linux下模拟CPU占用100%小程序

本文介绍了一种在Linux环境下模拟CPU占用的小程序实现方法。包括让单个CPU核心达到100%占用、所有核心同时达到100%占用及指定特定核心满载的技术细节。此外还介绍了如何使用taskset命令绑定进程到特定CPU核心。

linux下模拟CPU占用100%小程序

来源:https://blog.youkuaiyun.com/lin434406218/article/details/54694900

一、单个核100% 
代码kill_cpu.c

#include <stdlib.h>
int main()
{
        while(1);
        return 0;
}

 

这里写图片描述

运行之前的CPU

这里写图片描述

运行:

#  gcc -o out kill_cpu.c
#  ./out

这里写图片描述

结束:Ctrl + C

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在运行程序之前先在本地测试自己的程序,避免程序的逻辑错误或者死循环的错误。

数据库服务器执行某一个SQL或者存储过程需要大量的运算(一般为软件设计不合理)

二、让所有的核都是100%

$ for i in `seq 1 $(cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | wc -l)`; do ./out & done

这里写图片描述

所有的核都是100%,cat /proc/cpuinfo | grep “physical id” | wc -l 是获取到CPU的核数,逻辑核数。这样每一个cpu上都会调度到一个死循环的进程。

批量kill进程

这里写图片描述

ps aux

显示其他用户启动的进程(a) 
查看系统中属于自己的进程(x) 
启动这个进程的用户和它启动的时间(u)

把大的作业分给多个CPU一起运行,避免单个CPU运行导致CPU消耗过高而引发的系统奔溃问题

三、让某个核100%

当前的进程在cpu2上

这里写图片描述

通过taskset命令绑定CPU(taskset 指定进程运行在某个特定的CPU上)

taskset -cp CPUID   进程ID

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把某一个任务直接指定一个CPU专门运行,保证该任务快速运行,不会长期拉低整个系统的运作效率

 

转载于:https://www.cnblogs.com/lsgxeva/p/9221558.html

<think>嗯,用户想提高模拟程序运行时的CPU占用率到接近100%。首先,我需要理解为什么CPU利用率可能不高。可能的原因包括程序是单线程的,存在I/O等待,或者有同步瓶颈导致线程空闲。 根据引用中的信息,比如引用[3]提到的使用OpenMP将循环分配给多个CPU核心,这可能涉及到并行化处理。所以,第一步可能是将程序多线程化,利用多核CPU。另外,查看CPU核心数的方法在引用[2]中有提到,用户可能需要先确认自己的CPU核心数量,以便合理分配任务。 接下来,用户可能需要优化代码结构,减少不必要的锁或同步操作,避免线程等待。例如,使用无锁数据结构或减少临界区的大小。此外,循环展开和向量化指令(如SIMD)也能提高计算密度,这样每个核心能处理更多数据,从而提高利用率。 另外,绑定进程到特定CPU核心可以避免上下文切换带来的开销,这在引用[3]中通过OpenMP的任务分配有所体现。调整进程优先级可能也有帮助,但需要小心使用,以免影响系统稳定性。 还有,用户可能需要检查是否存在I/O瓶颈。如果程序频繁读写磁盘或网络,CPU可能会在等待I/O时闲置。这时,将数据预加载到内存或优化I/O操作可以释放CPU资源。 最后,监控工具如top或htop(引用[1]提到的%CPU列)可以帮助用户实时观察CPU使用情况,确认优化效果。如果经过这些步骤后,CPU利用率仍然不高,可能需要更深入的性能分析,比如使用性能剖析工具找出热点代码或瓶颈所在。</think>### 提高模拟程序CPU占用率的优化方法 #### 1. **并行化计算** - **多线程/多进程编程**:将任务分解为可并行执行的子任务,利用多核CPU资源。例如使用OpenMP(如引用[3]所述)或Python的`multiprocessing`模块。 ```python # Python多进程示例 from multiprocessing import Pool def compute_chunk(data): # 计算密集型任务 return sum(x**2 for x in data) if __name__ == "__main__": data = [range(1000)] * 1000 with Pool() as pool: results = pool.map(compute_chunk, data) ``` - **向量化计算**:使用SIMD指令(如NumPy的向量化操作)提高单核计算密度。 #### 2. **减少锁与同步开销** - 避免全局锁:使用线程本地存储或无锁数据结构。 - 任务分块:将数据划分为独立块,减少线程间通信。 #### 3. **绑定CPU亲和性** 通过`taskset`(Linux)或编程接口(如Python的`psutil`)将进程绑定到特定核心,减少上下文切换: ```bash taskset -c 0-3 python simulation.py # 绑定到0-3号核心 ``` #### 4. **优化计算密度** - **循环展开**:减少分支预测失败率。 ```python # 循环展开示例 total = 0 for i in range(0, len(data), 4): total += data[i] + data[i+1] + data[i+2] + data[i+3] ``` - **避免内存瓶颈**:优化数据局部性,减少缓存未命中。 #### 5. **调整优先级与调度策略** 使用`nice`提升进程优先级(需谨慎): ```bash nice -n -20 python simulation.py # 最高优先级 ``` #### 6. **监控与验证** - **实时监控**:通过`top`或`htop`观察%CPU列(引用[1]),确认是否接近100%。 - **性能分析**:使用`perf`或`cProfile`定位瓶颈。 --- ### 典型优化效果对比 | 方法 | CPU利用率提升 | 适用场景 | |---------------------|--------------|------------------------| | 多进程并行 | 30%-90% | 计算密集型任务 | | SIMD向量化 | 10%-50% | 数值计算循环 | | 绑定CPU亲和性 | 5%-15% | 多核竞争环境 | | 减少锁竞争 | 10%-40% | 高并发线程/进程 | ---
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