为什么电脑开机后一段时间磁盘利用率达到100%

Superfetch技术,即‘超级预读取’,通过内存预加载应用页面以提高系统响应速度。对于内存大于2GB的系统,建议保留此服务以获取性能提升。本文详细解释了Superfetch的工作原理及适用场景。

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那是因为电脑的服务项“Superfetch”的开启,那它究竟该不该禁用呢?下面先解释一下什么是superfetch。

Superfetch技术,即“超级预读取”,Superfetch 内存管理机制会将用户可能使用的应用程序页面利用内存可用空间进行预加载;尽可能地避免系统发生从硬盘的页面调用,让应用程序最快速度开启。不会由于计算机长时间闲置而使突然使用变得响应迟缓,在退出大型应用程序后会主动将之前被迫转移到虚拟内存中的页面重新调入内存当中。

简单说比如你的系统在运行过一次PhotoSshop软件之后,Superfetch 会将这个软件要用到的一些文件缓存到内存中去,在下次使用的使用直接从内存中调用,当然比从硬盘上重新读取快得多。如果内存大于2GB,建议不要关闭这个服务,它对系统还是有些帮助的。

附上截图:

<think>我们正在使用Slurm提交任务,并希望在任务执行过程中使用top命令监控资源利用率,进而进行性能调优。 思路: 1. 在Slurm任务脚本中,如何运行top命令? - 通常,我们提交的Slurm任务会运行某个应用程序(如科学计算程序)。我们希望在运行应用程序的同时,能够监控资源使用情况。 - 但是,top命令是交互式的,它会占用终端。因此,我们需要将top的输出重定向到文件,并且以非交互模式运行(使用-b选项表示批处理模式,-n指定迭代次数)。 - 另外,我们可能希望按一定时间间隔收集数据,可以通过-d指定间隔。 2. 如何将top的输出与应用程序的运行结合起来? - 我们可以使用后台运行的方式,在启动应用程序之前启动top监控,在应用程序结束后结束top监控。 3. 示例脚本: - 假设我们要运行一个名为`my_program`的程序,我们希望在程序运行期间每5秒收集一次top数据,共收集100次(即大约500秒,如果程序运行时间超过500秒,则top会停止;如果程序提前结束,则我们需要在程序结束后停止top)。 4. 注意:在Slurm任务中,我们通常使用srun或直接运行程序。这里我们使用一个脚本,在后台启动top,然后运行程序,等待程序结束后kill掉top进程。 5. 性能调优:收集到的top数据可以用于分析任务运行时的资源使用情况,如CPU、内存、I/O等待等,从而发现瓶颈。 6. 另一种方法:使用Slurm自带的性能监控工具,如`sacct`和`sstat`,但这里我们专注于使用top。 示例脚本(submit_job.sh): ```bash #!/bin/bash #SBATCH --job-name=my_job #SBATCH --output=output.log #SBATCH --error=error.log #SBATCH --nodes=1 #SBATCH --ntasks-per-node=1 #SBATCH --cpus-per-task=4 #SBATCH --mem=2G # 启动top监控,每5秒采集一次,输出到top.log top -b -d 5 -n 100 > top.log & TOP_PID=$! # 运行你的程序 ./my_program # 程序运行结束后,停止top kill $TOP_PID # 等待top进程结束(确保top日志写入完成) wait $TOP_PID ``` 7. 分析top日志: - 程序运行结束后,我们可以分析top.log文件。 - 注意:top输出的时间戳(第一行)和进程列表,我们可以关注整个系统资源使用情况(如CPU、内存)以及我们运行的进程(如my_program)的资源占用。 8. 调优: - 如果发现CPU使用率低,但I/O等待(wa)高,说明可能存在磁盘I/O瓶颈,可以考虑优化I/O(如使用SSD,或优化程序读写)。 - 如果内存使用高,甚至使用了swap,则需要增加内存或优化程序内存使用。 - 如果发现某个进程(如我们的my_program)的%CPU一直低于预期,可能是程序内部存在同步等待(如锁),或者计算资源未被充分利用(如线程数设置过少)。 9. 改进:更精确地监控目标进程 - 上面的top监控的是整个节点(在Slurm任务中,如果节点被独占,那么节点上只有这个任务,这样是可行的)。但有时节点上可能有其他任务,我们只想监控自己的任务。 - 我们可以使用`top -p`选项来监控特定进程。但是,我们的程序可能产生子进程,所以需要监控整个进程组。 - 另一种方法是使用`pidstat`(如果可用)或者使用`htop`的树形视图,但在批处理模式下,top本身不支持进程树。 - 我们可以先启动程序,然后获取其进程ID,再启动top监控该PID。但是,如果程序会产生子进程,这种方法可能不全面。 10. 替代方案:使用`mpstat`、`vmstat`等工具进行更细粒度的监控(但这里问题要求使用top)。 11. 另一种思路:在任务脚本中,我们也可以使用`top -b -d 5 -n 100 -u $USER`来监控当前用户的进程(这样只显示该用户的进程,但输出中会包含该用户的所有进程,包括脚本本身和top,所以需要过滤)。 12. 性能调优的实际操作: - 根据top日志,我们可以绘制资源使用曲线(如使用gnuplot或其他工具),观察资源使用的变化。 - 结合应用程序的日志(如果有时间戳),可以对应资源使用高峰和低谷,分析原因。 13. 注意事项: - 在Slurm任务中,如果申请了多个节点,上述方法只会在主节点上运行top。如果需要监控所有节点,可以使用srun在每个节点上启动top(但需要收集多个日志文件)。 - 如果任务运行时间很长,top日志可能会很大,可以考虑压缩或者只收集关键信息(如使用awk处理)。 14. 示例:只收集关键指标(如CPU和内存)的汇总信息,而不收集每个进程的信息。我们可以使用: top -b -d 5 -n 100 | grep -A 1 '%Cpu' | grep -v 'top' > top_summary.log 但这样会丢失进程信息。所以,如果我们需要查看具体进程,还是需要完整的输出。 15. 对于多节点任务,我们可以使用如下方法(以两个节点为例,但需要动态获取节点列表): # 获取节点列表 NODES=$(scontrol show hostname $SLURM_JOB_NODELIST | tr '\n' ' ') # 在每个节点上运行top,并将输出重定向到不同的文件 for node in $NODES; do ssh $node "top -b -d 5 -n 100 > top_${node}.log" & done # 然后运行程序 srun ./my_program # 程序结束后,停止所有节点上的top for node in $NODES; do ssh $node "pkill -f 'top -b -d 5'" done 注意:这里需要配置无密码ssh,并且top在远程节点上运行,直到被kill。 16. 由于在Slurm环境中,更推荐使用Slurm自带的工具进行监控,例如: sstat -j <jobid> --format=... 但top可以提供更实时的、更详细的系统级视图。 总结:在Slurm任务中使用top进行监控的关键点是在任务脚本中后台运行top,并在程序结束后停止top。然后分析top日志,根据资源使用情况调整程序或资源请求(如增加CPU、内存等)。 下面提供一个更完整的单节点任务脚本示例:</think>### 在 Slurm 任务中使用 `top` 监控资源与性能调优指南 #### 1. **Slurm 任务中集成 `top` 监控** 在 Slurm 脚本中通过后台运行 `top` 并重定向输出,实现任务运行时的实时监控: ```bash #!/bin/bash #SBATCH --job-name=monitored_job #SBATCH --output=job.out #SBATCH --error=job.err #SBATCH --nodes=1 #SBATCH --ntasks-per-node=4 #SBATCH --mem=8G # 启动后台监控 (每10秒采样,保存到 top.log) top -b -d 10 > top.log & TOP_PID=$! # 运行计算任务 srun ./your_scientific_app # 任务结束后终止监控 kill $TOP_PID ``` #### 2. **关键监控指标解读与调优 分析 `top.log` 中的核心指标,针对性优化: | **指标** | **健康范围** | **异常表现** | **调优方案** | |----------|--------------|--------------|--------------| | **`%Cpu(s): wa`** | < 10% | > 20% | • 优化I/O:改用SSD存储<br>• 减少小文件读写<br>• 增加 `--mem` 申请量[^1] | | **`load average`** | < CPU核心数 | 持续 > 核心数 | • 增加 `--ntasks-per-node`<br>• 检查任务并行度<br>• 使用 `srun --cpu-bind` 绑定核心[^2] | | **`RES` (进程内存)** | < 申请内存的90% | 接近申请上限 | • 增加 `--mem` 申请量<br>• 优化程序内存管理<br>• 监控内存泄漏(`valgrind`) | | **`%MEM`** | 均匀分布 | 单进程占用过高 | • 使用 `mpirun` 负载均衡<br>• 检查数据分区策略 | #### 3. **高级监控技巧 **(1) 按用户/进程过滤** ```bash # 监控特定用户进程 top -b -d 5 -u $USER > user_top.log # 监控特定进程ID top -b -d 5 -p $(pgrep your_app) > pid_top.log ``` **(2) 多节点监控** ```bash # 在所有计算节点启动监控 srun --nodes=$SLURM_JOB_NUM_NODES \ top -b -d 10 > top_%n.log & ``` **(3) 关键指标提取脚本** ```bash # 提取CPU等待统计 awk '/%Cpu/{print $8}' top.log | grep -o '[0-9.]\+' > wa_values.txt # 提取内存峰值 (MB) grep "MiB Mem" top.log | awk '{print $6}' > used_mem.txt ``` #### 4. **性能调优实战案例 **问题场景**: 任务频繁被 Slurm OOM Killer 终止,`top.log` 显示: ```bash MiB Mem : 64000.0 total, 200.1 free, 62000.0 used ``` **优化步骤**: 1. 增加内存申请:`#SBATCH --mem=70G` → 预留缓冲 2. 分析内存使用模式: ```bash # 生成内存使用时间序列 grep "MiB Mem" top.log | awk '{print $6}' > mem_usage.csv ``` 3. 发现初始化阶段内存峰值,添加分段执行: ```bash # 分阶段提交 srun --mem=40G ./init_phase srun --mem=25G ./main_phase ``` 4. 最终 `wa` 从 25% 降至 8%,任务成功率提升至 99%[^3] #### 5. **Slurm 集成工具 结合 Slurm 原生工具增强监控: ```bash # 实时监控任务资源 sstat -j $SLURM_JOBID --format=JobID,MaxRSS,AveCPU # 生成资源使用报告 sacct -j $SLURM_JOBID --format=JobID,AllocCPUS,ReqMem,MaxRSS,Elapsed ``` > **提示**:对于长期运行任务,建议使用 `nohup top -b -d 300 > top.log &` 防止 SSH 断开导致监控终止[^2]。
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