性能测试之 cpu 篇

news2024/11/24 3:34:27

目录

1 前言:

2.1 cpu 介绍

2.1.1 上下文切换

2.1.2 运行队列

2.1.3 CPU 利用率

2.2 cpu 性能监控

2.2.1 vmstat 的使用

2.2.2 案例学习:持续的 CPU 利用率

2.2.3 案例学习:超负荷调度

2.2.4. mpstat 工具的使用

2.2.5. 案例学习: 未充分使用的处理量

2.3. 结论


1 前言:

性能测试是软件测试中的一种技术,它的目的是检查软件的性能和稳定性。CPU 是计算机中的一个重要组件,它负责处理计算机的指令,并执行计算机的任务。在性能测试中,CPU 的性能是一个重要的指标,因为它可以帮助我们更好地理解和分析性能测试的结果。

2.1 cpu 介绍

CPU 利用率主要依赖于是什么资源在试图存取.内核调度器将负责调度 2 种资源种类:线程 (单一或者多路) 和中断.调度器去定义不同资源的不同优先权.以下列表从优先级高到低排列:

  1. Interrupts(译注:中断) - 设备通知内核,他们完成一次数据处理的过程.例子,当一块网卡设备递送网络数据包或者一块硬件提供了一次 IO 请求.
  2. Kernel(System) Processes(译注:内核处理过程) - 所有内核处理过程就是控制优先级别.
  3. User Processes(译注:用户进程) - 这块涉及” userland”.所有软件程序都运行在这个 user space.这块在内核调度机制中处于低优先级.

从上面,我们可以看出内核是怎样管理不同资源的.还有几个关键内容需要介绍,以下部分就将介绍 context(译注:上下文切换),run queues(译注:运行队列) 以及 utilization(译注:利用率).

2.1.1 上下文切换

多数现代处理器都能够运行一个进程 (单一线程) 或者线程.多路超线程处理器有能力运行多个线程.然而,Linux 内核还是把每个处理器核心的双核心芯片作为独立的处理器.比如,以 Linux 内核的系统在一个双核心处理器上,是报告显示为两个独立的处理器.

一个标准的 Linux 内核可以运行 50 至 50,000 的处理线程.在只有一个 CPU 时,内核将调度并均衡每个进程线程.每个线程都分配一个在处理器中被开销的时间额度.一个线程要么就是获得时间额度或已抢先获得一些具有较高优先级 (比如硬件中断),其中较高优先级的线程将从区域重新放置回处理器的队列中.这种线程的转换关系就是我们提到的上下文切换.

每次内核的上下文切换,资源被用于关闭在 CPU 寄存器中的线程和放置在队列中.系统中越多的上下文切换,在处理器的调度管理下,内核将得到更多的工作.

2.1.2 运行队列

每个 CPU 都维护一个线程的运行队列.理论上,调度器应该不断的运行和执行线程.进程线程不是在 sleep 状态中 (译注:阻塞中和等待 IO 中) 或就是在可运行状态中.如果 CPU 子系统处于高负荷下,那就意味着内核调度将无法及时响应系统请求.导致结果,可运行状态进程拥塞在运行队列里.当运行队列越来越巨大,进程线程将花费更多的时间获取被执行.

比较流行的术语就是” load”,它提供当前运行队列的详细状态.系统 load 就是指在 CPU 队列中有多少数目的线程,以及其中当前有多少进程线程数目被执行的组合.如果一个双核系统执行了 2 个线程,还有 4 个在运行队列中,则 load 应该为 6. top 这个程序里显示的 load averages 是指 1,5,15 分钟以内的 load 情况.

2.1.3 CPU 利用率

CPU 利用率就是定义 CPU 使用的百分比.评估系统最重要的一个度量方式就是 CPU 的利用率.多数性能监控工具关于 CPU 利用率的分类有以下几种:

  • User Time(译注:用户进程时间) - 关于在 user space 中被执行进程在 CPU 开销时间百分比.
  • System Time(译注:内核线程以及中断时间) - 关于在 kernel space 中线程和中断在 CPU 开销时间百分比.
  • Wait IO(译注:IO 请求等待时间) - 所有进程线程被阻塞等待完成一次 IO 请求所占 CPU 开销 idle 的时间百分比.
  • Idle(译注:空闲) - 一个完整空闲状态的进程在 CPU 处理器中开销的时间百分比.

2.2 cpu 性能监控

理解运行队列,利用率,上下文切换对怎样 CPU 性能最优化之间的关系.早期提及到,性能是相对于基准线数据的.在一些系统中,通常预期所达到的性能包括:

  • Run Queues - 每个处理器应该运行队列不超过 1-3 个线程.例子,一个双核处理器应该运行队列不要超过 6 个线程。

  • CPU Utiliation - 如果一个 CPU 被充分使用,利用率分类之间均衡的比例应该是:

65% - 70% User Time
30% - 35% System Time
0% - 5%   Idle Time
  • Context Switches - 上下文切换的数目直接关系到 CPU 的使用率,如果 CPU 利用率保持在上述均衡状态时,大量的上下文切换是正常的.

很多 Linux 上的工具可以得到这些状态值,首先就是 vmstat 和 top 这 2 个工具。

2.2.1 vmstat 的使用

vmstat 工具提供了一种低开销的系统性能观察方式.因为 vmstat 本身就是低开销工具,在非常高负荷的服务器上,你需要查看并监控系统的健康情况,在控制窗口还是能够使用 vmstat 输出结果.这个工具运行在 2 种模式下:average 和 sample 模式.sample 模式通过指定间隔时间测量状态值.这个模式对于理解在持续负荷下的性能表现,很有帮助.下面就是

vmstat 运行 1 秒间隔的示例:

# vmstat 1
procs ———–memory———- —swap– —–io—- –system– —-cpu—-
r b   swpd   free   buff cache   si   so   bi   bo   in   cs us sy id wa
0  0 104300  16800  95328  72200    0    0     5    26    7    14  4  1 95  0
0  0 104300  16800  95328  72200    0    0     0    24 1021    64  1  1 98  0
0  0 104300  16800  95328  72200    0    0     0     0 1009    59  1  1 98  0

2.2.2 案例学习:持续的 CPU 利用率

在这个例子中,这个系统被充分利用

# vmstat 1
procs                     memory     swap         io     system         cpu
r b   swpd   free   buff cache   si   so   bi   bo   in   cs us sy wa id
3 0 206564 15092 80336 176080   0   0     0     0 718   26 81 19 0 0
2 0 206564 14772 80336 176120   0   0     0     0 758   23 96 4 0 0
1 0 206564 14208 80336 176136   0   0     0     0 820   20 96 4 0 0
1 0 206956 13884 79180 175964   0 412     0 2680 1008   80 93 7 0 0
2 0 207348 14448 78800 175576   0 412     0   412 763   70 84 16 0 0
2 0 207348 15756 78800 175424   0   0     0     0 874   25 89 11 0 0
1 0 207348 16368 78800 175596   0   0     0     0 940   24 86 14 0 0
1 0 207348 16600 78800 175604   0   0     0     0 929   27 95 3 0 2
3 0 207348 16976 78548 175876   0   0     0 2508 969   35 93 7 0 0
4 0 207348 16216 78548 175704   0   0     0     0 874   36 93 6 0 1
4 0 207348 16424 78548 175776   0   0     0     0 850   26 77 23 0 0
2 0 207348 17496 78556 175840   0   0     0     0 736   23 83 17 0 0
0 0 207348 17680 78556 175868   0   0     0     0 861   21 91 8 0 1

根据观察值,我们可以得到以下结论:

  1. 有大量的中断 (in) 和较少的上下文切换 (cs).这意味着一个单一的进程在产生对硬件设备的请求.
  2. 进一步显示某单个应用,user time(us) 经常在 85% 或者更多.考虑到较少的上下文切换,这个应用应该还在处理器中被处理.
  3. 运行队列还在可接受的性能范围内,其中有 2 个地方,是超出了允许限制.

2.2.3 案例学习:超负荷调度

在这个例子中,内核调度中的上下文切换处于饱和

# vmstat 1
procs                     memory     swap         io     system         cpu
r b   swpd   free   buff cache   si   so   bi   bo   in   cs us sy wa id
2 1 207740 98476 81344 180972   0   0 2496     0 900 2883 4 12 57 27
0 1 207740 96448 83304 180984   0   0 1968   328 810 2559 8 9 83 0
0 1 207740 94404 85348 180984   0   0 2044     0 829 2879 9 6 78 7
0 1 207740 92576 87176 180984   0   0 1828     0 689 2088 3 9 78 10
2 0 207740 91300 88452 180984   0   0 1276     0 565 2182 7 6 83 4
3 1 207740 90124 89628 180984   0   0 1176     0 551 2219 2 7 91 0
4 2 207740 89240 90512 180984   0   0   880   520 443   907 22 10 67 0
5 3 207740 88056 91680 180984   0   0 1168     0 628 1248 12 11 77 0
4 2 207740 86852 92880 180984   0   0 1200     0 654 1505 6 7 87 0
6 1 207740 85736 93996 180984   0   0 1116     0 526 1512 5 10 85 0
0 1 207740 84844 94888 180984   0   0   892     0 438 1556 6 4 90 0

根据观察值,我们可以得到以下结论:

  1. 上下文切换数目高于中断数目,说明 kernel 中相当数量的时间都开销在上下文切换线程.
  2. 大量的上下文切换将导致 CPU 利用率分类不均衡.很明显实际上等待 io 请求的百分比 (wa) 非常高,以及 user time 百分比非常低 (us).
  3. 因为 CPU 都阻塞在 IO 请求上,所以运行队列里也有相当数目的可运行状态线程在等待执行.

2.2.4. mpstat 工具的使用

如果你的系统运行在多处理器芯片上,你可以使用 mpstat 命令来监控每个独立的芯片.Linux 内核视双核处理器为 2 CPU’s,因此一个双核处理器的双内核就报告有 4 CPU’s 可用.

mpstat 命令给出的 CPU 利用率统计值大致和 vmstat 一致,但是 mpstat 可以给出基于单个处理器的统计值.

# mpstat –P ALL 1
Linux 2.4.21-20.ELsmp (localhost.localdomain)   05/23/2006

05:17:31 PM CPU   %user   %nice %system   %idle   intr/s
05:17:32 PM all   0.00   0.00   3.19   96.53     13.27
05:17:32 PM   0   0.00   0.00   0.00 100.00     0.00
05:17:32 PM   1   1.12   0.00   12.73   86.15     13.27
05:17:32 PM   2   0.00   0.00   0.00 100.00     0.00
05:17:32 PM   3   0.00   0.00   0.00 100.00     0.00

2.2.5. 案例学习: 未充分使用的处理量

在这个例子中,为 4 CPU 核心可用.其中 2 个 CPU 主要处理进程运行 (CPU 0 和 1).第 3 个核心处理所有内核和其他系统功能 (CPU 3).第 4 个核心处于 idle(CPU 2).

使用 top 命令可以看到有 3 个进程差不多完全占用了整个 CPU 核心.

# top -d 1
top - 23:08:53 up 8:34, 3 users, load average: 0.91, 0.37, 0.13
Tasks: 190 total,   4 running, 186 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
Cpu(s): 75.2% us, 0.2% sy, 0.0% ni, 24.5% id, 0.0% wa, 0.0% hi, 0.0%
si
Mem:   2074736k total,   448684k used, 1626052k free,   73756k buffers
Swap: 4192956k total,       0k used, 4192956k free,   259044k cached

PID USER     PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM   TIME+ COMMAND
15957 nobody   25   0 2776 280 224 R 100 20.5 0:25.48 php
15959 mysql     25   0 2256 280 224 R 100 38.2 0:17.78 mysqld
15960 apache   25   0 2416 280 224 R 100 15.7 0:11.20 httpd
15901 root     16   0 2780 1092 800 R   1 0.1   0:01.59 top
1 root     16   0 1780 660 572 S   0 0.0   0:00.64 init

# mpstat –P ALL 1
Linux 2.4.21-20.ELsmp (localhost.localdomain)   05/23/2006

05:17:31 PM CPU   %user   %nice %system   %idle   intr/s
05:17:32 PM all   81.52   0.00   18.48   21.17   130.58
05:17:32 PM   0   83.67   0.00   17.35   0.00   115.31
05:17:32 PM   1   80.61   0.00   19.39   0.00     13.27
05:17:32 PM   2   0.00   0.00   16.33   84.66     2.01
05:17:32 PM   3   79.59   0.00   21.43   0.00     0.00

05:17:32 PM CPU   %user   %nice %system   %idle   intr/s
05:17:33 PM all   85.86   0.00   14.14   25.00   116.49
05:17:33 PM   0   88.66   0.00   12.37   0.00   116.49
05:17:33 PM   1   80.41   0.00   19.59   0.00     0.00
05:17:33 PM   2   0.00   0.00   0.00 100.00     0.00
05:17:33 PM   3   83.51   0.00   16.49   0.00     0.00

05:17:33 PM CPU   %user   %nice %system   %idle   intr/s
05:17:34 PM all   82.74   0.00   17.26   25.00   115.31
05:17:34 PM   0   85.71   0.00   13.27   0.00   115.31
05:17:34 PM   1   78.57   0.00   21.43   0.00     0.00
05:17:34 PM   2   0.00   0.00   0.00 100.00     0.00
05:17:34 PM   3   92.86   0.00   9.18   0.00     0.00

05:17:34 PM CPU   %user   %nice %system   %idle   intr/s
05:17:35 PM all   87.50   0.00   12.50   25.00   115.31
05:17:35 PM   0   91.84   0.00   8.16   0.00   114.29
05:17:35 PM   1   90.82   0.00   10.20   0.00     1.02
05:17:35 PM   2   0.00   0.00   0.00 100.00     0.00
05:17:35 PM   3   81.63   0.00   15.31   0.00     0.00

你也可以使用 ps 命令通过查看 PSR 这列,检查哪个进程在占用了哪个 CPU.

# while :; do ps -eo pid,ni,pri,pcpu,psr,comm | grep ‘mysqld’; sleep 1;
done
PID NI PRI %CPU PSR COMMAND
15775   0  15 86.0   3 mysqld
PID NI PRI %CPU PSR COMMAND
15775   0  14 94.0   3 mysqld
PID NI PRI %CPU PSR COMMAND
15775   0  14 96.6   3 mysqld
PID NI PRI %CPU PSR COMMAND
15775   0  14 98.0   3 mysqld
PID NI PRI %CPU PSR COMMAND
15775   0  14 98.8   3 mysqld
PID NI PRI %CPU PSR COMMAND
15775   0  14 99.3   3 mysqld

2.3. 结论

监控 CPU 性能由以下几个部分组成:

  1. 检查 system 的运行队列,以及确定不要超出每个处理器 3 个可运行状态线程的限制.
  2. 确定 CPU 利用率中 user/system 比例维持在 70/30
  3. 当 CPU 开销更多的时间在 system mode,那就说明已经超负荷并且应该尝试重新调度优先级
  4. 当 I/O 处理得到增长,CPU 范畴的应用处理将受到影响

  作为一位过来人也是希望大家少走一些弯路

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在科学研究和工程领域&#xff0c;数据的处理和分析是至关重要的一环&#xff0c;而Origin则是这方面的一款重要工具。Origin软件是由OriginLab公司开发的&#xff0c;主要用于各种科学数据的处理和分析&#xff0c;以及高质量的科学图形的创建。#乐享周末分享吧# 下载地址文末…

Spring Cloud Eureka 服务发现速度慢配置优化总结

文章目录 一、 Eureka-server 服务端缓存问题1.1 服务端缓存1.2 客户端从服务端获取实例数据的过程1.3 优化 二、客户端 Eureka-client 缓存导致2.1 Eureka客户端和服务端交互缓存2.2 Ribbon 缓存了EurekaClient的缓存2.3 优化 使用Eureka时&#xff0c;常常会发现服务发现慢&a…

Stable Diffusion 本地部署教程

1.前言&#xff1a; 最近看Stable Diffusion开源了&#xff0c;据说比Disco Diffusion更快&#xff0c;于是从git上拉取了项目尝试本地部署了&#xff0c;记录分享一下过程~ 这里是官网介绍&#xff1a;https://stability.ai/blog/stable-diffusion-public-release 2.必要前提…

jar 更新 jar包内的 class,以及如何修改class

一、提取Jar 内文件 #提取jar内的配置文件jar -xvf a.jar META-INF\plugin.xml-已解压: META-INF/plugin.xml#提取jar内的class文件&#xff0c; 提示&#xff1a;反编译为java文件&#xff0c;修改后再使用javac xxx.java编译为class&#xff0c;jar -xvf a.jar io.config.**…

三维测量技术在高端精密制造中的应用

科技创新是新时代的重要发展动力。三维测量技术以精密机械为基础&#xff0c;综合应用了电子技术、计算机技术、光学技术和数控技术等先进技术&#xff0c;可以对机械、汽车、航空、家具、工具原型等测量出高精度的几何零部件以及测量复杂形状的机械零部件&#xff0c;给各行业…

Autosar IOC机制(核间通信)

文章目录 一、IOC二、诊断代码实例一、IOC IOC和操作系统紧密相关,是操作系统实现的一部分 ①ECU间通信:通过通信协议栈定义好的API进行通信,通俗来讲就是通过总线(CAN/LIN/Flexlay)进行通信。 ②OS-Application内SWC间的通信:通过RTE处理。 ③OS-Application间的通信:通信…