Brendan Gregg曾经分享过当遇到一个系统性能问题时，如何利用登录的前60秒对系统的性能情况做一个快速浏览和分析，主要包括如下10个工具，这是一个非常有用且有效的命工具列表。本文将详细介绍这些命令及其扩展选项的意义，及其在实践中的作用。并利用一个实际的例子，来展示下这些套路是不是真的有用，下面工具的输出都来自这个有问题的系统。

# 系统负载概览
uptime

# 系统日志
dmesg | tail

# CPU
vmstat 1
mpstat -P ALL 1
pidstat 1

# Disk
iostat -xz 1

# 内存
free -m

# 网络
sar -n DEV 1
sar -n TCP,ETCP 1

# 系统概览
top

上面的工具都基于内核提供给用户态的统计，并以计数器形式展示，是快速排查时的利器。对于应用和系统的进一步跟踪(tracing)，则需要利用strace和systemtap，不在本文的范畴。

 

注意：

1. 如上的分类只是基于工具默认选项的分类，比如pidstat，默认展示进程的CPU统计，但是利用-d参数可以展示进程的I/O统计。又比如vmstat，虽然名称是查看虚拟内存的工具，但默认展示了负载，内存，I/O，系统，CPU等多方面的信息。

2. 部分工具需要安装sysstat包。

 

1. uptime

[root@nginx1 ~]# uptime
 15:38:10 up 43 days,  3:54,  1 user,  load average: 1.13, 0.41, 0.18

uptime是快速查看load average的方法，在Linux中load average包括处于runnable和uninterruptable状态的进程数，runnable状态的进程包括在CPU上运行的进程和已经Ready to run在等待CPU时间的进程；uninterruptable状态的进程是在等待一些I/O访问，比如等待disk的返回。Load average没有正对系统的CPU数量做格式化，所以load average 1表示单CPU系统在对应时间段内(1分钟, 5分钟, 15分钟)一直负载饱和，而在4 CPU的系统中，load average 1表示有75%的时间在idle。

 

Load average体现了一个high level的负载概览，但是可能需要和别的工具一起来使用以了解更多，比如处于runable和uninterruptable的实时进程数量分别是多少，可以用下面将介绍到的vmstat来查看。1分钟，5分钟，15分钟的负载平均值同时能体现系统负载的变化情况。例如，如果你要检查一个问题服务器，当你看到1分钟的平均负载值已经远小于15分钟的平均负载值，则意味这也许你登录完了点，错过了现场。用top或者w命令，也可以看到load average信息。

 

上面示例中最近1分钟内的负载比15分钟内的负载高了不少 (因为是个测试的例子，1.13可以看作明显大于0.18，但是在生产系统上这不能说明什么)。

 

2. dmesg | tail

[root@nginx1 ~]# dmesg | tail
[3128052.929139] device eth0 left promiscuous mode
[3128104.794514] device eth0 entered promiscuous mode
[3128526.750271] device eth0 left promiscuous mode
[3537292.096991] device eth0 entered promiscuous mode
[3537295.941952] device eth0 left promiscuous mode
[3537306.450497] device eth0 entered promiscuous mode
[3537307.884028] device eth0 left promiscuous mode
[3668025.020351] bash (8290): drop_caches: 1
[3674191.126305] bash (8290): drop_caches: 2
[3675304.139734] bash (8290): drop_caches: 1

 

dmesg用于查看内核缓冲区存放的系统信息。另外查看/var/log/messages也可能查看出服务器系统方面的某些问题。

 

上面示例中的dmesg没有特别的值得注意的错误。

 

3. vmstat 1

 

vmstat简介：

  • vmstat是virtual memory stat的简写，能够打印processes, memory, paging, block IO, traps, disks and cpu的相关信息。
  • vmstat的格式：vmstat [options] [delay [count]]。在输入中的1是延迟。第一行打印的是机器启动到现在的平均值，后面打印的则是根据deley间隔的取样结果，也就是实时的结果。

 

结果中列的含义：

Procs(进程)

r: The number of runnable processes (running or waiting for run time).
b: The number of processes in uninterruptible sleep.

注释：r表示在CPU上运行的进程和ready等待运行的进程总数，相比load average, 这个值更能判断CPU是否饱和(saturation)，因为它没有包括I/O。如果r的值大于CPU数目，即达到饱和。

Memory

swpd: the amount of virtual memory used.
free: the amount of idle memory.
buff: the amount of memory used as buffers.
cache: the amount of memory used as cache.

Swap

si: Amount of memory swapped in from disk (/s).
so: Amount of memory swapped to disk (/s).

注释：swap-in和swap-out的内存。如果是非零，说明主存中的内存耗尽。

IO

bi: Blocks received from a block device (blocks/s).
bo: Blocks sent to a block device (blocks/s).

System (中断和进程上下文切换)

in: The number of interrupts per second, including the clock.
cs: The number of context switches per second.

CPU

These are percentages of total CPU time.
us: Time spent running non-kernel code. (user time, including nice time)
sy: Time spent running kernel code. (system time)
id: Time spent idle. Prior to Linux 2.5.41, this includes IO-wait time.
wa: Time spent waiting for IO. Prior to Linux 2.5.41, included in idle.
st: Time stolen from a virtual machine. Prior to Linux 2.6.11, unknown.

 

根据user+system时间，可以判断CPUs是否繁忙。如果wait I/O一直维持一定程度，说明disk有瓶颈，这时CPUs是”idle”的，因为任务都被block在等待disk I/O中。wait I/O可以被视为另一种形式的CPU idle，并且说明idle的原因就是在等待disk I/O的完成。

 

处理I/O需要花费system time，在将I/O提交到disk driver之前可能要经过remap, split和merge等操作，并被I/O scheduler调度到request queue。如果平均system time比较高，超过20%，则要进一步分析下，是不是内核处理I/O时的效率有问题。

 

如果用户空间的CPU使用率接近100%，不一定就代表有问题，可以结合r列的进程数量看下CPU的饱和程度。 

 

上面示例可以看到在CPU方面有一个明显的问题。user+system的CPU一直维持在50%左右，并且system消耗了大部分的CPU。

 

4. mpstat -P ALL 1

 mpstat可以打印按照CPU的分解，可以用来检查不不均衡的情况。

 

上面示例中可以印证vmstat中的结果，并且可以看到服务器有2个CPU，其中CPU 1的使用率一直维持在100%，而CPU 0并没有什么负载。CPU 1的消耗主要在内核空间，而非用户空间。

 

5. pidstat 1

默认pidstat类似于top按照进程的打印方式，不过是以滚动打印的方式，和top的清屏方式不同。利用-p可以打出指定进程的信息，-p ALL可以打出所有进程的信息。如果没有指定任何进程默认相当于-p ALL，但是只打印活动进程的信息(统计非0的数据)。

 

pidstat不只可以打印进程的CPU信息，还可以打印内存，I/O等方面的信息，如下是比较有用的信息：

  • pidstat -d 1：看哪些进程有读写。
  • pidstat -r 1：看进程的page fault和内存使用。没有发生page fault的进程默认不会被打印出来，可以指定-p和进程号来打印查看内存。
  • pidstat -t： 利用-t查看线程信息，可以快速查看线程和期相关线程的关系。
  • pidstat -w：利用-w查看进程的context switch情况。输出：
    • cswch/s: 每秒发生的voluntary context switch数目 (voluntary cs：当进程被block在获取不到的资源时，主动发生的context switch)
    • nvcswch/s: 每秒发生的non voluntary context switch数目 (non vloluntary cs：进程执行一段时间用完了CPU分配的time slice，被强制从CPU上调度下来，这时发生的context switch)

 

上面示例中可以明确得看到是nc这个进程在消耗CPU 1 100%的CPU。因为测试系统里消耗CPU的进程比较少，所以一目了然，在生产系统中pidstat应该能输出更多正在消耗CPU的进程情况。

 

6. iostat -zx 1

了解块设备(block device, 这里是disk)负载和性能的工具。主要看如下指标：

  • r/s, w/s, rkB/s, wkB/s：每秒完成的读请求次数(read requests, after merges)，每秒完成的写请求次数(write requests completed, after merges)，每秒读取的千字节数，每秒写入的千字节数。这些指标可以看出disk的负载情况。一个性能问题可能仅仅是因为disk的负载过大。
  • await：每个I/O平均所需的时间，单位为毫秒。await不仅包括硬盘设备处理I/O的时间，还包括了在kernel队列中等待的时间。要精确地知道块设备service一个I/O请求地时间，可供iostat读取地内核统计并没有体现，需要用如blktrace这样地跟踪工具来跟踪。对于blktrace来说，D2C的时间间隔代表硬件块设备地service time，Q2C代表整个I/O请求所消耗的时间，即iostat的await。
  • avgqu-sz：队列里的平均I/O请求数量 (更恰当的理解应该是平均未完成的I/O请求数量）。如果该值大于1，则有饱和的趋势 (当然设备可以并发地处理请求，特别是一个front对多个backend disk的虚拟设备)。
  • %util：设备在处理I/O的时间占总时间的百分比。表示该设备有I/O（即非空闲）的时间比率，不考虑I/O有多少，只考虑有没有。通常该指标达到60%即可能引起性能问题 (可以根据await指标进一步求证)。如果指标接近100%，通常就说明出现了饱和。

 

如果存储设备是一个对应多个后端磁盘的逻辑磁盘，那么100%使用率可能仅仅表示一些I/O在处理时间占比达到100%，其他后端磁盘不一定也到达了饱和。请注意磁盘I/O的性能问题并不一定会造成应用的问题。很多技术都是使用异步I/O操作，所以应用不一定会被block或者直接受到延迟的影响。

 

7. free -m

# free -m
total used free shared buff/cache available
Mem: 7822 129 214 0 7478 7371
Swap: 0 0 0

查看内存使用情况。倒数第二列：

  • buffers: buffer cache，用于block device I/O。
  • cached: page cache, 用于文件系统。

Linux用free memory来做cache, 当应用需要时，这些cache可以被回收。比如kswapd内核进程做页面回收时可能回收cache；另外手动写/proc/sys/vm/drop_caches也会导致cache回收。

 

上面示例中free的内存只有129M，大部分memory被cache占用。但是系统并没有问题。

 

8. sar -n DEV 1

输出指标的含义如下：

  • rxpck/s: Total number of packets received per second.
  • txpck/s: Total number of packets transmitted per second.
  • rxkB/s: Total number of kilobytes received per second.
  • txkB/s: Total number of kilobytes transmitted per second.
  • rxcmp/s: Number of compressed packets received per second (for cslip etc.).
  • txcmp/s: Number of compressed packets transmitted per second.
  • rxmcst/s: Number of multicast packets received per second.
  • %ifutil: Utilization percentage of the network interface. For half-duplex interfaces, utilization is calculated using the sum of rxkB/s and txkB/s as a percentage of the interface speed.
  • For full-duplex, this is the greater of rxkB/S or txkB/s.

这个工具可以查看网络接口的吞吐量，特别是上面蓝色高亮的rxkB/s和txkB/s，这是网络负载，也可以看是否达到了limit。

 

9. sar -n TCP,ETCP 1

输出指标的含义如下：

active/s: The number of times TCP connections have made a direct transition to the SYN-SENT state from the CLOSED state per second [tcpActiveOpens].

passive/s: The number of times TCP connections have made a direct transition to the SYN-RCVD state from the LISTEN state per second [tcpPassiveOpens].

iseg/s: The total number of segments received per second, including those received in error [tcpInSegs]. This count includes segments received on currently established connections.

oseg/s: The total number of segments sent per second, including those on current connections but excluding those containing only retransmitted octets [tcpOutSegs].

atmptf/s: The number of times per second TCP connections have made a direct transition to the CLOSED state from either the SYN-SENT state or the SYN-RCVD state, plus the number of times per second TCP connections have made a direct transition to the LISTEN state from the SYN-RCVD state [tcpAttemptFails].

estres/s: The number of times per second TCP connections have made a direct transition to the CLOSED state from either the ESTABLISHED state or the CLOSE-WAIT state [tcpEstabResets].

retrans/s: The total number of segments retransmitted per second – that is, the number of TCP segments transmitted containing one or more previously transmitted octets [tcpRetransSegs].

isegerr/s: The total number of segments received in error (e.g., bad TCP checksums) per second [tcpInErrs].

orsts/s: The number of TCP segments sent per second containing the RST flag [tcpOutRsts].

 

上述蓝色高亮的3个指标：active/s, passive/s和retrans/s是比较有代表性的指标。

  • active/s和passive/s分别是本地发起的每秒新建TCP连接数和远程发起的TCP新建连接数。这两个指标可以粗略地判断服务器的负载。可以用active衡量出站发向，用passive衡量入站方向，但也不是完全准确(比如，考虑localhost到localhost的连接)。
  • retrans是网络或者服务器发生问题的象征。有可能问题是网络不稳定，比如Internet网络问题，或者服务器过载丢包。

 

10. top

# top
Tasks:  79 total,   2 running,  77 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
%Cpu(s):  6.0 us, 44.1 sy,  0.0 ni, 49.6 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.3 si,  0.0 st
KiB Mem :  8010456 total,  7326348 free,   132296 used,   551812 buff/cache
KiB Swap:        0 total,        0 free,        0 used.  7625940 avail Mem

  PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU %MEM     TIME+ COMMAND
 4617 root      20   0   44064   2076   1544 R 100.0  0.0  16:27.23 nc
13634 nginx     20   0  121192   3864   1208 S   0.3  0.0  17:59.85 nginx
    1 root      20   0  125372   3740   2428 S   0.0  0.0   6:11.53 systemd
    2 root      20   0       0      0      0 S   0.0  0.0   0:00.60 kthreadd
    3 root      20   0       0      0      0 S   0.0  0.0   0:17.92 ksoftirqd/0
    5 root       0 -20       0      0      0 S   0.0  0.0   0:00.00 kworker/0:0H
    7 root      rt   0       0      0      0 S   0.0  0.0   0:03.21 migration/0
    8 root      20   0       0      0      0 S   0.0  0.0   0:00.00 rcu_bh
    9 root      20   0       0      0      0 S   0.0  0.0  31:47.62 rcu_sched
   10 root      rt   0       0      0      0 S   0.0  0.0   0:10.00 watchdog/0

top是一个常用的命令，包括了多方面的指标。缺点是没有滚动输出(rolling output)，不可复现问题发生时不好保留信息。对于信息保留，用vmstat或者pidstat等能提供滚动输出的工具会更好。

 

示例的问题？

在上面利用工具排查的过程中，我们可以在非常短的时间内快速得到如下结论：

  • 2个CPU，nc这个进程消耗了CPU 1 100%的时间，并且时间消耗在system内核态。其他进程基本没有在消耗CPU。
  • 内存free比较少，大部分在cache中 (并不是问题)。
  • Disk I/O非常低，平均读写请求小于1个。
  • 收到报文在个位数KB/s级别，每秒有15个被动建立的TCP连接，没有明显异常。

整个排查过程把系统的问题定位到了进程级别，并且能排除一些可能性 (Disk I/O和内存)。接下来就是进一步到进程级别的排查，不属于本文的覆盖范围，有时间再进一步演示。

 

参考

  1. Linux Performance Analysis in 60,000 Milliseconds
  2. Linux Performance Analysis in 60s (video)

 

版权声明：本文为wipan原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://www.cnblogs.com/wipan/p/9461005.html