linux 性能优化-- cpu 切换以及cpu过高

本文先介绍了cpu上下文切换的基础知识，以及上下文切换的类型（进程，线程等切换）。然后介绍了如何查看cpu切换次数的工具和指标的解释。同时对日常分析种cpu过高的情况下如何分析和定位的方法做了一定的介绍，使用一个简单的案例进行分析，先用top，pidstat等工具找出占用过高的进程id，然后通过分析到底是用户态cpu过高，还是内核态cpu过高，并用perf 定位到具体的调用函数。（来自极客时间课程学习笔记）

1、多任务竞争CPU，cpu变换任务的时候进行CPU上下文切换(context switch)。CPU执行任务有4种方式：进程、线程、或者硬件通过触发信号导致中断的调用。

2、当切换任务的时候，需要记录任务当前的状态和获取下一任务的信息和地址(指针)，这就是上下文的内容。因此，上下文是指某一时间点CPU寄存器(CPU register)和程序计数器(PC)的内容, 广义上还包括内存中进程的虚拟地址映射信息.

3、上下文切换的过程：

4、根据任务的执行形式，相应的下上文切换，有进程上下文切换、线程上下文切换、以及中断上下文切换三类。

5、进程和线程的区别：

进程是资源分配和执行的基本单位；线程是任务调度和运行的基本单位。线程没有资源，进程给指针提供虚拟内存、栈、变量等共享资源，而线程可以共享进程的资源。

6、进程上下文切换：是指从一个进程切换到另一个进程。

(1)进程运行态为内核运行态和进程运行态。内核空间态资源包括内核的堆栈、寄存器等；用户空间态资源包括虚拟内存、栈、变量、正文、数据等

(2)系统调用(软中断)在内核态完成的，需要进行2次CPU上下文切换(用户空间-->内核空间-->用户空间)，不涉及用户态资源，也不会切换进程。

(3)进程是由内核来管理和调度的，进程的切换只能发生在内核态。所以，进程的上下文不仅包括了用户空间的资源，也包括内核空间资源。

(4)进程的上下文切换过程：

(5)、下列将会触发进程上下文切换的场景：

7、线程上下文切换：

8、中断上下文切换

快速响应硬件的事件，中断处理会打断进程的正常调度和执行。同一CPU内，硬件中断优先级高于进程。切换过程类似于系统调用的时候，不涉及到用户运行态资源。但大量的中断上下文切换同样可能引发性能问题。

重点关注信息：

系统的就绪队列过长，也就是正在运行和等待 CPU 的进程数过多，导致了大量的上下文切换，而上下文切换又导致了系统 CPU 的占用率升高。

这个结果中有两列内容是我们的重点关注对象。一个是 cswch ，表示每秒自愿上下文切换（voluntary context switches）的次数，另一个则是 nvcswch ，表示每秒非自愿上下文切换（non voluntary context switches）的次数。

linux的中断使用情况可以从 /proc/interrupts 这个只读文件中读取。/proc 实际上是 Linux 的一个虚拟文件系统，用于内核空间与用户空间之间的通信。/proc/interrupts 就是这种通信机制的一部分，提供了一个只读的中断使用情况。

重调度中断（RES），这个中断类型表示，唤醒空闲状态的 CPU 来调度新的任务运行。这是多处理器系统（SMP）中，调度器用来分散任务到不同 CPU 的机制，通常也被称为处理器间中断（Inter-Processor Interrupts，IPI）。

这个数值其实取决于系统本身的 CPU 性能。如果系统的上下文切换次数比较稳定，那么从数百到一万以内，都应该算是正常的。但当上下文切换次数超过一万次，或者切换次数出现数量级的增长时，就很可能已经出现了性能问题。这时，需要根据上下文切换的类型，再做具体分析。

比方说：

首先通过uptime查看系统负载，然后使用mpstat结合pidstat来初步判断到底是cpu计算量大还是进程争抢过大或者是io过多，接着使用vmstat分析切换次数，以及切换类型，来进一步判断到底是io过多导致问题还是进程争抢激烈导致问题。

CPU 使用率相关的重要指标：

性能分析工具给出的都是间隔一段时间的平均 CPU 使用率，所以要注意间隔时间的设置，特别是用多个工具对比分析时，你一定要保证它们用的是相同的间隔时间。比如，对比一下 top 和 ps 这两个工具报告的 CPU 使用率，默认的结果很可能不一样，因为 top 默认使用 3 秒时间间隔，而 ps 使用的却是进程的整个生命周期。

top 和 ps 是最常用的性能分析工具：

这个输出结果中，第三行 %Cpu 就是系统的 CPU 使用率，top 默认显示的是所有 CPU 的平均值，这个时候你只需要按下数字 1 ，就可以切换到每个 CPU 的使用率了。继续往下看，空白行之后是进程的实时信息，每个进程都有一个 %CPU 列，表示进程的 CPU 使用率。它是用户态和内核态 CPU 使用率的总和，包括进程用户空间使用的 CPU、通过系统调用执行的内核空间 CPU 、以及在就绪队列等待运行的 CPU。在虚拟化环境中，它还包括了运行虚拟机占用的 CPU。

预先安装 stress 和 sysstat 包，如 apt install stress sysstat。

stress 是一个 Linux 系统压力测试工具，这里我们用作异常进程模拟平均负载升高的场景。而 sysstat 包含了常用的 Linux 性能工具，用来监控和分析系统的性能。我们的案例会用到这个包的两个命令 mpstat 和 pidstat。

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：

perf 是 Linux 2.6.31 以后内置的性能分析工具。它以性能事件采样为基础，不仅可以分析系统的各种事件和内核性能，还可以用来分析指定应用程序的性能问题。

第一种常见用法是 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，使用界面如下所示：

输出结果中，第一行包含三个数据，分别是采样数（Samples）如2K、事件类型（event）如cpu-clock:pppH和事件总数量（Event count）如：371909314。

第二种常见用法，也就是 perf record 和 perf report。 perf top 虽然实时展示了系统的性能信息，但它的缺点是并不保存数据，也就无法用于离线或者后续的分析。而 perf record 则提供了保存数据的功能，保存后的数据，需要你用 perf report 解析展示。

1.启动docker 运行进程：

2.ab工具测试服务器性能

ab（apache bench）是一个常用的 HTTP 服务性能测试工具，这里用来模拟 Ngnix 的客户端。

3.分析过程

CPU 使用率是最直观和最常用的系统性能指标，在排查性能问题时，通常会关注的第一个指标。所以更要熟悉它的含义，尤其要弄清楚:

这几种不同 CPU 的使用率。比如说：

碰到 CPU 使用率升高的问题，你可以借助 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.

除了保证程序的正确性以外，在项目开发中往往还关心性能和稳定性。我们往往要对内核、应用程序或整个系统进行性能优化。在性能优化中常用的手段如下：

使用top、vmstat、iostat、sysctl等常用工具

top命令用于显示处理器的活动状况。在缺省情况下，显示占用CPU最多的任务，并且每隔5s做一次刷新vmstat命令用于报告关于内核线程、虚拟内存、磁盘、陷阱和CPU活动的统计信息iostat命令用于分析各个磁盘的传输闲忙状况netstat是用来检测网络信息的工具sar用于收集、报告或者保存系统活动信息，其中，sar用于显示数据，sar1和sar2用于收集和保存数据

sysctl是一个可用于改变正在运行中的Linux系统的接口。用sysctl 可以读取几白个以上的系统变量,如用sysctl—a可读取所有变量。

sysctl的实现原理是:所有的内核参数在/proc/sys中形成一个树状结构，sysctl系统调用的内核函数是sys_sysctl，匹配项目后，最后的读写在do_sysctl_strategy中完成。

2.使用高级分析手段，如OProfile、gprof

OProfile可以帮助用户识别诸如模块的占用时间、循环的展开、高速缓存的使用率低、低效的类型转换和冗余 *** 作、错误预测转移等问题。它收集有关处理器事件的信息，其中包括TLB的故障、停机、存储器访问以及缓存命中和未命中的指令的攫取数量。OProfile支持两种采样方式:基于事件的采样（Event Based)和基于时间的采样(Time Based)。基于事件的采样是OProfile只记录特定事件（比如L2缓存未命中）的发生次数，当达到用户设定的定值时Oprofile就记录一下(采一个样)。这种方式需要CPU内部有性能计数器(Performace Counter)）。基于时间的采样是OProfile借助OS时钟中断的机制，在每个时钟中断，OProfile都会记录一次(采一次样）。引入它的目的在于，提供对没有性能计数器的CPU的支持，其精度相对于基于事件的采样要低，因为要借助OS时钟中断的支持，对于禁用中断的代码，OProfile不能对其进行分析。

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