本文出自Netflix团队的技术博客,将其中的重要内容作了简单的翻译和笔记。

如何在一分钟之内快速定位服务器性能问题?下面的十个命令能帮到你:

uptime
dmesg | tail
vmstat 1
mpstat -P ALL 1
pidstat 1
iostat -xz 1
free -m
sar -n DEV 1
sar -n TCP,ETCP 1
top

1.uptime

$ uptime 
23:51:26 up 21:31, 1 user, load average: 30.02, 26.43, 19.02

通过uptime可以快速查看系统load,通过观察过去1分钟,5分钟,15分钟load的变化来对系统load有一个大概的认知。在上面的输出中可以看出过去1分钟的系统load是在变高,可能的原因有很多,比如对CPU的需求增加。可以通过vmstatmpstat来进行确认。

2.dmesg | tail

$ dmesg | tail
[1880957.563150] perl invoked oom-killer: gfp_mask=0x280da, order=0, oom_score_adj=0
[...]
[1880957.563400] Out of memory: Kill process 18694 (perl) score 246 or sacrifice child
[1880957.563408] Killed process 18694 (perl) total-vm:1972392kB, anon-rss:1953348kB, file-rss:0kB
[2320864.954447] TCP: Possible SYN flooding on port 7001. Dropping request.  Check SNMP counters.

这个命令会给出10条系统信息。可以通过这个来查看可能引起性能的原因。上面的输出可以看出错误信息中包含了oom-killer和TCP drop requests两个错误。千万不要把这一步忘掉,这里面的信息很有价值。

3.vmstat 1

$ vmstat 1
procs ---------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----
 r  b swpd   free   buff  cache   si   so    bi    bo   in   cs us sy id wa st
34  0    0 200889792  73708 591828    0    0     0     5    6   10 96  1  3  0  0
32  0    0 200889920  73708 591860    0    0     0   592 13284 4282 98  1  1  0  0
32  0    0 200890112  73708 591860    0    0     0     0 9501 2154 99  1  0  0  0
32  0    0 200889568  73712 591856    0    0     0    48 11900 2459 99  0  0  0  0
32  0    0 200890208  73712 591860    0    0     0     0 15898 4840 98  1  1  0 

vmstat会输出一些系统核心指标,后面跟的参数1表示每秒输出一次统计信息。这里介绍一些和性能调优相关的列。

  • r:等待CPU资源的进程数。这个数据比平均负载更加能够体现CPU负载情况,数据中不包含等待 IO 的进程。如果这个数值大于机器 CPU 核数,那么机器的 CPU 资源已经饱和。
  • free:系统可用内存数(以千字节为单位),如果剩余内存不足,也会导致系统性能问题。下文介绍到的 free 命令,可以更详细的了解系统内存的使用情况。
  • si, so:交换区写入和读取的数量。如果这个数据不为 0,说明系统已经在使用交换区(swap),机器物理内存已经不足。
  • us, sy, id, wa, st:这些都代表了CPU时间的消耗,它们分别表示用户时间(user)、系统(内核)时间(sys)、空闲时间(idle)、IO 等待时间(wait)和被偷走的时间(stolen,一般被其他虚拟机消耗)。

上述这些 CPU 时间,可以让我们很快了解 CPU 是否出于繁忙状态。一般情况下,如果用户时间和系统时间相加非常大,CPU 出于忙于执行指令。如果IO等待时间很长,那么系统的瓶颈可能在磁盘 IO。

示例命令的输出可以看见,大量 CPU 时间消耗在用户态,也就是用户应用程序消耗了 CPU 时间。这不一定是性能问题,需要结合 r 队列一起分析。

4.mpstat -P ALL 1

$ mpstat -P ALL 1
Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx)  07/14/2015  _x86_64_ (32 CPU)
07:38:49 PM  CPU   %usr  %nice   %sys %iowait   %irq  %soft  %steal  %guest  %gnice  %idle
07:38:50 PM  all  98.47   0.00   0.75    0.00   0.00   0.00    0.00    0.00    0.00   0.78
07:38:50 PM    0  96.04   0.00   2.97    0.00   0.00   0.00    0.00    0.00    0.00   0.99
07:38:50 PM    1  97.00   0.00   1.00    0.00   0.00   0.00    0.00    0.00    0.00   2.00
07:38:50 PM    2  98.00   0.00   1.00    0.00   0.00   0.00    0.00    0.00    0.00   1.00
07:38:50 PM    3  96.97   0.00   0.00    0.00   0.00   0.00    0.00    0.00  

该命令可以显示每个 CPU 的占用情况,如果有一个 CPU 占用率特别高,那么有可能是一个单线程应用程序引起的。

5.pidstat 1

$ pidstat 1
Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx)  07/14/2015    _x86_64_    (32 CPU)
07:41:02 PM   UID       PID    %usr %system  %guest    %CPU   CPU  Command
07:41:03 PM     0         9    0.00    0.94    0.00    0.94     1  rcuos/0
07:41:03 PM     0      4214    5.66    5.66    0.00   11.32    15  mesos-slave
07:41:03 PM     0      4354    0.94    0.94    0.00    1.89     8  java
07:41:03 PM     0      6521 1596.23    1.89    0.00 1598.11    27  java
07:41:03 PM     0      6564 1571.70    7.55    0.00 1579.25    28  java
07:41:03 PM 60004     60154    0.94    4.72    0.00    5.66     9  pidstat
07:41:03 PM   UID       PID    %usr %system  %guest    %CPU   CPU  Command
07:41:04 PM     0      4214    6.00    2.00    0.00    8.00    15  mesos-slave
07:41:04 PM     0      6521 1590.00    1.00    0.00 1591.00    27  java
07:41:04 PM     0      6564 1573.00   10.00    0.00 1583.00    28  java
07:41:04 PM   108      6718    1.00    0.00    0.00    1.00     0  snmp-pass
07:41:04 PM 60004     60154    1.00    4.00    0.00    5.00     9  pidstat

pidstat 命令输出进程的 CPU 占用率,该命令会持续输出,并且不会覆盖之前的数据,可以方便观察系统动态。如上的输出,可以看见两个 JAVA 进程占用了将近 1600% 的 CPU 时间,既消耗了大约 16 个 CPU 核心的运算资源。

###6.iostat -xz 1

$ iostat -xz 1
Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx)  07/14/2015  _x86_64_ (32 CPU)
avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
          73.96    0.00    3.73    0.03    0.06   22.21
Device:   rrqm/s   wrqm/s     r/s     w/s    rkB/s    wkB/s avgrq-sz avgqu-sz   await r_await w_await  svctm  %util
xvda        0.00     0.23    0.21    0.18     4.52     2.08    34.37     0.00    9.98   13.80    5.42   2.44   0.09
xvdb        0.01     0.00    1.02    8.94   127.97   598.53   145.79     0.00    0.43    1.78    0.28   0.25   0.25
xvdc        0.01     0.00    1.02    8.86   127.79   595.94   146.50     0.00    0.45    1.82    0.30   0.27   0.26
dm-0        0.00     0.00    0.69    2.32    10.47    31.69    28.01     0.01    3.23    0.71    3.98   0.13   0.04
dm-1        0.00     0.00    0.00    0.94     0.01     3.78     8.00     0.33  345.84    0.04  346.81   0.01   0.00
dm-2        0.00     0.00    0.09    0.07     1.35     0.36    22.50     0.00  

iostat 命令主要用于查看机器磁盘 IO 情况。

  • r/s, w/s, rkB/s, wkB/s:分别表示每秒读写次数和每秒读写数据量(千字节)。读写量过大,可能会引起性能问题。
  • await:IO 操作的平均等待时间,单位是毫秒。这是应用程序在和磁盘交互时,需要消耗的时间,包括 IO 等待和实际操作的耗时。如果这个数值过大,可能是硬件设备遇到了瓶颈或者出现故障。
  • avgqu-sz:向设备发出的请求平均数量。如果这个数值大于 1,可能是硬件设备已经饱和(部分前端硬件设备支持并行写入)。
  • %util:设备利用率。这个数值表示设备的繁忙程度,经验值是如果超过 60,可能会影响 IO 性能(可以参照 IO 操作平均等待时间)。如果到达 100%,说明硬件设备已经饱和。

如果显示的是逻辑设备的数据,那么设备利用率不代表后端实际的硬件设备已经饱和。值得注意的是,即使 IO 性能不理想,也不一定意味这应用程序性能会不好,可以利用诸如预读取、写缓存等策略提升应用性能。

7.free -m

$ free -m
             total       used       free     shared    buffers     cached
Mem:        245998      24545     221453         83         59        541
-/+ buffers/cache:      23944     222053
Swap:            0          0          0

free 命令可以查看系统内存的使用情况,-m 参数表示按照兆字节展示。最后两列分别表示用于 IO 缓存的内存数,和用于文件系统页缓存的内存数。需要注意的是,第二行 -/+ buffers/cache,看上去缓存占用了大量内存空间。这是 Linux 系统的内存使用策略,尽可能的利用内存,如果应用程序需要内存,这部分内存会立即被回收并分配给应用程序。因此,这部分内存一般也被当成是可用内存。

如果可用内存非常少,系统可能会动用交换区(如果配置了的话),这样会增加 IO 开销(可以在 iostat 命令中提现),降低系统性能。

8.sar -n DEV 1

$ sar -n DEV 1
Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx)  07/14/2015     _x86_64_    (32 CPU)

12:16:48 AM     IFACE   rxpck/s   txpck/s    rxkB/s    txkB/s   rxcmp/s   txcmp/s  rxmcst/s   %ifutil
12:16:49 AM      eth0  18763.00   5032.00  20686.42    478.30      0.00      0.00      0.00      0.00
12:16:49 AM        lo     14.00     14.00      1.36      1.36      0.00      0.00      0.00      0.00
12:16:49 AM   docker0      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00

12:16:49 AM     IFACE   rxpck/s   txpck/s    rxkB/s    txkB/s   rxcmp/s   txcmp/s  rxmcst/s   %ifutil
12:16:50 AM      eth0  19763.00   5101.00  21999.10    482.56      0.00      0.00      0.00      0.00
12:16:50 AM        lo     20.00     20.00      3.25      3.25      0.00      0.00      0.00      0.00
12:16:50 AM   docker0      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00

sar 命令在这里可以查看网络设备的吞吐率。在排查性能问题时,可以通过网络设备的吞吐量,判断网络设备是否已经饱和。如示例输出中,eth0 网卡设备,吞吐率大概在 22 Mbytes/s,既 176 Mbits/sec,没有达到 1Gbit/sec 的硬件上限。

9.sar -n TCP,ETCP 1

$ sar -n TCP,ETCP 1
Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx)  07/14/2015    _x86_64_    (32 CPU)

12:17:19 AM  active/s passive/s    iseg/s    oseg/s
12:17:20 AM      1.00      0.00  10233.00  18846.00

12:17:19 AM  atmptf/s  estres/s retrans/s isegerr/s   orsts/s
12:17:20 AM      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00

12:17:20 AM  active/s passive/s    iseg/s    oseg/s
12:17:21 AM      1.00      0.00   8359.00   6039.00

12:17:20 AM  atmptf/s  estres/s retrans/s isegerr/s   orsts/s
12:17:21 AM      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00

sar 命令在这里用于查看 TCP 连接状态,其中包括:

  • active/s:每秒本地发起的 TCP 连接数,既通过 connect 调用创建的 TCP 连接;
  • passive/s:每秒远程发起的 TCP 连接数,即通过 accept 调用创建的 TCP 连接;
  • retrans/s:每秒 TCP 重传数量;

TCP 连接数可以用来判断性能问题是否由于建立了过多的连接,进一步可以判断是主动发起的连接,还是被动接受的连接。TCP 重传可能是因为网络环境恶劣,或者服务器压力过大导致丢包。

10.top

$ top
top - 00:15:40 up 21:56,  1 user,  load average: 31.09, 29.87, 29.92
Tasks: 871 total,   1 running, 868 sleeping,   0 stopped,   2 zombie
%Cpu(s): 96.8 us,  0.4 sy,  0.0 ni,  2.7 id,  0.1 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
KiB Mem:  25190241+total, 24921688 used, 22698073+free,    60448 buffers
KiB Swap:        0 total,        0 used,        0 free.   554208 cached Mem

   PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU %MEM     TIME+ COMMAND
 20248 root      20   0  0.227t 0.012t  18748 S  3090  5.2  29812:58 java
  4213 root      20   0 2722544  64640  44232 S  23.5  0.0 233:35.37 mesos-slave
 66128 titancl+  20   0   24344   2332   1172 R   1.0  0.0   0:00.07 top
  5235 root      20   0 38.227g 547004  49996 S   0.7  0.2   2:02.74 java
  4299 root      20   0 20.015g 2.682g  16836 S   0.3  1.1  33:14.42 java
     1 root      20   0   33620   2920   1496 S   0.0  0.0   0:03.82 init
     2 root      20   0       0      0      0 S   0.0  0.0   0:00.02 kthreadd
     3 root      20   0       0      0      0 S   0.0  0.0   0:05.35 ksoftirqd/0
     5 root       0 -20       0      0      0 S   0.0  0.0   0:00.00 kworker/0:0H
     6 root      20   0       0      0      0 S   0.0  0.0   0:06.94 kworker/u256:0
     8 root      20   0       0      0      0 S   0.0  0.0   2:38.05 rcu_sched

top 命令包含了前面好几个命令的检查的内容。比如系统负载情况(uptime)、系统内存使用情况(free)、系统 CPU 使用情况(vmstat)等。因此通过这个命令,可以相对全面的查看系统负载的来源。同时,top 命令支持排序,可以按照不同的列排序,方便查找出诸如内存占用最多的进程、CPU 占用率最高的进程等。

但是,top 命令相对于前面一些命令,输出是一个瞬间值,如果不持续盯着,可能会错过一些线索。这时可能需要暂停 top 命令刷新,来记录和比对数据。

Note

Infoq对本文的翻译: Linux Performance

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