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1. 概述：
CPU推动了所有软件的运行，因而通常是系统性能分析的首要目标；现代系统一般有多颗CPU，通过内核调度器共享给所有运行软件。当需求的CPU资源超过了系统力所能及的范围时，进程里的线程(或者任务)将会排队，等待轮候自己运行的机会。等待给应用程序的运行带来严重延时，使得性能下降。
我们可以通过仔细检查CPU的用量来寻找性能改进的空间，还可以去除以下不需要的负载。从上层来说，可以按照进程，线程或者任务来检查CPU的用量。从下层来看，可以剖析并研究应用程序和内核的代码路径。在底层，可以研究CPU指令的执行和周期行为。
此外，内核I/O对CPU性能有很大影响。
2. 性能指标
2.1 CPU性能指标表格：
CPU性能指标CPU使用率用户CPU用户态CPU时间
系统CPU内核态CPU时间
iowait等待I/O的CPU时间
硬中断硬中断CPU时间
软中断软中断CPU时间
窃取CPU被其他虚拟机占用的CPU时间
客户CPU运行虚拟机的CPU时间
上下文切换自愿上下文切换自愿上下文切换，是指进程无法获取所需资源，导致上下文切换。比如I/O，内存等资源不足时就会发生资源上下文切换。
非自愿上下文切换非自愿上下文切换，是指进程由于时间片已到等原因，被系统强制调度，进而发生的上下文切换。比如
大量进程都在争抢CPU时，就容易发生非自愿上下文切换。
平均负载单位时间内，系统处于可运行状态和不可中断状态的平均进程数，也就是平均活跃进程数。
CPU缓存命中率如果 CPU 所要操作的数据在缓存中，则直接读取，这称为缓存命中。命中缓存会带来很大的性能提升，因此，我们的代码优化目标是提升 CPU
缓存的命中率。
2.2 CPU缓存命中率
由于CPU发展的速度远快于内存的发展，CPU的处理速度就比内存的访问速度快得多；这样CPU在访问内存的时候，免不了要等待内存的响应。为了协调这两者的巨大性能差距，CPU缓存就出现了。
L1缓分成两种，一种是指令缓存，一种是数据缓存。L2缓存和L3缓存不分指令和数据。L1和L2缓存在第一个CPU核中，L3则是所有CPU核心共享的内存。L1、L2、L3的越离CPU近就越小，速度也越快，越离CPU远，速度也越慢。再往后面就是内存，内存的后面就是硬盘。我们来看一些他们的速度：
*
L1 的存取速度：4 个CPU时钟周期
*
L2 的存取速度：11 个CPU时钟周期
*
L3 的存取速度：39 个CPU时钟周期
*
RAM内存的存取速度 ：107 个CPU时钟周期
如果 CPU 所要操作的数据在缓存中，则直接读取，这称为缓存命中。命中缓存会带来很大的性能提升，因此，我们的代码优化目标是提升 CPU 缓存的命中率。
3. 分析工具:
3.1 工具汇总：
CPU分析工具
工具描述常用用法
uptime平均负载，-d参数表示高亮显示变化的区域watch -d uptime
top平均负载，运行队列，整体的CPU使用率以及每个进程的状态、优先级和CPU使用率top
htoptop的增强版，以不同的颜色区分不同类型的进程，更加直观htop
atopCPU、内存、磁盘和网络等各种资源的全面监控atop
vmstat包括系统范围的CPU平均负载，常用来分析CPU上下文切换和中断的次数，-t参数表示增加时间戳vmstat -a -t 1
mpstat单个CPU统计信息，中断以及软中断数据，-P ALL表示监控所有CPUmpstat -P ALL 1
ps进程状态ps aux
sar系统整体的CPU使用率，包括可配置的历史数据
sar -o 日期
如，当天为某月24日
sar -o 24
2. 查看： sar
pidstat
每个进程/线程CPU用量分解，加上-w选项就可以查看每个进程上下文切换的情况了，加上-t选项就可以查看进程下的线程情况了，-u参数表示输出CPU使用指标
pidstat -w -u 1
pidstat -wt -u 1
perfCPU性能计数器分析
1. perf record -g
2. perf report
/proc/interrupts
系统中断数据，watch -d参数表示高亮显示变化的区域(监控)
1. cat /proc/interrupts
2. watch -d /proc/interrupts
systrace可记录短时间内的设备活动，并保存在压缩的文本文件中。该工具会生成一份报告，其中汇总了 Android 内核中的数据，例如 CPU
调度程序、磁盘活动和应用线程
perfetto是 Android 10 中引入的全新平台级跟踪工具
ASAndroid Studio 中分析应用的 CPU 使用率和线程活动
3.2 常用工具
* top
* mpstat
* vmstat
* pidstat
4. 优化方案
4.1 应用程序优化
从应用程序角度来说，减低CPU使用率最好的方法当然是，排除所有不必要的工作。
优化方法有：
* 编译器优化：
编译器及其提供的代码选项，对CPU性能有很大影响。一般的选项包括了编译为64位而非32位程序，以及优化级别。编译优化能对CPU指令的选择和部署做优化。gcc编译器的优化区间是0~3，3是最大数目的优化；比如-O2，开启后自动对应用程序的代码进行优化。
* 异步处理：
使用异步处理，可以避免程序因为等待某个资源而一直阻塞，从而提升程序的并发处理能力，比如，把轮询替换为事件通知，就可以避免轮询耗费的CPU问题。
* 多线程代替多进程：相对于进程的上下文切换，线程的上下文切换并不切换进程地址空间，因此可以降低上下文切换的成本。
* 合理利用缓存：优化代码，善用缓存，经常访问数据或者计算过程中的步骤，已提升CPU缓存命中率为目标优化Code。
* I/O以及内存优化: // I/O优化章节会重点涉及
4.2 系统优化：
* 进程绑定：一个进程可以绑定在一个或者多个CPU上，这样可以通过提高缓存温度和内存本地性来提高性能。//如 cpuset
* 独占CPU组：
Linux提供了CPU组，允许编组CPU并为其分配进程。这和进程绑定类似，可以提高性能，但还可以通过使得CPU组独占----不允许其他进程使用，进一步提高性能。这种权衡另 一方面减少了系统其他部分的可用CPU数量。
* 资源控制：除了把进程和整个CPU关联以外，现代操作系统还对CPU用量分配提供了细粒度资源控制。//如 cgroups
* 优先级调整:
使用nice调整进程优先级，正值调低优先级，负值调高优先级。适当降低非核心应有的优先级，增高核心应用的优先级，可以确保核心应用得到优先处理。
* 中断负载均衡
：无论是软中断还是硬中断，他们的中断处理程序都可能会耗费大量CPU。开启irqbalance服务或者配置smp_affinity，就可以把中断处理过程自动负载均衡到多个CPU上。
* CPU调度优化：采用特定的CPU调度策略，比如EAS调度策略。
注意: 未进行性能分析前，一定不要提前性能优化； 提前性能优化是一个很操蛋的事情！！