广州公司电话_中信建设有限责任公司建筑院_深圳百度推广排名优化_世界足球排名

0. 概述

本文将介绍一个基于C++和Python实现的进程线程CPU使用率监控工具，用于监控指定进程及其所有线程的CPU使用情况。
编写这个工具的初衷是源于部分嵌入式ARM系统的top工具不支持显示线程级别的CPU使用情况。

该工具分为两部分：

• C++录制程序：负责实时采集指定进程及其线程的CPU使用数据，并将数据以二进制格式存储到文件中。

• Python解析脚本：读取二进制数据文件，解析CPU使用数据，并生成可视化图表，帮助用户直观了解CPU使用情况。

  本文完整代码可从gitee的thread-monitor获取到，编译和使用方法见README.md

  另一种获取CPU使用率的方式：使用 Shell 和 Python 解析 top 输出并记录进程及线程的 CPU 使用率

1. 数据可视化示例

以下是生成的CPU使用率图表示例：

图中，黑色实线表示整个进程的CPU总使用率，蓝色实线和虚线分别表示特定线程的用户态和内核态CPU使用率。

本文测试的dummp_worker实现代码见：使用C++多线程和POSIX库模拟CPU密集型工作

• C++录制程序终端显示

  $ ./thread_cpu_bin -n0.5  dummp_worker  -o dump.bin 
  Process Name: dummp_worker
  Process ID: 19515
  Process Priority: 0
  Threads (5):Thread Name: dummp_worker, Thread ID: 19515,  Priority: 20Thread Name: worker_0, Thread ID: 19516,  Priority: -2Thread Name: worker_1, Thread ID: 19517,  Priority: -3Thread Name: worker_2, Thread ID: 19518,  Priority: -4Thread Name: worker_3, Thread ID: 19519,  Priority: -5
  

• Python解析脚本终端显示

  $ python3 thread_cpu_bin.py dump.bin 
  Process Name: dummp_worker
  worker_0: Max/Avg User=2%/1.01% | Max/Avg Kernel=3%/2.03%
  worker_1: Max/Avg User=2%/1.02% | Max/Avg Kernel=3%/2.03%
  worker_2: Max/Avg User=2%/1.02% | Max/Avg Kernel=3%/2.03%
  worker_3: Max/Avg User=2%/1.02% | Max/Avg Kernel=3%/2.03%
  

2. 设计思路

2.1 系统架构

整个系统由两个独立的组件组成：

• 数据采集组件（C++）：

  • 监控指定进程的CPU使用情况。
  • 定期采集每个线程的用户态和内核态CPU时间。
  • 将采集到的数据写入二进制文件，便于后续分析。

• 数据解析与可视化组件（Python）：

  • 读取C++采集的二进制数据文件。
  • 解析并转换为结构化数据（如Pandas DataFrame）。
  • 计算统计指标（最小值、最大值、平均值）。
  • 生成CPU使用率随时间变化的可视化图表。

2.2 设计优势

• 高性能：使用C++进行数据采集，确保低延迟和高效性能。
• 灵活性：Python脚本提供了灵活的数据处理和可视化能力，用户可以根据需要定制分析和展示方式。
• 可扩展性：系统设计模块化，便于未来功能扩展，如添加更多监控指标或支持更多操作系统。

3. 流程图

3.1 C++录制程序

3.2 Python解析脚本

4. 数据结构说明

4.1 CpuUsageData 结构体

在C++录制程序中，定义了一个结构体 CpuUsageData 用于存储每个线程的CPU使用数据。该结构体采用1字节对齐（#pragma pack(push, 1)），确保数据在二进制文件中的紧凑存储。

#pragma pack(push, 1)
struct CpuUsageData {uint8_t user_percent;   // 用户态CPU使用百分比 (0-100)uint8_t kernel_percent; // 内核态CPU使用百分比 (0-100)uint16_t user_ticks;    // 用户态CPU时间滴答数uint16_t kernel_ticks;  // 内核态CPU时间滴答数uint32_t timestamp;     // 时间戳（自纪元以来的秒数）uint32_t thread_id;     // 线程ID（完整形式）uint8_t thread_status;  // 线程状态（2位）uint8_t extra_flags;    // 额外标志（3位）
};
#pragma pack(pop)

字段说明：

• user_percent 和 kernel_percent：表示线程在用户态和内核态的CPU使用百分比。
• user_ticks 和 kernel_ticks：表示线程在用户态和内核态的CPU时间滴答数。
• timestamp：记录数据采集的时间点。
• thread_id：线程的唯一标识符。
• thread_status 和 extra_flags：存储线程的状态信息和额外标志位。

5. C++录制代码解析

C++录制程序负责实时监控指定进程及其线程的CPU使用情况，并将数据存储到二进制文件中。以下将详细解析其主要模块和关键函数。

5.1 主要模块

• 信号处理：

  • 通过信号处理机制，程序能够优雅地响应用户中断（如Ctrl+C），确保资源的正确释放和数据的完整性。

• 文件和目录管理：

  • 使用RAII（资源获取即初始化）类 FileCloser 和 DirCloser，确保文件和目录在使用后自动关闭，防止资源泄漏。

• 线程管理：

  • 动态初始化和更新被监控进程的所有线程信息，包括线程ID、名称和优先级。

• 数据采集与记录：

  • 定期采集每个线程的CPU使用情况，并将数据封装到 CpuUsageData 结构体中。
  • 将采集到的数据写入二进制文件中，便于后续分析。

5.2 关键函数

5.2.1 CpuUsageMonitor::Run()

程序的主循环，负责定期采集数据并记录。

void Run() {GetThreadCpuTicks();current_total_cpu_time_ = GetTotalCpuTime();StoreCurrentTicksAsPrevious();while (keep_running) {std::this_thread::sleep_for(std::chrono::duration<double>(refresh_delay_));InitializeThreads();GetThreadCpuTicks();current_total_cpu_time_ = GetTotalCpuTime();delta_total_cpu_time_ =current_total_cpu_time_ - previous_total_cpu_time_;if (delta_total_cpu_time_ > 0) {ComputeCpuUsage();}StoreCurrentTicksAsPrevious();}fprintf(stdout, "Exiting gracefully...\n");
}

功能描述：

• 数据采集：调用 GetThreadCpuTicks() 和 GetTotalCpuTime() 获取当前的CPU使用数据。
• 数据处理：计算与上次采集之间的CPU时间差，并通过 ComputeCpuUsage() 计算CPU使用百分比。
• 数据记录：将计算后的数据写入二进制文件。
• 循环控制：根据 refresh_delay_ 设置的时间间隔进行循环，直到接收到退出信号。

5.2.2 CpuUsageMonitor::ComputeCpuUsage()

计算每个线程的CPU使用百分比，并将数据封装为 CpuUsageData 结构体。

void ComputeCpuUsage() {std::lock_guard<std::mutex> lck(data_mutex_);auto now = std::chrono::system_clock::now();auto epoch = now.time_since_epoch();auto seconds_since_epoch =std::chrono::duration_cast<std::chrono::seconds>(epoch).count();uint32_t timestamp = static_cast<uint32_t>(seconds_since_epoch);std::vector<CpuUsageData> batch_data;for (const auto &thread : threads_) {int64_t user_delta = 0;int64_t kernel_delta = 0;if (previous_ticks_.find(thread) != previous_ticks_.end()) {user_delta =current_ticks_.at(thread).first - previous_ticks_.at(thread).first;kernel_delta = current_ticks_.at(thread).second -previous_ticks_.at(thread).second;}uint32_t user_percent = 0;uint32_t kernel_percent = 0;if (delta_total_cpu_time_ > 0) {user_percent = static_cast<uint32_t>(static_cast<double>(user_delta) /delta_total_cpu_time_ * 100.0);kernel_percent = static_cast<uint32_t>(static_cast<double>(kernel_delta) / delta_total_cpu_time_ * 100.0);}uint8_t thread_status =0; // e.g., 0 = Running, 1 = Sleeping, 2 = Waiting, 3 = Stoppeduint8_t extra_flags = 0; // Can store priority or other flagsauto it = thread_names_.find(thread);std::string thread_name =(it != thread_names_.end()) ? it->second : "unknown";if (thread_name.find("worker") != std::string::npos) {thread_status = 1; // Assume threads with 'worker' in name are sleeping}extra_flags = thread_priorities_[thread] &0x7; // Lower 3 bits of priority as extra flagsint real_thread_id = std::stoi(thread);CpuUsageData data;data.user_percent =user_percent > 100 ? 100 : static_cast<uint8_t>(user_percent);data.kernel_percent =kernel_percent > 100 ? 100 : static_cast<uint8_t>(kernel_percent);data.user_ticks = static_cast<uint16_t>(current_ticks_.at(thread).first);data.kernel_ticks =static_cast<uint16_t>(current_ticks_.at(thread).second);data.timestamp = timestamp;data.thread_id = static_cast<uint32_t>(real_thread_id);data.thread_status = thread_status;data.extra_flags = extra_flags;batch_data.push_back(data);DEBUG_PRINT("Thread ID %u: user_percent=%u, kernel_percent=%u, ""status=%u, flags=%u\n",data.thread_id, data.user_percent, data.kernel_percent,data.thread_status, data.extra_flags);}// Write data to binary fileWriteDataToBinaryFile(batch_data);
}

功能描述：

• CPU时间差计算：计算当前与上次采集之间的用户态和内核态CPU时间差。
• CPU使用百分比：基于CPU时间差计算每个线程的用户态和内核态CPU使用百分比。
• 状态与标志：根据线程名称推断线程状态，并提取线程优先级的低3位作为额外标志。
• 数据封装：将计算结果封装为 CpuUsageData 结构体，并批量写入二进制文件。

5.2.3 CpuUsageMonitor::PrintProcessInfo()

打印进程和所有线程的基本信息，包括名称、ID和优先级。

void PrintProcessInfo() {// Lock the mutex to ensure thread-safe access to shared datastd::lock_guard<std::mutex> lck(data_mutex_);// Retrieve and print process priorityint process_priority = getpriority(PRIO_PROCESS, pid_);if (process_priority == -1 && errno != 0) {fprintf(stderr, "Failed to get process priority: %s\n", strerror(errno));} else {fprintf(stdout, "Process Name: %s\n", process_name_.c_str());fprintf(stdout, "Process ID: %d\n", pid_);fprintf(stdout, "Process Priority: %d\n", process_priority);}// Print thread informationfprintf(stdout, "Threads (%zu):\n", thread_names_.size());for (const auto &entry : thread_names_) {// Get thread ID and nameconst std::string &thread_id_str = entry.first;const std::string &thread_name = entry.second;// Retrieve thread priorityauto priority_it = thread_priorities_.find(thread_id_str);if (priority_it != thread_priorities_.end()) {int thread_priority = priority_it->second;fprintf(stdout, "  Thread Name: %s, Thread ID: %s,  Priority: %d\n",thread_name.c_str(), thread_id_str.c_str(), thread_priority);} else {fprintf(stdout,"  Thread Name: %s, Thread ID: %s,  Priority: Unknown\n",thread_name.c_str(), thread_id_str.c_str());}}
}

功能描述：

• 进程信息打印：输出进程名称、ID和优先级。
• 线程信息打印：遍历所有线程，输出线程名称、ID和优先级。如果无法获取某个线程的优先级，则标记为“Unknown”。

5.3 其他重要功能

5.3.1 CpuUsageMonitor::InitializeThreads()

初始化被监控进程的所有线程信息，包括线程ID、名称和优先级。

void InitializeThreads() {std::lock_guard<std::mutex> lck(data_mutex_);threads_.clear();thread_names_.clear();thread_priorities_.clear();std::string task_path = "/proc/" + std::to_string(pid_) + "/task";DIR *dir = opendir(task_path.c_str());if (!dir) {fprintf(stderr, "Failed to open directory: %s\n", task_path.c_str());return;}DirCloser dir_closer(dir);struct dirent *ent;while ((ent = readdir(dir)) != nullptr) {std::string tid_str = ent->d_name;if (std::isdigit(tid_str[0])) {threads_.push_back(tid_str);std::string comm_filename = task_path + "/" + tid_str + "/comm";std::ifstream comm_file(comm_filename);if (comm_file.is_open()) {std::string thread_name;if (std::getline(comm_file, thread_name)) {thread_names_[tid_str] = thread_name;} else {fprintf(stderr, "Failed to read thread name for TID %s\n",tid_str.c_str());thread_names_[tid_str] = "unknown";}// Get thread priority and nice valuestd::string stat_filename = task_path + "/" + tid_str + "/stat";std::ifstream stat_file(stat_filename);if (!stat_file.is_open()) {fprintf(stderr, "Failed to open file: %s\n", stat_filename.c_str());continue;}std::string line;if (!std::getline(stat_file, line)) {fprintf(stderr, "Failed to read line from file: %s\n",stat_filename.c_str());continue;}std::istringstream iss(line);std::string temp;int priority = 0, nice_value = 0;// Skip to the priority and nice fieldsfor (int i = 0; i < PRIORITY_FIELD_INDEX; ++i) {if (!(iss >> temp)) {fprintf(stderr, "Error parsing stat file: %s\n",stat_filename.c_str());continue;}}// Read priority and nice valueif (!(iss >> priority >> nice_value)) {fprintf(stderr,"Error parsing priority/nice value from stat file: %s\n",stat_filename.c_str());continue;}// Store prioritythread_priorities_[tid_str] = priority;} else {fprintf(stderr, "Failed to open comm file for TID %s\n",tid_str.c_str());thread_names_[tid_str] = "unknown";}}}
}

功能描述：

• 线程遍历：通过访问 /proc/[pid]/task 目录，遍历所有线程ID。
• 线程名称获取：读取每个线程的 comm 文件，获取线程名称。
• 线程优先级获取：读取每个线程的 stat 文件，解析优先级和nice值。
• 数据存储：将线程名称和优先级存储到相应的映射中，供后续使用。

5.3.2 CpuUsageMonitor::ReadAndStoreProcessName()

读取被监控进程的名称并存储。

void ReadAndStoreProcessName() {std::string comm_filename = "/proc/" + std::to_string(pid_) + "/comm";std::ifstream comm_file(comm_filename);if (comm_file.is_open()) {std::getline(comm_file, process_name_);if (!process_name_.empty()) {DEBUG_PRINT("Process name: %s\n", process_name_.c_str());} else {fprintf(stderr, "Process name is empty for PID %d.\n", pid_);}} else {fprintf(stderr, "Failed to open %s\n", comm_filename.c_str());}
}

功能描述：

• 进程名称获取：通过读取 /proc/[pid]/comm 文件，获取进程名称。
• 数据存储：将进程名称存储到 process_name_ 变量中，以便后续打印和记录。

6. Python解析代码解析

Python脚本负责读取C++录制的二进制数据文件，解析CPU使用数据，并生成可视化图表。以下将详细解析其主要模块和关键函数。

6.1 主要模块

• 二进制数据解析：

  • 读取C++程序生成的二进制文件，按照预定义的结构体格式解析数据。
  • 提取进程名称、线程ID与线程名称的映射。

• 数据处理与分析：

  • 将解析后的数据转换为Pandas DataFrame，方便后续分析。
  • 计算各线程的CPU使用统计指标（最小值、最大值、平均值）。

• 数据可视化：

  • 使用Matplotlib生成CPU使用率随时间变化的图表。
  • 支持过滤特定线程、CPU使用类型以及时间范围。

6.2 关键函数

6.2.1 parse_cpu_usage_data(record_bytes)

解析单条CPU使用数据。

def parse_cpu_usage_data(record_bytes):"""Parse a single CpuUsageData record from bytes.Parameters:record_bytes (bytes): 16-byte binary data representing CPU usage.Returns:dict: Parsed fields from the record."""if len(record_bytes) != CPU_USAGE_SIZE:raise ValueError("Record size must be 16 bytes")# Define the struct format: little-endian# B: uint8_t user_percent# B: uint8_t kernel_percent# H: uint16_t user_ticks# H: uint16_t kernel_ticks# I: uint32_t timestamp# I: uint32_t thread_id# B: uint8_t thread_status# B: uint8_t extra_flagsstruct_format = '<BBHHIIBB'unpacked_data = struct.unpack(struct_format, record_bytes)record = {"user_percent": unpacked_data[0],"kernel_percent": unpacked_data[1],"user_ticks": unpacked_data[2],"kernel_ticks": unpacked_data[3],"timestamp": unpacked_data[4],"thread_id": unpacked_data[5],"thread_status": unpacked_data[6],"extra_flags": unpacked_data[7],}return record

功能描述：

• 数据长度校验：确保每条记录为16字节。
• 数据解包：使用struct.unpack按照C++定义的结构体格式解析数据。
• 数据存储：将解析后的数据存储到字典中，便于后续处理。

6.2.2 read_file_header(f)

读取并解析二进制文件的头部信息。

def read_file_header(f):"""Read and parse the file header from cpu_usage.bin.Parameters:f (file object): Opened binary file object positioned at the beginning.Returns:tuple: (process_name (str), thread_name_map (dict))"""# Read header_size (4 bytes)header_size_data = f.read(4)if len(header_size_data) < 4:raise ValueError("Failed to read header size.")header_size = struct.unpack("<I", header_size_data)[0]# Read the rest of the headerheader_data = f.read(header_size)if len(header_data) < header_size:raise ValueError("Failed to read complete header.")offset = 0# Read process_name_length (4 bytes)process_name_length = struct.unpack_from("<I", header_data, offset)[0]offset += 4# Read process_nameprocess_name = header_data[offset : offset + process_name_length].decode("utf-8")offset += process_name_length# Read thread_map_size (4 bytes)thread_map_size = struct.unpack_from("<I", header_data, offset)[0]offset += 4thread_name_map = {}for _ in range(thread_map_size):# Read thread_id (4 bytes)thread_id = struct.unpack_from("<I", header_data, offset)[0]offset += 4# Read thread_name_length (4 bytes)thread_name_length = struct.unpack_from("<I", header_data, offset)[0]offset += 4# Read thread_namethread_name = header_data[offset : offset + thread_name_length].decode("utf-8")offset += thread_name_lengththread_name_map[thread_id] = thread_name# Debug: Print the header information# Uncomment the following lines for debugging purposes# print(f"Process Name: {process_name}")# print(f"Thread Name Map: {thread_name_map}")return process_name, thread_name_map

功能描述：

• 头部大小读取：读取前4字节，获取头部大小。
• 进程名称读取：根据进程名称长度，读取进程名称。
• 线程映射读取：读取线程数量及每个线程的ID与名称，存储到字典中。

6.2.3 read_cpu_usage_bin(filename)

读取并解析整个二进制数据文件。

def read_cpu_usage_bin(filename):"""Read and parse the cpu_usage.bin file.Parameters:filename (str): Path to the cpu_usage.bin file.Returns:tuple: (records (list of dict), process_name (str), thread_name_map (dict))"""records = []process_name = "Unknown Process"thread_name_map = {}try:with open(filename, "rb") as f:# Read and parse the headerprocess_name, thread_name_map = read_file_header(f)# Read and parse each CpuUsageData recordwhile True:record_bytes = f.read(CPU_USAGE_SIZE)if not record_bytes or len(record_bytes) < CPU_USAGE_SIZE:breakrecord = parse_cpu_usage_data(record_bytes)records.append(record)except FileNotFoundError:print(f"File {filename} not found.")except Exception as e:print(f"Error reading binary file: {e}")return records, process_name, thread_name_map

功能描述：

• 文件读取：打开二进制文件并读取头部信息。
• 数据采集：循环读取每条CPU使用数据，并调用 parse_cpu_usage_data 解析。
• 数据存储：将所有记录存储到列表中，便于后续转换为DataFrame。

6.2.4 parse_records_to_dataframe(records, thread_name_map)

将解析后的记录转换为Pandas DataFrame。

def parse_records_to_dataframe(records, thread_name_map):"""Convert parsed records to a pandas DataFrame.Parameters:records (list of dict): Parsed CPU usage records.thread_name_map (dict): Mapping from thread ID to thread name.Returns:pandas.DataFrame: DataFrame containing the CPU usage data."""data = pd.DataFrame(records)# Ensure thread_id is integerdata["thread_id"] = data["thread_id"].astype(int)# Map thread_id to thread_namedata["thread_name"] = data["thread_id"].map(thread_name_map).fillna("unknown")# Convert timestamp to datetime (assuming timestamp is seconds since epoch)data["timestamp"] = pd.to_datetime(data["timestamp"], unit="s")return data

功能描述：

• 数据转换：将记录列表转换为Pandas DataFrame。
• 线程名称映射：根据线程ID映射线程名称，填充“unknown”以处理未知线程。
• 时间戳转换：将时间戳转换为可读的日期时间格式。

6.2.5 plot_cpu_usage(...)

生成CPU使用率随时间变化的图表。

def plot_cpu_usage(data,process_name="Unknown Process",filter_thread=None,filter_cpu_type=None,time_range=None,show_summary_info=True,
):"""Plot CPU usage over time for the process and its threads.Parameters:data (pandas.DataFrame): DataFrame containing CPU usage data.process_name (str): Name of the process.filter_thread (str, optional): Filter to include only specific thread names.filter_cpu_type (str, optional): Filter to include only 'user' or 'kernel' CPU usage.time_range (tuple, optional): Tuple of (start_time, end_time) to filter the data.show_summary_info (bool): Whether to display summary information on the plot."""plt.figure(figsize=(14, 10))# Calculate total CPU usage of the processprocess_cpu = calculate_process_cpu(data)# Sort by timestampprocess_cpu = process_cpu.sort_values("timestamp")# Plot total CPU usageplt.plot(process_cpu["timestamp"],process_cpu["total_usage"],label="Process Total CPU Usage",color="black",linewidth=2,)# Apply filters if anyif filter_thread:data = data[data["thread_name"].str.contains(filter_thread, case=False)]if filter_cpu_type:if filter_cpu_type.lower() == "user":data = data[["timestamp", "thread_name", "user_percent"]]elif filter_cpu_type.lower() == "kernel":data = data[["timestamp", "thread_name", "kernel_percent"]]if time_range:start_time, end_time = time_rangedata = data[(data["timestamp"] >= start_time) & (data["timestamp"] <= end_time)]# Sort data by timestampdata = data.sort_values("timestamp")# Set timestamp as index for resamplingdata.set_index("timestamp", inplace=True)# Determine resampling frequency based on dataresample_freq = 'S'  # 1 second# Plot CPU usage for each threadfor thread_name in data["thread_name"].unique():subset = data[data["thread_name"] == thread_name]# Resample to ensure continuityuser_usage = subset["user_percent"].resample(resample_freq).mean().interpolate()kernel_usage = subset["kernel_percent"].resample(resample_freq).mean().interpolate()# Plot user_percent as solid lineplt.plot(user_usage.index,user_usage.values,label=f"{thread_name} (User)",linestyle="-",  # Solid line for user)# Plot kernel_percent as dashed lineplt.plot(kernel_usage.index,kernel_usage.values,label=f"{thread_name} (Kernel)",linestyle="--",  # Dashed line for kernel)plt.xlabel("Time")plt.ylabel("CPU Usage (%)")plt.title(f"CPU Usage Over Time by Thread for Process: {process_name}")plt.gcf().autofmt_xdate()plt.legend(loc="upper left", bbox_to_anchor=(1, 1))plt.grid(True)plt.tight_layout(rect=[0, 0.1, 1, 0.95])if show_summary_info:summary_info = get_summary_table(data.reset_index(), process_name)plt.figtext(0.02,0.01,summary_info,fontsize=9,verticalalignment="bottom",horizontalalignment="left",bbox=dict(facecolor="white", alpha=0.5),)try:plt.savefig("cpu_usage_over_time.png")plt.show()except KeyboardInterrupt:print("\nPlotting interrupted by user. Exiting gracefully.")plt.close()sys.exit(0)

功能描述：

• 总CPU使用率绘制：绘制整个进程的CPU总使用率曲线。
• 线程CPU使用率绘制：为每个线程绘制用户态和内核态的CPU使用率曲线，其中用户态使用实线，内核态使用虚线。
• 过滤与时间范围：支持根据线程名称、CPU使用类型和时间范围进行数据过滤。
• 摘要信息：在图表底部显示每个线程的CPU使用统计信息。