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  • 那么 **CPU 使用率到底是怎么算出来的吗?再有 %user、%nice、 %system、%iowait 、%steal 等等,它们之间有什么不同吗? CPU 使用率 Linux 作为一个多任务操作系统,将每个 CPU 的时间划分为很短的时间片,再通过...

    CPU 使用率是最常用来描述系统CPU 性能的指标

    CPU 使用率是单位时间内 CPU 使用情况的统计,以百分比的方式展示。那么 **CPU 使用率到底是怎么算出来的吗?再有 %user、%nice、 %system、%iowait 、%steal 等等,它们之间有什么不同吗?

    CPU 使用率

    Linux 作为一个多任务操作系统,将每个 CPU 的时间划分为很短的时间片,再通过调度器轮流分配给各个任务使用,因此造成多任务同时运行的错觉

    为了维护 CPU 时间,Linux 通过事先定义的节拍率(内核中表示为 HZ),触发时间中断,并使用全局变量 Jiffies 记录了开机以来的节拍数每发生一次时间中断,Jiffies 的值就加 1

    节拍率 HZ 是内核的可配选项,可以设置为 100、250、1000 等。不同的系统可能设置不同数值,你可以通过查询 /boot/config 内核选项来查看它的配置值。示例如下:

    $ grep 'CONFIG_HZ=' /boot/config-$(uname -r)
    CONFIG_HZ=250
    

    正因为节拍率 HZ 是内核选项,所以用户空间程序并不能直接访问。为了方便用户空间程序,内核还提供了一个用户空间节拍率 USER_HZ,它总是固定为 100,也就是 1/100 秒。这样,用户空间程序并不需要关心内核中 HZ 被设置成了多少,因为它看到的总是固定值 USER_HZ

    Linux 通过 /proc 虚拟文件系统,向用户空间提供了系统内部状态的信息,而 /proc/stat 提供的就是系统的 CPU 和任务统计信息。比方说,如果只关注 CPU 的话可以执行下面的命令

    # 只保留各个CPU的数据
    $ cat /proc/stat | grep ^cpu
    cpu  280580 7407 286084 172900810 83602 0 583 0 0 0
    cpu0 144745 4181 176701 86423902 52076 0 301 0 0 0
    cpu1 135834 3226 109383 86476907 31525 0 282 0 0 0
    

    这里的输出结果是一个表格。其中,第一列表示的是 CPU 编号,如 cpu0、cpu1 ,而第一行没有编号的 cpu ,表示的是所有 CPU 的累加。其他列则表示不同场景下 CPU 的累加节拍数它的单位是 USER_HZ,也就是 10 ms(1/100 秒),所以这其实就是不同场景下的 CPU 时间

    具体含义可以man proc了解具体指标含义,这里着重介绍下面这些指标的含义:

    • user(通常缩写为 us),代表用户态 CPU 时间。注意,它不包括下面的 nice 时间,但包括了 guest 时间
    • nice(通常缩写为 ni),代表低优先级用户态 CPU 时间,也就是进程的 nice 值被调整为 1-19 之间时的 CPU 时间。这里注意,nice 可取值范围是 -20 到 19,数值越大,优先级反而越低
    • system(通常缩写为 sys),代表内核态 CPU 时间
    • idle(通常缩写为 id),代表空闲时间。注意,它不包括等待 I/O 的时间(iowait)
    • iowait(通常缩写为 wa),代表等待 I/O 的 CPU 时间
    • irq(通常缩写为 hi),代表处理硬中断的 CPU 时间
    • softirq(通常缩写为 si),代表处理软中断的 CPU 时间
    • steal(通常缩写为 st),代表当系统运行在虚拟机中的时候,被其他虚拟机占用的 CPU 时间
    • guest(通常缩写为 guest),代表通过虚拟化运行其他操作系统的时间,也就是运行虚拟机的 CPU 时间
    • guest_nice(通常缩写为 gnice),代表以低优先级运行虚拟机的时间
      通常所说的 CPU 使用率,就是除了空闲时间外的其他时间占总 CPU 时间的百分比,用公式来表示就是:
      img

    根据这个公式,就可以从 /proc/stat 中的数据,很容易地计算出 CPU 使用率。当然,也可以用每一个场景的 CPU 时间,除以总的 CPU 时间,计算出每个场景的 CPU 使用率

    直接用 /proc/stat 的数据,算的是开机以来的节拍数累加值,所以直接算出来的,是开机以来的平均 CPU 使用率,一般没啥参考价值

    为了计算 CPU 使用率,性能工具一般都会取间隔一段时间(比如 3 秒)的两次值,作差后,再计算出这段时间内的平均 CPU 使用率,即:​ img
    这个公式,就是各种性能工具所看到的 CPU 使用率的实际计算方法

    现在,知道了系统 CPU 使用率的计算方法,那进程的呢?跟系统的指标类似,Linux 也给每个进程提供了运行情况的统计信息,也就是 /proc/[pid]/stat。不过,这个文件包含的数据就比较丰富了,总共有 52 列的数据。需要的时候,查 man proc 就行。

    回过头来看,是不是说要查看 CPU 使用率,就必须先读取 /proc/stat 和 /proc/[pid]/stat 这两个文件,然后再按照上面的公式计算出来呢

    当然不是,各种各样的性能分析工具已经帮我们计算好了。不过要注意的是,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

    怎么查看 CPU 使用率

    top 和 ps 是最常用的性能分析工具

    • top 显示了系统总体的 CPU 和内存使用情况,以及各个进程的资源使用情况。
    • ps 则只显示了每个进程的资源使用情况

    比如,top 的输出格式为:

    # 默认每3秒刷新一次
    $ top
    top - 11:58:59 up 9 days, 22:47,  1 user,  load average: 0.03, 0.02, 0.00
    Tasks: 123 total,   1 running,  72 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
    %Cpu(s):  0.3 us,  0.3 sy,  0.0 ni, 99.3 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
    KiB Mem :  8169348 total,  5606884 free,   334640 used,  2227824 buff/cache
    KiB Swap:        0 total,        0 free,        0 used.  7497908 avail Mem
    
      PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU %MEM     TIME+ COMMAND
        1 root      20   0   78088   9288   6696 S   0.0  0.1   0:16.83 systemd
        2 root      20   0       0      0      0 S   0.0  0.0   0:00.05 kthreadd
        4 root       0 -20       0      0      0 I   0.0  0.0   0:00.00 kworker/0:0H
    ...
    

    不过需要注意,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。

    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。

    top 并没有细分进程的用户态 CPU 和内核态 CPU。那要怎么查看每个进程的详细情况呢?pidstat 是一个专门分析每个进程 CPU 使用情况的工具

    比如,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:

    • 用户态 CPU 使用率 (%usr);
    • 内核态 CPU 使用率(%system);
    • 运行虚拟机 CPU 使用率(%guest);
    • 等待 CPU 使用率(%wait);
    • 以及总的 CPU 使用率(%CPU)。

    最后的 Average 部分,还计算了 5 组数据的平均值。

    # 每隔1秒输出一组数据,共输出5组
    $ pidstat 1 5
    15:56:02      UID       PID    %usr %system  %guest   %wait    %CPU   CPU  Command
    15:56:03        0     15006    0.00    0.99    0.00    0.00    0.99     1  dockerd
    
    ...
    
    Average:      UID       PID    %usr %system  %guest   %wait    %CPU   CPU  Command
    Average:        0     15006    0.00    0.99    0.00    0.00    0.99     -  dockerd
    

    CPU 使用率过高怎么办?

    通过 top、ps、pidstat 等工具,你能够轻松找到 CPU 使用率较高(比如 100% )的进程。接下来,如何找到占用 CPU 的到底是代码里的哪个函数呢?只有找到它,才能更高效、更针对性地进行优化
    这里推荐是 perf。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

    使用 perf 分析 CPU 性能问题,这里给出两种最常见用法。

    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:

    $ perf top
    Samples: 833  of event 'cpu-clock', Event count (approx.): 97742399
    Overhead  Shared Object       Symbol
       7.28%  perf                [.] 0x00000000001f78a4
       4.72%  [kernel]            [k] vsnprintf
       4.32%  [kernel]            [k] module_get_kallsym
       3.65%  [kernel]            [k] _raw_spin_unlock_irqrestore
    ...
    

    输出结果中,第一行包含三个数据,分别是采样数(Samples)、事件类型(event)和事件总数量(Event count)。比如这个例子中,perf 总共采集了 833 个 CPU 时钟事件,而总事件数则为 97742399。

    另外,采样数需要我们特别注意。如果采样数过少(比如只有十几个),那下面的排序和百分比就没什么实际参考价值了。

    再往下看是一个表格式样的数据,每一行包含四列,分别是:

    • 第一列 Overhead ,是该符号的性能事件在所有采样中的比例,用百分比来表示。
    • 第二列 Shared ,是该函数或指令所在的动态共享对象(Dynamic Shared Object),如内核、进程名、动态链接库名、内核模块名等
    • 第三列 Object ,是动态共享对象的类型。比如 [.] 表示用户空间的可执行程序、或者动态链接库,而 [k] 则表示内核空间
    • 最后一列 Symbol 是符号名,也就是函数名。当函数名未知时,用十六进制的地址来表示。

    还是以上面的输出为例,可以看到,占用 CPU 时钟最多的是 perf 工具自身,不过它的比例也只有 7.28%,说明系统并没有 CPU 性能问题

    第二种常见用法是 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

    $ perf record # 按Ctrl+C终止采样
    [ perf record: Woken up 1 times to write data ]
    [ perf record: Captured and wrote 0.452 MB perf.data (6093 samples) ]
    
    $ perf report # 展示类似于perf top的报告
    

    实际使用中,还经常为 perf top 和 perf record 加上 -g 参数,开启调用关系的采样,方便根据调用链来分析性能问题

    总结

    CPU 使用率是最直观和最常用的系统性能指标,更是在排查性能问题时,通常会关注的第一个指标。所以要熟悉它的含义,尤其要弄清楚用户(%user)、Nice(%nice)、系统(%system) 、等待 I/O(%iowait) 、中断(%irq)以及软中断(%softirq)这几种不同 CPU 的使用率。比如说:

    • 用户 CPU 和 Nice CPU 高,说明用户态进程占用了较多的 CPU,所以应该着重排查进程的性能问题
    • 系统 CPU 高,说明内核态占用了较多的 CPU,所以应该着重排查内核线程或者系统调用的性能问题
    • I/O 等待 CPU 高,说明等待 I/O 的时间比较长,所以应该着重排查系统存储是不是出现了 I/O 问题
    • 软中断和硬中断高,说明软中断或硬中断的处理程序占用了较多的 CPU,所以应该着重排查内核中的中断服务程序

    碰到 CPU 使用率升高的问题,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

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  • 概述今天主要带大家深入理解下CPU负载和cpu使用率方面的内容,看下这中间是怎么计算的。CPU负载和 CPU使用率这两个从一定程度上都可以反映一台机器的繁忙程度.cpu使用率反映的是当前cpu的繁忙程度,忽高忽低的原因...

    概述

    今天主要带大家深入理解下CPU负载和cpu使用率方面的内容,看下这中间是怎么计算的。


    CPU负载和 CPU使用率

    这两个从一定程度上都可以反映一台机器的繁忙程度.

    cpu使用率反映的是当前cpu的繁忙程度,忽高忽低的原因在于占用cpu处理时间的进程可能处于io等待状态但却还未释放进入wait。

    平均负载(load average)是指某段时间内占用cpu时间的进程和等待cpu时间的进程数,这里等待cpu时间的进程是指等待被唤醒的进程,不包括处于wait状态进程。

    以上分析可以看出,一台机器很有可能处于低cpu使用率高负载的情况,因此看机器的繁忙程度应该结合两者,在cpu还空闲的情况下,如何提高io响应是减少负载的关键,很多人认为负载到几十了机器就非常繁忙了,其实如果这个时候cpu使用率比较低,则负载高可能不能很好说明问题,一旦cpu处理的进程处理完后,那些等待的进程也能立刻得到响应,这种情况下应该优化io读写速度。真到cpu使用率一直90%以上,即使平均负载只有个位数(比如某一个进程一直在运算),那机器其实也已经繁忙了~


    CPU负载的一个类比

    判断系统负荷是否过重,必须理解load average的真正含义。

    24d5c192f6bd15ee31e62a0fcbbe3ffb.png

    首先,假设最简单的情况,你的电脑只有一个CPU,所有的运算都必须由这个CPU来完成。

    那么不妨把这个CPU想象成一座大桥,桥上只有一根车道,所有车辆都必须从这根车道上通过。(很显然,这座桥只能单向通行。)

    系统负荷为0,意味着大桥上一辆车也没有。

    系统负荷为0.5,意味着大桥一半的路段有车。

    系统负荷为1.0,意味着大桥的所有路段都有车,也就是说大桥已经"满"了。但是必须注意的是,直到此时大桥还是能顺畅通行的。

    系统负荷为1.7,意味着车辆太多了,大桥已经被占满了(100%),后面等着上桥的车辆为桥面车辆的70%。以此类推,系统负荷2.0,意味着等待上桥的车辆与桥面的车辆一样多;系统负荷3.0,意味着等待上桥的车辆是桥面车辆的2倍。总之,当系统负荷大于1,后面的车辆就必须等待了;系统负荷越大,过桥就必须等得越久。

    CPU的系统负荷,基本上等同于上面的类比。大桥的通行能力,就是CPU的最大工作量;桥梁上的车辆,就是一个个等待CPU处理的进程(process)。

    如果CPU每分钟最多处理100个进程,那么系统负荷0.2,意味着CPU在这1分钟里只处理20个进程;系统负荷1.0,意味着CPU在这1分钟里正好处理100个进程;系统负荷1.7,意味着除了CPU正在处理的100个进程以外,还有70个进程正排队等着CPU处理。

    为了电脑顺畅运行,系统负荷最好不要超过1.0,这样就没有进程需要等待了,所有进程都能第一时间得到处理。很显然,1.0是一个关键值,超过这个值,系统就不在最佳状态了,你要动手干预了。


    CPU负载-多处理器

    上面假设电脑只有1个CPU。如果电脑装了2个CPU,会发生什么情况呢?

    2个CPU,意味着电脑的处理能力翻了一倍,能够同时处理的进程数量也翻了一倍。

    还是用大桥来类比,两个CPU就意味着大桥有两根车道了,通车能力翻倍了。

    所以,2个CPU表明系统负荷可以达到2.0,此时每个CPU都达到100%的工作量。推广开来,n个CPU的电脑,可接受的系统负荷最大为n.0。


    CPU负载-多核处理器

    芯片厂商往往在一个CPU内部,包含多个CPU核心,这被称为多核CPU。

    在系统负荷方面,多核CPU与多CPU效果类似,所以考虑系统负荷的时候,必须考虑这台电脑有几个CPU、每个CPU有几个核心。然后,把系统负荷除以总的核心数,只要每个核心的负荷不超过1.0,就表明电脑正常运行。

    怎么知道电脑有多少个CPU核心呢?

    • "cat /proc/cpuinfo"命令,可以查看CPU信息。
    • "grep -c 'model name' /proc/cpuinfo"命令,直接返回CPU的总核心数。
    a4aae6bcd2970b80ca9be37c6e07038b.png

    系统负荷的经验法则

    系统负荷的经验法则是:

    当系统负荷持续大于0.7,你必须开始调查了,问题出在哪里,防止情况恶化。

    当系统负荷持续大于1.0,你必须动手寻找解决办法,把这个值降下来。

    当系统负荷达到5.0,就表明系统有很严重的问题,长时间没有响应,或者接近死机了,正常不应该让系统达到这个值。

    对于我的机器,有8个core,那么,load多少合适呢?

    #grep 'model name' /proc/cpuinfo | wc -l#echo "0.7*24" |bc
    4abd2567d9f3cf75a58b601042959e63.png

    最佳观察时长

    我们一般在用top观察cpu负载时,其中的"load average"一共返回三个平均值----1分钟系统负荷、5分钟系统负荷,15分钟系统负荷,那么应该参考哪个值呢?

    8697e048c70e3f7c90e722ca2ebb39f9.png

    如果只有1分钟的系统负荷大于1.0,其他两个时间段都小于1.0,这表明只是暂时现象,问题不大。

    如果15分钟内,平均系统负荷大于1.0(调整CPU核心数之后),表明问题持续存在,不是暂时现象。所以,你应该主要观察"15分钟系统负荷",将它作为电脑正常运行的指标。


    后面会分享更多devops和DBA方面的内容,感兴趣的朋友可以关注一下~

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    59ab4f971d06b91a4b3e45de698ad3d8.png

    作者:BossXiang
    出自:五角钱的程序员
    原文:mp.weixin.qq.com/s/dL7gpt6qMrL8kxD3kuLfag


    b7554e6a8aec99b14f2c9cce1b699471.png

    前言:

    某些线上服务,一段时间之内占用CPU特别高,如何确认这是否属于正常情况还是代码中出现了异常导致占用CPU特高呢?如何定位确认是哪个线程导致的?如何确认下是哪部分代码导致的CPU使用率偏高呢?

    当然CPU使用高,并不一定意味着是有问题的,下面的方法仅用于排插问题的时候使用,例子也仅作为参考。(PS下面最终查询出来的具体代码使用CPU高是正常情况,这个需根据具体的业务场景去确认)

    1. 使用top命令确认是哪个进程占用CPU高。

    [hadoop@hadoop102 ~]$ top

    如下图,我们发现PID为16268的CPU使用率比较高。

    756f52b1c768d985684cafb5027345e8.png

    2. 显示当前进程下的所有线程列表

    ps -mp pid -o THREAD,tid,time

    [hadoop@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ ps -mp 16268 -o THREAD,tid,time

    512d4f9aee500da02f2b49e670948ee4.png

    3.找到耗时最高的线程TID,并将其线程ID转换为16进制格式:

    printf "%xn" tid

    [hadoop@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ printf "%xn" 16268
    3f8c

    4. 打印线程的堆栈信息,thread dump

    jstack pid |grep tid -A 30

    进一步分析堆栈信息,就会定位到问题所在

    最后,总结下排查CPU故障的方法和技巧有哪些:

    1.top命令:Linux命令。可以查看实时的CPU使用情况。也可以查看最近一段时间的CPU使用情况。

    2.PS命令:Linux命令。强大的进程状态监控命令。可以查看进程以及进程中线程的当前CPU使用情况。属于当前状态的采样数据。

    3.jstack:Java提供的命令。可以查看某个进程的当前线程栈运行情况。根据这个命令的输出可以定位某个进程的所有线程的当前运行状态、运行代码,以及是否死锁等等。

    4.pstack:Linux命令。可以查看某个进程的当前线程栈运行情况。

    a15345982e3a73822e05f6b23b7f836a.png
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