ホームページ >システムチュートリアル >Linux >10 個のコマンドを使用して 1 分で Linux サーバーのパフォーマンスをチェックする方法
Linux サーバーの負荷が突然劇的に増加し、アラーム テキスト メッセージによって携帯電話が爆発しそうになった場合、どうすれば Linux のパフォーマンス問題の根本原因を最短時間で見つけることができるでしょうか? Netflix パフォーマンス エンジニアリング チームによるこのブログ投稿を参照して、10 個のコマンドを使用して 1 分以内にマシンのパフォーマンスの問題を診断した方法を学びましょう。
######概要######このコマンドはマシンの負荷状況を素早く確認できます。 Linux システムでは、これらのデータは、CPU リソースを待機しており、無中断 IO プロセスでブロックされているプロセス (プロセス ステータスは D) の数を表します。このデータにより、システム リソースの使用状況をマクロに理解できます。
このコマンドは、システム ログの最後の 10 行を出力します。この例の出力では、カーネル oom kill と TCP パケット損失が確認できます。これらのログは、パフォーマンスの問題のトラブルシューティングに役立ちます。このステップを忘れないでください。
vmstat(8) コマンドを実行すると、各行にいくつかのコア システム インジケーターが出力され、システムのステータスをより詳細に理解できるようになります。次のパラメータ 1 は、統計情報が 1 秒に 1 回出力されることを示します。ヘッダーは各列の意味を示します。これらの列には、パフォーマンス チューニングに関連するいくつかの列が紹介されています:
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。
$ 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 0.00 3.03 [...]
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。
$ 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 java07:41:04 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。
$ 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 2.55 0.23 5.62 1.78 0.03 [...]
iostat命令主要用于查看机器磁盘IO情况。该命令输出的列,主要含义是:
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。
$ 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。
$ 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。
$ 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:
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。
$ 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。
排查Linux服务器性能问题还有很多工具,上面介绍的一些命令,可以帮助我们快速的定位问题。例如前面的示例输出,多个证据证明有JAVA进程占用了大量CPU资源,之后的性能调优就可以针对应用程序进行。
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