五分钟排查Linux的健康状态

news2025/2/28 20:18:41

五分钟排查Linux的健康状态

  • 1. CPU
    • 1.1 top命令
    • 1.2 什么是负载
    • 1.3 vmstat
  • 2. 内存
    • 2.1 观测命令
    • 2.2 CPU缓存
    • 2.3 HugePage
    • 2.4 预先加载
  • 3. I/O
    • 3.1 观测命令
    • 3.2 零拷贝
  • 4. 网络

参考:《Linux运维实战》、xjjdog

操作系统作为所有程序的载体,对应用的性能影响是非常重要的。然而计算机各个组件之间的速度,是非常不均衡的。拿CPU和硬盘的速度来说,比兔子和乌龟的速度差别还要大。

下面将简单的介绍CPU、内存、I/O的一些基本知识,以及一些如何评估它们性能的命令。

1. CPU

首先介绍计算机中最重要的计算组件:中央处理器。一般我们可以通过top命令来观测它的性能。

1.1 top命令

top命令可用于观测CPU的一些运行指标。如图,进入top命令之后,按1键即可看到每核CPU的详细状况。

在这里插入图片描述

CPU的使用有多个维度的指标,以下分别说明一下:

  • us 用户态所占用的CPU百分比。

  • sy 内核态所占用的CPU百分比。如果这个值过高,需要配合vmstat命令,查看是否是上下文切换是否频繁。

  • ni 高优先级应用所占用的CPU百分比。

  • wa 等待I/O设备所占用的CPU百分比。如果这个值非常高,输入输出设备可能存在非常明显的瓶颈。

  • hi 硬件中断所占用的CPU百分比。

  • si 软中断所占用的CPU百分比。

  • st 这个一般发生在虚拟机上,指的是虚拟CPU等待实际CPU时间的百分比。如果这个值过大,则你的宿主机压力可能过大。如果你是云主机,则你的服务商可能存在超卖。

  • id 空闲CPU百分比。

一般的,我们比较关注空闲CPU的百分比,它可以从整体上体现CPU的利用情况。

1.2 什么是负载

我们还要评估CPU任务执行的排队情况,这些值就是负载(load)

top命令,显示的CPU负载,分别是最近1分钟、5分钟、15分钟的数值。

在这里插入图片描述

如图,以单核操作系统为例,将CPU资源抽象成一条单向行驶的马路。则会发生三种情况:

  • 马路上的车只有4辆,车辆畅通无阻,load大约是0.5。

  • 马路上的车有8辆,正好能首尾相接安全通过,此时load大约为1。

  • 马路上的车有12辆,除了在马路上的8辆车,还有4辆等在马路外面,需要排队。此时load大约为1.5。

那load为1代表的是啥? 针对这个问题,误解还是比较多的。

很多同学认为,load达到1,系统就到了瓶颈,这不完全正确。load的值和cpu核数息息相关。举例如下:

  • 单核的负载达到1,总load的值约1。

  • 双核的每核负载都达到1,总load约2。

  • 四核的每核负载都达到1,总load约为4。

所以,对于一个load到了10,却是16核的机器,你的系统还远没有达到负载极限。通过uptime命令,同样能够看到负载情况

1.3 vmstat

要看CPU的繁忙程度,还可以通过vmstat命令。下面是vmstat命令的一些输出信息。

在这里插入图片描述

我们比较关注的有下面几列:

  • b 存在于等待队列的内核线程数目,比如等待I/O等。数字过大则cpu太忙。

  • cs 代表上下文切换的数量。如果频繁的进行上下文切换,就需要考虑是否是线程数开的过多。

  • si/so 显示了交换分区的一些使用情况,交换分区对性能的影响比较大,需要格外关注。

在这里插入图片描述

2. 内存

2.1 观测命令

在这里插入图片描述

要想了解内存对性能的一些影响,就需要从操作系统层面来看一下内存的分布。

我们在平常写完代码后,比如写了一个C++程序,如果去查看它的汇编,可以看到其中的内存地址,并不是实际的物理内存地址。

那么应用程序所使用的,就是逻辑内存,逻辑地址可以映射到物理内存和虚拟内存上。比如你的物理内存是8GB,分配了16GB的SWAP分区,那么应用可用的总内存就是24GB

从top命令可以看到几列数据,注意方块括起来的三个区域,解释如下:

在这里插入图片描述

  • VIRT 这里就是虚拟内存,一般比较大,不用做过多关注。

  • RES 我们平常关注的就是这一列的数值,它代表了进程实际占用的内存。平常在做监控时,也主要是监控这个数值。

  • SHR 指的是共享内存,比如可以复用的一些so文件等。

2.2 CPU缓存

由于CPU核内存之间的速度差异是非常大的,解决方式就是加入高速缓存。其实,这些高速缓存,往往会有多层,如下图。

在这里插入图片描述

Java有大部分知识点是围绕多线程的,那是因为,如果一个线程的时间片跨越了多个CPU,那么就会存在同步问题。

在Java中,最典型的和CPU缓存相关的知识点,就是并发编程中,针对Cache line的伪共享(false sharing)问题。

伪共享是指:在这些高速缓存中,是以缓存行为单位进行存储的。哪怕你修改了缓存行中一个很小很小的数据,它都会整个的刷新。所以,当多线程修改一些变量的值时,如果这些变量在同一个缓存行里,就会造成频繁刷新,无意中影响彼此的性能。

通过以下命令即可看到当前操作系统的缓存行大小。

cat /sys/devices/system/cpu/cpu0/cache/index0/coherency_line_size

通过以下命令可以看到不同层次的缓存大小。

[root@localhost ~]# cat /sys/devices/system/cpu/cpu0/cache/index1/size
32K
[root@localhost ~]# cat /sys/devices/system/cpu/cpu0/cache/index2/size
256K
[root@localhost ~]# cat /sys/devices/system/cpu/cpu0/cache/index3/size
20480K

在JDK8以上的版本,通过开启参数-XX:-RestrictContended,就可以使用注解@sun.misc.Contended进行补齐,来避免伪共享的问题。在并发优化中,我们再详细讲解。

2.3 HugePage

回头看我们最长的那副图,上面有一个叫做TLB的组件,它的速度虽然高,但容量也是有限的。这就意味着,如果物理内存很大,那么映射表的条目将会非常多,会影响CPU的检索效率。

默认内存是以4K的page来管理的。如图,为了减少映射表的条目,可采取的办法只有增加页的尺寸。像这种将Page Size加大的技术,就是Huge Page。

在这里插入图片描述

HugePage有一些副作用,比如竞争加剧,Redis还有专门的研究(https://redis.io/topics/latency) ,但在一些大内存的机器上,开启后会一定程度上增加性能。

2.4 预先加载

另外,一些程序的默认行为,也会对性能有所影响。比如JVM的-XX:+AlwaysPreTouch参数。默认情况下,JVM虽然配置了Xmx、Xms等参数,但它的内存在真正用到时,才会分配。

但如果加上这个参数,JVM就会在启动的时候,把所有的内存预先分配。这样,启动时虽然慢了些,但运行时的性能会增加。

3. I/O

3.1 观测命令

I/O设备可能是计算机里速度最差的组件了。它指的不仅仅是硬盘,还包括外围的所有设备。

硬盘有多慢呢?我们不去探究不同设备的实现细节,直接看它的写入速度(数据未经过严格测试,仅作参考)。

在这里插入图片描述

可以看到普通磁盘的随机写和顺序写相差是非常大的。而随机写完全和cpu内存不在一个数量级。

缓冲区依然是解决速度差异的唯一工具,在极端情况比如断电等,就产生了太多的不确定性。这些缓冲区,都容易丢。

最能体现I/O繁忙程度的,就是top命令和vmstat命令中的wa%。如果你的应用,写了大量的日志,I/O wait就可能非常的高。

在这里插入图片描述

对于硬盘来说,可以使用iostat命令来查看具体的硬件使用情况。只要%util超过了80%,你的系统基本上就跑不动了。

在这里插入图片描述

详细介绍如下:

  • %util 最重要的判断参数。一般地,如果该参数是100%表示设备已经接近满负荷运行了

  • Device 表示发生在哪块硬盘。如果你有多快,则会显示多行

  • avgqu-sz 这个值是请求队列的饱和度,也就是平均请求队列的长度。毫无疑问,队列长度越短越好。

  • await 响应时间应该低于5ms,如果大于10ms就比较大了。这个时间包括了队列时间和服务时间

  • svctm 表示平均每次设备I/O操作的服务时间。如果svctm的值与await很接近,表示几乎没有I/O等待,磁盘性能很好,如果await的值远高于svctm的值,则表示I/O队列等待太长,系统上运行的应用程序将变慢。

3.2 零拷贝

kafka比较快的一个原因就是使用了zero copy。所谓的Zero copy,就是在操作数据时, 不需要将数据buffer从一个内存区域拷贝到另一个内存区域。因为少了一次内存的拷贝, CPU的效率就得到提升。

我们来看一下它们之间的区别:

要想将一个文件的内容通过socket发送出去,传统的方式需要经过以下步骤:

  • 将文件内容拷贝到内核空间。

  • 将内核空间的内容拷贝到用户空间内存,比如Java应用。

  • 用户空间将内容写入到内核空间的缓存中。

  • socket读取内核缓存中的内容,发送出去。

在这里插入图片描述

零拷贝又多种模式,我们拿sendfile来说明。如下图,在内核的支持下,零拷贝少了一个步骤,那就是内核缓存向用户空间的拷贝。即节省了内存,也节省了CPU的调度时间,效率很高

在这里插入图片描述

4. 网络

除了iotopiostat这些命令外,sar命令可以方便的看到网络运行状况,下面是一个简单的示例,用于描述入网流量和出网流量。

在这里插入图片描述
当然,我们可以选择性的只看TCP的一些状态。

在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/426589.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

论文阅读 | Interpolated Convolutional Networks for 3D Point Cloud Understanding

前言:ICCV2019点云特征提取点卷积InterpoConv Interpolated Convolutional Networks for 3D Point Cloud Understanding 引言 点云是不规则、无序、且稀疏的 处理这样的点云数据有两大类方法 第一:voxel化 directly rasterize irregular point clouds…

《Netty》从零开始学netty源码(三十八)之PoolSubPage

PoolSubPage 上一节中我们提到了PooledByteBufAllocator类,先看下netty中有关内存的类关系: 从图中可以看到PoolSubPage为最小单位,所以我们先从最小的开始分析,先看下它的属性值: 为了更好的理解这些属性的意义&…

表情包MD编辑器简单使用

🌷1 表情包 ⭐️(1)常规表情图标 😀 😁 😂 😃 😄 😅 😆 😉 😊 😋 😎 😍 😘 &#x1…

(Deep Learning)交叉验证(Cross Validation)

交叉验证(Cross Validation) 交叉验证(Cross Validation)是一种评估模型泛化性能的统计学方法,它比单次划分训练集和测试集的方法更加稳定、全面。 交叉验证不但可以解决数据集中数据量不够大的问题,也可以…

CSS中flex属性的的使用以及应用场景有哪些

文章目录一. flex属性?(虚假的) --- 这里主要是回顾1.1 flex-grow1.2 flex-shrink1.3 flex-basis二. flex属性 ! (真正的!!!)三. flex一些常见的值, 以及使用场景3.1 flex:initial 使用场景3.2 flex:0 和 flex:node 适用场景3.3 flex:1 和 flex:auto3.4 总结一. flex属性?(虚…

54 openEuler搭建Mariadb数据库服务器-Mariadb介绍

文章目录54 openEuler搭建Mariadb数据库服务器-Mariadb介绍54.1 MariaDB的架构54.2 MariaDB的存储引擎54 openEuler搭建Mariadb数据库服务器-Mariadb介绍 MariaDB数据库管理系统是MySQL的一个分支,主要由开源社区在维护,采用GPL授权许可。MariaDB的目的…

零售数据分析操作篇14:利用内存计算做销售筛选分析

各位数据的朋友,大家好,我是老周道数据,和你一起,用常人思维数据分析,通过数据讲故事。 上一讲讲了图表间联动的应用场景,即当我们点击某个图表时,会影响其他图表一起变化,而变化背…

Vue3 Element-plus el-menu无限级菜单组件封装

对于element中提供给我们的el-menu组件最多可以实现三层嵌套,如果多一层数据只能自己通过变量去加一层,如果加了两层、三层这种往往是行不通的,所以只能进行封装 效果图一、定义数据 MenuData.ts export default [{id: "1",name:…

spring boot 访问HTML

HTML整合spring boot简介默认文件路径访问自定义文件路径访问或通过Controller控制器层跳转访问简介 SpringBoot默认的页面映射路径(即模板文件存放的位置)为“classpath:/templates/*.html”。静态文件路径为“classpath:/static/”,其中可…

三菱FX3U PLC计米轮功能块(完整ST代码)

计米轮功能块(wheel_FB)详细计米、测速原理请参看下面的博客: PLC高速脉冲输入计米轮模块(编码器测速/计米详细讲解)_RXXW_Dor的博客-CSDN博客线缆行业单绞机PLC控制算法详细解读可以参看下面的文章链接:线缆行业单绞机控制算法(详细图解+代码)_RXXW_Dor的博客-CSDN博客在…

大佬入局AI,职场人有新机会了?

卸任搜狗CEO一年半后,王小川宣布在AI大模型领域创业,与前搜狗COO茹立云联合成立人工智能公司百川智能,打造中国版的OpenAI,并对媒体表示:“追上ChatGPT水平,我觉得今年内可能就能够实现,但对于G…

第六天 CUDA内存管理

操作内存分配和数据复制过程概述 在gpu上开辟一块空间,并把地址记录在mem_device上在cpu上开辟一块空间,并把地址记录在mem_host上,并修改了该地址所指区域的第二个值把mem_host所指区域的数据都复制到mem_device的所指区域在cpu上开辟一块空…

面试代码——排序算法【建议收藏】

最近家里小朋友准备计算机类的研究生复试,可能会考到常见的排序算法,于是帮助整理一波,顺带复习下相关知识,考验下自己的编码能力; 关于排序算法,网上关于排序算法的帖子和代码也比较多,有的帖…

万字长文介绍R package “vegan”——入门学习与重复文献数据

vegan介绍与入门 vegan是一个用于群落生态学(community ecology)分析的包,可以进行排序、多样性和差异性分析(ordination, diversity and dissimilarity)。 vegan包含了多样性分析、排序方法和差异性分析的工具。 示…

L2-043 龙龙送外卖

L2-043 龙龙送外卖 题目描述: 给你n个点,m次询问,n个点构成一棵树 给出n个点,每个点的父节点 你现在在根结点,对于每次询问i,你都要回答,从根结点出发,至少经历1到i次询问的每个点1…

构建用户画像完整版

01 画像平台产品架构 上图是基于快看数据中台画像平台产品的理解和定位整理出来的产品架构。 画像平台首先是服务于业务的,运营可以基于画像平台对单个用户或者人群包做画像的洞察,平台服务的业务应用层包含: (1)个…

【C++初阶】(入门)命名空间

在C/C中,变量、函数和后面要学到的类都是大量存在的,这些变量、函数和类的名称将都存在于全局作用域中,可能会导致很多冲突。使用命名空间的目的是对标识符的名称进行本地化,以避免命名冲突或名字污染,namespace关键字…

【文章学习系列之模型】FEDformer

本章内容文章概况模型流程主要结构Frequency Enhanced Decomposition Architecture(频率增强分解结构)Fourier enhanced blocks and Wavelet enhanced blocks(傅里叶增强模块和小波增强模块)Fourier Enhanced Structure&#xff0…

基于Segment anything的实例分割半自动标注

介绍 使用Meta AI的SAM,并添加了一个基本界面来标记图像,并保存COCO格式的掩码。 源码 https://github.com/anuragxel/salt 安装 安装SAM;创建conda虚拟环境,使用conda env create -f environment.yaml;安装coco-viewer来快速可视化标注结果。使用方法 1、将图片放入到…

WSL下的Kafka开发容器:Docker搭建、API、整合

背景介绍 Kafka是一个分布式流处理平台,可以处理大规模数据流并支持实时数据流的处理。 本文介绍了如何在WSL下使用Docker搭建Kafka容器,并使用Python的kafka-python库和FastAPI框架实现了一个简单的API。同时,还将该服务整合到一个整体的d…