深入 NODEJS 源码探究 CPU 信息的获取与利用率计算

在 Linux 下我们通过 top 或者 htop 命令可以看到当前的 CPU 资源利用率，另外在一些监控工具中你可能也遇见过，那么它是如何计算的呢？在 Nodejs 中我们该如何实现？

带着这些疑问，本节会先从 Linux 下的 CPU 利用率进行一个简单讲解做一下前置知识铺垫，之后会深入 Nodejs 源码，去探讨如何获取 CPU 信息及计算 CPU 某时间段的利用率。

开始之前，可以先看一张图，它展示了 Nodejs OS 模块读取系统 CPU 信息的整个过程调用，在下文中也会详细讲解，你会再次看到它。

LINUX 下 CPU 利用率

Linux 下 CPU 的利用率分为用户态（用户模式下执行时间）、系统态（系统内核执行）、空闲态（空闲系统进程执行时间），三者相加为 CPU 执行总时间，关于 CPU 的活动信息我们可以在 /proc/stat 文件查看。

CPU 利用率是指非系统空闲进程 / CPU 总执行时间。

1.  > cat /proc/stat
2.  cpu  2255 34 2290 22625563 6290 127 456
3.  cpu0 1132 34 1441 11311718 3675 127 438
4.  cpu1 1123 0 849 11313845 2614 0 18
5.  intr 114930548 113199788 3 0 5 263 0 4 [... lots more numbers ...]
6.  ctxt 1990473 # 自系统启动以来 CPU 发生的上下文交换次数
7.  btime 1062191376 # 启动到现在为止的时间，单位为秒
8.  processes 2915 # 系统启动以来所创建的任务数目
9.  procs_running 1 # 当前运行队列的任务数目
10.  procs_blocked 0 # 当前被阻塞的任务数目

上面第一行 cpu 表示总的 CPU 使用情况，下面的cpu0、cpu1 是指系统的每个 CPU 核心数运行情况（cpu0 + cpu1 + cpuN = cpu 总的核心数），我们看下第一行的含义。

• user：系统启动开始累计到当前时刻，用户态的 CPU 时间（单位：jiffies），不包含 nice 值为负的进程。

• nice：系统启动开始累计到当前时刻，nice 值为负的进程所占用的 CPU 时间。

• system：系统启动开始累计到当前时刻，核心时间

• idle：从系统启动开始累计到当前时刻，除硬盘IO等待时间以外其它等待时间

• iowait：从系统启动开始累计到当前时刻，硬盘IO等待时间

• irq：从系统启动开始累计到当前时刻，硬中断时间

• softirq：从系统启动开始累计到当前时刻，软中断时间

关于 ／proc/stat 的介绍，参考这里 http://www.linuxhowtos.org/System/procstat.htm

CPU 某时间段利用率公式

/proc/stat 文件下展示的是系统从启动到当下所累加的总的 CPU 时间，如果要计算 CPU 在某个时间段的利用率，则需要取 t1、t2 两个时间点进行运算。

t1～t2 时间段的 CPU 执行时间：

1.  t1 = (user1 + nice1 + system1 + idle1 + iowait1 + irq1 + softirq1)
2.  t2 = (user2 + nice2 + system2 + idle2 + iowait2 + irq2 + softirq2) 
3.  t = t2 - t1

t1～t2 时间段的 CPU 空闲使用时间：

idle = (idle2 - idle1)

t1～t2 时间段的 CPU 空闲率：

idleRate = idle / t;

t1～t2 时间段的 CPU 利用率：

usageRate = 1 - idleRate;

上面我们对 Linux 下 CPU 利用率做一个简单的了解，计算某时间段的 CPU 利用率公式可以先理解下，在下文最后会使用 Nodejs 进行实践。

这块可以扩展下，感兴趣的可以尝试下使用 shell 脚本实现 CPU 利用率的计算。

在 NODEJS 中是如何获取 CPU 信息的？

Nodejs os 模块 cpus() 方法返回一个对象数组，包含每个逻辑 CPU 内核信息。

提个疑问，这些数据具体是怎么获取的？和上面 Linuv 下的 /proc/stat 有关联吗？带着这些疑问只能从源码中一探究竟。

1.  const os = require('os');
2.   
3.  os.cpus();

1. JS 层

lib 模块是 Node.js 对外暴露的 js 层模块代码，找到 os.js 文件，以下只保留 cpus 相关核心代码，其中 getCPUs 是通过 internalBinding('os') 导入。

internalBinding 就是链接 JS 层与 C++ 层的桥梁。

1.  // https://github.com/Q-Angelo/node/blob/master/lib/os.js#L41
2.  const {
3.    getCPUs,
4.    getFreeMem,
5.    getLoadAvg,
6.    ...
7.  } = internalBinding('os');
8.  
    
9. // https://github.com/Q-Angelo/node/blob/master/lib/os.js#L92
10. function cpus() {
11.   // [] is a bugfix for a regression introduced in 51cea61
12.   const data = getCPUs() || [];
13.   const result = [];
14.    let i = 0;
15.    while (i < data.length) {
16.      result.push({
17.        model: data[i++],
18.        speed: data[i++],
19.        times: {
20.         user: data[i++],
21.          nice: data[i++],
22.          sys: data[i++],
23.          idle: data[i++],
24.          irq: data[i++]
25.        }
26.      });
27.    }
28.    return result;
29.  }
30.  
     
31.  // https://github.com/Q-Angelo/node/blob/master/lib/os.js#L266
32.  module.exports = {
33.    cpus,
34.    ...
35.  };

2. C++ 层

2.1 Initialize：

C++ 层代码位于 src 目录下，这一块属于内建模块，是给 JS 层（lib 目录下）提供的 API，在 src/node_os.cc 文件中有一个 Initialize 初始化操作，getCPUs 对应的则是 GetCPUInfo 方法，接下来我们就要看这个方法的实现。

1.  
   // https://github.com/Q-Angelo/node/blob/master/src/node_os.cc#L390
2.  
   void Initialize(Local<Object> target,
3.  
                   Local<Value> unused,
4.  
                   Local<Context> context,
5.  
                   void* priv) {
6.  
     Environment* env = Environment::GetCurrent(context);
7.  
     env->SetMethod(target, "getCPUs", GetCPUInfo);
8.  
     ...
9.  
     target->Set(env->context(),
10.  
                  FIXED_ONE_BYTE_STRING(env->isolate(), "isBigEndian"),
11.  
                  Boolean::New(env->isolate(), IsBigEndian())).Check();
12.  
    }

2.2 GetCPUInfo 实现：

• 核心是在 uv_cpu_info 方法通过指针的形式传入 &cpu_infos、&count 两个参数拿到 cpu 的信息和个数 count

• for 循环遍历每个 CPU 核心数据，赋值给变量 ci，遍历过程中 user、nice、sys... 这些数据就很熟悉了，正是我们在 Nodejs 中通过 os.cpus() 拿到的，这些数据都会保存在 result 对象中

• 遍历结束，通过 uv_free_cpu_info 对 cpu_infos、count 进行回收

• 最后，设置参数 Array::New(isolate, result.data(), result.size()) 以数组形式返回。

1.  
   // https://github.com/Q-Angelo/node/blob/master/src/node_os.cc#L113
2.  
   static void GetCPUInfo(const FunctionCallbackInfo<Value>& args) {
3.  
     Environment* env = Environment::GetCurrent(args);
4.  
     Isolate* isolate = env->isolate();
5.  
    
6.  
     uv_cpu_info_t* cpu_infos;
7.  
     int count;
8.  
    
9.  
     int err = uv_cpu_info(&cpu_infos, &count);
10.  
      if (err)
11.  
        return;
12.  
     
13.  
      // It's faster to create an array packed with all the data and
14.  
      // assemble them into objects in JS than to call Object::Set() repeatedly
15.  
      // The array is in the format
16.  
      // [model, speed, (5 entries of cpu_times), model2, speed2, ...]
17.  
      std::vector<Local<Value>> result(count * 7);
18.  
      for (int i = 0, j = 0; i < count; i++) {
19.  
        uv_cpu_info_t* ci = cpu_infos + i;
20.  
        result[j++] = OneByteString(isolate, ci->model);
21.  
        result[j++] = Number::New(isolate, ci->speed);
22.  
        result[j++] = Number::New(isolate, ci->cpu_times.user);
23.  
        result[j++] = Number::New(isolate, ci->cpu_times.nice);
24.  
        result[j++] = Number::New(isolate, ci->cpu_times.sys);
25.  
        result[j++] = Number::New(isolate, ci->cpu_times.idle);
26.  
        result[j++] = Number::New(isolate, ci->cpu_times.irq);
27.  
      }
28.  
     
29.  
      uv_free_cpu_info(cpu_infos, count);
30.  
      args.GetReturnValue().Set(Array::New(isolate, result.data(), result.size()));
31.  
    }

3. LIBUV 层

经过上面 C++ 内建模块的分析，其中一个重要的方法 uv_cpu_info 是用来获取数据源，现在就要找它啦

3.1 node_os.cc：

内建模块 node_os.cc 引用了头文件 env-inl.h

1.  
   // https://github.com/Q-Angelo/node/blob/master/src/node_os.cc#L22
2.  
   #include "env-inl.h"
3.  
    
4.  
   ...

3.2 env-inl.h：

env-inl.h 处又引用了 uv.h

1.  
   // https://github.com/Q-Angelo/node/blob/master/src/env-inl.h#L31
2.  
   #include "uv.h"

3.3 uv.h：

.h（头文件）包含了类里面成员和方法的声明，它不包含具体的实现，声明找到了，下面找下它的具体实现。

除了我们要找的 uv_cpu_info，此处还声明了 uv_free_cpu_info 方法，与之对应主要用来做回收，上文 C++ 层在数据遍历结束就使用的这个方法对参数 cpu_infos、count 进行了回收。

1.  
   /* https://github.com/Q-Angelo/node/blob/master/deps/uv/include/uv.h#L1190 */
2.  
   UV_EXTERN int uv_cpu_info(uv_cpu_info_t** cpu_infos, int* count);
3.  
   UV_EXTERN void uv_free_cpu_info(uv_cpu_info_t* cpu_infos, int count);

Libuv 层只是对下层操作系统的一种封装，下面来看操作系统层的实现。

4. OS 操作系统层

4.1 linux-core.c：

在 deps/uv/ 下搜索 uv_cpu_info，会发现它的实现有很多 aix、cygwin.c、darwin.c、freebsd.c、linux-core.c 等等各种系统的，按照名字也可以看出 linux-core.c 似乎就是 Linux 下的实现了，重点也来看下这个的实现。

uv__open_file("/proc/stat") 参数 /proc/stat 这个正是 Linux 下 CPU 信息的位置。

1.  
   // https://github.com/Q-Angelo/node/blob/master/deps/uv/src/unix/linux-core.c#L610
2.  
    
3.  
   int uv_cpu_info(uv_cpu_info_t** cpu_infos, int* count) {
4.  
     unsigned int numcpus;
5.  
     uv_cpu_info_t* ci;
6.  
     int err;
7.  
     FILE* statfile_fp;
8.  
    
9.  
     *cpu_infos = NULL;
10.  
      *count = 0;
11.  
     
12.  
      statfile_fp = uv__open_file("/proc/stat");
13.  
      ...
14.  
    }

4.2 core.c：

最终找到 uv__open_file() 方法的实现是在 /deps/uv/src/unix/core.c 文件，它以只读和执行后关闭模式获取一个文件的指针。

到这里也就该明白了，Linux 平台下我们使用 Nodejs os 模块的 cpus() 方法最终也是读取的 /proc/stat 文件获取的 CPU 信息。

1.  
   // https://github.com/Q-Angelo/node/blob/master/deps/uv/src/unix/core.c#L455
2.  
   /* get a file pointer to a file in read-only and close-on-exec mode */
3.  
   FILE* uv__open_file(const char* path) {
4.  
     int fd;
5.  
     FILE* fp;
6.  
    
7.  
     fd = uv__open_cloexec(path, O_RDONLY);
8.  
     if (fd < 0)
9.  
       return NULL;
10.  
     
11.  
       fp = fdopen(fd, "r");
12.  
       if (fp == NULL)
13.  
         uv__close(fd);
14.  
     
15.  
       return fp;
16.  
    }

什么时候该定位到 win 目录下？什么时候定位到 unix 目录下？

这取决于 Libuv 层，在“深入浅出 Nodejs” 一书中有这样一段话：“Node 在编译期间会判断平台条件，选择性编译 unix 目录或是 win 目录下的源文件到目标程序中”，所以这块是在编译时而非运行时来确定的。

5. 一图胜千言

通过对 OS 模块读取 CPU 信息流程梳理，再次展现 Nodejs 的经典架构：

JavaScript -> internalBinding -> C++ -> Libuv -> OS

在 NODEJS 中实践

了解了上面的原理之后在来 Nodejs 中实现，已经再简单不过了，系统层为我们提供了完美的 API 调用。

OS.CPUS() 数据指标

Nodejs os.cpus() 返回的对象数组中有一个 times 字段，包含了 user、nice、sys、idle、irq 几个指标数据，分别代表 CPU 在用户模式、良好模式、系统模式、空闲模式、中断模式下花费的毫秒数。相比 linux 下，直接通过 cat /proc/stat 查看更直观了。

1.  
   [
2.  
     {
3.  
       model: 'Intel(R) Core(TM) i7 CPU         860  @ 2.80GHz',
4.  
       speed: 2926,
5.  
       times: {
6.  
         user: 252020,
7.  
         nice: 0,
8.  
         sys: 30340,
9.  
         idle: 1070356870,
10.  
          irq: 0
11.  
        }
12.  
     }
13.  
     ...

NODEJS 中编码实践

定义方法 _getCPUInfo 用来获取系统 CPU 信息。

方法 getCPUUsage 提供了 CPU 利用率的 “实时” 监控，这个 “实时” 不是绝对的实时，总会有时差的，我们下面实现中默认设置的 1 秒钟，可通过 Options.ms 进行调整。

1.  
   const os = require('os');
2.  
   const sleep = ms => new Promise(resolve => setTimeout(resolve, ms));
3.  
    
4.  
   class OSUtils {
5.  
     constructor() {
6.  
       this.cpuUsageMSDefault = 1000; // CPU 利用率默认时间段
7.  
     }
8.  
    
9.  
     /**
10.  
       * 获取某时间段 CPU 利用率
11.  
       * @param { Number } Options.ms [时间段，默认是 1000ms，即 1 秒钟]
12.  
       * @param { Boolean } Options.percentage [true（以百分比结果返回）|false] 
13.  
       * @returns { Promise }
14.  
       */
15.  
      async getCPUUsage(options={}) {
16.  
        const that = this;
17.  
        let { cpuUsageMS, percentage } = options;
18.  
        cpuUsageMS = cpuUsageMS || that.cpuUsageMSDefault;
19.  
        const t1 = that._getCPUInfo(); // t1 时间点 CPU 信息
20.  
     
21.  
        await sleep(cpuUsageMS);
22.  
     
23.  
        const t2 = that._getCPUInfo(); // t2 时间点 CPU 信息
24.  
        const idle = t2.idle - t1.idle;
25.  
        const total = t2.total - t1.total;
26.  
        let usage = 1 - idle / total;
27.  
     
28.  
        if (percentage) usage = (usage * 100.0).toFixed(2) + "%";
29.  
     
30.  
        return usage;
31.  
      }
32.  
     
33.  
      /**
34.  
       * 获取 CPU 信息
35.  
       * @returns { Object } CPU 信息
36.  
       */
37.  
      _getCPUInfo() {
38.  
        const cpus = os.cpus();
39.  
        let user = 0, nice = 0, sys = 0, idle = 0, irq = 0, total = 0;
40.  
     
41.  
        for (let cpu in cpus) {
42.  
          const times = cpus[cpu].times;
43.  
          user += times.user;
44.  
          nice += times.nice;
45.  
          sys += times.sys;
46.  
          idle += times.idle;
47.  
          irq += times.irq;
48.  
        }
49.  
     
50.  
        total += user + nice + sys + idle + irq;
51.  
     
52.  
        return {
53.  
          user,
54.  
          sys,
55.  
          idle,
56.  
          total,
57.  
        }
58.  
      }
59.  
    }

使用方式如下所示：

1.  
   const cpuUsage = await osUtils.getCPUUsage({ percentage: true });
2.  
   console.log('CPU 利用率：', cpuUsage) // CPU 利用率：13.72%

总结

本文先从 Linux 下 CPU 利用率的概念做一个简单的讲解，之后深入 Nodejs OS 模块源码对获取系统 CPU 信息进行了梳理，另一方面也再次呈现了 Nodejs 经典的架构 JavaScript -> internalBinding -> C++ -> Libuv -> OS 这对于梳理其它 API 是通用的，可以做为一定的参考，最后使用 Nodejs 对 CPU 利用率的计算进行了实践。

REFERENCE

• http://www.penglixun.com/tech/system/how_to_calc_load_cpu.html

• https://blog.csdn.net/htjx99/article/details/42920641

• http://www.linuxhowtos.org/System/procstat.htm

• https://github.com/Q-Angelo/node/tree/master/deps/uv/src/unix

• http://nodejs.cn/api/os.html

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