CPU性能自监控方法及服务器技术

本发明专利技术实施方式涉及计算机技术领域，公开了一种CPU性能自监控方法及服务器。本发明专利技术实施方式中，CPU性能自监控方法包括：获取若干个预设检测项对应的CPU的当前数据；根据各预设检测项对应的CPU的当前数据，判断CPU是否性能异常；若判断结果为是，则根据各预设检测项对应的CPU的当前数据，生成上报信息。本发明专利技术实施方式还提供了一种服务器。采用本发明专利技术实施方式，服务器能够在数据源端进行数据的采集与分析，以实现CPU性能的自监控，尽可能地保证了异常问题反馈的实时性。

【技术实现步骤摘要】
CPU性能自监控方法及服务器
本专利技术实施方式涉及计算机
，特别涉及CPU性能自监控方法及服务器。
技术介绍
随着大数据和云计算的广泛应用，服务器的需求变得越来越多。通常，服务器上要运行各种服务器程序，以实现对接收到的数据请求进行处理。由于服务器的运行效率与各个服务器程序的运行情况密切相关，因此服务器的性能监控分析尤为重要。本专利申请的专利技术人发现：现有技术中的服务器性能监控，都是由服务器中监控主程序收集服务器上的各类数据，而后进行数据打包发送至远端数据库服务器进行处理，以便于判断CPU是否异常的。由此可见，服务器与远端数据库服务器之间的数据传输量是十分庞大的，因而会造成远端数据库服务器的数据处理压力较大。同时，远端数据库服务器对服务器性能异常问题的反馈有所滞后。
技术实现思路
本专利技术实施方式的目的在于提供一种CPU性能自监控方法及服务器，使得服务器能够在数据源端进行数据的采集与分析，以实现CPU性能的自监控，尽可能地保证了异常问题反馈的实时性。为解决上述技术问题，本专利技术的实施方式提供了一种CPU性能自监控方法，包括：获取若干个预设检测项对应的CPU的当前数据；根据各预设检测项对应的CPU的当前数据，判断CPU是否性能异常；若判断结果为是，则根据各预设检测项对应的CPU的当前数据，生成上报信息。本专利技术的实施方式还提供了一种服务器，包括：至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述的CPU性能自监控方法。本专利技术实施方式相对于现有技术而言，服务器能够根据若干个预设检测项，自行采集获取若干个预设检测项对应的CPU的当前数据，以便于对CPU是否性能异常进行分析，并在CPU性能异常时，生成对应的上报信息。通过这种方式，服务器在数据源端进行数据的采集与分析，以实现CPU性能的自监控，从而能够尽可能地保证异常问题反馈的实时性，而且分析结果更贴近实际情况。另外，若干个预设检测项中至少包括：硬件检测项以及软件检测项；根据各预设检测项对应的CPU的当前数据，判断CPU是否性能异常，具体包括：判断硬件检测项对应的CPU的当前数据是否满足硬件检测项的异常判定条件；若判断结果为否，则根据软件检测项对应的CPU的当前数据，判断CPU是否性能异常。这样，提供了服务器对CPU是否性能异常进行分析的一种具体实现形式，增加了本专利技术实施方式的灵活性。另外，若根据软件检测项对应的CPU的当前数据，判断CPU是否性能异常的判断结果为是，则根据各预设检测项对应的CPU的当前数据，生成上报信息，具体包括：根据软件检测项对应的CPU的当前数据，获取CPU的异常类型；根据CPU的异常类型指向的逻辑核活动状态，获取逻辑核活动状态中各函数对象的热度值；将热度值下降幅度最大的相邻两个函数对象添加至上报信息。这样，利用热度下降幅度来剔除参考价值较低的函数对象，并将参考价值较高的函数对象添加至上报信息中，能够保证数据分析结果具有较强的代表性。另外，在将热度值下降幅度最大的相邻两个函数对象添加至上报信息前，还包括：获取最高热度值；判断最高热度值是否大于或等于预设阈值；其中，若判断结果为是，则执行将热度值下降幅度最大的相邻两个函数对象添加至上报信息。这样，利用最高热度值对数据采集是否异常进行检测，能够保证数据分析结果的有效性。另外，根据软件检测项对应的CPU的当前数据，获取CPU的异常类型，具体包括：根据软件检测项对应的CPU的当前数据，获取CPU的内核态使用率；判断CPU的内核态使用率是否小于第一预设比例值；根据判断结果获取CPU的异常类型；其中，若判断结果为是，则CPU的异常类型为A类；若判断结果为否，则CPU的异常类型为B类；A类指向的逻辑核活动状态为用户态；B类指向的逻辑核活动状态为内核态。这样，提供了根据软件检测项对应的CPU的当前数据，获取CPU的异常类型的一种具体实现形式，增加了本专利技术实施方式的灵活性。另外，获取若干个预设检测项对应的CPU的当前数据后，还包括：再次获取软件检测项对应的CPU的当前数据；根据判断结果获取CPU的异常类型前，还包括：根据再次获取的软件检测项对应的CPU的当前数据，获取CPU的使用率；判断CPU的使用率是否大于或等于第二预设比例值；其中，若判断结果为是，则执行根据判断结果获取CPU的异常类型；其中，第二预设比例值小于第一预设比例值。这样，能够避免数据分析过程中，CPU性能异常现象减弱或消失的情况，进一步地提升了服务器上报信息的准确度。附图说明一个或多个实施方式通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施方式的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。图1是根据第一实施方式中CPU性能自监控方法的流程示意图；图2是根据第一实施方式中CPU性能自监控方法的具体流程图；图3是根据第四实施方式中服务器的示意图。具体实施方式为使本专利技术实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术的各实施方式进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本专利技术各实施方式中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改，也可以实现本申请所要求保护的技术方案。本专利技术的第一实施方式涉及一种CPU性能自监控方法，具体流程如图1所示。本实施方式中的CPU性能自监控方法在该CPU所对应的服务器上进行实施，步骤如下：步骤101，获取若干个预设检测项对应的CPU的当前数据。具体地说，预设检测项可以由技术人员预先设置并保存在服务器中，且若干个预设检测项中可以至少包括硬件检测项和软件检测项，以便于后续服务器进行数据分析，判断CPU是否性能异常时的误判率较低。其中，硬件检测项可以包括温度告警子项目，也可以包括温度告警子项目以及CPU频率子项目，技术人员可以根据实际需求设置硬件检测项所包括的子项目。步骤102，根据各预设检测项对应的CPU的当前数据，判断CPU是否性能异常。若判断结果为是，则执行步骤103，根据各预设检测项对应的CPU的当前数据，生成上报信息。若判断结果为否，则返回执行步骤101。具体地说，若干个预设检测项中包括硬件检测项和软件检测项时，CPU性能自监控方法的具体流程可以如图2所示，步骤102可以包括子步骤1021至子步骤1022，以下对子步骤1021至子步骤1022进行具体说明：子步骤1021，判断硬件检测项对应的CPU的当前数据是否满足硬件检测项的异常判定条件。若判断结果为是，则执行步骤103，否则执行步骤1022。具体地说，硬件检测项可以包括温度告警子项目。如，执行子步骤1021时，可以判断温度告警子项目对应的CPU的当前数据中是否包含预设告警字段。若温度告警子项目对应的CPU的当前数据中包含预设告警字段，则步骤1021的判断结果为是。其中，预设告警字段可以由技术人员预先设置并保存在服务器中。更具体地说，CPU温度过高会导致CPU频率下降，从而导致单位时间内CPU处理的指令数变少，这就属于性能异常的情况。而CPU频率正常，即使CPU温度过高，也会认为CPU的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种CPU性能自监控方法，其特征在于，包括：获取若干个预设检测项对应的CPU的当前数据；根据各所述预设检测项对应的CPU的当前数据，判断所述CPU是否性能异常；若判断结果为是，则根据各所述预设检测项对应的CPU的当前数据，生成上报信息。

【技术特征摘要】
1.一种CPU性能自监控方法，其特征在于，包括：获取若干个预设检测项对应的CPU的当前数据；根据各所述预设检测项对应的CPU的当前数据，判断所述CPU是否性能异常；若判断结果为是，则根据各所述预设检测项对应的CPU的当前数据，生成上报信息。2.根据权利要求1所述的CPU性能自监控方法，其特征在于，所述若干个预设检测项中至少包括：硬件检测项以及软件检测项；所述根据各所述预设检测项对应的CPU的当前数据，判断所述CPU是否性能异常，具体包括：判断所述硬件检测项对应的CPU的当前数据是否满足所述硬件检测项的异常判定条件；若判断结果为否，则根据所述软件检测项对应的CPU的当前数据，判断所述CPU是否性能异常。3.根据权利要求2所述的CPU性能自监控方法，其特征在于，若所述根据所述软件检测项对应的CPU的当前数据，判断所述CPU是否性能异常的判断结果为是，则所述根据各所述预设检测项对应的CPU的当前数据，生成上报信息，具体包括：根据所述软件检测项对应的CPU的当前数据，获取所述CPU的异常类型；根据所述CPU的异常类型指向的逻辑核活动状态，获取所述逻辑核活动状态中各函数对象的热度值；将热度值下降幅度最大的相邻两个函数对象添加至所述上报信息。4.根据权利要求3所述的CPU性能自监控方法，其特征在于，所述将热度值下降幅度最大的相邻两个函数对象添加至所述上报信息前，还包括：获取最高热度值；判断所述最高热度值是否大于或等于预设阈值；其中，若判断结果为是，则执行所述将热度值下降幅度最大的相邻两个函数对象添加至所述上报信息。5.根据权利要求3所述的CPU性能自监控方法，其特征在于，所述根据所述软件检测项对应的CPU的当前数据，获取所述CPU的异常类型，具体包括：根据所述软件检测项对应的CPU的当前数据，获取所述CPU的内核态使用率；判断所述CPU的内核态使用率是否小于第一预设比例值；根据判断结果获取所述CPU的异常类型；其中，若判断结果为是，则所述CPU的异常类型为A类；若判断结果为否，则所述CPU的异常类型为B类；所...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈涛，
申请(专利权)人：网宿科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31