关于linux系统CPU篇--->CPU使用率升高

概述1.CPU使用率为单位时间内CPU使用情况的统计，以百分比的方式展示。   LINUX作为一个多任务 *** 作系统，将每个CPU的时间划分为很短的时间片，再通过调度器轮流分配给各个任务使用，因此造成多任务同时运行的错觉 2.如何查看CPU使用率？   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  p

1.cpu使用率为单位时间内cpu使用情况的统计，以百分比的方式展示。

  liNUX作为一个多任务 *** 作系统，将每个cpu的时间划分为很短的时间片，再通过调度器轮流分配给各个任务使用，因此造成多任务同时运行的错觉

2.如何查看cpu使用率？

  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

 pIDstat是专门分析每个进程的cpu使用情况的工具

 top输出：

# 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

top默认显示的是所有cpu的平均值，这时候按下1，就可以切换到每个cpu的使用率了

下面的pIDstat命令，就间隔1秒，展示了进程的5组cpu使用率，包括：

%usr用户态cpu使用率

%system 系统cpu使用率

%guest 运行虚拟机cpu使用率

%wait 等待IO cpu使用率

%cpu 总的cpu使用率

最后的average部分，还计算了5组数据的平均值

pIDstat输出：

# 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

3.cpu使用率过高怎么办？

  使用top,ps,pIDstat等工具，能够轻松找到占用cpu使用率较高(100%)的进程,接下来，你可能想知道占用cpu的是哪个函数呢，找到它，才能更有效，更针对性的进行性能优化。

  那么那种工具最适合在第一时间分析进程的cpu问题呢，推荐的是perf。perf是linux2.6.31以后内置的性能分析工具，包含了perf top,perf record,perf report

  第一种：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：

 $ 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，事件类型和事件总数量，输出中可以看到perf采集了833个cpu时钟事件，而总事件数则为97742399

 如果输出结果中，采样数(Samples)只有10几个，那下面的排序和百分比就没什么实际参考价值

Overhead:该符号的性能事件，在所有采样中的比例，用百分比来展示

Shared:该函数或指令所在的动态共享对象(Dynamic Shared Object),如内核，进程名，动态连接库名，内核模块名等

Object: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

Symbol:是符号名，也就是函数名。当函数名未知时，用十六进制地址表示

从上面的输出中可以看到，占用cpu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。

第二种常见用法：也就是perf record和perf report

perf record 提供了保存数据的功能，保存后的数据，可以用perf report 解析展示

4.案例分析：

 (1).使用两台linux虚拟机，其中一台用作web服务器，模拟性能问题。需要安装docker,Nginx,perf,sysstat等工具

   另外一台用作客户端，需要安装ab，curl

 (2).在第一台虚拟机中执行下面命令运行Nginx和PHP应用：

     docker run --name Nginx -p 10000:80 -itd feisky/Nginx

     docker run --name PHPfpm -itd --network container:Nginx feisky/PHP-fpm

 (3).在第二台虚拟机(客户端)执行curl 命令,确认Nginx已经正常启动：

   # 192.168.0.10 是第一台虚拟机的 IP 地址

  $ curl http://192.168.0.10:10000/

  It works!

(4).测试Nginx服务的性能：    

 # 并发 10 个请求测试 Nginx 性能，总共测试 100 个请求
 $ ab -c 10 -n 100 http://192.168.0.10:10000/
 This is ApacheBench,Version 2.3 <$Revision: 1706008 $>
 copyright 1996 Adam Twiss,Zeus Technology Ltd,
  ...
 Requests per second: 11.63 [#/sec] (mean)
 Time per request: 859.942 [ms] (mean)
  ...

从ab的结果输出中，发现Nginx能承受的每秒平均请求数只有11.63.性能比较差

(5)继续执行ab，将请求数增加到10000，这样在第一个终端使用性能分析工具时，Nginx压力还是继续

     ab -c 10 -n 10000 http://192.168.0.10:10000/

(6).回到第一个终端运行top命令，并按下数字1，切换到每个cpu的使用率：

$ top
...
%cpu0 : 98.7 us,1.3 sy,0.0 ID,0.0 st
%cpu1 : 99.3 us,0.7 sy,0.0 st
...
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %cpu %MEM TIME+ COMMAND
21514 daemon 20 0 336696 16384 8712 R 41.9 0.2 0:06.00 PHP-fpm
21513 daemon 20 0 336696 13244 5572 R 40.2 0.2 0:06.08 PHP-fpm
21515 daemon 20 0 336696 16384 8712 R 40.2 0.2 0:05.67 PHP-fpm
21512 daemon 20 0 336696 13244 5572 R 39.9 0.2 0:05.87 PHP-fpm
21516 daemon 20 0 336696 16384 8712 R 35.9 0.2 0:05.61 PHP-fpm

 

发现占用cpu最多的是PHP-fpm进程

(7).怎么知道是PHP-fpm的那个函数导致了cpu使用率升高呢，我们来用perf分析一下。在第一个终端运行下面的perf命令     

  # -g 开启调用关系分析，-p 指定 PHP-fpm 的进程号 21515
  $ perf top -g -p 21515

(8).按方向键切换到PHP-fpm,再按下会车键展开PHP-fpm的调用关下，发现调用关系最终到了sqrt和add_function

   

(9).拷贝出Nginx应用的源码，看看是不是调用了这两个函数：

# 从容器 PHPfpm 中将 PHP 源码拷贝出来
$ docker cp PHPfpm:/app .

# 使用 grep 查找函数调用
$ grep sqrt -r app/ # 找到了 sqrt 调用
app/index.PHP: $x += sqrt($x);
$ grep add_function -r app/ # 没找到 add_function 调用，这其实是 PHP 内置函数

原来只有sqrt函数在ap/IDex.PHP文件中调用了。看看这个文件的源码：

$ cat app/index.PHP
<?PHP
// test only.
$x = 0.0001;
for ($i = 0; $i <= 1000000; $i++) {
$x += sqrt($x);
}

echo "It works!"

发现原来是测试代码没删就直接发布应用了。

(10).优化：   

# 停止原来的应用
$ docker rm -f Nginx PHPfpm
# 运行优化后的应用
$ docker run --name Nginx -p 10000:80 -itd feisky/Nginx:cpu-fix
$ docker run --name PHPfpm -itd --network container:Nginx feisky/PHP-fpm:cpu-fix

(11).重新在第二台虚拟机中测试Nginx性能：

$ ab -c 10 -n 10000 http://10.240.0.5:10000/
...
Complete requests:      10000
Failed requests:        0
Total transferred:      1720000 bytes
HTML transferred:       90000 bytes
Requests per second:    2237.04 [#/sec] (mean)
Time per request:       4.470 [ms] (mean)
Time per request:       0.447 [ms] (mean,across all concurrent requests)
Transfer rate:          375.75 [Kbytes/sec] received
...

从这里可以发现，现在每秒的请求数，已经从原来的11变成了2237

总结：

cpu使用率是最直观和最常用的系统性能指标，更是我们在排查系统性能问题时。通常会关注的第一个指标。所以我们要熟悉它的含义，尤其要弄清楚用户(user%)、NIce（%nice）、系统(%system),等待IO(%iowait),中断(%irq),软中断(%softirq)

这几种不同的cpu使用率。

(1).用户和Nice cpu高，说明用户进程占用了较多的cpu,所以应该着重排查进程的性能问题

(2).系统cpu高，说明内核态占用了较多的cpu,所以应该着重排查内核线程或系统调用的性能问题

(3).IO等待cpu高，说明等待IO的时间比较长，应该着重排查系统存储是不是出现了IO问题

(4).软中断和硬中断高，说明软中断或硬中断处理程序占用了较多的cpu,所以应该着重排查内核中的中断服务程序

碰到cpu使用率升高的问题，可以借助top,pIDstat等工具，确认引发cpu性能问题的来源，再使用perf等工具，排查出引起性能问题的具体函数

总结

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