在深入Linux系统的复杂世界中,性能优化始终是SRE关注的热点。最近在拜读国际著名的 LINUX 性能专家 Brendan Gregg 的个人博客和技术书籍。他的工作不仅涵盖了系统性能的监控和分析,还深入探讨了性能问题的根源及其解决方案。通过他的个人博客和技术书籍,我们可以窥见Linux性能优化的精髓,学习到如何利用各种工具和方法来提升系统效率,确保应用的顺畅运行。将会结合 Brendan Gregg博文与个人理解 出一个拜读系列博文。
perf 是 Linux 官方的性能分析工具,它具备 profiling、tracing 和脚本编写等多种功能,是内核 perf_events 子系统的前端工具。
日常的工作中,会收到一堆CPU使用率过高的告警邮件,遇到某台服务的CPU被占满了,这时候我们就要去查看是什么进程将服务器的CPU资源占用满了。通常我们会通过top或者htop来快速的查看占据CPU最高的那个进程,如下图:
Linux perf(性能剖析器)是一个功能强大的性能分析工具,用于帮助开发人员诊断、调优和监控 Linux 系统及应用程序的性能问题。它实现了基于硬件性能计数器(hardware performance counters),追踪点和软件测量等多种数据收集手段,以便分析系统中各种现象。perf 工具集成在 Linux 内核中,主要通过 perf_event 子系统实现。
查看CPU使用 在 Linux 系统下,使用 top 命令查看 CPU 使用情况。
用于统计程序执行时间,这些事件包含程序从被调用到终止的时间,用户CPU时间,系统CPU时间。
出于对Linux操作系统的兴趣,以及对底层知识的强烈欲望,因此整理了这篇文章。本文也可以作为检验基础知识的指标,另外文章涵盖了一个系统的方方面面。如果没有完善的计算机系统知识,网络知识和操作系统知识,文档中的工具,是不可能完全掌握的,另外对系统性能分析和优化是一个长期的系列。
us(user):表示 CPU 在用户运行的时间百分比,通常用户 CPU 高表示有应用程序比较繁忙。典型的用户程序有:数据库、Web 服务器等。
内核维护着各种统计信息,被称为Counters,用于对事件进行计数。例如,接收的网络数据包数量,发出的磁盘I/O请求,执行的系统调用次数。常见的这类工具有:
在Linux下开发是幸福的,尤其是在发生问题的时候。永远忘不了在Windows下应用发生问题时那种无助的感觉。
本文由马哥教育面授班23期学员推荐,转载自恒生研究院,作者为董西孝,内容略经小编改编和加工,观点跟作者无关,最后感谢作者的辛苦贡献与付出。 出于对Linux操作系统的兴趣,以及对底层知识的强烈欲望,因此整理了这篇文章。本文也可以作为检验基础知识的指标,另外文章涵盖了一个系统的方方面面。如果没有完善的计算机系统知识,网络知识和操作系统知识,文档中的工具,是不可能完全掌握的,另外对系统性能分析和优化是一个长期的系列。 本文档主要是结合Linux 大牛,Netflix 高级性能架构师 Brendan Greg
文章涉及的实验环境和代码可以到这个git repo获取: https://github.com/nevermosby/linux-bpf-learning
系统级性能优化通常包括两个阶段:性能剖析(performance profiling)和代码优化。性能剖析的目标是寻找性能瓶颈,查找引发性能问题的原因及热点代码。代码优化的目标是针对具体性能问题而优化代码或编译选项,以改善软件性能。本篇主要讲性能分析中常用的工具——perf。
让我们从 perf 命令(performance 的缩写)讲起, 它是 Linux 系统原生提供的性能分析工具, 会返回 CPU 正在执行的函数名以及调用栈(stack)
vmstat(VirtualMeomoryStatistics,虚拟内存统计)是 Linux 中监控内存的常用工具,可对操作系统的虚拟内存、进程、CPU 等的整体情况进行监视。
大家好,我是程栩,一个专注于性能的大厂程序员,分享包括但不限于计算机体系结构、性能优化、云原生的知识。
perf是linux上的性能分析工具,perf可以对event进行统计得到event的发生次数,或者对event进行采样,得到每次event发生时的相关数据(cpu、进程id、运行栈等),利用这些数据来对程序性能进行分析。
eBPF (Extended Berkeley Packet Filter) 是 Linux 内核上的一个强大的网络和性能分析工具,它允许开发者在内核运行时动态加载、更新和运行用户定义的代码。
出于对Linux操作系统的兴趣,以及对底层知识的强烈欲望,因此整理了这篇文章。本文也可以作为检验基础知识的指标,另外文章涵盖了一个系统的方方面面。如果没有完善的计算机系统知识,网络知识和操作系统知识,文档中的工具,是不可能完全掌握的,另外对系统性能分析和优化是一个长期的系列。 本文档主要是结合Linux 大牛,搜集Linux系统性能优化相关文章整理后的一篇综合性文章,主要是结合博文对涉及到的原理和性能测试的工具展开说明。 背景知识:具备背景知识是分析性能问题时需要了解的。比如硬件 cache;再比如操作系统
火焰图(Flame Graph)看起来就像一团跳动的火焰,因此得名,它可以将 CPU 的使用情况可视化,使我们直观地了解到程序的性能瓶颈。我们通常要结合操作系统的性能分析工具(Profiling Tracer)使用火焰图,常见的操作系统的性能分析工具如下。
第一行中,03:30:22是当前时间,up 39 min是系统运行的运行了多长时间,1 user指出了当前有几个用户登录到系统,load average指的是系统负载,这后面的三个值分别是1分钟,5分钟,15分钟的系统负载平均值。
操作系统内部本身是非常复杂,存在各种调用关系,本文主要讲解利用 atop+perf 双剑客来加速排障和分析一些常见的负载问题
本文基于 Joe Mario 的一篇博客 改编而成。 Joe Mario 是 Redhat 公司的 Senior Principal Software Engineer,在系统的性能优化领域颇有建树,他也是本文描述的 perf c2c 工具的贡献者之一。 这篇博客行文比较口语化,且假设读者对 CPU 多核架构,Cache Memory 层次结构,以及 Cache 的一致性协议有所了解。 故此,笔者决定放弃照翻原文,并且基于原博客文章做了一些扩展,增加了相关背景知识简介。 本文中若有任何疏漏错误,责任在于编译者。有任何建议和意见,请回复内核月谈微信公众号,或通过 oliver.yang at linux.alibaba.com 反馈。
kworker是3.x内核引入的,kworker 指工作者线程,用来执行工作队列中的work,一般由kthreadd建立,下面为大家分享一下Linux kworker 占用CPU过高情况。
通过前两节对平均负载和 CPU 上下文切换的学习,我相信你对 CPU 的性能已经有了初步了解。不过我还是想问一下,在学这个专栏前,你最常用什么指标来描述系统的 CPU 性能呢?我想你的答案,可能不是平均负载,也不是 CPU 上下文切换,而是另一个更直观的指标—— CPU 使用率。
从2.6.31内核开始,Linux内核自带了一个性能分析工具perf,能够进行函数级与指令级的热点查找。通过它,应用程序可以利用 PMU,tracepoint 和内核中的特殊计数器来进行性能统计。它不但可以分析指定应用程序的性能问题 (per thread),也可以用来分析内核的性能问题,当然也可以同时分析应用代码和内核,从而全面理解应用程序中的性能瓶颈。
CPU依次处理上述任务的调度方法是切换。切换分为“进程切换”“线程切换”和“中断切换”。中断切换即在本节“软中断与硬中断”中提及的,当系统中有非常重要的请求来临,CPU停止手头工作,触发硬中断。“进程切换”和“线程切换”,在切换前都要调取上次保存的信息,在切换后都要保存当前的信息。“进程切换”和“线程切换”合在一起叫做上下文切换(context switches)。图3-21为当前仅有2个任务等待CPU处理下的进程下文切换。
Linux 进程的管理和控制是系统管理和应用开发中非常重要的一部分。在 Linux 系统中,有许多工具和命令可以用于进程的管理和控制,例如 ps、kill、top 等。本文将介绍 Linux 进程的管理和控制,包括进程的查看、结束、挂起、恢复等操作。
测试环境:Ubuntu16.04(在VMWare虚拟机使用perf top存在无法显示问题)
L1缓分成两种,一种是指令缓存,一种是数据缓存。L2缓存和L3缓存不分指令和数据。L1和L2缓存在第一个CPU核中,L3则是所有CPU核心共享的内存。L1、L2、L3的越离CPU近就越小,速度也越快,越离CPU远,速度也越慢。再往后面就是内存,内存的后面就是硬盘。我们来看一些他们的速度:
本文介绍了Linux性能剖析利器Flame Graph,从Flame Graph的原理、使用方式、案例以及更多的细节。
火焰图是分析应用性能问题很好的工具,只是网上的文章都是讲述分析 C, C++ 等语言的,对Java 语言描述甚少,此处记录一下自己使用火焰图分析Java 栈的过程。
perf 是由 Linux 官方提供的系统性能分析工具 。我们通常说的 perf 实际上包含两部分:
Linux 存在众多 tracing tools,比如 ftrace、perf,他们可用于内核的调试、提高内核的可观测性。众多的工具也意味着繁杂的概念,诸如 tracepoint、trace events、kprobe、eBPF 等,甚至让人搞不清楚他们到底是干什么的。本文尝试理清这些概念。
服务稳定性到一定程度之后,都会开始经历一段精细化运营的过程,从成本意识角度来说也是成立的。作为前端出身的NodeJS开发者们,产生共鸣的那就是如何能够直观且快速发现性能瓶颈,能够像调试前端的JS代码那
然后,在右上方的框内,输入 lepd所在的节点地址 (我们这里还是 10.10.11.11)
我们看到Kworker/0:0+events占用了大量CPU,下面参考下人家的回答
本教程将介绍如何调试 CPU 使用率过高的情况。 使用提供的示例 ASP.NET Core Web 应用 源代码存储库,可以故意造成死锁。 终结点将停止响应并遇到线程累积问题。 你将了解如何使用各种工具,通过几条关键的诊断数据诊断此情况。
启动docker测试时,记得使用 --privileged=true 允许超级权限模式
本文主要服务于使用Tina软件平台的广大客户,帮助开发人员方便快速了解Tina平台系统调试工具。
有小伙伴反馈在其实验室环境中, 通过sysbench工具测试,虚拟机上的内存性能指标只有其物理机的一半左右:
作者:jasonzxpan,腾讯 IEG 运营开发工程师 本文排查一个Linux 机器 CPU 毛刺问题,排查过程中不变更进程状态、也不会影响线上服务,最后还对 CPU 毛刺带来的风险进行了分析和验证。 本文中提到 CPU 统计和产生 core 文件的工具详见 simple-perf-tools 仓库。 问题描述 某服务所在机器统计显示,其 CPU 使用率在高峰时段出现毛刺。 暂时未收服务调用方的不良反馈。 初步排查 查看 CPU 1 分钟平均负载,发现 1 分钟平均负载有高有低,波动明显。说明
适用范围: 本文适用于Tina3.5版本以上软件平台;对硬件环境没有要求,所有Allwinner硬件平台都适 用。 其中,注意linux-5.4内核上暂未支持pstore功能。
本文介绍了如何通过定制化工具链分析定位解决了因内核栈溢出导致的程序core dump问题,以及如何使用AddressSanitizer工具定位解决了因内存泄漏导致的程序性能问题。通过这些方法,可以更高效地解决程序中的core dump和内存泄漏问题,提高程序的稳定性和性能。
公司连续2天服务器告警CPU使用率过高问题,查看日志无果,尝试使用top命令排查问题。
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