实时联动分析：与top/htop结合
通过top或htop实时识别高CPU占用的进程（如PID为1234的进程），再使用cpustat聚焦该进程的详细CPU使用情况（如cpustat -p 1234），实现从“整体概览”到“具体进程”的深度分析。这种组合能快速定位消耗CPU资源的具体应用或线程，提升故障排查效率。
系统级综合监控：与vmstat/sar/dstat结合
vmstat -s），若发现CPU使用率异常高，可结合cpustat查看具体进程的CPU占用，综合判断性能瓶颈是来自CPU计算还是资源竞争。sar -u 5每5秒记录一次），与cpustat的实时数据结合，既能分析短期峰值（如实时峰值），又能回顾长期趋势（如过去24小时的平均使用率），实现“现状+历史”的全面评估。dstat），结合cpustat可快速关联CPU使用与其他资源的状态（如CPU高负载时是否伴随磁盘I/O瓶颈），避免单一维度的误判。定时任务与数据持久化：与cron/watch结合
cpustat添加到cron中，定期收集数据并保存到日志文件（如每小时记录一次：0 * * * * /usr/bin/cpustat -u 1 60 > /var/log/cpustat_hourly.log），便于后续统计分析或生成报告。watch -n 2 cpustat每2秒刷新一次cpustat输出，实时监控CPU使用情况，及时发现突发的性能问题（如某进程突然占用大量CPU）。集成到专业监控系统：与Nagios/Zabbix/Prometheus+Grafana结合
cpustat（如解析cpustat -u的输出），通过Nagios的插件架构报告CPU使用情况，支持阈值报警（如CPU使用率超过80%时触发告警）。cpustat获取数据，将数据发送到Zabbix服务器，利用Zabbix的可视化功能展示CPU使用趋势，支持自动发现（LLD）和阈值报警。cpustat exporter（如用Go/Python编写脚本调用cpustat并以Prometheus格式暴露数据），Prometheus定期抓取数据并存储，Grafana通过Prometheus数据源创建仪表板，实现CPU使用情况的实时可视化（如折线图展示各核心使用率、热力图展示进程占用分布），支持告警规则配置（如CPU使用率超过阈值时发送邮件/Slack通知）。