Android dumpsys cpuinfo 信息解读

最新推荐文章于 2024-09-14 17:52:52 发布
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本文深入解析了Android系统中CPU负载与使用率的概念，通过桥梁类比，阐述了不同负载值的意义，以及如何根据核心数判断系统健康状况。同时，提供了检查核心数的方法，并讨论了单核与多核系统在负载解读上的区别。

 

Android dumpsys命令详细使用 ：https://blog.youkuaiyun.com/jingwen3699/article/details/82631235

 

adb shell dumpsys cpuinfo

Load: 0.72 / 0.79 / 0.85
CPU usage from 729557ms to 163888ms ago (2019-06-05 16:33:41.670 to 2019-06-05 16:43:07.338):
  45% 754/system_server: 43% user + 2.1% kernel / faults: 3258 minor
  3.6% 191/logd: 3% user + 0.5% kernel / faults: 22 minor
  2.2% 21046/adbd: 0.5% user + 1.7% kernel / faults: 70590 minor
  2.2% 524/zygote: 0.4% user + 1.7% kernel / faults: 71347 minor
  0.6% 40/cfinteractive: 0% user + 0.6% kernel
  0.3% 392/ksdioirqd/mmc2: 0% user + 0.3% kernel
  0.3% 4714/logcat: 0.1% user + 0.1% kernel
  0.3% 216/surfaceflinger: 0.1% user + 0.1% kernel / faults: 487 minor
  0.2% 290/idsd: 0.2% user + 0% kernel / faults: 217 minor
  0.1% 1140/RTW_CMD_THREAD: 0% user + 0.1% kernel
  0.1% 7/rcu_preempt: 0% user + 0.1% kernel
  0.1% 910/com.android.systemui: 0.1% user + 0% kernel / faults: 207 minor
  0.1% 148/mmcqd/1: 0% user + 0.1% kernel
  0.1% 1341/com.android.launcher3: 0% user + 0% kernel / faults: 641 minor
 +0% 10890/kworker/1:1: 0% user + 0% kernel
 +0% 11600/kworker/2:1: 0% user + 0% kernel
 +0% 13223/kworker/0:0: 0% user + 0% kernel
 +0% 14550/kworker/u8:1: 0% user + 0% kernel
 +0% 15769/kworker/1:0: 0% user + 0% kernel
 +0% 16364/kworker/2:0: 0% user + 0% kernel
 +0% 17806/kworker/0:1: 0% user + 0% kernel
17% TOTAL: 13% user + 3.3% kernel + 0% iowait + 0% softirq

信息解读：

第一行显示的是cpuload （负载平均值）信息：Load: 0.72 / 0.79 / 0.85

这三个数字表示逐渐变长的时间段（平均一分钟，五分钟和十五分钟）的平均值，而较低的数字则更好。数字越大表示问题或机器过载。但是，门槛是多少？什么构成“好”和“坏”负载平均值？什么时候应该关注负载平均值，何时应该尽快解决？首先，了解负载平均值的含义。我们将从最简单的情况开始：一台带有一个单核处理器的机器。

交通比喻

单核CPU就像是单通道流量。想象一下，你是一名桥梁操作员...有时你的桥很忙，有车排成一排。您想让人们知道您的桥上的流量是如何移动的。一个合适的指标是在特定时间等待多少辆汽车。如果没有车等待，进入的司机知道他们可以立即开车。如果汽车停滞，司机知道他们有延误。

那么：

  • 0.00表示桥上根本没有流量。实际上，介于0.00和1.00之间意味着没有备份，而到达的汽车将直接开启。
  • 1.00表示桥梁正好处于饱和容量状态。一切都还不错，但如果流量变得更重，事情就会变慢。
  • 超过1.00表示有拥堵。那么，2.00意味着总共有两条车道 - 一条车道的价值在桥上，一条车道值得等待。3.00意味着总共有三条车道 - 桥上有一条车道，两条车道值得等待。

这基本上就是CPU负载。“汽车”是使用一段CPU时间（“过桥”）或排队使用CPU的过程。Unix将此称为运行队列长度：当前运行的进程数加上等待（排队）运行的进程数之和。

像桥梁操作员一样，您希望您的汽车/工艺永远不会等待。因此，CPU负载理想情况下应保持在1.00以下。也像桥梁操作员一样，如果你在1.00以上获得一些临时峰值，你仍然可以......但是当你一直高于1.00时，你需要担心。

 

所以你说理想负荷是1.00？

好吧，不完全是。负载为1.00的问题是您没有余量。在实践中，许多系统管理员将在0.70处绘制一条线：

  • 在“需要考虑其”经验法则：0.70如果你的平均负载在上面停留> 0.70，它的时间在事态进一步恶化之前进行调查。

  • 在“立即修复此问题”经验法则：1.00。如果您的平均负载保持在1.00以上，请找到问题并立即修复。否则，你将在半夜醒来，这不会很有趣。

  • 在“Arrgh，这是凌晨3点WTF？” 经验法则：5.0。如果您的平均负荷高于5.00，您可能会遇到严重问题，您的任务要么悬挂要么放慢速度，或者最糟糕的时间发生故障。

 

那么多处理器呢？我的负载是3.00，但运行正常！

有四处理器系统？它仍然健康，负载为3.00。

在多处理器系统上，负载相对于可用处理器核心数。单核系统的“100％利用率”标记为1.00，双核为1.00，四核为4.00等。

如果我们回到桥梁类比，“1.00”真的意味着“一条车道的交通价值”。在单车道桥上，这意味着它已经填满了。在双后桥上，负载为1.00表示其容量为50％ - 只有一个车道已满，因此可以填充另一条车道。

与CPU相同：1.00的负载是单核盒上的100％CPU利用率。在双核盒上，2.00的负载是100％的CPU利用率。

 

多核与多处理器

我们谈论这个主题时，让我们谈谈多核与多处理器。出于性能目的，具有单个双核处理器的机器基本上等同于具有两个处理器的机器，每个处理器具有一个核心？是的，这里有许多关于缓存数量，处理器之间的进程切换频率等的细微之处。尽管有这些更精细的点，但为了确定CPU负载值的大小，核心的总数是重要的，无论如何这些核心分布在许多物理处理器上。

这导致我们有两个新的经验法则：

  • “核心数=最大负载”经验法则：在多核系统上，您的负载不应超过可用核心数。

  • 该“内核是内核”经验法则：核心是如何分布在CPU的无所谓。两个四核==四个双核==八个单核。这些都是用于这些目的的八个核心。

 

疑问：

我应该观察哪个平均值？一，五或十五分钟？

对于我们已经谈过的数字（1.00 =现在修复等），你应该看看5或15分钟的平均值。坦率地说，如果你的盒子在一分钟的平均值上突然超过1.0，你仍然可以。当15分钟的平均值偏离1.0并且保持在那里你需要捕捉到。（显然，正如我们所了解的那样，将这些数字调整为系统所具有的处理器核心数）。

因此，核心数量对于解释负载平均值很重要...我如何知道我的系统有多少核心？

cat /proc/cpuinfo获取系统中每个处理器的信息。

 

更多：

理解Linux CPU负载和 CPU使用率  https://www.cnblogs.com/muahao/p/6492665.html

解决Linux 负载过高问题过程记录 https://blog.youkuaiyun.com/gu_study/article/details/81942939

 

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如何实时监控Android系统的平均负载？
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<think> 我们专注于实时监控Android系统平均负载的方法。根据引用[1][2][3]，平均负载是系统性能的关键指标，表示单位时间内处于可运行或不可中断状态的平均进程数。监控方法需高效低耗，避免影响系统性能。 ### 方法1：读取`/proc/loadavg`文件（推荐） **原理**：Linux内核通过`/proc/loadavg`暴露平均负载，Android作为Linux衍生系统同样支持。该文件包含1分钟、5分钟、15分钟的平均负载值，格式如下： ``` 0.52 0.58 0.59 5/423 18643 ``` - **前三列**：1分钟、5分钟、15分钟平均负载 - **第四列**：正在运行进程数/总进程数 - **第五列**：最近创建的进程ID **操作步骤**： 1. **终端命令**： ```bash adb shell cat /proc/loadavg # 输出示例：0.52 0.58 0.59 5/423 18643 # 1分钟负载：0.52 ``` 直接读取，无额外开销，适合脚本循环调用。 2. **代码实现（Java）**： ```java public String getLoadAvg() { try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("/proc/loadavg"))) { String line = reader.readLine(); String[] loads = line.split("\\s+"); return "1分钟负载: " + loads[0] + ", 5分钟负载: " + loads[1]; } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } return null; } ``` **优势**：无需系统权限，效率高（约0.1ms完成）[^1][^3]。 ### 方法2：使用`top`命令（备用） **原理**：`top`命令输出包含平均负载（首行`load average`），但开销高于`/proc/loadavg`。 ```bash adb shell top -n 1 | grep "load average" # 输出示例：load average: 0.52, 0.58, 0.59 ``` **适用场景**：当需要同时监控多个指标（如CPU使用率）时使用。 ### 方法3：`dumpsys cpuinfo`（不推荐实时监控） **原理**：`dumpsys cpuinfo`输出包含`Load average`行，但涉及Binder通信和进程级统计，延迟较高（可能>100ms）[^1][^4]。 ```bash adb shell dumpsys cpuinfo | grep "Load" # 输出示例：Load: 0.52 / 0.58 / 0.59 ``` **缺点**：高频调用可能导致系统卡顿，尤其低端设备。 ### 实时监控实践建议 1. **脚本循环示例**（间隔5秒）： ```bash while true; do adb shell cat /proc/loadavg | awk '{print "当前1分钟负载: "$1}' sleep 5 done ``` **调优点**： - 间隔≥5秒，避免频繁读取（负载本身是平均值，无需高频更新）[^3]。 - 用`awk`替代`grep`减少管道开销。 2. **阈值告警规则**： 根据引用[5]，负载健康阈值与CPU核心数相关： - 健康：平均负载 ≤ 3 × CPU核心数 - 警告：3 × CPU核心数 < 负载 ≤ 5 × CPU核心数 - 危险：负载 > 5 × CPU核心数 **示例代码**： ```java int cpuCores = Runtime.getRuntime().availableProcessors(); double load1Min = Double.parseDouble(loads[0]); if (load1Min > 5 * cpuCores) { Log.e("LOAD_ALERT", "系统过载！"); } ``` ### 性能对比 | 方法 | 执行时间(ms) | 系统影响 | 适用频率 | |-------------------|--------------|----------|----------------| | `/proc/loadavg` | 0.1~1 | 极低 | 高频（≥1Hz） | | `top` | 10~100 | 中 | 中频（≥0.2Hz） | | `dumpsys cpuinfo` | 100~500 | 高 | 低频（≤0.1Hz） | > **总结**：优先选择`/proc/loadavg`，它是内核暴露的轻量级接口。若需应用集成，可封装为后台服务定期采样[^3]。 §§相关问题§§ 1. 如何获取Android设备的CPU核心数？ 2. 平均负载与CPU使用率有什么区别？ 3. Android系统中有哪些工具可以诊断高负载问题？ </think>### 实时监控Android系统平均负载的方法 要高效实时监控Android系统的平均负载（Load Average），推荐以下方法，按执行效率排序： #### 1. **直接读取内核文件（最高效）** 通过`/proc/loadavg`文件获取负载数据，这是**最轻量级**的方法（开销<1ms）[^1][^3]： ```bash adb shell cat /proc/loadavg # 输出示例：0.75 0.60 0.55 2/423 18643 ``` - **前三列**：1分钟、5分钟、15分钟平均负载 - **解析脚本**（每秒监控）： ```bash while true; do adb shell cat /proc/loadavg | awk '{print "1min:" $1 ", 5min:" $2}' sleep 1 done ``` **优势**：无需额外进程，内核直接提供数据，适合高频监控[^3]。 #### 2. **使用`top`命令（中等效率）** 获取负载同时可查看进程详情： ```bash adb shell top -n 1 | grep "load average" # 输出示例：load average: 0.75, 0.60, 0.55 ``` **适用场景**：需同时监控进程级CPU使用率时[^1]。 #### 3. **`dumpsys cpuinfo`（不推荐实时监控）** 仅在其他方法不可用时使用： ```bash adb shell dumpsys cpuinfo | grep "Load" # 输出示例：Load: 0.75% / 0.60% / 0.55% ``` **缺点**：执行慢（100-500ms），频繁调用可能导致系统卡顿[^4]。 --- ### 进阶实践：代码集成与优化 #### Java层实现（通过`/proc/loadavg`） ```java public class LoadMonitor { public static double[] getLoadAvg() { try (BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader("/proc/loadavg"))) { String[] loads = br.readLine().split("\\s+"); return new double[]{ Double.parseDouble(loads[0]), // 1min Double.parseDouble(loads[1]), // 5min Double.parseDouble(loads[2]) // 15min }; } catch (Exception e) { return new double[]{-1, -1, -1}; } } } ``` **注意**：在后台线程调用，避免阻塞UI[^4]。 #### 健康阈值判断 根据CPU核心数评估负载状态[^5]： ```java int cpuCores = Runtime.getRuntime().availableProcessors(); double load1min = getLoadAvg()[0]; if (load1min > 5 * cpuCores) { // 危险区 Log.e("LoadAlert", "系统严重过载！"); } else if (load1min > 3 * cpuCores) { // 警告区 Log.w("LoadWarn", "系统负载偏高"); } ``` --- ### 性能优化建议 1. **监控间隔** - 普通场景：≥5秒间隔 - 诊断场景：≥1秒间隔（仅用`/proc/loadavg`） 2. **避免高频调用`dumpsys`** 频繁调用可能触发系统服务限流，导致ANR[^4]。 3. **结合其他指标** 当负载高时，用`mpstat`分析是否由I/O等待导致： ```bash adb shell mpstat -P ALL 1 # 监控各核心iowait ``` > **负载解读参考**： > - 健康：负载 ≤ CPU核心数 × 3 [^5] > - 警告：CPU核心数 × 3 < 负载 ≤ CPU核心数 × 5 > - 危险：负载 > CPU核心数 × 5
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