摘至https://learn.lianglianglee.com/
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。比如在我的系统中,节拍率设置成了 250,也就是每秒钟触发 250 次时间中断。
$ grep 'CONFIG_HZ=' /boot/config-$(uname -r)
CONFIG_HZ=250
同时,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,如果你只关注 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
# 上面数值对应的含义
# user nice system idle iowait irq softirq steal guest guest_nice
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。
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。
而我们通常所说的 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:
根据这个公式,我们就可以从 /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.
事实上,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
这个公式,就是我们用各种性能工具所看到的CPU 使用率的实际计算方法。
现在,我们知道了系统 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。
当然,不用担心,因为你并不需要掌握每一列的含义。还是那句话,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 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。
# 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
...
这个输出结果中,第三行 %Cpu 就是系统的 CPU 使用率,具体每一列的含义上一节都讲过,只是把CPU时间变换成了CPU使用率,我就不再重复讲了。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。
继续往下看,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。
所以,到这里我们可以发现, 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?你应该还记得上一节用到的 pidstat 吧,它正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,我们如何定位到占用CPU的代码函数呢?
有2种工具,一个是GDB(The GNU Project Debugger),但是GDB 调试程序的过程会中断程序运行,这在线上环境往往是不允许的。所以,GDB 只适合用在性能分析的后期,当你找到了出问题的大致函数后,线下再借助它来进一步调试函数内部的问题。
另一个就是perf,rf 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。
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。
再往下看是一个表格式样的数据,每一行包含四列,分别是:
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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。
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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。
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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。
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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,我们可以看到,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。 perf top的使用你应该很清楚了吧。
第二种常见用法,也就是 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
在实际使用中,我们还经常为 perf top 和 perf record 加上 -g 参数,开启调用关系的采样,方便我们根据调用链来分析性能问题。