获取CPU使用情况信息(转)

2023-01-27 14:33:43

获取了内存使用情况，也可以使用PHP的 getrusage()获取CPU使用情况，该方法在windows下不可用。

print_r(getrusage());
/* 输出
Array
(
[ru_oublock] => 0
[ru_inblock] => 0
[ru_msgsnd] => 2
[ru_msgrcv] => 3
[ru_maxrss] => 12692
[ru_ixrss] => 764
[ru_idrss] => 3864
[ru_minflt] => 94
[ru_majflt] => 0
[ru_nsignals] => 1
[ru_nvcsw] => 67
[ru_nivcsw] => 4
[ru_nswap] => 0
[ru_utime.tv_usec] => 0
[ru_utime.tv_sec] => 0
[ru_stime.tv_usec] => 6269
[ru_stime.tv_sec] => 0
)
*/

这个结构看上出很晦涩，除非你对CPU很了解。下面一些解释：

ru_oublock: 块输出操作
ru_inblock: 块输入操作
ru_msgsnd: 发送的message
ru_msgrcv: 收到的message
ru_maxrss: 最大驻留集大小
ru_ixrss: 全部共享内存大小
ru_idrss:全部非共享内存大小
ru_minflt: 页回收
ru_majflt: 页失效
ru_nsignals: 收到的信号
ru_nvcsw: 主动上下文切换
ru_nivcsw: 被动上下文切换
ru_nswap: 交换区
ru_utime.tv_usec: 用户态时间 (microseconds)
ru_utime.tv_sec: 用户态时间(seconds)
ru_stime.tv_usec: 系统内核时间 (microseconds)
ru_stime.tv_sec: 系统内核时间?(seconds)

要看到你的脚本消耗了多少CPU，我们需要看看“用户态的时间”和“系统内核时间”的值。秒和微秒部分是分别提供的，您可以把微秒值除以100万，并把它添加到秒的值后，可以得到有小数部分的秒数。

// sleep for 3 seconds (non-busy)
sleep(3);
$data = getrusage();
echo “User time: “.
($data['ru_utime.tv_sec'] +
$data['ru_utime.tv_usec'] / 1000000);
echo “System time: “.
($data['ru_stime.tv_sec'] +
$data['ru_stime.tv_usec'] / 1000000);
/* 输出
User time: 0.011552
System time: 0
*/

sleep是不占用系统时间的，我们可以来看下面的一个例子：

// loop 10 million times (busy)
for($i=0;$i<10000000;$i++) {
}
$data = getrusage();
echo “User time: “.
($data['ru_utime.tv_sec'] +
$data['ru_utime.tv_usec'] / 1000000);
echo “System time: “.
($data['ru_stime.tv_sec'] +
$data['ru_stime.tv_usec'] / 1000000);
/* 输出
User time: 1.424592
System time: 0.004204
*/

这花了大约14秒的CPU时间，几乎所有的都是用户的时间，因为没有系统调用。

系统时间是CPU花费在系统调用上的上执行内核指令的时间。下面是一个例子：

$start = microtime(true);
// keep calling microtime for about 3 seconds
while(microtime(true) – $start < 3) {
}
$data = getrusage();
echo “User time: “.
($data['ru_utime.tv_sec'] +
$data['ru_utime.tv_usec'] / 1000000);
echo “System time: “.
($data['ru_stime.tv_sec'] +
$data['ru_stime.tv_usec'] / 1000000);
/* prints
User time: 1.088171
System time: 1.675315
*/

我们可以看到上面这个例子更耗CPU。