算法工程师的工程修养：Linux 服务器性能故障分析

以你之姓@ 2022-08-28 12:58 203阅读 0赞

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掌握一些性能优化工具和方法，这就需要在工作中不断地积累；计算机基础知识很重要，比如说网络知识、操作系统知识等等，掌握了基础知识才能让你在优化过程中抓住性能问题的关键，也能在性能优化过程中游刃有余。

虽然监控工具可以帮助我们解决大多数问题，但我们有时需要登录实例并运行一些标准的 Linux 性能工具。

看他们通过十条命令在一分钟内对机器性能问题进行诊断。在 60 秒内，您可以通过运行以下十个命令，对系统资源使用情况和正在运行的进程有一个高层次的了解。寻找错误和饱和度指标，因为它们都很容易解释，然后是资源利用率。饱和是指资源的负载超出其处理能力的情况，可以作为请求队列的长度或等待时间来公开。

当我们把 Linux 操作系统所有的关键一级计数器找完之后，就会得到这样一张图：

![ea932b0d441750be38062fac3ee05fab.png][]

这些命令的输出，有助于快速定位性能瓶颈。主要检查出图中标红的计数器，所有资源（CPU、内存、磁盘 IO 等）的利用率（utilization）、饱和度（saturation）和错误（error）度量，也就是 Brendan Gregg 提出的 USE 方法。

![52b5c0165b540cd814d54ed0d8a27f33.png][]

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

下面我们来逐一介绍下这些命令，有关这些命令更多的参数和说明，请参照命令的手册。

### uptime ###

这个命令可以快速查看机器的负载情况：

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

在 Linux 系统中，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。这些数据可以让我们对系统资源使用有一个宏观的了解。

命令的输出分别表示 1 分钟、5 分钟、15 分钟的平均负载情况。通过这三个数据，可以了解服务器负载是在趋于紧张还是区域缓解。如果 1 分钟平均负载很高，而 15 分钟平均负载很低，说明服务器正在命令高负载情况，需要进一步排查 CPU 资源都消耗在了哪里。反之，如果 15 分钟平均负载很高，1 分钟平均负载较低，则有可能是 CPU 资源紧张时刻已经过去。

上面例子中的输出，可以看见最近 1 分钟的平均负载非常高，且远高于最近 15 分钟负载，因此我们需要继续排查当前系统中有什么进程消耗了大量的资源。可以通过下文将会介绍的 vmstat、mpstat 等命令进一步排查。

### 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 counters.

这将查看最近 10 条系统消息（如果有）。查找可能导致性能问题的错误。上面的示例包括 oom-killer 和 TCP 丢弃请求。不要错过这一步！dmesg 总是值得检查。这些日志可以帮助排查性能问题。

### vmstat ###

$ 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

每行会输出一些系统核心指标，这些指标可以让我们更详细的了解系统状态。后面跟的参数 1，表示每秒输出一次统计信息，表头提示了每一列的含义，这里介绍一些和性能调优相关的列：

r：等待在 CPU 资源的进程数量。这个数据比平均负载更加能够体现 CPU 负载情况，数据中不包含等待 IO 的进程。如果这个数值大于机器 CPU 核数，那么机器的 CPU 资源已经饱和。

free：系统可用内存数（以千字节为单位），如果剩余内存不足，也会导致系统性能问题。下文介绍到的 free 命令，可以更详细的了解系统内存的使用情况。

si, so：交换区写入和读取的数量。如果这个数据不为 0，说明系统已经在使用交换区（swap），机器物理内存已经不足。

us, sy, id, wa, st：这些都代表了 CPU 时间的消耗，它们分别表示用户时间（user）、系统（内核）时间（sys）、空闲时间（idle）、IO 等待时间（wait）和被偷走的时间（stolen，一般被其他虚拟机消耗）。

上述这些 CPU 时间，可以让我们很快了解 CPU 是否处于繁忙状态。一般情况下，如果用户时间和系统时间相加非常大，CPU 处于忙于执行指令。如果 IO 等待时间很长，那么系统的瓶颈可能在磁盘 IO。示例命令的输出可以看见，大量 CPU 时间消耗在用户态，也就是用户应用程序消耗了 CPU 时间。这不一定是性能问题，需要结合 r 队列，一起分析。

### 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
    [...]

该命令可以显示每个 CPU 的占用情况，如果有一个 CPU 占用率特别高，那么有可能是一个单线程应用程序引起的。

### 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

pidstat 命令输出进程的 CPU 占用率，该命令会持续输出，并且不会覆盖之前的数据，可以方便观察系统动态。如上的输出，可以看见两个 JAVA 进程占用了将近 1600% 的 CPU 时间，既消耗了大约 16 个 CPU 核心的运算资源。

### iostat -xz 1 ###

$ iostat -xz 1
    avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
               0.13    0.00    0.10    0.01    0.00   99.76
    
    Device:         rrqm/s   wrqm/s     r/s     w/s    rkB/s    wkB/s avgrq-sz avgqu-sz   await r_await w_await  svctm  %util
    vda               0.00     0.62    0.03    0.89     0.57     7.97    18.52     0.00    0.68    1.96    0.64   0.60   0.06
    vdb               0.00     0.02    0.00    0.38     0.05     2.64    14.12     0.00    0.84    0.46    0.84   0.54   0.02
    dm-0              0.00     0.00    0.00    0.40     0.01     2.75    13.62     0.00    0.98    0.37    0.98   0.35   0.01
    
    avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
               0.25    0.00    0.00    0.00    0.00   99.75
    
    Device:         rrqm/s   wrqm/s     r/s     w/s    rkB/s    wkB/s avgrq-sz avgqu-sz   await r_await w_await  svctm  %util
    vda               0.00     0.00    0.00    1.00     0.00     4.00     8.00     0.00    0.00    0.00    0.00   1.00   0.10
    
    avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
               0.00    0.00    0.00    0.00    0.00  100.00

iostat 命令主要用于查看机器磁盘 IO 情况。该命令输出的列，主要含义是：

r/s, w/s, rkB/s, wkB/s：分别表示每秒读写次数和每秒读写数据量（千字节）。读写量过大，可能会引起性能问题。

await：IO 操作的平均等待时间，单位是毫秒。这是应用程序在和磁盘交互时，需要消耗的时间，包括 IO 等待和实际操作的耗时。如果这个数值过大，可能是硬件设备遇到了瓶颈或者出现故障。

avgqu-sz：向设备发出的请求平均数量。如果这个数值大于 1，可能是硬件设备已经饱和（部分前端硬件设备支持并行写入）。

%util：设备利用率。这个数值表示设备的繁忙程度，经验值是如果超过 60，可能会影响 IO 性能（可以参照 IO 操作平均等待时间）。如果到达 100%，说明硬件设备已经饱和。

如果显示的是逻辑设备的数据，那么设备利用率不代表后端实际的硬件设备已经饱和。值得注意的是，即使 IO 性能不理想，也不一定意味应用程序会出现性能问题，可以利用诸如预读取、写缓存等策略提升应用性能。

### free –m ###

$ free -m
                total       used       free     shared    buffers     cached
    Mem:        245998      24545     221453         83         59        541
    -/+ buffers/cache:      23944     222053
    Swap:            0          0          0

free 命令可以查看系统内存的使用情况，-m 参数表示按照兆字节展示。最后两列分别表示用于 IO 缓存的内存数，和用于文件系统页缓存的内存数。需要注意的是，第二行 -/+ buffers/cache，看上去缓存占用了大量内存空间。这是 Linux 系统的内存使用策略，尽可能的利用内存，如果应用程序需要内存，这部分内存会立即被回收并分配给应用程序。因此，这部分内存一般也被当成是可用内存。如果可用内存非常少，系统可能会动用交换区（如果配置了的话），这样会增加 IO 开销（可以在 iostat 命令中体现），降低系统性能。

### 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

sar 命令在这里可以查看网络设备的吞吐率。在排查性能问题时，可以通过网络设备的吞吐量，判断网络设备是否已经饱和。如示例输出中，eth0 网卡设备，吞吐率大概在 22 Mbytes/s，既 176 Mbits/sec，没有达到 1Gbit/sec 的硬件上限。

### 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

sar 命令在这里用于查看 TCP 连接状态，其中包括：

active/s：每秒本地发起的 TCP 连接数，既通过 connect 调用创建的 TCP 连接；

passive/s：每秒远程发起的 TCP 连接数，即通过 accept 调用创建的 TCP 连接；

retrans/s：每秒 TCP 重传数量；

TCP 连接数可以用来判断性能问题是否由于建立了过多的连接，进一步可以判断是主动发起的连接，还是被动接受的连接。TCP 重传可能是因为网络环境恶劣，或者服务器压力过大导致丢包。重传会严重影响tcp的效率，可以使用Brendan Gregg开发的一个轻量级tcp重传抓取工具: tcpretrans。

### 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 命令包含了前面好几个命令的检查的内容。比如系统负载情况（uptime）、系统内存使用情况（free）、系统 CPU 使用情况（vmstat）等。因此通过这个命令，可以相对全面的查看系统负载的来源。同时，top 命令支持排序，可以按照不同的列排序，方便查找出诸如内存占用最多的进程、CPU 占用率最高的进程等。但是，top 命令相对于前面一些命令，输出是一个瞬间值，如果不持续盯着，可能会错过一些线索。这时可能需要暂停 top 命令刷新，来记录和比对数据。

### 总结 ###

排查 Linux 服务器性能问题还有很多工具，上面介绍的一些命令，可以帮助我们快速的定位问题。例如前面的示例输出，多个证据证明有 JAVA 进程占用了大量 CPU 资源，之后的性能调优就可以针对应用程序进行。

### 参考链接 ###

来看 Netflix 性能工程团队的这篇博文：https://netflixtechblog.com/linux-performance-analysis-in-60-000-milliseconds-accc10403c55

The USE Method: https://www.brendangregg.com/usemethod.html

转载：运维开发故事  
原文：https://tinyurl.com/rsyjhzhw

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[52b5c0165b540cd814d54ed0d8a27f33.png]: /images/20220828/755f4174ac0a4038a5299ecde534b4f8.png
[GAN]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5MTgzNzE0MA==&mid=2247493528&idx=1&sn=a6ad486ec02f36c97bc9a7c86f986765&chksm=fe2a4523c95dcc3526ebf62751f7a8f319082ed358f3a8c37e98188206f7d71daf2885028bf9&scene=21#wechat_redirect
[CVPR 2021 _ GAN_3D]: https://blog.csdn.net/moxibingdao/article/details/116773486
[CVPR 2021 _ _ _GAN]: https://blog.csdn.net/moxibingdao/article/details/115410691
[CVPR 2021_GAN]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5MTgzNzE0MA==&mid=2247491634&idx=1&sn=427cb6bfd6868662f2b5ae1ac37f6072&chksm=fe2a4289c95dcb9f047c18e63b3be9d78e5e75f1d94dc80be34686ce6b4f22cdee2d7cc7f2ae&scene=21#wechat_redirect
[CVPR 2021_GAN 1]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5MTgzNzE0MA==&mid=2247490911&idx=1&sn=671926492c3b36e3350db4963f7fcb16&chksm=fe29bfe4c95e36f275332b31b993532b98d52acc76d26c15e2321de4cf52141510bee3ff96af&scene=21#wechat_redirect
[GAN_StyleGAN]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5MTgzNzE0MA==&mid=2247490656&idx=2&sn=bbe156fef077f23263b57e506ad43314&chksm=fe29bedbc95e37cd709f583372918478ad8d3cff5309a85f3a940e7c0356050278f89d7e1c79&scene=21#wechat_redirect
[20_ StyleGAN]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5MTgzNzE0MA==&mid=2247490498&idx=1&sn=324cfbbde362a728aa5336f4b200f7a3&chksm=fe29b979c95e306f03b134809b16009d06aa0694b03da3368f84625de3700e6a56221d49d1bf&scene=21#wechat_redirect
[100_CVPR 2020_GAN]: https://blog.csdn.net/lgzlgz3102/article/details/107075585
[_ _Python]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5MTgzNzE0MA==&mid=2247485709&idx=2&sn=55a51c98ab48f393ba305c082ba0e4fe&chksm=fe29abb6c95e22a04d1eb019f964c8ae97b2f3af98c22f730f5d5ed2aea9fdb320b00c688967&scene=21#wechat_redirect
[_ _Think Python]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5MTgzNzE0MA==&mid=2247485091&idx=2&sn=f569d5d70c2e6c9cc567fbc5147787a4&chksm=fe29a418c95e2d0e9a3de46e0e4d1b8d4947154d8639418a511a3091300aa31699932046556e&scene=21#wechat_redirect
[_ _Pytorch]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5MTgzNzE0MA==&mid=2247485635&idx=2&sn=90608bce32fe353cf3c64b39e3406bc3&chksm=fe29aa78c95e236e380c9fd2ae79917d7451ccdd4803c5e6047a16f921d1b61d18efc79ada7c&scene=21#wechat_redirect
[_ _2020]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5MTgzNzE0MA==&mid=2247484959&idx=2&sn=563999cc8d48498beed00270844ceec4&chksm=fe29a4a4c95e2db2aab16bdcefa78795bbb7efbc70b533bb197d73f617558f2f8a523120c6e3&scene=21#wechat_redirect
[Link 1]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5MTgzNzE0MA==&mid=2247484929&idx=1&sn=523220858287ed3e6105919703c8e833&chksm=fe29a4bac95e2dac758c4aac10a3aac49eb062bc0829d4ef2ebc8e6d5069d246385c5084a2b4&scene=21#wechat_redirect
[_TensorFlow 2.0]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5MTgzNzE0MA==&mid=2247485195&idx=2&sn=e3387067db29d1759755c6c2ea96c870&chksm=fe29a5b0c95e2ca6599d4a91d5d40900566b7525de3dd85259e7a6c173aa26aa7ea3641d1aaf&scene=21#wechat_redirect
[_ _100_CVPR 2020_GAN]: https://blog.csdn.net/lgzlgz3102/article/details/114860515
[Link 2]: https://blog.csdn.net/Sophia_11/article/details/119193147
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