Part1Linux性能优化
1性能优化
性能指标
高并发和响应快对应着性能优化的两个核心指标：吞吐和延时
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应用负载角度：直接影响了产品终端的用户体验 系统资源角度：资源使用率、饱和度等
性能问题的本质就是系统资源已经到达瓶颈，但请求的处理还不够快，无法支撑更多的请求。性能分析实际上就是找出应用或系统的瓶颈，设法去避免或缓解它们。
选择指标评估应用程序和系统性能 为应用程序和系统设置性能目标 进行性能基准测试 性能分析定位瓶颈 性能监控和告警
对于不同的性能问题要选取不同的性能分析工具。下面是常用的Linux Performance Tools以及对应分析的性能问题类型。
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到底应该怎么理解"平均负载"
平均负载：单位时间内，系统处于可运行状态和不可中断状态的平均进程数，也就是平均活跃进程数。它和我们传统意义上理解的CPU使用率并没有直接关系。
其中不可中断进程是正处于内核态关键流程中的进程（如常见的等待设备的I/O响应）。不可中断状态实际上是系统对进程和硬件设备的一种保护机制。
平均负载多少时合理
实际生产环境中将系统的平均负载监控起来，根据历史数据判断负载的变化趋势。当负载存在明显升高趋势时，及时进行分析和调查。当然也可以当设置阈值（如当平均负载高于CPU数量的70%时）
现实工作中我们会经常混淆平均负载和CPU使用率的概念，其实两者并不完全对等：
CPU密集型进程，大量CPU使用会导致平均负载升高，此时两者一致 I/O密集型进程，等待I/O也会导致平均负载升高，此时CPU使用率并不一定高 大量等待CPU的进程调度会导致平均负载升高，此时CPU使用率也会比较高
平均负载高时可能是CPU密集型进程导致，也可能是I/O繁忙导致。具体分析时可以结合mpstat/pidstat工具辅助分析负载来源
2CPU
CPU上下文切换(上)
CPU上下文切换，就是把前一个任务的CPU上下文（CPU寄存器和PC）保存起来，然后加载新任务的上下文到这些寄存器和程序计数器，最后再跳转到程序计数器所指的位置，运行新任务。其中，保存下来的上下文会存储在系统内核中，待任务重新调度执行时再加载，保证原来的任务状态不受影响。
按照任务类型，CPU上下文切换分为：
进程上下文切换 线程上下文切换 中断上下文切换
进程上下文切换
Linux进程按照等级权限将进程的运行空间分为内核空间和用户空间。从用户态向内核态转变时需要通过系统调用来完成。
一次系统调用过程其实进行了两次CPU上下文切换：
CPU寄存器中用户态的指令位置先保存起来，CPU寄存器更新为内核态指令的位置，跳转到内核态运行内核任务； 系统调用结束后，CPU寄存器恢复原来保存的用户态数据，再切换到用户空间继续运行。
系统调用过程中并不会涉及虚拟内存等进程用户态资源，也不会切换进程。和传统意义上的进程上下文切换不同。因此系统调用通常称为特权模式切换。
进程是由内核管理和调度的，进程上下文切换只能发生在内核态。因此相比系统调用来说，在保存当前进程的内核状态和CPU寄存器之前，需要先把该进程的虚拟内存，栈保存下来。再加载新进程的内核态后，还要刷新进程的虚拟内存和用户栈。
进程只有在调度到CPU上运行时才需要切换上下文，有以下几种场景：CPU时间片轮流分配，系统资源不足导致进程挂起，进程通过sleep函数主动挂起，高优先级进程抢占时间片，硬件中断时CPU上的进程被挂起转而执行内核中的中断服务。
线程上下文切换
线程上下文切换分为两种：
前后线程同属于一个进程，切换时虚拟内存资源不变，只需要切换线程的私有数据，寄存器等； 前后线程属于不同进程，与进程上下文切换相同。
同进程的线程切换消耗资源较少，这也是多线程的优势。
中断上下文切换
中断上下文切换并不涉及到进程的用户态，因此中断上下文只包括内核态中断服务程序执行所必须的状态（CPU寄存器，内核堆栈，硬件中断参数等）。
中断处理优先级比进程高，所以中断上下文切换和进程上下文切换不会同时发生
CPU上下文切换(下)
通过vmstat可以查看系统总体的上下文切换情况
vmstat 5 #每隔5s输出一组数据
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st
1 0 0 103388 145412 511056 0 0 18 60 1 1 2 1 96 0 0
0 0 0 103388 145412 511076 0 0 0 2 450 1176 1 1 99 0 0
0 0 0 103388 145412 511076 0 0 0 8 429 1135 1 1 98 0 0
0 0 0 103388 145412 511076 0 0 0 0 431 1132 1 1 98 0 0
0 0 0 103388 145412 511076 0 0 0 10 467 1195 1 1 98 0 0
1 0 0 103388 145412 511076 0 0 0 2 426 1139 1 0 99 0 0
4 0 0 95184 145412 511108 0 0 0 74 500 1228 4 1 94 0 0
0 0 0 103512 145416 511076 0 0 0 455 723 1573 12 3 83 2 0
cs （context switch） 每秒上下文切换次数 in （interrupt） 每秒中断次数 r （runnning or runnable）就绪队列的长度，正在运行和等待CPU的进程数 b （Blocked） 处于不可中断睡眠状态的进程数
要查看每个进程的详细情况，需要使用pidstat来查看每个进程上下文切换情况
pidstat -w 5
14时51分16秒 UID PID cswch/s nvcswch/s Command
14时51分21秒 0 1 0.80 0.00 systemd
14时51分21秒 0 6 1.40 0.00 ksoftirqd/0
14时51分21秒 0 9 32.67 0.00 rcu_sched
14时51分21秒 0 11 0.40 0.00 watchdog/0
14时51分21秒 0 32 0.20 0.00 khugepaged
14时51分21秒 0 271 0.20 0.00 jbd2/vda1-8
14时51分21秒 0 1332 0.20 0.00 argusagent
14时51分21秒 0 5265 10.02 0.00 AliSecGuard
14时51分21秒 0 7439 7.82 0.00 kworker/0:2
14时51分21秒 0 7906 0.20 0.00 pidstat
14时51分21秒 0 8346 0.20 0.00 sshd
14时51分21秒 0 20654 9.82 0.00 AliYunDun
14时51分21秒 0 25766 0.20 0.00 kworker/u2:1
14时51分21秒 0 28603 1.00 0.00 python3
cswch 每秒自愿上下文切换次数 （进程无法获取所需资源导致的上下文切换） nvcswch 每秒非自愿上下文切换次数 （时间片轮流等系统强制调度）
vmstat 1 1 #首先获取空闲系统的上下文切换次数
sysbench --threads=10 --max-time=300 threads run #模拟多线程切换问题
vmstat 1 1 #新终端观察上下文切换情况
此时发现cs数据明显升高，同时观察其他指标：
r列： 远超系统CPU个数，说明存在大量CPU竞争
us和sy列：sy列占比80%，说明CPU主要被内核占用
in列： 中断次数明显上升，说明中断处理也是潜在问题
说明运行/等待CPU的进程过多，导致大量的上下文切换，上下文切换导致系统的CPU占用率高
pidstat -w -u 1 #查看到底哪个进程导致的问题
从结果中看出是sysbench导致CPU使用率过高，但是pidstat输出的上下文次数加起来也并不多。分析sysbench模拟的是线程的切换，因此需要在pidstat后加-t参数查看线程指标。
另外对于中断次数过多，我们可以通过/proc/interrupts文件读取
watch -d cat /proc/interrupts
发现次数变化速度最快的是重调度中断（RES），该中断用来唤醒空闲状态的CPU来调度新的任务运行。分析还是因为过多任务的调度问题，和上下文切换分析一致。
某个应用的CPU使用率达到，怎么办？
Linux作为多任务操作系统，将CPU时间划分为很短的时间片，通过调度器轮流分配给各个任务使用。为了维护CPU时间，Linux通过事先定义的节拍率，触发时间中断，并使用全局变了jiffies记录开机以来的节拍数。时间中断发生一次该值+1.
CPU使用率，除了空闲时间以外的其他时间占总CPU时间的百分比。可以通过/proc/stat中的数据来计算出CPU使用率。因为/proc/stat时开机以来的节拍数累加值，计算出来的是开机以来的平均CPU使用率，一般意义不大。可以间隔取一段时间的两次值作差来计算该段时间内的平均CPU使用率。性能分析工具给出的都是间隔一段时间的平均CPU使用率，要注意间隔时间的设置。
CPU使用率可以通过top 或 ps来查看。分析进程的CPU问题可以通过perf，它以性能事件采样为基础，不仅可以分析系统的各种事件和内核性能，还可以用来分析指定应用程序的性能问题。
perf top / perf record / perf report （-g 开启调用关系的采样）
sudo docker run --name nginx -p 10000:80 -itd feisky/nginx
sudo docker run --name phpfpm -itd --network container:nginx feisky/php-fpm
ab -c 10 -n 100 http://XXX.XXX.XXX.XXX:10000/ #测试Nginx服务性能
发现此时每秒可承受请求给长少，此时将测试的请求数从100增加到10000。在另外一个终端运行top查看每个CPU的使用率。发现系统中几个php-fpm进程导致CPU使用率骤升。
接着用perf来分析具体是php-fpm中哪个函数导致该问题。
perf top -g -p XXXX #对某一个php-fpm进程进行分析
发现其中sqrt和add_function占用CPU过多， 此时查看源码找到原来是sqrt中在发布前没有删除测试代码段，存在一个百万次的循环导致。将该无用代码删除后发现nginx负载能力明显提升
系统的CPU使用率很高，为什么找不到高CPU的应用？
sudo docker run --name nginx -p 10000:80 -itd feisky/nginx:sp
sudo docker run --name phpfpm -itd --network container:nginx feisky/php-fpm:sp
ab -c 100 -n 1000 http://XXX.XXX.XXX.XXX:10000/ #并发100个请求测试
实验结果中每秒请求数依旧不高，我们将并发请求数降为5后，nginx负载能力依旧很低。
此时用top和pidstat发现系统CPU使用率过高，但是并没有发现CPU使用率高的进程。
出现这种情况一般时我们分析时遗漏的什么信息，重新运行top命令并观察一会。发现就绪队列中处于Running状态的进行过多，超过了我们的并发请求次数5. 再仔细查看进程运行数据，发现nginx和php-fpm都处于sleep状态，真正处于运行的却是几个stress进程。
下一步就利用pidstat分析这几个stress进程，发现没有任何输出。用ps aux&
wendy 