60,000 毫秒內對Linux進行性能診斷的示例分析

這篇文章給大家介紹60,000 毫秒內對Linux進行性能診斷的示例分析，內容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

當你發現 Linux 服務器上的系統性能問題，在最開始的 1 分鐘時間里，你會查看哪些系統指標呢?

Netflix 在 AWS 上有著大規模的 EC2 集群，以及各種各樣的性能分析和監控工具。比如我們使用 Atlas 來監控整個平臺，用 Vector  實時分析 EC2 實例的性能。這些工具已經能夠幫助我們解決大部分的問題，但是有時候我們還是要登錄進機器內部，用一些標準的 Linux  性能分析工具來定位問題。

最開始的 60 秒

在這篇文章里，Netflix 性能工程團隊會介紹一些我們使用的標準的 Linux 命令行工具，在發現問題的前 60 秒內去分析和定位問題。在這 60  秒內，你可以使用下面這 10  個命令行了解系統整體的運行情況，以及當前運行的進程對資源的使用情況。在這些指標里面，我們先關注和錯誤、以及和資源飽和率相關的指標，然后再看資源使用率。相對來講，錯誤和資源飽和率比較容易理解。飽和的意思是指一個資源(CPU，內存，磁盤)上的負載超過了它能夠處理的能力，這時候我們觀察到的現象就是請求隊列開始堆積，或者請求等待的時間變長。

uptime dmesg | tail vmstat 1 mpstat -P ALL 1 pidstat 1 iostat -xz 1 free -m sar -n DEV 1 sar -n TCP,ETCP 1 top

有些命令行依賴于 sysstat 包。通過這些命令行的使用，你可以熟悉一下分析系統性能問題時常用的一套方法或者流程： USE  。這個方法主要從資源使用率(Utilization)、資源飽和度(Satuation)、錯誤(Error)，這三個方面對所有的資源進行分析(CPU，內存，磁盤等等)。在這個分析的過程中，我們也要時刻注意我們已經排除過的資源問題，以便縮小我們定位的范圍，給下一步的定位提供更明確的方向。

下面的章節對每個命令行做了一個說明，并且使用了我們在生產環境的數據作為例子。對這些命令行更詳細的描述，請查看相應的幫助文檔。

1. uptime

$ uptime  23:51:26 up 21:31, 1 user, load average: 30.02, 26.43, 19.02

這個命令能很快地檢查系統平均負載，你可以認為這個負載的值顯示的是有多少任務在等待運行。在 Linux 系統里，這包含了想要或者正在使用 CPU  的任務，以及在 io 上被阻塞的任務。這個命令能使我們對系統的全局狀態有一個大致的了解，但是我們依然需要使用其它工具獲取更多的信息。

這三個值是系統計算的 1 分鐘、5 分鐘、15  分鐘的指數加權的動態平均值，可以簡單地認為就是這個時間段內的平均值。根據這三個值，我們可以了解系統負載隨時間的變化。比如，假設現在系統出了問題，你去查看這三個值，發現  1 分鐘的負載值比 15 分鐘的負載值要小很多，那么你很有可能已經錯過了系統出問題的時間點。

在上面這個例子里面，負載的平均值顯示 1 分鐘為 30，比 15 分鐘的 19 相比增長較多。有很多原因會導致負載的增加，也許是 CPU  不夠用了;vmstat 或者 mpstat 可以進一步確認問題在哪里。

2. dmesg | tail

$ dmesg | tail [1880957.563150] perl invoked oom-killer: gfp_mask=0x280da, order=0, oom_score_adj=0 [...] [1880957.563400] Out of memory: Kill process 18694 (perl) score 246 or sacrifice child [1880957.563408] Killed process 18694 (perl) total-vm:1972392kB, anon-rss:1953348kB, file-rss:0kB [2320864.954447] TCP: Possible SYN flooding on port 7001. Dropping request.  Check SNMP count

這個命令顯示了最新的幾條系統日志。這里我們主要找一下有沒有一些系統錯誤會導致性能的問題。上面的例子包含了 oom-killer 以及 TCP  丟包。

不要略過這一步!dmesg 永遠值得看一看。

3. vmstat 1

$ 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 34  0    0 200889792  73708 591828    0    0     0     5    6   10 96  1  3  0  0 32  0    0 200889920  73708 591860    0    0     0   592 13284 4282 98  1  1  0  0 32  0    0 200890112  73708 591860    0    0     0     0 9501 2154 99  1  0  0  0 32  0    0 200889568  73712 591856    0    0     0    48 11900 2459 99  0  0  0  0 32  0    0 200890208  73712 591860    0    0     0     0 15898 4840 98  1  1  0  0 ^C

vmstat 展示了虛擬內存、CPU 的一些情況。上面這個例子里命令行的 1 表示每隔 1 秒鐘顯示一次。在這個版本的 vmstat  里，第一行表示了這一次啟動以來的各項指標，我們可以暫時忽略掉第一行。

需要查看的指標：

• r：處在 runnable 狀態的任務，包括正在運行的任務和等待運行的任務。這個值比平均負載能更好地看出 CPU 是否飽和。這個值不包含等待 io  相關的任務。當 r 的值比當前 CPU 個數要大的時候，系統就處于飽和狀態了。

• free：以 KB 計算的空閑內存大小。

• si，so：換入換出的內存頁。如果這兩個值非零，表示內存不夠了。

• us，sy，id，wa，st：CPU 時間的各項指標(對所有 CPU 取均值)，分別表示：用戶態時間，內核態時間，空閑時間，等待  io，偷取時間(在虛擬化環境下系統在其它租戶上的開銷)

把用戶態 CPU 時間(us)和內核態 CPU 時間(sy)加起來，我們可以進一步確認 CPU 是否繁忙。等待 IO 的時間  (wa)高的話，表示磁盤是瓶頸;注意，這個也被包含在空閑時間里面(id)， CPU 這個時候也是空閑的，任務此時阻塞在磁盤 IO 上了。你可以把等待 IO  的時間(wa)看做另一種形式的 CPU 空閑，它可以告訴你 CPU 為什么是空閑的。

系統處理 IO 的時候，肯定是會消耗內核態時間(sy)的。如果內核態時間較多的話，比如超過 20%，我們需要進一步分析，也許內核對 IO  的處理效率不高。

在上面這個例子里，CPU 時間大部分都消耗在了用戶態，表明主要是應用層的代碼在使用 CPU。CPU 利用率 (us + sy)也超過了  90%，這不一定是一個問題;我們可以通過 r 和 CPU 個數確定 CPU 的飽和度。

4. mpstat -P ALL 1

$ mpstat -P ALL 1 Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx)  07/14/2015  _x86_64_ (32 CPU)  07:38:49 PM  CPU   %usr  %nice   %sys %iowait   %irq  %soft  %steal  %guest  %gnice  %idle 07:38:50 PM  all  98.47   0.00   0.75    0.00   0.00   0.00    0.00    0.00    0.00   0.78 07:38:50 PM    0  96.04   0.00   2.97    0.00   0.00   0.00    0.00    0.00    0.00   0.99 07:38:50 PM    1  97.00   0.00   1.00    0.00   0.00   0.00    0.00    0.00    0.00   2.00 07:38:50 PM    2  98.00   0.00   1.00    0.00   0.00   0.00    0.00    0.00    0.00   1.00 07:38:50 PM    3  96.97   0.00   0.00    0.00   0.00   0.00    0.00    0.00    0.00   3.03 [...]

這個命令把每個 CPU 的時間都打印出來，可以看看 CPU 對任務的處理是否均勻。比如，如果某一單個 CPU  使用率很高的話，說明這是一個單線程應用。

5. pidstat 1

$ pidstat 1 Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx)  07/14/2015    _x86_64_    (32 CPU)  07:41:02 PM   UID       PID    %usr %system  %guest    %CPU   CPU  Command 07:41:03 PM     0         9    0.00    0.94    0.00    0.94     1  rcuos/0 07:41:03 PM     0      4214    5.66    5.66    0.00   11.32    15  mesos-slave 07:41:03 PM     0      4354    0.94    0.94    0.00    1.89     8  java 07:41:03 PM     0      6521 1596.23    1.89    0.00 1598.11    27  java 07:41:03 PM     0      6564 1571.70    7.55    0.00 1579.25    28  java 07:41:03 PM 60004     60154    0.94    4.72    0.00    5.66     9  pidstat  07:41:03 PM   UID       PID    %usr %system  %guest    %CPU   CPU  Command 07:41:04 PM     0      4214    6.00    2.00    0.00    8.00    15  mesos-slave 07:41:04 PM     0      6521 1590.00    1.00    0.00 1591.00    27  java 07:41:04 PM     0      6564 1573.00   10.00    0.00 1583.00    28  java 07:41:04 PM   108      6718    1.00    0.00    0.00    1.00     0  snmp-pass 07:41:04 PM 60004     60154    1.00    4.00    0.00    5.00     9  pidstat ^C

pidstat 和 top 很像，不同的是它可以每隔一個間隔打印一次，而不是像 top  那樣每次都清屏。這個命令可以方便地查看進程可能存在的行為模式，你也可以直接 copy past，可以方便地記錄隨著時間的變化，各個進程運行狀況的變化。

上面的例子說明有 2 個 Java 進程消耗了大量 CPU。這里的 %CPU 表明的是對所有 CPU 的值，比如 1591% 標識這個 Java  進程幾乎消耗了 16 個 CPU。

6. iostat -xz 1

$ iostat -xz 1 Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx)  07/14/2015  x86_64 (32 CPU) avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle 73.96    0.00    3.73    0.03    0.06   22.21 Device:   rrqm/s   wrqm/s     r/s     w/s    rkB/s    wkB/s avgrq-sz avgqu-sz   await r_await w_await  svctm  %util xvda        0.00     0.23    0.21    0.18     4.52     2.08    34.37     0.00    9.98   13.80    5.42   2.44   0.09 xvdb        0.01     0.00    1.02    8.94   127.97   598.53   145.79     0.00    0.43    1.78    0.28   0.25   0.25 xvdc        0.01     0.00    1.02    8.86   127.79   595.94   146.50     0.00    0.45    1.82    0.30   0.27   0.26 dm-0        0.00     0.00    0.69    2.32    10.47    31.69    28.01     0.01    3.23    0.71    3.98   0.13   0.04 dm-1        0.00     0.00    0.00    0.94     0.01     3.78     8.00     0.33  345.84    0.04  346.81   0.01   0.00 dm-2        0.00     0.00    0.09    0.07     1.35     0.36    22.50     0.00    2.55    0.23

iostat 是理解塊設備(磁盤)的當前負載和性能的重要工具。幾個指標的含義：

• r/s，w/s，rkB/s，wkB/s：系統發往設備的每秒的讀次數、每秒寫次數、每秒讀的數據量、每秒寫的數據量。這幾個指標反映的是系統的工作負載。系統的性能問題很有可能就是負載太大。

• await： 系統發往 IO  設備的請求的平均響應時間。這包括請求排隊的時間，以及請求處理的時間。超過經驗值的平均響應時間表明設備處于飽和狀態，或者設備有問題。

• avgqu-sz：設備請求隊列的平均長度。隊列長度大于 1 表示設備處于飽和狀態。

• %util：設備利用率。設備繁忙的程度，表示每一秒之內，設備處理 IO 的時間占比。大于 60% 的利用率通常會導致性能問題(可以通過 await  看到)，但是每種設備也會有有所不同。接近 100% 的利用率表明磁盤處于飽和狀態。

如果這個塊設備是一個邏輯塊設備，這個邏輯快設備后面有很多物理的磁盤的話，100% 利用率只能表明有些 IO 的處理時間達到了  100%;后端的物理磁盤可能遠遠沒有達到飽和狀態，可以處理更多的負載。

還有一點需要注意的是，較差的磁盤 IO 性能并不一定意味著應用程序會有問題。應用程序可以有許多方法執行異步 IO，而不會阻塞在 IO  上面;應用程序也可以使用諸如預讀取，寫緩沖等技術降低 IO 延遲對自身的影響。

7. free -m

$ free -m          total       used       free     shared    buffers     cached Mem:        245998      24545     221453         83         59        541 -/+ buffers/cache:      23944     222053 Swap:

右邊的兩列顯式：

• buffers：用于塊設備 I/O 的緩沖區緩存。

• cached：用于文件系統的頁面緩存。

我們只是想要檢查這些不接近零的大小，其可能會導致更高磁盤 I/O(使用 iostat 確認)，和更糟糕的性能。上面的例子看起來還不錯，每一列均有很多 M  個大小。

比起第一行，-/+ buffers/cache 提供的內存使用量會更加準確些。Linux  會把暫時用不上的內存用作緩存，一旦應用需要的時候就立刻重新分配給它。所以部分被用作緩存的內存其實也算是空閑的內存。為了解釋這一點， 甚至有人專門建了個網站：  http://www.linuxatemyram.com/。

如果使用 ZFS 的話，可能會有點困惑。ZFS 有自己的文件系統緩存，在 free -m 里面看不到;系統看起來空閑內存不多了，但是有可能 ZFS  有很多的緩存可用。

8. sar -n DEV 1

$ sar -n DEV 1 Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx)  07/14/2015     _x86_64_    (32 CPU)  12:16:48 AM     IFACE   rxpck/s   txpck/s    rxkB/s    txkB/s   rxcmp/s   txcmp/s  rxmcst/s   %ifutil 12:16:49 AM      eth0  18763.00   5032.00  20686.42    478.30      0.00      0.00      0.00      0.00 12:16:49 AM        lo     14.00     14.00      1.36      1.36      0.00      0.00      0.00      0.00 12:16:49 AM   docker0      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00  12:16:49 AM     IFACE   rxpck/s   txpck/s    rxkB/s    txkB/s   rxcmp/s   txcmp/s  rxmcst/s   %ifutil 12:16:50 AM      eth0  19763.00   5101.00  21999.10    482.56      0.00      0.00      0.00      0.00 12:16:50 AM        lo     20.00     20.00      3.25      3.25      0.00      0.00      0.00      0.00 12:16:50 AM   docker0      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00 ^C

這個工具可以查看網絡接口的吞吐量：rxkB/s 和 txkB/s 可以測量負載，也可以看是否達到網絡流量限制了。在上面的例子里，eth0  的吞吐量達到了大約 22 Mbytes/s，差不多 176 Mbits/sec ，比 1 Gbit/sec 還要少很多。

這個例子里也有 %ifutil 標識設備利用率，我們也用 Brenan 的 nicstat tool 測量。和 nicstat  一樣，這個設備利用率很難測量正確，上面的例子里好像這個值還有點問題。

9. sar -n TCP,ETCP 1

$ sar -n TCP,ETCP 1 Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx)  07/14/2015    _x86_64_    (32 CPU)  12:17:19 AM  active/s passive/s    iseg/s    oseg/s 12:17:20 AM      1.00      0.00  10233.00  18846.00  12:17:19 AM  atmptf/s  estres/s retrans/s isegerr/s   orsts/s 12:17:20 AM      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00  12:17:20 AM  active/s passive/s    iseg/s    oseg/s 12:17:21 AM      1.00      0.00   8359.00   6039.00  12:17:20 AM  atmptf/s  estres/s retrans/s isegerr/s   orsts/s 12:17:21 AM      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00 ^C

這是對 TCP 重要指標的一些概括，包括：

• active/s：每秒鐘本地主動開啟的 TCP 連接，也就是本地程序使用 connect() 系統調用

• passive/s：每秒鐘從源端發起的 TCP 連接，也就是本地程序使用 accept() 所接受的連接

• retrans/s：每秒鐘的 TCP 重傳次數

atctive 和 passive 的數目通常可以用來衡量服務器的負載：接受連接的個數(passive)，下游連接的個數(active)。可以簡單認為  active 為出主機的連接，passive 為入主機的連接;但這個不是很嚴格的說法，比如 loalhost 和 localhost 之間的連接。

重傳表示網絡或者服務器的問題。也許是網絡不穩定了，也許是服務器負載過重開始丟包了。上面這個例子表示每秒只有 1 個新連接建立。

10. top

$ top top - 00:15:40 up 21:56,  1 user,  load average: 31.09, 29.87, 29.92 Tasks: 871 total,   1 running, 868 sleeping,   0 stopped,   2 zombie %Cpu(s): 96.8 us,  0.4 sy,  0.0 ni,  2.7 id,  0.1 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st KiB Mem:  25190241+total, 24921688 used, 22698073+free,    60448 buffers KiB Swap:        0 total,        0 used,        0 free.   554208 cached Mem  PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU %MEM     TIME+ COMMAND 20248 root      20   0  0.227t 0.012t  18748 S  3090  5.2  29812:58 java 4213 root      20   0 2722544  64640  44232 S  23.5  0.0 233:35.37 mesos-slave 66128 titancl+  20   0   24344   2332   1172 R   1.0  0.0   0:00.07 top 5235 root      20   0 38.227g 547004  49996 S   0.7  0.2   2:02.74 java 4299 root      20   0 20.015g 2.682g  16836 S   0.3  1.1  33:14.42 java  1 root      20   0   33620   2920   1496 S   0.0  0.0   0:03.82 init  2 root      20   0       0      0      0 S   0.0  0.0   0:00.02 kthreadd  3 root      20   0       0      0      0 S   0.0  0.0   0:05.35 ksoftirqd/0  5 root       0 -20       0      0      0 S   0.0  0.0   0:00.00 kworker/0:0H  6 root      20   0       0      0      0 S   0.0  0.0   0:06.94 kworker/u256:0  8 root      20   0       0      0      0 S   0.0  0.0   2:38.05 rcu_sched

top 命令涵蓋了我們前面講述的許多指標。我們可以用它來看和我們之前查看的結果有沒有很大的不同，如果有的話，那表示系統的負載在變化。

top 的缺點就是你很難找到這些指標隨著時間的一些行為模式，在這種情況下，vmstat 或者 pidstat  這種可以提供滾動輸出的命令是更好的方式。如果你不以足夠快的速度暫停輸出(Ctrl-S 暫停，Ctrl-Q  繼續)，一些間歇性問題的線索也可能由于被清屏而丟失。

后續的分析

還有更多命令和方法可以用于更深入的分析。查看 Brendan 在 Velocity 2015 大會上的 Linux 性能工具教程，其中包含了超過 40  個命令，涵蓋了可觀測性、標桿管理、調優、靜態性能調優、分析和跟蹤等方面。

在全網規模應對系統的可靠性和性能問題是我們的愛好之一。

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