快速遙測，Linux效能分析再無煩惱

身為維運人員，你是否曾經被Linux系統的效能問題所困擾？可能你花了大量時間和精力在檢驗問題上，但還是無法準確地定位、分析問題。如果是這樣，那麼你需要了解一些快速遙測Linux效能問題的方法。

#透過執行下面十個指令，你就能在六十秒內粗略地了解系統正在運作的進程及資源使用情況。透過查看這些命令輸出的錯誤訊息和資源飽和度（它們都很容易看懂），你可以接下來對資源進行最佳化。飽和是指某個資源的負載超出了其能夠處理的限度，一旦出現飽和，它通常會在請求隊列的長度或等待時間上暴露出來。

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

其中某些指令需要預先安裝sysstat 軟體包,這些指令展示出來的資訊能夠幫你實作USE 方法（一種用於定位效能瓶頸的方法），例如檢查各種資源（如CPU、記憶體、磁碟等等）的使用率、飽和度和錯誤訊息,另外在定位問題的過程中，你可以透過使用這些命令來排除某些導致問題的可能性，幫助你縮小檢查範圍，為下一步檢查指明方向,下面的章節將會以在一個生產環境上執行這些命令的形式作為例子，簡單介紹這些命令,若想詳細了解這些工具的使用方法，請參考它們的man 文檔。

1. uptime

#

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

這是一種用來快速查看系統平均負載的方法，它表明了系統中有多少要運行的任務（進程）,在Linux 系統中，這些數字包含了需要在CPU 中運行的進程以及正在等待I/O（通常是磁碟I/O）的進程,它僅僅是對系統負載的一個粗略展示，稍微看下即可,你還需要應用其他工具來進一步了解具體情況。
最後的三個數字顯示的是一分鐘、五分鐘和十五分鐘內系統的負載總量平均值依照指數比例壓縮得到的結果。我們可以從中看到系統的負載是如何隨時間變化的，在上面這個例子中，系統負載在隨著時間增加，因為最近一分鐘的負載值超過了30，而15 分鐘的平均負載則只有19，這樣顯著的差距包含了許多意義，比方CPU 負載。若要進一步確認的話，則要執行 vmstat 或 mpstat 指令，這兩個指令請參考後面的第 3 和第 4 章節。

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.

這條指令明確了最近的 10 個系統訊息，當然前提是它們依然存在，尋找能夠導致效能問題的錯誤。
上面的範例包含了 oom-killer，以及 TCP 丟棄一個請求，千萬不要錯過這一步！ dmesg 指令永遠值得一試。

3. vmstat 1

$ vmstat 1procs ---------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 0
^C

vmstat(8) 是虛擬記憶體統計的簡稱，其是一個常用工具（幾十年前為了BSD 所創建），其會在每行末尾打印一條關鍵的伺服器的統計摘要，vmstat 命令指定一個參數1 運行，是要列印每一秒的統計摘要，（例子中的這個版本的vmstat）輸出的第一行的那些列，顯式的是開機以來的平均值，而不是前一秒的值。
現在，我們跳過第一行，除非你想要了解並記住每一列，檢查這些列：

r：CPU 中正在运行和等待运行的进程的数量，其提供了一个比平均负载更好的信号来确定 CPU 是否饱和，因为其不包含 I/O，如果“r”的值大于了 CPU 的数量就表示已经饱和了。
free：以 kb 为单位显式的空闲内存,如果数字位数很多，说明你有足够的空闲内存,“free -m” 命令，是下面的第七个命令，其可以更好的说明空闲内存的状态。
si, so：代表Swap-ins 和 swap-outs,如果它们不是零，则代表你的内存不足了。
us, sy, id, wa, st：这些都是平均了所有 CPU 的 CPU 分解时间，它们分别是用户时间（user）、系统时间（内核）（system）、空闲（idle）、等待 I/O（wait）、以及占用时间（stolen）（被其他访客，或使用 Xen，访客自己独立的驱动域）。

CPU 分解時間將會透過使用者時間加系統時間確認CPU 是否為忙碌狀態；等待I/O 的時間一直不變則表示了一個磁碟瓶頸；這就是CPU 的閒置，因為任務都阻塞在等待掛起磁碟I/O 上了，你可以把等待I/O 當成是CPU 閒置的另一種形式，其給出了為什麼CPU 閒置的一個線索，對於I/O 處理來說，系統時間是很重要的，一個高於20% 的平均係統時間，可以值得進一步的探討：也許核心在處理I/O 時效率太低了。
在上面的例子中，CPU 時間幾乎完全花在了用戶級，表明應用程式佔用了太多CPU 時間，而CPU 的平均使用率也在90% 以上，當然這不一定是一個問題，檢查一下「r 」列中的飽和度就能判斷了。

4. mpstat -P ALL 1

#

$ mpstat -P ALL 1Linux 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
[...]

這個指令列印每個 CPU 的 CPU 分解時間，其可用於對一個不均衡的使用情況進行檢查，一個單獨 CPU 很忙碌則代表了正在運行一個單執行緒的應用程式。

5. pidstat 1

$ pidstat 1Linux 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
^C

pidstat 指令有點像top 指令對每個行程的統計摘要，但循環列印一個滾動的統計摘要來代替top 的刷屏，其可用於即時查看，同時也可將你所看到的東西（複製貼）到你的調查記錄中。
上面的例子顯示兩個 Java 進程正在消耗 CPU。 %CPU 這列是所有 CPU 總計的；1591% 表示這個 Java 進程消耗了將近 16 個 CPU。

6. iostat -xz 1

#

$ iostat -xz 1Linux 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
[...]
^C

无论是对工作负载还是性能表现来说，这都是一个很棒的用于查看块设备（磁盘）情况的工具。
查看个列：

r/s, w/s, rkB/s, wkB/s：这些分别代表该设备每秒的读次数、写次数、读取 kb 数，和写入 kb 数，这些数值用于描述工作负载情况，性能迟滞问题则可能仅仅是由于施加了过大的负载。
await：表示以毫秒为单位的 I/O 平均消耗时间，这是应用程序消耗的实际时间，因为它包括了排队时间和处理时间，比预期耗用了更多的平均时间就可能意味着设备的饱和，或设备出了问题。
avgqu-sz：向设备发出的请求的平均数量，该值大于 1 说明已经饱和了（虽说设备可以并行处理请求，尤其是由多个磁盘组成的虚拟设备。）
%util：设备利用率，这个值是一个显示出该设备在工作时每秒处于忙碌状态的百分比，虽然它取决于设备本身物理性能，若值大于 60％，通常表明性能不佳（可以从 await 中看出），当值接近 100% 通常意味着已饱和。

如果该存储设备是一个面向很多后端磁盘的逻辑磁盘设备，则 100% 利用率可能只是意味着当前正在处理某些 I/O 占用，然而，后端磁盘可能远未饱和，并且可能能够处理更多的工作，请记住，磁盘 I/O 性能较差不一定是程序的问题，许多技术通常是异步 I/O，使应用程序不会被阻塞并遭受延迟（例如，预读，以及写缓冲）。

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

右边的两列显式：

buffers：用于块设备 I/O 的缓冲区缓存。
cached：用于文件系统的页面缓存。

我们只是想要检查这些不接近零的大小，其可能会导致更高磁盘 I/O（使用 iostat 确认），和更糟糕的性能，上面的例子看起来还不错，每一列均有很多 M 个大小，比起第一行，-/+ buffers/cache 提供的内存使用量会更加准确些，Linux 会把暂时用不上的内存用作缓存，一旦应用需要的时候就立刻重新分配给它，所以部分被用作缓存的内存其实也算是空闲的内存，为了解释这一点， 甚至有人专门建了个网站： linuxatemyram，您如果还是不理解的话，可以去“充充电”。如果你在 Linux 上安装了 ZFS，这一点会变得更加困惑，因为 ZFS 它自己的文件系统缓存不算入free -m，有时候发现系统已经没有多少空闲内存可用了，其实内存却都待在 ZFS 的缓存里。

8. sar -n DEV 1

$ sar -n DEV 1Linux 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
^C

这个工具可以被用来检查网络接口的吞吐量：rxkB/s 和 txkB/s，以及是否达到限额，上面的例子中，eth0 接收的流量达到 22Mbytes/s，也即 176Mbits/sec（限额是 1Gbit/sec），我们所用的命令版本中还提供了 %ifutil 作为设备使用率（接收和发送的最大值）的指标，我们也可以用 Brendan 的 nicstat 工具计量这个值，一如 nicstat，sar 显示的这个值是很难精确取得的，在这个例子里面，它就没在正常的工作（显示0.00）。

9. sar -n TCP,ETCP 1

$ sar -n TCP,ETCP 1Linux 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
^C

这是一些关键的 TCP 指标的汇总视图，这些包括：

active/s：每秒本地发起 TCP 连接数（例如，通过 connect()）。
passive/s：每秒远程发起的 TCP 连接数（例如，通过 accept()）。
retrans/s：每秒重传 TCP 次数。

active 和 passive 的连接数往往对于描述一个粗略衡量服务器负载是非常有用的：新接受的连接数（passive），下行连接数（active），也可以理解为 active 连接是对外的，而 passive 连接是对内的，虽然严格来说并不完全正确（例如，一个 localhost 到 localhost 的连接），重传是出现一个网络和服务器问题的一个征兆，其可能是由于一个不可靠的网络（例如，公网）造成的，或许也有可能是由于服务器过载并丢包。上面的例子显示了每秒只有一个新的 TCP 连接。

10. top

$ toptop - 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 命令包含了很多我们之前已经检查过的指标，我们可以观察到命令输出的结果每时每刻都有很大不同，这表明负载是可变的，top 的一个缺点是，很难看到数据随时间变动的趋势，而vmstat 和 pidstat则能提供滚动输出，这样显得更清楚一些，同样的，如果你不以足够快的速度暂停输出以上信息（Ctrl-S 暂停，Ctrl-Q 继续），一些间歇性问题的线索就可能由于被清屏而丢失。

综上所述，通过本文中介绍的快速遥测技巧，我们可以更加高效地诊断和解决Linux系统的性能问题。当出现问题时，我们可以快速地排查，在最短的时间内找到关键点并进行调试，从而提高工作效率和用户体验。

以上是快速遙測，Linux效能分析再無煩惱的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！