案例分析
你的准备
今天依旧探究系统CPU使?率?的情况,所以这次实验的准备?作,与上节课的准备?作基本相同,差别在于案例所?的Docker 镜像不同。
本次还是基于 Ubuntu 18.04,同样适?于其他的 Linux 系统。我使?的案例环境如下所示:
机器配置:2 CPU,8GB 内存
预先安装 docker、sysstat、perf、ab 等?具,如 apt install docker.io sysstat linux-tools-common 。由于Nginx 和 PHP 的配置比较麻烦,我把它们打包成了两个 Docker 镜像,这样只需要运?两个容器,就可以得到模拟环境。注意,这个案例要?到两台虚拟机,如下图所示:
你可以看到,其中?台?作 Web 服务器,来模拟性能问题;另?台?作 Web 服务器的客户端,来给 Web 服务增加压?请求。使用两台虚拟机是为了相互隔离,避免“交叉感染”。
接下来,我们打开两个终端,分别 SSH 登录到两台机器上,并安装上述?具。
同样注意,下?所有命令都默认以 root ?户运?,如果你是?普通?户身份登陆系统,请运? sudo su root 命令切换到 root ?户。
?到这?步,准备?作就完成了。接下来,我们正式进入操作环节。
温馨提示:案例中 PHP 应?的核?逻辑?较简单,你可能一眼就能看出问题,但实际生产环境中的源码就复杂多了。所以,我依旧建议,操作之前别看源码,避免先?为主,?要把它当成?个?盒来分析。这样,你可以更好把握,怎么从系统的资源使?问题出发,分析出瓶颈所在的应?,以及瓶颈在应?中?概的位置。
操作和分析
?先,我们在第?个终端,执?下?的命令运? Nginx 和 PHP 应?:
$ docker run --name nginx -p 10000:80 -itd feisky/nginx:sp
$ docker run --name phpfpm -itd --network container:nginx feisky/php-fpm:sp
然后,在第?个终端,使? curl 访问 http://[VM1的IP]:10000,确认 Nginx 已正常启动。你应该可以看到 It works! 的响应。
# 192.168.0.10是第?台虚拟机的IP地址
$ curl http://192.168.0.10:10000/
It works!
接着,我们来测试一下这个 Nginx 服务的性能。在第?个终端运?下?的 ab 命令。要注意,与上次操作不同的是,这次我们
需要并发100个请求测试Nginx性能,总共测试1000个请求。# 并发100个请求测试Nginx性能,总共测试1000个请求
$ ab -c 100 -n 1000 http://192.168.0.10:10000/
This is ApacheBench, Version 2.3 <$Revision: 1706008 gt;
Copyright 1996 Adam Twiss, Zeus Technology Ltd,
Requests per second: 87.86 [#/sec] (mean)
Time per request: 1138.229 [ms] (mean)
...
从ab的输出结果我们可以看到,Nginx能承受的每秒平均请求数,只有 87 多?点,是不是感觉它的性能有点差呀。那么,到底是哪?出了问题呢?我们再? top 和 pidstat 来观察?下。
这次,我们在第?个终端,将测试的并发请求数改成5,同时把请求时?设置为10分钟(-t 600)。这样,当你在第?个终端
使?性能分析?具时, Nginx 的压?还是继续的。
继续在第?个终端运? ab 命令:
$ ab -c 5 -t 600 http://192.168.0.10:10000/
然后,我们在第?个终端运? top 命令,观察系统的 CPU 使?情况:
$ top
...
%Cpu(s): 80.8 us, 15.1 sy, 0.0 ni, 2.8 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 1.3 si, 0.0 st
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
6882 root 20 0 8456 5052 3884 S 2.7 0.1 0:04.78 docker-containe
6947 systemd+ 20 0 33104 3716 2340 S 2.7 0.0 0:04.92 nginx
7494 daemon 20 0 336696 15012 7332 S 2.0 0.2 0:03.55 php-fpm
7495 daemon 20 0 336696 15160 7480 S 2.0 0.2 0:03.55 php-fpm
10547 daemon 20 0 336696 16200 8520 S 2.0 0.2 0:03.13 php-fpm
10155 daemon 20 0 336696 16200 8520 S 1.7 0.2 0:03.12 php-fpm
10552 daemon 20 0 336696 16200 8520 S 1.7 0.2 0:03.12 php-fpm
15006 root 20 0 1168608 66264 37536 S 1.0 0.8 9:39.51 dockerd
4323 root 20 0 0 0 0 I 0.3 0.0 0:00.87 kworker/u4:1
...
观察 top 输出的进程列表可以发现,CPU 使?率最?的进程也只不过才 2.7%,看起来并不?。
然?,再看系统 CPU 使?率( %Cpu )这??,你会发现,系统的整体 CPU 使?率是?较?的:?户 CPU 使?率(us)
已经到了 80%,系统 CPU 为 15.1%,?空闲 CPU (id)则只有 2.8%。
为什么?户 CPU 使?率这么?呢?我们再重新分析?下进程列表,看看有没有可疑进程:docker-containerd 进程是?来运?容器的,2.7% 的 CPU 使?率看起来正常;
Nginx 和 php-fpm 是运? Web 服务的,它们会占??些 CPU 也不意外,并且 2% 的 CPU 使?率也不算?;
再往下看,后?的进程呢,只有 0.3% 的 CPU 使?率,看起来不太像会导致?户 CPU 使?率达到 80%。
那就奇怪了,明明?户 CPU 使?率都80%了,可我们挨个分析了?遍进程列表,还是找不到? CPU 使?率的进程。看来top
是不管?了,那还有其他?具可以查看进程 CPU 使?情况吗?不知道你记不记得我们的?朋友 pidstat,它可以?来分析进程
的 CPU 使?情况。
接下来,我们还是在第?个终端,运? pidstat 命令:
# 间隔1秒输出?组数据(按Ctrl+C结束)
$ pidstat 1
...
04:36:24 UID PID %usr %system %guest %wait %CPU CPU Command
04:36:25 0 6882 1.00 3.00 0.00 0.00 4.00 0 docker-containe
04:36:25 101 6947 1.00 2.00 0.00 1.00 3.00 1 nginx
04:36:25 1 14834 1.00 1.00 0.00 1.00 2.00 0 php-fpm
04:36:25 1 14835 1.00 1.00 0.00 1.00 2.00 0 php-fpm
04:36:25 1 14845 0.00 2.00 0.00 2.00 2.00 1 php-fpm
04:36:25 1 14855 0.00 1.00 0.00 1.00 1.00 1 php-fpm
04:36:25 1 14857 1.00 2.00 0.00 1.00 3.00 0 php-fpm
04:36:25 0 15006 0.00 1.00 0.00 0.00 1.00 0 dockerd
04:36:25 0 15801 0.00 1.00 0.00 0.00 1.00 1 pidstat
04:36:25 1 17084 1.00 0.00 0.00 2.00 1.00 0 stress
04:36:25 0 31116 0.00 1.00 0.00 0.00 1.00 0 atopacctd
...
观察?会?,你是不是发现,所有进程的 CPU 使?率也都不?啊,最?的 Docker 和 Nginx 也只有 4% 和 3%,即使所有进
程的 CPU 使?率都加起来,也不过是 21%,离 80% 还差得远呢!
最早的时候,我碰到这种问题就完全懵了:明明?户 CPU 使?率已经?达 80%,但我却怎么都找不到是哪个进程的问题。到
这?,你也可以想想,你是不是也遇到过这种情况?还能不能再做进?步的分析呢?
后来我发现,会出现这种情况,很可能是因为前?的分析漏了?些关键信息。你可以先暂停?下,??往上翻,重新操作检查
?遍。或者,我们?起返回去分析 top 的输出,看看能不能有新发现。
现在,我们回到第?个终端,重新运? top 命令,并观察?会?:$ top
top - 04:58:24 up 14 days, 15:47, 1 user, load average: 3.39, 3.82, 2.74
Tasks: 149 total, 6 running, 93 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
%Cpu(s): 77.7 us, 19.3 sy, 0.0 ni, 2.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 1.0 si, 0.0 st
KiB Mem : 8169348 total, 2543916 free, 457976 used, 5167456 buff/cache
KiB Swap: 0 total, 0 free, 0 used. 7363908 avail Mem
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
6947 systemd+ 20 0 33104 3764 2340 S 4.0 0.0 0:32.69 nginx
6882 root 20 0 12108 8360 3884 S 2.0 0.1 0:31.40 docker-containe
15465 daemon 20 0 336696 15256 7576 S 2.0 0.2 0:00.62 php-fpm
15466 daemon 20 0 336696 15196 7516 S 2.0 0.2 0:00.62 php-fpm
15489 daemon 20 0 336696 16200 8520 S 2.0 0.2 0:00.62 php-fpm
6948 systemd+ 20 0 33104 3764 2340 S 1.0 0.0 0:00.95 nginx
15006 root 20 0 1168608 65632 37536 S 1.0 0.8 9:51.09 dockerd
15476 daemon 20 0 336696 16200 8520 S 1.0 0.2 0:00.61 php-fpm
15477 daemon 20 0 336696 16200 8520 S 1.0 0.2 0:00.61 php-fpm
24340 daemon 20 0 8184 1616 536 R 1.0 0.0 0:00.01 stress
24342 daemon 20 0 8196 1580 492 R 1.0 0.0 0:00.01 stress
24344 daemon 20 0 8188 1056 492 R 1.0 0.0 0:00.01 stress
24347 daemon 20 0 8184 1356 540 R 1.0 0.0 0:00.01 stress
...
这次从头开始看 top 的每?输出,咦?Tasks 这??看起来有点奇怪,就绪队列中居然有 6 个 Running 状态的进程(6
running),是不是有点多呢?
回想?下 ab 测试的参数,并发请求数是 5。再看进程列表?, php-fpm 的数量也是 5,再加上 Nginx,好像同时有 6 个进程
也并不奇怪。但真的是这样吗?
再仔细看进程列表,这次主要看 Running(R) 状态的进程。你有没有发现, Nginx 和所有的 php-fpm 都处于Sleep(S)状
态,?真正处于 Running(R)状态的,却是?个 stress 进程。这?个 stress 进程就?较奇怪了,需要我们做进?步的分析。
我们还是使? pidstat 来分析这?个进程,并且使? -p 选项指定进程的 PID。?先,从上? top 的结果中,找到这?个进程的PID。?如,先随便找?个 24344,然后? pidstat 命令看?下它的 CPU 使?情况:
$ pidstat -p 24344
16:14:55 UID PID %usr %system %guest %wait %CPU CPU Command
奇怪,居然没有任何输出。难道是pidstat 命令出问题了吗?之前我说过,在怀疑性能?具出问题前,最好还是先?其他?具
交叉确认?下。那?什么?具呢? ps 应该是最简单易?的。我们在终端?运?下?的命令,看看 24344 进程的状态:# 从所有进程中查找PID是24344的进程
$ ps aux | grep 24344
root 9628 0.0 0.0 14856 1096 pts/0 S+ 16:15 0:00 grep --color=auto 24344
还是没有输出。现在终于发现问题,原来这个进程已经不存在了,所以 pidstat 就没有任何输出。既然进程都没了,那性能问
题应该也跟着没了吧。我们再? top 命令确认?下:
$ top
...
%Cpu(s): 80.9 us, 14.9 sy, 0.0 ni, 2.8 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 1.3 si, 0.0 st
...
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
6882 root 20 0 12108 8360 3884 S 2.7 0.1 0:45.63 docker-containe
6947 systemd+ 20 0 33104 3764 2340 R 2.7 0.0 0:47.79 nginx
3865 daemon 20 0 336696 15056 7376 S 2.0 0.2 0:00.15 php-fpm
6779 daemon 20 0 8184 1112 556 R 0.3 0.0 0:00.01 stress
...
好像?错了。结果还跟原来?样,?户 CPU 使?率还是?达 80.9%,系统 CPU 接近 15%,?空闲 CPU 只有
2.8%,Running 状态的进程有 Nginx、stress等。
可是,刚刚我们看到stress 进程不存在了,怎么现在还在运?呢?再细看?下 top 的输出,原来,这次 stress 进程的 PID 跟
前?不?样了,原来的 PID 24344 不?了,现在的是 6779。
进程的 PID 在变,这说明什么呢?在我看来,要么是这些进程在不停地重启,要么就是全新的进程,这??也就两个原因:
第?个原因,进程在不停地崩溃重启,?如因为段错误、配置错误等等,这时,进程在退出后可能?被监控系统?动重启了。
第?个原因,这些进程都是短时进程,也就是在其他应?内部通过 exec 调?的外?命令。这些命令?般都只运?很短的时
间就会结束,你很难? top 这种间隔时间?较?的?具发现(上?的案例,我们碰巧发现了)。
?于 stress,我们前?提到过,它是?个常?的压?测试?具。它的 PID 在不断变化中,看起来像是被其他进程调?的短时
进程。要想继续分析下去,还得找到它们的?进程。
要怎么查找?个进程的?进程呢?没错,? pstree 就可以?树状形式显示所有进程之间的关系:
$ pstree | grep stress
|-docker-containe-+-php-fpm-+-php-fpm---sh---stress
| |-3*[php-fpm---sh---stress---stress]
从这?可以看到,stress 是被 php-fpm 调?的?进程,并且进程数量不??个(这?是3个)。找到?进程后,我们能进?
app 的内部分析了。?先,当然应该去看看它的源码。运?下?的命令,把案例应?的源码拷?到 app ?录,然后再执? grep 查找是不是有代码
再调? stress 命令:
# 拷?源码到本地
$ docker cp phpfpm:/app .
# grep 查找看看是不是有代码在调?stress命令
$ grep stress -r app
app/index.php:// fake I/O with stress (via write()/unlink()).
app/index.php:$result = exec("/usr/local/bin/stress -t 1 -d 1 2>&1", $output, $status);
找到了,果然是 app/index.php ?件中直接调?了 stress 命令。
再来看看 app/index.php 的源代码:
$ cat app/index.php
<?php
// fake I/O with stress (via write()/unlink()).
$result = exec("/usr/local/bin/stress -t 1 -d 1 2>&1", $output, $status);
if (isset($_GET["verbose"]) && $_GET["verbose"]==1 && $status != 0) {
echo "Server internal error: ";
print_r($output);
} else {
echo "It works!";
}
?>
可以看到,源码?对每个请求都会调??个 stress 命令,模拟 I/O 压?。从注释上看,stress 会通过 write() 和 unlink() 对 I/O进程进?压测,看来,这应该就是系统 CPU 使?率升?的根源了。
不过,stress 模拟的是 I/O 压?,?之前在 top 的输出中看到的,却?直是?户 CPU 和系统 CPU 升?,并没?到 iowait 升?。这?是怎么回事呢?stress 到底是不是 CPU 使?率升?的原因呢?
我们还得继续往下?。从代码中可以看到,给请求加? verbose=1 参数后,就可以查看 stress 的输出。你先试试看,在第?个终端运?:$ curl http://192.168.0.10:10000?verbose=1
Server internal error: Array
(
[0] => stress: info: [19607] dispatching hogs: 0 cpu, 0 io, 0 vm, 1 hdd
[1] => stress: FAIL: [19608] (563) mkstemp failed: Permission denied
[2] => stress: FAIL: [19607] (394) <-- worker 19608 returned error 1
[3] => stress: WARN: [19607] (396) now reaping child worker processes
[4] => stress: FAIL: [19607] (400) kill error: No such process
[5] => stress: FAIL: [19607] (451) failed run completed in 0s
)
看错误消息 mkstemp failed: Permission denied ,以及 failed run completed in 0s。原来 stress 命令并没有成功,它因为权
限问题失败退出了。看来,我们发现了?个 PHP 调?外部 stress 命令的 bug:没有权限创建临时?件。
从这?我们可以猜测,正是由于权限错误,?量的 stress 进程在启动时初始化失败,进?导致?户 CPU 使?率的升?。
分析出问题来源,下?步是不是就要开始优化了呢?当然不是!既然只是猜测,那就需要再确认?下,这个猜测到底对不对,是不是真的有?量的 stress 进程。该?什么?具或指标呢?
我们前?已经?了 top、pidstat、pstree 等?具,没有发现?量的 stress 进程。那么,还有什么其他的?具可以?吗?
还记得上?期提到的 perf 吗?它可以?来分析 CPU 性能事件,?在这?就很合适。依旧在第?个终端中运? perf record -g
命令 ,并等待?会?(?如15秒)后按 Ctrl+C 退出。然后再运? perf report 查看报告:
# 记录性能事件,等待?约15秒后按 Ctrl+C 退出
$ perf record -g
# 查看报告
$ perf report
这样,你就可以看到下图这个性能报告:你看,stress 占了所有CPU时钟事件的 77%,? stress 调?调?栈中?例最?的,是随机数?成函数 random(),看来它的确
就是 CPU 使?率升?的元凶了。随后的优化就很简单了,只要修复权限问题,并减少或删除 stress 的调?,就可以减轻系统的 CPU 压?。
当然,实际?产环境中的问题?般都要?这个案例复杂,在你找到触发瓶颈的命令?后,却可能发现,这个外部命令的调?过程是应?核?逻辑的?部分,并不能轻易减少或者删除。
这时,你就得继续排查,为什么被调?的命令,会导致 CPU 使?率升?或 I/O 升?等问题。这些复杂场景的案例,我会在后?的综合实战?详细分析。
最后,在案例结束时,不要忘了清理环境,执?下?的 Docker 命令,停?案例中?到的 Nginx 进程:
$ docker rm -f nginx phpfpm
execsnoop
在这个案例中,我们使?了 top、pidstat、pstree 等?具分析了系统 CPU 使?率?的问题,并发现 CPU 升?是短时进程
stress 导致的,但是整个分析过程还是?较复杂的。对于这类问题,有没有更好的?法监控呢?
execsnoop 就是?个专为短时进程设计的?具。它通过 ftrace 实时监控进程的 exec() ?为,并输出短时进程的基本信息,包
括进程 PID、?进程 PID、命令?参数以及执?的结果。
?如,? execsnoop 监控上述案例,就可以直接得到 stress 进程的?进程 PID 以及它的命令?参数,并可以发现?量的
stress 进程在不停启动:# 按 Ctrl+C 结束
$ execsnoop
PCOMM PID PPID RET ARGS
sh 30394 30393 0
stress 30396 30394 0 /usr/local/bin/stress -t 1 -d 1
sh 30398 30393 0
stress 30399 30398 0 /usr/local/bin/stress -t 1 -d 1
sh 30402 30400 0
stress 30403 30402 0 /usr/local/bin/stress -t 1 -d 1
sh 30405 30393 0
stress 30407 30405 0 /usr/local/bin/stress -t 1 -d 1
...
execsnoop 所?的 ftrace 是?种常?的动态追踪技术,?般?于分析 Linux 内核的运?时?为,后?课程我也会详细介绍并
带你使?。
?结
碰到常规问题?法解释的 CPU 使?率情况时,?先要想到有可能是短时应?导致的问题,?如有可能是下?这两种情况。
第?,应??直接调?了其他?进制程序,这些程序通常运?时间?较短,通过 top 等?具也不容易发现。
第?,应?本身在不停地崩溃重启,?启动过程的资源初始化,很可能会占?相当多的 CPU。
对于这类进程,我们可以? pstree 或者 execsnoop 找到它们的?进程,再从?进程所在的应???,排查问题的根源