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2019
10-07

So Hot ?快给 CPU 降降温!

CPU(Central Processing Unit)是计算机系统的运算和控制核心,是信息处理、程序运行的最终执行单元,相当于系统的“大脑”。当 CPU 过于繁忙,就像“人脑”并发处理过多的事情,会降低做事的效率,严重时甚至会导致崩溃“宕机”。因此,理解 CPU 的工作原理,合理控制负载,是保障系统稳定持续运行的重要手段。

CPU 的物理核与逻辑核

一台机器可能包含多块 CPU 芯片,多个 CPU 之间通过系统总线通信。

一块 CPU 芯片可能包含多个物理核,每个物理核都是一个实打实的运算核心(包括运算器、存储器等)。

超线程(Hyper-Threading)技术可以让一个物理核在单位时间内同时处理两个线程,变成两个逻辑核。但它不会拥有传统单核 2 倍的处理能力,也不可能提供完整的并行处理能力。

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举个例子,假设一个 CPU 芯片就是一个班级;它有 2 个物理核,也就是 2 个同学,老师让他们分别担任班长和体育委员;过了一段时间,校长要求每个班级还要有学习委员和生活委员,理论上还需要 2 位同学,但是这个班级只有 2 个人,最后老师只能让班长和体育委员兼任。

这样一来,对于不了解的人来说,这个班级有班长、体育委员、学习委员和生活委员 4 个职位,应该有 4 个人,每个职位就是一个逻辑核;但是,实际上这个班级只有 2 位同学,也就是只有 2 个物理核,虽然他们可以做 4 份工作,但是不能把他们当做 4 个人。

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如何查询 CPU 信息?

在 Linux 系统下,可以从 /proc/cpuinfo 文件中读取 CPU 信息,如下图所示:

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  • 查看 CPU 个数:

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cat /proc/cpuinfo | grep ‘physical id’ | sort | uniq | wc -l

  • 查看 CPU 物理核数:

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cat /proc/cpuinfo | grep ‘cpu cores’ | sort | uniq

  • 查看 CPU 逻辑核数:

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cat /proc/cpuinfo | grep ‘siblings’ | sort | uniq

什么是 CPU 使用率?

CPU 使用率就是 CPU 非空闲态运行的时间占比,它反映了 CPU 的繁忙程度。比如,单核 CPU 1s 内非空闲态运行时间为 0.8s,那么它的 CPU 使用率就是 80%;双核 CPU 1s 内非空闲态运行时间分别为 0.4s 和 0.6s,那么,总体 CPU 使用率就是 (0.4s + 0.6s) / (1s * 2) = 50%,其中 2 表示 CPU 核数,多核 CPU 同理。

在 Linux 系统下,使用 top 命令查看 CPU 使用情况,可以得到如下信息:

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Cpu(s): 0.2%us, 0.1%sy, 0.0%ni, 77.5%id, 2.1%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 20.0%st

  • us(user):表示 CPU 在用户态运行的时间百分比,通常用户态 CPU 高表示有应用程序比较繁忙。典型的用户态程序包括:数据库、Web 服务器等。
  • sy(sys):表示 CPU 在内核态运行的时间百分比(不包括中断),通常内核态 CPU 越低越好,否则表示系统存在某些瓶颈。
  • ni(nice):表示用 nice 修正进程优先级的用户态进程执行的 CPU 时间。nice 是一个进程优先级的修正值,如果进程通过它修改了优先级,则会单独统计 CPU 开销。
  • id(idle):表示 CPU 处于空闲态的时间占比,此时,CPU 会执行一个特定的虚拟进程,名为 System Idle Process。
  • wa(iowait):表示 CPU 在等待 I/O 操作完成所花费的时间,通常该指标越低越好,否则表示 I/O 存在瓶颈,可以用 iostat 等命令做进一步分析。
  • hi(hardirq):表示 CPU 处理硬中断所花费的时间。硬中断是由外设硬件(如键盘控制器、硬件传感器等)发出的,需要有中断控制器参与,特点是快速执行。
  • si(softirq):表示 CPU 处理软中断所花费的时间。软中断是由软件程序(如网络收发、定时调度等)发出的中断信号,特点是延迟执行。
  • st(steal):表示 CPU 被其他虚拟机占用的时间,仅出现在多虚拟机场景。如果该指标过高,可以检查下宿主机或其他虚拟机是否异常。

由于 CPU 有多种非空闲态,因此,CPU 使用率计算公式可以总结为:CPU 使用率 = (1 – 空闲态运行时间 / 总运行时间) * 100%。

根据经验法则, 建议生产系统的 CPU 总使用率不要超过 70%。

什么是平均负载?

平均负载(Load Average)是指单位时间内,系统处于 可运行状态(Running / Runnable) 和 不可中断态 的平均进程数,也就是 平均活跃进程数。

可运行态进程包括正在使用 CPU 或者等待 CPU 的进程;不可中断态进程是指处于内核态关键流程中的进程,并且该流程不可被打断。比如当进程向磁盘写数据时,如果被打断,就可能出现磁盘数据与进程数据不一致。不可中断态,本质上是系统对进程和硬件设备的一种保护机制。

在 Linux 系统下,使用 top 命令查看平均负载,可以得到如下信息:

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load average: 1.09, 1.12, 1.52

这 3 个数字分别表示 1 分钟、5 分钟、15 分钟内系统的平均负载。该值越小,表示系统工作量越少,负荷越低;反之负荷越高。

平均负载为多少更合理?

理想情况下,每个 CPU 应该满负荷工作,并且没有等待进程,此时,平均负载 = CPU 逻辑核数。

但是,在实际生产系统中,不建议系统满负荷运行。通用的经验法则是:平均负载 = 0.7 * CPU 逻辑核数。

  • 当平均负载持续大于 0.7 * CPU 逻辑核数,就需要开始调查原因,防止系统恶化;
  • 当平均负载持续大于 1.0 * CPU 逻辑核数,必须寻找解决办法,降低平均负载;
  • 当平均负载持续大于 5.0 * CPU 逻辑核数,表明系统已出现严重问题,长时间未响应,或者接近死机。

除了关注平均负载值本身,我们也应关注平均负载的变化趋势,这包含两层含义。一是 load1、load5、load15 之间的变化趋势;二是历史的变化趋势。

  • 当 load1、load5、load15 三个值非常接近,表明短期内系统负载比较平稳。此时,应该将其与昨天或上周同时段的历史负载进行比对,观察是否有显著上升。
  • 当 load1 远小于 load5 或 load15 时,表明系统最近 1 分钟的负载在降低,而过去 5 分钟或 15 分钟的平均负载却很高。
  • 当 load1 远大于 load5 或 load15 时,表明系统负载在急剧升高,如果不是临时性抖动,而是持续升高,特别是当 load5 都已超过 0.7 * CPU 逻辑核数 时,应调查原因,降低系统负载。

CPU 使用率与平均负载的关系

CPU 使用率是单位时间内 CPU 繁忙程度的统计。而平均负载不仅包括正在使用 CPU 的进程,还包括等待 CPU 或 I/O 的进程。因此,两者不能等同,有两种常见的场景如下所述:

  • CPU 密集型应用,大量进程在等待或使用 CPU,此时 CPU 使用率与平均负载呈正相关状态。
  • I/O 密集型应用,大量进程在等待 I/O,此时平均负载会升高,但 CPU 使用率不一定很高。

为了更深入的理解 CPU 使用率与平均负载的关系,我们举一个例子:假设现在有一个电话亭,有 4 个人在等待打电话,电话亭同一时刻只能容纳 1 个人打电话,只有拿起电话筒才算是真正使用。

那么 CPU 使用率就是拿起电话筒的时间占比,它只取决于在电话亭里的人的行为,与平均负载没有非常直接的关系。而平均负载是指在电话亭里的人加上排队的总人数,如下图所示:

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性能优化实战

无论是 CPU 使用率,还是平均负载,都只是反映系统健康状态的度量指标,而不是问题的根因。因此,它们的价值主要体现在两个方面:一是综合反映当前系统的健康程度,结合监控告警产品,实现快速响应;二是初步定位问题方向,缩小排查范围,降低故障恢复时间。比如当 CPU iowait 高时,应优先排查磁盘 I/O;当 CPU steal 高时,就优先排查宿主机状态。

CPU 涵盖的问题场景有很多,限于篇幅限制,下面以最常见的用户态 CPU 使用率高为例,介绍下 Java 应用的排查思路,其他场景留待后续分享,推荐阅读 《如何迅速分析出系统 CPU 的瓶颈在哪里?》。

如何排查用户态 CPU 使用率高?

用户态 CPU 使用率反映了应用程序的繁忙程度,通常与我们自己写的代码息息相关。因此,当你在做应用发布、配置变更或性能优化时,如果想定位消耗 CPU 最多的 Java 代码,可以遵循如下思路:

1、通过 top 命令找到 CPU 消耗最多的进程号;

2、通过 top -Hp 进程号 命令找到 CPU 消耗最多的线程号(列名仍然为 PID);

3、通过printf “%x\n” 线程号 命令输出该线程号对应的 16 进制数字;

4、通过 jstack 进程号 | grep 16 进制线程号 -A 10 命令找到 CPU 消耗最多的线程方法堆栈。

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上述方法是目前业界最常用的诊断流程,如果是非 Java 应用,可以将 jstack 替换为 perf,推荐阅读 《Perf – Linux 下的系统性能调优工具》。

然而,上述方法有两个显著缺陷,一是操作流程复杂,而且往往一次 jstack 还不足以定位根因,需要执行多次;二是只能用于诊断在线问题,如果问题已经发生,无法复现的话,往往只能不了了之。

因此,生产系统推荐使用 APM 产品,比如阿里云的 ARMS,可以自动记录每类线程的 CPU 耗时和方法栈,开箱即用,自动保留问题现场,如下图所示

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作者介绍

夏明,GitHub ID @StabilityMan,花名涯海,阿里云 ARMS & EagleEye 技术专家,2016 年加入阿里巴巴,一直从事链路追踪和 APM 监控诊断领域的相关工作。

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NzU0MDIzOQ==&mid=2247487782&idx=3&sn=3f04bb053d01fa37ad1fdce54b2572c7&chksm=fdeb2346ca9caa508d984941bcbdca76bc7f74951272714d98089b072aaf92a75df374c91ffc&scene=27#wechat_redirect

最后编辑:
作者:sunny5156
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