具体负载。

例如，当一个服务器运行多个高计算量的应用程序时，了解每个核心的使用率可以帮助我们优化资源分配或发现潜在的性能瓶颈。

• top命令：适合快速查看整体CPU状态。
• mpstat工具：能够列出每个CPU核心的使用详情。
• htop工具：提供更直观的交互界面。

2. 深入分析：常用工具的功能对比

接下来，我们将深入探讨几种常用的工具及其特点：

工具名称	功能特点	适用场景
mpstat	通过mpstat -P ALL命令，可以获取每个CPU核心的用户态、系统态和空闲状态等信息。	需要精确数据的脚本化监控。
htop	提供直观的图形化界面，便于实时观察各核心负载。	交互式监控及调试。
/proc/stat解析	通过计算前后采样周期内各核心的活跃时间比例，灵活实现自定义监控逻辑。	定制化监控系统开发。

3. 实践指导：脚本化处理的核心逻辑

如果需要将CPU监控集成到自动化系统中，可以通过解析/proc/stat文件来实现。以下是一个简单的Python脚本示例：

import time

def get_cpu_usage():
    with open('/proc/stat', 'r') as f:
        lines = f.readlines()
    cpu_data = [line for line in lines if line.startswith('cpu')]
    total_time = 0
    idle_time = 0
    for line in cpu_data[1:]:  # 跳过汇总行
        parts = line.split()
        total_time += sum(map(int, parts[1:]))
        idle_time += int(parts[4])
    return (total_time - idle_time) / total_time

if __name__ == "__main__":
    prev_usage = get_cpu_usage()
    time.sleep(1)
    curr_usage = get_cpu_usage()
    print(f"CPU Usage: {curr_usage - prev_usage:.2%}")
    

4. 系统设计：选择合适的工具与方案

根据具体需求，可以选择不同的工具或方法：

对于简单的需求，如实时查看，htop是最直接的选择；对于需要批量处理或记录数据的情况，mpstat更为合适；而对于高度定制化的场景，则需要结合/proc/stat进行脚本化处理。

以下是工具选择的流程图：

graph TD;
            A[需求分析] --> B{是否需要脚本化？};
            B -- 是 --> C[/proc/stat解析];
            B -- 否 --> D{是否需要图形化？};
            D -- 是 --> E[htop];
            D -- 否 --> F[mpstat];