作者：王亚普

来源：亚普的技术轮子

系统优化总结

之前组内一位大佬分享了一些关于系统性能优化方面的干货，这里我将它整理成文并且加入自己平时常用的一些工具和技巧。由于关于系统性能优化涉及的内容非常多，我会分几篇文章来分享。这次分享下定位系统层面问题的常用方法。

系统性能定义

• Throughout 吞吐量  （系统每秒钟可以处理的请求数）

• Latency 延迟 （系统处理一个请求的延迟）

• Usage 资源利用率

吞吐量和延迟的关系

• 吞吐量越高，延迟会越大。因为请求量过大，系统太繁忙，所以响应时间会降低。

• 延迟越小，能支持的吞吐量会越高。因为延迟短说明处理速度快，就可以处理更多的请求。

• 异步化可以提高系统的吞吐量的灵活性，但是不会获得更快的响应时间。

系统性能压测的常用工具

tcpdump

1. 常用参数：

-i：指定需要的网-s：抓取数据包时默认抓取长度为68字节，加上-s 0后可以抓到完整的数据包-w：监听的数据包写入指定的文件

2. 示例

tcpdump -i eth1 host 10.1.1.1  // 抓取所有经过eth1，目的或源地址是10.1.1.1的网络数据包 

tcpdump -i eth1 src host 10.1.1.1  // 源地址

tcpdump -i eth1 dst host 10.1.1.1  // 目的地址

如果想使用wireshark分析tcpdump的包，需要加上是 -s 参数：

tcpdump -i eth0 tcp and port 80 -s 0 -w traffic.pcap

tcpcopy——线上引流压测

tcpcopy是一种请求复制工具，用于实时和离线回放，它可以将线上流量拷贝到测试机器，实时模拟线上的真实环境，达到程序不上线的情况下承担线上真实流量的测试。实战演习的必备工具。

a. tcpdump录制pace文件

tcpdump -i eth0 -w online.pcap tcp and port 80

b. 流量回放

tcpcopy -x 80-10.1.x.x:80 -i traffic.pcap

tcpcopy -x 80-10.1.x.x:80 -a 2 -i traffic.pcap  // 离线回放加速2倍

c. 引流模式

tcpcopy -x 80-10.1.x.x:80 -r 20  // 20%引流

tcpcopy -x 80-10.1.x.x:80 -n 3  // 放大三倍引流

wrk & ApacheBench  & Jmeter & webbench

个人非常推荐wrk，轻量且压测结果准确，结合Lua脚本可以支持更复杂的测试场景。

压测示例：4个线程来模拟1000个并发连接，整个测试持续30秒，连接超时30秒，打印出请求的延迟统计信息。

> wrk -t4 -c1000 -d30s -T30s --latency http://www.baidu.com

Running 30s test @ http://www.baidu.com  4 threads and 1000 connections  Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev    Latency     1.71s     3.19s   26.51s    89.38%    Req/Sec    15.83     10.59    60.00     66.32%  Latency Distribution     50%  434.52ms     75%    1.70s     90%    5.66s     99%   14.38s  1572 requests in 30.09s, 26.36MB readRequests/sec:     52.24Transfer/sec:      0.88MB

更多参数帮助信息：

> wrk --help

Usage: wrk <options> <url>  Options:    -c, --connections <N>  Connections to keep open    -d, --duration    <T>  Duration of test    -t, --threads     <N>  Number of threads to use

    -s, --script      <S>  Load Lua script file    -H, --header      <H>  Add header to request        --latency          Print latency statistics        --timeout     <T>  Socket/request timeout    -v, --version          Print version details

  Numeric arguments may include a SI unit (1k, 1M, 1G)  Time arguments may include a time unit (2s, 2m, 2h)

定位性能瓶颈

可以从以下几个方面衡量系统的性能：

• 应用层面

• 系统层面

• JVM层面

• Profiler

应用层面

应用层面的性能指标：

• QPS

• 响应时间，95、99线等。

• 成功率

系统层面

系统层面指标有Cpu、内存、磁盘、网路等，推荐用一个犀利的命令查询系统性能情况：

dstat -lcdngy

dstat非常强大，可以实时的监控cpu、磁盘、网络、IO、内存等使用情况。

• 安装方法

yum install -y dstat

• 功能说明

-c：显示CPU系统占用，用户占用，空闲，等待，中断，软件中断等信息。-C：当有多个CPU时候，此参数可按需分别显示cpu状态，例：-C 0,1 是显示cpu0和cpu1的信息。 -d：显示磁盘读写数据大小。 -D hda,total：include hda and total。 -n：显示网络状态。 -N eth1,total：有多块网卡时，指定要显示的网卡。 -l：显示系统负载情况。 -m：显示内存使用情况。 -g：显示页面使用情况。 -p：显示进程状态。 -s：显示交换分区使用情况。 -S：类似D/N。 -r：I/O请求情况。 -y：系统状态。 --ipc：显示ipc消息队列，信号等信息。 --socket：用来显示tcp udp端口状态。 -a：此为默认选项，等同于-cdngy。 -v：等同于 -pmgdsc -D total。 --output 文件：此选项也比较有用，可以把状态信息以csv的格式重定向到指定的文件中，以便日后查看。例：dstat --output /root/dstat.csv & 此时让程序默默的在后台运行并把结果输出到/root/dstat.csv文件中。    

Cpu

• 使用率：Cpu是最重要的资源，如果CPU在等待，也会导致Cpu高使用率。

• CPU利用率 = 1 - 程序占用cpu时间/程序总的运行时间

• 用户时间/内核时间：大致判断应用是计算密集型还是IO密集型。

• CPU花在用户态代码的时间称为用户时间，而执行内核态代码的时间称为内核时间。内核时间主要包括系统调用，内核线程和中断的时间。当在整个系统范围内进行测量时，用户时间和内核时间之比揭示了运行的负载类型。计算密集型应用会把大量时间花在用户态代码上，用户时间/内核时间之比接近99/1。这样的例子有图像处理，数据分析等。I/O密集型应用的系统调用频率较高，通过执行内核代码进行I/O操作。一个进行网络I/O的Web服务器的用户/内核时间比大约为70/30。

• 负载load：在特定时间间隔内运行队列中的平均进程数。每个CPU都有一个运行队列，队列里存放着已经就绪，等待被CPU执行的线程。理想状态下，希望负载平均值小于等于Cpu核数。

Cpu使用率和load的区别：

• 负载均值用来估量CPU利用率的发展趋势，而不是某一时刻的状况。

• 负载均值包括所有CPU的需求，而不仅仅是在测量时活跃的。

磁盘

磁盘空间：没有空间会导致程序无法启动或者报错。

du -sh //查看当前文件夹下所有文件大小

df -hl //以磁盘分区为单位查看文件系统

有时候linux服务器的系统日志文件过大导致磁盘使用率过高，推荐两种清理方式：

sudo /dev/null > /var/log/**.log  //删除指定的较大日志文件，速度快sudo find /var/log/ -type f -mtime +30 -exec rm -f {} \  //删除30天之前的日志文件

磁盘权限：没有权限会导致程序无法启动或者报错。

ll /yourdir

磁盘性能测试

dd if=/dev/zero of=output.file bs=10M count=1

io吞吐、iowait

这里重点说下这两个因素，大量的磁盘读写以及过高的iowait往往意味着磁盘可能是瓶颈。实际上iowait并不能反映磁盘成为性能瓶颈，它实际测量的是cpu的时间：

%iowait = (cpu idle time)/(all cpu time)

所以唯一定位磁盘成为性能瓶颈的直接方法还是看read/write时间。下面我们着重介绍下如何定位io问题。

a. 宏观确定是否是io的问题：top命令，可以从Cpu这一行看出浪费在I/O Wait上的CPU百分比；数值越高代表越多的CPU资源在等待I/O权限。

b. 确定具体磁盘问题：iostat

%util直观地反应可哪一块磁盘正在被写入，反应了设备的繁忙程度。每毫秒读写请求(rrqm/s wrqm/s)以及每秒读写(r/s w/s)对排查问题也提供了很多有用的信息。

c. 确定具体进程：简单粗暴的iotop直观地反映了哪些进程是导致io问题的罪魁祸首。

d. ps判断进程是否等待IO一样强大

众所周知，ps命令为我们提供了内存、cpu以及进程状态等信息，根据进程状态可以很容易查到正在等待IO的进程信息。

这里简单说下linux进程的几种状态：

• R (TASK_RUNNING)，可执行状态。

• S (TASK_INTERRUPTIBLE)，可中断的睡眠状态。

• D (TASK_UNINTERRUPTIBLE)，不可中断的睡眠状态。

• T (TASK_STOPPED or TASK_TRACED)，暂停状态或跟踪状态。

• Z (TASK_DEAD – EXIT_ZOMBIE)，退出状态，进程成为僵尸进程。

• X (TASK_DEAD – EXIT_DEAD)，退出状态，进程即将被销毁。

其中等待I/O的进程状态一般是"uninterruptible sleep"即D状态，D状态以及R状态进程算为运行队列之中，所以D状态进程过多也会导致系统load偏高，有兴趣可以看下linux load的计算原理。

查看D状态进程：

> for x in `seq 1 1 10`; do ps -eo state,pid,cmd | grep "^D"; echo "--------"; sleep 5; done

D 13389 /usr/libexec/gcc/x86_64-redhat-linux/4.4.7/cc1 -quiet -I../../include/cat -I../ -I. -dD message_sender.c -quiet -dumpbase message_sender.c -mtune=generic -auxbase message_sender -ggdb3 -O2 -O0 -o /tmp/ccivsNPE.s

根据proc伪文件系统获取io相关信息：

> cat /proc/pid/io

rchar: 548875497wchar: 270446556syscr: 452342syscw: 143986read_bytes: 253100032write_bytes: 24645632cancelled_write_bytes: 3801088

e. 确定哪个文件频繁读写：lsof -p pid

网络

1. nestat

netstat -nt 查看tcp相关连接状态、连接数以及发送队列和接收队列

关于tcp的状态需要大家熟悉三次握手和四次挥手的过程，这里先列出tcp的全部状态。

客户端：SYN_SENT、FIN_WAIT1、FIN_WAIT2、CLOSING、TIME_WAIT

服务端：LISTEN、SYN_RCVD、CLOSE_WAIT、LAST_ACK

Common：ESTABLISHED、CLOSED

Tcp状态变化图（摘自网络）：

关于tcp状态的几点说明：

• 正常的连接应该是ESTABLISHED状态，如果存在大量的SYN_SENT的连接，则需要看下防火墙规则。

• 如果Recv-Q或者Send-Q持续有大量包存在，意味着连接存在瓶颈或者程序存在bug。

2. 一些其他常用技巧

关于netstat还有很多有用的技巧，这里列出平时比较常用的：

netstat -nap | grep port 显示使用该端口的所有进程id

netstat -nat |awk '{print $6}'|sort|uniq -c|sort -rn 查询全部状态并排序

awk '{print $1}' access.log |sort|uniq -c|sort -nr|head -10 分析access.log获取访问做多的top n的ip地址

netstat -nat | grep "10.1.1.1:8080" |awk '{print $5}'|awk -F: '{print $1}'|sort|uniq -c|sort -nr|head -20 连接某服务器最多的top n的ip地址

netstat -s 如果重传的包持续增加，那么很大可能网卡存在问题

JVM

定位问题的杀手锏——线程堆栈

1. 获取线程堆栈的步骤：

ps -ef | grep javasudo -u nobody jstack <pid> > /tmp/jstack.<pid>

小技巧：jstack信息是某个时刻的堆栈信息，有时间仅仅一个jstack并不能分析出问题所在，可以适当多几次jstack，然后进行对比分析。

2. 如何从线程堆栈中找到本地线程对应的id

nid=native thread id，特殊的是nid使用十六进制标识，本地线程id是十进制标识，所以通过进制换算就可以讲两者对应起来。

16进制和10进制的互换：

printf %d 0x1b40printf "0x%x" 6976

3. Cpu消耗高的分析方法

a. 找出对应的java进程pid：

ps -ef | grep java

b. 找出java进程中最消耗cpu的线程：

top -H -p <pid>

• 将找出的线程id转换为16进制

• jstack获取java的线程堆栈

• 根据16进制的id从线程堆栈中找到相关的堆栈信息

说明：线程堆栈中可以看出对应线程执行的是Java代码还是Native method

找不到对应的线程堆栈？

• 执行的Native method是重新创建的线程。

• 代码bug，堆内存耗完，jvm不断执行full gc。

• jvm自身bug