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Linux系统CPU的性能监控及调优

2017-06-08  本文已影响2158人  刘振锋
CPU调优

性能优化是一个老生常谈的话题,典型的性能问题如页面响应慢、接口超时,服务器负载高、并发数低,数据库频繁死锁等。尤其是在“糙快猛”的互联网开发模式大行其道的今天,随着系统访问量的日益增加和代码的臃肿,各种性能问题开始纷至沓来。在系统层面能够影响应用性能的一般包括三个因素:CPU、内存和IO,今天,我们先谈谈CPU性能的监控以及调优。

CPU性能监控

当程序响应变慢的时候,首先使用top、vmstat、ps等命令查看系统的cpu使用率是否有异常,从而可以判断出是否是cpu繁忙造成的性能问题。其中,主要通过us(用户进程所占的%)这个数据来看异常的进程信息。当us接近100%甚至更高时,可以确定是cpu繁忙造成的响应缓慢。一般说来,cpu繁忙的原因有以下几个:

  • 线程中有无限空循环、无阻塞、正则匹配或者单纯的计算

top命令

top命令

对于多个或多核cpu,上面的显示则会是多个cpu所占用的百分比总合。如需查看每个核的消耗情况,可在进入top视图后按1,就会按核来显示cpu的使用情况,如上图。

  • us 表示用户进程处理所占的百分比

vmstat

vmstat命令
  • in 每秒CPU的中断次数,包括时间中断

gstat -gcutil

如果发现是Java进程CPU占用过高,可以使用这个命令查看进程是不是正在频繁GC,如下图所示。


jstat命令
  • S0 — Heap上的 Survivor space 0 区已使用空间的百分比

问题分析

根据上面提供的几个常用命令,定位到问题以后,就可以根据具体问题分析其产生的原因了。

CPU瓶颈表现在两个方面:用户态CPU瓶颈和系统态CPU瓶颈。运行操作系统内核以外的软件时导致的瓶颈为用户态CPU瓶颈,运行操作系统内核的时候导致的瓶颈为系统态CPU瓶颈。用户态CPU和系统态CPU时间比率在3:1到4:1之间是正常的。如果在有瓶颈的系统中,用户和系统时间比率高于这个区间,就应该分析用户态CPU时间增加的原因。

us过高

当us值过高时,表示运行的应用消耗了大部分的cpu。在这种情况下,对于java应用而言,最重要的是找到具体消耗cpu的线程所执行的代码,可以采用如下方法。
1.使用gstat -gcutil查看JVM是否频繁的进行GC。
2.如果根据gcutil查看,GC并不频繁,请根据《当CPU飙高时,它在做什么》提供的方式,查看CPU在执行什么代码,来定位问题。

sy过高

当sy值过高时,使用vmstat来查看线程切换次数。很可能是linux花费了更多的时间在进行线程切换。java应用造成这种现象的主要原因是启动的线程比较多, 且这些线程多处于不断的阻塞(例如锁等待,io等待)和执行状态的变化过程中,这就导致了操作系统要不断的切换执行的线程, 产生大量的上下文切换。在这种情况下,对java应用而言,最重要的是找出不断切换状态的原因, 可采用的方法为通过kill -3 pid 或jstack -l pid的方法dump出java应用程序的线程信息,查看线程的状态信息以及锁信息, 找出等待状态或锁竞争过多的线程。

CPU调优

设置程序执行的优先级

可以使用nice和renice设置程序执行的优先级。
格式:nice [-n 数值] 命令nice 指令可以改变程序执行的优先权等级。指令让使用者在执行程序时,指定一个优先等级,称之为 nice 值。 这个数值从最高优先级的-20到最低优先级的19。负数值只有 root 才有权力使。 一般使用者,也可使用 nice 指令來做执行程序的优先级管理,但只能将nice值越调越高。

使用ulimit限制cpu占用时间

注意,ulimit 限制的是当前shell进程以及其派生的子进程。因此可以在脚本中调用ulimit来限制cpu使用时间。 例如,限制tar的cpu占用时间,单位秒。
ulimit -SHt 100 tar test.tar.gz test
如果tar占用时间超过了100秒,tar将会退出,这可能会导致打包不完全,因此不推荐使用ulimit对cpu占用时间进行限制。 另外,通过修改系统的/etc/security/limits配置文件,可以针对用户进行限制。

使用程序自带的对cpu使用调整的功能

某些程序自带了对cpu使用调整的功能,比如nginx服务器,通过其配置文件,可以为工作进程指定cpu,如下:

worker_processes 4; 
worker_cpu_affinity 0001 0010 0100 1000;

这里0001 0010 0100 1000是掩码,分别代表第1、2、3、4颗cpu核心,这就使得cpu的使用比较平均到每个核心上。
使用Nginx时,这种优化方式是比较常见的。

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