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Linux System and Performance Monitoring(CPU篇)

Written by bixuan on 2009年08月13号 – 09:41

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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Linux System and Performance Monitoring(Memory篇)

同事力作，原文见：http://tonnyom.yo2.cn/2009/08/10/linux-system-and-performance-monitoring-cpu/