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作者:tonnyom
原载: http://www.sanotes.net/html/y2009/393.html
版权所有。转载时必须以链接形式注明作者和原始出处及本声明。

Linux System and Performance Monitoring(总结篇)
Date: 2009.07.21
Author: Darren Hoch
译: Tonnyom[AT]hotmail.com

结束语: 这是该译文的最后一篇,在这篇中,作者提供了一个案例环境,用之前几篇所阐述的理论以及涉及到的工具,对其进行一个整体的系统性能检查.对大家更好理解系统性能监控,进行一次实战演习.
BTW:在中文技术网站上,类似内容的文章,大体是来自该作者06-07年所著论文,此译文是建立在作者为OSCON 2009重写基础上的.所以部分内容可能会存在重复雷同,特此说明下.

附录 A: 案例学习 – 性能监控之循序渐进

某一天,一个客户打电话来需要技术帮助,并抱怨平常15秒就可以打开的网页现在需要20分钟才可以打开.

具体系统配置如下:

RedHat Enterprise Linux 3 update 7
Dell 1850 Dual Core Xenon Processors, 2 GB RAM, 75GB 15K Drives
Custom LAMP software stack(译注:Llinux+apache+mysql+php 环境)

性能分析之步骤

1. 首先使用vmstat 查看大致的系统性能情况:

# vmstat 1 10
procs memory swap io system cpu
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa
1 0 249844 19144 18532 1221212 0 0 7 3 22 17 25 8 17 18
0 1 249844 17828 18528 1222696 0 0 40448 8 1384 1138 13 7 65 14
0 1 249844 18004 18528 1222756 0 0 13568 4 623 534 3 4 56 37
2 0 249844 17840 18528 1223200 0 0 35200 0 1285 1017 17 7 56 20
1 0 249844 22488 18528 1218608 0 0 38656 0 1294 1034 17 7 58 18
0 1 249844 21228 18544 1219908 0 0 13696 484 609 559 5 3 54 38
0 1 249844 17752 18544 1223376 0 0 36224 4 1469 1035 10 6 67 17
1 1 249844 17856 18544 1208520 0 0 28724 0 950 941 33 12 49 7
1 0 249844 17748 18544 1222468 0 0 40968 8 1266 1164 17 9 59 16
1 0 249844 17912 18544 1222572 0 0 41344 12 1237 1080 13 8 65 13

分析:
1,不会是内存不足导致,因为swapping 始终没变化(si 和 so).尽管空闲内存不多(free),但swpd 也没有变化.
2,CPU 方面也没有太大问题,尽管有一些运行队列(procs r),但处理器还始终有50% 多的idle(CPU id).
3,有太多的上下文切换(cs)以及disk block从RAM中被读入(bo).
4,CPU 还有平均20% 的I/O 等待情况.

结论:
从以上总结出,这是一个I/O 瓶颈.

2. 然后使用iostat 检查是谁在发出IO 请求:

# iostat -x 1
Linux 2.4.21-40.ELsmp (mail.example.com) 03/26/2007

avg-cpu: %user %nice %sys %idle
30.00 0.00 9.33 60.67

Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rsec/s wsec/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util
/dev/sda 7929.01 30.34 1180.91 14.23 7929.01 357.84 3964.50 178.92 6.93 0.39 0.03 0.06 6.69
/dev/sda1 2.67 5.46 0.40 1.76 24.62 57.77 12.31 28.88 38.11 0.06 2.78 1.77 0.38
/dev/sda2 0.00 0.30 0.07 0.02 0.57 2.57 0.29 1.28 32.86 0.00 3.81 2.64 0.03
/dev/sda3 7929.01 24.58 1180.44 12.45 7929.01 297.50 3964.50 148.75 6.90 0.32 0.03 0.06 6.68

avg-cpu: %user %nice %sys %idle
9.50 0.00 10.68 79.82

Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rsec/s wsec/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util
/dev/sda 0.00 0.00 1195.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 43.69 3.60 0.99 117.86
/dev/sda1 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
/dev/sda2 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
/dev/sda3 0.00 0.00 1195.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 43.69 3.60 0.99 117.86

avg-cpu: %user %nice %sys %idle
9.23 0.00 10.55 79.22

Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rsec/s wsec/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util
/dev/sda 0.00 0.00 1200.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 41.65 2.12 0.99 112.51
/dev/sda1 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
/dev/sda2 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
/dev/sda3 0.00 0.00 1200.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 41.65 2.12 0.99 112.51

分析:
1,看上去只有/dev/sda3 分区很活跃,其他分区都很空闲.
2,差不多有1200 读IOPS,磁盘本身是支持200 IOPS左右(译注:参考之前的IOPS 计算公式).
3,有超过2秒,实际上没有一个读磁盘(rkb/s).这和在vmstat 看到有大量I/O wait是有关系的.
4,大量的read IOPS(r/s)和在vmstat 中大量的上下文是匹配的.这说明很多读操作都是失败的.

结论:
从以上总结出,部分应用程序带来的读请求,已经超出了I/O 子系统可处理的范围.

3. 使用top 来查找系统最活跃的应用程序

# top -d 1
11:46:11 up 3 days, 19:13, 1 user, load average: 1.72, 1.87, 1.80
176 processes: 174 sleeping, 2 running, 0 zombie, 0 stopped
CPU states: cpu user nice system irq softirq iowait idle
total 12.8% 0.0% 4.6% 0.2% 0.2% 18.7% 63.2%
cpu00 23.3% 0.0% 7.7% 0.0% 0.0% 36.8% 32.0%
cpu01 28.4% 0.0% 10.7% 0.0% 0.0% 38.2% 22.5%
cpu02 0.0% 0.0% 0.0% 0.9% 0.9% 0.0% 98.0%
cpu03 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 100.0%
Mem: 2055244k av, 2032692k used, 22552k free, 0k shrd, 18256k buff
1216212k actv, 513216k in_d, 25520k in_c
Swap: 4192956k av, 249844k used, 3943112k free 1218304k cached

PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
14939 mysql 25 0 379M 224M 1117 R 38.2 25.7% 15:17.78 mysqld
4023 root 15 0 2120 972 784 R 2.0 0.3 0:00.06 top
1 root 15 0 2008 688 592 S 0.0 0.2 0:01.30 init
2 root 34 19 0 0 0 S 0.0 0.0 0:22.59 ksoftirqd/0
3 root RT 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:00.00 watchdog/0
4 root 10 -5 0 0 0 S 0.0 0.0 0:00.05 events/0

分析:
1,占用资源最多的好像就是mysql 进程,其他都处于完全idle 状态.
2,在top(wa) 看到的数值,和在vmstat 看到的wio 数值是有关联的.

结论:
从以上总结出,似乎就只有mysql 进程在请求资源,因此可以推论它就是导致问题的关键.

4. 现在已经确定是mysql 在发出读请求,使用strace 来检查它在读请求什么.

# strace -p 14939

Process 14939 attached – interrupt to quit
read(29, "\3\1\237\1\366\337\1\222%\4\2\0\0\0\0\0012P/d", 20) = 20
read(29, "ata1/strongmail/log/strongmail-d"…, 399) = 399
_llseek(29, 2877621036, [2877621036], SEEK_SET) = 0
read(29, "\1\1\241\366\337\1\223%\4\2\0\0\0\0\0012P/da", 20) = 20
read(29, "ta1/strongmail/log/strongmail-de"…, 400) = 400
_llseek(29, 2877621456, [2877621456], SEEK_SET) = 0
read(29, "\1\1\235\366\337\1\224%\4\2\0\0\0\0\0012P/da", 20) = 20
read(29, "ta1/strongmail/log/strongmail-de"…, 396) = 396
_llseek(29, 2877621872, [2877621872], SEEK_SET) = 0
read(29, "\1\1\245\366\337\1\225%\4\2\0\0\0\0\0012P/da", 20) = 20
read(29, "ta1/strongmail/log/strongmail-de"…, 404) = 404
_llseek(29, 2877622296, [2877622296], SEEK_SET) = 0
read(29, "\3\1\236\2\366\337\1\226%\4\2\0\0\0\0\0012P/d", 20) = 20

分析:
1,大量的读操作都在不断寻道中,说明mysql 进程产生的是随机IO.
2,看上去似乎是,某一sql 查询导致读操作.

结论:
从以上总结出,所有的读IOPS 都是mysql 进程在执行某些读查询时产生的.

5. 使用mysqladmin 命令,来查找是哪个慢查询导致的.

# ./mysqladmin -pstrongmail processlist

+—-+——+———–+————+———+——+———-+—————————————-
| Id | User | Host | db | Command | Time | State | Info
+—-+——+———–+————+———+——+———-+—————————————-
| 1 | root | localhost | strongmail | Sleep | 10 | |
| 2 | root | localhost | strongmail | Sleep | 8 | |
| 3 | root | localhost | root | Query | 94 | Updating | update failures set
update_datasource=’Y’ where database_id=’32’ and update_datasource=’N’ and |
| 14 | root | localhost | | Query | 0 | | show processlist

分析:
1,MySQL 数据库里,似乎在不断的运行table update查询.
2,基于这个update 查询,数据库是对所有的table 进行索引.

结论:
从以上总结出,MySQL里这些update 查询问题,都是在尝试对所有table 进行索引.这些产生的读请求正是导致系统性能下降的原因.

后续

把以上这些性能信息移交给了相关开发人员,用于分析他们的PHP 代码.一个开发人员对代码进行了临时性优化.某个查询如果出错了,也最多到100K记录.数据库本身考虑最多存在4百万记录.最后,这个查询不会再给数据库带来负担了.

References
• Ezlot, Phillip – Optimizing Linux Performance, Prentice Hall, Princeton NJ 2005 ISBN – 0131486829
• Johnson, Sandra K., Huizenga, Gerrit – Performance Tuning for Linux Servers, IBM Press, Upper Saddle River NJ 2005 ISBN 013144753X
• Bovet, Daniel Cesati, Marco – Understanding the Linux Kernel, O’Reilly Media, Sebastoppl CA 2006, ISBN 0596005652
• Blum, Richard – Network Performance Open Source Toolkit, Wiley, Indianapolis IN 2003, ISBN 0-471-43301-2
• Understanding Virtual Memory in RedHat 4, Neil Horman, 12/05 http://people.redhat.com/nhorman/papers/rhel4_vm.pdf
• IBM, Inside the Linux Scheduler, http://www.ibm.com/developerworks/linux/library/l-scheduler/
• Aas, Josh, Understanding the Linux 2.6.8.1 CPU Scheduler, http://josh.trancesoftware.com/linux/linux_cpu_scheduler.pdf
• Wieers, Dag, Dstat: Versatile Resource Statistics Tool, http://dag.wieers.com/home-made/dstat/

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作者:tonnyom
原载: http://www.sanotes.net/html/y2009/381.html
版权所有。转载时必须以链接形式注明作者和原始出处及本声明。

Linux System and Performance Monitoring(I/O篇)
Date: 2009.07.21
Author: Darren Hoch
译: Tonnyom[AT]hotmail.com

6.0 I/O 监控介绍

磁盘I/O 子系统是Linux 系统中最慢的部分.这个主要是归于CPU到物理操作磁盘之间距离(译注:盘片旋转以及寻道).如果拿读取磁盘和内存的时间作比较就是分钟级到秒级,这就像 7天和7分钟的区别.因此本质上,Linux 内核就是要最低程度的降低I/O 数.本章将诉述内核在磁盘和内存之间处理数据的这个过程中,哪些地方会产生I/O.

6.1 读和写数据 – 内存页

Linux 内核将硬盘I/O 进行分页,多数Linux 系统的默认页大小为4K.读和写磁盘块进出到内存都为4K 页大小.你可以使用time 这个命令加-v 参数,来检查你系统中设置的页大小:

# /usr/bin/time -v date
<snip>
Page size (bytes): 4096
<snip>

6.2 Major and Minor Page Faults(译注:主要页错误和次要页错误)

Linux,类似多数的UNIX 系统,使用一个虚拟内存层来映射硬件地址空间.当一个进程被启动,内核先扫描CPU caches和物理内存.如果进程需要的数据在这2个地方都没找到,就需要从磁盘上读取,此时内核过程就是major page fault(MPF).MPF 要求磁盘子系统检索页并缓存进RAM.

一旦内存页被映射进内存的buffer cache(buff)中,内核将尝试从内存中读取或写入,此时内核过程就是minor page fault(MnPF).与在磁盘上操作相比,MnPF 通过反复使用内存中的内存页就大大的缩短了内核时间.

以下的例子,使用time 命令验证了,当进程启动后,MPF 和 MnPF 的变化情况.第一次运行进程,MPF 会更多:

# /usr/bin/time -v evolution
<snip>
Major (requiring I/O) page faults: 163
Minor (reclaiming a frame) page faults: 5918
<snip>

第二次再运行时,内核已经不需要进行MPF了,因为进程所需的数据已经在内存中:

# /usr/bin/time -v evolution
<snip>
Major (requiring I/O) page faults: 0
Minor (reclaiming a frame) page faults: 5581
<snip>

6.3 The File Buffer Cache(译注:文件缓存区)

文件缓存区就是指,内核将MPF 过程最小化,MnPF 过程最大化.随着系统不断的产生I/O,buffer cache也将不断的增加.直到内存不够,以及系统需要释放老的内存页去给其他用户进程使用时,系统就会丢弃这些内存页.结果是,很多sa(译注:系统管理员)对系统中过少的free memory(译注:空闲内存)表示担心,实际上这是系统更高效的在使用caches.

以下例子,是查看/proc/meminfo 文件:

# cat /proc/meminfo
MemTotal: 2075672 kB
MemFree: 52528 kB
Buffers: 24596 kB
Cached: 1766844 kB
<snip>

可以看出,这个系统总计有2GB (Memtotal)的可用内存.当前的空闲内存为52MB (MemFree),有24 MB内存被分配磁盘写操作(Buffers),还有1.7 GB页用于读磁盘(Cached).

内核这样是通过MnPF机制,而不代表所有的页都是来自磁盘.通过以上部分,我们不可能确认系统是否处于瓶颈中.

6.4 Type of Memory Pages

在Linux 内核中,memory pages有3种,分别是:

1,Read Pages – 这些页通过MPF 从磁盘中读入,而且是只读.这些页存在于Buffer Cache中以及包括不能够修改的静态文件,二进制文件,还有库文件.当内核需要它们时,将读取到内存中.如果内存不足,内核将释放它们回空闲列表中.程序再次请求时,则通过MPF 再次读回内存.

2,Dirty Pages – 这些页是内核在内存中已经被修改过的数据页.当这些页需要同步回磁盘上,由pdflush 负责写回磁盘.如果内存不足,kswapd (与pdflush 一起)将这些页写回到磁盘上并释放更多的内存.

3,Anonymous Pages – 这些页属于某个进程,但是没有任何磁盘文件和它们有关.他们不能和同步回磁盘.如果内存不足,kswapd 将他们写入swap 分区上并释放更多的内存("swapping" pages).

6.5 Writing Data Pages Back to Disk

应用程序有很多选择可以写脏页回磁盘上,可通过I/O 调度器使用 fsync() 或 sync() 这样的系统函数来实现立即写回.如果应用程序没有调用以上函数,pdflush 进程会定期与磁盘进行同步.

# ps -ef | grep pdflush
root 186 6 0 18:04 ? 00:00:00 [pdflush]

7.0 监控 I/O

当觉得系统中出现了I/O 瓶颈时,可以使用标准的监控软件来查找原因.这些工具包括了top,vmstat,iostat,sar.它们的输出结果一小部分是很相似,不过每个也都提供了各自对于性能不同方面的解释.以下章节就将讨论哪些情况会导致I/O 瓶颈的出现.

7.1 Calculating IO’s Per Second(译注:IOPS 的计算)

每个I/O 请求到磁盘都需要若干时间.主要是因为磁盘的盘边必须旋转,机头必须寻道.磁盘的旋转常常被称为"rotational delay"(RD),机头的移动称为"disk seek"(DS).一个I/O 请求所需的时间计算就是DS加上RD.磁盘的RD 基于设备自身RPM 单位值(译注:RPM 是Revolutions Perminute的缩写,是转/每分钟,代表了硬盘的转速).一个RD 就是一个盘片旋转的

半圆.如何计算一个10K RPM设备的RD 值呢:

1, 10000 RPM / 60 seconds (10000/60 = 166 RPS)
2, 转换为 166分之1 的值(1/166 = 0.006 seconds/Rotation)
3, 单位转换为毫秒(6 MS/Rotation)
4, 旋转半圆的时间(6/2 = 3MS) 也就是 RD
5, 加上平均3 MS 的寻道时间 (3MS + 3MS = 6MS)
6, 加上2MS 的延迟(6MS + 2MS = 8MS)
7, 1000 MS / 8 MS (1000/8 = 125 IOPS)

每次应用程序产生一个I/O,在10K RPM磁盘上都要花费平均 8MS.在这个固定时间里,磁盘将尽可能且有效率在进行读写磁盘.IOPS 可以计算出大致的I/O 请求数,10K RPM 磁盘有能力提供120-150 次IOPS.评估IOPS 的效能,可用每秒读写I/O 字节数除以每秒读写IOPS 数得出.

7.2 Random vs Sequential I/O(译注:随机/顺序 I/O)

per I/O产生的KB 字节数是与系统本身workload相关的,有2种不同workload的类型,它们是sequential和random.

7.2.1 Sequential I/O(译注:顺序IO)

iostat 命令提供信息包括IOPS 和每个I/O 数据处理的总额.可使用iostat -x 查看.顺序的workload是同时读顺序请求大量的数据.这包括的应用,比如有商业数据库(database)在执行大量的查询和流媒体服务.在这个 workload 中,KB per I/O 的比率应该是很高的.Sequential workload 是可以同时很快的移动大量数据.如果每个I/O 都节省了时间,那就意味了能带来更多的数据处理.

# iostat -x 1

avg-cpu: %user %nice %sys %idle
0.00 0.00 57.1 4 42.86

Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rsec/s wsec/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util
/dev/sda 0.00 12891.43 0.00 105.71 0.00 1 06080.00 0.00 53040.00 1003.46 1099.43 3442.43 26.49 280.00
/dev/sda1 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
/dev/sda2 0.00 12857.14 0.00 5.71 0.00 105782.86 0.00 52891.43 18512.00 559.14 780.00 490.00 280.00
/dev/sda3 0.00 34.29 0.00 100.00 0.00 297.14 0.00 148.57 2.97 540.29 594.57 24.00 240.00

avg-cpu: %user %nice %sys %idle
0.00 0.00 23.53 76.47

Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rsec/s wsec/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util
/dev/sda 0.00 17320.59 0.00 102.94 0.00 142305.88 0.00 71152.94 1382.40 6975.29 952.29 28.57 294.12
/dev/sda1 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
/dev/sda2 0.00 16844.12 0.00 102.94 0.00 138352.94 0.00 69176.47 1344.00 6809.71 952.29 28.57 294.12
/dev/sda3 0.00 476.47 0.00 0.00 0.00 952.94 0.00 1976.47 0.00 165.59 0.00 0.00 276.47

评估IOPS 的效能,可用每秒读写I/O 字节数除以每秒读写IOPS 数得出,比如
rkB/s 除以 r/s
wkB/s 除以 w/s

53040/105 = 505KB per I/O
71152/102 = 697KB per I/O
在上面例子可看出,每次循环下,/dev/sda 的per I/O 都在增加.

7.2.2 Random I/O(译注:随机IO)

Random的worklaod环境下,不依赖于数据大小的多少,更多依赖的是磁盘的IOPS 数.Web和Mail 服务就是典型的Random workload.I/O 请求内容都很小.Random workload是同时每秒会有更多的请求数产生.所以,磁盘的IOPS 数是关键.

# iostat -x 1

avg-cpu: %user %nice %sys %idle
2.04 0.00 97.96 0.00

Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rsec/s wsec/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util
/dev/sda 0.00 633.67 3.06 102.31 24.49 5281.63 12.24 2640.82 288.89 73.67 113.89 27.22 50.00
/dev/sda1 0.00 5.10 0.00 2.04 0.00 57.14 0.00 28.57 28.00 1.12 55.00 55.00 11.22
/dev/sda2 0.00 628.57 3.06 100.27 24.49 5224.49 12.24 2612.24 321.50 72.55 121.25 30.63 50.00
/dev/sda3 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

avg-cpu: %user %nice %sys %idle
2.15 0.00 97.85 0.00

Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rsec/s wsec/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util
/dev/sda 0.00 41.94 6.45 130.98 51.61 352.69 25.81 3176.34 19.79 2.90 286.32 7.37 15.05
/dev/sda1 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
/dev/sda2 0.00 41.94 4.30 130.98 34.41 352.69 17.20 3176.34 21.18 2.90 320.00 8.24 15.05
/dev/sda3 0.00 0.00 2.15 0.00 17.20 0.00 8.60 0.00 8.00 0.00 0.00 0.00 0.00

计算方式和之前的公式一致:

2640/102 = 23KB per I/O
3176/130 = 24KB per I/O

(译注:对于顺序I/O来说,主要是考虑读取大量数据的能力即KB per request.对于随机I/O系统,更需要考虑的是IOPS值)

7.3 When Virtual Memory Kills I/O

如果系统没有足够的RAM 响应所有的请求,就会使用到SWAP device.就像使用文件系统I/O,使用SWAP device 代价也很大.如果系统已经没有物理内存可用,那就都在SWAP disk上创建很多很多的内存分页,如果同一文件系统的数据都在尝试访问SWAP device,那系统将遇到I/O 瓶颈.最终导致系统性能的全面崩溃.如果内存页不能够及时读或写磁盘,它们就一直保留在RAM中.如果保留时间太久,内核又必须释放内存空间.问题来了,I/O 操作都被阻塞住了,什么都没做就被结束了,不可避免地就出现kernel panic和system crash.

下面的vmstat 示范了一个内存不足情况下的系统:

procs ———–memory———- —swap– —–io—- –system– —-cpu—-
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa
17 0 1250 3248 45820 1488472 30 132 992 0 2437 7657 23 50 0 23
11 0 1376 3256 45820 1488888 57 245 416 0 2391 7173 10 90 0 0
12 0 1582 1688 45828 1490228 63 131 1348 76 2432 7315 10 90 0 10
12 2 3981 1848 45468 1489824 185 56 2300 68 2478 9149 15 12 0 73
14 2 10385 2400 44484 1489732 0 87 1112 20 2515 11620 0 12 0 88
14 2 12671 2280 43644 1488816 76 51 1812 204 2546 11407 20 45 0 35

这个结果可看出,大量的读请求回内存(bi),导致了空闲内存在不断的减少(free).这就使得系统写入swap device的块数目(so)和swap 空间(swpd)在不断增加.同时看到CPU WIO time(wa)百分比很大.这表明I/O 请求已经导致CPU 开始效率低下.

要看swaping 对磁盘的影响,可使用iostat 检查swap 分区

# iostat -x 1

avg-cpu: %user %nice %sys %idle
0.00 0.00 100.00 0.00

Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rsec/s wsec/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util
/dev/sda 0.00 1766.67 4866.67 1700.00 38933.33 31200.00 19466.67 15600.00 10.68 6526.67 100.56 5.08 3333.33
/dev/sda1 0.00 933.33 0.00 0.00 0.00 7733.33 0.00 3866.67 0.00 20.00 2145.07 7.37 200.00
/dev/sda2 0.00 0.00 4833.33 0.00 38666.67 533.33 19333.33 266.67 8.11 373.33 8.07 6.90 87.00
/dev/sda3 0.00 833.33 33.33 1700.00 266.67 22933.33 133.33 11466.67 13.38 6133.33 358.46 11.35 1966.67

在这个例子中,swap device(/dev/sda1) 和 file system device(/dev/sda3)在互相作用于I/O. 其中任一个会有很高写请求(w/s),也会有很高wait time(await),或者较低的服务时间比率(svctm).这表明2个分区之间互有联系,互有影响.

7.4 结论

I/O 性能监控包含了以下几点:

1,当CPU 有等待I/O 情况时,那说明磁盘处于超负荷状态.
2,计算你的磁盘能够承受多大的IOPS 数.
3,确定你的应用是属于随机或者顺序读取磁盘.
4,监控磁盘慢需要比较wait time(await) 和 service time(svctm).
5,监控swap 和系统分区,要确保virtual memory不是文件系统I/O 的瓶颈.

阅读全文

作者:tonnyom
原载: http://www.sanotes.net/html/y2009/376.html
版权所有。转载时必须以链接形式注明作者和原始出处及本声明。

Linux System and Performance Monitoring(Memory篇)
Date: 2009.07.21
Author: Darren Hoch
译: Tonnyom[AT]hotmail.com

5.0 Virtual Memory介绍

虚拟内存就是采用硬盘对物理内存进行扩展,所以对可用内存的增加是要相对在一个有效范围内的.内核会写当前未使用内存块的内容到硬盘上,此时这部分内存被用于其它用途.当再一次需要原始内容时,此时再读回到内存中.这对于用户来说,是完全透明的;在Linux 下运行的程序能够看到,也仅仅是大量的可用内存,同时也不会留意到,偶尔还有部分是驻留在磁盘上的.当然,在硬盘上进行读和写,都是很慢的(大约会慢上千倍),相对于使用真实内存的话,因此程序无法运行的更快.用硬盘的一部分作为Virtual Memory,这就被称为"swap space"(译注:交换空间).

5.1 Virtual Memory Pages

虚拟内存被分为很多 pages(译注:页),在X86架构中,每个虚拟内存页为 4KB.当内核写内存到磁盘或者读磁盘到内存,这就是一次写内存到页的过程.内核通常是在swap 分区和文件系统之间进行这样的操作.

5.2 Kernel Memory Paging

内存分页在正常情况下总是活跃的,与memory swapping(译注:内存交换)之间不要搞错了.内存分页是指内核会定期将内存中的数据同步到硬盘,这个过程就是Memory Paging.日复一日,应用最终将会消耗掉所有的内存空间.考虑到这点,内核就必须经常扫描内存空间并且收回其中未被使用的内存页,然后再重新分配内存空间给其他应用使用.

5.3 The Page Frame Reclaim Algorithm(PFRA)(译注:页框回收算法)

PFRA 就是OS 内核用来回收并释放内存空间的算法.PFRA 选择哪个内存页被释放是基于内存页类型的.页类型有以下几种:

Unreclaimable –锁定的,内核保留的页面
Swappable –匿名的内存页
Syncable –通过硬盘文件备份的内存页
Discardable –静态页和被丢弃的页

除了第一种(Unreclaimable)之外其余的都可以被PFRA进行回收.

与PFRA 相关的,还包括kswapd 内核线程以及Low On Memory Reclaiming(LMR算法) 这2种进程和实现.

5.4 kswapd

kswapd 进程负责确保内存空间总是在被释放中.它监控内核中的pages_high和pages_low阀值.如果空闲内存的数值低于 pages_low,则每次 kswapd 进程启动扫描并尝试释放32个free pages.并一直重复这个过程,直到空闲内存的数值高于 pages_high.

kswapd 进程完成以下几个操作:

1,如果该页处于未修改状态,则将该页放置回空闲列表中.
2,如果该页处于已修改状态并可备份回文件系统,则将页内容写入到磁盘.
3,如果该页处于已修改状态但没有任何磁盘备份,则将页内容写入到swap device.

# ps -ef | grep kswapd
root 30 1 0 23:01 ? 00:00:00 [kswapd0]

5.5 Kernel Paging with pdflush

pdflush 进程负责将内存中的内容和文件系统进行同步操作.也就是说,当一个文件在内存中进行修改后, pdflush 将负责写回到磁盘上.

# ps -ef | grep pdflush
root 28 3 0 23:01 ? 00:00:00 [pdflush]
root 29 3 0 23:01 ? 00:00:00 [pdflush]

当内存中存在10% 的脏页,pdflush 将被启动同步脏页回文件系统里.这个参数值可以通过 vm.dirty_background_ratio 来进行调整.

(译注:
Q:什么是脏页?
A:由于内存中页缓存的缓存作用,写操作实际上都是延迟的.当页缓存中的数据比磁盘存储的数据还要更新时,那么该数据就被称做脏页.)

# sysctl -n vm.dirty_background_ratio
10

在多数环境下,Pdflush与PFRA是独立运行的,当内核调用LMR时,LMR 就触发pdflush将脏页写入到磁盘里.

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在2.4 内核下,一个高负荷的内存环境中,系统将遇到交换过程中不断的崩溃.这是因为PFRA 从一个运行进程中,偷取其中一个内存页并尝试使用.导致结果就是,这个进程如果要回收那个页时,要是没有就会尝试再去偷取这个页,这样一来,就越来越糟糕了.在2.6 内核下,使用"Swap token"修复了这个BUG,用来防止PFRA 不断从一个进程获取同一个页.
++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++

5.6 案例学习:大量的入口I/O

vmstat 工具报告里除了CPU 使用情况,还包括了虚拟内存.以下就是vmstat 输出中关于虚拟内存的部分:

Table 2: The vmstat Memory Statistics
Field Description
Swapd The amount of virtual memory in KB currently in use. As free memory reaches low thresholds, more data is paged to the swap device.
当前虚拟内存使用的总额(单位:KB).空闲内存达到最低的阀值时,更多的数据被转换成页到交换设备中.
Free The amount of physical RAM in kilobytes currently available to running applications.
当前内存中可用空间字节数.
Buff The amount of physical memory in kilobytes in the buffer cache as a result of read() and write() operations.
当前内存中用于read()和write()操作的缓冲区中缓存字节数
Cache The amount of physical memory in kilobytes mapped into process address space.
当前内存中映射到进程地址空间字节数
So The amount of data in kilobytes written to the swap disk.
写入交换空间的字节数总额
Si The amount of data in kilobytes written from the swap disk back into RAM.
从交换空间写回内存的字节数总额
Bo The amount of disk blocks paged out from the RAM to the filesystem or swap device.
磁盘块页面从内存到文件或交换设备的总额
Bi The amount of disk blocks paged into RAM from the filesystem or swap device.
磁盘块页面从文件或交换设备到内存的总额

以下 vmstat 的输出结果,就是演示一个在I/O 应用中,虚拟内存在高负荷情况下的环境

# vmstat 3
procs memory swap io system cpu
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa
3 2 809192 261556 79760 886880 416 0 8244 751 426 863 17 3 6 75
0 3 809188 194916 79820 952900 307 0 21745 1005 1189 2590 34 6 12 48
0 3 809188 162212 79840 988920 95 0 12107 0 1801 2633 2 2 3 94
1 3 809268 88756 79924 1061424 260 28 18377 113 1142 1694 3 5 3 88
1 2 826284 17608 71240 1144180 100 6140 25839 16380 1528 1179 19 9 12 61
2 1 854780 17688 34140 1208980 1 9535 25557 30967 1764 2238 43 13 16 28
0 8 867528 17588 32332 1226392 31 4384 16524 27808 1490 1634 41 10 7 43
4 2 877372 17596 32372 1227532 213 3281 10912 3337 678 932 33 7 3 57
1 2 885980 17800 32408 1239160 204 2892 12347 12681 1033 982 40 12 2 46
5 2 900472 17980 32440 1253884 24 4851 17521 4856 934 1730 48 12 13 26
1 1 904404 17620 32492 1258928 15 1316 7647 15804 919 978 49 9 17 25
4 1 911192 17944 32540 1266724 37 2263 12907 3547 834 1421 47 14 20 20
1 1 919292 17876 31824 1275832 1 2745 16327 2747 617 1421 52 11 23 14
5 0 925216 17812 25008 1289320 12 1975 12760 3181 772 1254 50 10 21 19
0 5 932860 17736 21760 1300280 8 2556 15469 3873 825 1258 49 13 24 15

根据观察值,我们可以得到以下结论:

1,大量的disk pages(bi)被写入内存,很明显在进程地址空间里,数据缓存(cache)也在不断的增长.

2,在这个时间点上,空闲内存(free) 始终保持在17MB,即使数据从硬盘读入而在消耗RAM.

3,为了维护空闲列表, kswapd 从读/写缓存区(buff)中获取内存并分配到空闲列表里.很明显可以看到buffer cache(buff) 在逐渐的减少中.

4, 同时kswapd 进程不断的写脏页到swap device(so)时,很明显虚拟内存的利用率是在逐渐的增加中(swpd).

5.7 结论

监控虚拟内存性能由以下几个部分组成:

1,当系统中出现较少的页错误,获得最好的响应时间,是因为memory caches(译注:内存高速缓存)比disk caches更快(译注:磁盘高速缓存).

2,较少的空闲内存,是件好事情,那意味着缓存的使用更有效率.除非在不断的写入swap device和disk.

3,如果系统不断报告,swap device总是繁忙中,那就意味着内存已经不足,需要升级了.

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作者:tonnyom
原载: http://www.sanotes.net/html/y2009/370.html
版权所有。转载时必须以链接形式注明作者和原始出处及本声明。

Linux System and Performance Monitoring(CPU篇)
Date: 2009.07.21
Author: Darren Hoch
译: Tonnyom[AT]hotmail.com 2009.08.10

前言: 网上其实有很多关于这方面的文章,那为什么还会有此篇呢,有这么几个原因,是我翻译的动力,第一,概念和内容虽然老套,但都讲得很透彻,而且还很全面.第二,理论结合实际,其中案例分析都不错.第三,不花哨,采用的工具及命令都是最基本的,有助于实际操作.但本人才疏学浅,译文大多数都是立足于自己对原文的理解,大家也可以自己去OSCAN上找原文,如果有什么较大出入,还望留言回复,甚是感激!

1.0 性能监控介绍

性能优化就是找到系统处理中的瓶颈以及去除这些的过程,多数管理员相信看一些相关的"cook book"就可以实现性能优化,通常通过对内核的一些配置是可以简单的解决问题,但并不适合每个环境,性能优化其实是对OS 各子系统达到一种平衡的定义,这些子系统包括了:

CPU
Memory
IO
Network

这些子系统之间关系是相互彼此依赖的,任何一个高负载都会导致其他子系统出现问题.比如:

大量的页调入请求导致内存队列的拥塞
网卡的大吞吐量可能导致更多的 CPU开销
大量的CPU开销又会尝试更多的内存使用请求
大量来自内存的磁盘写请求可能导致更多的 CPU 以及 IO问题

所以要对一个系统进行优化,查找瓶颈来自哪个方面是关键,虽然看似是某一个子系统出现问题,其实有可能是别的子系统导致的.

1.1 确定应用类型

基于需要理解该从什么地方来入手优化瓶颈,首先重要的一点,就是理解并分析当前系统的特点,多数系统所跑的应用类型,主要为2种:

IO Bound(译注:IO 范畴): 在这个范畴中的应用,一般都是高负荷的内存使用以及存储系统,这实际上表示IO 范畴的应用,就是一个大量数据处理的过程.IO 范畴的应用不对CPU以及网络发起更多请求(除非类似NAS这样的网络存储硬件).IO 范畴的应用通常使用CPU 资源都是为了产生IO 请求以及进入到内核调度的sleep 状态.通常数据库软件(译注:mysql,oracle等)被认为是IO 范畴的应用类型.

CPU Bound(译注:CPU 范畴): 在这个范畴中的应用,一般都是高负荷的CPU 占用. CPU 范畴的应用,就是一个批量处理CPU 请求以及数学计算的过程.通常web server,mail server,以及其他类型服务被认为是CPU 范畴的应用类型.

1.2 确定基准线统计

系统利用率情况,一般随管理员经验以及系统本身用途来决定.唯一要清楚的就是,系统优化希望达成什么效果,以及哪些方面是需要优化,还有参考值是什么?因此就建立一个基准线,这个统计数据必须是系统可用性能状态值,用来比较不可用性能状态值.

在以下例子中,1个系统性能的基准线快照,用来比较当高负荷时的系统性能快照.

# vmstat 1
procs memory swap io system cpu
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy wa id
1 0 138592 17932 126272 214244 0 0 1 18 109 19 2 1 1 96
0 0 138592 17932 126272 214244 0 0 0 0 105 46 0 1 0 99
0 0 138592 17932 126272 214244 0 0 0 0 198 62 40 14 0 45
0 0 138592 17932 126272 214244 0 0 0 0 117 49 0 0 0 100
0 0 138592 17924 126272 214244 0 0 0 176 220 938 3 4 13 80
0 0 138592 17924 126272 214244 0 0 0 0 358 1522 8 17 0 75
1 0 138592 17924 126272 214244 0 0 0 0 368 1447 4 24 0 72
0 0 138592 17924 126272 214244 0 0 0 0 352 1277 9 12 0 79

# vmstat 1
procs memory swap io system cpu
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy wa id
2 0 145940 17752 118600 215592 0 1 1 18 109 19 2 1 1 96
2 0 145940 15856 118604 215652 0 0 0 468 789 108 86 14 0 0
3 0 146208 13884 118600 214640 0 360 0 360 498 71 91 9 0 0
2 0 146388 13764 118600 213788 0 340 0 340 672 41 87 13 0 0
2 0 147092 13788 118600 212452 0 740 0 1324 620 61 92 8 0 0
2 0 147360 13848 118600 211580 0 720 0 720 690 41 96 4 0 0
2 0 147912 13744 118192 210592 0 720 0 720 605 44 95 5 0 0
2 0 148452 13900 118192 209260 0 372 0 372 639 45 81 19 0 0
2 0 149132 13692 117824 208412 0 372 0 372 457 47 90 10 0 0

从上面第一个结果可看到,最后一列(id) 表示的是空闲时间,我们可以看到,在基准线统计时,CPU 的空闲时间在79% – 100%.在第二个结果可看到,系统处于100%的占用率以及没有空闲时间.从这个比较中,我们就可以确定是否是CPU 使用率应该被优化.

2.0 安装监控工具

多数 *nix系统都有一堆标准的监控命令.这些命令从一开始就是*nix 的一部分.Linux 则通过基本安装包以及额外包提供了其他监控工具,这些安装包多数都存在各个Linux 发布版本中.尽管还有其他更多的开源以及第三方监控软件,但本文档只讨论基于Linux 发布版本的监控工具.

本章将讨论哪些工具怎样来监控系统性能.

Tool Description Base Repository
vmstat all purpose performance tool yes yes
mpstat provides statistics per CPU no yes
sar all purpose performance monitoring tool no yes
iostat provides disk statistics no yes
netstat provides network statistics yes yes
dstat monitoring statistics aggregator no in most distributions
iptraf traffic monitoring dashboard no yes
netperf Network bandwidth tool no In some distributions
ethtool reports on Ethernet interface configuration yes yes
iperf Network bandwidth tool no yes
tcptrace Packet analysis tool no yes

3.0 CPU 介绍

CPU 利用率主要依赖于是什么资源在试图存取.内核调度器将负责调度2种资源种类:线程(单一或者多路)和中断.调度器去定义不同资源的不同优先权.以下列表从优先级高到低排列:

Interrupts(译注:中断) – 设备通知内核,他们完成一次数据处理的过程.例子,当一块网卡设备递送网络数据包或者一块硬件提供了一次IO 请求.

Kernel(System) Processes(译注:内核处理过程) – 所有内核处理过程就是控制优先级别.

User Processes(译注:用户进程) – 这块涉及"userland".所有软件程序都运行在这个user space.这块在内核调度机制中处于低优先级.

从上面,我们可以看出内核是怎样管理不同资源的.还有几个关键内容需要介绍,以下部分就将介绍context(译注:上下文切换),run queues(译注:运行队列)以及utilization(译注:利用率).

3.1 上下文切换

多数现代处理器都能够运行一个进程(单一线程)或者线程.多路超线程处理器有能力运行多个线程.然而,Linux 内核还是把每个处理器核心的双核心芯片作为独立的处理器.比如,以Linux 内核的系统在一个双核心处理器上,是报告显示为两个独立的处理器.

一个标准的Linux 内核可以运行50 至 50,000 的处理线程.在只有一个CPU时,内核将调度并均衡每个进程线程.每个线程都分配一个在处理器中被开销的时间额度.一个线程要么就是获得时间额度或已抢先获得一些具有较高优先级(比如硬件中断),其中较高优先级的线程将从区域重新放置回处理器的队列中.这种线程的转换关系就是我们提到的上下文切换.

每次内核的上下文切换,资源被用于关闭在CPU寄存器中的线程和放置在队列中.系统中越多的上下文切换,在处理器的调度管理下,内核将得到更多的工作.

3.2 运行队列

每个CPU 都维护一个线程的运行队列.理论上,调度器应该不断的运行和执行线程.进程线程不是在sleep 状态中(译注:阻塞中和等待IO中)或就是在可运行状态中.如果CPU 子系统处于高负荷下,那就意味着内核调度将无法及时响应系统请求.导致结果,可运行状态进程拥塞在运行队列里.当运行队列越来越巨大,进程线程将花费更多的时间获取被执行.

比较流行的术语就是"load",它提供当前运行队列的详细状态.系统 load 就是指在CPU 队列中有多少数目的线程,以及其中当前有多少进程线程数目被执行的组合.如果一个双核系统执行了2个线程,还有4个在运行队列中,则 load 应该为 6. top 这个程序里显示的load averages 是指1,5,15 分钟以内的load 情况.

3.3 CPU 利用率

CPU 利用率就是定义CPU 使用的百分比.评估系统最重要的一个度量方式就是CPU 的利用率.多数性能监控工具关于CPU 利用率的分类有以下几种:

User Time(译注:用户进程时间) – 关于在user space中被执行进程在CPU 开销时间百分比.

System Time(译注:内核线程以及中断时间) – 关于在kernel space中线程和中断在CPU 开销时间百分比.

Wait IO(译注:IO 请求等待时间) – 所有进程线程被阻塞等待完成一次IO 请求所占CPU 开销idle的时间百分比.

Idle(译注:空闲) – 一个完整空闲状态的进程在CPU 处理器中开销的时间百分比.

4.0 CPU 性能监控

理解运行队列,利用率,上下文切换对怎样CPU 性能最优化之间的关系.早期提及到,性能是相对于基准线数据的.在一些系统中,通常预期所达到的性能包括:

Run Queues – 每个处理器应该运行队列不超过1-3 个线程.例子,一个双核处理器应该运行队列不要超过6 个线程.

CPU Utiliation – 如果一个CPU 被充分使用,利用率分类之间均衡的比例应该是
65% – 70% User Time
30% – 35% System Time
0% – 5% Idle Time

Context Switches – 上下文切换的数目直接关系到CPU 的使用率,如果CPU 利用率保持在上述均衡状态时,大量的上下文切换是正常的.

很多Linux 上的工具可以得到这些状态值,首先就是 vmstat 和 top 这2个工具.

4.1 vmstat 工具的使用

vmstat 工具提供了一种低开销的系统性能观察方式.因为 vmstat 本身就是低开销工具,在非常高负荷的服务器上,你需要查看并监控系统的健康情况,在控制窗口还是能够使用vmstat 输出结果.这个工具运行在2种模式下:average 和 sample 模式.sample 模式通过指定间隔时间测量状态值.这个模式对于理解在持续负荷下的性能表现,很有帮助.下面就是

vmstat 运行1秒间隔的示例:

# vmstat 1
procs ———–memory———- —swap– —–io—- –system– —-cpu—-
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa
0 0 104300 16800 95328 72200 0 0 5 26 7 14 4 1 95 0
0 0 104300 16800 95328 72200 0 0 0 24 1021 64 1 1 98 0
0 0 104300 16800 95328 72200 0 0 0 0 1009 59 1 1 98 0

Table 1: The vmstat CPU statistics
Field Description
r The amount of threads in the run queue. These are threads that are runnable, but the CPU is not available to execute them.
当前运行队列中线程的数目.代表线程处于可运行状态,但CPU 还未能执行.
b This is the number of processes blocked and waiting on IO requests to finish.
当前进程阻塞并等待IO 请求完成的数目
in This is the number of interrupts being processed.
当前中断被处理的数目
cs This is the number of context switches currently happening on the system.
当前kernel system中,发生上下文切换的数目
us This is the percentage of user CPU utilization.
CPU 利用率的百分比
sys This is the percentage of kernel and interrupts utilization.
内核和中断利用率的百分比
wa This is the percentage of idle processor time due to the fact that ALL runnable threads are blocked waiting on IO.
所有可运行状态线程被阻塞在等待IO 请求的百分比
id This is the percentage of time that the CPU is completely idle.
CPU 空闲时间的百分比

4.2 案例学习:持续的CPU 利用率

在这个例子中,这个系统被充分利用

# vmstat 1
procs memory swap io system cpu
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy wa id
3 0 206564 15092 80336 176080 0 0 0 0 718 26 81 19 0 0
2 0 206564 14772 80336 176120 0 0 0 0 758 23 96 4 0 0
1 0 206564 14208 80336 176136 0 0 0 0 820 20 96 4 0 0
1 0 206956 13884 79180 175964 0 412 0 2680 1008 80 93 7 0 0
2 0 207348 14448 78800 175576 0 412 0 412 763 70 84 16 0 0
2 0 207348 15756 78800 175424 0 0 0 0 874 25 89 11 0 0
1 0 207348 16368 78800 175596 0 0 0 0 940 24 86 14 0 0
1 0 207348 16600 78800 175604 0 0 0 0 929 27 95 3 0 2
3 0 207348 16976 78548 175876 0 0 0 2508 969 35 93 7 0 0
4 0 207348 16216 78548 175704 0 0 0 0 874 36 93 6 0 1
4 0 207348 16424 78548 175776 0 0 0 0 850 26 77 23 0 0
2 0 207348 17496 78556 175840 0 0 0 0 736 23 83 17 0 0
0 0 207348 17680 78556 175868 0 0 0 0 861 21 91 8 0 1

根据观察值,我们可以得到以下结论:

1,有大量的中断(in) 和较少的上下文切换(cs).这意味着一个单一的进程在产生对硬件设备的请求.

2,进一步显示某单个应用,user time(us) 经常在85%或者更多.考虑到较少的上下文切换,这个应用应该还在处理器中被处理.

3,运行队列还在可接受的性能范围内,其中有2个地方,是超出了允许限制.

4.3 案例学习:超负荷调度

在这个例子中,内核调度中的上下文切换处于饱和

# vmstat 1
procs memory swap io system cpu
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy wa id
2 1 207740 98476 81344 180972 0 0 2496 0 900 2883 4 12 57 27
0 1 207740 96448 83304 180984 0 0 1968 328 810 2559 8 9 83 0
0 1 207740 94404 85348 180984 0 0 2044 0 829 2879 9 6 78 7
0 1 207740 92576 87176 180984 0 0 1828 0 689 2088 3 9 78 10
2 0 207740 91300 88452 180984 0 0 1276 0 565 2182 7 6 83 4
3 1 207740 90124 89628 180984 0 0 1176 0 551 2219 2 7 91 0
4 2 207740 89240 90512 180984 0 0 880 520 443 907 22 10 67 0
5 3 207740 88056 91680 180984 0 0 1168 0 628 1248 12 11 77 0
4 2 207740 86852 92880 180984 0 0 1200 0 654 1505 6 7 87 0
6 1 207740 85736 93996 180984 0 0 1116 0 526 1512 5 10 85 0
0 1 207740 84844 94888 180984 0 0 892 0 438 1556 6 4 90 0

根据观察值,我们可以得到以下结论:

1,上下文切换数目高于中断数目,说明kernel中相当数量的时间都开销在上下文切换线程.

2,大量的上下文切换将导致CPU 利用率分类不均衡.很明显实际上等待io 请求的百分比(wa)非常高,以及user time百分比非常低(us).

3,因为CPU 都阻塞在IO请求上,所以运行队列里也有相当数目的可运行状态线程在等待执行.

4.4 mpstat 工具的使用

如果你的系统运行在多处理器芯片上,你可以使用 mpstat 命令来监控每个独立的芯片.Linux 内核视双核处理器为2 CPU’s,因此一个双核处理器的双内核就报告有4 CPU’s 可用.

mpstat 命令给出的CPU 利用率统计值大致和 vmstat 一致,但是 mpstat 可以给出基于单个处理器的统计值.

# mpstat –P ALL 1
Linux 2.4.21-20.ELsmp (localhost.localdomain) 05/23/2006

05:17:31 PM CPU %user %nice %system %idle intr/s
05:17:32 PM all 0.00 0.00 3.19 96.53 13.27
05:17:32 PM 0 0.00 0.00 0.00 100.00 0.00
05:17:32 PM 1 1.12 0.00 12.73 86.15 13.27
05:17:32 PM 2 0.00 0.00 0.00 100.00 0.00
05:17:32 PM 3 0.00 0.00 0.00 100.00 0.00

4.5 案例学习: 未充分使用的处理量

在这个例子中,为4 CPU核心可用.其中2个CPU 主要处理进程运行(CPU 0 和1).第3个核心处理所有内核和其他系统功能(CPU 3).第4个核心处于idle(CPU 2).

使用 top 命令可以看到有3个进程差不多完全占用了整个CPU 核心.

# top -d 1
top – 23:08:53 up 8:34, 3 users, load average: 0.91, 0.37, 0.13
Tasks: 190 total, 4 running, 186 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
Cpu(s): 75.2% us, 0.2% sy, 0.0% ni, 24.5% id, 0.0% wa, 0.0% hi, 0.0%
si
Mem: 2074736k total, 448684k used, 1626052k free, 73756k buffers
Swap: 4192956k total, 0k used, 4192956k free, 259044k cached

PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
15957 nobody 25 0 2776 280 224 R 100 20.5 0:25.48 php
15959 mysql 25 0 2256 280 224 R 100 38.2 0:17.78 mysqld
15960 apache 25 0 2416 280 224 R 100 15.7 0:11.20 httpd
15901 root 16 0 2780 1092 800 R 1 0.1 0:01.59 top
1 root 16 0 1780 660 572 S 0 0.0 0:00.64 init

# mpstat –P ALL 1
Linux 2.4.21-20.ELsmp (localhost.localdomain) 05/23/2006

05:17:31 PM CPU %user %nice %system %idle intr/s
05:17:32 PM all 81.52 0.00 18.48 21.17 130.58
05:17:32 PM 0 83.67 0.00 17.35 0.00 115.31
05:17:32 PM 1 80.61 0.00 19.39 0.00 13.27
05:17:32 PM 2 0.00 0.00 16.33 84.66 2.01
05:17:32 PM 3 79.59 0.00 21.43 0.00 0.00

05:17:32 PM CPU %user %nice %system %idle intr/s
05:17:33 PM all 85.86 0.00 14.14 25.00 116.49
05:17:33 PM 0 88.66 0.00 12.37 0.00 116.49
05:17:33 PM 1 80.41 0.00 19.59 0.00 0.00
05:17:33 PM 2 0.00 0.00 0.00 100.00 0.00
05:17:33 PM 3 83.51 0.00 16.49 0.00 0.00

05:17:33 PM CPU %user %nice %system %idle intr/s
05:17:34 PM all 82.74 0.00 17.26 25.00 115.31
05:17:34 PM 0 85.71 0.00 13.27 0.00 115.31
05:17:34 PM 1 78.57 0.00 21.43 0.00 0.00
05:17:34 PM 2 0.00 0.00 0.00 100.00 0.00
05:17:34 PM 3 92.86 0.00 9.18 0.00 0.00

05:17:34 PM CPU %user %nice %system %idle intr/s
05:17:35 PM all 87.50 0.00 12.50 25.00 115.31
05:17:35 PM 0 91.84 0.00 8.16 0.00 114.29
05:17:35 PM 1 90.82 0.00 10.20 0.00 1.02
05:17:35 PM 2 0.00 0.00 0.00 100.00 0.00
05:17:35 PM 3 81.63 0.00 15.31 0.00 0.00

你也可以使用 ps 命令通过查看 PSR 这列,检查哪个进程在占用了哪个CPU.

# while :; do ps -eo pid,ni,pri,pcpu,psr,comm | grep ‘mysqld’; sleep 1;
done
PID NI PRI %CPU PSR COMMAND
15775 0 15 86.0 3 mysqld
PID NI PRI %CPU PSR COMMAND
15775 0 14 94.0 3 mysqld
PID NI PRI %CPU PSR COMMAND
15775 0 14 96.6 3 mysqld
PID NI PRI %CPU PSR COMMAND
15775 0 14 98.0 3 mysqld
PID NI PRI %CPU PSR COMMAND
15775 0 14 98.8 3 mysqld
PID NI PRI %CPU PSR COMMAND
15775 0 14 99.3 3 mysqld

4.6 结论

监控 CPU 性能由以下几个部分组成:

1,检查system的运行队列,以及确定不要超出每个处理器3个可运行状态线程的限制.

2,确定CPU 利用率中user/system比例维持在70/30

3,当CPU 开销更多的时间在system mode,那就说明已经超负荷并且应该尝试重新调度优先级

4,当I/O 处理得到增长,CPU 范畴的应用处理将受到影响

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蚊子在网上搜了很多vmstat的文章,其中都包含了什么pages,disk什么内容的,和蚊子在本地服务器上看到的都不一样,不过终于还是让我发现了一篇靠谱的,特转过来作为记录

vmstat介绍

Procs
-r: 运行的和等待(CPU时间片)运行的进程数,这个值也可以判断是否需要增加CPU(长期大于1)
-b: 处于不可中断状态的进程数,常见的情况是由I/O引起的。

MEMORY
-swap:切换到交换内存上的内存(默认以KB为单位)
  如果SWAP的值不为0,或者还比较大,比如超过100M了,但是SI,SO的值长期为0,这种情况我们可以不用担心,不会影响系统性能。

-free:p空闲的物理内存

– buff:作为buffer cache的内存,对块设备的读写进行缓冲
-cache:作为page cache的内存,文件系统的cache
如果cache的值大的时候,说明cache处的文件数多,如果频繁访问到的文件都能被cache处,那么磁盘的读IO bi会非常小。

SWAP
-si:交换内存使用,由磁盘调入内存
-so:交换内存使用,由内存调入磁盘
内存够用的时候,这2个值都是0,如果这2个值长期大于0时,系统性能会受到影响,磁盘IO和CPU资源都会被消耗。

我发现有些朋友看到空闲内存(FREE)很少的或接近于0时,就认为内存不够用了,实际上不能光看这一点,还要结合si,so,如果free很少,但是si,so也很少(大多时候是0),那么不用担心,系统性能这时不会受到影响的。

IO
-bi:从块设备读入的数据总量(读磁盘)(KB/S)
-bo:写入到块设备的数据总量(写磁盘)(KB/S)
随机磁盘读写的时候,这2个值越大(如超出1M),能看到CPU在IO等待的值也会越大

SYSTEM
–in:每秒产生的中断次数
–cs:每秒产生的上下文切换次数
上面2个值越大,会看到由内核消耗的CPU时间会越大

CPU
-us:用户进程消耗的CPU时间百分
us的值比较高时,说明用户进程消耗的CPU时间多,但是如果长期超50%的使用,那么我们就该考虑优化程序算法或者进行加速(比如PHP/PERL)
-sy:内核进程消耗的CPU时间百分比(sy的值高时,说明系统内核消耗的CPU资源多,这并不是良性表现,我们应该检查原因)

-wa:IO等待消耗的CPU时间百分比
wa的值高时,说明IO等待比较严重,这可能由于磁盘大量作随机访问造成,也有可能磁盘出现瓶颈(块操作)。
-id:CPU处于空闲状态时间百分比

情景分析:
vmstat的输出哪些信息值得关注?
–proc r:运行的进程比较多,系统很繁忙
–IO bo:磁盘写的数据量稍大,如果大文件的写,10以内基本不用担心,如果是小文件2M以前基本正常,
–CPU us:持续大于50,服务高峰期可以接受
–CPU wa:稍微有些同
–CPU id:持续小于50,服务高峰期可以接受

TOP命令:

这个命令可以查看系统中运行的进程的状况,CPU使用状况,系统负载,内存使用等。它是检查系统进程运行状况最方便的工具了。它默认显示部分活动的进程,并按照进程使用CPU的多少排序,

top参数:
-D 不可中断休眠,通常是IO操作处的状态
-R 正在执行的或者处在等街待的进程队列中
-S 休眠中
-T 暂停刮起的
-Z 僵尸进程,进程执行完成,但由于其父进程没有销毁该进程,而被INIT进程接管进行销毁。
-W 没有使用物理内存,所占用的物理内存被切换到交换内存
-N 低优先级

此贴转自:http://jeck2046.blog.51cto.com/184478/93308

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