什么是CPU利用率，是说CPU有多忙吗？许多监控工具中经常只能看见这一项 “%CPU”——用百分比的形式显示CPU利用率，其实这种测量方法会带来很大的误解。
当CPU利用率达到90%的时候意味着什么呢？这样吗？
其实可能是这样：
停顿_Stalled意味着CPU没有进一步的运行指令，这种情况一般是等待内存I/O响应。上文提到了Busy和stalled之间的比例在生产环境中非常普遍，也就是说大部分时间CPU都是不干活儿的，但是用户不知道。
了解这些对用户来说有什么用呢？了解CPU空闲的原因可以让性能发挥价值，所有关注CPU性能的人都应该有所了解，尤其是有大量服务器的做云计算的服务商。
真实的CPU利用率是怎样的？
CPU占用实际上是“非空闲时间”_ non-idle：指的是CPU没有运行空闲线程的时间。所有操作系统内核_无论是什么都会一直跟踪记录这些数据，一个线程开始运行100毫秒之后停止运行，而内核会认为CPU占用了整个时间。
这种测量方法非常古老了。但也有工程师跟踪运行周期与实际任务时间来统计工作时间。
那么问题出在哪儿呢？
如今CPU速度远远超越了内存了，内存在一定程度上影响了CPU的利用率。当你看到“%CPU”显示的数值比较高的时候，散热量飚起来了，风扇狂转，可能就会觉得CPU的瓶颈到了，其实真正的瓶颈在DRAM内存。
多年发展下来，这种情况愈演愈烈。CPU厂商在拼命加速时钟频率，DRAM的进展就比较慢了，使得两者之间的差距越来越大。
2005年的时候，处理器的频率达到了3 GHz，此后处理器的世界开启了多核和多线程技术征程，这对内存提出了更高压力。为了缓解内存的压力，CPU厂商开始做更大更智能的高速缓存，内存总线，通过互连来减少内存瓶颈。但还是有很多问题。
如何查看CPU正在做什么？
通过PMC_性能监控计数器，用户可以使用Linux perf和其他工具读取硬件的性能信息，下图对整个系统进行了10秒测试：
这里有个关键参数是IPC_每个周期的指令，它统计平均每个CPU时钟周期执行了多少条指令，数值越高越好。上文提到的例子中CPU占用达到78％，处理器IPC是4.0，这意味着，CPU可以在每个时钟周期中完成四个指令。78%/4=19.5%，算下来CPU最高占用率为19.5%。
如果在虚拟化环境的话可能就看不了PMC了，当然这就看hypervisor是否支持这一项了。基于Xen的AWS EC2就可以支持这一项。
补充解释和可行办法
如果你的IPC <1.0，瓶颈很可能在内存，你可以软件调优减少内存I/O工作量，硬件方面可以加大CPU缓存和内存。
如果你的IPC> 1.0，那可能是指令绑定。寻找减少代码执行的方法，减少不必要的工作。
在上面几条规则的指引下，我测出了IPC 1.0.我是怎么做到的呢？我之前做过有关PMC的工作，我是这么做的：写两个虚拟工作负载，一个是CPU绑定的，一个是内存绑定的，分别测量它们的IPC，然后计算一个中间值。
应该从性能监控产品中看到哪些信息？
几乎所有的性能监控工具都会显示IPC和%CPU。如下图所示：
除了上述CPU和内存之间差距造成的原因以外，还有很多原因，比如：
温度安全控制也会影响处理器性能；
Turboboost超频改变了处理器时钟速率；
内核的速度以固定的步长增长；
CPU利用率很高，IPC也很高，但是运行的程序似乎没有获得显著的性能提升；
了解利用率真相之后的实际意义
CPU利用率是被严重误解的参数，读者可以按照IPC来弄清楚CPU的真正含义。 IPC <1.0可能意味着内存绑定，IPC> 1.0可能意味着指令绑定。
性能监视工具显示CPU利用率的时候还应该同时显示PMC的数据来说明到底是什么意思，以防误导用户。此外，还可以注明指令退出循环与停顿循环等信息。通过这些指标，开发商和运营商可以选择如何更好地调整其应用程序和系统。
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