Linux 性能监控分析

作者: 我也讨厌自己 | 来源:发表于2018-02-05 13:37 被阅读10次

    一、 Linux性能分析—内存 

    1. 内存工作机制 

    当有应用需要读写磁盘数据时,由系统把相关数据从磁盘读取到内存,如果物理内存不够,则把内存中的部分数据导入到磁盘,从而把磁盘的部分空间当作虚拟内存来使用,也称为Swap。如果给所有应用分配足够内存后,物理内存还有剩余,系统会再利用这些空闲内存,以提高整体I/O效率,其方法是把这部分剩余内存再划分为cache及buffer两部分加以利用。 

    从磁盘读取到内存的数据在被相关应用程序读取后,如果有剩余内存,则这部分数据会存入cache,以备第2次读取时,避免重新读取磁盘。当一个应用程序在内存中修改数据后,因为写入磁盘速度相对较低,在有空闲内存的情况下,这些数据先存入buffer,在以后某个时间再写入磁盘,从而应用程序可以继续后面的操作,而不必等待这些数据写入磁盘的操作完成。 

    如果在某个时刻,系统需要更多的内存,则会把cache部分擦除,并把buffer中的内容写入磁盘,从而把这两部分内存释放给系统使用,这样再次读取cache中的内容时,就需要重新从磁盘读取了。 

    通过以上分析可以得知,空闲物理内存不多,不一定表示系统运行状态很差,因为内存的cache及buffer部分可以随时被重用,在某种意义上,这两部分内存也可以看作额外的空闲内存。swap如果被频繁调用,bi,bo长时间不为0,则才是内存资源是否紧张的依据。 

    2. 内存计算与瓶颈分析 

    对于系统内核而言: 

    可用内存 = 系统free memory = 132884 KB 

    已用内存 = 系统used memory = 3789796 KB 

    对于应用程序而言: 

    已用内存= (- buffers/cache).used = 系统used memory – buffers – cached 

    = 3789796 - 139188 – 2536880 = 1113728 KB 

    可用内存= (+ buffers/cache).free = 系统free memory + buffers + cached 

    = 132884 + 139188 + 2536880 = 2808952 KB 

    Cache:文件系统的读写缓冲区,记忆打开的文件 

    例:vim操作,文本首次打开速度快于第二次(文件越大越明显) 

    Buffer:块设备的读写缓冲区,存储目录里面有什么内容,权限等等 

    例:find操作,首次检索速度快于第二次(目录越多越明显) 

    swpd:虚拟内存已使用的大小,若大于0,表示物理内存不足。 

    si:每秒从磁盘读入虚拟内存的大小,若大于0,表示物理内存不足。 

    so:每秒虚拟内存写入磁盘的大小,若大于0,同上。 

    bi: 每秒钟从硬盘读入数据的块数(因为硬盘是块设备) 

    bo:每秒钟写入硬盘数据的块数 

    若bi长期大于0,表示IO操作(SWAP)过于频繁,内存成为瓶颈。

    二、 Linux性能分析—CPU 

    Linux系统中的Load是对当前CPU工作量的度量,即进程队列的长度。 

    Load Average 就是一段时间 (1 分钟、5分钟、15分钟) 内平均 Load 。 

    0.24:表示最近1分钟平均负载 0.08:表示最近5分钟平均负载 0.03:表示最近15分钟平均负载 

    (1) 单核处理器 

    假设我们的系统是单CPU单内核的,把它比喻成是一条单向马路,把CPU任务比作汽车。当车不多的时候,load <1;当车占满整个马路的时候 load=1;当马路都站满了,而且马路外还堆满了汽车的时候,load>1 

    Load < 1 

     Load = 1 

     Load >1 

    (2) 多核处理器 

    我们经常会发现服务器Load > 1但是运行仍然不错,那是因为服务器是多核处理器(Multi-core)。 

    假设我们服务器CPU是2核,那么将意味我们拥有2条马路,我们的Load = 2时,所有马路都跑满车辆。 

    Load = 2时马路都跑满了 

    Load 的意义? 

    # 如何查看CPU core 

    若Load 15分钟平均负载超过系统CPU核数,则表明CPU处于超负荷工作,CPU成为瓶颈。

    三、 Linux性能分析—Disk 

    首先明确当前使用的哪个硬盘分区挂载点:/dev/vda1 

    await : 平均每次IO操作的等待时间 

    svctm : 平均每次设备执行IO操作的时间 

    如果 svctm 比较接近 await,说明 I/O 几乎没有等待时间;如果 await 远大于 svctm,说明 I/O 队列太长,应用程序的响应时间变慢,说明需要进行性能优化。

    %util : 每秒钟IO操作占用的百分比,%util=(r/s+w/s)*(svctm/1000) 。

    如果 %util 接近 100%,说明产生的I/O请求太多,I/O系统已经满负荷,该磁盘成为瓶颈。 

    %iowait: CPU等待硬件I/O时,所占用CPU百分比 

    %idle: CPU空闲时间的百分比 

    若%iowait大于30% 且 %idle 小于 70%,同样说明 I/O 队列太长,应用程序的响应时间变慢,说明需要进行性能优化。

    四、 Linux性能分析—Network 

    使用Nicstat工具进行监控: 

    %Util : 网卡利用率(百分比). 

    Sat : 网卡每秒的错误数.网卡是否接近饱满的一个指标 

    若%Util接近100%且Sat大于0,则表明当前网卡带宽趋于饱和且出现了网络错误,网络带宽成为瓶颈。 

    可能有童鞋会好奇是什么应用占用这么大带宽,可以通过NetHogs工具进行查看: 

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