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程序造假显得自己很忙

一 背景

现实总有些奇葩的需求,比如你需要占用50%的cpu,或者你需要占用80%的cpu的程序,这个程序没有其他作用,仅仅是为了占用cpu,空跑,但是其实还隐藏一个需求就是不能影响正常的程序的运行,所以最好要有动态调节的功能。

应用场合多是,现场申请的资源多了,甲方又要根据资源情况来回收机器,没办法,只能采用这个妥协的办法了。

二 核心算法

逻辑还是很简单,就是判断系统现在的负载,如果超过需要的负载,则不需要运行休眠即可,如果需要运行就进行计算占用cpu,根据需要的占用比例占用一段时间即可。
用c去写有点麻烦,刚好网上找到了别人开源的python代码,就试验下分享给大家。
核心算法代码如下,random.random()获取一个0-1之间的随机小数,*100以后就成了0-100之间的数字,target 标识我们需要占用cpu的百分比,比如需要占用总体cpu的50%,那么target的值就是50,multiplier是总的cpu数量;
假如我们在2个cpu的环境下,需要占用50%的cpu,则target * multiplier为100,这段代码就占100%的cpu,即1个cpu,总体cpu的占用率为50%,这段代码则在0.01s的时间内完全占用一个cpu;如果需要占用30%的cpu,则target * multiplier为60,则在60%的时间内是占用cpu,在40%的时间内休眠,则不占用cpu,上面再套个函数控制下时间就可以满足要求了。

  @staticmethod
  def my_kernel(target, multiplier):
    """ CPU kernel 
    """
    rand = 100 * random.random()
    if rand < target * multiplier:
      start = time.time()
      while time.time() - start < 0.01:
        rand ** 3
    else:
      time.sleep(0.01)

套个函数来实现10s内基本满足cpu占用符合我们的预期。

  def run_awhile(self, sec=10):
    start = time.time()
    while time.time() - start < sec:
      self.my_kernel(self.target, self.multiplier)

三 其他关键点

3.1 python占用多cpu

python来说如果需要占用多个cpu,不能用多线程,只能用多进程来占用,可以通过继承multiprocessing.Process类来实现。

3.2 python更改进程名

python更改进程名,可以通过安装setproctitle模块来控制,更改进程名如下,这样可以更好的伪装了:)。

  import setproctitle
  setproctitle.setproctitle("forge_load_cpu")

3.3 python获取cpu个数和负载

cpu个数和cpu的占用情况,可以通过模块psutil,如下:

#获取cpu个数
psutil.cpu_count()
#获取cpu占用率
psutil.cpu_percent()

cpu的使用率比较特殊,因为是实时变化的,我们最好取平均值,作者实现的比较巧妙,通过双向队列来保存cpu占用率,获取的时候,再通过取平均值的办法,让获取的信息更加准确。


程序造假显得自己很忙,第1张
deque

实现代码如下:

class Monitor(threading.Thread):
  """ 后台检测当前GPU占用率
  """

  def __init__(self):
    super(Monitor, self).__init__()
    self.setDaemon(True)
    self._queue = deque([0] * 10, 10)
    self.avg_load = 0
    self.max_load = 0

  def update(self, ):
    load = self.get_current_load()
    self._queue.append(load)
    self.avg_load = sum(self._queue)/len(self._queue)
    self.max_load = max(self._queue)

  def run(self):
    while True:
      self.update()
      time.sleep(0.3)

  @staticmethod
  def get_current_load():
    return psutil.cpu_percent()

四 试用下

4.1 软件安装

#安装pip 用于安装python模块
yum -y install python-pip
#升级
pip install --upgrade pip
#安装两个依赖库
pip install psutil
#安装不了可以下载安装
#wget https://pypi.python.org/packages/source/p/psutil/psutil-2.1.3.tar.gz
#tar xvf psutil-2.1.3.tar.gz
# cd psutil-2.1.3;make &&make install
pip install setproctitle

4.2 设置cpu占用和运行

程序通过获取环境变量TARGET 来得到需要占用cpu的比例,默认是50,即占用50%的cpu。

export  TARGET=70
python cpu.py

如下图:


程序造假显得自己很忙,第2张
cpu占用70%

为了让cpu占用更精确,那只有把核心算法里面的时间片设置小,上图为0.01,运行不是很精确,设置为0.001,运行才更精确些。

整体代码如下:

# -*- coding: utf-8 -*-
#!/usr/bin/python                        
##################################################
# AUTHOR : Yandi LI
# CREATED_AT : 2018-11-01
# LAST_MODIFIED : 2018-11-12 15:46:55
# USAGE : python -u main.py
# PURPOSE : GPU占用程序
##################################################
from __future__ import division
import random
import threading
import multiprocessing
import time
from collections import deque
import psutil

CPU_COUNT = psutil.cpu_count()

class Monitor(threading.Thread):
  """ 后台检测当前GPU占用率
  """

  def __init__(self):
    super(Monitor, self).__init__()
    self.setDaemon(True)
    self._queue = deque([0] * 10, 10)
    self.avg_load = 0
    self.max_load = 0

  def update(self, ):
    load = self.get_current_load()
    self._queue.append(load)
    self.avg_load = sum(self._queue)/len(self._queue)
    self.max_load = max(self._queue)

  def run(self):
    while True:
      self.update()
      time.sleep(0.3)

  @staticmethod
  def get_current_load():
    return psutil.cpu_percent()


class Worker(multiprocessing.Process):
  """ CPU占用程序
  - 根据目标target,自动调整需要用到的CPU核心数量
  - 如果monitor检测有其他程序争抢CPU,峰值超过阈值,则自动切断运行
  """

  def __init__(self, target=50):
    super(Worker, self).__init__()
    self.target = target
    self.multiplier = 1
    self.daemon = True


  @staticmethod
  def my_kernel(target, multiplier):
    """ CPU kernel 
    """
    rand = 100 * random.random()
    if rand < target * multiplier:
      start = time.time()
      while time.time() - start < 0.001:
        rand ** 3
    else:
      time.sleep(0.001)


  def run_awhile(self, sec=10):
    start = time.time()
    while time.time() - start < sec:
      self.my_kernel(self.target, self.multiplier)


  def idle_awhile(self, sec=5):
    time.sleep(sec)
   

  def _boost(self, rate=1.05):
    self.multiplier *= rate


  def _slow_down(self, rate=1.1):
    self.multiplier /= rate
    

  def adjust_speed(self, avg_load):
    if avg_load < self.target * 0.8:
      self._boost()
      # print("Adjusted speed: boost")
      return 
    if avg_load > self.target * 1.05:
      self._slow_down()
      # print("Adjusted speed: slow_down")
      return 


  def run(self):
    monitor = Monitor()
    monitor.start()
    print("Monitor started: %s" % monitor.is_alive())
    time.sleep(5)
    print("Initial average load", monitor.avg_load)
    while True:
      if monitor.max_load > self.target * 1.1:
        sec = random.random() * 3 + 1
        # print("Idle for %ss with max_load %s, avg_load %s" % (sec, monitor.max_load, monitor.avg_load))
        self.idle_awhile(sec)
        continue

      sec = random.random() * 3 + 1
      # print("Run for %ss with avg_load %s and multiplier %s" % (sec, monitor.avg_load, self.multiplier))
      self.run_awhile(sec)
      self.adjust_speed(monitor.avg_load)



if __name__ == "__main__":
  import os
  import setproctitle
  setproctitle.setproctitle("forge_load_cpu")
  target = float(os.environ.get("TARGET", 55))
  workers = []
  for i in range(CPU_COUNT):
    worker = Worker(target)
    worker.start()
    print("Worker %d started: %s" % (i, worker.is_alive()))
    workers.append(worker)
  for worker in workers:
    worker.join()

作者github开源地址:

https://github.com/yandili/forge_load/blob/master/cpu_load/README.md

五 诗词欣赏

江城子·密州出猎
                --苏轼
老夫聊发少年狂,左牵黄,右擎苍,锦帽貂裘,千骑卷平冈。
为报倾城随太守,亲射虎,看孙郎。
酒酣胸胆尚开张,鬓微霜,又何妨!
持节云中,何日遣冯唐?
会挽雕弓如满月,西北望,射天狼。

https://www.xamrdz.com/lan/5hp1891494.html

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