如何评估CPU、内存以及I/O它们性能的命令-评判cpu性能的指标

操作系统作为所有程序的载体，对应用的性能影响是非常重要的。然而计算机各个组件之间的速度，是非常不均衡的。拿CPU和硬盘的速度来说，比兔子和乌龟的速度差别还要大。

下面将简单的介绍CPU、内存、I/O的一些基本知识，以及一些如何评估它们性能的命令。

1.CPU

首先介绍计算机中最重要的计算组件：中央处理器。一般我们可以通过top命令来观测它的性能。

1.1 top命令

top命令可用于观测CPU的一些运行指标。如图，进入top命令之后，按1键即可看到每核CPU的详细状况。

CPU的使用有多个维度的指标，以下分别说明一下：

us用户态所占用的CPU百分比。

sy内核态所占用的CPU百分比。如果这个值过高，需要配合vmstat命令，查看是否是上下文切换是否频繁。

ni高优先级应用所占用的CPU百分比。

wa等待I/O设备所占用的CPU百分比。如果这个值非常高，输入输出设备可能存在非常明显的瓶颈。

hi硬件中断所占用的CPU百分比。

si软中断所占用的CPU百分比。

st这个一般发生在虚拟机上，指的是虚拟CPU等待实际CPU时间的百分比。如果这个值过大，则你的宿主机压力可能过大。如果你是云主机，则你的服务商可能存在超卖。

id空闲CPU百分比。

一般的，我们比较关注空闲CPU的百分比，它可以从整体上体现CPU的利用情况。

1.2 什么是负载

我们还要评估CPU任务执行的排队情况，这些值就是负载(load)。top命令，显示的CPU负载，分别是最近1分钟、5分钟、15分钟的数值。

如图，以单核操作系统为例，将CPU资源抽象成一条单向行驶的马路。则会发生三种情况：

马路上的车只有4辆，车辆畅通无阻，load大约是0.5。

马路上的车有8辆，正好能首尾相接安全通过，此时load大约为1。

马路上的车有12辆，除了在马路上的8辆车，还有4辆等在马路外面，需要排队。此时load大约为1.5。

那load为1代表的是啥？针对这个问题，误解还是比较多的。

很多同学认为，load达到1，系统就到了瓶颈，这不完全正确。load的值和cpu核数息息相关。举例如下：

单核的负载达到1，总load的值约1。

双核的每核负载都达到1，总load约2。

四核的每核负载都达到1，总load约为4。

所以，对于一个load到了10，却是16核的机器，你的系统还远没有达到负载极限。通过uptime命令，同样能够看到负载情况。

1.3 vmstat

要看CPU的繁忙程度，还可以通过vmstat命令。下面是vmstat命令的一些输出信息。

我们比较关注的有下面几列：

b存在于等待队列的内核线程数目，比如等待I/O等。数字过大则cpu太忙。

cs代表上下文切换的数量。如果频繁的进行上下文切换，就需要考虑是否是线程数开的过多。

si/so显示了交换分区的一些使用情况，交换分区对性能的影响比较大，需要格外关注。

$vmstat1 procs———memory————-swap——-io—–system——–cpu—– rbswpdfreebuffcachesisobiboincsussyidwast 3400200889792737085918280005610961300 320020088992073708591860000592132844282981100 320020089011273708591860000095012154991000 32002008895687371259185600048119002459990000 3200200890208737125918600000158984840981100 ^C

2.内存

2.1 观测命令

要想了解内存对性能的一些影响，就需要从操作系统层面来看一下内存的分布。

我们在平常写完代码后，比如写了一个C++程序，如果去查看它的汇编，可以看到其中的内存地址，并不是实际的物理内存地址。

那么应用程序所使用的，就是逻辑内存，这个学过计算机组成结构的同学都有了解。

逻辑地址可以映射到物理内存和虚拟内存上。比如你的物理内存是8GB，分配了16GB的SWAP分区，那么应用可用的总内存就是24GB。

从top命令可以看到几列数据，注意方块括起来的三个区域，解释如下：

VIRT这里就是虚拟内存，一般比较大，不用做过多关注。

RES我们平常关注的就是这一列的数值，它代表了进程实际占用的内存。平常在做监控时，也主要是监控这个数值。

SHR指的是共享内存，比如可以复用的一些so文件等。

2.2 CPU缓存

由于CPU核内存之间的速度差异是非常大的，解决方式就是加入高速缓存。其实，这些高速缓存，往往会有多层，如下图。

Java有大部分知识点是围绕多线程的，那是因为，如果一个线程的时间片跨越了多个CPU，那么就会存在同步问题。

在Java中，最典型的和CPU缓存相关的知识点，就是并发编程中，针对Cache line的伪共享（false sharing）问题。

伪共享是指：在这些高速缓存中，是以缓存行为单位进行存储的。哪怕你修改了缓存行中一个很小很小的数据，它都会整个的刷新。所以，当多线程修改一些变量的值时，如果这些变量在同一个缓存行里，就会造成频繁刷新，无意中影响彼此的性能。

通过以下命令即可看到当前操作系统的缓存行大小。

cat/sys/devices/system/cpu/cpu0/cache/index0/coherency_line_size

通过以下命令可以看到不同层次的缓存大小。

[root@localhost~]#cat/sys/devices/system/cpu/cpu0/cache/index1/size 32K [root@localhost~]#cat/sys/devices/system/cpu/cpu0/cache/index2/size 256K [root@localhost~]#cat/sys/devices/system/cpu/cpu0/cache/index3/size 20480K

在JDK8以上的版本，通过开启参数-XX:-RestrictContended，就可以使用注解@sun.misc.Contended进行补齐，来避免伪共享的问题。在并发优化中，我们再详细讲解。

2.3 HugePage

回头看我们最长的那副图，上面有一个叫做TLB的组件，它的速度虽然高，但容量也是有限的。这就意味着，如果物理内存很大，那么映射表的条目将会非常多，会影响CPU的检索效率。

默认内存是以4K的page来管理的。如图，为了减少映射表的条目，可采取的办法只有增加页的尺寸。像这种将Page Size加大的技术，就是Huge Page。

HugePage有一些副作用，比如竞争加剧，Redis还有专门的研究（https://redis.io/topics/latency） ，但在一些大内存的机器上，开启后会一定程度上增加性能。

2.4 预先加载

另外，一些程序的默认行为，也会对性能有所影响。比如JVM的-XX:+AlwaysPreTouch参数。默认情况下，JVM虽然配置了Xmx、Xms等参数，但它的内存在真正用到时，才会分配。

但如果加上这个参数，JVM就会在启动的时候，把所有的内存预先分配。这样，启动时虽然慢了些，但运行时的性能会增加。

3.I/O

3.1 观测命令

I/O设备可能是计算机里速度最差的组件了。它指的不仅仅是硬盘，还包括外围的所有设备。

硬盘有多慢呢？我们不去探究不同设备的实现细节，直接看它的写入速度（数据未经过严格测试，仅作参考）。

可以看到普通磁盘的随机写和顺序写相差是非常大的。而随机写完全和cpu内存不在一个数量级。

缓冲区依然是解决速度差异的唯一工具，在极端情况比如断电等，就产生了太多的不确定性。这些缓冲区，都容易丢。

最能体现I/O繁忙程度的，就是top命令和vmstat命令中的wa%。如果你的应用，写了大量的日志，I/O wait就可能非常的高。

对于硬盘来说，可以使用iostat命令来查看具体的硬件使用情况。只要%util超过了80%，你的系统基本上就跑不动了。

详细介绍如下：

%util最重要的判断参数。一般地，如果该参数是100%表示设备已经接近满负荷运行了

Device表示发生在哪块硬盘。如果你有多快，则会显示多行

avgqu-sz这个值是请求队列的饱和度，也就是平均请求队列的长度。毫无疑问，队列长度越短越好。

await响应时间应该低于5ms，如果大于10ms就比较大了。这个时间包括了队列时间和服务时间

svctm 表示平均每次设备I/O操作的服务时间。如果svctm的值与await很接近，表示几乎没有I/O等待，磁盘性能很好，如果await的值远高于svctm的值，则表示I/O队列等待太长，系统上运行的应用程序将变慢。

3.2 零拷贝

kafka比较快的一个原因就是使用了zero copy。所谓的Zero copy，就是在操作数据时, 不需要将数据buffer从一个内存区域拷贝到另一个内存区域。因为少了一次内存的拷贝, CPU的效率就得到提升。

我们来看一下它们之间的区别：

要想将一个文件的内容通过socket发送出去，传统的方式需要经过以下步骤：

将文件内容拷贝到内核空间。

将内核空间的内容拷贝到用户空间内存，比如Java应用。

用户空间将内容写入到内核空间的缓存中。

socket读取内核缓存中的内容，发送出去。

零拷贝又多种模式，我们拿sendfile来说明。如上图，在内核的支持下，零拷贝少了一个步骤，那就是内核缓存向用户空间的拷贝。即节省了内存，也节省了CPU的调度时间，效率很高。

4.网络

除了iotop、iostat这些命令外，sar命令可以方便的看到网络运行状况，下面是一个简单的示例，用于描述入网流量和出网流量。

$sar-nDEV1 Linux3.13.0-49-generic(titanclusters-xxxxx)07/14/2015_x86_64_(32CPU) 1248AMIFACErxpck/stxpck/srxkB/stxkB/srxcmp/stxcmp/srxmcst/s%ifutil 1249AMeth018763.005032.0020686.42478.300.000.000.000.00 1249AMlo14.0014.001.361.360.000.000.000.00 1249AMdocker00.000.000.000.000.000.000.000.00 1249AMIFACErxpck/stxpck/srxkB/stxkB/srxcmp/stxcmp/srxmcst/s%ifutil 1250AMeth019763.005101.0021999.10482.560.000.000.000.00 1250AMlo20.0020.003.253.250.000.000.000.00 1250AMdocker00.000.000.000.000.000.000.000.00 ^C

当然，我们可以选择性的只看TCP的一些状态。

$sar-nTCP,ETCP1 Linux3.13.0-49-generic(titanclusters-xxxxx)07/14/2015_x86_64_(32CPU) 1219AMactive/spassive/siseg/soseg/s 1220AM1.000.0010233.0018846.00 1219AMatmptf/sestres/sretrans/sisegerr/sorsts/s 1220AM0.000.000.000.000.00 1220AMactive/spassive/siseg/soseg/s 1221AM1.000.008359.006039.00 1220AMatmptf/sestres/sretrans/sisegerr/sorsts/s 1221AM0.000.000.000.000.00 ^C

5.End

不要寄希望于这些指标，能够立刻帮助我们定位性能问题。这些工具，只能够帮我们大体猜测发生问题的地方，它对性能问题的定位，只是起到辅助作用。想要分析这些bottleneck，需要收集更多的信息。

想要获取更多的性能数据，就不得不借助更加专业的工具，比如基于eBPF的BCC工具，这些牛x的工具我们将在其他文章里展开。读完本文，希望你能够快速的了解Linux的运行状态，对你的系统多一些掌控。

审核编辑：刘清