Linux 性能优化总结！1

性能优化

性能指标

高并发和响应快对应着性能优化的两个核心指标：吞吐和延时

• 应用负载角度：直接影响了产品终端的用户体验
• 系统资源角度：资源使用率、饱和度等

性能问题的本质就是系统资源已经到达瓶颈，但请求的处理还不够快，无法支撑更多的请求。性能分析实际上就是找出应用或系统的瓶颈，设法去避免或缓解它们。

• 选择指标评估应用程序和系统性能
• 为应用程序和系统设置性能目标
• 进行性能基准测试
• 性能分析定位瓶颈
• 性能监控和告警

对于不同的性能问题要选取不同的性能分析工具。下面是常用的Linux Performance Tools以及对应分析的性能问题类型。

到底应该怎么理解”平均负载”

平均负载 ：单位时间内，系统处于可运行状态和不可中断状态的平均进程数，也就是平均活跃进程数。它和我们传统意义上理解的CPU使用率并没有直接关系。

其中不可中断进程是正处于内核态关键流程中的进程（如常见的等待设备的I/O响应）。不可中断状态实际上是系统对进程和硬件设备的一种保护机制。

平均负载多少时合理

实际生产环境中将系统的平均负载监控起来，根据历史数据判断负载的变化趋势。当负载存在明显升高趋势时，及时进行分析和调查。当然也可以当设置阈值（如当平均负载高于CPU数量的70%时）

现实工作中我们会经常混淆平均负载和CPU使用率的概念，其实两者并不完全对等：

• CPU 密集型进程，大量 CPU 使用会导致平均负载升高，此时两者一致
• I/O 密集型进程，等待 I/O 也会导致平均负载升高，此时 CPU 使用率并不一定高
• 大量等待 CPU 的进程调度会导致平均负载升高，此时 CPU 使用率也会比较高

平均负载高时可能是 CPU 密集型进程导致，也可能是 I/O 繁忙导致。具体分析时可以结合 mpstat/pidstat 工具辅助分析负载来源。

CPU

CPU上下文切换(上)

CPU 上下文切换，就是把前一个任务的 CPU 上下文（CPU 寄存器和 PC）保存起来，然后加载新任务的上下文到这些寄存器和程序计数器，最后再跳转到程序计数器所指的位置，运行新任务。其中，保存下来的上下文会存储在系统内核中，待任务重新调度执行时再加载，保证原来的任务状态不受影响。

按照任务类型，CPU 上下文切换分为：

• 进程上下文切换
• 线程上下文切换
• 中断上下文切换

进程上下文切换

Linux 进程按照等级权限将进程的运行空间分为内核空间和用户空间。从用户态向内核态转变时需要通过系统调用来完成。

一次系统调用过程其实进行了两次 CPU 上下文切换：

• CPU 寄存器中用户态的指令位置先保存起来，CPU 寄存器更新为内核态指令的位置，跳转到内核态运行内核任务；
• 系统调用结束后，CPU 寄存器恢复原来保存的用户态数据，再切换到用户空间继续运行。

系统调用过程中并不会涉及虚拟内存等进程用户态资源，也不会切换进程。和传统意义上的进程上下文切换不同。因此系统调用通常称为特权模式切换。

进程是由内核管理和调度的，进程上下文切换只能发生在内核态。因此相比系统调用来说，在保存当前进程的内核状态和CPU寄存器之前，需要先把该进程的虚拟内存，栈保存下来。再加载新进程的内核态后，还要刷新进程的虚拟内存和用户栈。

进程只有在调度到CPU上运行时才需要切换上下文，有以下几种场景：CPU时间片轮流分配，系统资源不足导致进程挂起，进程通过sleep函数主动挂起，高优先级进程抢占时间片，硬件中断时CPU上的进程被挂起转而执行内核中的中断服务。

线程上下文切换

线程上下文切换分为两种：

• 前后线程同属于一个进程，切换时虚拟内存资源不变，只需要切换线程的私有数据，寄存器等；
• 前后线程属于不同进程，与进程上下文切换相同。

同进程的线程切换消耗资源较少，这也是多线程的优势。

中断上下文切换

中断上下文切换并不涉及到进程的用户态，因此中断上下文只包括内核态中断服务程序执行所必须的状态（CPU寄存器，内核堆栈，硬件中断参数等）。

中断处理优先级比进程高，所以中断上下文切换和进程上下文切换不会同时发生

CPU上下文切换(下)

通过 vmstat 可以查看系统总体的上下文切换情况

vmstat 5         #每隔5s输出一组数据procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu----- r  b   swpd   free   buff  cache   si   so    bi    bo   in   cs us sy id wa st 1  0      0 103388 145412 511056    0    0    18    60    1    1  2  1 96  0  0 0  0      0 103388 145412 511076    0    0     0     2  450 1176  1  1 99  0  0 0  0      0 103388 145412 511076    0    0     0     8  429 1135  1  1 98  0  0 0  0      0 103388 145412 511076    0    0     0     0  431 1132  1  1 98  0  0 0  0      0 103388 145412 511076    0    0     0    10  467 1195  1  1 98  0  0 1  0      0 103388 145412 511076    0    0     0     2  426 1139  1  0 99  0  0 4  0      0  95184 145412 511108    0    0     0    74  500 1228  4  1 94  0  0 0  0      0 103512 145416 511076    0    0     0   455  723 1573 12  3 83  2  0

• cs （context switch） 每秒上下文切换次数
• in （interrupt） 每秒中断次数
• r （runnning or runnable）就绪队列的长度，正在运行和等待CPU的进程数
• b （Blocked） 处于不可中断睡眠状态的进程数

要查看每个进程的详细情况，需要使用pidstat来查看每个进程上下文切换情况

pidstat -w 514时51分16秒   UID       PID   cswch/s nvcswch/s  Command14时51分21秒     0         1      0.80      0.00  systemd14时51分21秒     0         6      1.40      0.00  ksoftirqd/014时51分21秒     0         9     32.67      0.00  rcu_sched14时51分21秒     0        11      0.40      0.00  watchdog/014时51分21秒     0        32      0.20      0.00  khugepaged14时51分21秒     0       271      0.20      0.00  jbd2/vda1-814时51分21秒     0      1332      0.20      0.00  argusagent14时51分21秒     0      5265     10.02      0.00  AliSecGuard14时51分21秒     0      7439      7.82      0.00  kworker/0:214时51分21秒     0      7906      0.20      0.00  pidstat14时51分21秒     0      8346      0.20      0.00  sshd14时51分21秒     0     20654      9.82      0.00  AliYunDun14时51分21秒     0     25766      0.20      0.00  kworker/u2:114时51分21秒     0     28603      1.00      0.00  python3

• cswch 每秒自愿上下文切换次数（进程无法获取所需资源导致的上下文切换）
• nvcswch 每秒非自愿上下文切换次数（时间片轮流等系统强制调度）

vmstat 1 1    #新终端观察上下文切换情况此时发现cs数据明显升高，同时观察其他指标：r列：远超系统CPU个数，说明存在大量CPU竞争us和sy列：sy列占比80%，说明CPU主要被内核占用in列：中断次数明显上升，说明中断处理也是潜在问题

说明运行/等待CPU的进程过多，导致大量的上下文切换，上下文切换导致系统的CPU占用率高

pidstat -w -u 1  #查看到底哪个进程导致的问题

从结果中看出是 sysbench 导致 CPU 使用率过高，但是 pidstat 输出的上下文次数加起来也并不多。分析 sysbench 模拟的是线程的切换，因此需要在 pidstat 后加 -t 参数查看线程指标。

另外对于中断次数过多，我们可以通过 /proc/interrupts 文件读取

watch -d cat /proc/interrupts

发现次数变化速度最快的是重调度中断（RES），该中断用来唤醒空闲状态的CPU来调度新的任务运行。分析还是因为过多任务的调度问题，和上下文切换分析一致。

某个应用的CPU使用率达到100%，怎么办？

Linux作为多任务操作系统，将CPU时间划分为很短的时间片，通过调度器轮流分配给各个任务使用。为了维护CPU时间，Linux通过事先定义的节拍率，触发时间中断，并使用全局变了jiffies记录开机以来的节拍数。时间中断发生一次该值+1.

CPU使用率，除了空闲时间以外的其他时间占总CPU时间的百分比。可以通过/proc/stat中的数据来计算出CPU使用率。因为/proc/stat时开机以来的节拍数累加值，计算出来的是开机以来的平均CPU使用率，一般意义不大。可以间隔取一段时间的两次值作差来计算该段时间内的平均CPU使用率。性能分析工具给出的都是间隔一段时间的平均CPU使用率，要注意间隔时间的设置。

CPU使用率可以通过top 或 ps来查看。分析进程的CPU问题可以通过perf，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。

perf top / perf record / perf report （-g 开启调用关系的采样）

sudo docker run --name nginx -p 10000:80 -itd feisky/nginxsudo docker run --name phpfpm -itd --network container:nginx feisky/php-fpm
ab -c 10 -n 100 http://XXX.XXX.XXX.XXX:10000/ #测试Nginx服务性能

发现此时每秒可承受请求给长少，此时将测试的请求数从100增加到10000。在另外一个终端运行top查看每个CPU的使用率。发现系统中几个php-fpm进程导致CPU使用率骤升。

接着用perf来分析具体是php-fpm中哪个函数导致该问题。

perf top -g -p XXXX #对某一个php-fpm进程进行分析

发现其中 sqrt 和 add_function 占用 CPU 过多， 此时查看源码找到原来是sqrt中在发布前没有删除测试代码段，存在一个百万次的循环导致。将该无用代码删除后发现nginx负载能力明显提升

系统的CPU使用率很高，为什么找不到高CPU的应用？

sudo docker run --name nginx -p 10000:80 -itd feisky/nginx:spsudo docker run --name phpfpm -itd --network container:nginx feisky/php-fpm:spab -c 100 -n 1000 http://XXX.XXX.XXX.XXX:10000/ #并发100个请求测试

实验结果中每秒请求数依旧不高，我们将并发请求数降为5后，nginx负载能力依旧很低。

此时用top和pidstat发现系统CPU使用率过高，但是并没有发现CPU使用率高的进程。

出现这种情况一般时我们分析时遗漏的什么信息，重新运行top命令并观察一会。发现就绪队列中处于Running状态的进行过多，超过了我们的并发请求次数5. 再仔细查看进程运行数据，发现nginx和php-fpm都处于sleep状态，真正处于运行的却是几个stress进程。

下一步就利用pidstat分析这几个stress进程，发现没有任何输出。用ps aux交叉验证发现依旧不存在该进程。说明不是工具的问题。再top查看发现stress进程的进程号变化了，此时有可能时以下两种原因导致：

• 进程不停的崩溃重启（如段错误/配置错误等），此时进程退出后可能又被监控系统重启；
• 短时进程导致，即其他应用内部通过 exec 调用的外面命令，这些命令一般只运行很短时间就结束，很难用top这种间隔较长的工具来发现

可以通过pstree来查找 stress 的父进程，找出调用关系。

pstree | grep stress

发现是php-fpm调用的该子进程，此时去查看源码可以看出每个请求都会调用一个stress命令来模拟I/O压力。之前top显示的结果是CPU使用率升高，是否真的是由该stress命令导致的，还需要继续分析。代码中给每个请求加了verbose=1的参数后可以查看stress命令的输出，在中断测试该命令结果显示stress命令运行时存在因权限问题导致的文件创建失败的bug。

此时依旧只是猜测，下一步继续通过perf工具来分析。性能报告显示确实时stress占用了大量的CPU，通过修复权限问题来优化解决即可。

系统中出现大量不可中断进程和僵尸进程怎么办？

进程状态

R Running/Runnable，表示进程在CPU的就绪队列中，正在运行或者等待运行；

D Disk Sleep，不可中断状态睡眠，一般表示进程正在跟硬件交互，并且交互过程中不允许被其他进程中断；

Z Zombie，僵尸进程，表示进程实际上已经结束，但是父进程还没有回收它的资源；

S Interruptible Sleep，可中断睡眠状态，表示进程因为等待某个事件而被系统挂起，当等待事件发生则会被唤醒并进入R状态；

I Idle，空闲状态，用在不可中断睡眠的内核线程上。该状态不会导致平均负载升高；

T Stop/Traced，表示进程处于暂停或跟踪状态（SIGSTOP/SIGCONT， GDB调试）；

X Dead，进程已经消亡，不会在top/ps中看到。

对于不可中断状态，一般都是在很短时间内结束，可忽略。但是如果系统或硬件发生故障，进程可能会保持不可中断状态很久，甚至系统中出现大量不可中断状态，此时需注意是否出现了I/O性能问题。

僵尸进程一般多进程应用容易遇到，父进程来不及处理子进程状态时子进程就提前退出，此时子进程就变成了僵尸进程。大量的僵尸进程会用尽PID进程号，导致新进程无法建立。

磁盘O_DIRECT问题

sudo docker run --privileged --name=app -itd feisky/app:iowaitps aux | grep '/app'

可以看到此时有多个app进程运行，状态分别时Ss+和D+。其中后面s表示进程是一个会话的领导进程，+号表示前台进程组。

其中进程组表示一组相互关联的进程，子进程是父进程所在组的组员。会话指共享同一个控制终端的一个或多个进程组。

用top查看系统资源发现：1）平均负载在逐渐增加，且1分钟内平均负载达到了CPU个数，说明系统可能已经有了性能瓶颈；2）僵尸进程比较多且在不停增加；3）us和sys CPU使用率都不高，iowait却比较高；4）每个进程CPU使用率也不高，但有两个进程处于D状态，可能在等待IO。

分析目前数据可知：iowait过高导致系统平均负载升高，僵尸进程不断增长说明有程序没能正确清理子进程资源。

用dstat来分析，因为它可以同时查看CPU和I/O两种资源的使用情况，便于对比分析。

dstat 1 10    #间隔1秒输出10组数据

可以看到当wai（iowait）升高时磁盘请求read都会很大，说明iowait的升高和磁盘的读请求有关。接下来分析到底时哪个进程在读磁盘。

之前 Top 查看的处于 D 状态的进程号，用 pidstat -d -p XXX 展示进程的 I/O 统计数据。发现处于 D 状态的进程都没有任何读写操作。在用 pidstat -d 查看所有进程的 I/O统计数据，看到 app 进程在进行磁盘读操作，每秒读取 32MB 的数据。进程访问磁盘必须使用系统调用处于内核态，接下来重点就是找到app进程的系统调用。

sudo strace -p XXX #对app进程调用进行跟踪

报错没有权限，因为已经时 root 权限了。所以遇到这种情况，首先要检查进程状态是否正常。ps 命令查找该进程已经处于Z状态，即僵尸进程。

这种情况下top pidstat之类的工具无法给出更多的信息，此时像第5篇一样，用 perf record -d和 perf report 进行分析，查看app进程调用栈。

看到 app 确实在通过系统调用 sys_read() 读取数据，并且从 new_sync_read和 blkdev_direct_IO看出进程时进行直接读操作，请求直接从磁盘读，没有通过缓存导致iowait升高。

通过层层分析后，root cause 是 app 内部进行了磁盘的直接I/O。然后定位到具体代码位置进行优化即可。

僵尸进程

上述优化后 iowait 显著下降，但是僵尸进程数量仍旧在增加。首先要定位僵尸进程的父进程，通过pstree -aps XXX，打印出该僵尸进程的调用树，发现父进程就是app进程。

查看app代码，看看子进程结束的处理是否正确（是否调用wait()/waitpid()，有没有注册SIGCHILD信号的处理函数等）。

碰到iowait升高时，先用dstat pidstat等工具确认是否存在磁盘I/O问题，再找是哪些进程导致I/O，不能用strace直接分析进程调用时可以通过perf工具分析。

对于僵尸问题，用pstree找到父进程，然后看源码检查子进程结束的处理逻辑即可。

CPU性能指标

• CPU使用率
  • 用户CPU使用率, 包括用户态(user)和低优先级用户态(nice). 该指标过高说明应用程序比较繁忙.
  • 系统CPU使用率, CPU在内核态运行的时间百分比(不含中断). 该指标高说明内核比较繁忙.
  • 等待I/O的CPU使用率, iowait, 该指标高说明系统与硬件设备I/O交互时间比较长.
  • 软/硬中断CPU使用率, 该指标高说明系统中发生大量中断.
  • steal CPU / guest CPU, 表示虚拟机占用的CPU百分比.
• 平均负载
  • 理想情况下平均负载等于逻辑CPU个数,表示每个CPU都被充分利用. 若大于则说明系统负载较重.
• 进程上下文切换
  • 包括无法获取资源的自愿切换和系统强制调度时的非自愿切换. 上下文切换本身是保证Linux正常运行的一项核心功能. 过多的切换则会将原本运行进程的CPU时间消耗在寄存器,内核占及虚拟内存等数据保存和恢复上
• CPU缓存命中率
  • CPU缓存的复用情况,命中率越高性能越好. 其中L1/L2常用在单核,L3则用在多核中

性能工具

• 平均负载案例
  • 先用uptime查看系统平均负载
  • 判断负载在升高后再用mpstat和pidstat分别查看每个CPU和每个进程CPU使用情况.找出导致平均负载较高的进程.
• 上下文切换案例
  • 先用vmstat查看系统上下文切换和中断次数
  • 再用pidstat观察进程的自愿和非自愿上下文切换情况
  • 最后通过pidstat观察线程的上下文切换情况
• 进程CPU使用率高案例
  • 先用top查看系统和进程的CPU使用情况,定位到进程
  • 再用perf top观察进程调用链,定位到具体函数
• 系统CPU使用率高案例
  • 先用top查看系统和进程的CPU使用情况,top/pidstat都无法找到CPU使用率高的进程
  • 重新审视top输出
  • 从CPU使用率不高,但是处于Running状态的进程入手
  • perf record/report发现短时进程导致 (execsnoop工具)
• 不可中断和僵尸进程案例
  • 先用top观察iowait升高,发现大量不可中断和僵尸进程
  • strace无法跟踪进程系统调用
  • perf分析调用链发现根源来自磁盘直接I/O
• 软中断案例
  • top观察系统软中断CPU使用率高
  • 查看/proc/softirqs找到变化速率较快的几种软中断
  • sar命令发现是网络小包问题
  • tcpdump找出网络帧的类型和来源，确定SYN FLOOD攻击导致

根据不同的性能指标来找合适的工具：

先运行几个支持指标较多的工具，如 top/vmstat/pidstat，根据它们的输出可以得出是哪种类型的性能问题。定位到进程后再用 strace/perf 分析调用情况进一步分析。如果是软中断导致用 /proc/softirqs

CPU优化

• 应用程序优化
  • 编译器优化：编译阶段开启优化选项，如gcc -O2
  • 算法优化
  • 异步处理：避免程序因为等待某个资源而一直阻塞，提升程序的并发处理能力。(将轮询替换为事件通知)
  • 多线程代替多进程：减少上下文切换成本
  • 善用缓存：加快程序处理速度
• 系统优化
  • CPU绑定：将进程绑定要1个/多个CPU上，提高CPU缓存命中率，减少CPU调度带来的上下文切换
  • CPU独占：CPU亲和性机制来分配进程
  • 优先级调整：使用nice适当降低非核心应用的优先级
  • 为进程设置资源显示: cgroups设置使用上限，防止由某个应用自身问题耗尽系统资源
  • NUMA优化: CPU尽可能访问本地内存
  • 中断负载均衡: irpbalance，将中断处理过程自动负载均衡到各个CPU上
• TPS、QPS、系统吞吐量的区别和理解

  • QPS（TPS）

  • 并发数

  • 响应时间

  • QPS（TPS）=并发数/平均相应时间

  • 用户请求服务器

  • 服务器内部处理

  • 服务器返回给客户

    QPS 类似 TPS，但是对于一个页面的访问形成一个 TPS，但是一次页面请求可能包含多次对服务器的请求，可能计入多次 QPS

  • QPS（Queries Per Second）每秒查询率，一台服务器每秒能够响应的查询次数.

  • TPS（Transactions Per Second）每秒事务数，软件测试的结果.

• 系统吞吐量，包括几个重要参数：