Linux性能分析之-CPU篇

  开发车载软件app，除了常用Android操作系统外，还可能是基于Linux系统开发。对于web应用基本也都部署在Linux系统上，所以，进行系统性能分析，很大情况下都是对Linux系统进行性能分析。此篇博客将重点介绍如果收集CPU相关指标以及对这些指标进行分析。

 Linux系统CPU收集分析哪些指标数据

  在对Linux系统进行性能指标收集和分析时，通常需要观察平均负载，cpu使用率，上下文切换次数，中断次数指标。下图从这四个方面进行了整理总结，给出了收集这些指标的常用命令，以及一些核心分析思路观点。具体如下图所示：

常用命令工具使用介绍

  前面的图只是概括性的说明使用哪些命令收集性能指标数据，接下来会重点介绍其中的一些命令使用。

uptime命令：查看cpu负载信息，这个命令非常简单。

mpstat命令：是一个用于报告 CPU 使用情况的 Linux 命令。

• -P：指定要显示的 CPU，-P ALL 显示所有 CPU，-P 0 显示特定 CPU 0 的信息。
• -I：显示中断统计信息。-I SUM 显示中断总数，-I CPU 显示每个 CPU 的中断信息。

如下图所示：mpstat命令除显示cpu使用情况外，还显示了硬中断和软中断数量。

top命令也是常用的查询cpu指标信息的命令，和top命令相比，mpstat可以显示中断数据信息。top命令中还显示了zombie进程数量，sleeping进程数量。另外，还显示了不同进程的各个指标数据，其中S列表示状态：不同状态值含义如下所示，如果某个状态的进程数量很大，就需要关注分析了。

R (Running)：进程正在运行或者在运行队列中等待 CPU 时间。
S (Sleeping)：进程处于休眠状态，等待某个事件（如 I/O 操作）完成。
D (Uninterruptible Sleep)：进程在不可中断的睡眠状态中，通常是等待 I/O 操作。这种状态下，进程无法被信号打断。
T (Stopped)：进程已被停止，通常是由于接收到 SIGSTOP 信号。
Z (Zombie)：僵尸进程，已经完成执行但仍在进程表中保留记录，等待父进程读取其退出状态。
I (Idle)：表示进程处于空闲状态，通常与线程有关。

pidstat命令：是一个强大的工具，用于收集和显示关于系统上各个进程的统计信息。它可以提供 CPU 使用率、内存使用率、I/O 使用情况等多种性能指标。
-u：显示每个进程的 CPU 使用情况。
-r：显示每个进程的内存使用情况。
-d：显示每个进程的 I/O 使用情况。
-p：指定进程 ID（PID）进行监控。-p 1234 监控 PID 为1234的进程，-p ALL 监控所有进程。
-t：显示线程的统计信息。
-w：显示每个进程的上下文任务切换情况。

如下图所示：

  在实际项目，可以先通过top或者mpstat，vmstat等命令查看总体情况后，在使用pidstat命令查看某个具体进程的资源占用情况，进行下一步分析。

vmstat命令：该命令比较简单，通过该命令可以查看cs上下文切换次数，in：中断数量。

perf命令：

//ubuntu中安装perf工具
sudo apt update
sudo apt install linux-tools-common linux-tools-generic linux-tools-$(uname -r)
 
sudo perf record -a -g -- sleep 10 （--后面是要执行的命令）
sudo perf report

-a：全系统模式（system-wide），即收集整个系统上的所有 CPU 的性能数据，而不仅仅是当前运行的进程。
-g：启用调用图（call graph）记录。此选项用于收集函数调用栈信息，以便在分析时可以看到函数调用链。这有助于了解性能瓶颈发生在什么上下文中。
-p：记录特定进程的事件，通过进程ID指定。
-t：记录特定线程的事件，通过线程ID指定。
-e：指定要记录的事件类型。例如，cycles, instructions, cache-references, cache-misses 等。perf list可以列举所有的事件。
-o：指定输出文件，默认为 perf.data

执行perf命令后，通过perf report查看到的信息如下所示：下图中各列数据含义是：
OverHead/Children：表示该符号或函数消耗的 CPU 时间占整个采样期间的百分比。
Command：表示运行该符号或函数的进程的名称。
Shared Object：表示包含该符号或函数的共享对象或二进制文件名称，例如可执行文件或共享库
Symbol：表示采样期间的具体符号或函数名称。

对于各个指标数据的分析思路如下所示：

1. 识别高 Overhead 项
找出 Overhead 值较高的符号或函数，这些是系统的主要性能瓶颈。
例如，native_safe_halt 和 intel_idle 占用了较高的 CPU 时间，可能与系统的空闲状态管理相关。
2. 分析 Command
识别哪个进程（如 swapper、firefox、chrome）消耗了最多的 CPU 资源。系统进程（如 swapper）通常涉及内核级别的操作，而用户进程（如 firefox）涉及应用程序级别的操作。
3. 分析 Shared Object
确定性能瓶颈是来自于内核（如 [kernel.kallsyms]）还是用户空间库（如 libxul.so）。内核符号表明系统级别的问题，而用户空间库表明应用程序的问题。
4. 分析 Symbol
具体到函数级别，了解性能瓶颈所在的代码段。如 js::RunScript 和 v8::internal::Compiler::Compile 表明 JavaScript 引擎在处理脚本或编译过程中存在性能问题。

  对于Linux系统的分析，繁杂的内容在于，命令很多，不同的命令收集的指标，有些有重叠，有些有所不同。当需要查看某个指标信息时，需要大概知道可以通过哪些命令进行查看。下图统计了不同性能指标数据可以使用的命令。（备注：该图来源于极客时间-Linux性能优化专栏）

  以上就是关于Linux系统cpu性能分析内容总体介绍。