怎样在Java中得到CPU的使用情况呢?这儿同时有一个好消息和一个坏消息。
坏消息是不能使用纯Java的方法得到CPU的使用。没有这方面的直接的API。一个建议的替代方法是通过Runtime.exec()确定JVM的进程ID(PID),调用外部的、平台相关的命令,例如ps,然后在运行结果中解析出感兴趣的PID。但是,这种方法并不理想。
好消息是,可以采用一个更为可靠的方案:跳出Java,写几行C代码,然后通过JNI进行整合。下面我将向你展示编写一个Win32平台的简单的JNI库是多么简单。
一般来说,JNI有点复杂。但是,如果你仅仅单向调用--从Java调用本地代码,并且仅使用基本型进行通讯--事情还是很简单的。有许多JNI方面的学习资料,所以这儿就不介绍JNI的基础了。仅介绍实现步骤。
一、在Java中声明JNI方法
开始,创建一个声明了本地方法的类com.vladium.utils.SystemInformation,该方法返回当前进程已使用的CPU的毫秒数。
public staticnative long getProcessCPUTime();
使用JDK内置的javah工具产生将来本地代码实现使用的C头。
JNIEXPORT jlong JNICALL
Java_com_vladium_utils_SystemInformation_getProcessCPUTime (JNIEnv * env, jclass cls)
二、本地方法实现
在大多数的Win32平台上,该方法可以使用GetProcessTimes()系统调用实现,差不多仅需要3行代码就可以了:
JNIEXPORT jlong JNICALL
Java_com_vladium_utils_SystemInformation_getProcessCPUTime(JNIEnv * env, jclass cls)
{
FILETIME creationTime, exitTime, kernelTime, userTime;
GetProcessTimes (s_currentProcess, & creationTime, & exitTime, & kernelTime,
& userTime);
return (jlong) ((fileTimeToInt64 (& kernelTime) + fileTimeToInt64 (& userTime)) /
(s_numberOfProcessors * 10000));
} 字串2 该方法首先累加用于执行当前进程的核心和用户代码耗费的时间,除以处理器的数目,并把结果转换到毫秒。fileTimeToInt64()是一个辅助函数,用于把FILETIME结构的数据转换为64位的整数。s_currentProcess 和 s_numberOfProcessors是全局变量,当JVM装载本地库时即初始化。
static HANDLE s_currentProcess;
static int s_numberOfProcessors;
JNIEXPORT jint JNICALL
JNI_OnLoad (JavaVM * vm, void * reserved)
{
SYSTEM_INFO systemInfo;
s_currentProcess = GetCurrentProcess ();
GetSystemInfo (& systemInfo);
s_numberOfProcessors = systemInfo.dwNumberOfProcessors;
return JNI_VERSION_1_2;
} 字串1 注意,如果你在UNIX平台上实现getProcessCPUTime(),你应该以getrusage系统调用开始。
三、调用本地方法
回到Java中,在SystemInformation类中,装载本地库(silib.dll on Win32)最好通过静态初始化代码块完成。
private static final String SILIB = "silib";
static
{
try
{
System.loadLibrary (SILIB);
}
catch (UnsatisfiedLinkError e)
{
System.out.println ("native lib '" + SILIB + "' not found
in 'java.library.path': "
+ System.getProperty ("java.library.path"));
throw e; // re-throw
}
} 字串1 注意,getProcessCPUTime()返回自JVM进程创建以来使用的CPU时间。就这个数据本身而言,对于这儿并没有太多的用处。还需要更有用的Java方法来记录不同的时刻的数据快照(data snapshots),并报告任何两个时间点之间CPU的使用。
public static final class CPUUsageSnapshot
{
private CPUUsageSnapshot (long time, long CPUTime)
{
m_time = time;
m_CPUTime = CPUTime;
}
public final long m_time, m_CPUTime;
} // end of nested class
public static CPUUsageSnapshot makeCPUUsageSnapshot()
{
return new CPUUsageSnapshot(System.currentTimeMillis(),getProcessCPUTime ());
}
public static double getProcessCPUUsage(CPUUsageSnapshot start,
CPUUsageSnapshot end)
{
return ((double)(end.m_CPUTime - start.m_CPUTime)) / (end.m_time - start.m_time);
} 字串7 四、一个简单的CPU监视程序
“CPU监视API”基本就完成了!最后,创建了一个singleton的线程类CPUUsageThread,它自动地每过一个时间间隔(默认是0.5秒)就拍下一个数据快照,并报告给所有的CPU使用事件的监听者(Observer模式)。
public void run ()
{
while (! isInterrupted ())
{
final SystemInformation.CPUUsageSnapshot snapshot =
SystemInformation.makeCPUUsageSnapshot ();
notifyListeners (snapshot);
try
{
sleep (sleepTime);
}
catch (InterruptedException e)
{
return;
}
}
} 字串1 CPUmon类是一个示例的监听器,仅简单地把CPU的使用情况打印输出到System.out。
public static void main (String [] args) throws Exception
{
if (args.length == 0)
throw new IllegalArgumentException ("usage: CPUmon <app_main_class>
<app_main_args...>");
CPUUsageThread monitor = CPUUsageThread.getCPUThreadUsageThread ();
CPUmon _this = new CPUmon ();
Class app = Class.forName (args [0]);
Method appmain = app.getMethod ("main", new Class [] {String[].class});
String [] appargs = new String [args.length - 1];
System.arraycopy (args, 1, appargs, 0, appargs.length);
monitor.addUsageEventListener (_this);
monitor.start ();
appmain.invoke (null, new Object [] {appargs});
} 字串5 另外,为了能够在启动要监视的应用程序之前开始CPUUsageThread,CPUmon.main()包装了另一个Java主类。
作为演示,运行CPUmon和JDK1.3.1的SwingSet2示例程序(不要忘了把silib.dll安装到OS的PATH环境变量或者java.library.path系统属性所覆盖的路径下):
>java -Djava.library.path=. -cp silib.jar;(my JDK install dir)\demo\jfc\SwingSet2\SwingSet2.jar CPUmon SwingSet2
[PID: 339] CPU usage: 46.8%
[PID: 339] CPU usage: 51.4%
[PID: 339] CPU usage: 54.8%
(while loading, the demo uses nearly 100% of one of the two CPUs on my machine)
...
[PID: 339] CPU usage: 46.8%
[PID: 339] CPU usage: 0%
[PID: 339] CPU usage: 0%
(the demo finished loading all of its panels and is mostly idle)
...
[PID: 339] CPU usage: 100%
[PID: 339] CPU usage: 98.4%
[PID: 339] CPU usage: 97%
(I switched to the ColorChooserDemo panel which ran a CPU-intensive
animation that used both of my CPUs)
...
[PID: 339] CPU usage: 81.4%
[PID: 339] CPU usage: 50%
[PID: 339] CPU usage: 50%
(I used Windows NT Task Manager to adjust the CPU affinity for the
"java" process to use a single CPU)
...
当然,也可以通过任务管理器查看到CPU使用信息,这儿的要点是现在我们可以以编程方式记录该信息。对于长时间运行测试和服务器应用诊断程序,会派上用场。
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ITIL 术语和缩写中文
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【更新至2023年】2000-2023年中国气候政策不确定性指数数据(全国、省、市三个层面) 1.时间:2000-2023年 2.来源:使用人工审计和深度学习算法MacBERT模型,基于中国《人民日报》《光明日报》《经济日报》《环球时报》《科技日报》《中国新闻社》等6家主流报纸中的1,755,826篇文章,构建了2000年1月至2023年12月的中国全国、省份和主要城市层面的CCPU指数。研究框架包括六个部分:数据收集、清洗数据、人工审计、模型构建、指数计算与标准化以及技术验证。 3.范围:中国、省、市三个层次 4.参考文献:Ma, Y. R., Liu, Z., Ma, D., Zhai, P., Guo, K., Zhang, D., & Ji, Q. (2023). A news-based climate policy uncertainty index for China. Scientific Data, 10(1), 881. 5.时间跨度:全国层面:日度、月度、年度;省级层面:月度、年度;地级市层面:月度、年度
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