2020-05-23 TalkGo 读书会第一期「Linux 性能优化实战」【2020.05.25~2020.07.25】【入群私享】

TalkGo 读书会

TalkGo 读书会是由热爱学习,注重个人成长的一帮小伙伴们自由、自愿成立的虚拟线上组织。每个人都非常希望从「书:books:」上学到知识,帮助自己实现成长和进步。

你是否还在暗自给自己下决心说:今年要读几本书,要学习什么什么而出现多次拖延和自己给自己不断的找借口呢?

如果你相信自己,相信 TalkGo 读书会,那赶紧加入我们吧,一起坚持,一起克服,一起成长。

第一期计划将在下周一正式启动,要报名可私聊我,我的微信号:mai_yang,加我请备注:TalkGo 读书会第一期。

第一期的主题

极客时间专栏:「Linux 性能优化实战 by 倪朋飞」

为什么选择这个专栏,因为这个专栏很实用,我也看过一些章节,觉得这个专栏的内容对服务器端开发特别有帮助,所以我想要更深入系统的认真学习,所以正在寻找志同道合的 TalkGo 读书会会友们。

倪老师对 TalkGo 读书会的寄语

感谢 TalkGo 读书会第一期选择了极客时间专栏 「Linux 性能优化实战」,希望这个专栏不会让你失望。

性能优化是软件系统中最有挑战的工作之一,也是每个工程师都需要掌握的核心技能。性能优化涉及的知识面非常广泛,既需要深厚的操作系统、算法、网络等计算机科学的基础知识,又需要大量的实践经验融会贯通,这些知识和实践经验掌握起来并不容易。

我们专栏希望通过大量的案例,从实际问题出发,带着你由浅入深学习这些基本底层原理,掌握常见的性能指标和工具,学习实际工作中的优化技巧,让你可以准确分析和优化大多数的性能问题。

想要学习好性能分析和优化,建立整体系统性能的全局观是最核心的话题。因而,专栏学习中的重点就是理解最基本的系统知识原理;掌握必要的性能工具;通过实际的场景演练,贯穿不同的组件。

在这些重点的基础上,多实践、多思考、多交流可以显著提高学习效果。专栏每篇文章的留言区是一个宝藏,包含大量读者的总结和交流。如果你有问题,欢迎在专栏留言区给我留言,我会定期查看和回复这些留言。

自我挑战时长

2个月(5.25~7.25)

入群门槛

100元押金

日常任务活动

  • 发现面试题
  • 专栏金句
  • 发现专栏精选留言
  • 日常微信群内的交流总结

该部分的内容存放在石墨文档中

规则说明

第一期读书会分为 4 个阶段,跨度 9 周,基本要求:每周必须产出一篇200字以上的笔记或随想,最后1周为总结周。(笔记或随想必须包括至少一个日常任务)。大家可以将自己的笔记或随想帖链接或直接回复在 2020-05-23 TalkGo 读书会第一期「Linux 性能优化实战」【2020.05.25~2020.07.25】【入群私享】 上。

每周的截止时间:周日晚上23点。(举例:第二周的截止时间6月7日23点)

每个阶段(2+2+2+3 )都达成即退还所有押金。

惩罚

连续2周未达标即扣除 ¼ 押金,作为奖金池。

奖励

达标的人均分,以后还会从 TalkGo 基金会中划拨奖金池。

为什么要缴纳押金

主要是为了设置一点门槛,增加奖惩。

承诺就要做到,不然就会受到惩罚,这样你才会给自己定目标,你也才会有动力去达成,学习起来也会更有动力,不然又要说自己工作忙了。

声明

活动秉承自由、自愿,不喜勿入。

启动会

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微信群内讨论总结(部分)

强烈推荐

  1. Linux Performance Tools, Brendan Gregg - YouTube
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02 | 基础篇:到底应该怎么理解“平均负载”?

基本概念

  1. 平均负载 (uptime工具结果**):单位时间内,可运行或不可中断状态的进程平均数. 与CPU使用率之间的关系,平均负载既包含了正在使用CPU的进程(这部分计算CPU使用率), 还包括等待CPU进程和等待IO的进程.因此大量等待CPU调度进程和大量等待IO进程会导致 CPU使用率不高而平均负载特别高.

问题

  1. 进程状态都有哪些?其中哪部分属于平均负载的计算范畴.

实战案例

预先安装 stress 和 sysstat 包,如 apt install stress sysstat。

实时查看负载均衡

➜  ~ watch -d uptime
 16:33:07 up 57 min,  1 user,  load average: 0.89, 0.64, 0.69

实时查看CPU性能

mpstat -P ALL 5

实时查看进程性能

pidstat -u 5 1

场景一:CPU密集型进程

stress --cpu 1 --timeout 600

场景二:I/O密集型进程

stress -i 1 --timeout 600

场景三:大量进程的场景

stress -c 8 --timeout 600

工具使用

stress :系统压测工具,模拟不同系统场景

mpstat :多核CPU性能分析工具,查看实时的或平均的CPU性能指标.(面向CPU)

pidstat :实时查看进程的CPU,内存,I/O及上下文切换等性能指标.(面向进程)

03 | 基础篇:经常说的 CPU 上下文切换是什么意思?(上)

关键概念

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。比如我们想同时看多本书,从看一本书换到看另一本书(不鼓励这种来回切换地看书),在切换的时候我们就需要记住这本书看到哪里了(程序计数器),之前书里面的情节内容是什么(寄存器),然后翻开下一本书,跳到对应的页面(加载内容至程序计数器),回想起上次看到的书的内容(拷贝数据至寄存器)。

场景一:进程上下文切换

  1. 用户态→系统调用→内核态,因为用户和内核数据是相互隔离的,不同状态的切换就相当于读两本不一样的书,需要进行上下文切换。并且进入内核和跳出内核都需要切换,因此每次系统调用都会产生两次上下文切换。(这种切换又称 特权模式切换
  2. 进程间的上下文切换除了像系统调用一样需要保存寄存器/程序计数器之外,还需要把该进程虚拟内存、栈的缓存刷新到实际内存中去,所以这种切换比系统调用更慢。
  3. 什么时候进程不再受到CPU的宠幸
  4. 时间片用完了
  5. 程序执行时需要的内存不够了
  6. 通过sleep函数主动挂起
  7. 高优先级进程抢占

场景二:线程上下文切换

线程是调度的基本单位,而进程则是资源拥有的基本单位。

进程的上下文切换实际上是对应线程的上下文切换。

另外总结一点,共享的数据不必切换,私有的数据则需要上下文切换。

同一进程下的线程由于虚拟内存和全局变量资源共享,这部分其实不用切换,其他的比如线程自己的私有数据或者寄存器程序计数器这些都需要切换。

场景三:中断上下文切换

对同一个 CPU 来说,中断处理比进程拥有更高的优先级。

问题

  1. 对于场景三的情况和体会不是很理解,也不是很清晰,这里留一个疑问。
  2. 关于时间片内能否被打断问题,以及进程调度算法问题,这里同样留一个疑问。

2020.5.25 理解平均负载

内容

1.平均负载和CPU使用率的定义。

2.查看负载的几个命令。

平均负载和CPU使用率

1.负载的定义,单位时间内正在执行的任务和等待执行任务的数量。

2.CPU使用率的定义,单位时间内,CPU使用时间的占比。

3.如何统计负载。根据定义,每次等待执行任务和正在执行任务的总数n变化时,记录一个时间戳t2,获取上次n变化的时间t1和数量n1,t1到t2这段时间的负载为n1。

思考:是否有好的算法精准统计近期一段时间内的负载。

4.如何统计CPU的使用率。根据定义,每次CPU执行任务前记录一个时间t1,执行任务后,记录时间t2,t2-t1为CPU使用的时间。

思考:是否有好的算法精准统计近段时间内的CPU使用率。

5.任务状态。线程状态这一块不够了解,暂且分为需要CPU和阻塞(不需要CPU)。其中需要CPU的场景有执行指令和等待IO响应。

TODO:深入了解线程状态。

负载分析的命令

1.uptime查看机器状态和近期平均负载。

2.stress模拟CPU负载,可模拟CPU密集型,也可以模拟IO密集型。

3.mpstat(MultiProcessor Statistics)查看CPU使用信息。

4.pidstat,查看进程的CPU使用情况。

5.动手实践。

有趣的思考和讨论

1.高平均负载下,进程的表现是任务的延时高,当对外提供的服务出现延时变高的情况时,关注机器的负载是否过高。

2020.5.26-27CPU上下文切换

内容

  1. 线程和进程的上下文以及何时触发调度。
  2. CPU上下文切换实验。

线程和进程的上下文以及调度

  1. 线程的上下文,运行堆栈和寄存器。
  2. 进程的上下文,进程不是调度实体,但是为调度实体线程提供了运行所需的堆栈内存。其中堆栈内存都保存在虚拟内存中,虚拟内存通过MMU(在内核的内存中?)映射到物理内存,TLB又对MMU进行缓存,因此进程切换会导致TLB缓存内容替换。
  3. 线程调用系统调用时,触发2次线程调度,其中只需要保存线程运行的上下文,并且在系统调用结束后恢复。
  4. 线程运行结束(1.阻塞。2.运行时间片到期。等原因),结束后会调度运行另一个线程。此时有2种情况,1是这个线程和上一个线程于同一个进程,2是这2个线程属于不同进程。这2种情况的共同点是都需要做线程上下文切换。不同点是TLB中缓存的MMU内存对情况2无效。
  5. 中断。中断的本质是信号?信号处理会导致正在运行的进程被发送信号的进程抢占,从而发生4所描述的不同进程的线程切换?(以上纯属猜测,需要验证)
  6. 思考:Go协程相比于线程优势在哪里?1.内存大小优势。协程的初始栈远比物理线程小。2.创建和销毁的成本。线程的创建和销毁都需要内核的系统调用,协程只需要用户态代码。3.调度成本,阻塞等操作触发调度时,切换协程只需要修改3个寄存器的值,而线程需要陷入内核态切换运行堆栈和寄存器等上下文。

将梦想拆解,每天执行一点点,看到梦想一点点靠近,心里美滋滋
02.基础篇:到底应该怎么理解“平均负载”?阅读笔记
一、实验准备(工具和基础知识)
1.安装
centos 7.2 (虚拟机环境)
sysstat -> 需升级到11.5以上的高版本
htop

2.命令
mpstat -> 多核cpu性能分析工具 mpstat -P ALL 5
pidstat -> 进程性能分析工具 pidstat -u 5 1
uptime -> 当前负载情况 watch -d uptime
物理核心 (physical cpu) cat /proc/cpuinfo | grep “physical id” | sort | uniq | wc -l

查看每个物理cpu中的核心数
cat /proc/cpuinfo | grep “cpu cores” | uniq

查看总的逻辑核心数
cat /proc/cpuinfo | grep “processor” | wc -l

二、遇到的问题(解决办法)
1.实验过程中发现,当把stress测试工具关闭时,load average平均负载值是慢慢下降的,而不是陡降。
所以当从CPU密集型实验 切换到 I/O密集型实验时,中间需要间隔一会,等待平均负载值降低到正常水平。

2.在模拟io密集时,采用文章中命令无法模拟出io密集型的场景,改用stress-ng成功模拟

三、收获
1.通过cpu密集型、IO密集型、大量进程调度型三个场景来理解平均负载,加强了动手实践能力
2.更正了自己对于平均负载的理解
3.学东西要多思考为什么,才能学的更深入

第 1 阶段笔记 (进行中)

02 | 基础篇:到底应该怎么理解“平均负载”

学习内容

1. 什么是平均负载

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。即R进程 + D进程,也叫做平均活跃进程数。

2. 平均负载多少比较合理

文章中,老师推荐的是70%,但是没有实际经验,根据老师的经验是超过70%的时候,就算负载过高了,会导致响应变慢,应该排查。

最好的方式不是根据上述的经验值,应该把平均负载监控起来,然后根据负载的变化趋势(比如根据历史情况,double会导致响应变慢)进行报警。

3. 平均负载和CPU使用用率的关系

对于CPU密集型任务,几乎相等


$ stress --cpu 1 --timeout 600

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

# -P ALL 表示监控所有CPU,后面数字5表示间隔5秒后输出一组数据
$ mpstat -P ALL 5
Linux 4.15.0 (ubuntu) 09/22/18 _x86_64_ (2 CPU)
13:30:06     CPU    %usr   %nice    %sys %iowait    %irq   %soft  %steal  %guest  %gnice   %idle
13:30:11     all   50.05    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00   49.95
13:30:11       0    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00  100.00
13:30:11       1  100.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00

# 间隔5秒后输出一组数据
$ pidstat -u 5 1
13:37:07      UID       PID    %usr %system  %guest   %wait    %CPU   CPU  Command
13:37:12        0      2962  100.00    0.00    0.00    0.00  100.00     1  stress

io密集型任务,几乎不等


$ stress -i 1 --timeout 600

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

# 显示所有CPU的指标,并在间隔5秒输出一组数据
$ mpstat -P ALL 5 1
Linux 4.15.0 (ubuntu)     09/22/18     _x86_64_    (2 CPU)
13:41:28     CPU    %usr   %nice    %sys %iowait    %irq   %soft  %steal  %guest  %gnice   %idle
13:41:33     all    0.21    0.00   12.07   32.67    0.00    0.21    0.00    0.00    0.00   54.84
13:41:33       0    0.43    0.00   23.87   67.53    0.00    0.43    0.00    0.00    0.00    7.74
13:41:33       1    0.00    0.00    0.81    0.20    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00   98.99

# 间隔5秒后输出一组数据,-u表示CPU指标
$ pidstat -u 5 1
Linux 4.15.0 (ubuntu)     09/22/18     _x86_64_    (2 CPU)
13:42:08      UID       PID    %usr %system  %guest   %wait    %CPU   CPU  Command
13:42:13        0       104    0.00    3.39    0.00    0.00    3.39     1  kworker/1:1H
13:42:13        0       109    0.00    0.40    0.00    0.00    0.40     0  kworker/0:1H
13:42:13        0      2997    2.00   35.53    0.00    3.99   37.52     1  stress
13:42:13        0      3057    0.00    0.40    0.00    0.00    0.40     0  pidstat

待调度的进程太多,会导致CPU使用率增加


$ stress -c 8 --timeout 600

$ uptime
...,  load average: 7.97, 5.93, 3.02

# 间隔5秒后输出一组数据
$ pidstat -u 5 1
14:23:25      UID       PID    %usr %system  %guest   %wait    %CPU   CPU  Command
14:23:30        0      3190   25.00    0.00    0.00   74.80   25.00     0  stress
14:23:30        0      3191   25.00    0.00    0.00   75.20   25.00     0  stress
14:23:30        0      3192   25.00    0.00    0.00   74.80   25.00     1  stress
14:23:30        0      3193   25.00    0.00    0.00   75.00   25.00     1  stress
14:23:30        0      3194   24.80    0.00    0.00   74.60   24.80     0  stress
14:23:30        0      3195   24.80    0.00    0.00   75.00   24.80     0  stress
14:23:30        0      3196   24.80    0.00    0.00   74.60   24.80     1  stress
14:23:30        0      3197   24.80    0.00    0.00   74.80   24.80     1  stress
14:23:30        0      3200    0.00    0.20    0.00    0.20    0.20     0  pidstat

4. 一些工具或者命令

  • stresss是一个Linux系统压力测试工具,可以模拟平均负载升高

  • sysstat包含了常用的Linux性能工具,用来监控和分析系统性能。

    • mpstat:多核CPU性能分析工具,用来实时查看每个CPU的性能指标,以及CPU的平均指标
    • pidstat:进程性能分析工具,用来实时查看进程的CPU、内存、I/O以及上下文切换等性能指标

查看CPU数量


# 关于grep和wc的用法请查询它们的手册或者网络搜索
$ grep 'model name' /proc/cpuinfo | wc -l
2

pidstat不显示%wait因为sysstat版本太低,要更新为11.5.5以上。centos更新sysstat

wget https://rpmfind.net/linux/fedora/linux/releases/30/Everything/x86_64/os/Packages/s/sysstat-11.7.3-3.fc30.x86_64.rpm
rpm -Uvh sysstat-11.7.3-3.fc30.x86_64.rpm

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)

yum install -y stress-ng

延伸内容

1. 为什么要有D进程

内核的中有一些处理流程(一般是和硬件打交道,比如说i/o)不能被打断,也就是说不能相应异步信号。D(TASK_UNINTERRUPTIBLE)的作用就是为了保护这一类进程不被终端。

2. 进程的几种状态

  • R(TASK_RUNNING):等待运行或者正在运行
  • S(TASK_INTERRUPTIBLE):可中断的睡眠状态
  • D(TASK_UNINTERRUPTIBLE):不可中断的睡眠状态
  • Z(TASK_DEAD -> TASK_ZOMBIE): 僵尸进程
    • 进程退出的时候处于TASK_DEAD状态,内核会告诉它的父进程来回收资源(SIGCHLD信号),如果父进程因为某些原因不能回收就变味僵尸进程
  • X(TASK_DEAD - EXIT_DEAD): 正常退出
  • T(TASK_STOPPED/TASK_TRACED):进程处于被挂起的状态
    • 向程序发送SIGSTOP进入TASK_STOPPED,再发送SIGCONT恢复运行(TASK_RUNNING)状态
    • TASK_TRACED不能被SIGCONT信号唤起,得等到ptrace系统调用执行PTRACE_CONT、PTRACE_DETACH等操作或者调试进程推出才能复运行(TASK_RUNNING)状态

总结了个进程转换图:

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基础篇:到底应该怎么理解“平均负载”

笔记
uptime 15:39:26 up 28 days, 20:51, 1 user, load average: 0.00, 0.02, 0.05
依次则是过去 1 分钟、5 分钟、15 分钟的平均负载
grep ‘model name’ /proc/cpuinfo | wc -l 或top 读取cpu 个数
CPU 负载状态
如果 1 分钟、5 分钟、15 分钟的三个值基本相同,或者相差不大,那就说明系统负载很平稳。但如果 1 分钟的值远小于 15 分钟的值,就说明系统最近 1 分钟的负载在减少,而过去 15 分钟内却有很大的负载。反过来,如果 1 分钟的值远大于 15 分钟的值,就说明最近 1 分钟的负载在增加,这种增加有可能只是临时性的,也有可能还会持续增加下去,所以就需要持续观察。一旦 1 分钟的平均负载接近或超过了 CPU 的个数,就意味着系统正在发生过载的问题,这时就得分析调查是哪里导致的问题,并要想办法优化了。
CPU 系统上看到平均负载为 1.73,0.60,7.98,那么说明在过去 1 分钟内,系统有 73% 的超载,而在 15 分钟内,有 698% 的超载,从整体趋势来看,系统的负载在降低。
当平均负载高于 CPU 数量 70% 的时候,你就应该分析排查负载高的问题了。一旦负载过高,就可能导致进程响应变慢,进而影响服务的正常功能。
CPU高负载场景
1 CPU 密集型进程
2 I/O 密集型进程
3 大量进程的场景
CPU调试工具
stress 是一个 Linux 系统压力测试工具,这里我们用作异常进程模拟平均负载升高的场景。而 sysstat 包含了常用的 Linux 性能工具,用来监控和分析系统的性能。我们的案例会用到这个包的两个命令 mpstat 和 pidstat。mpstat 是一个常用的多核 CPU 性能分析工具,用来实时查看每个 CPU 的性能指标,以及所有 CPU 的平均指标。pidstat 是一个常用的进程性能分析工具,用来实时查看进程的 CPU、内存、I/O 以及上下文切换等性能指标

02 | 基础篇:到底应该怎么理解“平均负载”

笔记内容

命令:

1. uptime 
	02:34:03 up 2 days, 20:14, 1 user, load average: 0.63, 0.83, 0.88
	系统当前时间  运行时间			正在登陆用户数		平均负载 1分钟/5分钟/15分钟
2. 获取系统的cpu个数
	grep 'model name' /proc/cpuinfo | wc -l
3. stress
	linux系统压力测试工具			
4. mpstat
	多核 CPU 性能分析工具,用来实时查看每个 CPU 的性能指标,以及所有 CPU 的平均指标。
5. pidstat
	进程性能分析工具,用来实时查看进程的 CPU、内存、I/O 以及上下文切换等性能指标
	例子:
		pidstat -u 5 1  输出cpu数据 每隔5秒输出一次 总共输出一次
6. htop
7. atop
8. lsof
9. top

概念:

1. 平均负载: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即平均活跃进程数
2. linux进程状态:
	可运行状态:正在使用CPU或者正在等待CPU的进程,通过进程查看处于R状态
	不可中断状态:正处于内核态关键流程中的进程,并且这些流程是不可打断的,常见的就是等待硬件设备的I/O响应,处于D状态,此状态实际上是系统对进程和硬件设备的一种保护机制
3. 平均负载与CPU使用率的关系:
	平均负载:不仅包含了正在使用CPU的进程,还包括等待CPU和等待I/O的进程
	CPU使用率:是单位时间内CPU繁忙情况的统计,跟平均负载不一定完全对应
	例子:
		CPU密集型线程:使用大量CPU导致平均负载升高,此时两者是一致的
		I/O密集型:等待I/O导致平均负载升高,但CPU使用率不一定很高
		大量等待CPU的进程调度也会导致平均负载升高,此时的CPU使用率也会比较高

经验:

当平均负载高于CPU数量的70%的时候,就应该排查分析负载高的原因了,当然更好的方式,还是通过监控,然后与历史数据进行对比分析。

案例分析:

如何查找平均负载升高的根源
1.通过mpstat命令可以看到相应的CPU 中%usr会有升高
2.通过pidstat 可以查到看CPU升高的相应进程

补充:

1.总的逻辑 cpu 数 = 物理 cpu 数 * 每颗物理 cpu 的核心数 * 每个核心的超线程数
2.进程状态:
	1.运行 R(正在运行或在运行队列中等待)
	2.中断 S(休眠中,受阻,在等待某个条件的形成或接收到信号)
	3.不可中断 D(收到信号不可唤醒和不可运行,进程必须等待直到有中断发生)
	4.僵死 Z(进程已终止,但进程描述符存在,直到父进程调用wait4()系统调用后释放)
	5.停止 T(进程收到sigstop,sigstp,sigtin,sigtou信号后停止运行)

面试题目

1.什么是平均负载
2.如何查找负载升高的原因
3.平均负载与CPU使用率的关系

金句

遇到问题,特别是基础问题,多问自己几个“为什么”,以求能够彻底理解现象背后的本质原理,用起来更灵活,也更有底气。

02 | 基础篇:到底应该怎么理解“平均负载”?

文章中涉及到的命令:
- uptime、w、top、htop:负载相关命令
- grep ‘model name’ /proc/cpuinfo | wc -l :查看逻辑 cpu 数量
- lscpu:查看 cpu 信息
- stress/stress-ng: Linux 系统压力测试工具
- mpstat:是一个常用的多核 CPU 性能分析工具
- pidstat:是一个常用的进程性能分析工具,用来实时查看进程的 CPU、内存、I/O 以及上下文切换等性能指标
- lsof

什么是平均负载?

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,也就是平均活跃进程数。

可运行状态的进程,是指正在使用 CPU 或者等待 CPU 的进程,使用 ps 命令看到的处于 R 状态的进程。

不可中断状态的进程,是正处于内核态关键流程中的进程,并且这些流程是不可打断的,比如最常见的是等待硬件设备的 I/O 响应。ps 命令中看到的 D 状态的进程。

查看平均负载

可以使用 uptime、w、top 命令

$ uptime
 13:42:55 up  8:50,  0 users,  load average: 0.00, 0.00, 0.00

uptime 命令各字段的含义:
- 当前时间
- 系统运行时间
- 登录的用户数
- 1 分钟的平均负载
- 5 分钟的平均负载
- 15 分钟的平均负载

uptime 中平均负载有三个数值,这三个不同时间内的平均负载值可以反映系统平均负载的一个趋势,依据这个趋势做相应的操作。

ps 命令中进程的状态:
- D,不可中断的睡眠状态(通常是 IO)
- R,运行中或者可运行状态
- S,可中断的睡眠状态(等待事件去完成)
- T,被任务控制信号挂起的的状态
- t,追踪过程中被调试器挂起的状态
- W,已废弃
- X,退出状态(永远不会被看到)
- Z,停止了但是没有被父进程回收的僵尸进程

image-20200526212425130

平均负载为多少合适?

平均负载最理想的情况是等于 CPU 个数。

逻辑 CPU 核心数 = 物理 CPU 数 * 每颗 CPU 核心数 * 每个核心的超线程数

  1. 查看逻辑 CPU 核心数
$ grep 'model name' /proc/cpuinfo | wc -l
4

## 或者
$ lscpu
...

对于实际生产环境中,当平均负载高于 CPU 数量 70% 的时候,应该分析排查负载高的问题了。

(比如,机器的逻辑 CPU 数量为 4,当平均负载大于 2.8 的时候,就应该着手开始排查了。)

不过,更应该做的是,监控平均负载,根据历史数据,判断负载的变化趋势,当负载有明显的升高时,再去做分析和调查。

平均负载和 CPU 使用率的关系

CPU 使用率:单位时间内 CPU 繁忙情况的统计。与平均负载不一定完全对应。

  • CPU 密集型进程,使用大量 CPU 会导致平均负载升高,此时这两者是一致的;
  • I/O 密集型进程,等待 I/O 也会导致平均负载升高,但 CPU 使用率不一定很高;
  • 大量等待 CPU 的进程调度也会导致平均负载升高,此时的 CPU 使用率也会比较高。

平均负载案例分析

前期准备:

$ apt install stress stree-ng sysstat

场景一:CPU 密集型

# 在三个窗口中执行以下命令

$ uptime
# 模拟一个 CPU 使用率 100% 的场景
$ stress --cpu 1 --timeout 600
# 监控 uptime
$ watch -d uptime
# 监控所有的 CPU 的使用率情况
$ mpstat -P ALL 5
# 查询进程 CPU、wait 占用情况
$ pidstat -u 5 1

场景二:I/O 密集型进程

# 在三个窗口中执行以下命令

$ uptime
# 模拟 I/O 压力
$ stress -i 1 --timeout 600   # 此命令可能模拟不出来
$ stress-ng -i 1 --hdd 1 --timeout 600
# 监控 uptime
$ watch -d uptime
# 监控所有 CPU 的使用率情况
$ mpstat -P ALL 5
# 查询进程 CPU、wait 占用情况
$ pidstat -u 5 1

场景三:大量进程的场景

# 在三个窗口中执行以下命令

$ uptime
# 当系统中运行进程超出 CPU 运行能力时,就会出现等待 CPU 的进程。
# 模拟 8 个进程
$ stress -c 8 --timeout 600
# 监控 uptime
$ watch -d uptime
# 监控所有 CPU 的使用率情况
$ mpstat -P ALL 5
# 查询进程 CPU、wait 占用情况
$ pidstat -u 5 1

发现专栏精选留言

@shellmode:

在 sched/loadavg.c 中计算平均值的算法为EMA,这种算法的目的主要是“距离目标预测窗口越近,则数据的价值越高,对未来影响越大”

如果说“更快的计算”应该只有里面的 fixed_power_int 函数用 O(log n) 的时间来算 x^n

所以内核中用 EMA 来算 loadavg 本质上并不是增加计算性能,而是让 loadavg 的趋势化更明显

补充

解决 docker 中 ubuntu 系统 man 命令 “No manual entry for X” 的方法:

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平均负载

在遇到性能问题时,第一时间通过执行 top 或者 uptime 查看系统平均负载,例如:

root@913ecec6c8c3:/workdir# uptime
23:43:40 up  1:13,  0 users,  load average: 1.24, 0.35, 0.89

这几列的含义分别是:

23:43:40                        // 当前时间
up  1:13                        // 系统运行时间
0 users                         // 正在登录的用户数,这里不知道为什么是0
load average: 1.24, 0.35, 0.89  // 系统在过去1分钟,5分钟,15分钟内的平均负载

平均负载 是指在单位时间内,系统处于可运行状态不可中断状态的平均进程数,也就是 平均活跃进程数。可运行状态的进程是指正在使用 CPU 或者正在等待 CPU 的进程数,也就是我们常用 ps 命令看到的处于 R 状态的进程。不可中断状态的进程则是正处于内核态关键流程中的进程,并且这些流程是不可打断的,比如最常见的是等待硬件设备的 I/O 响应,也就是我们在 ps 命令中看到的 D 状态(Uninterruptible Sleep,也称为 Disk Sleep)的进程。

简单点,可以理解为就是单位时间内平均活跃的进程数,举个例子,如果平均负载是2,那么:

  • 当 CPU 数量是 1 的时候,表示过载 100%;
  • 当 CPU 数量是 2 的时候,表示 CPU 刚好被完全利用;
  • 当 CPU 数量是 4 的时候,表示每个 CPU 有 50% 的空闲;

所以说,平均负载是否合理,还要看 CPU 数量,举个简单的例子,如果在单核系统上看到的平均负载分别为:1.73,0.60,7.98,那么说明在过去 1 分钟内系统有 73% 的超载,在过去 15 分钟内,系统有 698% 的超载,总的来说,系统负载呈现下降趋势。

需要注意的是,平均负载与 CPU 是使用率的关系,从定义上来说,平均负载指的是单位时间内处于可运行状态和不可中断状态的进程数,所以不仅包括了正在使用 CPU 的进程,也包括了正在等待 CPU 和 I/O 进程。而 CPU 使用率指的是单位时间内 CPU 繁忙情况的一种统计,跟负载并不完全对应。比如:

  • CPU 密集型进程,使用大量 CPU 也会导致平均负载升高,此时两者是一一致的;
  • I/O 密集型进程,等待 I/O 也会导致平均负载升高,但 CPU 使用率不一定高;
  • 大量等待 CPU 的进程调度也会导致平均负载升高,此时的 CPU 使用率也会比较高;

接下里使用一些工具通过模拟不同场景导致平均负载升高。

CPU 密集型进程

使用 stress 或者 stress-ng 命令模拟一个 CPU 使用率百分百的场景:

root@913ecec6c8c3:/# stress --cpu 1 --timeout 600
stress: info: [124] dispatching hogs: 1 cpu, 0 io, 0 vm, 0 hdd

然后我们观测平均负载的变化:

root@913ecec6c8c3:/# watch -d uptime
...  load average: 1.00, 0.49, 0.20

这里我们会观测到一分钟内的平均负载会慢慢升到 1.00,我们再通过 mpstat 工具查看哪个 CPU 核心遭到了暴击:

root@913ecec6c8c3:/# mpstat -P ALL 5 1
Linux 4.19.76-linuxkit (913ecec6c8c3) 	05/26/20 	_x86_64_	(2 CPU)
...
21:37:35     CPU    %usr   %nice    %sys %iowait    %irq   %soft  %steal  %guest  %gnice   %idle
21:37:40     all   48.69    0.00    0.73    0.00    0.00    0.21    0.00    0.00    0.00   50.37
21:37:40       0    0.61    0.00    1.02    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00   98.37
21:37:40       1   99.14    0.00    0.43    0.00    0.00    0.43    0.00    0.00    0.00    0.00

从上面的结果可以看到,一个 CPU 的使用率已经接近 100% 了,我们再通过 pidstat 命令来看看哪个进程导致的:

root@913ecec6c8c3:/# pidstat -u 5 1
Linux 4.19.76-linuxkit (913ecec6c8c3) 	05/26/20 	_x86_64_	(2 CPU)

21:39:58      UID       PID    %usr %system  %guest   %wait    %CPU   CPU  Command
21:40:03        0       125  100.00    0.20    0.00    0.00  100.20     1  stress

一目了然,可以看出是我们的模拟工具 stress 进程导致的。

I/O 密集型进程

我们这次再使用 stress-ng 模拟 I/O 压力:

root@913ecec6c8c3:/# stress-ng -i 1 --hdd 1 --timeout 600
stress-ng: info:  [1448] dispatching hogs: 1 io, 1 hdd

然后我们观察平均负载的变化:

root@913ecec6c8c3:/# watch -d uptime
21:56:55 up 57 min,  0 users,  load average: 3.16, 2.02, 1.12

发现一分钟内的平均负载还是会到很高,我们还是通过 mpstat 命令先查看 CPU 使用率的情况:

root@913ecec6c8c3:/# mpstat -P ALL 5
Linux 4.19.76-linuxkit (913ecec6c8c3) 	05/26/20 	_x86_64_	(2 CPU)

21:57:15     CPU    %usr   %nice    %sys %iowait    %irq   %soft  %steal  %guest  %gnice   %idle
21:57:20     all    1.36    0.00   54.51   25.59    0.00   16.69    0.00    0.00    0.00    1.85
21:57:20       0    0.73    0.00   36.67   33.99    0.00   26.16    0.00    0.00    0.00    2.44
21:57:20       1    2.00    0.00   72.75   17.00    0.00    7.00    0.00    0.00    0.00    1.25

跟 CPU 密集型程序区别很大,用户进程占用的CPU比较少,大多都被系统消耗,而且 iowait 比较高,很显然这是有等待 I/O 导致平均负载升高,我们再来查看哪个进程导致的:

root@913ecec6c8c3:/# pidstat -u 5 1
Linux 4.19.76-linuxkit (913ecec6c8c3) 	05/26/20 	_x86_64_	(2 CPU)

21:56:04      UID       PID    %usr %system  %guest   %wait    %CPU   CPU  Command
21:56:09        0       821    0.20    0.00    0.00    0.20    0.20     1  watch
21:56:09        0      1449    0.40    9.38    0.00    5.19    9.78     1  stress-ng-io
21:56:09        0      1450    1.40   83.03    0.00    5.39   84.43     1  stress-ng-hdd

果然还是我们的压力测试进程导致。

大量进程的场景

根据前面平均负载的定义,平均负载也包括正在等待 CPU 的进程,当系统中运行进程超出 CPU 能力时,就会出现等待 CPU 的进程。这次我们使用 stress 模拟 8 个进程的场景:

root@913ecec6c8c3:/# stress -c 8 --timeout 600
stress: info: [1963] dispatching hogs: 8 cpu, 0 io, 0 vm, 0 hdd

由于我的系统中只有 2 个 CPU,等待 CPU 的进程数明显超过了 CPU 的运行能力,所以系统的 CPU 处于严重的过载状态,平均负载会持续上升:

root@913ecec6c8c3:/# watch -d uptime
22:06:37 up  1:06,  0 users,  load average: 7.43, 3.74, 2.04

我们再去查看两个可怜的 CPU 使用率:

root@913ecec6c8c3:/# mpstat -P ALL 5 1
Linux 4.19.76-linuxkit (913ecec6c8c3) 	05/26/20 	_x86_64_	(2 CPU)

22:06:11     CPU    %usr   %nice    %sys %iowait    %irq   %soft  %steal  %guest  %gnice   %idle
22:06:16     all   99.58    0.00    0.42    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00
22:06:16       0   99.58    0.00    0.42    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00
22:06:16       1   99.58    0.00    0.42    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00

已经被榨干了,毛都不剩,进一步查看罪魁祸首:

root@913ecec6c8c3:/# pidstat -u 5 1
Linux 4.19.76-linuxkit (913ecec6c8c3) 	05/26/20 	_x86_64_	(2 CPU)

22:08:14      UID       PID    %usr %system  %guest   %wait    %CPU   CPU  Command
22:08:19        0      1964   24.80    0.00    0.00   75.00   24.80     1  stress
22:08:19        0      1965   24.80    0.00    0.00   75.40   24.80     0  stress
22:08:19        0      1966   24.80    0.00    0.00   75.40   24.80     0  stress
22:08:19        0      1967   24.80    0.00    0.00   75.20   24.80     1  stress
22:08:19        0      1968   25.00    0.00    0.00   75.40   25.00     1  stress
22:08:19        0      1969   24.80    0.20    0.00   75.20   25.00     0  stress
22:08:19        0      1970   24.80    0.00    0.00   75.40   24.80     0  stress
22:08:19        0      1971   25.00    0.00    0.00   75.00   25.00     1  stress

两个 CPU 被我们 8 个测试进程瓜分,各占 25%。所以当一旦出现平均负载高的时候,我们要查看各个 CPU 的使用率,避免出现一人干活多人围观的情况,也要分析出是由于等待 CPU 还是等待 I/O 造成的。

cpu上下文切换:
这里尝试用自己的思路概述一下这章框架

  • 多进程的情况下负载升高->原因是CPU上下文切换
    引出概念:
  • 上下文:cpu寄存器和程序技术器
  • cpu上下文切换:保存当前任务的上下文,加载下一个任务的上下文
    提出问题:系统中的任务类型有哪些?
  1. 进程
  2. 线程
  3. 中断
    所以主要存在以上三种上下文切换
  • 进程上下问切换:进程上下文切换主要发生在内核态,相比系统调用,不仅需要保系统空间资源,也需要保存用户空间资源
  • 线程上下文切换:
    (a)如果两个线程分别属于不同的进程,此时上下文切换就和进程上下文切换没什么区别
    (b)如果两个线程在同一个进程中,不需要切换虚拟内存等共享数据,只需要切换私有变量等不共享的数据。
  • 中断上下文切换:快速响应硬件的事件,中断处理会打断进程的正常调度和执行。同一CPU内,硬件中断优先级高于进程。切换过程类似于系统调用的时候,不涉及到用户运行态资源。但大量的中断上下文切换同样可能引发性能问题。

面试题:

  1. 进程和线程的区别
  2. 哪些场景会引起大量的进程切换
  3. 进程切换的开销和线程切换开销的比较,进程切换的开销和系统调用的开销比较,这两种上下文切换有什么区别?

01.基础篇| 02.平均负载

什么是平均负载?

  • 平均负载指得是单位时间内,系统处于可运行状态不可中断状态的平均进程数,也就是平均活跃进程数,它和CPU使用率没有直接关系

  • 可运行的状态进程: 指得是正在使用的CPU或正在等待的CPU进程

  • 不可中断状态的进程: 指得是正处于内核态关键流程中的进程

  • 那么,平均负载其实就是平均活跃进程数——单位时间内活跃的进程数

假设当平均负载为2时:系统有2个CPU,意味着所有CPU都刚好被占用;当系统有4个CPU,意味着CPU 50%为空闲

查看系统负载情况

1.uptime

当平均负载高于CPU个数70%(不固定),就应该排除负载高问题


$ uptime

14:22 up 1 day, 4:17, 2 users, load averages: 1.92 1.74 1.61

  1. 14:22 //当前时间

  2. up 1 day, 4:17 //系统运行时间

  3. 2 users //正在登录用户

  4. load averages: 1.92 1.74 1.61//过去1min,5min,15min的平均负载

2.平均负载与CPU使用率

  • 平均负载是指单位时间内,处于可运行状态和不可 中断状态的进程数。所以,它不仅包括了正在使用 CPU 的进程,还包括等待CPU等待I/O的进程

  • CPU使用率,是单位时间内 CPU 繁忙情况的统计,跟平均负载并不一定完全对应。

3.测试工具

  1. stress 是一个 Linux 系统压力测试工具,这里我们用作异常进程模拟平均负载升高的场 景。

  2. sysstat 包含了常用的 Linux 性能工具,用来监控和分析系统的性能。我们的案例会用 到这个包的两个命令 mpstat 和 pidstat。

  • mpstat 是一个常用的多核 CPU 性能分析工具,用来实时查看每个 CPU 的性能指标, 以及所有 CPU 的平均指标。

  • pidstat 是一个常用的进程性能分析工具,用来实时查看进程的 CPU、内存、I/O 以及 上下文切换等性能指标。

4.场景分析

场景1:CPU密集型进程


#用stress模拟一个CPU使用率100%场景

$ strss --cpu 1 --timeout 600

#uptime查看平均负载情况

$ watch -d uptime

#用mpstat查看CPU使用率变化,间隔5秒后输出一组数据

$ mpstat -P ALL 5 1

场景2:I/O密集型进程


#用stress模拟,I/O压力

$ strss -i 1 --timeout 600

#uptime查看平均负载情况

$ watch -d uptime

#用mpstat查看CPU使用率变化,间隔5秒后输出一组数据

$ mpstat -P ALL 5 1

场景3:大量进程的场景


#用stress模拟8个进程(本机是4个cpu)

$ strss -c 8 --timeout 600

#uptime查看平均负载情况

$ watch -d uptime

#用mpstat查看CPU使用率变化,间隔5秒后输出一组数据

$ mpstat -P ALL 5 1

01.基础篇|03.经常说的 CPU 上下文切换是什么意思?(上)

01.基础篇|04.经常说的 CPU 上下文切换是什么意思?(下)

0506 cpu使用率高的问题分析

cpu使用率

linux作为一个多任务操作系统,将每个cpu的时间划分成时间片,在通过调度器轮流分给各个人物运行,造成多任务同时运行的假象。

cpu使用率相关指标

us,用户态cpu时间,ni地优先级用户态时间,sys,内核态cpu时间。等等
需要注意的是,性能工具给出的都是一段时间内平均cpu使用率,要注意时间间隔。

怎样查看cpu使用率

pidstate 分析每个进程cpu使用率的工具
pidstate 1 5展示了一秒内五组cpu的使用率情况

cpu使用率过高怎么办

我们需要定位到占用cpu过高的是代码中的哪一行具体函数。

  1. 第一种常见用法是 perf top,类似于 top,它能够实时显示占用 CPU 时钟最多的函数或者指令,因此可以用来查找热点函数。
    2 . perf record 和 perf report,其中perf record是记录数据,perf report 是展示数据。
  2. 对进程进行跟踪分析其调用perf top -g -p

一些复杂状况下cpu使用率的分析

系统cpu的使用率,不仅包括进程用户态和内核态的运行,还包括中断处理,等待i/o和内核线程等,当你发现系统的 CPU 使用率很高的时候,不一定能找到相对应的高 CPU 使用率的进程。

碰到常规问题无法解释的 CPU 使用率情况时,首先要想到有可能是短时应用导致的问题,比如有可能是下面这两种情况。

  • 第一,应用里直接调用了其他二进制程序,这些程序通常运行时间比较短,通过 top 等工具也不容易发现。
  • 第二,应用本身在不停地崩溃重启,而启动过程的资源初始化,很可能会占用相当多的 CPU。

开篇词笔记

工作这么长时间,其实没有怎么涉及到服务器性能优化的问题,唯一的一次,还是在上上家公司的时候,有一天突然觉得服务器的api访问比较慢,leader就安排检查一下,依稀记得那次只会用个top命令,具体每个数据什么意思也不太清楚,也没有检查出来原因,后续也就不了了之了。

偶然看到Go夜读组织的这次读书会活动,一冲动就参加了,希望自己能够坚持下来,真正学到东西,在下次再出现Linux服务器性能问题的时候,知道如何去分析。

CPU性能篇笔记

基础篇:到底应该怎么理解“平均负载”?

  1. 概念

简单来说,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,也就是平均活跃进程数,它和 CPU 使用率并没有直接关系。这里我先解释下,可运行状态和不可中断状态这俩词儿。

什么是可运行状态?

什么是不可中断状态?

平均负载与 CPU 使用率没有对应关系,为什么?

  1. 涉及到的命令
$ uptime

$ grep 'model name' /proc/cpuinfo | wc -l2

# -d 参数表示高亮显示变化的区域
$ watch -d uptime

# -P ALL 表示监控所有CPU,后面数字5表示间隔5秒后输出一组数据
$ mpstat -P ALL 5

# 间隔5秒后输出一组数据,-u表示CPU指标
$ pidstat -u 5 1
  1. 结论

平均负载高有可能是 CPU 密集型进程导致的;
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;
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。

基础篇:经常说的 CPU 上下文切换是什么意思?

  1. 概念

进程在竞争 CPU 的时候并没有真正运行,为什么还会导致系统的负载升高呢?CPU 上下文切换就是罪魁祸首。

在每个任务运行前,CPU 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)。

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。

根据任务的不同,CPU 的上下文切换就可以分为几个不同的场景,也就是进程上下文切换、线程上下文切换以及中断上下文切换。

所谓自愿上下文切换,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。

而非自愿上下文切换,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。

  1. 涉及到的命令
# 每隔5秒输出1组数据
$ vmstat 5

# 每隔5秒输出1组数据
$ pidstat -w 5

# 每隔1秒输出一组数据(需要 Ctrl+C 才结束)
# -wt 参数表示输出线程的上下文切换指标
$ pidstat -wt 1

# -d 参数表示高亮显示变化的区域
$ watch -d cat /proc/interrupts
  1. 结论

CPU 上下文切换,是保证 Linux 系统正常工作的核心功能之一,一般情况下不需要我们特别关注。

但过多的上下文切换,会把 CPU 时间消耗在寄存器、内核栈以及虚拟内存等数据的保存和恢复上,从而缩短进程真正运行的时间,导致系统的整体性能大幅下降。

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;

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;

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。

基础篇:某个应用的CPU使用率居然达到100%,我该怎么办?

  1. 概念

通常所说的 CPU 使用率,就是除了空闲时间外的其他时间占总 CPU 时间的百分比。

  1. 涉及到的命令
# 只保留各个CPU的数据
$ cat /proc/stat | grep ^cpu

# 并发100个请求测试Nginx性能,总共测试1000个请求
$ ab -c 100 -n 1000 http://192.168.0.10:10000/

# 默认每3秒刷新一次
$ top

# 每隔1秒输出一组数据,共输出5组
$ pidstat 1 5

# -g开启调用关系分析,-p指定php-fpm的进程号21515
$ perf top -g -p 21515
  1. 结论

碰到 CPU 使用率升高的问题,你可以借助 top、pidstat 等工具,确认引发 CPU 性能问题的来源;再使用 perf 等工具,排查出引起性能问题的具体函数。

案例篇:系统的 CPU 使用率很高,但为啥却找不到高 CPU 的应用?

  1. 概念

系统的 CPU 使用率,不仅包括进程用户态和内核态的运行,还包括中断处理、等待 I/O 以及内核线程等。所以,当你发现系统的 CPU 使用率很高的时候,不一定能找到相对应的高 CPU 使用率的进程。

  1. 涉及到的命令
$ pstree | grep stress

# 记录性能事件,等待大约15秒后按 Ctrl+C 退出
$ perf record -g

# 查看报告
$ perf report

# execsnoop就是一个专为短时进程设计的工具。它通过 ftrace 实时监控进程的 exec() 行为,并输出短时进程的基本信息,包括进程 PID、父进程 PID、命令行参数以及执行的结果 
# 按 Ctrl+C 结束
$ execsnoop
  1. 结论

碰到常规问题无法解释的 CPU 使用率情况时,首先要想到有可能是短时应用导致的问题,比如有可能是下面这两种情况。

第一,应用里直接调用了其他二进制程序,这些程序通常运行时间比较短,通过 top 等工具也不容易发现。

第二,应用本身在不停地崩溃重启,而启动过程的资源初始化,很可能会占用相当多的 CPU。

案例篇:系统中出现大量不可中断进程和僵尸进程怎么办?

  1. 概念
  2. 涉及到的命令
  3. 结论

不可中断状态,表示进程正在跟硬件交互,为了保护进程数据和硬件的一致性,系统不允许其他进程或中断打断这个进程。进程长时间处于不可中断状态,通常表示系统有 I/O 性能问题。

僵尸进程表示进程已经退出,但它的父进程还没有回收子进程占用的资源。短暂的僵尸状态我们通常不必理会,但进程长时间处于僵尸状态,就应该注意了,可能有应用程序没有正常处理子进程的退出。

第一周

以前自己学习的时候,发现看了很多东西,但遇到实际问题时却不能“长驱直入”,学到的理论也不能帮我解决实际问题。

这次读书会,我从专栏中使用的命令这个角度来切入,直接展示“武器”。

all

# 查看 CPU 核心数
$ grep 'model name' /proc/cpuinfo | wc -l

# 节拍率 HZ
$ grep 'CONFIG_HZ=' /boot/config-$(uname -r)

# 从所有进程中查找PID是24344的进程
$ ps aux | grep 24344

# 用树状形式显示所有进程之间的关系
$ pstree | grep stress

# -a 表示输出命令行选项
# p表PID
# s表示指定进程的父进程
$ pstree -aps 3084

ab

ab(apache bench)是一个常用的 HTTP 服务性能测试工具。

# 并发10个请求测试Nginx性能,总共测试100个请求
$ ab -c 10 -n 100 http://192.168.0.10:10000/

# 并发5个请求测试Nginx性能,总共测试10分钟
$ ab -c 5 -t 600 http://192.168.0.10:10000/

stress

安装:apt install stress

stress 是一个 Linux 系统压力测试工具,这里我们用作异常进程模拟平均负载升高的场景。

  • 模拟一个 CPU 使用率 100% 的场景:
stress --cpu 1 --timeout 600
  • 模拟 I/O 压力,即不停地执行 sync
stress -i 1 --timeout 600
  • 模拟 8 个进程
stress -c 8 --timeout 600

sysbench

安装:apt install sysbench

sysbench 是一个多线程的基准测试工具,一般用来评估不同系统参数下的数据库负载情况。

# 以10个线程运行5分钟的基准测试,模拟多线程切换的问题
$ sysbench --threads=10 --max-time=300 threads run

sysstat

安装:apt install sysstat

sysstat 包含了常用的 Linux 性能工具,用来监控和分析系统的性能。案例会用到这个包的两个命令 mpstat 和 pidstat。

mpstat 是一个常用的多核 CPU 性能分析工具,用来实时查看每个 CPU 的性能指标,以及所有 CPU 的平均指标。

pidstat 是一个常用的进程性能分析工具,用来实时查看进程的 CPU、内存、I/O 以及上下文切换等性能指标。pidstat 只是一个进程的性能分析工具,并不提供任何关于中断的详细信息。

  • 查看所有 CPU 的情况:
# -P ALL 表示监控所有CPU,后面数字5表示间隔5秒后输出一组数据
$ mpstat -P ALL 5
  • 以进程视角查看 CPU 使用率
# 每间隔5秒输出一组数据,-u表示CPU指标(周期性)
$ pidstat -u 5

# 间隔5秒后输出一组数据,-u表示CPU指标(一次)
$ pidstat -u 5 1

# 每隔5秒输出1组数据。查看每个进程上下文切换的情况
$ pidstat -w 5

# 每隔1秒输出1组数据(需要 Ctrl+C 才结束)
# -w参数表示输出进程切换指标,而-u参数则表示输出CPU使用指标
$ pidstat -w -u 1

# 每隔1秒输出一组数据(需要 Ctrl+C 才结束)
# -wt 参数表示输出线程的上下文切换指标
$ pidstat -wt 1

# 指定进程
pidstat -p 24344

# -d 展示 I/O 统计数据,-p 指定进程号,间隔 1 秒输出 3 组数据
$ pidstat -d -p 4344 1 3

# 间隔 1 秒输出多组数据 (这里是 20 组)
$ pidstat -d 1 20

vmstat

vmstat 是一个常用的系统性能分析工具,主要用来分析系统的内存使用情况,也常用来分析 CPU 上下文切换和中断的次数。

  • 系统整体情况。如系统整体的上下问切换情况
# 每隔5秒输出1组数据。
$ vmstat 5

# 间隔1秒后输出1组数据
$ vmstat 1 1

dstat

可以同时查看 CPU 和 I/O 这两种资源的使用情况。

# 间隔1秒输出10组数据
$ dstat 1 10

/proc

/proc 实际上是 Linux 的一个虚拟文件系统,用于内核空间与用户空间之间的通信。/proc/interrupts 就是这种通信机制的一部分,提供了一个只读的中断使用情况。

# -d 参数表示高亮显示变化的区域
$ watch -d cat /proc/interrupts

# 只保留各个CPU的数据。/proc/stat 提供的就是系统的 CPU 和任务统计信息
# 以进程的视角 /proc/[pid]/stat
$ cat /proc/stat | grep ^cpu

重调度中断(RES),这个中断类型表示,唤醒空闲状态的 CPU 来调度新的任务运行。这是多处理器系统(SMP)中,调度器用来分散任务到不同 CPU 的机制,通常也被称为处理器间中断(Inter-Processor Interrupts,IPI)。

perf

perf 是 Linux 2.6.31 以后内置的性能分析工具。它以性能事件采样为基础,不仅可以分析系统的各种事件和内核性能,还可以用来分析指定应用程序的性能问题。

# 它能够实时显示占用 CPU 时钟最多的函数或者指令,因此可以用来查找热点函数
# 虽然实时展示了系统的性能信息,但它的缺点是并不保存数据,也就无法用于离线或者后续的分析
$ perf top

# perf record 则提供了保存数据的功能
# 加上 -g 参数,开启调用关系的采样
$ perf record # 按Ctrl+C终止采样
$ perf report # 展示类似于perf top的报告

# -g开启调用关系分析,-p指定php-fpm的进程号21515
$ perf top -g -p 21515

strace

strace 正是最常用的跟踪进程系统调用的工具。

# -p 参数指定 PID 号
$ strace -p 6082
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Linux性能优化实战笔记

经常说的 CPU 上下文切换是什么意思

进程调度和进程切换什么区别

系统调用切换上下文的时候会把原来用户态的cpu指令位置保存起来,接着为了执行内核态代码CPU寄存器需要更新为内核态指令的位置。最后才会跳转到内核态执行内核任务。系统调度完成后,CPU寄存器需要恢复原来保存的用户态,然后切换用户空间,继续执行任务。

一次系统调度,会有两次CPU上下文切换。

进程调度比系统调用多了一步,在保存当前进程的内核状态和cpu寄存器的同时,还需要保存该进程的虚拟内存,栈。而加载了下一进程的内核状态后,还需要刷新进程的虚拟内存和用户栈。

如何查看上下文切换

vmstat 5 表示每五秒输出一组数据

# 每隔5秒输出1组数据
$ vmstat 5
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----
 r  b   swpd   free   buff  cache   si   so    bi    bo   in   cs us sy id wa st
 0  0      0 7005360  91564 818900    0    0     0     0   25   33  0  0 100  0  0
  • cs(context switch)是每秒上下文切换的次数。

  • in(interrupt)则是每秒中断的次数。

  • r(Running or Runnable)是就绪队列的长度,也就是正在运行和等待 CPU 的进程数。

  • b(Blocked)则是处于不可中断睡眠状态的进程数。

# 每隔1秒输出1组数据(需要 Ctrl+C 才结束)

# -w参数表示输出进程切换指标,而-u参数则表示输出CPU使用指标

pidstat -w 5


# 每隔5秒输出1组数据
$ pidstat -w 5
Linux 4.15.0 (ubuntu)  09/23/18  _x86_64_  (2 CPU)

08:18:26      UID       PID   cswch/s nvcswch/s  Command
08:18:31        0         1      0.20      0.00  systemd
08:18:31        0         8      5.40      0.00  rcu_sched
...

# 每隔1秒输出一组数据(需要 Ctrl+C 才结束)

# -wt 参数表示输出线程的上下文切换指标$

pidstat -wt 1

这个结果中有两列内容是我们的重点关注对象。一个是 cswch ,表示每秒自愿上下文切换(voluntary context switches)的次数.

另一个则是 nvcswch ,表示每秒非自愿上下文切换(non voluntary context switches)的次数。

所谓自愿上下文切换,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。

而非自愿上下文切换,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

中断

中断需要从 /proc/interrupts 这个只读文件中读取

# -d 参数表示高亮显示变化的区域
$ watch -d cat /proc/interrupts
           CPU0       CPU1
...
RES:    2450431    5279697   Rescheduling interrupts
...

重调度中断(RES),这个中断类型表示,唤醒空闲状态的 CPU 来调度新的任务运行。这是多处理器系统(SMP)中,调度器用来分散任务到不同 CPU 的机制,通常也被称为处理器间中断(Inter-Processor Interrupts,IPI)。

某个应用的CPU使用率居然达到100%,我该怎么办?

为了维护 CPU 时间,Linux 通过事先定义的节拍率(内核中表示为 HZ),触发时间中断,并使用全局变量 Jiffies 记录了开机以来的节拍数。每发生一次时间中断,Jiffies 的值就加 1。

节拍率 HZ 是内核的可配选项,可以设置为 100、250、1000 等。不同的系统可能设置不同数值,你可以通过查询 /boot/config 内核选项来查看它的配置值。比如在我的系统中,节拍率设置成了 250,也就是每秒钟触发 250 次时间中断。

$ grep 'CONFIG_HZ=' /boot/config-$(uname -r)
CONFIG_HZ=250

节拍率是内核选项,用户无需关心。

内核还提供了一个用户空间节拍率USER_HX,固定为100,也就是1/100秒。

Linux通过/proc虚拟文件向用户空间提供了内部状态的信息,

而/proc/stat提供的就是系统的CPU和任务统计信息。

# 只保留各个CPU的数据
$ cat /proc/stat | grep ^cpu
cpu  280580 7407 286084 172900810 83602 0 583 0 0 0
cpu0 144745 4181 176701 86423902 52076 0 301 0 0 0
cpu1 135834 3226 109383 86476907 31525 0 282 0 0 0

第一行没有编号的 cpu ,表示的是所有 CPU 的累加。它的单位是 USER_HZ,也就是 10 ms(1/100 秒)。

  • 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。

  • 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。

  • system(通常缩写为 sys),代表内核态 CPU 时间。

  • 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)。

  • iowait(通常缩写为 wa),代表等待 I/O 的 CPU 时间。

  • irq(通常缩写为 hi),代表处理硬中断的 CPU 时间。

  • softirq(通常缩写为 si),代表处理软中断的 CPU 时间。

  • 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。

  • 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。

  • guest_nice(通常缩写为 gnice),代表以低优先级运行虚拟机的时间。

![](/Users/ben/Library/Application Support/marktext/images/2020-05-31-22-58-31-image.png)

CPU过高调查工具

perf

$ perf top
Samples: 833  of event 'cpu-clock', Event count (approx.): 97742399
Overhead  Shared Object       Symbol
   7.28%  perf                [.] 0x00000000001f78a4
   4.72%  [kernel]            [k] vsnprintf
   4.32%  [kernel]            [k] module_get_kallsym
   3.65%  [kernel]            [k] _raw_spin_unlock_irqrestore
...
  • 第一列 Overhead ,是该符号的性能事件在所有采样中的比例,用百分比来表示。

  • 第二列 Shared ,是该函数或指令所在的动态共享对象(Dynamic Shared Object),如内核、进程名、动态链接库名、内核模块名等。

  • 第三列 Object ,是动态共享对象的类型。比如 [.] 表示用户空间的可执行程序、或者动态链接库,而 [k] 则表示内核空间。

  • 最后一列 Symbol 是符号名,也就是函数名。当函数名未知时,用十六进制的地址来表示。

$ perf record # 按Ctrl+C终止采样
[ perf record: Woken up 1 times to write data ]
[ perf record: Captured and wrote 0.452 MB perf.data (6093 samples) ]

$ perf report # 展示类似于perf top的报告

加上 -g 参数,开启调用关系的采样,方便我们根据调用链来分析性能问题。

perf record -ag -- sleep 2;perf report

execsnoop

专为短时进程设计的工具。它通过 ftrace 实时监控进程的 exec() 行为,并输出短时进程的基本信息,包括进程 PID、父进程 PID、命令行参数以及执行的结果。

# 按 Ctrl+C 结束
$ execsnoop
PCOMM            PID    PPID   RET ARGS
sh               30394  30393    0
stress           30396  30394    0 /usr/local/bin/stress -t 1 -d 1
sh               30398  30393    0
stress           30399  30398    0 /usr/local/bin/stress -t 1 -d 1
sh               30402  30400    0
stress           30403  30402    0 /usr/local/bin/stress -t 1 -d 1
sh               30405  30393    0
stress           30407  30405    0 /usr/local/bin/stress -t 1 -d 1
...

系统中出现大量不可中断进程和僵尸进程怎么办?

使用top查看进程的状态

  • R 是 Running 或 Runnable 的缩写,表示进程在 CPU 的就绪队列中,正在运行或者正在等待运行。

  • D 是 Disk Sleep 的缩写,也就是不可中断状态睡眠(Uninterruptible Sleep),一般表示进程正在跟硬件交互,并且交互过程不允许被其他进程或中断打断。

  • Z 是 Zombie 的缩写,如果你玩过“植物大战僵尸”这款游戏,应该知道它的意思。它表示僵尸进程,也就是进程实际上已经结束了,但是父进程还没有回收它的资源(比如进程的描述符、PID 等)。

  • S 是 Interruptible Sleep 的缩写,也就是可中断状态睡眠,表示进程因为等待某个事件而被系统挂起。当进程等待的事件发生时,它会被唤醒并进入 R 状态。

  • I 是 Idle 的缩写,也就是空闲状态,用在不可中断睡眠的内核线程上。前面说了,硬件交互导致的不可中断进程用 D 表示,但对某些内核线程来说,它们有可能实际上并没有任何负载,用 Idle 正是为了区分这种情况。要注意,D 状态的进程会导致平均负载升高, I 状态的进程却不会。

  • T 或者 t,也就是 Stopped 或 Traced 的缩写,表示进程处于暂停或者跟踪状态。向一个进程发送 SIGSTOP 信号,它就会因响应这个信号变成暂停状态(Stopped);再向它发送 SIGCONT 信号,进程又会恢复运行(如果进程是终端里直接启动的,则需要你用 fg 命令,恢复到前台运行)。而当你用调试器(如 gdb)调试一个进程时,在使用断点中断进程后,进程就会变成跟踪状态,这其实也是一种特殊的暂停状态,只不过你可以用调试器来跟踪并按需要控制进程的运行。

  • X, 也就是 Dead 的缩写,表示进程已经消亡,所以你不会在 top 或者 ps 命令中看到它。

关于不可中断状态

当进程正在跟硬件打交道,为了保护进程数据和硬件一致性,系统不允许其他进程或中断打断这个进程。进程长时间处于不可中断状态通常可能IO性能问题。

todo对于这个状态下周还要深入了解一些,目前的了解内容是这个状态的进程不会占着cpu不放,但是不会响应任何信号处理

iowait分析

可以使用dstat分析CPU和IO的情况

 #间隔1秒输出10组数据
 $ dstat 1 10
#You did not select any stats, using -cdngy by default.
#--total-cpu-usage-- -dsk/total- -net/total- ---paging-- ---system--
usr sys idl wai stl| read writ| recv send| in out | int csw
 0 0 96 4 0|1219k 408k| 0 0 | 0 0 | 42 885
 0 0 2 98 0| 34M 0 | 198B 790B| 0 0 | 42 138
 0 0 0 100 0| 34M 0 | 66B 342B| 0 0 | 42 135
 0 0 84 16 0|5633k 0 | 66B 342B| 0 0 | 52 177

可以用某一个进程的IO情况

# -d 展示 I/O 统计数据,-p 指定进程号,间隔 1 秒输出 3 组数据
$ pidstat -d -p 4344 1 306:38:50 UID PID kB_rd/s kB_wr/s kB_ccwr/s iodelay Command
06:38:51 0 4344 0.00 0.00 0.00 0 app
06:38:52 0 4344 0.00 0.00 0.00 0 app
06:38:53 0 4344 0.00 0.00 0.00 0 app

当有时候发现并没有进程发生大量io的时候。

可以用夸大范围,1.扩大进程监控范围,2.缩小打印周一

$ pidstat -d 1 20  #所有的进程,1秒内打印20组
$ strace -p 6082
strace: attach: ptrace(PTRACE_SEIZE, 6082): Operation not permitted 

如果发现使用root操作还没有权限,那就很可能是进程状态不对,比如这个进程已经死掉了

$ ps aux | grep 6082
root      6082  0.0  0.0      0     0 pts/0    Z+   13:43   0:00 [app] <defunct>

碰到上面这种情况,所有的top/pidstat都没法使用了。

$ perf record -g
$ perf report

可以用perf去查看报告

有可能存在的情况是读取的时候用O_DIRECT,进程正在对磁盘进行直接读,也就是绕过了系统缓存,每个读请求都会从磁盘直接读,这就可以解释我们观察到的 iowait 升高了。

关于僵尸进程

  • 当一个进程创建子进程,它应该通过wait()或者waitpid()等待子进程结束,需要他来回收子进程的资源。

  • 当子进程结束时,需要向父进程发送SIGCHLD信号。父进程可以通过注册SIGCHILD信号的处理函数异步回收资源。

  • 一旦父进程没有处理子进程的终止,还一直保持运行状态。那么子进程会一直处于僵尸状态。短暂的僵尸状态我们通常不必理会,但进程长时间处于僵尸状态,就应该注意了,可能有应用程序没有正常处理子进程的退出。

僵尸进程的主要切入点就是父进程的wait和子进程的SIGCHILD

如何找父进程

# -a 表示输出命令行选项
# p表PID
# s表示指定进程的父进程
$ pstree -aps 3084
systemd,1
  └─dockerd,15006 -H fd://
      └─docker-containe,15024 --config /var/run/docker/containerd/containerd.toml
          └─docker-containe,3991 -namespace moby -workdir...
              └─app,4009
                  └─(app,3084)

可以看出3084的父进程是4009

第一周(5.25~5.31)| 深圳 2020-05-31 | John


CPU

平均负载

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,也就是平均活跃进程数,它和 CPU 使用率并没有直接关系。

  • 可运行状态

所谓可运行状态的进程,是指正在使用 CPU 或者正在等待 CPU 的进程,也就是我们常用 ps 命令看到的,处于 R 状态(Running 或 Runnable)的进程。

  • 不可中断状态

不可中断状态的进程则是正处于内核态关键流程中的进程,并且这些流程是不可打断的,比如最常见的是等待硬件设备的 I/O 响应,也就是我们在 ps 命令中看到的 D 状态(Uninterruptible Sleep,也称为 Disk Sleep)的进程。不可中断状态实际上是系统对进程和硬件设备的一种保护机制

  • 平均负载的合理值

当平均负载高于 CPU 数量 70% 的时候,你就应该分析排查负载高的问题了。一旦负载过高,就可能导致进程响应变慢,进而影响服务的正常功能。

平均负载与 CPU 使用率

  • CPU 密集型进程,使用大量 CPU 会导致平均负载升高,此时这两者是一致的;
  • I/O 密集型进程,等待 I/O 也会导致平均负载升高,但 CPU 使用率不一定很高;
  • 大量等待 CPU 的进程调度也会导致平均负载升高,此时的 CPU 使用率也会比较高。

分析工具

sysstat 包含了常用的 Linux 性能工具,用来监控和分析系统的性能。

  • mpstat 是一个常用的多核 CPU 性能分析工具,用来实时查看每个 CPU 的性能指标,以及所有 CPU 的平均指标。
  • pidstat 是一个常用的进程性能分析工具,用来实时查看进程的 CPU、内存、I/O 以及上下文切换等性能指标。

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。

进程上下文切换

Linux 按照特权等级,把进程的运行空间分为内核空间和用户空间。

  • 内核空间(Ring 0)具有最高权限,可以直接访问所有资源;
  • 用户空间(Ring 3)只能访问受限资源,不能直接访问内存等硬件设备,必须通过系统调用陷入到内核中,才能访问这些特权资源。

从用户态到内核态的转变,需要通过系统调用来完成。一次系统调用的过程,其实是发生了两次 CPU 上下文切换。CPU 寄存器里原来用户态的指令位置,需要先保存起来。接着,为了执行内核态代码,CPU 寄存器需要更新为内核态指令的新位置。最后才是跳转到内核态运行内核任务。而系统调用结束后,CPU 寄存器需要恢复原来保存的用户态,然后再切换到用户空间,继续运行进程。

进程上下文切换:

  • 进程上下文切换,是指从一个进程切换到另一个进程运行。进程的上下文不仅包括了虚拟内存、栈、全局变量等用户空间的资源,还包括了内核堆栈、寄存器等内核空间的状态。
  • 而系统调用过程中一直是同一个进程在运行。

进程的上下文切换就比系统调用时多了一步:在保存当前进程的内核状态和 CPU 寄存器之前,需要先把该进程的虚拟内存、栈等保存下来;而加载了下一进程的内核态后,还需要刷新进程的虚拟内存和用户栈。

每次上下文切换都需要几十纳秒到数微秒的 CPU 时间。这个时间还是相当可观的,特别是在进程上下文切换次数较多的情况下,很容易导致 CPU 将大量时间耗费在寄存器、内核栈以及虚拟内存等资源的保存和恢复上,进而大大缩短了真正运行进程的时间。

进程被调度的时机:

  • 其一,为了保证所有进程可以得到公平调度,CPU 时间被划分为一段段的时间片,这些时间片再被轮流分配给各个进程。这样,当某个进程的时间片耗尽了,就会被系统挂起,切换到其它正在等待 CPU 的进程运行。
  • 其二,进程在系统资源不足(比如内存不足)时,要等到资源满足后才可以运行,这个时候进程也会被挂起,并由系统调度其他进程运行。
  • 其三,当进程通过睡眠函数 sleep 这样的方法将自己主动挂起时,自然也会重新调度。
  • 其四,当有优先级更高的进程运行时,为了保证高优先级进程的运行,当前进程会被挂起,由高优先级进程来运行。
  • 最后一个,发生硬件中断时,CPU 上的进程会被中断挂起,转而执行内核中的中断服务程序。

线程上下文切换

线程是调度的基本单位,而进程则是资源拥有的基本单位。说白了,所谓内核中的任务调度,实际上的调度对象是线程;而进程只是给线程提供了虚拟内存、全局变量等资源。

线程的切换:

  • 第一种, 前后两个线程属于不同进程。此时,因为资源不共享,所以切换过程就跟进程上下文切换是一样。
  • 第二种,前后两个线程属于同一个进程。此时,因为虚拟内存是共享的,所以在切换时,虚拟内存这些资源就保持不动,只需要切换线程的私有数据、寄存器等不共享的数据。

虽然同为上下文切换,但同进程内的线程切换,要比多进程间的切换消耗更少的资源,而这,也正是多线程代替多进程的一个优势。

中断上下文切换。

为了快速响应硬件的事件,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。

中断上下文,其实只包括内核态中断服务程序执行所必需的状态,包括 CPU 寄存器、内核堆栈、硬件中断参数等。

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。同样道理,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。

查看系统的上下文切换

vmstat

  • cs(context switch)是每秒上下文切换的次数。
  • in(interrupt)则是每秒中断的次数。
  • r(Running or Runnable)是就绪队列的长度,也就是正在运行和等待 CPU 的进程数。
  • b(Blocked)则是处于不可中断睡眠状态的进程数。

pidstat

  • cswch ,表示每秒自愿上下文切换(voluntary context switches)的次数, 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。
  • nvcswch ,表示每秒非自愿上下文切换(non voluntary context switches)的次数。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。

查看中断

watch -d cat /proc/interrupts

  • 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;
  • 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;
  • 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达到100%

CPU使用率指标

  • 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。
  • 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。
  • system(通常缩写为 sys),代表内核态 CPU 时间。
  • 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)。
  • iowait(通常缩写为 wa),代表等待 I/O 的 CPU 时间。
  • irq(通常缩写为 hi),代表处理硬中断的 CPU 时间。
  • softirq(通常缩写为 si),代表处理软中断的 CPU 时间。
  • 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。
  • 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。
  • guest_nice(通常缩写为 gnice),代表以低优先级运行虚拟机的时间。

GDB 并不适合在性能分析的早期应用。因为 GDB 调试程序的过程会中断程序运行,这在线上环境往往是不允许的。所以,GDB 只适合用在性能分析的后期,当你找到了出问题的大致函数后,线下再借助它来进一步调试函数内部的问题。

  • perf top, 类似于 top,它能够实时显示占用 CPU 时钟最多的函数或者指令,因此可以用来查找热点函数
  • perf record 和perf report 提供了保存数据的功能,保存后的数据,需要你用 perf report 解析展示。

短时进程

  • 第一,应用里直接调用了其他二进制程序,这些程序通常运行时间比较短,通过 top 等工具也不容易发现。

  • 第二,应用本身在不停地崩溃重启,而启动过程的资源初始化,很可能会占用相当多的 CPU。

  • execsnoop
    专为短时进程设计的工具。它通过 ftrace 实时监控进程的 exec() 行为,并输出短时进程的基本信息,包括进程 PID、父进程 PID、命令行参数以及执行的结果。

不可中断进程和僵尸进程

进程状态:

  • R 是 Running 或 Runnable 的缩写,表示进程在 CPU 的就绪队列中,正在运行或者正在等待运行。
  • D 是 Disk Sleep 的缩写,也就是不可中断状态睡眠(Uninterruptible Sleep),一般表示进程正在跟硬件交互,并且交互过程不允许被其他进程或中断打断。
  • Z 是 Zombie 的缩写,表示僵尸进程,也就是进程实际上已经结束了,但是父进程还没有回收它的资源(比如进程的描述符、PID 等)。
  • S 是 Interruptible Sleep 的缩写,也就是可中断状态睡眠,表示进程因为等待某个事件而被系统挂起。当进程等待的事件发生时,它会被唤醒并进入 R 状态。
  • I 是 Idle 的缩写,也就是空闲状态,用在不可中断睡眠的内核线程上。前面说了,硬件交互导致的不可中断进程用 D 表示,但对某些内核线程来说,它们有可能实际上并没有任何负载,用 Idle 正是为了区分这种情况。要注意,D 状态的进程会导致平均负载升高, I 状态的进程却不会。

不可中断状态,一般表示进程正在跟硬件交互,为了保护进程数据与硬件一致,系统不允许其他进程或中断打断该进程。可能原因为读写绕过了系统缓存,直接对磁盘进行读写。僵尸进程表示进程已经退出,但它的父进程没有回收该进程所占用的资源。

大量的僵尸进程会用尽 PID 进程号,导致新进程不能创建,所以这种情况一定要避免。

工具:

  • dstat:同时查看 CPU 和 I/O 这两种资源的使用情况
  • strace: 正是最常用的跟踪进程系统调用的工具
  • pstree:查看父子进程关系

第一周:(5.25~5.31)| 深圳 2020.05.31

平时我的朋友圈是关闭的,所以知道此活动的比较晚了。我是周日(5.31)才加入的,当时杨文老师让我考虑

一下:能否跟上进度。看到活动介绍,内心还是有点动摇的,但后面想了还是要逼自己一把。所以死皮赖脸要

加入活动,在此感谢杨文老师。

工作上用的是Win,但线上的是Linux,而家里是Mac,为了与专栏环境相匹配,所以选择在Mac上安装

Docker。之前看过一点Docker文章,但未实操过。所以搭载环境费了点时间,今天把它弄好了。而且把

"04|基础篇:经常说的 CPU 上下文切换是什么意思?(下)"上面的案例在本地环境进行验证了。还是有一定的收获。让我想起专栏的开篇词中有句何炅老师的话:

想要得到你就要学会付出,要付出还要坚持;如果你真的觉得很难,那你就放弃,如果你放弃了就不要抱怨。人生就是这样,世界是平衡的,每个人都是通过自己的努力,去决定自己生活的样子。

目前学习此专栏的感受就是以为自己懂了,其实毛都没有摸到,而且很多基础知识需要补充。