确定 CPU 性能问题 (CLI)

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可使用以下过程确定和补救设备上的 CPU 硬件瓶颈。根据两个分析数据集的结果，提供了建议的纠正措施来提高数据吞吐量。

按创建工作表 (CLI)中所述创建一个工作表，选择该工作表，然后输入 dataset。
```
hostname:analytics worksheets> select worksheet-000
hostname:analytics worksheet-000> dataset
```

输入 set name=cpu.utilization，然后输入 commit 将 CPU 利用率百分比作为原始统计信息添加到工作表中。

hostname:analytics worksheet-000 dataset (uncommitted)> set name=cpu.utilization
                           name = cpu.utilization
hostname:analytics worksheet-000 dataset (uncommitted)> commit

输入 dataset。

hostname:analytics worksheet-000> dataset

输入 set name=cpu.utilization[cpu]，然后输入 commit 将按 CPU 标识符细分的 CPU 利用率百分比添加到工作表中。

hostname:analytics worksheet-000 dataset (uncommitted)> set name=cpu.utilization[cpu]
                           name = cpu.utilization[cpu]
hostname:analytics worksheet-000 dataset (uncommitted)> commit

输入 done，然后再次输入 done 退出上下文。

hostname:analytics worksheet-000> done
hostname:analytics worksheets> done

等待至少 15 分钟，然后转至 analytics datasets。
注 - 15 分钟为一般基准值。如果您拥有的是频繁运行的 CPU 密集型短期工作负荷，则可以调整此时间量。
```
hostname:> analytics datasets
```

输入 show 查看可用数据集的列表。

hostname:analytics datasets> show
Datasets:

DATASET     STATE    INCORE  ONDISK  NAME
dataset-000 active    1.27M   15.5M  arc.accesses[hit/miss]
dataset-001 active     517K   9.21M  arc.accesses[hit/miss=metadata hits][L2ARC eligibility]
...
dataset-005 active     290K   7.80M  cpu.utilization 
hostname:analytics datasets>

输入 select 和名为 cpu.utilization 的数据集。
在此示例中，数据集名称 cpu.utilization 对应于 dataset-005。
```
hostname:analytics datasets> select dataset-005
```
输入 read 900 读取数据集的最后 900 秒或 15 分钟。完成数据的检查时，输入 done。
如果设备 CPU 持续 15 分钟以上达到 100% 的利用率，您应该考虑添加更多的 CPU 或升级到更快的 CPU。
```
hostname:analytics dataset-005> read 900
...
hostname:analytics dataset-005> done
```

输入 show 查看可用数据集的列表。

hostname:analytics datasets> show
Datasets:

DATASET     STATE    INCORE  ONDISK  NAME
dataset-000 active    1.27M   15.5M  arc.accesses[hit/miss]
dataset-001 active     517K   9.21M  arc.accesses[hit/miss=metadata hits][L2ARC eligibility]
...
dataset-006 active     290K   7.80M  cpu.utilization[cpu] 
hostname:analytics datasets>

输入 select 和名为 cpu.utilization[cpu] 的数据集。
在此示例中，数据集名称 cpu.utilization[cpu] 对应于 dataset-006。
```
hostname:analytics datasets> select dataset-006
```
输入 read 900 读取数据集的最后 900 秒或 15 分钟。完成数据的检查时，输入 done。
```
hostname:analytics dataset-006> read 900
...
hostname:analytics dataset-006> done
```
当一个 CPU 核心以 100% 的利用率运行而其他 CPU 核心相对空闲时，这说明工作负荷可能为单线程和/或单客户机工作负荷。为了更好地利用其他控制器模块提供的多个 CPU 内核，请考虑将您的工作负荷划分到多个客户机，或分析客户机应用程序的多线程实施情况。