当前位置: 首页 > news >正文

linux如何使 CPU使用率保持在指定百分比?

目录

方法1:(固定在100%)

方法2:(可以指定0~100%)

 方法3:使用ChaosBlade工具(0~100%)


方法1:(固定在100%)

for i in `seq 1 $(cat /proc/cpuinfo |grep "physical id" |wc -l)`; do dd if=/dev/zero of=/dev/null & done

#如果已知cpu的个数,可以直接填写

for i in `seq 1 3`; do dd if=/dev/zero of=/dev/null & done

说明:

cat /proc/cpuinfo |grep "physical id" | wc -l 能够获得CPU的个数, 我们将其表示为N.

seq 1 N 用来生成1到N之间的数字

for i in `seq 1 N`; 就是循环运行命令,从1到N

dd if=/dev/zero of=/dev/null 运行dd命令, 输出到/dev/null, 实际上仅仅占用CPU, 没有IO操作.

dd 可从标准输入或文件中读取数据,根据指定的格式来转换数据,再输出到文件、设备或标准输出。

if=文件名:输入文件名,默认为标准输入。即指定源文件。

of=文件名:输出文件名,默认为标准输出。即指定目的文件。

因为连续运行N个(N是CPU个数)的dd 命令, 且使用率为100%, 这时调度器会调度每一个dd命令在不同的CPU上处理.

终于就实现全部CPU占用率100%

另外。上述程序的结束能够使用:

1. fg 后按 ctrl + C (由于该命令是放在后台运行)

2. pkill -9 dd

原文链接:https://blog.csdn.net/wwwlyj123321/article/details/126902089

#!/bin/bash
read -p "请输入一个数字(0:停止;8:CPU80%;10:CPU100%):" numif [ $num -eq 8 ]; thenpkill -9 ddfor i in $(seq 1 $(cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | wc -l | awk '{print $1-1}')); dodd if=/dev/zero of=/dev/null &done
elif [ $num -eq 10 ]; thenpkill -9 ddfor i in $(seq 1 $(cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | wc -l)); dodd if=/dev/zero of=/dev/null &done
elif [ $num -eq 0 ]; thenpkill -9 dd
elseecho "无效的输入"
fi

 #Linux-提高CPU、内存使用率shell脚本_linux提高cpu占用率-CSDN博客

方法2:(可以指定0~100%)

以下是一个简单的shell脚本示例,它尝试通过运行多个  stress-ng 进程来使CPU占用率接近xx%。请注意,这个脚本仍然是一个近似的解决方案,并不能保证精确地达到xx%的占用率。

设定一个CPU 占用率如80%,小于80%时增加    stress-ng 进程数,多于80%时,减少    stress-ng 进程数:

#!/bin/bash

TARGET_USAGE=80  #80%

DURATION=1200 #持续时间(秒)

INTERVAL=2  检查间隔(秒)

ADJUSTMENT_STEP=1  每次调整的进程数量

MAX_PROCESSES=200  最大stress-ng进程数,防止无限增加

MIN_PROCESSES=1   最小stress-ng进程数,至少保持一个进程运行

# 检查stress-ng工具是否安装 安装命令yum install stress-ng

if ! command -v stress-ng &> /dev/null; then

        echo "stress-ng工具未安装,请先安装stress-ng"

        exit 1

fi

# 初始stress-ng进程数量

current_processes=1

# 启动初始的stress-ng进程

stress-ng --cpu 1 --timeout ${DURATION} --verbose &

while true; do

        获取当前每个CPU核心的平均占用率

        current_idle=$(mpstat 1 1 | tail -1 | awk '{sum += $NF} END {print sum / NR}' | bc -l)

        current_usage=$(echo "scale=2;100 - $current_idle"|bc)

        根据当前占用率和目标占用率的差异来调整stress-ng进程的数量

        if (( $(echo "$current_usage < $TARGET_USAGE" | bc -l) )); then

            if (( current_processes < MAX_PROCESSES )); then

                ((current_processes++))

                stress-ng --cpu 1 --timeout ${DURATION} --verbose &

            fi

        elif (( $(echo "$current_usage > $TARGET_USAGE" | bc -l) )); then

            if (( current_processes > MIN_PROCESSES )); then

                ((current_processes--))

                #-n 匹配最新(最后启动)的进程,既杀死最后启动的那个stress-ng

                pkill -n stress-ng

            fi

        fi

        输出当前CPU占比

        echo "$(date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S") $current_processes stress-ng running.CPU useage:$current_usage%"

        等待一段时间再次检查

        sleep $INTERVAL

done

 

 

 方法3:使用ChaosBlade工具

(原文链接:https://blog.csdn.net/Mr_wilson_liu/article/details/133787492)

开源的故障注入工具chaosblade,阿里研发。该工具故障注入包含:cpu,内存,磁盘io,磁盘占用,网络注入等

使用方法:

到这个链接去下载:https://github.com/chaosblade-io/chaosblade/releases

将工具上传至待测机器并解压

命令参数和简写

status --> s;   destroy -->d;     create --> c;

进入解压的工具目录,执行对应注入命令

./blade create cpu load --cpu-list 0-3 --cpu-percent 80

执行成功,会返回一个id,如需撤销故障注入,执行如下命令

./blade d {id}

查询曾经注入的故障id,便于删除

./blade s --type c

cpu注入:

blade create cpu load --cpu-list 0,1 --cpu-percent 80     #加压0,1两个核心,负载到80%

blade create cpu load --cpu-count 3                  #将3个核心加压

blade create cpu fullload                                      #cpu满载

 blade create cpu load --cpu-list 0,1,2 --timeout 100     --将0,1,2三个核心加压100s,不带timeout参数默认一直加压                

相关文章:

linux如何使 CPU使用率保持在指定百分比?

目录 方法1&#xff1a;&#xff08;固定在100%&#xff09; 方法2&#xff1a;&#xff08;可以指定0~100%&#xff09; 方法3&#xff1a;使用ChaosBlade工具&#xff08;0~100%&#xff09; 方法1&#xff1a;&#xff08;固定在100%&#xff09; for i in seq 1 $(cat /pro…...

LLMs之Morphic:Morphic(一款具有生成式用户界面的人工智能答案引擎)的简介、安装、使用方法之详细攻略

LLMs之Morphic&#xff1a;Morphic(一款具有生成式用户界面的人工智能答案引擎)的简介、安装、使用方法之详细攻略 目录 Morphic的简介 1、技术栈 Morphic的安装和使用方法 1、克隆仓库 2、安装依赖 3、填写密钥 4、本地运行应用 部署 Morphic的简介 2024年4月初发布&#xff…...

[react] useState的一些小细节

1.无限循环 因为setState修改是异步的,加上会触发函数重新渲染, 如果代码长这样 一秒再修改,然后重新触发setTImeout, 然后再触发,重复触发循环 如果这样呢 还是会,因为你执行又会重新渲染 2.异步修改数据 为什么修改多次还是跟不上呢? 函数传参解决 因为是异步修改 ,所以…...

蓝桥杯【第15届省赛】Python B组

这题目难度对比历届是相当炸裂的简单了…… A&#xff1a;穿越时空之门 【问题描述】 随着 2024 年的钟声回荡&#xff0c;传说中的时空之门再次敞开。这扇门是一条神秘的通道&#xff0c;它连接着二进制和四进制两个不同的数码领域&#xff0c;等待着勇者们的探索。 在二进制…...

CSS aspect-ratio属性设置元素宽高比

aspect-ratio 是CSS的一个属性&#xff0c;用于设置元素的期望宽高比。它设置确保元素保持特定的比例&#xff0c;不受其内容或容器大小的影响。 语法&#xff1a; aspect-ratio: <ratio>;其中 <ratio> 是一个由斜杠&#xff08;/&#xff09;分隔的两个数字&…...

Jones矩阵符号运算

文章目录 Jones向量Jones矩阵 有关Jones矩阵、Jones向量的基本原理&#xff0c;可参考这个&#xff1a; 通过Python理解Jones矩阵&#xff0c;本文主要介绍sympy中提供的有关偏振光学的符号计算工具 Jones向量 Jones向量是描述光线偏振状态的重要工具&#xff0c;例如一个偏振…...

解决 App 自动化测试的常见痛点!

App 自动化测试中有些常见痛点问题&#xff0c;如果框架不能很好的处理&#xff0c;就可能出现元素定位超时找不到的情况&#xff0c;自动化也就被打断终止了。很容易打消做自动化的热情&#xff0c;导致从入门到放弃。比如下面的两个问题&#xff1a; 一是 App 启动加载时间较…...

2016NOIP普及组真题 1. 买铅笔

线上OJ&#xff1a; 一本通&#xff1a;http://ybt.ssoier.cn:8088/problem_show.php?pid1973 核心思想&#xff1a; 向上取整的代码 (m (n-1))/n 。&#xff08;本题考点与2023年J组的第一和第二题一样&#xff09; 比如需要买31支笔&#xff0c;每包30支&#xff0c;则需要…...

机器学习—数据集(二)

1可用数据集 公司内部 eg:百度 数据接口 花钱 数据集 学习阶段可用的数据集&#xff1a; sklearn:数据量小&#xff0c;方便学习kaggle&#xff1a;80万科学数据&#xff0c;真实数据&#xff0c;数据量大UCI&#xff1a;收录了360个数据集&#xff0c;覆盖科学、生活、经济等…...

华为S5735S核心交换配置实例

以下脚本实现创建vlan2,3&#xff0c;IP划分&#xff0c;DHCP启用&#xff0c;接口划分&#xff0c;ssh,telnet,http,远程登录启用 默认用户创建admin/admin123提示首次登录需要更改用户密码S5735产品手册更多功能配置&#xff0c;移步官网参考手册配置 system-viewsysname t…...

Mysql主从复制安装配置

mysql主从复制安装配置 1、基础设置准备 #操作系统&#xff1a; centos6.5 #mysql版本&#xff1a; 5.7 #两台虚拟机&#xff1a; node1:192.168.85.111&#xff08;主&#xff09; node2:192.168.85.112&#xff08;从&#xff09;2、安装mysql数据库 #详细安装和卸载的步骤…...

【刷题】图论——最小生成树:Prim、Kruskal【模板】

假设有n个点m条边。 Prim适用于邻接矩阵存的稠密图&#xff0c;时间复杂度是 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)&#xff0c;可用堆优化成 O ( n l o g n ) O(nlogn) O(nlogn)。 Kruskal适用于稀疏图&#xff0c;n个点m条边&#xff0c;时间复杂度是 m l o g ( m ) mlog(m) mlog(m)。 Pr…...

使用uniapp实现小程序获取wifi并连接

Wi-Fi功能模块 App平台由 uni ext api 实现&#xff0c;需下载插件&#xff1a;uni-WiFi 链接&#xff1a;https://ext.dcloud.net.cn/plugin?id10337 uni ext api 需 HBuilderX 3.6.8 iOS平台获取Wi-Fi信息需要开启“Access WiFi information”能力登录苹果开发者网站&…...

回忆杀之手搓当年搓过的Transformer

整体代码 import mathimport paddle import paddle.nn as nn import paddle.nn.functional as Fclass MaskMultiHeadAttention(nn.Layer):def __init__(self, hidden_size, num_heads):super(MaskMultiHeadAttention, self).__init__()assert hidden_size % num_heads 0, &qu…...

【AR】使用深度API实现虚实遮挡

遮挡效果 本段描述摘自 https://developers.google.cn/ar/develop/depth 遮挡是深度API的应用之一。 遮挡&#xff08;即准确渲染虚拟物体在现实物体后面&#xff09;对于沉浸式 AR 体验至关重要。 参考下图&#xff0c;假设场景中有一个Andy&#xff0c;用户可能需要放置在包含…...

python-pytorch实现skip-gram 0.5.001

python-pytorch实现skip-gram 0.5.000 数据加载、切词准备训练数据准备模型和参数训练保存模型加载模型简单预测获取词向量画一个词向量的分布图使用词向量计算相似度参考数据加载、切词 按照链接https://blog.csdn.net/m0_60688978/article/details/137538274操作后,可以获得…...

C语言:约瑟夫环问题详解

前言 哈喽&#xff0c;宝子们&#xff01;本期为大家带来一道C语言循环链表的经典算法题&#xff08;约瑟夫环&#xff09;。 目录 1.什么是约瑟夫环2.解决方案思路3.创建链表头结点4.创建循环链表5.删除链表6.完整代码实现 1.什么是约瑟夫环 据说著名历史学家Josephus有过以下…...

【刷题篇】回溯算法(二)

文章目录 1、求根节点到叶节点数字之和2、二叉树剪枝3、验证二叉搜索树4、二叉搜索树中第K小的元素5、二叉树的所有路径 1、求根节点到叶节点数字之和 给你一个二叉树的根节点 root &#xff0c;树中每个节点都存放有一个 0 到 9 之间的数字。 每条从根节点到叶节点的路径都代表…...

Windows系统本地部署Jupyter Notebook并实现公网访问编辑笔记

文章目录 1.前言2.Jupyter Notebook的安装2.1 Jupyter Notebook下载安装2.2 Jupyter Notebook的配置2.3 Cpolar下载安装 3.Cpolar端口设置3.1 Cpolar云端设置3.2.Cpolar本地设置 4.公网访问测试5.结语 1.前言 在数据分析工作中&#xff0c;使用最多的无疑就是各种函数、图表、…...

自动化运维(二十七)Ansible 实战Shell 插件和模块工具

Ansible 支持多种类型的插件&#xff0c;这些插件可以帮助你扩展和定制 Ansible 的功能。每种插件类型都有其特定的用途和应用场景。今天我们一起学习Shell 插件和模块工具。 一、 Shell 插件 Ansible shell 插件决定了 Ansible 如何在远程系统上执行命令。这些插件非常关键&a…...

解决插件管理痛点:Scarab的智能高效管理方案

解决插件管理痛点&#xff1a;Scarab的智能高效管理方案 【免费下载链接】Scarab An installer for Hollow Knight mods written in Avalonia. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/Scarab 你是否曾为部署一个心仪的游戏插件而耗费整个下午&#xff1f;好不容易…...

Stable Diffusion像素艺术工作流:Pixel Fashion Atelier预设Prompt指令集详解

Stable Diffusion像素艺术工作流&#xff1a;Pixel Fashion Atelier预设Prompt指令集详解 1. 像素艺术创作新体验 Pixel Fashion Atelier为设计师和艺术创作者带来了一种全新的像素艺术创作方式。这个基于Stable Diffusion与Anything-v5的工作站&#xff0c;将复古日系RPG的视…...

保姆级教程:用InVEST 3.14.0中文版搞定毕业论文碳储量计算(附数据预处理避坑指南)

零基础科研实战&#xff1a;InVEST碳储量计算全流程精解与避坑指南 刚接触InVEST模型的新手研究者&#xff0c;往往会在碳储量计算的第一步就陷入数据沼泽——为什么我的土地利用数据无法加载&#xff1f;为什么运行结果出现负值&#xff1f;这些看似简单的操作背后&#xff0c…...

**基于Solidity的Layer2方案设计与实现:从Rollup到Optimistic的实战探索**在区块链生态中,La

基于Solidity的Layer2方案设计与实现&#xff1a;从Rollup到Optimistic的实战探索 在区块链生态中&#xff0c;Layer2扩容技术已成为解决以太坊主网拥堵和高Gas费问题的关键路径。本文将深入探讨一种典型的Layer2方案——Optimistic Rollup&#xff0c;并结合Solidity智能合约语…...

Fast-Android-Networking请求优先级设置终极指南:提升应用性能的10个技巧

Fast-Android-Networking请求优先级设置终极指南&#xff1a;提升应用性能的10个技巧 【免费下载链接】Fast-Android-Networking &#x1f680; A Complete Fast Android Networking Library that also supports HTTP/2 &#x1f680; 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirr…...

Qwen3-VL-8B-Instruct-GGUF模型安全部署最佳实践

Qwen3-VL-8B-Instruct-GGUF模型安全部署最佳实践 1. 引言 在企业环境中部署AI模型时&#xff0c;安全性往往是首要考虑的因素。Qwen3-VL-8B-Instruct-GGUF作为一款强大的多模态视觉语言模型&#xff0c;能够处理图像和文本的复杂任务&#xff0c;但如果部署不当&#xff0c;可…...

【2026年阿里巴巴春招- 3月25日-算法岗-第一题- 三星数字】(题目+思路+JavaC++Python解析+在线测试)

题目内容 给定一个整数 n n n ,请你找到两个不同的正整数 x , y x,y x,y,满足...

ClickHouse 3节点集群配置与分布式表实战指南

1. ClickHouse集群基础概念解析 第一次接触ClickHouse集群时&#xff0c;我被各种术语绕得头晕——分片、副本、分布式表、本地表&#xff0c;这些概念到底有什么区别&#xff1f;后来在实际项目中踩过几次坑才真正理解它们的含义。简单来说&#xff0c;**分片&#xff08;Shar…...

AI元人文构想:从自感养护到伦理中间件——一种智能时代的人文回应

AI元人文构想&#xff1a;从自感养护到伦理中间件——一种智能时代的人文回应---引言&#xff1a;技术时代的人文焦虑智能算法的深度嵌入&#xff0c;正在重塑人类感知、判断与意义生成的方式。推荐系统预判我们的欲望&#xff0c;社交平台定义我们的关系&#xff0c;大语言模型…...

OpenClaw成本控制:GLM-4.7-Flash任务执行的Token消耗优化策略

OpenClaw成本控制&#xff1a;GLM-4.7-Flash任务执行的Token消耗优化策略 1. 为什么需要关注OpenClaw的Token消耗&#xff1f; 第一次用OpenClaw完成整夜的数据整理任务后&#xff0c;我收到了账单提醒——单次任务消耗了超过18万Token。这个数字让我意识到&#xff0c;如果不…...