Linux性能优化实战 笔记
01| 基础篇：到底应该怎么理解“平均负载”？
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。
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。
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。
平均负载的理解。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。
1. iowait无法升高的问题，是因为案例中stress使用的是 sync() 系统调用，它的作用是刷新缓冲区内存到磁盘中。对于新安装的虚拟机，缓冲区可能比较小，无法产生大的IO压力，这样大部分就都是系统调用的消耗了。所以，你会看到只有系统CPU使用率升高。解决方法是使用stress的下一代stress-ng，它支持更丰富的选项，比如 stress-ng -i 1 --hdd 1 --timeout 600（--hdd表示读写临时文件）。 2. pidstat输出中没有%wait的问题，是因为CentOS默认的sysstat稍微有点老，源码或者RPM升级到11.5.5版本以后就可以看到了。而Ubuntu的包一般都比较新，没有这个问题。 3. mpstat无法观测的问题，案例中是等待5秒后输出1次结果就停止了，更好的做法是持续监控一段时间，比如持续观测20次：mpstat -P ALL 5 20。
建议用top和ps或者lsof来分析
02 | 基础篇：经常说的 CPU 上下文切换是什么意思？（上）
进程在竞争 CPU 的时候并没有真正运行，为什么还会导致系统的负载升高呢？看到今天的主题，你应该已经猜到了，CPU 上下文切换就是罪魁祸首。
CPU 上下文切换，就是先把前一个任务的 CPU 上下文（也就是 CPU 寄存器和程序计数器）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新位置，运行新任务。 CPU 上下文切换，就是先把前一个任务的 CPU 上下文（也就是 CPU 寄存器和程序计数器）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新位置，运行新任务。
CPU 的上下文切换就可以分为几个不同的场景，也就是进程上下文切换、线程上下文切换以及中断上下文切换。
进程上下文切换
从用户态到内核态的转变，需要通过系统调用来完成
一次系统调用的过程，其实是发生了两次 CPU 上下文切换。
系统调用过程中，并不会涉及到虚拟内存等进程用户态的资源，也不会切换进程
进程上下文切换，是指从一个进程切换到另一个进程运行
而系统调用过程中一直是同一个进程在运行。
线程上下文切换
线程是调度的基本单位，而进程则是资源拥有的基本单位
但同进程内的线程切换，要比多进程间的切换消耗更少的资源，而这，也正是多线程代替多进程的一个优势。 但同进程内的线程切换，要比多进程间的切换消耗更少的资源，而这，也正是多线程代替多进程的一个优势。
中断上下文切换
中断上下文，其实只包括内核态中断服务程序执行所必需的状态，包括 CPU 寄存器、内核堆栈、硬件中断参数等。
对同一个 CPU 来说，中断处理比进程拥有更高的优先级， ，所以中断上下文切换并不会与进程上下文切换同时发生。同样道理，由于中断会打断正常进程的调度和执行，所以大部分中断处理程序都短小精悍，以便尽可能快的执行结束。
但过多的上下文切换，会把 CPU 时间消耗在寄存器、内核栈以及虚拟内存等数据的保存和恢复上，从而缩短进程真正运行的时间，导致系统的整体性能大幅下降。
03 | 基础篇：经常说的 CPU 上下文切换是什么意思？（下）
vmstat 是一个常用的系统性能分析工具，主要用来分析系统的内存使用情况，也常用来分析 CPU 上下文切换和中断的次数。
# 每隔5秒输出1组数据
$ vmstat 5
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st
0 0 0 7005360 91564 818900 0 0 0 0 25 33 0 0 100 0 0
复制代码cs（context switch）是每秒上下文切换的次数。
in（interrupt）则是每秒中断的次数。
r（Running or Runnable）是就绪队列的长度，也就是正在运行和等待 CPU 的进程数。
b（Blocked）则是处于不可中断睡眠状态的进程数。
# 每隔5秒输出1组数据
$ pidstat -w 5
Linux 4.15.0 (ubuntu) 09/23/18 _x86_64_ (2 CPU)
08:18:26 UID PID cswch/s nvcswch/s Command
08:18:31 0 1 0.20 0.00 systemd
08:18:31 0 8 5.40 0.00 rcu_sched
...
复制代码一个是 cswch ，表示每秒自愿上下文切换（voluntary context switches）的次数，另一个则是 nvcswch ，表示每秒非自愿上下文切换（non voluntary context switches）的次数。
所谓自愿上下文切换，是指进程无法获取所需资源，导致的上下文切换。比如说， I/O、内存等系统资源不足时，就会发生自愿上下文切换。而非自愿上下文切换，则是指进程由于时间片已到等原因，被系统强制调度，进而发生的上下文切换。比如说，大量进程都在争抢 CPU 时，就容易发生非自愿上下文切换。
操作和分析
下面的案例基于 Ubuntu 18.04，当然，其他的 Linux 系统同样适用。我使用的案例环境如下所示：机器配置：2 CPU，8GB 内存预先安装 sysbench 和 sysstat 包，如 apt install sysbench sysstat正式操作开始前，你需要打开三个终端，登录到同一台 Linux 机器中，并安装好上面提到的两个软件包。包的安装，可以先 Google 一下自行解决，如果仍然有问题的，在留言区写下你的情况。
首先，在第一个终端里运行 sysbench ，模拟系统多线程调度的瓶颈：
# 以10个线程运行5分钟的基准测试，模拟多线程切换的问题
$ sysbench --threads=10 --max-time=300 threads run
复制代码接着，在第二个终端运行 vmstat ，观察上下文切换情况：
# 每隔1秒输出1组数据（需要Ctrl+C才结束）
$ vmstat 1procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu----- r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 6 0 0 6487428 118240 1292772 0 0 0 0 9019 1398830 16 84 0 0 0 8 0 0 6487428 118240 1292772 0 0 0 0 10191 1392312 16 84 0 0 0
复制代码你应该可以发现，cs 列的上下文切换次数从之前的 35 骤然上升到了 139 万。同时，注意观察其他几个指标：
r 列：就绪队列的长度已经到了 8，远远超过了系统 CPU 的个数 2，所以肯定会有大量的 CPU 竞争。
us（user）和 sy（system）列：这两列的 CPU 使用率加起来上升到了 100%，其中系统 CPU 使用率，也就是 sy 列高达 84%，说明 CPU 主要是被内核占用了。in 列：中断次数也上升到了 1 万左右，说明中断处理也是个潜在的问题。综合这几个指标，我们可以知道，系统的就绪队列过长，也就是正在运行和等待 CPU 的进程数过多，导致了大量的上下文切换，而上下文切换又导致了系统 CPU 的占用率升高。
我们继续分析，在第三个终端再用 pidstat 来看一下， CPU 和进程上下文切换的情况：
# 每隔1秒输出1组数据（需要 Ctrl+C 才结束）
# -w参数表示输出进程切换指标，而-u参数则表示输出CPU使用指标
$ pidstat -w -u 1
08:06:33 UID PID %usr %system %guest %wait %CPU CPU Command
08:06:34 0 10488 30.00 100.00 0.00 0.00 100.00 0 sysbench
08:06:34 0 26326 0.00 1.00 0.00 0.00 1.00 0 kworker/u4:2
08:06:33 UID PID cswch/s nvcswch/s Command
08:06:34 0 8 11.00 0.00 rcu_sched
08:06:34 0 16 1.00 0.00 ksoftirqd/1
08:06:34 0 471 1.00 0.00 hv_balloon
08:06:34 0 1230 1.00 0.00 iscsid
08:06:34 0 4089 1.00 0.00 kworker/1:5
08:06:34 0 4333 1.00 0.00 kworker/0:3
08:06:34 0 10499 1.00 224.00 pidstat
08:06:34 0 26326 236.00 0.00 kworker/u4:2
08:06:34 1000 26784 223.00 0.00 sshd
复制代码从 pidstat 的输出你可以发现，CPU 使用率的升高果然是 sysbench 导致的，它的 CPU 使用率已经达到了 100%。但上下文切换则是来自其他进程，包括非自愿上下文切换频率最高的 pidstat ，以及自愿上下文切换频率最高的内核线程 kworker 和 sshd。
# 每隔1秒输出一组数据（需要 Ctrl+C 才结束）
# -wt 参数表示输出线程的上下文切换指标
$ pidstat -wt 1
08:14:05 UID TGID TID cswch/s nvcswch/s Command
...
08:14:05 0 10551 - 6.00 0.00 sysbench
08:14:05 0 - 10551 6.00 0.00 |__sysbench
08:14:05 0 - 10552 18911.00 103740.00 |__sysbench
08:14:05 0 - 10553 18915.00 100955.00 |__sysbench
08:14:05 0 - 10554 18827.00 103954.00 |__sysbench
...
复制代码现在你就能看到了，虽然 sysbench 进程（也就是主线程）的上下文切换次数看起来并不多，但它的子线程的上下文切换次数却有很多。看来，上下文切换罪魁祸首，还是过多的 sysbench 线程。
从 /proc/interrupts 这个只读文件中读取。/proc 实际上是 Linux 的一个虚拟文件系统，用于内核空间与用户空间之间的通信。/proc/interrupts 就是这种通信机制的一部分，提供了一个只读的中断使用情况。
所以，这里的中断升高还是因为过多任务的调度问题，跟前面上下文切换次数的分析结果是一致的。
我们还是在第三个终端里， Ctrl+C 停止刚才的 pidstat 命令，然后运行下面的命令，观察中断的变化情况：
# -d 参数表示高亮显示变化的区域
$ watch -d cat /proc/interrupts
CPU0 CPU1
...
RES: 2450431 5279697 Rescheduling interrupts
...
复制代码观察一段时间，你可以发现，变化速度最快的是重调度中断（RES），这个中断类型表示，唤醒空闲状态的 CPU 来调度新的任务运行。这是多处理器系统（SMP）中，调度器用来分散任务到不同 CPU 的机制，通常也被称为处理器间中断（Inter-Processor Interrupts，IPI）。
所以，这里的中断升高还是因为过多任务的调度问题，跟前面上下文切换次数的分析结果是一致的。
这个数值其实取决于系统本身的 CPU 性能。在我看来，如果系统的上下文切换次数比较稳定，那么从数百到一万以内，都应该算是正常的。但当上下文切换次数超过一万次，或者切换次数出现数量级的增长时，就很可能已经出现了性能问题。
这时，你还需要根据上下文切换的类型，再做具体分析。比方说：
自愿上下文切换变多了，说明进程都在等待资源，有可能发生了 I/O 等其他问题；
非自愿上下文切换变多了，说明进程都在被强制调度，也就是都在争抢 CPU，说明 CPU 的确成了瓶颈；
中断次数变多了，说明 CPU 被中断处理程序占用，还需要通过查看 /proc/interrupts 文件来分析具体的中断类型。
我通过一个 sysbench 的案例，给你讲了上下文切换问题的分析思路。碰到上下文切换次数过多的问题时，我们可以借助 vmstat 、 pidstat 和 /proc/interrupts 等工具，来辅助排查性能问题的根源。
系统负载 ： uptime （ watch -d uptime）看三个阶段平均负载 系统整体情况 ： mpstat （mpstat -p ALL 3） 查看 每个cpu当前的整体状况，可以重点看用户态、内核态、以及io等待三个参数 系统整体的平均上下文切换情况 ： vmstat (vmstat 3) 可以重点看 r （进行或等待进行的进程）、b （不可中断进程/io进程） 、in （中断次数） 、cs（上下文切换次数） 查看详细的上下文切换情况 ： pidstat （pidstat -w(进程切换指标)/-u（cpu使用指标）/-wt(线程上下文切换指标)） 注意看是自愿上下文切换、还是被动上下文切换 io使用情况 ： iostat
模拟场景工具 ： stress ： 模拟进程 、 io sysbench ： 模拟线程数
04 | 基础篇：某个应用的CPU使用率居然达到100%，我该怎么办？
CPU 使用率是单位时间内 CPU 使用情况的统计，以百分比的方式展示
为了维护 CPU 时间，Linux 通过事先定义的节拍率（内核中表示为 HZ），触发时间中断，并使用全局变量 Jiffies 记录了开机以来的节拍数。每发生一次时间中断，Jiffies 的值就加 1。
比如在我的系统中，节拍率设置成了 250，也就是每秒钟触发 250 次时间中断。
$ grep 'CONFIG_HZ=' /boot/config-$(uname -r)
CONFIG_HZ=250
复制代码正因为节拍率 HZ 是内核选项，所以用户空间程序并不能直接访问。为了方便用户空间程序，内核还提供了一个用户空间节拍率 USER_HZ，它总是固定为 100，也就是 1/100 秒。这样，用户空间程序并不需要关心内核中 HZ 被设置成了多少，因为它看到的总是固定值 USER_HZ。
Linux 通过 /proc 虚拟文件系统，向用户空间提供了系统内部状态的信息，而 /proc/stat 提供的就是系统的 CPU 和任务统计信息。比方说，如果你只关注 CPU 的话，可以执行下面的命令：
# 只保留各个CPU的数据
$ cat /proc/stat | grep ^cpu
cpu 280580 7407 286084 172900810 83602 0 583 0 0 0
cpu0 144745 4181 176701 86423902 52076 0 301 0 0 0
cpu1 135834 3226 109383 86476907 31525 0 282 0 0 0
复制代码第 一列表示的是 CPU 编号，如 cpu0、cpu1 ，而第一行没有编号的 cpu ，表示的是所有 CPU 的累加。其他列则表示不同场景下 CPU 的累加节拍数，它的单位是 USER_HZ，也就是 10 ms（1/100 秒），所以这其实就是不同场景下的 CPU 时间。
user（通常缩写为 us），代表用户态 CPU 时间。注意，它不包括下面的 nice 时间，但包括了 guest 时间。
nice（通常缩写为 ni），代表低优先级用户态 CPU 时间，也就是进程的 nice 值被调整为 1-19 之间时的 CPU 时间。这里注意，nice 可取值范围是 -20 到 19，数值越大，优先级反而越低。
system（通常缩写为 sys），代表内核态 CPU 时间。
idle（通常缩写为 id），代表空闲时间。注意，它不包括等待 I/O 的时间（iowait）。iowait（通常缩写为 wa），代表等待 I/O 的 CPU 时间。irq（通常缩写为 hi），代表处理硬中断的 CPU 时间。
softirq（通常缩写为 si），代表处理软中断的 CPU 时间。steal（通常缩写为 st），代表当系统运行在虚拟机中的时候，被其他虚拟机占用的 CPU 时间。
guest（通常缩写为 guest），代表通过虚拟化运行其他操作系统的时间，也就是运行虚拟机的 CPU 时间。
guest_nice（通常缩写为 gnice），代表以低优先级运行虚拟机的时间。
CPU 使用率，就是除了空闲时间外的其他时间占总 CPU 时间的百分比，用公式来表示就是：
为了计算 CPU 使用率，性能工具一般都会取间隔一段时间（比如 3 秒）的两次值，作差后，再计算出这段时间内的平均 CPU 使用率，即
性能分析工具给出的都是间隔一段时间的平均 CPU 使用率，所以要注意间隔时间的设置，特别是用多个工具对比分析时，你一定要保证它们用的是相同的间隔时间。
top 默认使用 3 秒时间间隔，而 ps 使用的却是进程的整个生命周期。
# 默认每3秒刷新一次
$ top
top - 11:58:59 up 9 days, 22:47, 1 user, load average: 0.03, 0.02, 0.00
Tasks: 123 total, 1 running, 72 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
%Cpu(s): 0.3 us, 0.3 sy, 0.0 ni, 99.3 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st
KiB Mem : 8169348 total, 5606884 free, 334640 used, 2227824 buff/cache
KiB Swap: 0 total, 0 free, 0 used. 7497908 avail Mem
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
1 root 20 0 78088 9288 6696 S 0.0 0.1 0:16.83 systemd
2 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:00.05 kthreadd
4 root 0 -20 0 0 0 I 0.0 0.0 0:00.00 kworker/0:0H
...
复制代码这个输出结果中，第三行 %Cpu 就是系统的 CPU 使用率，具体每一列的含义上一节都讲过，只是把 CPU 时间变换成了 CPU 使用率，我就不再重复讲了。不过需要注意，top 默认显示的是所有 CPU 的平均值，这个时候你只需要按下数字 1 ，就可以切换到每个 CPU 的使用率了。
继续往下看，空白行之后是进程的实时信息，每个进程都有一个 %CPU 列，表示进程的 CPU 使用率。它是用户态和内核态 CPU 使用率的总和，包括进程用户空间使用的 CPU、通过系统调用执行的内核空间 CPU 、以及在就绪队列等待运行的 CPU。在虚拟化环境中，它还包括了运行虚拟机占用的 CPU。
top 并没有细分进程的用户态 CPU 和内核态 CPU 。
pidstat 它正是一个专门分析每个进程 CPU 使用情况的工具。
# 每隔1秒输出一组数据，共输出5组
$ pidstat 1 5
15:56:02 UID PID %usr %system %guest %wait %CPU CPU Command
15:56:03 0 15006 0.00 0.99 0.00 0.00 0.99 1 dockerd
...
Average: UID PID %usr %system %guest %wait %CPU CPU Command
Average: 0 15006 0.00 0.99 0.00 0.00 0.99 - dockerd
复制代码用户态 CPU 使用率 （%usr）；内核态 CPU 使用率（%system）；运行虚拟机 CPU 使用率（%guest）；等待 CPU 使用率（%wait）；以及总的 CPU 使用率（%CPU）。最后的 Average 部分，还计算了 5 组数据的平均值。
CPU 使用率过高怎么办？
通过 top、ps、pidstat 等工具，你能够轻松找到 CPU 使用率较高（比如 100% ）的进程。接下来，你可能又想知道，占用 CPU 的到底是代码里的哪个函数呢？找到它，你才能更高效、更针对性地进行优化。 该是 GDB（The GNU Project Debugger）， 这个功能强大的程序调试利器。的确，GDB 在调试程序错误方面很强大。但是，我又要来“挑刺”了。请你记住，GDB 并不适合在性能分析的早期应用。
第一种常见用法是 perf top，类似于 top，它能够实时显示占用 CPU 时钟最多的函数或者指令，因此可以用来查找热点函数，使用界面如下所示：
$ perf top
Samples: 833 of event 'cpu-clock', Event count (approx.): 97742399
Overhead Shared Object Symbol
7.28% perf [.] 0x00000000001f78a4
4.72% [kernel] [k] vsnprintf
4.32% [kernel] [k] module_get_kallsym
3.65% [kernel] [k] _raw_spin_unlock_irqrestore
...
复制代码输出结果中，第一行包含三个数据，分别是采样数（Samples）、事件类型（event）和事件总数量（Event count）。比如这个例子中，perf 总共采集了 833 个 CPU 时钟事件，而总事件数则为 97742399。
采样数需要我们特别注意。如果采样数过少（比如只有十几个），那下面的排序和百分比就没什么实际参考价值了。
第一列 Overhead ，是该符号的性能事件在所有采样中的比例，用百分比来表示。.
第二列 Shared ，是该函数或指令所在的动态共享对象（Dynamic Shared Object），如内核、进程名、动态链接库名、内核模块名等。
第三列 Object ，是动态共享对象的类型。比如 [.] 表示用户空间的可执行程序、或者动态链接库，而 [k] 则表示内核空间。
最后一列 Symbol 是符号名，也就是函数名。当函数名未知时，用十六进制的地址来表示。
还是以上面的输出为例，我们可以看到，占用 CPU 时钟最多的是 perf 工具自身，不过它的比例也只有 7.28%，说明系统并没有 CPU 性能问题。 perf top 的使用你应该很清楚了吧。
接着再来看第二种常见用法，也就是 perf record 和 perf report。 perf top 虽然实时展示了系统的性能信息，但它的缺点是并不保存数据，也就无法用于离线或者后续的分析。而 perf record 则提供了保存数据的功能，保存后的数据，需要你用 perf report 解析展示。
$ perf record # 按Ctrl+C终止采样
[ perf record: Woken up 1 times to write data ]
[ perf record: Captured and wrote 0.452 MB perf.data (6093 samples) ]
$ perf report # 展示类似于perf top的报告
复制代码在实际使用中，我们还经常为 perf top 和 perf record 加上 -g 参数，开启调用关系的采样，方便我们根据调用链来分析性能问题。
案例
怎么从系统的资源使用问题出发，分析出瓶颈所在的应用、以及瓶颈在应用中的大概位置。
首先，在第一个终端执行下面的命令来运行 Nginx 和 PHP 应用：
$ docker run --name nginx -p 10000:80 -itd feisky/nginx
$ docker run --name phpfpm -itd --network container:nginx feisky/php-fpm
复制代码然后，在第二个终端使用 curl 访问 http://[VM1 的 IP]:10000，确认 Nginx 已正常启动。你应该可以看到 It works! 的响应。
# 192.168.0.10是第一台虚拟机的IP地址
$ curl http://192.168.0.10:10000/
It works!
复制代码接着，我们来测试一下这个 Nginx 服务的性能。在第二个终端运行下面的 ab 命令：
# 并发10个请求测试Nginx性能，总共测试100个请求
$ ab -c 10 -n 100 http://192.168.0.10:10000/
This is ApacheBench, Version 2.3 <$Revision: 1706008 $>
Copyright 1996 Adam Twiss, Zeus Technology Ltd,
...
Requests per second: 11.63 [#/sec] (mean)
Time per request: 859.942 [ms] (mean)
...
复制代码从 ab 的输出结果我们可以看到，Nginx 能承受的每秒平均请求数只有 11.63。你一定在吐槽，这也太差了吧。那到底是哪里出了问题呢？我们用 top 和 pidstat 再来观察下。这次，我们在第二个终端，将测试的请求总数增加到 10000。这样当你在第一个终端使用性能分析工具时， Nginx 的压力还是继续。
继续在第二个终端，运行 ab 命令：
$ ab -c 10 -n 10000 http://192.168.0.10:10000/
复制代码接着，回到第一个终端运行 top 命令，并按下数字 1 ，切换到每个 CPU 的使用率：
$ top
...
%Cpu0 : 98.7 us, 1.3 sy, 0.0 ni, 0.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st
%Cpu1 : 99.3 us, 0.7 sy, 0.0 ni, 0.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st
...
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
21514 daemon 20 0 336696 16384 8712 R 41.9 0.2 0:06.00 php-fpm
21513 daemon 20 0 336696 13244 5572 R 40.2 0.2 0:06.08 php-fpm
21515 daemon 20 0 336696 16384 8712 R 40.2 0.2 0:05.67 php-fpm
21512 daemon 20 0 336696 13244 5572 R 39.9 0.2 0:05.87 php-fpm
21516 daemon 20 0 336696 16384 8712 R 35.9 0.2 0:05.61 php-fpm
复制代码这里可以看到，系统中有几个 php-fpm 进程的 CPU 使用率加起来接近 200%；而每个 CPU 的用户使用率（us）也已经超过了 98%，接近饱和。这样，我们就可以确认，正是用户空间的 php-fpm 进程，导致 CPU 使用率骤升。
那再往下走，怎么知道是 php-fpm 的哪个函数导致了 CPU 使用率升高呢？我们来用 perf 分析一下。在第一个终端运行下面的 perf 命令：
# -g开启调用关系分析，-p指定php-fpm的进程号21515
$ perf top -g -p 21515
复制代码按方向键切换到 php-fpm，再按下回车键展开 php-fpm 的调用关系，你会发现，调用关系最终到了 sqrt 和 add_function。看来，我们需要从这两个函数入手了。
我们拷贝出 Nginx 应用的源码，看看是不是调用了这两个函数：
# 从容器phpfpm中将PHP源码拷贝出来
$ docker cp phpfpm:/app .
# 使用grep查找函数调用
$ grep sqrt -r app/ #找到了sqrt调用
app/index.php: $x += sqrt($x);
$ grep add_function -r app/ #没找到add_function调用，这其实是PHP内置函数
复制代码OK，原来只有 sqrt 函数在 app/index.php 文件中调用了。那最后一步，我们就该看看这个文件的源码了：
$ cat app/index.php
<?php
// test only.
$x = 0.0001;
for ($i = 0; $i <= 1000000; $i++) {
$x += sqrt($x);
}
echo "It works!"
复制代码呀，有没有发现问题在哪里呢？我想你要笑话我了，居然犯了一个这么傻的错误，测试代码没删就直接发布应用了。为了方便你验证优化后的效果，我把修复后的应用也打包成了一个 Docker 镜像，你可以在第一个终端中执行下面的命令来运行它：
# 停止原来的应用
$ docker rm -f nginx phpfpm
# 运行优化后的应用
$ docker run --name nginx -p 10000:80 -itd feisky/nginx:cpu-fix
$ docker run --name phpfpm -itd --network container:nginx feisky/php-fpm:cpu-fix
复制代码接着，到第二个终端来验证一下修复后的效果。首先 Ctrl+C 停止之前的 ab 命令后，再运行下面的命令： .
$ ab -c 10 -n 10000 http://10.240.0.5:10000/
...
Complete requests: 10000
Failed requests: 0
Total transferred: 1720000 bytes
HTML transferred: 90000 bytes
Requests per second: 2237.04 [#/sec] (mean)
Time per request: 4.470 [ms] (mean)
Time per request: 0.447 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate: 375.75 [Kbytes/sec] received
...
复制代码从这里你可以发现，现在每秒的平均请求数，已经从原来的 11 变成了 2237。你看，就是这么很傻的一个小问题，却会极大的影响性能，并且查找起来也并不容易吧。当然，找到问题后，解决方法就简单多了，删除测试代码就可以了。
小结
CPU 使用率是最直观和最常用的系统性能指标，更是我们在排查性能问题时，通常会关注的第一个指标。所以我们更要熟悉它的含义，尤其要弄清楚用户（%user）、Nice（%nice）、系统（%system） 、等待 I/O（%iowait） 、中断（%irq）以及软中断（%softirq）这几种不同 CPU 的使用率。比如说：用户 CPU 和 Nice CPU 高，说明用户态进程占用了较多的 CPU，所以应该着重排查进程的性能问题。系统 CPU 高，说明内核态占用了较多的 CPU，所以应该着重排查内核线程或者系统调用的性能问题。I/O 等待 CPU 高，说明等待 I/O 的时间比较长，所以应该着重排查系统存储是不是出现了 I/O 问题。软中断和硬中断高，说明软中断或硬中断的处理程序占用了较多的 CPU，所以应该着重排查内核中的中断服务程序。碰到 CPU 使用率升高的问题，你可以借助 top、pidstat 等工具，确认引发 CPU 性能问题的来源；再使用 perf 等工具，排查出引起性能问题的具体函数。
05 | 案例篇：系统的 CPU 使用率很高，但为啥却找不到高 CPU 的应用？
同样注意，下面所有命令都默认以 root 用户运行，如果你是用普通用户身份登陆系统，请运行 sudo su root 命令切换到 root 用户。
首先，我们在第一个终端，执行下面的命令运行 Nginx 和 PHP 应用：
$ docker run --name nginx -p 10000:80 -itd feisky/nginx:sp
$ docker run --name phpfpm -itd --network container:nginx feisky/php-fpm:sp
复制代码然后，在第二个终端，使用 curl 访问 http://[VM1 的 IP]:10000，确认 Nginx 已正常启动。你应该可以看到 It works! 的响应。
# 192.168.0.10是第一台虚拟机的IP地址
$ curl http://192.168.0.10:10000/
It works!
复制代码接着，我们来测试一下这个 Nginx 服务的性能。在第二个终端运行下面的 ab 命令。要注意，与上次操作不同的是，这次我们需要并发 100 个请求测试 Nginx 性能，总共测试 1000 个请求。
# 并发100个请求测试Nginx性能，总共测试1000个请求
$ ab -c 100 -n 1000 http://192.168.0.10:10000/
This is ApacheBench, Version 2.3 <$Revision: 1706008 $>
Copyright 1996 Adam Twiss, Zeus Technology Ltd,
...
Requests per second: 87.86 [#/sec] (mean)
Time per request: 1138.229 [ms] (mean)
...
复制代码从 ab 的输出结果我们可以看到，Nginx 能承受的每秒平均请求数，只有 87 多一点，是不是感觉它的性能有点差呀。那么，到底是哪里出了问题呢？我们再用 top 和 pidstat 来观察一下。这次，我们在第二个终端，将测试的并发请求数改成 5，同时把请求时长设置为 10 分钟（-t 600）。这样，当你在第一个终端使用性能分析工具时， Nginx 的压力还是继续的。继续在第二个终端运行 ab 命令：
$ ab -c 5 -t 600 http://192.168.0.10:10000/
复制代码然后，我们在第一个终端运行 top 命令，观察系统的 CPU 使用情况：
$ top
...
%Cpu(s): 80.8 us, 15.1 sy, 0.0 ni, 2.8 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 1.3 si, 0.0 st
...
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
6882 root 20 0 8456 5052 3884 S 2.7 0.1 0:04.78 docker-containe
6947 systemd+ 20 0 33104 3716 2340 S 2.7 0.0 0:04.92 nginx
7494 daemon 20 0 336696 15012 7332 S 2.0 0.2 0:03.55 php-fpm
7495 daemon 20 0 336696 15160 7480 S 2.0 0.2 0:03.55 php-fpm
10547 daemon 20 0 336696 16200 8520 S 2.0 0.2 0:03.13 php-fpm
10155 daemon 20 0 336696 16200 8520 S 1.7 0.2 0:03.12 php-fpm
10552 daemon 20 0 336696 16200 8520 S 1.7 0.2 0:03.12 php-fpm
15006 root 20 0 1168608 66264 37536 S 1.0 0.8 9:39.51 dockerd
4323 root 20 0 0 0 0 I 0.3 0.0 0:00.87 kworker/u4:1
...
复制代码观察 top 输出的进程列表可以发现，CPU 使用率最高的进程也只不过才 2.7%，看起来并不高。然而，再看系统 CPU 使用率（ %Cpu ）这一行，你会发现，系统的整体 CPU 使用率是比较高的：用户 CPU 使用率（us）已经到了 80%，系统 CPU 为 15.1%，而空闲 CPU （id）则只有 2.8%。为什么用户 CPU 使用率这么高呢？我们再重新分析一下进程列表，看看有没有可疑进程：
docker-containerd 进程是用来运行容器的，2.7% 的 CPU 使用率看起来正常；
Nginx 和 php-fpm 是运行 Web 服务的，它们会占用一些 CPU 也不意外，并且 2% 的 CPU 使用率也不算高；
再往下看，后面的进程呢，只有 0.3% 的 CPU 使用率，看起来不太像会导致用户 CPU 使用率达到 80%。
那就奇怪了，明明用户 CPU 使用率都 80% 了，可我们挨个分析了一遍进程列表，还是找不到高 CPU 使用率的进程。看来 top 是不管用了，那还有其他工具可以查看进程 CPU 使用情况吗？不知道你记不记得我们的老朋友 pidstat，它可以用来分析进程的 CPU 使用情况。
接下来，我们还是在第一个终端，运行 pidstat 命令：
# 间隔1秒输出一组数据（按Ctrl+C结束）
$ pidstat 1
...
04:36:24 UID PID %usr %system %guest %wait %CPU CPU Command
04:36:25 0 6882 1.00 3.00 0.00 0.00 4.00 0 docker-containe
04:36:25 101 6947 1.00 2.00 0.00 1.00 3.00 1 nginx
04:36:25 1 14834 1.00 1.00 0.00 1.00 2.00 0 php-fpm
04:36:25 1 14835 1.00 1.00 0.00 1.00 2.00 0 php-fpm
04:36:25 1 14845 0.00 2.00 0.00 2.00 2.00 1 php-fpm
04:36:25 1 14855 0.00 1.00 0.00 1.00 1.00 1 php-fpm
04:36:25 1 14857 1.00 2.00 0.00 1.00 3.00 0 php-fpm
04:36:25 0 15006 0.00 1.00 0.00 0.00 1.00 0 dockerd
04:36:25 0 15801 0.00 1.00 0.00 0.00 1.00 1 pidstat
04:36:25 1 17084 1.00 0.00 0.00 2.00 1.00 0 stress
04:36:25 0 31116 0.00 1.00 0.00 0.00 1.00 0 atopacctd
...
复制代码观察一会儿，你是不是发现，所有进程的 CPU 使用率也都不高啊，最高的 Docker 和 Nginx 也只有 4% 和 3%，即使所有进程的 CPU 使用率都加起来，也不过是 21%，离 80% 还差得远呢！
后来我发现，会出现这种情况，很可能是因为前面的分析漏了一些关键信息。你可以先暂停一下，自己往上翻，重新操作检查一遍。或者，我们一起返回去分析 top 的输出，看看能不能有新发现。
现在，我们回到第一个终端，重新运行 top 命令，并观察一会儿：
$ top
top - 04:58:24 up 14 days, 15:47, 1 user, load average: 3.39, 3.82, 2.74
Tasks: 149 total, 6 running, 93 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
%Cpu(s): 77.7 us, 19.3 sy, 0.0 ni, 2.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 1.0 si, 0.0 st
KiB Mem : 8169348 total, 2543916 free, 457976 used, 5167456 buff/cache
KiB Swap: 0 total, 0 free, 0 used. 7363908 avail Mem
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
6947 systemd+ 20 0 33104 3764 2340 S 4.0 0.0 0:32.69 nginx
6882 root 20 0 12108 8360 3884 S 2.0 0.1 0:31.40 docker-containe
15465 daemon 20 0 336696 15256 7576 S 2.0 0.2 0:00.62 php-fpm
15466 daemon 20 0 336696 15196 7516 S 2.0 0.2 0:00.62 php-fpm
15489 daemon 20 0 336696 16200 8520 S 2.0 0.2 0:00.62 php-fpm
6948 systemd+ 20 0 33104 3764 2340 S 1.0 0.0 0:00.95 nginx
15006 root 20 0 1168608 65632 37536 S 1.0 0.8 9:51.09 dockerd
15476 daemon 20 0 336696 16200 8520 S 1.0 0.2 0:00.61 php-fpm
15477 daemon 20 0 336696 16200 8520 S 1.0 0.2 0:00.61 php-fpm
24340 daemon 20 0 8184 1616 536 R 1.0 0.0 0:00.01 stress
24342 daemon 20 0 8196 1580 492 R 1.0 0.0 0:00.01 stress
24344 daemon 20 0 8188 1056 492 R 1.0 0.0 0:00.01 stress
24347 daemon 20 0 8184 1356 540 R 1.0 0.0 0:00.01 stress
...
复制代码这次从头开始看 top 的每行输出，咦？Tasks 这一行看起来有点奇怪，就绪队列中居然有 6 个 Running 状态的进程（6 running），是不是有点多呢？
再仔细看进程列表，这次主要看 Running（R） 状态的进程。你有没有发现， Nginx 和所有的 php-fpm 都处于 Sleep（S）状态，而真正处于 Running（R）状态的，却是几个 stress 进程。这几个 stress 进程就比较奇怪了，需要我们做进一步的分析。
我们还是使用 pidstat 来分析这几个进程，并且使用 -p 选项指定进程的 PID。首先，从上面 top 的结果中，找到这几个进程的 PID。比如，先随便找一个 24344，然后用 pidstat 命令看一下它的 CPU 使用情况：
$ pidstat -p 24344
16:14:55 UID PID %usr %system %guest %wait %CPU CPU Command
复制代码奇怪，居然没有任何输出。难道是 pidstat 命令出问题了吗？之前我说过，在怀疑性能工具出问题前，最好还是先用其他工具交叉确认一下。那用什么工具呢？ ps 应该是最简单易用的。我们在终端里运行下面的命令，看看 24344 进程的状态：
# 从所有进程中查找PID是24344的进程
$ ps aux | grep 24344
root 9628 0.0 0.0 14856 1096 pts/0 S+ 16:15 0:00 grep --color=auto 24344
复制代码还是没有输出。现在终于发现问题，原来这个进程已经不存在了，所以 pidstat 就没有任何输出。既然进程都没了，那性能问题应该也跟着没了吧。我们再用 top 命令确认一下：
$ top
...
%Cpu(s): 80.9 us, 14.9 sy, 0.0 ni, 2.8 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 1.3 si, 0.0 st
...
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
6882 root 20 0 12108 8360 3884 S 2.7 0.1 0:45.63 docker-containe
6947 systemd+ 20 0 33104 3764 2340 R 2.7 0.0 0:47.79 nginx
3865 daemon 20 0 336696 15056 7376 S 2.0 0.2 0:00.15 php-fpm
6779 daemon 20 0 8184 1112 556 R 0.3 0.0 0:00.01 stress
...
复制代码好像又错了。结果还跟原来一样，用户 CPU 使用率还是高达 80.9%，系统 CPU 接近 15%，而空闲 CPU 只有 2.8%，Running 状态的进程有 Nginx、stress 等。
可是，刚刚我们看到 stress 进程不存在了，怎么现在还在运行呢？再细看一下 top 的输出，原来，这次 stress 进程的 PID 跟前面不一样了，原来的 PID 24344 不见了，现在的是 6779。
进程的 PID 在变，这说明什么呢？在我看来，要么是这些进程在不停地重启，要么就是全新的进程，这无非也就两个原因：
第一个原因，进程在不停地崩溃重启，比如因为段错误、配置错误等等，这时，进程在退出后可能又被监控系统自动重启了。
第二个原因，这些进程都是短时进程，也就是在其他应用内部通过 exec 调用的外面命令。这些命令一般都只运行很短的时间就会结束，你很难用 top 这种间隔时间比较长的工具发现（上面的案例，我们碰巧发现了）。
至于 stress，我们前面提到过，它是一个常用的压力测试工具。它的 PID 在不断变化中，看起来像是被其他进程调用的短时进程。要想继续分析下去，还得找到它们的父进程。
要怎么查找一个进程的父进程呢？没错，用 pstree 就可以用树状形式显示所有进程之间的关系：
$ pstree | grep stress
|-docker-containe-+-php-fpm-+-php-fpm---sh---stress
| |-3*[php-fpm---sh---stress---stress]
复制代码从这里可以看到，stress 是被 php-fpm 调用的子进程，并且进程数量不止一个（这里是 3 个）。找到父进程后，我们能进入 app 的内部分析了。
首先，当然应该去看看它的源码。运行下面的命令，把案例应用的源码拷贝到 app 目录，然后再执行 grep 查找是不是有代码再调用 stress 命令：
# 拷贝源码到本地
$ docker cp phpfpm:/app .
# grep 查找看看是不是有代码在调用stress命令
$ grep stress -r app
app/index.php:// fake I/O with stress (via write()/unlink()).
app/index.php:$result = exec("/usr/local/bin/stress -t 1 -d 1 2>&1", $output, $status);
复制代码找到了，果然是 app/index.php 文件中直接调用了 stress 命令。
再来看看 app/index.php 的源代码：
$ cat app/index.php
<?php
// fake I/O with stress (via write()/unlink()).
$result = exec("/usr/local/bin/stress -t 1 -d 1 2>&1", $output, $status);
if (isset($_GET["verbose"]) && $_GET["verbose"]==1 && $status != 0) {
echo "Server internal error: ";
print_r($output);
} else {
echo "It works!";
}
?>
复制代码可以看到，源码里对每个请求都会调用一个 stress 命令，模拟 I/O 压力。从注释上看，stress 会通过 write() 和 unlink() 对 I/O 进程进行压测，看来，这应该就是系统 CPU 使用率升高的根源了。
不过，stress 模拟的是 I/O 压力，而之前在 top 的输出中看到的，却一直是用户 CPU 和系统 CPU 升高，并没见到 iowait 升高。这又是怎么回事呢？stress 到底是不是 CPU 使用率升高的原因呢？
我们还得继续往下走。从代码中可以看到，给请求加入 verbose=1 参数后，就可以查看 stress 的输出。你先试试看，在第二个终端运行：
$ curl http://192.168.0.10:10000?verbose=1
Server internal error: Array
(
[0] => stress: info: [19607] dispatching hogs: 0 cpu, 0 io, 0 vm, 1 hdd
[1] => stress: FAIL: [19608] (563) mkstemp failed: Permission denied
[2] => stress: FAIL: [19607] (394) <-- worker 19608 returned error 1
[3] => stress: WARN: [19607] (396) now reaping child worker processes
[4] => stress: FAIL: [19607] (400) kill error: No such process
[5] => stress: FAIL: [19607] (451) failed run completed in 0s
)
复制代码看错误消息 mkstemp failed: Permission denied ，以及 failed run completed in 0s。原来 stress 命令并没有成功，它因为权限问题失败退出了。看来，我们发现了一个 PHP 调用外部 stress 命令的 bug：没有权限创建临时文件。
从这里我们可以猜测，正是由于权限错误，大量的 stress 进程在启动时初始化失败，进而导致用户 CPU 使用率的升高。
分析出问题来源，下一步是不是就要开始优化了呢？当然不是！既然只是猜测，那就需要再确认一下，这个猜测到底对不对，是不是真的有大量的 stress 进程。该用什么工具或指标呢？
还记得上一期提到的 perf 吗？它可以用来分析 CPU 性能事件，用在这里就很合适。依旧在第一个终端中运行 perf record -g 命令 ，并等待一会儿（比如 15 秒）后按 Ctrl+C 退出。然后再运行 perf report 查看报告：
# 记录性能事件，等待大约15秒后按 Ctrl+C 退出
$ perf record -g
# 查看报告
$ perf report
复制代码这样，你就可以看到下图这个性能报告：
你看，stress 占了所有 CPU 时钟事件的 77%，而 stress 调用调用栈中比例最高的，是随机数生成函数 random()，看来它的确就是 CPU 使用率升高的元凶了。随后的优化就很简单了，只要修复权限问题，并减少或删除 stress 的调用，就可以减轻系统的 CPU 压力。
当然，实际生产环境中的问题一般都要比这个案例复杂，在你找到触发瓶颈的命令行后，却可能发现，这个外部命令的调用过程是应用核心逻辑的一部分，并不能轻易减少或者删除。
这时，你就得继续排查，为什么被调用的命令，会导致 CPU 使用率升高或 I/O 升高等问题。这些复杂场景的案例，我会在后面的综合实战里详细分析。
最后，在案例结束时，不要忘了清理环境，执行下面的 Docker 命令，停止案例中用到的 Nginx 进程：
$ docker rm -f nginx phpfpm
复制代码execsnoop
execsnoop 就是一个专为短时进程设计的工具。它通过 ftrace 实时监控进程的 exec() 行为，并输出短时进程的基本信息，包括进程 PID、父进程 PID、命令行参数以及执行的结果。
比如，用 execsnoop 监控上述案例，就可以直接得到 stress 进程的父进程 PID 以及它的命令行参数，并可以发现大量的 stress 进程在不停启动：
# 按 Ctrl+C 结束
$ execsnoop
PCOMM PID PPID RET ARGS
sh 30394 30393 0
stress 30396 30394 0 /usr/local/bin/stress -t 1 -d 1
sh 30398 30393 0
stress 30399 30398 0 /usr/local/bin/stress -t 1 -d 1
sh 30402 30400 0
stress 30403 30402 0 /usr/local/bin/stress -t 1 -d 1
sh 30405 30393 0
stress 30407 30405 0 /usr/local/bin/stress -t 1 -d 1
...
复制代码execsnoop 所用的 ftrace 是一种常用的动态追踪技术，一般用于分析 Linux 内核的运行时行为，后面课程我也会详细介绍并带你使用。
碰到常规问题无法解释的 CPU 使用率情况时，首先要想到有可能是短时应用导致的问题，比如有可能是下面这两种情况。
第一，应用里直接调用了其他二进制程序，这些程序通常运行时间比较短，通过 top 等工具也不容易发现。
第二，应用本身在不停地崩溃重启，而启动过程的资源初始化，很可能会占用相当多的 CPU。
对于这类进程，我们可以用 pstree 或者 execsnoop 找到它们的父进程，再从父进程所在的应用入手，排查问题的根源。
虽然这个案例是磁盘 I/O 导致了 iowait 升高，不过， iowait 高不一定代表 I/O 有性能瓶颈。当系统中只有 I/O 类型的进程在运行时，iowait 也会很高，但实际上，磁盘的读写远没有达到性能瓶颈的程度。因此，碰到 iowait 升高时，需要先用 dstat、pidstat 等工具，确认是不是磁盘 I/O 的问题，然后再找是哪些进程导致了 I/O。
等待 I/O 的进程一般是不可中断状态，所以用 ps 命令找到的 D 状态（即不可中断状态）的进程，多为可疑进程。但这个案例中，在 I/O 操作后，进程又变成了僵尸进程，所以不能用 strace 直接分析这个进程的系统调用。
这种情况下，我们用了 perf 工具，来分析系统的 CPU 时钟事件，最终发现是直接 I/O 导致的问题。这时，再检查源码中对应位置的问题，就很轻松了。
而僵尸进程的问题相对容易排查，使用 pstree 找出父进程后，去查看父进程的代码，检查 wait() / waitpid() 的调用，或是 SIGCHLD 信号处理函数的注册就行了。
08 | 案例篇：系统中出现大量不可中断进程和僵尸进程怎么办？（下）
$ strace -p 6082 strace: attach: ptrace(PTRACE_SEIZE, 6082): Operation not permitted
这儿出现了一个奇怪的错误，strace 命令居然失败了，并且命令报出的错误是没有权限。按理来说，我们所有操作都已经是以 root 用户运行了，为什么还会没有权限呢？你也可以先想一下，碰到这种情况，你会怎么处理呢？
一般遇到这种问题时，我会先检查一下进程的状态是否正常。比如，继续在终端中运行 ps 命令，并使用 grep 找出刚才的 6082 号进程：
$ ps aux | grep 6082 root 6082 0.0 0.0 0 0 pts/0 Z+ 13:43 0:00 [app]
果然，进程 6082 已经变成了 Z 状态，也就是僵尸进程。僵尸进程都是已经退出的进程，所以就没法儿继续分析它的系统调用。关于僵尸进程的处理方法，我们一会儿再说，现在还是继续分析 iowait 的问题。
到这一步，你应该注意到了，系统 iowait 的问题还在继续，但是 top、pidstat 这类工具已经不能给出更多的信息了。这时，我们就应该求助那些基于事件记录的动态追踪工具了。
你可以用 perf top 看看有没有新发现。再或者，可以像我一样，在终端中运行 perf record，持续一会儿（例如 15 秒），然后按 Ctrl+C 退出，再运行 perf report 查看报告： perfrecord−gperf record -g perfrecord−g perf report
下面的问题就容易解决了。我们接下来应该从代码层面分析，究竟是哪里出现了直接读请求。查看源码文件 app.c，你会发现它果然使用了 O_DIRECT 选项打开磁盘，于是绕过了系统缓存，直接对磁盘进行读写。 open(disk, O_RDONLY|O_DIRECT|O_LARGEFILE, 0755)
09 | 基础篇：怎么理解Linux软中断？
其实除了 iowait，软中断（softirq）CPU 使用率升高也是最常见的一种性能问题。
中断其实是一种异步的事件处理机制，可以提高系统的并发处理能力。
为了减少对正常进程运行调度的影响，中断处理程序就需要尽可能快地运行。
软中断
Linux 将中断处理过程分成了两个阶段，也就是上半部和下半部：
上半部用来快速处理中断，它在中断禁止模式下运行，主要处理跟硬件紧密相关的或时间敏感的工作。下半部用来延迟处理上半部未完成的工作，通常以内核线程的方式运行。
对上半部来说，既然是快速处理，其实就是要把网卡的数据读到内存中，然后更新一下硬件寄存器的状态（表示数据已经读好了），最后再发送一个软中断信号，通知下半部做进一步的处理。
而下半部被软中断信号唤醒后，需要从内存中找到网络数据，再按照网络协议栈，对数据进行逐层解析和处理，直到把它送给应用程序。
/proc/softirqs 提供了软中断的运行情况；
/proc/interrupts 提供了硬中断的运行情况。
$ cat /proc/softirqs CPU0 CPU1 HI: 0 0 TIMER: 811613 1972736 NET_TX: 49 7 NET_RX: 1136736 1506885 BLOCK: 0 0 IRQ_POLL: 0 0 TASKLET: 304787 3691 SCHED: 689718 1897539 HRTIMER: 0 0 RCU: 1330771 1354737
在查看 /proc/softirqs 文件内容时，你要特别注意以下这两点。
第一，要注意软中断的类型，也就是这个界面中第一列的内容。从第一列你可以看到，软中断包括了 10 个类别，分别对应不同的工作类型。比如 NET_RX 表示网络接收中断，而 NET_TX 表示网络发送中断。
第二，要注意同一种软中断在不同 CPU 上的分布情况，也就是同一行的内容。正常情况下，同一种中断在不同 CPU 上的累积次数应该差不多。比如这个界面中，NET_RX 在 CPU0 和 CPU1 上的中断次数基本是同一个数量级，相差不大。
不过你可能发现，TASKLET 在不同 CPU 上的分布并不均匀。TASKLET 是最常用的软中断实现机制，每个 TASKLET 只运行一次就会结束 ，并且只在调用它的函数所在的 CPU 上运行。
因此，使用 TASKLET 特别简便，当然也会存在一些问题，比如说由于只在一个 CPU 上运行导致的调度不均衡，再比如因为不能在多个 CPU 上并行运行带来了性能限制。
软中断实际上是以内核线程的方式运行的，每个 CPU 都对应一个软中断内核线程，这个软中断内核线程就叫做 ksoftirqd/CPU 编号
查看这些线程的运行状况 $ ps aux | grep softirq root 7 0.0 0.0 0 0 ? S Oct10 0:01 [ksoftirqd/0] root 16 0.0 0.0 0 0 ? S Oct10 0:01 [ksoftirqd/1]
注意，这些线程的名字外面都有中括号，这说明 ps 无法获取它们的命令行参数（cmline）。一般来说，ps 的输出中，名字括在中括号里的，一般都是内核线程。
10 | 案例篇：系统的软中断CPU使用率升高，我该怎么办？
运行 sar 命令，并添加 -n DEV 参数显示网络收发的报告：
# -n DEV 表示显示网络收发的报告，间隔1秒输出一组数据
$ sar -n DEV 1
15:03:46 IFACE rxpck/s txpck/s rxkB/s txkB/s rxcmp/s txcmp/s rxmcst/s %ifutil
15:03:47 eth0 12607.00 6304.00 664.86 358.11 0.00 0.00 0.00 0.01
15:03:47 docker0 6302.00 12604.00 270.79 664.66 0.00 0.00 0.00 0.00
15:03:47 lo 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
15:03:47 veth9f6bbcd 6302.00 12604.00 356.95 664.66 0.00 0.00 0.00 0.05
复制代码对于 sar 的输出界面，我先来简单介绍一下，从左往右依次是：
第一列：表示报告的时间。
第二列：IFACE 表示网卡。
第三、四列：rxpck/s 和 txpck/s 分别表示每秒接收、发送的网络帧数，也就是 PPS。
第五、六列：rxkB/s 和 txkB/s 分别表示每秒接收、发送的千字节数，也就是 BPS。
后面的其他参数基本接近 0，显然跟今天的问题没有直接关系，你可以先忽略掉。
tcpdump 命令，通过 -i eth0 选项指定网卡 eth0，并通过 tcp port 80 选项指定 TCP 协议的 80 端口：
# -i eth0 只抓取eth0网卡，-n不解析协议名和主机名
# tcp port 80表示只抓取tcp协议并且端口号为80的网络帧
$ tcpdump -i eth0 -n tcp port 80
15:11:32.678966 IP 192.168.0.2.18238 > 192.168.0.30.80: Flags [S], seq 458303614, win 512, length 0
...
复制代码192.168.0.2.18238 > 192.168.0.30.80 ，表示网络帧从 192.168.0.2 的 18238 端口发送到 192.168.0.30 的 80 端口，也就是从运行 hping3 机器的 18238 端口发送网络帧，目的为 Nginx 所在机器的 80 端口。
Flags [S] 则表示这是一个 SYN 包。
从系统的软中断使用率高这个现象出发，通过观察 /proc/softirqs 文件的变化情况，判断出软中断类型是网络接收中断；再通过 sar 和 tcpdump ，确认这是一个 SYN FLOOD 问题。
SYN FLOOD 问题最简单的解决方法，就是从交换机或者硬件防火墙中封掉来源 IP，这样 SYN FLOOD 网络帧就不会发送到服务器中。
11 | 套路篇：如何迅速分析出系统CPU的瓶颈在哪里？
CPU 性能指标: CPU 使用率 , 平均负载 ,进程上下文切换 ,CPU 缓存的命中率
性能工具:
首先，平均负载的案例。我们先用 uptime， 查看了系统的平均负载；而在平均负载升高后，又用 mpstat 和 pidstat ，分别观察了每个 CPU 和每个进程 CPU 的使用情况，进而找出了导致平均负载升高的进程，也就是我们的压测工具 stress。
第二个，上下文切换的案例。我们先用 vmstat ，查看了系统的上下文切换次数和中断次数；然后通过 pidstat ，观察了进程的自愿上下文切换和非自愿上下文切换情况；最后通过 pidstat ，观察了线程的上下文切换情况，找出了上下文切换次数增多的根源，也就是我们的基准测试工具 sysbench。
第三个，进程 CPU 使用率升高的案例。我们先用 top ，查看了系统和进程的 CPU 使用情况，发现 CPU 使用率升高的进程是 php-fpm；再用 perf top ，观察 php-fpm 的调用链，最终找出 CPU 升高的根源，也就是库函数 sqrt() 。
第四个，系统的 CPU 使用率升高的案例。我们先用 top 观察到了系统 CPU 升高，但通过 top 和 pidstat ，却找不出高 CPU 使用率的进程。于是，我们重新审视 top 的输出，又从 CPU 使用率不高但处于 Running 状态的进程入手，找出了可疑之处，最终通过 perf record 和 perf report ，发现原来是短时进程在捣鬼。
第五个，不可中断进程和僵尸进程的案例。我们先用 top 观察到了 iowait 升高的问题，并发现了大量的不可中断进程和僵尸进程；接着我们用 dstat 发现是这是由磁盘读导致的，于是又通过 pidstat 找出了相关的进程。但我们用 strace 查看进程系统调用却失败了，最终还是用 perf 分析进程调用链，才发现根源在于磁盘直接 I/O 。
最后一个，软中断的案例。我们通过 top 观察到，系统的软中断 CPU 使用率升高；接着查看 /proc/softirqs， 找到了几种变化速率较快的软中断；然后通过 sar 命令，发现是网络小包的问题，最后再用 tcpdump ，找出网络帧的类型和来源，确定是一个 SYN FLOOD 攻击导致的。
12 | 套路篇：CPU 性能优化的几个思路
系统层面的 CPU 优化方法
CPU 绑定：把进程绑定到一个或者多个 CPU 上，可以提高 CPU 缓存的命中率，减少跨 CPU 调度带来的上下文切换问题。
CPU 独占：跟 CPU 绑定类似，进一步将 CPU 分组，并通过 CPU 亲和性机制为其分配进程。这样，这些 CPU 就由指定的进程独占，换句话说，不允许其他进程再来使用这些 CPU。
优先级调整：使用 nice 调整进程的优先级，正值调低优先级，负值调高优先级。优先级的数值含义前面我们提到过，忘了的话及时复习一下。在这里，适当降低非核心应用的优先级，增高核心应用的优先级，可以确保核心应用得到优先处理。
为进程设置资源限制：使用 Linux cgroups 来设置进程的 CPU 使用上限，可以防止由于某个应用自身的问题，而耗尽系统资源。
NUMA（Non-Uniform Memory Access）优化：支持 NUMA 的处理器会被划分为多个 node，每个 node 都有自己的本地内存空间。NUMA 优化，其实就是让 CPU 尽可能只访问本地内存。
中断负载均衡：无论是软中断还是硬中断，它们的中断处理程序都可能会耗费大量的 CPU。开启 irqbalance 服务或者配置 smp_affinity，就可以把中断处理过程自动负载均衡到多个 CPU 上。
过早优化是万恶之源
性能优化最好是逐步完善，动态进行，不追求一步到位，而要首先保证能满足当前的性能要求。当发现性能不满足要求或者出现性能瓶颈时，再根据性能评估的结果，选择最重要的性能问题进行优化。
14 | 答疑（二）：如何用perf工具分析Java程序？
pidstat 中， %wait 表示进程等待 CPU 的时间百分比。
top 中 ，iowait% 则表示等待 I/O 的 CPU 时间百分比。
bindfs 的基本功能是实现目录绑定（类似于 mount --bind
Ubuntu 上的安装方法是下面这样：
apt−getinstall−ylinux−tools−commonlinux−tools−genericlinux−tools− apt-get install -y linux-tools-common linux-tools-generic linux-tools-apt−getinstall−ylinux−tools−commonlinux−tools−genericlinux−tools−(uname -r)）
而在 php-fpm 容器里，你应该执行下面的命令来安装 perf：
$ apt-get install -y linux-perf
perf report 是一个可视化展示 perf.data 的工具
15 | 基础篇：Linux 内存是怎么工作的？
[root@VM-0-8-centos ~]# free total used free shared buff/cache available Mem: 1873428 694684 215732 6788 963012 997180 Swap: 0 0 0
第一列，total 是总内存大小；
第二列，used 是已使用内存的大小，包含了共享内存；
第三列，free 是未使用内存的大小；
第四列，shared 是共享内存的大小；
第五列，buff/cache 是缓存和缓冲区的大小；
最后一列，available 是新进程可用内存的大小。
top 输出界面的顶端，也显示了系统整体的内存使用情况，这些数据跟 free 类似，我就不再重复解释。我们接着看下面的内容，跟内存相关的几列数据，比如 VIRT、RES、SHR 以及 %MEM 等。
VIRT 是进程虚拟内存的大小，只要是进程申请过的内存，即便还没有真正分配物理内存，也会计算在内。
RES 是常驻内存的大小，也就是进程实际使用的物理内存大小，但不包括 Swap 和共享内存。
SHR 是共享内存的大小，比如与其他进程共同使用的共享内存、加载的动态链接库以及程序的代码段等。
%MEM 是进程使用物理内存占系统总内存的百分比。
第一，虚拟内存通常并不会全部分配物理内存。从上面的输出，你可以发现每个进程的虚拟内存都比常驻内存大得多。
第二，共享内存 SHR 并不一定是共享的，比方说，程序的代码段、非共享的动态链接库，也都算在 SHR 里。当然，SHR 也包括了进程间真正共享的内存。所以在计算多个进程的内存使用时，不要把所有进程的 SHR 直接相加得出结果。
16 | 基础篇：怎么理解内存中的Buffer和Cache？
用 man 命令查询 free 的文档，就可以找到对应指标的详细说明。
# 清理文件页、目录项、Inodes等各种缓存 $ echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches
这里的 /proc/sys/vm/drop_caches ，就是通过 proc 文件系统修改内核行为的一个示例，写入 3 表示清理文件页、目录项、Inodes 等各种缓存
# 每隔1秒输出1组数据 $ 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 0 0 0 7743608 1112 92168 0 0 0 0 52 152 0 1 100 0 0 0 0 0 7743608 1112 92168 0 0 0 0 36 92 0 0 100 0 0
buff 和 cache 就是我们前面看到的 Buffers 和 Cache，单位是 KB。
bi 和 bo 则分别表示块设备读取和写入的大小，单位为块 / 秒。因为 Linux 中块的大小是 1KB，所以这个单位也就等价于 KB/s。
接下来，到第二个终端执行 dd 命令，通过读取随机设备，生成一个 500MB 大小的文件：
$ dd if=/dev/urandom of=/tmp/file bs=1M count=500
然后再回到第一个终端，观察 Buffer 和 Cache 的变化情况：
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu----- r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 0 0 0 7499460 1344 230484 0 0 0 0 29 145 0 0 100 0 0 1 0 0 7338088 1752 390512 0 0 488 0 39 558 0 47 53 0 0 1 0 0 7158872 1752 568800 0 0 0 4 30 376 1 50 49 0 0 1 0 0 6980308 1752 747860 0 0 0 0 24 360 0 50 50 0 0 0 0 0 6977448 1752 752072 0 0 0 0 29 138 0 0 100 0 0 0 0 0 6977440 1760 752080 0 0 0 152 42 212 0 1 99 1 0 ... 0 1 0 6977216 1768 752104 0 0 4 122880 33 234 0 1 51 49 0 0 1 0 6977440 1768 752108 0 0 0 10240 38 196 0 0 50 50 0
通过观察 vmstat 的输出，我们发现，在 dd 命令运行时， Cache 在不停地增长，而 Buffer 基本保持不变。
在 Cache 刚开始增长时，块设备 I/O 很少，bi 只出现了一次 488 KB/s，bo 则只有一次 4KB。而过一段时间后，才会出现大量的块设备写，比如 bo 变成了 122880。当 dd 命令结束后，Cache 不再增长，但块设备写还会持续一段时间，并且，多次 I/O 写的结果加起来，才是 dd 要写的 500M 的数据。
Buffer 既可以用作“将要写入磁盘数据的缓存”，也可以用作“从磁盘读取数据的缓存”。Cache 既可以用作“从文件读取数据的页缓存”，也可以用作“写文件的页缓存”。
，Buffer 是对磁盘数据的缓存，而 Cache 是文件数据的缓存，它们既会用在读请求中，也会用在写请求中。
从写的角度来说，不仅可以优化磁盘和文件的写入，对应用程序也有好处，应用程序可以在数据真正落盘前，就返回去做其他工作。从读的角度来说，既可以加速读取那些需要频繁访问的数据，也降低了频繁 I/O 对磁盘的压力。
$ vmstat 1
proc 文件系统也是我们的好帮手。它为我们呈现了系统内部的运行状态，同时也是很多性能工具的数据来源，是辅助排查性能问题的好方法。
17 | 案例篇：如何利用系统缓存优化程序的运行效率？
Buffers 和 Cache 可以极大提升系统的 I/O 性能。通常，我们用缓存命中率，来衡量缓存的使用效率。命中率越高，表示缓存被利用得越充分，应用程序的性能也就越好。你可以用 cachestat 和 cachetop 这两个工具，观察系统和进程的缓存命中情况。其中，cachestat 提供了整个系统缓存的读写命中情况。cachetop 提供了每个进程的缓存命中情况。不过要注意，Buffers 和 Cache 都是操作系统来管理的，应用程序并不能直接控制这些缓存的内容和生命周期。所以，在应用程序开发中，一般要用专门的缓存组件，来进一步提升性能。比如，程序内部可以使用堆或者栈明确声明内存空间，来存储需要缓存的数据。再或者，使用 Redis 这类外部缓存服务，优化数据的访问效率。
19 | 案例篇：为什么系统的Swap变高了（上）
Linux 的 Swap 机制。Swap 把这些不常访问的内存先写到磁盘中，然后释放这些内存，给其他更需要的进程使用。再次访问这些内存时，重新从磁盘读入内存就可以了。
实际上，前面提到的三个内存阈值（页最小阈值、页低阈值和页高阈值），都可以通过内存域在 proc 文件系统中的接口 /proc/zoneinfo 来查看。
pages 处的 min、low、high，就是上面提到的三个内存阈值，而 free 是剩余内存页数，它跟后面的 nr_free_pages 相同。nr_zone_active_anon 和 nr_zone_inactive_anon，分别是活跃和非活跃的匿名页数。nr_zone_active_file 和 nr_zone_inactive_file，分别是活跃和非活跃的文件页数。剩余内存远大于页高阈值，所以此时的 kswapd0 不会回收内存。
通过 /proc/sys/vm/zone_reclaim_mode 来调整。它支持以下几个选项：默认的 0 ，也就是刚刚提到的模式，表示既可以从其他 Node 寻找空闲内存，也可以从本地回收内存。1、2、4 都表示只回收本地内存，2 表示可以回写脏数据回收内存，4 表示可以用 Swap 方式回收内存。
swappiness 的范围是 0-100，数值越大，越积极使用 Swap，也就是更倾向于回收匿名页；数值越小，越消极使用 Swap，也就是更倾向于回收文件页。虽然 swappiness 的范围是 0-100，不过要注意，这并不是内存的百分比，而是调整 Swap 积极程度的权重，即使你把它设置成 0，当剩余内存 + 文件页小于页高阈值时，还是会发生 Swap。
大部分应用都不需要swap
hadoop 集群建议关 swap 提升性能。事实上不仅 hadoop，包括 ES 在内绝大部分 Java 的应用都建议关 swap，这个和 JVM 的 gc 有关，它在 gc 的时候会遍历所有用到的堆的内存，如果这部分内存是被 swap 出去了，遍历的时候就会有磁盘IO
一个是性能问题，开启swap会严重影响性能（包括内存和I/O）；另一个是管理问题，开启swap后通过cgroups设置的内存上限就会失效。
腾讯云开发者
