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linux性能优化实践1

时间:2024-09-28 11:00:54浏览次数:1  
标签:负载 平均 性能 系统 实践 linux 进程 优化 CPU

理解应用程序和系统的少数几个基本原理,再进行大量的实战练习,建立起整体系统性能的全局观。
你不需要了解每个组件的所有实现细节,只要能理解它们最基本的工作原理和协作方式。

性能指标:
应用负载的视角:高并发、响应快,影响产品终端用户体验
系统资源的视角:资源使用率、饱和度

性能问题的本质:系统资源已经达到瓶颈,但请求的处理却还不够快,无法支撑更多的请求。
性能分析:找出应用或系统的瓶颈,并设法去避免或者缓解它们,从而更高效地利用系统资源处理更多的请求。这包含了一系列的步骤,比如下面这六个步骤。
选择指标评估应用程序和系统的性能;
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;
优化系统和应用程序;
性能监控和告警。

stat、iotop、blktrace等工具分析磁盘I/O的瓶颈。

工具只是解决问题的手段,关键在于你的用法。只有真正理解了它们背后的原理,并且结合具体场景,融会贯通系统的不同组件,你才能真正掌握它们。

系统平均负载,执行top或uptime命令。
平均负载是指单位时间内,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CPU使用率并没有直接关系。

所谓可运行状态的进程,是指正在使用CPU或者正在等待CPU的进程,也就是我们常用ps命令看到的,处于R状态(Running 或 Runnable)的进程。

不可中断状态的进程则是正处于内核态关键流程中的进程,并且这些流程是不可打断的,比如最常见的是等待硬件设备的I/O响应,也就是我们在ps命令中看到的D状态(Uninterruptible Sleep,也称为Disk Sleep)的进程。

比如,当一个进程向磁盘读写数据时,为了保证数据的一致性,在得到磁盘回复前,它是不能被其他进程或者中断打断的,这个时候的进程就处于不可中断状态。如果此时的进程被打断了,就容易出现磁盘数据与进程数据不一致的问题。

所以,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

因此,你可以简单理解为,平均负载其实就是平均活跃进程数。平均活跃进程数,直观上的理解就是单位时间内的活跃进程数,但它实际上是活跃进程数的指数衰减平均值。这个“指数衰减平均”的详细含义你不用计较,这只是系统的一种更快速的计算方式,你把它直接当成活跃进程数的平均值也没问题。

既然平均的是活跃进程数,那么最理想的,就是每个CPU上都刚好运行着一个进程,这样每个CPU都得到了充分利用。比如当平均负载为2时,意味着什么呢?
在只有2个CPU的系统上,意味着所有的CPU都刚好被完全占用。
在4个CPU的系统上,意味着CPU有50%的空闲。
而在只有1个CPU的系统中,则意味着有一半的进程竞争不到CPU。

平均负载最理想的情况是等于 CPU个数
CPU个数查询执行命令grep 'model name' /proc/cpuinfo | wc -l
有了CPU 个数,我们就可以判断出,当平均负载比 CPU 个数还大的时候,系统已经出现了过载。

三个不同时间间隔的平均值,其实给我们提供了,分析系统负载趋势的数据来源,让我们能更全面、更立体地理解目前的负载状况。

如果1分钟、5分钟、15分钟的三个值基本相同,或者相差不大,那就说明系统负载很平稳。
但如果1分钟的值远小于15 分钟的值,就说明系统最近1分钟的负载在减少,而过去15分钟内却有很大的负载。
反过来,如果1分钟的值远大于 15 分钟的值,就说明最近1分钟的负载在增加,这种增加有可能只是临时性的,也有可能还会持续增加下去,所以就需要持续观察。一旦1分钟的平均负载接近或超过了CPU的个数,就意味着系统正在发生过载的问题,这时就得分析调查是哪里导致的问题,并要想办法优化了。

在我看来,当平均负载高于 CPU 数量70%的时候,你就应该分析排查负载高的问题了。一旦负载过高,就可能导致进程响应变慢,进而影响服务的正常功能。
但70%这个数字并不是绝对的,最推荐的方法,还是把系统的平均负载监控起来,然后根据更多的历史数据,判断负载的变化趋势。当发现负载有明显升高趋势时,比如说负载翻倍了,你再去做分析和调查。

我们还是要回到平均负载的含义上来,平均负载是指单位时间内,处于可运行状态和不可中断状态的进程数。所以,它不仅包括了正在使用 CPU 的进程,还包括等待 CPU 和等待 I/O 的进程。

而 CPU 使用率,是单位时间内 CPU 繁忙情况的统计,跟平均负载并不一定完全对应。比如:
CPU 密集型进程,使用大量 CPU 会导致平均负载升高,此时这两者是一致的;
I/O 密集型进程,等待 I/O 也会导致平均负载升高,但 CPU 使用率不一定很高;
大量等待 CPU 的进程调度也会导致平均负载升高,此时的CPU使用率也会比较高。

预先安装 stress 和 sysstat 包,如 apt install stress sysstat。
stress 是一个 Linux 系统压力测试工具,这里我们用作异常进程模拟平均负载升高的场景。
而 sysstat 包含了常用的 Linux 性能工具,用来监控和分析系统的性能。我们的案例会用到这个包的两个命令 mpstat 和 pidstat。
mpstat 是一个常用的多核 CPU 性能分析工具,用来实时查看每个 CPU 的性能指标,以及所有CPU的平均指标。
pidstat 是一个常用的进程性能分析工具,用来实时查看进程的 CPU、内存、I/O 以及上下文切换等性能指标。





平均负载提供了一个快速查看系统整体性能的手段,反映了整体的负载情况。但只看平均负载本身,我们并不能直接发现,到底是哪里出现了瓶颈。所以,在理解平均负载时,也要注意:
平均负载高有可能是 CPU 密集型进程导致的;
平均负载高并不一定代表 CPU 使用率高,还有可能是 I/O 更繁忙了;
当发现负载高的时候,你可以使用 mpstat、pidstat 等工具,辅助分析负载的来源。

标签:负载,平均,性能,系统,实践,linux,进程,优化,CPU
From: https://www.cnblogs.com/seamy/p/18437138

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