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Linux性能优化:CPU篇_linux sleep l1 cache

linux sleep l1 cache
本文主要帮助理解 CPU 相关的性能指标,常见的 CPU 性能问题以及解决方案梳理。

系统平均负载

简介

系统平均负载:是处于可运行或不可中断状态的平均进程数。

可运行进程:使用 CPU 或等待使用 CPU 的进程

不可中断状态进程:正在等待某些 IO 访问,一般是和硬件交互,不可被打断(不可被打断的原因是为了保护系统数据一致,防止数据读取错误)

查看系统平均负载

首先top命令查看进程运行状态,如下:

  1. PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
  2. 10760 user 20 0 3061604 84832 5956 S 82.4 0.6 126:47.61 Process
  3. 29424 user 20 0 54060 2668 1360 R 17.6 0.0 0:00.03 **top**

程序状态Status进程可运行状态R不可中断运行D(后续讲解 top 时会详细说明)

top查看系统平均负载:

  1. top - 13:09:42 up 888 days, 21:32, 8 users, load average: 19.95, 14.71, 14.01
  2. Tasks: 642 total, 2 running, 640 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
  3. %Cpu0 : 37.5 us, 27.6 sy, 0.0 ni, 30.9 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 3.6 si, 0.3 st
  4. %Cpu1 : 34.1 us, 31.5 sy, 0.0 ni, 34.1 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.4 si, 0.0 st
  5. ...
  6. KiB Mem : 14108016 total, 2919496 free, 6220236 used, 4968284 buff/cache
  7. KiB Swap: 0 total, 0 free, 0 used. 6654506 avail Mem

这里的load average就表示系统最近 1 分钟、5 分钟、15 分钟的系统瓶颈负载。

uptime查看系统瓶颈负载

  1. [root /home/user]# uptime
  2. 13:11:01 up 888 days, 21:33, 8 users, load average: 17.20, 14.85, 14.10

查看 CPU 核信息

系统平均负载和 CPU 核数密切相关,我们可以通过以下命令查看当前机器 CPU 信息:

lscpu查看 CPU 信息:

  1. [root@Tencent-SNG /home/user_00]# lscpu
  2. Architecture: x86_64
  3. CPU op-mode(s): 32-bit, 64-bit
  4. Byte Order: Little Endian
  5. CPU(s): 8
  6. ...
  7. L1d cache: 32K
  8. L1i cache: 32K
  9. L2 cache: 4096K
  10. NUMA node0 CPU(s): 0-7 // NUMA架构信息

cat /proc/cpuinfo查看每个 CPU 核的信息:

  1. processor : 7 // 核编号7
  2. vendor_id : GenuineIntel
  3. cpu family : 6
  4. model : 6
  5. ...

系统平均负载升高的原因

一般来说,系统平均负载升高意味着 CPU 使用率上升。但是他们没有必然联系,CPU 密集型计算任务较多一般系统平均负载会上升,但是如果 IO 密集型任务较多也会导致系统平均负载升高但是此时的 CPU 使用率不一定高,可能很低因为很多进程都处于不可中断状态,等待 CPU 调度也会升高系统平均负载。

所以假如我们系统平均负载很高,但是 CPU 使用率不是很高,则需要考虑是否系统遇到了 IO 瓶颈,应该优化 IO 读写速度。

所以系统是否遇到 CPU 瓶颈需要结合 CPU 使用率,系统瓶颈负载一起查看(当然还有其他指标需要对比查看,下面继续讲解)

 

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案例问题排查

stress是一个施加系统压力和压力测试系统的工具,我们可以使用stress工具压测试 CPU,以便方便我们定位和排查 CPU 问题。

yum install stress // 安装stress工具

stress 命令使用

  1. // --cpu 88个进程不停的执行sqrt()计算操作
  2. // --io 44个进程不同的执行sync()io操作(刷盘)
  3. // --vm 22个进程不停的执行malloc()内存申请操作
  4. // --vm-bytes 128M:限制1个执行malloc的进程申请内存大小
  5. stress --cpu 8 --io 4 --vm 2 --vm-bytes 128M --timeout 10s

我们这里主要验证 CPU、IO、进程数过多的问题

CPU 问题排查

使用stress -c 1模拟 CPU 高负载情况,然后使用如下命令观察负载变化情况:

uptime:使用uptime查看此时系统负载:

  1. # -d 参数表示高亮显示变化的区域
  2. $ watch -d uptime
  3. ... load average: 1.00, 0.75, 0.39

mpstat:使用mpstat -P ALL 1则可以查看每一秒的 CPU 每一核变化信息,整体和top类似,好处是可以把每一秒(自定义)的数据输出方便观察数据的变化,最终输出平均数据:

  1. 13:14:53 CPU %usr %nice %sys %iowait %irq %soft %steal %guest %gnice %idle
  2. 13:14:58 all 12.89 0.00 0.18 0.00 0.00 0.03 0.00 0.00 0.00 86.91
  3. 13:14:58 0 100.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
  4. 13:14:58 1 0.40 0.00 0.20 0.00 0.00 0.20 0.00 0.00 0.00 99.20

由以上输出可以得出结论,当前系统负载升高,并且其中 1 个核跑满主要在执行用户态任务,此时大多数属于业务工作。所以此时需要查哪个进程导致单核 CPU 跑满:

pidstat:使用pidstat -u 1则是每隔 1 秒输出当前系统进程、CPU 数据:

  1. 13:18:00 UID PID %usr %system %guest %CPU CPU Command
  2. 13:18:01 0 1 1.00 0.00 0.00 1.00 4 systemd
  3. 13:18:01 0 3150617 100.00 0.00 0.00 100.00 0 stress
  4. ...

top:当然最方便的还是使用top命令查看负载情况:

  1. top - 13:19:06 up 125 days, 20:01, 3 users, load average: 0.99, 0.63, 0.42
  2. Tasks: 223 total, 2 running, 221 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
  3. %Cpu(s): 14.5 us, 0.3 sy, 0.0 ni, 85.1 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st
  4. KiB Mem : 16166056 total, 3118532 free, 9550108 used, 3497416 buff/cache
  5. KiB Swap: 0 total, 0 free, 0 used. 6447640 avail Mem
  6. PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
  7. 3150617 root 20 0 10384 120 0 R 100.0 0.0 4:36.89 stress

此时可以看到是stress占用了很高的 CPU。

IO 问题排查

我们使用stress -i 1来模拟 IO 瓶颈问题,即死循环执行 sync 刷盘操作: ​ uptime:使用uptime查看此时系统负载:

  1. $ watch -d uptime
  2. ..., load average: 1.06, 0.58, 0.37

mpstat:查看此时 IO 消耗,但是实际上我们发现这里 CPU 基本都消耗在了 sys 即系统消耗上。

  1. Average: CPU %usr %nice %sys %iowait %irq %soft %steal %guest %gnice %idle
  2. Average: all 0.33 0.00 12.64 0.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 86.90
  3. Average: 0 0.00 0.00 99.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
  4. Average: 1 0.00 0.00 0.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 99.67

IO 无法升高的问题

iowait 无法升高的问题,是因为案例中 stress 使用的是 sync()系统调用,它的作用是刷新缓冲区内存到磁盘中。对于新安装的虚拟机,缓冲区可能比较小,无法产生大的 IO 压力,这样大部分就都是系统调用的消耗了。所以,你会看到只有系统 CPU 使用率升高。解决方法是使用 stress 的下一代 stress-ng,它支持更丰富的选项,比如stress-ng -i 1 --hdd 1 --timeout 600(--hdd 表示读写临时文件)。

  1. Average: CPU %usr %nice %sys %iowait %irq %soft %steal %guest %gnice %idle
  2. Average: all 0.25 0.00 0.44 26.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 73.09
  3. Average: 0 0.00 0.00 1.02 98.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

pidstat:同上(略)

可以看出 CPU 的 IO 升高导致系统平均负载升高。我们使用pidstat查找具体是哪个进程导致 IO 升高的。

top:这里使用 top 依旧是最方面的查看综合参数,可以得出stress是导致 IO 升高的元凶。

pidstat 没有 iowait 选项:可能是 CentOS 默认的sysstat太老导致,需要升级到 11.5.5 之后的版本才可用。

进程数过多问题排查

进程数过多这个问题比较特殊,如果系统运行了很多进程超出了 CPU 运行能,就会出现等待 CPU 的进程。 使用stress -c 24来模拟执行 24 个进程(我的 CPU 是 8 核) uptime:使用uptime查看此时系统负载:

  1. $ watch -d uptime
  2. ..., load average: 18.50, 7.13, 2.84

mpstat:同上(略)

pidstat:同上(略)

可以观察到此时的系统处理严重过载的状态,平均负载高达 18.50

top:我们还可以使用top命令查看此时Running状态的进程数,这个数量很多就表示系统正在运行、等待运行的进程过多。

总结

通过以上问题现象及解决思路可以总结出:

  1. 平均负载高有可能是 CPU 密集型进程导致的
  2. 平均负载高并不一定代表 CPU 使用率高,还有可能是 I/O 更繁忙了
  3. 当发现负载高的时候,你可以使用 mpstat、pidstat 等工具,辅助分析负载的来源

总结工具:mpstatpidstattopuptime

CPU 上下文切换

CPU 上下文:CPU 执行每个任务都需要知道任务从哪里加载、又从哪里开始运行,也就是说,需要系统事先帮它设置好 CPU 寄存器和程序计数器(Program Counter,PC)包括 CPU 寄存器在内都被称为 CPU 上下文。

CPU 上下文切换:CPU 上下文切换,就是先把前一个任务的 CPU 上下文(也就是 CPU 寄存器和程序计数器)保存起来,然后加载新任务的上下文到这些寄存器和程序计数器,最后再跳转到程序计数器所指的新位置,运行新任务。

CPU 上下文切换:分为进程上下文切换线程上下文切换以及中断上下文切换

进程上下文切换

从用户态切换到内核态需要通过系统调用来完成,这里就会发生进程上下文切换(特权模式切换),当切换回用户态同样发生上下文切换。

一般每次上下文切换都需要几十纳秒到数微秒的 CPU 时间,如果切换较多还是很容易导致 CPU 时间的浪费在寄存器、内核栈以及虚拟内存等资源的保存和恢复上,这里同样会导致系统平均负载升高

Linux 为每个 CPU 维护一个就绪队列,将 R 状态进程按照优先级和等待 CPU 时间排序,选择最需要的 CPU 进程执行。这里运行进程就涉及了进程上下文切换的时机:

  1. 进程时间片耗尽、。
  2. 进程在系统资源不足(内存不足)。
  3. 进程主动sleep
  4. 有优先级更高的进程执行。
  5. 硬中断发生。

线程上下文切换

线程和进程:

  1. 当进程只有一个线程时,可以认为进程就等于线程。
  2. 当进程拥有多个线程时,这些线程会共享相同的虚拟内存和全局变量等资源。这些资源在上下文切换时是不需要修改的。
  3. 线程也有自己的私有数据,比如栈和寄存器等,这些在上下文切换时也是需要保存的。

所以线程上下文切换包括了 2 种情况:

  1. 不同进程的线程,这种情况等同于进程切换。
  2. 通进程的线程切换,只需要切换线程私有数据、寄存器等不共享数据。

中断上下文切换

中断处理会打断进程的正常调度和执行,转而调用中断处理程序,响应设备事件。而在打断其他进程时,就需要将进程当前的状态保存下来,这样在中断结束后,进程仍然可以从原来的状态恢复运行。

对同一个 CPU 来说,中断处理比进程拥有更高的优先级,所以中断上下文切换并不会与进程上下文切换同时发生。由于中断会打断正常进程的调度和执行,所以大部分中断处理程序都短小精悍,以便尽可能快的执行结束。

查看系统上下文切换

vmstat:工具可以查看系统的内存、CPU 上下文切换以及中断次数:

  1. // 每隔1秒输出
  2. $ vmstat 1
  3. procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----
  4. r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st
  5. 3 0 0 157256 3241604 5144444 0 0 20 0 26503 33960 18 7 75 0 0
  6. 17 0 0 159984 3241708 5144452 0 0 12 0 29560 37696 15 10 75 0 0
  7. 6 0 0 162044 3241816 5144456 0 0 8 120 30683 38861 17 10 73 0 0

cs:则为每秒的上下文切换次数。

in:则为每秒的中断次数。

r:就绪队列长度,正在运行或等待 CPU 的进程。

b:不可中断睡眠状态的进程数,例如正在和硬件交互。

pidstat:使用pidstat -w选项查看具体进程的上下文切换次数:

  1. $ pidstat -w -p 3217281 1
  2. 10:19:13 UID PID cswch/s nvcswch/s Command
  3. 10:19:14 0 3217281 0.00 18.00 stress
  4. 10:19:15 0 3217281 0.00 18.00 stress
  5. 10:19:16 0 3217281 0.00 28.71 stress

其中cswch/snvcswch/s表示自愿上下文切换和非自愿上下文切换。

自愿上下文切换:是指进程无法获取所需资源,导致的上下文切换。比如说, I/O、内存等系统资源不足时,就会发生自愿上下文切换。

非自愿上下文切换:则是指进程由于时间片已到等原因,被系统强制调度,进而发生的上下文切换。比如说,大量进程都在争抢 CPU 时,就容易发生非自愿上下文切换

案例问题排查

这里我们使用sysbench工具模拟上下文切换问题。

先使用vmstat 1查看当前上下文切换信息:

  1. $ vmstat 1
  2. procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----
  3. r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st
  4. 2 0 0 514540 3364828 5323356 0 0 10 16 0 0 4 1 95 0 0
  5. 1 0 0 514316 3364932 5323408 0 0 8 0 27900 34809 17 10 73 0 0
  6. 1 0 0 507036 3365008 5323500 0 0 8 0 23750 30058 19 9 72 0 0

然后使用sysbench --threads=64 --max-time=300 threads run模拟 64 个线程执行任务,此时我们再次vmstat 1查看上下文切换信息:

  1. $ vmstat 1
  2. procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----
  3. r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st
  4. 2 0 0 318792 3385728 5474272 0 0 10 16 0 0 4 1 95 0 0
  5. 1 0 0 307492 3385756 5474316 0 0 8 0 15710 20569 20 8 72 0 0
  6. 1 0 0 330032 3385824 5474376 0 0 8 16 21573 26844 19 9 72 0 0
  7. 2 0 0 321264 3385876 5474396 0 0 12 0 21218 26100 20 7 73 0 0
  8. 6 0 0 320172 3385932 5474440 0 0 12 0 19363 23969 19 8 73 0 0
  9. 14 0 0 323488 3385980 5474828 0 0 64 788 111647 3745536 24 61 15 0 0
  10. 14 0 0 323576 3386028 5474856 0 0 8 0 118383 4317546 25 64 11 0 0
  11. 16 0 0 315560 3386100 5475056 0 0 8 16 115253 4553099 22 68 9 0 0

我们可以明显的观察到:

  1. 当前 cs、in 此时剧增。
  2. sy+us 的 CPU 占用超过 90%。
  3. r 就绪队列长度达到 16 个超过了 CPU 核心数 8 个。

分析 cs 上下文切换问题

我们使用pidstat查看当前 CPU 信息和具体的进程上下文切换信息:

  1. // -w表示查看进程切换信息,-u查看CPU信息,-t查看线程切换信息
  2. $ pidstat -w -u -t 1
  3. 10:35:01 UID PID %usr %system %guest %CPU CPU Command
  4. 10:35:02 0 3383478 67.33 100.00 0.00 100.00 1 sysbench
  5. 10:35:01 UID PID cswch/s nvcswch/s Command
  6. 10:45:39 0 3509357 - 1.00 0.00 kworker/2:2
  7. 10:45:39 0 - 3509357 1.00 0.00 |__kworker/2:2
  8. 10:45:39 0 - 3509702 38478.00 45587.00 |__sysbench
  9. 10:45:39 0 - 3509703 39913.00 41565.00 |__sysbench

所以我们可以看到大量的sysbench线程存在很多的上下文切换。

分析 in 中断问题

我们可以查看系统的watch -d cat /proc/softirqs以及watch -d cat /proc/interrupts来查看系统的软中断和硬中断(内核中断)。我们这里主要观察/proc/interrupts即可。

  1. $ watch -d cat /proc/interrupts
  2. RES: 900997016 912023527 904378994 902594579 899800739 897500263 895024925 895452133 Rescheduling interrupts

这里明显看出重调度中断(RES)增多,这个中断表示唤醒空闲状态 CPU 来调度新任务执行,

总结

  1. 自愿上下文切换变多了,说明进程都在等待资源,有可能发生了 I/O 等其他问题。
  2. 非自愿上下文切换变多了,说明进程都在被强制调度,也就是都在争抢 CPU,说明 CPU 的确成了瓶颈。
  3. 中断次数变多了,说明 CPU 被中断处理程序占用,还需要通过查看/proc/interrupts文件来分析具体的中断类型。

CPU 使用率

除了系统负载、上下文切换信息,最直观的 CPU 问题指标就是 CPU 使用率信息。Linux 通过/proc虚拟文件系统向用户控件提供系统内部状态信息,其中/proc/stat则是 CPU 和任务信息统计。

  1. $ cat /proc/stat | grep cpu
  2. cpu 6392076667 1160 3371352191 52468445328 3266914 37086 36028236 20721765 0 0
  3. cpu0 889532957 175 493755012 6424323330 2180394 37079 17095455 3852990 0 0
  4. ...

这里每一列的含义如下:

  1. user(通常缩写为 us),代表用户态 CPU 时间。注意,它不包括下面的 nice 时间,但包括了 guest 时间。
  2. nice(通常缩写为 ni),代表低优先级用户态 CPU 时间,也就是进程的 nice 值被调整为 1-19 之间时的 CPU 时间。这里注意,nice 可取值范围是 -20 到 19,数值越大,优先级反而越低。
  3. system(通常缩写为 sys),代表内核态 CPU 时间。
  4. idle(通常缩写为 id),代表空闲时间。注意,它不包括等待 I/O 的时间(iowait)。
  5. iowait(通常缩写为 wa),代表等待 I/O 的 CPU 时间。
  6. irq(通常缩写为 hi),代表处理硬中断的 CPU 时间。
  7. softirq(通常缩写为 si),代表处理软中断的 CPU 时间。
  8. steal(通常缩写为 st),代表当系统运行在虚拟机中的时候,被其他虚拟机占用的 CPU 时间。
  9. guest(通常缩写为 guest),代表通过虚拟化运行其他操作系统的时间,也就是运行虚拟机的 CPU 时间。
  10. guest_nice(通常缩写为 gnice),代表以低优先级运行虚拟机的时间。

这里我们可以使用toppspidstat等工具方便的查询这些数据,可以很方便的看到 CPU 使用率很高的进程,这里我们可以通过这些工具初步定为,但是具体的问题原因还需要其他方法继续查找。

这里我们可以使用perf top方便查看热点数据,也可以使用perf record可以将当前数据保存起来方便后续使用perf report查看。

CPU 使用率问题排查

这里总结一下 CPU 使用率问题及排查思路:

  1. 用户 CPU 和 Nice CPU 高,说明用户态进程占用了较多的 CPU,所以应该着重排查进程的性能问题。
  2. 系统 CPU 高,说明内核态占用了较多的 CPU,所以应该着重排查内核线程或者系统调用的性能问题。
  3. I/O 等待 CPU 高,说明等待 I/O 的时间比较长,所以应该着重排查系统存储是不是出现了 I/O 问题。
  4. 软中断和硬中断高,说明软中断或硬中断的处理程序占用了较多的 CPU,所以应该着重排查内核中的中断服务程序。

CPU 问题排查套路

CPU 使用率

CPU 使用率主要包含以下几个方面:

  1. 用户 CPU 使用率,包括用户态 CPU 使用率(user)和低优先级用户态 CPU 使用率(nice),表示 CPU 在用户态运行的时间百分比。用户 CPU 使用率高,通常说明有应用程序比较繁忙。
  2. 系统 CPU 使用率,表示 CPU 在内核态运行的时间百分比(不包括中断)。系统 CPU 使用率高,说明内核比较繁忙。
  3. 等待 I/O 的 CPU 使用率,通常也称为 iowait,表示等待 I/O 的时间百分比。iowait 高,通常说明系统与硬件设备的 I/O 交互时间比较长。
  4. 软中断和硬中断的 CPU 使用率,分别表示内核调用软中断处理程序、硬中断处理程序的时间百分比。它们的使用率高,通常说明系统发生了大量的中断。
  5. 除在虚拟化环境中会用到的窃取 CPU 使用率(steal)和客户 CPU 使用率(guest),分别表示被其他虚拟机占用的 CPU 时间百分比,和运行客户虚拟机的 CPU 时间百分比。

平均负载

反应了系统的整体负载情况,可以查看过去 1 分钟、过去 5 分钟和过去 15 分钟的平均负载。

上下文切换

上下文切换主要关注 2 项指标:

  1. 无法获取资源而导致的自愿上下文切换。
  2. 被系统强制调度导致的非自愿上下文切换。

CPU 缓存命中率

CPU 的访问速度远大于内存访问,这样在 CPU 访问内存时不可避免的要等待内存响应。为了协调 2 者的速度差距出现了 CPU 缓存(多级缓存)。 如果 CPU 缓存命中率越高则性能会更好,我们可以使用以下工具查看 CPU 缓存命中率,工具地址项目地址 perf-tools

  1. # ./cachestat -t
  2. Counting cache functions... Output every 1 seconds.
  3. TIME HITS MISSES DIRTIES RATIO BUFFERS_MB CACHE_MB
  4. 08:28:57 415 0 0 100.0% 1 191
  5. 08:28:58 411 0 0 100.0% 1 191
  6. 08:28:59 362 97 0 78.9% 0 8
  7. 08:29:00 411 0 0 100.0% 0 9
  8. 08:29:01 775 20489 0 3.6% 0 89
  9. 08:29:02 411 0 0 100.0% 0 89
  10. 08:29:03 6069 0 0 100.0% 0 89
  11. 08:29:04 15249 0 0 100.0% 0 89
  12. 08:29:05 411 0 0 100.0% 0 89
  13. 08:29:06 411 0 0 100.0% 0 89
  14. 08:29:07 411 0 3 100.0% 0 89
  15. [...]

总结

通过性能指标查工具(CPU 相关)

性能指标工具说明平均负载uptime

topuptime 简单展示最近一段时间的平均负载

top 展示更多指标CPU 使用率vmstat

mpstat

top

sar

/proc/stat

top、vmstat、mpstat 只可以动态查看当前,而 sar 可以查看历史

/proc/stat 是其他性能工具的数据来源进程 CPU 使用率top

pidstat

ps

htop

atop

top、ps 可以以排序方式展示进程 CPU、pidstat 不可排序展示

htop、atop 则以不同颜色展示各类数据更直观系统上下文切换vmstat展示上下文切换此时、运行状态、不可中断状态进程数量进程上下文切换pidstat展示项很多,包括进程上下文切换信息软中断top

/proc/softirqs

mpstattop 可查看软中断 CPU 使用率

/proc/softirqs 和 mpstat 则可以查看每个 CPU 上的累计信息硬中断vmstat

/proc/interruptsvmstat 查看总中断次数信息

/proc/interrupts 查看各种中断在每个 CPU 核心上的累计信息网络dstat

sar

tcpdumpdstat、sar 较详细的展示出总的网络收发情况

tcpdump 提供动态抓取数据包的能力IOdstat、sar2 者都提供了详细的 IO 整体情况CPU 信息/proc/cpuinfo

lscpu都可以查看 CPU 信息系统分析perf

execsnoopperf 分析各种内核函数调用、热点函数信息

execsnoop 监控短时进程

根据工具查性能指标(CPU 相关)

性能工具CPU 性能指标uptime5、10、15 分钟内的平均负载展示top平均负载、运行队列、CPU 各项使用率、进程状态和 CPU 使用率htoptop 增强版,以不同颜色区分不同类型进程,展示更直观atopCPU、内存、磁盘、网络资源全访问监控,十分齐全vmstat系统整体 CPU 使用率、上下文切换次数、中断次数,还包括处于运行(r)和不可中断状态(b)的进程数量pidstat进程、线程(-t)的每个 CPU 占用信息,中断上下文切换次数/proc/softirqs展示每个 CPU 上的软中断类型及次数/proc/inerrupts展示每个 CPU 上的硬中断类型及次数ps每个进程的状态和 CPU 使用率pstree进程的父子关系展示dstat系统整体 CPU 使用率(以及相关 IO、网络信息)sar系统整体 CPU 使用率,以及使用率历史信息strace跟踪进程的系统调用perfCPU 性能事件分析,例如:函数调用链、CPU 缓存命中率、CPU 调度等execsnoop短时进程分析

CPU 问题排查方向

有了以上性能工具,在实际遇到问题时我们并不可能全部性能工具跑一遍,这样效率也太低了,所以这里可以先运行几个常用的工具 top、vmstat、pidstat 分析系统大概的运行情况然后在具体定位原因。

  1. top 系统CPU => vmstat 上下文切换次数 => pidstat 非自愿上下文切换次数 => 各类进程分析工具(perf strace ps execsnoop pstack)
  2. top 用户CPU => pidstat 用户CPU => 一般是CPU计算型任务
  3. top 僵尸进程 => 各类进程分析工具(perf strace ps execsnoop pstack)
  4. top 平均负载 => vmstat 运行状态进程数 => pidstat 用户CPU => 各类进程分析工具(perf strace ps execsnoop pstack)
  5. top 等待IO CPU => vmstat 不可中断状态进程数 => IO分析工具(dstat、sar -d)
  6. top 硬中断 => vmstat 中断次数 => 查看具体中断类型(/proc/interrupts)
  7. top 软中断 => 查看具体中断类型(/proc/softirqs) => 网络分析工具(sar -n、tcpdump) 或者 SCHED(pidstat 非自愿上下文切换)

CPU 问题优化方向

性能优化往往是多方面的,CPU、内存、网络等都是有关联的,这里暂且给出 CPU 优化的思路,以供参考。

程序优化

  1. 基本优化:程序逻辑的优化比如减少循环次数、减少内存分配,减少递归等等。
  2. 编译器优化:开启编译器优化选项例如gcc -O2对程序代码优化。
  3. 算法优化:降低苏研发复杂度,例如使用nlogn的排序算法,使用logn的查找算法等。
  4. 异步处理:例如把轮询改为通知方式
  5. 多线程代替多进程:某些场景下多线程可以代替多进程,因为上下文切换成本较低
  6. 缓存:包括多级缓存的使用(略)加快数据访问

系统优化

  1. CPU 绑定:绑定到一个或多个 CPU 上,可以提高 CPU 缓存命中率,减少跨 CPU 调度带来的上下文切换问题
  2. CPU 独占:跟 CPU 绑定类似,进一步将 CPU 分组,并通过 CPU 亲和性机制为其分配进程。
  3. 优先级调整:使用 nice 调整进程的优先级,适当降低非核心应用的优先级,增高核心应用的优先级,可以确保核心应用得到优先处理。
  4. 为进程设置资源限制:使用 Linux cgroups 来设置进程的 CPU 使用上限,可以防止由于某个应用自身的问题,而耗尽系统资源。
  5. NUMA 优化:支持 NUMA 的处理器会被划分为多个 Node,每个 Node 有本地的内存空间,这样 CPU 可以直接访问本地空间内存。
  6. 中断负载均衡:无论是软中断还是硬中断,它们的中断处理程序都可能会耗费大量的 CPU。开启 irqbalance 服务或者配置 smp_affinity,就可以把中断处理过程自动负载均衡到多个 CPU 上。
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