发表于 2024年7月4日1年前 不知道各位有没有那种需要起一个程序占用特定 CPU 和内存的需求，我最近是有。在公司的一个需求自测的时候，需要设置「 CPU 告警阈值」和「内存告警阈值」，然后通过占用 CPU 和内存的方式触发告警。 之前占用 CPU 我都是开一个 Python Console 然后计算 999999999999999 ** 99999999999999999，虽然能用但非常不优雅：每个 Python 进程只能占用 1 个核心且不能占用 0.5 个核心。内存则是 dd if=/dev/zero of=output_file bs=4k count=xxx 来生成一个固定大小的文件，然后用 Python open('output_file').read()，同样是又麻烦又不优雅。 所以开发了这个叫 eat 的小工具，可以通过下面的命令占用指定的 CPU 和内存数量 eat -c 4 # 占用 4 个 CPU 核 eat -c 100% # 占用所有 CPU 核 eat -m 4g # 占用 4GB 内存 eat -m 20m # 占用 20MB 内存 eat -m 100% # 占用所有内存 eat -c 2.5 -m 1.5g # 占用 2.5 个 CPU 核和 1.5GB 内存 eat -c 3 -m 200m # 占用 3 个 CPU 核和 200MB 内存 eat -c 100% -m 100% # 占用所有 CPU 核和内存 贴上 GitHub 地址各位有兴趣可以试一下～
不知道各位有没有那种需要起一个程序占用特定 CPU 和内存的需求，我最近是有。在公司的一个需求自测的时候，需要设置「 CPU 告警阈值」和「内存告警阈值」，然后通过占用 CPU 和内存的方式触发告警。
之前占用 CPU 我都是开一个 Python Console 然后计算
999999999999999 ** 99999999999999999，虽然能用但非常不优雅：每个 Python 进程只能占用 1 个核心且不能占用 0.5 个核心。内存则是dd if=/dev/zero of=output_file bs=4k count=xxx来生成一个固定大小的文件，然后用 Pythonopen('output_file').read()，同样是又麻烦又不优雅。所以开发了这个叫
eat的小工具，可以通过下面的命令占用指定的 CPU 和内存数量贴上 GitHub 地址各位有兴趣可以试一下～