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Linux系统的性能测试与性能分析

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发表于 2017-8-9 10:37:52 | 显示全部楼层 |阅读模式
1 性能测试简介

    性能测试的过程就是找到系统瓶颈的过程。
    性能测试(包括分析和调优)的过程就是在操作系统的各个子系统之间取得平衡的过程。
    操作系统的各个子系统包括:
    CPU
    Memory
    IO
    Network

        他们之间高度依赖,互相影响。比如:
           1. 频繁的磁盘读写会增加对内存的使用
           2. 大量的网络吞吐,一定意味着非常可观的CPU利用率
           可用内存的减少可能增加大量的swapping,从而使系统负载上升甚至崩溃


     2 应用程序类型

        性能测试之前,你首先需要判断你的应用程序是属于那种类型的,这可以帮助你判断哪个子系统可能会成为瓶颈。
      通常可分为如下两种:
     CPU bound – 这类程序,cpu往往会处于很高的负载,当系统压力上升时,相对于磁盘和内存,往往CPU会首先到达瓶颈。Web server,mail server以及大部分服务类程序都属于这一类。
     I/O bound – 这类程序,往往会频繁的访问磁盘,从而发送大量的IO请求。IO类应用程序往往利用cpu发送IO请求之后,便进入sleep状态,从而造成很高的IOWAIT。数据库类程序,cache服务器往往属于这种类型。

      3 CPU

         3.1 性能瓶颈
         3.1.1 运算性能瓶颈
          作为计算机的计算单元,其运算能力方面,可能出现如下瓶颈:
           1. 用户态进程CPU占用率很高
           2. 系统态(内核态)CPU占用率很高
           测试CPU的运算性能,通常是通过计算圆周率来测试CPU的浮点运算能力和稳定性。据说Pentium CPU的一个运算bug就是通过计算圆周率来发现的。圆周率的计算方法,通常是计算小数点后104万位,通过比较运算时间来评测CPU的运算能力。
          常用工具:
           SUPER PI(π)
           Wprime 与SuperPI不同的是,可以支持多核CPU的运算速度测试
           FritzChess 一款国际象棋测试软件,测试每秒钟可运算的步数
           突破CPU的运算瓶颈,一般只能靠花钱。比如提高时钟频率,提高L1,L2 cache容量或不断追求新一代的CPU架构:
     Core -> Nehalem(E55x,如r710,dsc1100) -> Westmere –> Sandy Bridge

          3.1.2 调度性能瓶颈
           CPU除了负责计算之外,另一个非常重要的功能就是调度。在调度方面,CPU可能会出现如下性能瓶颈:
  Load平均值超过了系统可承受的程度
     IOWait占比过高,导致Load上升或是引入新的磁盘瓶颈
           Context Switch过高,导致CPU就像个搬运工一样,频繁在寄存器(CPU Register)和运行队列(run queue)之间奔波
           硬中断CPU占比接近于100%
           软中断CPU占比接近于100%
           超线程
  超线程芯片可以使得当前线程在访问内存的间隙,处理器可以使用它的机器周期去执行另外一个线程。一个超线程的物理CPU可以被kernel看做是两个独立的CPU。

          3.2 典型监控参数
          3.2.1 参数含义
           Load
           Load是指CPU所有内核正在处理的任务加上处于等待队列中的进程数之和。
           处于等待队列(run queue)中的进程包括TASK_RUNNING 和 TASK_UNINTERRUPTIBLE两种状态的任务:
     ? 处于可运行状态的进程
     ? 等待不可中断任务的进程
           在一个双核的系统中,如果两个进程正在执行,有四个进程处于run quque当中,那么load就是6
           Nice%
            用户进程空间内,通过调用nice或setpriority系统调用改变过优先级的进程的CPU占用率
            Iowait%
            CPU等待IO操作的时间
           Idle%
             CPU空闲时间
           Intr/s#p#分页标题#e#
           每秒钟处理的中断数
           Hi%

     服务于IRQs的时间占比
  Si%
  服务于Soft IRQs的时间占比
  St%

  关于st的解释,在IBM的一份文档里,有一段描述:
  IBM’s definition of steal time is actually pretty good:
  Steal time is the percentage of time a virtual CPU waits for a real CPU while the hypervisor is servicing another virtual processor.

  3.3 工作原理
   为了更好地理解CPU的性能参数,需要了解如下一些概念

  3.3.1 进程及进程调度算法
   什么是线程
  图3:进程和线程的数据结构
  2. 进程的状态
  可运行状态(TASK_RUNNING)
  不可中断的等待状态(TASK_UNINTERRUPTIBLE)
  暂停状态(TASK_STOPPED)
  跟踪状态(TASK_TRACED)
  僵死状态(EXIT_ZOMBIE)
  问题 Wait io%包含在idle%当中吗?
  从下面top实例可以看出,wait io%不属于idle%,等IO的过程被叫做uninterruptible sleep
  Cpu1 : 2.7%us, 3.0%sy, 0.0%ni, 3.7%id, 89.7%wa, 0.0%hi, 1.0%si, 0.0%st

  3.3.4 硬中断
  性能测试中关注的中断,主要由自于IO设备所产生,如键盘的一次按键,网卡的收报等等。
  IRQ
  IO设备所发出的IRQ(Interrupt ReQuest)请求叫做中断请求(可屏蔽中断)
  每个能够发出中断的IO设备都有一个IRQ输出线(部分高级前兆网卡,和大部分万兆网卡都多条IRQ输出线)。每条IRQ输出线和可编程中断控制器(Programmable Interrupt Controller)引脚相关联。
  每个IRQ输出线的中断信号,只能被一个CPU core处理,IRQ线从0开始编号。
  如何观察IRQ的状态:
  问题3:大量的中断,是否会使CPU响应中断成为瓶颈呢?
  答案是一般不会,中断享有最高的优先级,有硬件中断发生时,CPU会立即停下手中的工作,响应中断,并调用相应中断处理程序。瓶颈一般发生在中断处理程序。
  IRQ硬件中断是否意味着不会出现瓶颈呢?瓶颈有可能出现在中断的服务例程中,看下面的流程图:
  IRQ在多处理器上的分发:
  遵循对称多处理模型,每个IO中断的处理时间片是相同的,均匀分配。Kernel通过中断向量表来将中断信号发送到特定的CPU上去。
  在必要的时候,Linux 2.6利用kirqd的内核线程来纠正IRQ在CPU上的分配。kirqd线程周期性的执行扫描每个CPU处理的中断个数,发现不均衡时重新调整CPU的负载。
  下面的案例表明,IRQ在CPU上的分配不够均衡,因为8个CPU,只有4个CPU有负载:
  性能测试中关注的中断,主要由自于IO设备所产生,如键盘的一次按键,网卡的收报等等。
  IRQ
  IO设备所发出的IRQ(Interrupt ReQuest)请求叫做中断请求(可屏蔽中断)
  每个能够发出中断的IO设备都有一个IRQ输出线(部分高级前兆网卡,和大部分万兆网卡都多条IRQ输出线)。每条IRQ输出线和可编程中断控制器(Programmable Interrupt Controller)引脚相关联。
  每个IRQ输出线的中断信号,只能被一个CPU core处理,IRQ线从0开始编号。
  问题3:大量的中断,是否会使CPU响应中断成为瓶颈呢?
  答案是一般不会,中断享有最高的优先级,有硬件中断发生时,CPU会立即停下手中的工作,响应中断,并调用相应中断处理程序。瓶颈一般发生在中断处理程序。
  IRQ硬件中断是否意味着不会出现瓶颈呢?瓶颈有可能出现在中断的服务例程中,看下面的流程图:
  IRQ在多处理器上的分发:
  遵循对称多处理模型,每个IO中断的处理时间片是相同的,均匀分配。Kernel通过中断向量表来将中断信号发送到特定的CPU上去。
  在必要的时候,Linux 2.6利用kirqd的内核线程来纠正IRQ在CPU上的分配。kirqd线程周期性的执行扫描每个CPU处理的中断个数,发现不均衡时重新调整CPU的负载。


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