CPU 使用率视图显示为sin函数图像

将CPU使用率时间序列图展示为sin函数图像

本文使用操作系统为Centos 7 ,CPU为Intel® Pentium(R) CPU G2020 @ 2.90GHz × 2

思路

先看看正常情况CPU使用率时间序列图和Sin函数图像


normalCpu.png
sin.png
  • Y轴选取
    在某个时间点,一个CPU核心要么是运行,要么就是不运行,即CPU占用率为100%和0%。对于双核CPU来说,某个时间点的状态可能为:两个核心都不工作CPU占用率为0%;一个核心工作,一个不工作,CPU占用率为50%;两个核心都工作,CPU占用率为100%。所以在时间点上,CPU的占用率是固定值。
    如何让CPU达到我们想要的占用率呢?答案是按时间段来分配核心。比如0~1000ms内,0~10ms让所有核心运行,其他时间让所有核心空闲。那这段时间的CPU占用率为1%,上图CPU的占用率图像其实就是一个个点组成,而每个点都表示一个时间段的CPU占用率情况。

    知道了上述知识,我们就可以把y=sinx 中的y转化为一段时间的cpu占比。y的取值范围是[-1,1],cpu占比取值范围是[0,1],转化方式可以为(y+1)*0.5。现在Y轴的算法我们已经确定。

  • X轴选取
    现在来讨论X轴。sinx是个周期函数,2π为一个周期。我们通过将2π分成n等份,每份算出y,将所有点(x,y)连起来就可以形成一个周期的sinx图像,循环操作就能得到周期图像。一个周期内分的份数越多则图像越逼真。

  • 时间段的定义
    时间段选取很重要,我们定义的时间间隔必须等于CPU使用率时间序列图显示CPU使用率的间隔,否则显示出来的点不均匀。
    先看看定义的时间间隔大于CPU占用率展示的时间间隔的情况。如果CPU使用率时间序列图1000ms展示一个点,我们的时间间隔为2000ms,假设当前算出CPU占用率为10%,那2000ms*10%=200ms,前200ms所有核心都在运行,后1800ms所有核心都空闲,而CPU使用率时间序列图会画出两个点,一个CPU20%,一个CPU0% 。
    在看看定义的时间间隔小于CPU占用率展示的时间间隔情况。如果CPU使用率时间序列图1000ms展示一个点,我们的时间间隔为50ms,一个周期分成10等份,那1000ms里就包含了两个周期,CPU使用率时间序列图每个点的CPU占用率都是一样的了。

代码
package thread;

import java.util.concurrent.BrokenBarrierException;
import java.util.concurrent.CyclicBarrier;

public class CpuSin {
    static int coreNum =Runtime.getRuntime().availableProcessors();
    static CyclicBarrier k = new CyclicBarrier(coreNum);
    static int cycle = 60;
    static double PI = 3.1415926535;
    static int interval = 500;

    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 0; i < coreNum; i++) {
            new Thread(new Run()).start();
        }
    }

    static class Run implements Runnable{
        int current = 0;
        @Override
        public void run() {
            double portion = 2 * PI / cycle;
            try {
                // 使用CyclicBarrier让所有线程在此开始执行
                k.await();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } catch (BrokenBarrierException e) {
                e.printStackTrace();
            }

            while (true){
                long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();
                while (System.currentTimeMillis() - currentTimeMillis <= interval){
                    double value = portion * current;
                    double percent = (Math.sin(value) + 1) * 0.5;
                    double busy = percent * interval;
                    double idle = (1-percent) * interval;
                    while (System.currentTimeMillis() - currentTimeMillis < busy);
                    try {
                        Thread.sleep((long) idle);
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }

                current++;

                if (current == cycle){
                    current = current % cycle;
                }
            }
        }
    }
}

结果
cpusin.png
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 206,311评论 6 481
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 88,339评论 2 382
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 152,671评论 0 342
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 55,252评论 1 279
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 64,253评论 5 371
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,031评论 1 285
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,340评论 3 399
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,973评论 0 259
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 43,466评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,937评论 2 323
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,039评论 1 333
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,701评论 4 323
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,254评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,259评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,485评论 1 262
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,497评论 2 354
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,786评论 2 345

推荐阅读更多精彩内容