性能问题通用排查思路（一）CPU

news2025/1/5 15:06:33

本系列文章只是梳理一些常见的线上问题的通用排查思路，能解决70%的问题，对于剩下的30%是一些极端的问题，需要对计算机底层知识有充分的了解，并积累大量问题排查经验，仔细分析才能找到具体原因。
这里基于Linux操作系统，覆盖一台服务器上主要的四大件：CPU、内存、磁盘、网络

  1. CPU：介绍CPU load和使用率的相关问题
  2. 内存：介绍内存，包括jvm的内存和native内存的相关问题
  3. 磁盘：介绍磁盘和文件系统相关问题
  4. 网络：介绍网络相关问题，包括TCP常遇到的坑
    这四大件中每一个都能扩展出N多本书来仔细讲解，如果你对性能很感兴趣，可参考书籍：
  • 性能之巅
  • BPF之巅
  • CPU性能分析与优化

JVM性能可参考：

  • 深入理解java虚拟机
  • 垃圾回收的算法与实现

性能问题排查通常遵循的套路：发现问题->提出猜想->观测大盘->深入细节->解决问题

  1. 发现问题：监控、报警、用户反馈问题。
  2. 提出猜想：排查问题最先要有个方向，大胆提出一些可能的猜想。
  3. 观测大盘：通过第三方监控、操作系统、编程语言提供的工具或命令，观测系统整体情况，分析问题出现的频率、周期、整体指标，问题发生时对系统有一个整体的把控和认知。
  4. 深入细节：使用工具排查问题，需要精确到具体的任务、代码等才能解决问题。
  5. 解决问题：修复问题，并总结复盘，积累经验。

在问题出现时，我们通常会盲猜是自己业务变更导致的，比如写出内存泄露的bug，所以通常会第一时间回滚上线的代码，然后翻代码找原因。但随着虚拟化技术的出现，一台机器上可能混部多个应用，性能问题可能由物理机上的其他应用导致，这就需要细致的排查。

关于本系列文章与读者约定：

  • 如果你感觉阅读起来困难，不妨初步阅读，遇到问题时再来看看。
  • 每一章会介绍一些相关工具，很多工具展示的信息很全面，如top即包含了cpu信息，也包含内存信息。为了降低学习成本，我会忽略与本章内容无关的信息，放在相应的章节中介绍。

CPU篇

CPU load高怎么办？

CPU load：是指CPU运行时的有效负载

Linux操作系统下的load当然是由操作系统在运行时刻进行采样统计的，我们可以使用常用的命令获取load：

uptime # uptime能够获取当前命令执行瞬间的load信息

请添加图片描述

每一列含义如下：

  • HH:mm:ss：系统时间
  • up xx days,HH:mm：系统自启动以来运行了多久
  • x users：有几个登录用户
  • load average：平均负载，三个数值分别为 过去1分钟、5分钟、15分钟的平均值
top # top能够实时观测进程、CPU、内存等信息

请添加图片描述

top命令信息量还是比较多的。这里只介绍第一行，后面会介绍其他行。每一列含义如下：

  • top - ：命令为top。
  • HH:mm:ss：系统时间。
  • up xx days,HH:mm：系统自启动以来运行了多久。
  • x users：有几个登录用户。
  • load average：平均负载，三个数值分别为过去1分钟、5分钟、15分钟的平均值。

load到底是什么？
在Linux中，任务（进程/线程）状态分为（这里忽略初始状态和死亡状态）：

  • **TASK_RUNNING：**任务在CPU run queue队列的状态，包括即将要运行的和正在运行的任务。
  • TASK_UNINTERRUPTIBLE：不可中断状态的任务，正在读写磁盘、网络等IO操作，系统认为这种状态被中断会造成严重的数据损坏，是不可接受的，所以不可中断。
  • TASK_INTERRUPTIBLE：可中断状态的任务，即可被信号打断的任务（对任务执行kill命令或系统调用）。
  • TASK_STOPPED和TASK_TRACED：暂停状态和跟踪状态，接受了 SIGSTOP暂停任务，SIGCONT 信号让任务继续运行。
  • TASK_ZOMBIE：子任务执行完成后需要父任务回收资源，父任务意外退出导致无法回收子任务，此时子任务处于ZOMBIE状态（僵尸进程）
    题外话：僵尸状态通常只出现在进程中，线程状态中看不到不代表没有，只是很难触发且很容易被处理掉。

TASK_RUNNING和TASK_UNINTERRUPTIBLE是load关注的重点，Linux的load统计就是记录了这两种状态下任务在单位时间内CPU的使用情况。
每一颗CPU核分配一个任务，正常情况下load应该小于1，等于1代表满载，大于1代表超载。
举个栗子，在CPU 2核的情况下：

load值说明
<1只有1颗核在工作，还没有跑满
=1只有1颗核在工作，刚好跑满
>1且<22颗核在工作，有一颗跑满，另外一颗还没有跑满
=22颗核在工作，刚好跑满
>22颗核在工作，CPU非常繁忙，超出了可承受的最大负载

所以，load高可分为两种情况：

  1. 运行中的任务超过了CPU的最大负载
  2. IO中的任务超过了CPU的最大负载
    超出最大负载，意味着你的请求会出现排队现象，响应耗时会增大。

特别要注意，CPU使用率高是因为TASK_RUNNING的任务多，问题出现时很容易直觉性的只排CPU使用率，而忽略TASK_UNINTERRUPTIBLE的任务。有的时候正是因为存在大量的不可中断IO，看起来CPU使用率并不高，但load非常高。

需要额外注意出现频繁上下文切换也会导致load升高。其主要原因是，任务占用的CPU并不多，大量的上下文切换导致CPU 将大量的时间耗费在寄存器、内核和用户栈、以及虚拟内存等资源的保存和恢复上，此时load也会表现的很高！

  • TASK_RUNNING的任务多产生的load高，CPU使用率也会高，排查方法参考本章下一节。
  • TASK_UNINTERRUPTIBLE，我们通常要排查下网络和磁盘的使用情况（其实不只有磁盘和网络IO会进入这种状态，比如键盘、鼠标也会进入，但都可以忽略）。
  • 频繁上下文切换导致任务在内核和用户空间来回周转，所以对于状态为TASK_RUNNING和TASK_UNINTERRUPTIBLE并不能表达出这种情况，而 CPU也是在满载跑着，此时CPU使用率的表现也不高。

先忽略TASK_RUNNING，我们可以使用vmstat命令观测出到底是TASK_UNINTERRUPTIBLE还是频繁上下文导致的load高。vmstat命令直观的展现了整个系统的CPU、IO、内存、上下文切换情况。

vmstat <统计间隔x秒> <统计次数>

请添加图片描述

上图中vmstat 1 3的意思是每秒钟采集1次，总共采集3次。每一列含义如下：

  • procs：
    • r：运行中的任务数。
    • b：等待IO的任务数。
  • memory：
    • swpd：swap分区使用情况（KB），当内存不足时Linux将内存中冷数据写到磁盘swap分区上，腾出内存供进程分配内存。
    • free：空闲内存情况（KB）。
    • buff：磁盘块设备的缓存使用情况（KB）。
    • cache：文件系统的缓存使用情况（KB）。
  • swap：
    • si：swap分区换入情况（KB/秒）。
    • so：swap分区写出情况（KB/秒）。
  • io：
    • bi：块设备每秒写入数量（block/秒）。
    • bo：块设备每秒读取数量（block/秒）。
  • system：
    • in：每秒中断数。
    • cs：每秒上下文切换数。
  • cpu
    • us：用户态CPU占用百分比。
    • sy：内核态CPU占用百分比。
    • id：CPU空闲百分比。
    • wa：等待IO消耗的CPU百分比。
    • st：虚拟化CPU占用百分比。

vmstat表头下面的第一行输出的是系统启动以来所有指标的平均值。

  • 对于上下文切换导致的load高情况，cs指标会非常高，且每次采样变化非常大。这意味着你的线程分配不合理（可能因为抢锁）或达到了当前硬件配置可支持的最大负载。
  • 对于TASK_UNINTERRUPTIBLE导致的load高情况，b、bi、bo、wa指标都会明显的过高，或增长、下降幅度大。
  • 对于TASK_RUNNING情况，自然是r指标高，同时us和sy也会飙高。

在看过系统整体情况后，我们基本可以定位出load高是因为哪种情况导致的，接下来需要找到具体哪个进程，哪个线程导致的。可以使用pidstat和iotop工具进一步排查。

pidstat

pidstat是sysstat包的工具，可以观察每个进程的cpu、IO、内存、上下文切换、线程信息。所以无论是TASK_RUNNING、TASK_UNINTERRUPTIBLE、上下文切换导致的load高问题，我们都可以用pidstat命令观察出具体是哪个进程导致的。通过以下命令安装pidstat

yum install sysstat -y

执行

pidstat -w -d -u -t <统计间隔x秒> <统计次数> # -w显示上下文切换 -d显示IO情况 -u显示CPU情况 -t显示进程下的线程

请添加图片描述

以上图为例：
第一行包括：系统内核版本、当前系统日期、cpu基本型号、cpu核数。
接下来会分为三段：CPU使用情况、IO情况、上下文切换。

请添加图片描述

每一段的前四列和最后一列相同：

  • 第一列：指标采样时间。
  • UID：任务的用户id。
  • TGID：线程组id，当前任务是进程，显示为进程id，是线程显示为-。
  • TID：线程id，当前任务是进程显示为-，是线程显示为线程id。
  • Command：当前任务是进程显示为进程名，是线程显示为线程名。

后面每一列根据不同观测目标显示的不同：
第一段关于CPU：

  • %usr：用户态CPU使用率。
  • %system：内核态CPU使用率。
  • %guest：虚拟化CPU使用率。
  • %CPU：当前任务整体CPU使用率。
  • CPU：当前任务绑定的CPU编号。
    TASK_RUNNING的任务会增加CPU使用率的同时也会增加load。

第二段关于IO：

  • kB_rd/s：每秒从磁盘读取的数据量（KB）。
  • kB_wr/s：每秒写磁盘的数据量（ KB）。
  • kB_ccwr/s：写入磁盘被取消的数据量（KB）。
    在大量磁盘IO下，任务处于TASK_UNINTERRUPTIBLE状态，此时会导致laod高，所以需要观察磁盘读写情况。

第三段关于上下文切换：

  • cswch/s：每秒主动切换上下文次数。
  • nvcswch/s：每秒被动切换上下文次数。

主动上下文切换：指任务无法获取资源导致的上下文切换，如：读写IO、内存分配。
被动上下文切换：指任务由于CPU时间片用尽，被系统强制调度发生的上下文切换。

在大量IO的情况下，没有使用zero-copy技术，cswch会非常高。
在业务请求量较大时nvcswch会非常高，若业务系统出现卡顿，很可能就是已达到单机最大负载。

iotop

虽然我们讨论的是cpu问题，但可能TASK_UNINTERRUPTIBLE状态的任务过多或者这种状态任务少，但IO操作频繁。所以我们可以通过iotop命令查看每个进程IO情况，通过以下命令安装iotop。

yum install iotop -y

执行

iotop -o  #只显示有io输出的任务

请添加图片描述

每一列含义如下：

  • TID：当前任务的id，包括线程或者进程的id。
  • PRIO：任务的优先级。
  • USER：执行任务的用户名。
  • DISK READ：从磁盘读取的数据量。
  • DISK WRITE：写入磁盘的数据量。
  • SWAPIN：从swap读取的数据量。
  • IO<：显示每个任务的 I/O 操作量在总 I/O 操作中的百分比。
  • COMMAND：任务名称。

上图中很明显可以看到一条dd命令写磁盘特别频繁，IO达到72.13%。

cpu 使用率高

上面我们说了load，接下来看CPU使用率，本质上CPU使用率是由Linux操作系统采集TASK_RUNNING状态下的任务对CPU的占用比例。使用率过高也会导致你的请求会被排队。
排查使用率高和load高的思路基本一致，由于不用考虑TASK_UNINTERRUPTIBLE的任务，所以排查IO状况的优先级并不高，但由于业务可能涉及到从IO设备读到大量数据后执行计算逻辑，所以IO也不能完全忽略。
我们可以使用vmstat看一下整体情况，很多情况下不用pidstat，通过top看每个任务运行情况，就能解决问题。vmstat和pidstat使用方法不再赘述，下面看看top的使用方法。

top

进入top后，按下键盘上的1，可以看到每颗CPU核的使用情况，如下图有2个核的机器上，%Cpu0代表第一个核的使用情况，%Cpu1代表第二个核的使用情况。
请添加图片描述

每一行的含义如下（这里只关注CPU相关）：

行列含义
Tasksx total总进程数
Tasksx runningTASK_RUNNING状态的进程数
Tasksx sleeping包括TASK_INTERRUPTIBLE和TASK_UNINTERRUPTIBLE状态的进程数
Tasksx stoppedTASK_STOPPED和TASK_TRACED状态的进程数
Tasksx zombieTASK_ZOMBIE状态的进程数
%CpuXus用户态CPU占用百分比
%CpuXsy内核态CPU占用百分比
%CpuXninice设置优先级后的进程CPU占用百分比
%CpuXidCPU空闲状态占用百分比
%CpuXwa等待IO的CPU占用百分比
%CpuXhi硬中断CPU占用百分比
%CpuXsi软中断CPU占用百分比
%CpuXst虚拟化CPU占用百分比

进程信息列表：

  • PID：进程Id。
  • USER：运行进程的用户。
  • PR：进程优先级，实际进程的优先级，
  • NI：进程nice值，越低进程优先级越高，负值表示高优先级，正值表示低优先级。
  • %CPU：CPU占用百分比。
  • S：进程状态，状态值包括：。
    • R：TASK_RUNNING状态的任务。
    • S：TASK_INTERRUPTIBLE状态的任务。
    • D：TASK_UNINTERRUPTIBLE状态的任务。
    • T：TASK_STOPPED 或 TASK_TRACED 状态的任务。
    • Z：TASK_ZOMBIE状态的任务。
  • TIME+：进程累计占用的CPU 时间。
  • COMMAND：进程名称。
    VIRT\RES\SHR\%MEM和内存有关，后面内存篇再介绍。
    按下shift+p可以按CPU使用率对进程排序，有助于快速定位问题。

top命令不加参数默认输出所有进程的信息，通过以下命令查看指定进程下的线程信息

top -Hp <进程id>

请添加图片描述

线程视角下top输出的内容几乎和进程的一样，这里不再赘述，其中PID列为线程的id。对于jvm应用，可以执行

printf '%x\n' <pid>

将线程id转为十六进制，因为jvm中线程id是以十六进制显示的。
执行

jstack -l <jvm pid> |grep -A 200 <十六进制线程id>

通过jstack打印线程栈并通过grep命令列出线程id后的200行内容，通常就会很清晰的看到导致cpu使用率高的线程栈信息，这样就能定位到存在问题的代码。

通过上面的分析，我们可以发现无论是CPU还是IO问题，只要拿到线程号都可以使用jstack定位到具体的代码。

常见异常情况

现象解决方案
垃圾回收，如频繁full gc导致的CPU使用率高、load高检查是否存在内存泄露，或内存是否够用
大量慢SQL，数据库服务器CPU使用率高、load高数据库层面kill掉执行SQL的任务，优化慢SQL
算法或代码使用姿势不正确，如：正则表达式匹配时使用贪婪模式且遇到恶心的表达式优化算法和代码
单机上多个视频、音频转码导致的CPU使用率高、load高转码为CPU密集计算，需要控制单机可执行任务的数量
异常日志突然暴增导致的load高病根在异常为何会突然这么多，要解决异常
超出硬件资源最大负载，频繁切换上下文导致的load高单机算力达到瓶颈，需要及时集群扩容
单机端口耗尽导致的Load高Linux端口耗尽 load会大幅度升高，内核忙于遍历寻找可用端口，此时需要集群扩容或排查为啥耗费那么多端口

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