CPU 性能指标

最容易想到的应该是 CPU 使用率，这也是实际环境中最常见的一个性能指标。

CPU 使用率描述了非空闲时间占总 CPU 时间的百分比，根据 CPU 上运行任务的不同，又被分为用户 CPU、系统 CPU、等待 I/O CPU、软中断和硬中断等。

用户 CPU 使用率，包括用户态 CPU 使用率（user）和低优先级用户态 CPU 使用率（nice），表示 CPU 在用户态运行的时间百分比。

用户 CPU 使用率高，通常说明有应用程序比较繁忙。

系统 CPU 使用率，表示 CPU 在内核态运行的时间百分比（不包括中断）。系统 CPU 使用率高，说明内核比较繁忙。

等待 I/O 的 CPU 使用率，通常也称为 iowait，表示等待 I/O 的时间百分比。iowait 高，通常说明系统与硬件设备的 I/O 交互时间比较长。

软中断和硬中断的 CPU 使用率，分别表示内核调用软中断处理程序、硬中断处理程序的时间百分比。它们的使用率高，通常说明系统发生了大量的中断。

还有在虚拟化环境中会用到的窃取 CPU 使用率（steal）和客户 CPU 使用率（guest），分别表示被其他虚拟机占用的 CPU 时间百分比，和运行客户虚拟机的 CPU 时间百分比。

应该是平均负载（Load Average），也就是系统的平均活跃进程数。

它反应了系统的整体负载情况，主要包括三个数值，分别指过去 1 分钟、过去 5 分钟和过去 15 分钟的平均负载。理想情况下，平均负载等于逻辑 CPU 个数，这表示每个 CPU 都恰好被充分利用。如果平均负载大于逻辑 CPU 个数，就表示负载比较重了。

第三个，进程上下文切换。

无法获取资源而导致的自愿上下文切换；被系统强制调度导致的非自愿上下文切换。

上下文切换，本身是保证 Linux 正常运行的一项核心功能。但过多的上下文切换，会将原本运行进程的 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，缩短进程真正运行的时间，成为性能瓶颈。

还有一个指标，CPU 缓存的命中率。

由于 CPU 发展的速度远快于内存的发展，CPU 的处理速度就比内存的访问速度快得多。这样，CPU 在访问内存的时候，免不了要等待内存的响应。为了协调这两者巨大的性能差距，CPU 缓存（通常是多级缓存）就出现了。

 这张图显示的，CPU 缓存的速度介于 CPU 和内存之间，缓存的是热点的内存数据。根据不断增长的热点数据，这些缓存按照大小不同分为 L1、L2、L3 等三级缓存，其中 L1 和 L2 常用在单核中， L3 则用在多核中。

从 L1 到 L3，三级缓存的大小依次增大，相应的，性能依次降低（当然比内存还是好得多）。而它们的命中率，衡量的是 CPU 缓存的复用情况，命中率越高，则表示性能越好。

性能工具

 首先，平均负载的案例。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。

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。

进程 CPU 使用率升高的案例。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() 。

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，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。

对于短时进程，我还介绍了一个专门的工具 execsnoop，它可以实时监控进程调用的外部命令。

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

软中断的案例。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。

把性能指标和性能工具联系起来第一个维度，从 CPU 的性能指标出发。也就是说，当要查看某个性能指标时，要清楚知道哪些工具可以做到。

根据不同的性能指标，对提供指标的性能工具进行分类和理解

用 top 发现了软中断 CPU 使用率高后，下一步自然就想知道具体的软中断类型。查看 proc 文件系统中的 /proc/softirqs 这个文件。找到的软中断类型是网络接收，那就要继续往网络接收方向思考。用的正是 dstat查看网络报文接收情况

第二个维度，从工具出发。也就是当已经安装了某个工具后，要知道这个工具能提供哪些指标。

这在实际环境特别是生产环境中也是非常重要的，因为很多情况下，你并没有权限安装新的工具包，只能最大化地利用好系统中已经安装好的工具，这就需要你对它们有足够的了解。具体到每个工具的使用方法，一般都支持丰富的配置选项。不过不用担心，这些配置选项并不用背下来。你只要知道有哪些工具、以及这些工具的基本功能是什么就够了。真正要用到的时候，  通过 man 命令，查它们的使用手册就可以了。

迅速分析 CPU 的性能瓶颈

在实际生产环境中，通常都希望尽可能快地定位系统的瓶颈，然后尽可能快地优化性能，也就是要又快又准地解决性能问题。

虽然 CPU 的性能指标比较多，但要知道，既然都是描述系统的 CPU 性能，它们就不会是完全孤立的，很多指标间都有一定的关联。想弄清楚性能指标的关联性，就要通晓每种性能指标的工作原理。

用户 CPU 使用率高，应该去排查进程的用户态而不是内核态。因为用户 CPU 使用率反映的就是用户态的 CPU 使用情况，而内核态的 CPU 使用情况只会反映到系统 CPU 使用率上。有这样的基本认识，就可以缩小排查的范围，省时省力。

所以，为了缩小排查范围，通常会先运行几个支持指标较多的工具，如 top、vmstat 和 pidstat 

这三个命令，几乎包含了所有重要的 CPU 性能指标，比如：从 top 的输出可以得到各种 CPU 使用率以及僵尸进程和平均负载等信息。从 vmstat 的输出可以得到上下文切换次数、中断次数、运行状态和不可中断状态的进程数。从 pidstat 的输出可以得到进程的用户 CPU 使用率、系统 CPU 使用率、以及自愿上下文切换和非自愿上下文切换情况。

pidstat 输出的进程用户 CPU 使用率升高，会导致 top 输出的用户 CPU 使用率升高。所以，当发现 top 输出的用户 CPU 使用率有问题时，可以跟 pidstat 的输出做对比，观察是否是某个进程导致的问题。而找出导致性能问题的进程后，就要用进程分析工具来分析进程的行为，比如使用 strace 分析系统调用情况，以及使用 perf 分析调用链中各级函数的执行情况。

top 输出的平均负载升高，可以跟 vmstat 输出的运行状态和不可中断状态的进程数做对比，观察是哪种进程导致的负载升高。

如果是不可中断进程数增多了，那么就需要做 I/O 的分析，也就是用 dstat 或 sar 等工具，进一步分析 I/O 的情况。如果是运行状态进程数增多了，那就需要回到 top 和 pidstat，找出这些处于运行状态的到底是什么进程，然后再用进程分析工具，做进一步分析。

当发现 top 输出的软中断 CPU 使用率升高时，可以查看 /proc/softirqs 文件中各种类型软中断的变化情况，确定到底是哪种软中断出的问题。比如，发现是网络接收中断导致的问题，那就可以继续用网络分析工具 sar 和 tcpdump 来分析。