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  • CentOs7排查CPU高占用

    千次阅读 2020-02-28 20:00:40
    一、查看CPU高占用 ## 执行top命令 top PS:P按照CPU排序显示,M按照内存排序; 二、查看进程中最占CPU的线程 ## top中最高占用CPU的PID top -p 24212 -H 三、最耗CPU的线程PID转换为16进制输出 printf "%x \n...

    一、查看CPU高占用

    ## 执行top命令
    top
    

    PS:P按照CPU排序显示,M按照内存排序;

    CPU占用情况

    二、查看进程中最占CPU的线程

    ## top中最高占用CPU的PID
    top -p 24212 -H
    

    线程高占用CPU

    三、最耗CPU的线程PID转换为16进制输出

     printf "%x \n" 24213
    

    16进制

    四、查看高占用CPU具体问题

    # jstack 进程pid | grep 线程pid
    jstack 24212| grep 5e95  -A 30
    

    result

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  • Db2性能:系统CPU高问题分析的一些思路 1. 如何判断CPU高? 有很多操作系统的命令可以看出来,比如ps -elf,iostat, vmstat, top/topas, 2. 收集数据 CPU高分为usr高和sys高,前者表示系统在执行应用代码...
    Db2性能:系统CPU高问题分析的一些思路
    

    1. 如何判断CPU高?

    有很多操作系统的命令可以看出来,比如ps -elf,iostat, vmstat, top/topas,


    2. 收集数据

    CPU高分为usr高和sys高,前者表示系统在执行应用代码,一般需要应用(比如Db2)来查原因。后者表示系统在执行kernal code,一般需要OS工程师协助分析。

    A. sys CPU高

    如果是%sys CPU高,这意味着系统在执行kernel code,这种情况下需要操作系统工程师一块支持,来从操作系统层面收集数据,例如:


    AIX:
    1) OS trace -- perfpmr.sh

    Solaris:
    1) dtrace script

    Linux:
    1) systemTap 工具
    2) 如果能确定是Db2进程导致的,则收集db2sysc进程的strace -c 数据。

    Db2:

    Db2层面也可以收集一些数据,Db2导致的sys CPU高时,往往伴随着很多的latch,所以建议收集db2pd -latch和db2pd -stack的数据。

    B. usr CPU高

    如果是%usr CPU高,一般意味着系统正在执行应用的代码,很大可能是Db2执行的SQL语句导致的。需要找到占用CPU较多的SQL语句,看看在执行什么操作:


    B1. 可以通过mon_get_pkg_cache_stmt找到占用CPU较多的动态SQL语句
    db2 "select TOTAL_CPU_TIME/NUM_EXEC_WITH_METRICS as AVG_CPU_TIME, NUM_EXEC_WITH_METRICS, substr(STMT_TEXT,1,100) as STMT_TEXT from table( mon_get_pkg_cache_stmt (null, null,null,null)) as T where T.NUM_EXEC_WITH_METRICS <> 0 order by AVG_CPU_TIME DESC"

    如果是routine占用了较多的CPU,比如存储过程,可以参考下面的链接:
    调查routine的高 CPU 占用率
    https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSEPGG_10.5.0/com.ibm.db2.luw.admin.mon.doc/doc/t0060667.html

    B2. 可以通过db2pd -edus interval=120 来收集120秒之内每个edu占用的CPU时间,结合其他的信息,比如db2pd -eve、application snapshot的输出,来看一下edu对应的应用,以及应用执行的SQL语句是什么,针对这些SQL语句来优化。

    SQL语句使用CPU较多的原因,简单说几个
    --频繁地扫描环境池中的表、join操作、排序操作都会使用较多的CPU。
    --获取锁和释放锁的过程,也要用较多的CPU。

    对于如何解决,一般就是调优SQL了,比如通过建立适当的索引来避免表扫描、当需要锁较多时而对并发性要求不高时,直接在整个表上加锁、不需要那么多数据的时候使用fetch first xxx rows only等。这里不做阐述(因为我也不擅长),有兴趣的可以看参考资料。

    3. 一个示例

    环境: db2 10.5.0.5, suse linux 11

    问题:%usr CPU高,大约95%,db2sysc进程使用的最多

    数据收集:
    在问题出现期间,收集了以下数据:

    vmstat 1 10 > vmstat.1
    ps -elf > pself.1
    ps aux > psaux.1
    iostat 1 10 > iostat.1

    db2pd -eve > db2pd_eve.out
    db2pd -edus interval=120 > db2pd_edu_120.out
    db2pd -stack all

    db2 GET SNAPSHOT FOR APPLICATIONS ON <db_name> GLOBAL > applications.log
    db2 GET SNAPSHOT FOR DATABASE ON <db_name> GLOBAL > DB.log
    db2 get snapshot for all on <db_name> > dbsnap

    数据分析:

    3.1

    iostat 输出显示 user CPU 很高.

    avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
              89.42    0.01    4.55    1.89    0.00    4.12
    avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
              94.41    0.00    5.59    0.00    0.00    0.00
    avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
              95.42    0.00    4.58    0.00    0.00    0.00
    avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
              94.67    0.00    5.33    0.00    0.00    0.00

    3.2

     ps aux的输出显示db2sysc进程使用了最多的CPU

    USER       PID %CPU %MEM    VSZ   RSS TTY      STAT START   TIME COMMAND
    root         1  0.0  0.0  10540   884 ?        Ss   Oct15   0:01 init [5]  
    root         2  0.0  0.0      0     0 ?        S    Oct15   0:00 [kthreadd]
    ...
    root      7065  0.0  0.2 1029412 75296 ?       Sl   Oct15   0:00 db2wdog 0 [db2inst1]                                        
    db2inst1  7067 1127 69.2 29760484 22761184 ?   Sl   Oct15 13895:25 db2sysc 0                                      
    root      7069  0.0  0.1 1035728 47704 ?       S    Oct15   0:02 db2ckpwd 0                                                  
    root      7070  0.0  0.1 1035728 47632 ?       S    Oct15   0:02 db2ckpwd 0                                                  
    root      7071  0.0  0.1 1035728 47632 ?       S    Oct15   0:02 db2ckpwd 0                                                  
    db2inst1  7079  0.0  0.1 502756 41276 ?        S    Oct15   0:00 db2vend (PD Vendor Process - 1) 0                                                                              
    db2inst1  7089  0.0  0.1 592156 33260 ?        Sl   Oct15   0:22 db2acd 0 ,0,0,0,1,0,0,0,0000,1,0,995bc4,14,1e014,2,0,1,41fc0,0x210000000,0x210000000,1600000,c8010,2,128021
    ...
    root     27022 50.0  0.0   4940   972 pts/1    R+   13:59   0:00 ps aux
    root     27499  0.0  0.0      0     0 ?        S    12:06   0:00 [kworker/9:0]
    patrol   27604  0.0  0.0  11300  1048 ?        Ss   Oct15   0:00 /bin/bash
    patrol   27605  0.0  0.0  11300  1052 ?        Ss   Oct15   0:00 /bin/bash
    root     28654  0.0  0.0      0     0 ?        S    Oct15   0:01 [kworker/8:1]

    3.3

    db2pd_edu_120.out 输出按照对EDU按照占用的CPU时间排序

    Database Member 0 -- Active -- Up 0 days 21:21:14 -- Date 2017-10-16-14.48.37.897471
    
    List of all EDUs for database member 0
    
    db2sysc PID: 7067
    db2wdog PID: 7065
    db2acd  PID: 7089
    
    EDU ID    TID                  Kernel TID           EDU Name                               USR (s)         SYS (s)        USR DELTA    SYS DELTA
    ========================================================================================================================================
    110       140354128963328      28988                db2agent (SAMPLE) 0                24280.590000   478.060000   42.250000     1.080000
    85        140354313512704      16300                db2agent (SAMPLE) 0                23898.440000   454.140000   40.980000     0.900000
    87        140354531616512      16316                db2agent (SAMPLE) 0                23530.870000   446.600000   40.830000     0.850000
    122       140353910859520      348                  db2agent (SAMPLE) 0                22660.420000   430.300000   40.600000     1.000000
    88        140354514839296      16324                db2agent (SAMPLE) 0                23262.550000   443.450000   40.640000     0.900000
    91        140354464507648      16327                db2agent (SAMPLE) 0                22989.210000   438.320000   40.660000     0.880000
    114       140354061854464      13529                db2agent (SAMPLE) 0                22994.820000   436.550000   40.540000     0.900000
    79        140354900715264      8439                 db2agent (SAMPLE) 0                23656.830000   450.830000   40.540000     0.840000
    108       140354162517760      21738                db2agent (SAMPLE) 0                23687.730000   450.920000   40.430000     0.920000
    106       140354196072192      21722                db2agent (SAMPLE) 0                23498.360000   445.650000   40.440000     0.900000
    119       140353961191168      21841                db2agent (SAMPLE) 0                22711.160000   427.530000   40.450000     0.850000
    80        140354883938048      16295                db2agent (SAMPLE) 0                23338.770000   443.420000   40.270000     1.020000
    115       140353776641792      15710                db2agent (SAMPLE) 0                22876.610000   435.050000   40.340000     0.920000
    111       140354112186112      29588                db2agent (SAMPLE) 0                23423.810000   446.610000   40.340000     0.900000
    117       140353994745600      16907                db2agent (SAMPLE) 0                22886.840000   433.260000   40.330000     0.910000
    109       140354145740544      28987                db2agent (SAMPLE) 0                23631.250000   450.080000   40.220000     1.010000
    84        140354816829184      16299                db2agent (SAMPLE) 0                23291.960000   443.260000   40.250000     0.980000
    112       140354095408896      6654                 db2agent (SAMPLE) 0                23276.780000   445.550000   40.270000     0.920000
    118       140353977968384      18404                db2agent (SAMPLE) 0                22218.640000   419.450000   39.990000     0.960000
    78        140354917492480      8433                 db2agent (SAMPLE) 0                23387.590000   442.670000   39.970000     0.930000
    121       140353927636736      23958                db2agent (SAMPLE) 0                22597.700000   427.340000   39.910000     0.970000
    116       140354011522816      15711                db2agent (SAMPLE) 0                22962.390000   437.080000   39.990000     0.870000
    81        140354867160832      16296                db2agent (SAMPLE) 0                23466.230000   448.500000   39.830000     1.020000
    104       140354229626624      19731                db2agent (SAMPLE) 0                23581.980000   450.790000   39.910000     0.920000
    123       140353894082304      1767                 db2agent (SAMPLE) 0                22448.450000   423.550000   39.840000     0.930000
    113       140354078631680      7525                 db2agent (SAMPLE) 0                22930.950000   437.310000   39.740000     0.870000
    124       140353877305088      2185                 db2agent (SAMPLE) 0                22260.260000   423.640000   39.640000     0.910000
    ...

    3.4

    这里以EDU ID 110为例子,可以通过db2pd_eve.out找到其执行的SQL语句(这里可能不准确,因为抓取的是当前正在执行的SQL, 推荐结合mon_get_pkg_cache_stmt的输出)

    Dynamic SQL Statements:
    Address            AnchID StmtUID    NumEnv     NumVar     NumRef
    NumExe     Text
    ...
    0x00007FAC67B6C640 740    1          1          1          41         41
    select * from TEST1 where KPICODE like '2222|!|!|%' order
    by DCTIME desc fetch first 20 rows only with ur
    ...


    3.5 

    Application SNAPSHOT显示sort、rows read都非常高

                Application Snapshot
    
    Application handle                         = 109
    Application status                         = UOW Executing
    ..
    Rows inserted                              = 12335
    Rows updated                               = 0
    Rows selected                              = 25680
    Rows read                                  = 175961810541
    Rows written                               = 12335
    ..
    Total sorts                                = 1284
    ..
    Total User CPU Time used by agent (s)      = 24801.492324
    Total System CPU Time used by agent (s)    = 0.000000
    
    Agent process/thread ID                    = 110

    3.6 

    剩下的工作是:可以按照相同的方法找到其他占用CPU的SQL,并进行调优。当然,实际上可能并没有这么简单,需要多分析应用的快照,可以看到SQL语句是什么时候开始执行的?执行了多长时间?执行SQL语句之前是什么状态?同一时刻有多少SQL语句在执行?平时有那么多吗?等等,这些都可以从应用的快照中获取。所以应用的快照也是必收数据,而且要多收几次。


    http://blog.sina.com.cn/s/blog_60eacf330100dq94.html
    https://www.ibm.com/developerworks/community/blogs/kevgrig/entry/potentially_lower_performance_on_aix_with_shared_processors_and_cpu_intensive_applications?lang=en
    https://www.ibm.com/developerworks/community/blogs/DB2PerfTips/entry/what_to_do_when_cpu_spikes_up?lang=en
    https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSEPGG_9.7.0/com.ibm.db2.luw.admin.trb.doc/doc/t0055242.html
    https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSEPGG_9.7.0/com.ibm.db2.luw.admin.trb.doc/doc/t0055243.html
    https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSEPGG_10.5.0/com.ibm.db2.luw.sql.rtn.doc/doc/r0055017.html

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  • 探究 | Elasticsearch CPU高排查思路

    万次阅读 2018-04-10 00:16:35
    一、可能导致ES CPU高的原因: 1、复杂的query查询 举例:我这边出现过200个组合wildcard query导致集群down掉的情况; 2、有大量的reindex操作 3、ES版本较低 二、排查思路 2.1、业务场景排查 问自己...

    一、可能导致ES CPU高的原因:

    1、复杂的query查询

    举例:我这边出现过200个组合wildcard query导致集群down掉的情况;

    2、有大量的reindex操作

    3、ES版本较低

    二、排查思路

    2.1、业务场景排查

    问自己几个问题?
    - 1)集群中数据类型是怎么样的?
    - 2)集群中有多少数据?
    - 3)集群中有多少节点数、分片数?
    - 4)当前集群索引和检索的速率如何?
    - 5)当前在执行哪种类型的查询或者其他操作?

    2、建议Htop观察,结合ElaticHQ 观察CPU曲线

    3、CPU高的时候,建议看一下ES节点的日志,看看是不是有大量的GC。

    4、查看hot_threads。

    GET _nodes/hot_threads
    
    ::: {test}{ikKuXkFvRc-qFCqG99smGg}{VE-uqoiARoONJwomfPwRBw}{127.0.0.1}{127.0.0.1:9300}{ml.machine_memory=8481566720, ml.max_open_jobs=20, ml.enabled=true}
       Hot threads at 2018-04-09T15:58:21.117Z, interval=500ms, busiestThreads=3, ignoreIdleThreads=true:
    
        0.0% (0s out of 500ms) cpu usage by thread 'Attach Listener'
         unique snapshot
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    三、解决方案:

    3.1、集群负载高,增加新节点以缓解负载。

    3.2、增加堆内存到系统内存的1半,最大31GB(理论上线32GB).

    如果机器内存不够,那就加大内存吧。
    https://github.com/elastic/elasticsearch/issues/10437
    https://discuss.elastic.co/t/es-high-cpu-usage-when-idle/87950/4

    3.3、插入数据的时候,副本数设置为0.

    分片数不可以修改,副本数是可以修改的。

    注意:分片过多,会导致:堆内存压力大。

    3.4、配置优化

    Force all memory to be locked, forcing the JVM to never swap
    bootstrap.mlockall: true
    Threadpool Settings
    Search pool
    threadpool.search.type: fixed
    threadpool.search.size: 20
    threadpool.search.queue_size: 200
    Bulk pool
    threadpool.bulk.type: fixed
    threadpool.bulk.size: 60
    threadpool.bulk.queue_size: 3000
    Index pool
    threadpool.index.type: fixed
    threadpool.index.size: 20
    threadpool.index.queue_size: 1000
    Indices settings
    indices.memory.index_buffer_size: 30%
    indices.memory.min_shard_index_buffer_size: 12mb
    indices.memory.min_index_buffer_size: 96mb
    Cache Sizes
    indices.fielddata.cache.size: 30%
    #indices.fielddata.cache.expire: 6h #will be depreciated & Dev recomend not to use it
    indices.cache.filter.size: 30%
    #indices.cache.filter.expire: 6h #will be depreciated & Dev recomend not to use it
    Indexing Settings for Writes
    index.refresh_interval: 30s
    #index.translog.flush_threshold_ops: 50000
    #index.translog.flush_threshold_size: 1024mb
    index.translog.flush_threshold_period: 5m
    index.merge.scheduler.max_thread_count: 1

    参考:https://github.com/elastic/elasticsearch/issues/4288

    2018年04月10日 0:18于家中床前

    作者:铭毅天下
    转载请标明出处,原文地址:
    https://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/79874984
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    image)

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  • postgresql定位分析消耗CPU高的SQL语句

    千次阅读 2019-01-23 17:18:42
    postgresql定位分析消耗CPU高的SQL语句 转自:postgresql定位分析消耗CPU高的SQL语句 第一步:使用TOP命令查看占用CPU高的postgresql进程,并获取该进程的ID号,如图该id号为3640 第二步:切换到postgres用户,并且...

    postgresql定位分析消耗CPU高的SQL语句

    转自:postgresql定位分析消耗CPU高的SQL语句

    第一步:使用TOP命令查看占用CPU高的postgresql进程,并获取该进程的ID号,如图该id号为3640

    在这里插入图片描述第二步:切换到postgres用户,并且psql连接到数据库,执行如下查询语句

    SELECT procpid, START, now() - START AS lap, current_query FROM ( SELECT backendid, pg_stat_get_backend_pid (S.backendid) AS procpid, pg_stat_get_backend_activity_start (S.backendid) AS START,pg_stat_get_backend_activity (S.backendid) AS current_query FROM (SELECT pg_stat_get_backend_idset () AS backendid) AS S) AS S WHERE current_query <> '<IDLE>' and procpid=25400 ORDER BY lap DESC;
    

    在这里插入图片描述
    procpid:进程id 如果不确认进程ID,将上面的条件去掉,可以逐条分析
    start:进程开始时间
    lap:经过时间
    current_query:执行中的sql
    怎样停止正在执行的sql :SELECT pg_cancel_backend(进程id);或者用系统函数
    kill -9 进程id;

    第三步:查看该sql的执行计划(使用explain analyze + sql语句的格式)
    这里写图片描述

    第四步:分析执行计划,本项目是由于该语句没有走索引,导致查询时间过长,具体原因可以查看执行计划来处理。如:
    这里写图片描述

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空空如也

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