理论实践-CPU性能监控工具-uptime-mpstat-pidstat-vmstat-top-ps-perf

CPU 性能工具。

首先，平均负载的案例。我们先用 uptime，查看了系统的平均负载；而在平均负载升高后，又用 mpstat 和 pidstat ，分别观察了每个 CPU 和每个进程 CPU 的使用情况，进而找出了导致平均负载升高的进程，也就是我们的压测工具 stress。

第二个，上下文切换的案例。我们先用 vmstat ，查看了系统的上下文切换次数和中断次数；然后通过 pidstat ，观察了进程的自愿上下文切换和非自愿上下文切换情况；最后通过 pidstat ，观察了线程的上下文切换情况，找出了上下文切换次数增多的根源，也就是我们的基准测试工具 sysbench。

第三个，进程 CPU 使用率升高的案例。我们先用 top ，查看了系统和进程的 CPU 使用情况，发现 CPU 使用率升高的进程是 php-fpm；再用 perf top ，观察 php-fpm 的调用链，最终找出 CPU 升高的根源，也就是库函数 sqrt() 。

第四个，系统的 CPU 使用率升高的案例。我们先用 top 观察到了系统 CPU 升高，但通过 top 和 pidstat ，却找不出高 CPU 使用率的进程。于是，我们重新审视 top 的输出，又从 CPU 使用率不高但处于 Running 状态的进程入手，找出了可疑之处，最终通过 perf record 和 perf report ，发现原来是短时进程在捣鬼。

另外，对于短时进程，我还介绍了一个专门的工具 execsnoop，它可以实时监控进程调用的外部命令。

第五个，不可中断进程和僵尸进程的案例。我们先用 top 观察到了 iowait 升高的问题，并发现了大量的不可中断进程和僵尸进程；接着我们用 dstat 发现是这是由磁盘读导致的，于是又通过 pidstat 找出了相关的进程。但我们用 strace 查看进程系统调用却失败了，最终还是用 perf 分析进程调用链，才发现根源在于磁盘直接 I/O 。

最后一个，软中断的案例。我们通过 top 观察到，系统的软中断 CPU 使用率升高；接着查看 /proc/softirqs，找到了几种变化速率较快的软中断；然后通过 sar 命令，发现是网络小包的问题，最后再用 tcpdump ，找出网络帧的类型和来源，确定是一个 SYN FLOOD 攻击导致的。

到这里，估计你已经晕了吧，原来短短几个案例，我们已经用过十几种 CPU 性能工具了，而且每种工具的适用场景还不同呢！这么多的工具要怎么区分呢？在实际的性能分析中，又该怎么选择呢？

我的经验是，从两个不同的维度来理解它们，做到活学活用。

活学活用，把性能指标和性能工具联系起来
第一个维度，从 CPU 的性能指标出发。也就是说，当你要查看某个性能指标时，要清楚知道哪些工具可以做到。
在这里插入图片描述
下面，我们再来看第二个维度。

第二个维度，从工具出发。也就是当你已经安装了某个工具后，要知道这个工具能提供哪些指标。

在这里插入图片描述

平均负载的案例

uptime的使用
在这里插入图片描述

uptime的输出信息理解：

前面的几列比较熟悉，它们分别是当前时间、系统运行时间以及正在登录用户数。
最后三个数字呢，依次则是过去 1 分钟、5 分钟、15 分钟的平均负载（Load Average）。

对于平均负载的理解

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(进程状态：pass)，也就是平均活跃进程数，它和 CPU 使用率并没有直接关系。

平均负载为多少时合理？

平均负载最理想的情况是等于 CPU 个数。所以在评判平均负载时，首先你要知道系统有几个 CPU，这可以通过 top 命令(输入数字“1”)或者从文件 /proc/cpuinfo 中读取(#grep ‘model name’ /proc/cpuinfo | wc -l)

举例
既然平均的是活跃进程数，那么最理想的，就是每个 CPU 上都刚好运行着一个进程，这样每个 CPU 都得到了充分利用。比如当平均负载为 2 时，意味着什么呢？

在只有 2 个 CPU 的系统上，意味着所有的 CPU 都刚好被完全占用。
在 4 个 CPU 的系统上，意味着 CPU 有 50% 的空闲。
而在只有 1 个 CPU 的系统中，则意味着有一半的进程竞争不到 CPU。

平均负载有三个数值，到底该参考哪一个呢？

实际上，都要看。三个不同时间间隔的平均值，其实给我们提供了，分析系统负载趋势的数据来源，让我们能更全面、更立体地理解目前的负载状况。

同样的，前面说到的 CPU 的三个负载时间段也是这个道理。

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。

在实际生产环境中，平均负载多高时，需要我们重点关注呢？

在我看来，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。

但 70% 这个数字并不是绝对的，最推荐的方法，还是把系统的平均负载监控起来，然后根据更多的历史数据，判断负载的变化趋势。当发现负载有明显升高趋势时，比如说负载翻倍了，你再去做分析和调查。

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 和等待 I/O 的进程。

而 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。比如：
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。

三个场景下的观测方法

用 mpstat 和 pidstat ，分别观察了每个 CPU 和每个进程 CPU 的使用情况，进而找出了导致平均负载升高的进程；
通过stree工具模拟三个场景；

工具介绍：
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。

场景一：CPU 密集型进程

首先，我们在第一个终端运行 stress 命令，模拟一个 CPU 使用率 100% 的场景：

首先，我们在第一个终端运行 stress 命令，模拟一个 CPU 使用率 100% 的场景：

接着，在第二个终端运行 uptime 查看平均负载的变化情况：

# -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

最后，在第三个终端运行 mpstat 查看 CPU 使用率的变化情况：

# -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
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

从终端二中可以看到，1 分钟的平均负载会慢慢增加到 1.00，而从终端三中还可以看到，正好有一个 CPU 的使用率为 100%，但它的 iowait 只有 0。这说明，平均负载的升高正是由于 CPU 使用率为 100% 。
那么，到底是哪个进程导致了 CPU 使用率为 100% 呢？你可以使用 pidstat 来查询：

# 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

场景二：I/O 密集型进程

首先还是运行 stress 命令，但这次模拟 I/O 压力，即不停地执行 sync：

stress -i 1 --timeout 600

场景三：大量进程的场景

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。
比如，我们还是使用 stress，但这次模拟的是 8 个进程：

stress -c 8 --timeout 600

上下文切换的案例-怎么查看 CPU 使用率

知道了 CPU 使用率的含义后，我们再来看看要怎么查看 CPU 使用率。说到查看 CPU 使用率的工具，我猜你第一反应肯定是 top 和 ps。的确，top 和 ps 是最常用的性能分析工具：

top 显示了系统总体的 CPU 和内存使用情况，以及各个进程的资源使用情况。

ps 则只显示了每个进程的资源使用情况。

# 默认每 3 秒刷新一次
$ top
top - 11:58:59 up 9 days, 22:47,  1 user,  load average: 0.03, 0.02, 0.00
Tasks: 123 total,   1 running,  72 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
%Cpu(s):  0.3 us,  0.3 sy,  0.0 ni, 99.3 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
KiB Mem :  8169348 total,  5606884 free,   334640 used,  2227824 buff/cache
KiB Swap:        0 total,        0 free,        0 used.  7497908 avail Mem
 
  PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU %MEM     TIME+ COMMAND
    1 root      20   0   78088   9288   6696 S   0.0  0.1   0:16.83 systemd
    2 root      20   0       0      0      0 S   0.0  0.0   0:00.05 kthreadd
    4 root       0 -20       0      0      0 I   0.0  0.0   0:00.00 kworker/0:0H
...

熟悉进程状态

在这里插入图片描述
可以查看进程的状态，这些状态包括运行（R）、空闲（I）、不可中断睡眠（D）、可中断睡眠（S）、僵尸（Z）以及暂停（T）等。

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。

这个输出结果中，第三行 %Cpu 就是系统的 CPU 使用率，具体每一列的含义上一节都讲过，只是把 CPU 时间变换成了 CPU 使用率，我就不再重复讲了。不过需要注意，top 默认显示的是所有 CPU 的平均值，这个时候你只需要按下数字 1 ，就可以切换到每个 CPU 的使用率了。

继续往下看，空白行之后是进程的实时信息，每个进程都有一个 %CPU 列，表示进程的 CPU 使用率。它是用户态和内核态 CPU 使用率的总和，包括进程用户空间使用的 CPU、通过系统调用执行的内核空间 CPU 、以及在就绪队列等待运行的 CPU。在虚拟化环境中，它还包括了运行虚拟机占用的 CPU。

所以，到这里我们可以发现， top 并没有细分进程的用户态 CPU 和内核态 CPU。那要**怎么查看每个进程的详细情况呢？**你应该还记得上一节用到的 pidstat 吧，它正是一个专门分析每个进程 CPU 使用情况的工具。

用户态 CPU 使用率（%usr）；

内核态 CPU 使用率（%system）；

运行虚拟机 CPU 使用率（%guest）；

等待 CPU 使用率（%wait）；

以及总的 CPU 使用率（%CPU）。

最后的 Average 部分，还计算了 5 组数据的平均值。

# 每隔 1 秒输出一组数据，共输出 5 组
$ pidstat 1 5
15:56:02      UID       PID    %usr %system  %guest   %wait    %CPU   CPU  Command
15:56:03        0     15006    0.00    0.99    0.00    0.00    0.99     1  dockerd
 
...
 
Average:      UID       PID    %usr %system  %guest   %wait    %CPU   CPU  Command
Average:        0     15006    0.00    0.99    0.00    0.00    0.99     -  dockerd

vmstat查看上下文切换次数的使用示例

用 vmstat 看一下空闲系统的上下文切换次数

# 间隔 1 秒后输出 1 组数据
$ vmstat 1 1
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 6984064  92668 830896    0    0     2    19   19   35  1  0 99  0  0

这里你可以看到，现在的上下文切换次数 cs 是 35，而中断次数 in 是 19，r 和 b 都是 0。因为这会儿我并没有运行其他任务，所以它们就是空闲系统的上下文切换次数。

# 每隔 1 秒输出 1 组数据（需要 Ctrl+C 才结束）
$ vmstat 1
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----
 r  b   swpd   free   buff  cache   si   so    bi    bo   in   cs us sy id wa st
 6  0      0 6487428 118240 1292772    0    0     0     0 9019 1398830 16 84  0  0  0
 8  0      0 6487428 118240 1292772    0    0     0     0 10191 1392312 16 84  0  0  0

你应该可以发现，cs 列的上下文切换次数从之前的 35 骤然上升到了 139 万。同时，注意观察其他几个指标：

r 列：**就绪队列的长度**已经到了 8，远远超过了系统 CPU 的个数 2，所以肯定会有大量的 CPU 竞争。

us（user）和 sy（system）列：这两列的 CPU 使用率加起来上升到了 100%，其中系统 CPU 使用率，也就是 sy 列高达 84%，说明 CPU 主要是被内核占用了。

in 列：中断次数也上升到了 1 万左右（10191），说明中断处理也是个潜在的问题。

综合这几个指标，我们可以知道，系统的就绪队列过长，也就是正在运行和等待 CPU 的进程数过多，导致了大量的上下文切换，而上下文切换又导致了系统 CPU 的占用率升高。

到底是什么进程导致了这些问题呢？

# 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
08:06:33      UID       PID    %usr %system  %guest   %wait    %CPU   CPU  Command
08:06:34        0     10488   30.00  100.00    0.00    0.00  100.00     0  sysbench
08:06:34        0     26326    0.00    1.00    0.00    0.00    1.00     0  kworker/u4:2
 
08:06:33      UID       PID   cswch/s nvcswch/s  Command
08:06:34        0         8     11.00      0.00  rcu_sched
08:06:34        0        16      1.00      0.00  ksoftirqd/1
08:06:34        0       471      1.00      0.00  hv_balloon
08:06:34        0      1230      1.00      0.00  iscsid
08:06:34        0      4089      1.00      0.00  kworker/1:5
08:06:34        0      4333      1.00      0.00  kworker/0:3
08:06:34        0     10499      1.00    224.00  pidstat
08:06:34        0     26326    236.00      0.00  kworker/u4:2
08:06:34     1000     26784    223.00      0.00  sshd

{cswch/s和nvcswch/s字段的含义通过查看帮助 man pidstat了解}

non voluntary context switches the task–非自愿上下文切换任务–nvcs
在这里插入图片描述

从 pidstat 的输出你可以发现，CPU 使用率的升高果然是 sysbench 导致的，它的 CPU 使用率已经达到了 100%。但上下文切换则是来自其他进程，包括非自愿上下文切换频率最高的 pidstat ，以及自愿上下文切换频率最高的内核线程 kworker 和 sshd。

不过，细心的你肯定也发现了一个怪异的事儿：pidstat 输出的上下文切换次数(cswch/s–自愿上下文切换，nvcswch/s–非自愿上下文切换)，加起来也就几百，比 vmstat 的 139 万明显小了太多。这是怎么回事呢？难道是工具本身出了错吗？

别着急，在怀疑工具之前，我们再来回想一下，前面讲到的几种上下文切换场景。其中有一点提到， Linux 调度的基本单位实际上是线程，而我们的场景 sysbench 模拟的也是线程的调度问题，那么，是不是 pidstat 忽略了线程的数据呢？

通过运行 man pidstat ，你会发现，pidstat 默认显示进程的指标数据，加上 -t 参数后，才会输出线程的指标。

所以，我们可以在第三个终端里， Ctrl+C 停止刚才的 pidstat 命令，再加上 -t 参数，重试一下看看：

# 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
08:14:05      UID      TGID       TID   cswch/s nvcswch/s  Command
...
08:14:05        0     10551         -      6.00      0.00  sysbench
08:14:05        0         -     10551      6.00      0.00  |__sysbench
08:14:05        0         -     10552  18911.00 103740.00  |__sysbench
08:14:05        0         -     10553  18915.00 100955.00  |__sysbench
08:14:05        0         -     10554  18827.00 103954.00  |__sysbench
...

现在你就能看到了，虽然 sysbench 进程（也就是主线程）的上下文切换次数看起来并不多，但它的子线程的上下文切换次数却有很多。看来，上下文切换罪魁祸首，还是过多的 sysbench 线程。

中断次数也上升到了 1 万，但到底是什么类型的中断上升了，现在还不清楚。我们接下来继续抽丝剥茧找源头。

怎样才能知道中断发生的类型呢？

既然是中断，我们都知道，它只发生在内核态，而 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，怎样才能知道中断发生的类型呢？

没错，那就是从 /proc/interrupts 这个只读文件中读取。/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
           CPU0       CPU1
...
RES:    2450431    5279697   Rescheduling interrupts
...

观察一段时间，你可以发现，变化速度最快的是重调度中断（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）。

所以，这里的中断升高还是因为过多任务的调度问题，跟前面上下文切换次数的分析结果是一致的。

每秒上下文切换多少次才算正常呢？(根据上下文切换的类型，再做具体分析)

这个数值其实取决于系统本身的 CPU 性能。在我看来，如果系统的上下文切换次数比较稳定，那么从数百到一万以内，都应该算是正常的。但当上下文切换次数超过一万次，或者切换次数出现数量级的增长时，就很可能已经出现了性能问题。

这时，你还需要根据上下文切换的类型，再做具体分析。比方说：

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 使用率过高怎么办？

通过 top、ps、pidstat 等工具，你能够轻松找到 CPU 使用率较高（比如 100% ）的进程。接下来，你可能又想知道，占用 CPU 的到底是代码里的哪个函数呢？找到它，你才能更高效、更针对性地进行优化。

我猜你第一个想到的，应该是 GDB（The GNU Project Debugger），这个功能强大的程序调试利器。的确，GDB 在调试程序错误方面很强大。但是，我又要来“挑刺”了。请你记住，GDB 并不适合在性能分析的早期应用。

为什么呢？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。
那么**哪种工具适合在第一时间分析进程的 CPU 问题呢？**我的推荐是 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。

使用 perf 分析 CPU 性能问题，

我来说两种最常见、也是我最喜欢的用法。

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，使用界面如下所示：

$ 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
...

输出结果中，第一行包含三个数据，分别是采样数（Samples）、事件类型（event）和事件总数量（Event count）。比如这个例子中，perf 总共采集了 833 个 CPU 时钟事件，而总事件数则为 97742399。

另外，采样数需要我们特别注意。如果采样数过少（比如只有十几个），那下面的排序和百分比就没什么实际参考价值了。

再往下看是一个表格式样的数据，每一行包含四列，分别是：
输出结果中，第一行包含三个数据，分别是采样数（Samples）、事件类型（event）和事件总数量（Event count）。比如这个例子中，perf 总共采集了 833 个 CPU 时钟事件，而总事件数则为 97742399。

另外，采样数需要我们特别注意。如果采样数过少（比如只有十几个），那下面的排序和百分比就没什么实际参考价值了。

再往下看是一个表格式样的数据，每一行包含四列，分别是：

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。

还是以上面的输出为例，我们可以看到，占用 CPU 时钟最多的是 perf 工具自身，不过它的比例也只有 7.28%，说明系统并没有 CPU 性能问题。 perf top 的使用你应该很清楚了吧。

接着再来看第二种常见用法，也就是 perf record 和 perf report。 perf top 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。而 perf record 则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。

$ 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