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极客时间Linux性能优化实战笔记 —— CPU性能篇

本文主要是介绍极客时间Linux性能优化实战笔记 —— CPU性能篇,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

查看系统平均负载

使用uptime或者top命令,以uptime为例:

$ uptime
02:34:03 up 2 days, 20:14,  1 user,  load average: 0.63, 0.83, 0.88

含义:

02:34:03                        //当前时间
up 2 days, 20:14                //系统运行时间
1 user                          //正在登录用户数
load average: 0.63, 0.83, 0.88  // 依次则是过去 1 分钟、5 分钟、15 分钟的平均负载(Load Average)

平均负载

单位时间内,系统中处于可运行状态(R)和不可中断状态(D)的平均进程数,即平均活跃进程数(实际上是活跃进程数的指数衰减平均值,参考sched/loadavg.c),跟cpu的使用率没有直接关系。所以这里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。

R: Running或者Runable
D:Uninterruptible Sleep或者Disk Sleep

平均负载最理想的情况是等于CPU个数,当高于CPU数量的70%的时候,就应该排查负载高的问题了。负载过高可能会导致进程响应变慢,进而影响服务的正常功能。

  • 跟CPU使用率的区别
    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。

平均负载提供了一个快速查看系统整体性能的手段,反映了整体的负载情况。但只看平均负载本身,我们并不能直接发现,到底是哪里出现了瓶颈。在理解平均负载时,也要注意:

  • 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。

工具

  • stress
    可以用来模拟CPU和IO密集型负载。
    • CPU密集型
      $ stress --cpu 1 --timeout 600   # 模拟一个CPU密集型进程,运行600秒后退出
      
    • IO密集型
      $ stress -i 1 --timeout 600   # 模拟一个IO密集型进程,运行600秒后退出。使用sync来实现,有可能无法产生有效的iowait,可以使用stress-ng
      

这个stress工具的继任者是stress-ng,可以模拟的进程类型非常广泛,值得研究一下。
比如用这个工具模拟IO密集型进程:

stress-ng -i 1 --hdd 1 --timeout 600  # --hdd表示读写临时文件
  • watch
    周期性执行指定命令,加入-d参数会将差异部分高亮出来。如watch -d uptime可以实时查看平均负载的变化情况

  • mpstat
    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
    示例:

mpstat -P ALL 2 5    # 显示所有cpu的指标,每个2秒输出依次,执行5次后退出
  • pidstat
    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
    示例:
pidstat -u 2 5    # -u表示查看CPU指标,每隔2s输出一组,执行5次后退出

pidstat -d 2 5    # -d表示查看IO指标,每隔2s输出一组,执行5次后退出
  • htop
    对于IO密集型负载:红色
    对于CPU密集型负载:绿色
    image

  • atop

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