cpu使用过高问题定位

本文介绍了一种通过top命令和jstack工具定位导致CPU使用率过高的进程和线程的方法。首先,使用top命令找到占用CPU资源最多的进程;其次,通过top–H–p命令找出该进程内消耗CPU最高的线程;最后,利用jstack命令分析线程堆栈,找出具体的问题所在。

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  首先查看使用cpu最高的进程,然后找到这个进程下使用cpu过高的线程,然后使用jstack命令,可以找到这个线程正在调用什么方法了,这个被调用的方法导致cpu使用率过高,就找到cpu高的原因了。

  实际操作:

  1、使用top命令,如下图所示:

  

  备注:按住Shift + p  可按照cpu使用率排序

     按住Shift + m 可按照内存利用率排序

  一般情况下,cpu使用过高是由于应用程序造成的;使用top命令后,看一看到占用cpu高的进程ID是 1972

  2、查看使用cpu使用率高的pid的线程 输入命令top –H –p 1972,如下如图所示:

  

  备注:记录消耗cpu过高的线程id 1983

  3、将线程 1983 转换为16进制 输入命令 printf "%x\n" 1983,如下图所示:

  

  4、使用jstack命令jstack 1972 | grep 7bf   其中1972为进程id,nid=0x7bf

  

  到此就定位到了进程中消耗cpu过高的线程,再去看这个线程中调用什么方法,这个方法就是cpu消耗过高的原因。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/yinuoxiaofang/p/7245800.html

内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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