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读了 os 模块的文档，研究了几个有意思的问题：
nodejs 提供了os.platform()和os.type()，可以用来识别操作系统平台。推荐使用: os.platform()
平均负载是指：单位时间内，系统处于可运行状态和不可中断状态的平均进程数。它和 cpu 使用率没有直接关系。
其中，这里的可运行状态指的是：正在使用 cpu 或正在等待 cpu 的进程。不可中断状态指的是：内核态关键流程中的进程。
在 nodejs 中，直接调用os.loadavg()可以获得 1、5 和 15 分钟的平均负载，它和 unix 命令uptime返回值一样。
为什么需要关心平均负载这个问题呢？因为进程分为 2 种，第一种就是“CPU 密集型”，它的 cpu 使用率和平均负载都是高的；第二种是“IO 密集型”，它的 cpu 使用率不一定高，但是等待 IO 会造成平均负载高。所以，cpu 使用率和平均负载共同反应系统性能。
平均活跃进程数最理想的状态是 cpu 数量=平均负载，如果 cpu 数量 < 平均负载，那么平均负载过高。
// 判断是否平均负载过高
function isHighLoad() {
const cpuNum = os.cpus().length;
return os.loadavg().map(item => item > cpuNum);
}
很多监控软件都提供针对 cpu 使用率的“实时”监控，当然这个实时不是真的实时，有个时间差。这个功能，nodejs 如何实现呢？
第一步：封装getCPUInfo()，计算获取 cpu 花费的总时间与空闲模式花费的时间。
/**
* 获取cpu花费的总时间与空闲模式的时间
*/
function getCPUInfo() {
const cpus = os.cpus();
let user = 0,
nice = 0,
sys = 0,
idle = 0,
irq = 0,
total = 0;
cpus.forEach(cpu => {
const { times } = cpu;
user += times.user;
nice += times.nice;
sys += times.sys;
idle += times.idle;
irq += times.irq;
});
total = user + nice + sys + idle + irq;
return {
total,
idle
};
}
第二步：当前时间点 t1，选定一个时间差 intervel，计算 t1 和 t1 + interval 这两个时间点的 cpu 时间差与空闲模式时间差，返回 1 - 空闲时间差 / cpu时间差。返回的结果就是时间差 intervel 内的平均 cpu 使用率。
function getCPUUsage(interval = 1000) {
const startInfo = getCPUInfo();
return new Promise(resolve => {
setTimeout(() => {
const endInfo = getCPUInfo();
const idleDiff = startInfo.idle - endInfo.idle;
const totalDiff = startInfo.total - endInfo.total;
resolve(1 - Math.abs(idleDiff / totalDiff));
}, interval);
});
}
使用方式如下：
getCPUUsage().then(usage => console.log("cpu使用率：", usage));
cpu 的指标有平均负载、cpu 使用率，内存的指标有内存使用率。
借助 nodejs 接口，实现非常简单：
function getMemUsage() {
return 1 - os.freemem() / os.totalmem();
}
process.uptime()os.uptime()标签：流程 src regular 前端 ping color article 最大的 sys
原文地址：https://www.cnblogs.com/geyouneihan/p/12242381.html
