性能优化 方法总结-凯发app官方网站

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分类:

2012-08-01 17:08:11

原文地址: 作者:

1.  通过修改swappiness内核参数来提升性能。
      如果程序运行过程中在某一时刻使用内存达到一个峰值,有时虽然这个峰值还远没有达到服务器的物理内存,但也会出现系统开始较多使用swap的情况,这会使系统性能开始下降。这时,可通过调节swappiness内核参数来降低系统对swap的使用,从而避免不必要的swap对系统性能的影响(由于swappiness值设得过大,导致虽然服务器物理内存足够,但还会产生swap)

swappiness默认值为60,值越大表示越倾向于使用swap。可以设为0,这样做并不会禁止对swap的使用,只是最大限度地降低了使用swap的可能性,并尽可能多地使用实际物理内存,少使用虚拟内存。通过sysctl -q vm.swappiness可以查看参数的当前设置。修改参数的方法是修改/etc/sysctl.conf文件,加入vm.swappiness=xxx,并重起系统。如果不想重起,可以通过sysctl -p动态加载/etc/sysctl.conf文件,但建议这样做之前先清空swap。

小贴士:1g内存推荐值为5,2g内存推荐值为3,不推荐值为0。

 虚拟内存使用状况查看工具---vmstat
使用示例:vmstat -s m 5 
参数-s m表示以m为单位,5表示每5秒钟产生一次报告。
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu------
 b   swpd   free   buff  cache   si   so    bi    bo   in   cs us sy id wa st
 2      0   1277     16   6340    0    0     7     3    1    1  0  2 91  6  0
 0      0   1277     16   6340    0    0     9   778 1203 3901  0  5 78 17  0
 1      0   1276     16   6340    0    0     4   510 1094 3855  0  1 96  2  0
 0      0   1276     16   6340    0    0    13   294 1113 3896  0  3 89  7  0
参数解释:
procs:
r-->;在运行队列中等待的内核线程数
b-->;在等待io或资源的内核线程数
w-->;可以进入运行队列但被替换的进程

memoy
swap-->;现时可用的交换内存(k表示)
free-->;空闲的内存(k表示),注:大部分物理内存都用作文件系统数据的高速缓存,对于保持较小的空闲列表,这是很正常的。
buff: 用作缓冲的内存大小
cache:用作缓存的内存大小

io
bi-->bi代表每秒钟从硬盘读入数据的块数(因为硬盘是块设备)
bo-->bo表示每秒钟写入硬盘数据的块数

pages
re--》回收的页面
mf--》非严重错误的页面
pi--》进入页面数(k表示),分页(page)从磁盘重新回到内存的过程被称作page-in
po--》出页面数(k表示),分页(page)写入磁盘的过程被称作page-out
fr--》空余的页面数(k表示)
de--》提前读入的页面中的未命中数
sr--》通过时钟算法扫描的页面

disk 显示每秒的磁盘操作。 s表示scsi盘,0表示盘号

fault 显示每秒的中断数
in--》每秒设备中断数(包括时钟中断)
sy--》系统调用
cs--》每秒内核线程上下文切换数。

swap
si:每秒从交换区与到内存的大小
so:每秒从内存写入交换区的内存大小。


cpu 表示cpu的使用状态
us--》用户进程使用的时间
sy--》系统进程使用的时间
id--》cpu空闲的时间
wa-->表示cpu等待io设备就绪的时间(百分比)

结果解读:
如果 r经常大于 4 ,且id经常少于40,表示cpu的负荷很重。
如果pi,po 长期不等于0,表示内存不足。
如果disk 经常不等于0, 且在 b中的队列 大于3, 表示 io性能不好。

实例
vmstat 5 5 后的结果,我倒(r值达到四百多,id为0)。。。。。。。。。。。。

procs     memory            page            disk          faults      cpu
 r b w   swap  free  re  mf pi po fr de sr f0 s0 s1 s2   in   sy   cs us sy id
 17 0 0  8528 19456   0   4  3 13 12  0  0  0  0  0  8  204 2291  102 13 22 65
 487 0 0 2357984 22480 1 17  9 62 34  0  0  0  0  0 40  602 107610 411 35 65 0
 490 0 0 2357992 22088 1 16 14 84 56  0  0  0  0  0 59  810 104391 505 34 66 0
 488 1 0 2357992 21632 0  8  9 64 48  0  0  0  3  0 90  886 106271 348 36 64 0
 488 0 0 2357984 21352 0  7  2 40 17  0  0  0  0  0 23  439 110977 304 36 64 0
还可再用mpstat 3监控cpu状况看看
cpu minf mjf xcal  intr ithr  csw icsw migr smtx  srw syscl  usr sys  wt idl
  3    4   0    0   304  104  102   23    0    1    0  2806   13  22   1  63
  3   18   0    0   239   39   89   41    0    4    0 114511   42  58   0   0
  3    0   0    0   235   35   80   36    0    4    0 113945   39  61   0   0
  3    0   0    0   211   11   67   31    0    3    0 114326   39  61   0   0
  3    0   0    0   212   12   67   32    0    4    0 115592   36  64   0   0

另一个例子,当将swappiness值设为100时,vmstat -s m 5如下显示:
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu------
r  b   swpd   free   buff  cache   si   so    bi    bo   in   cs us sy id wa st
0  5      0   1191     19   6422    0    0    36  1774 1212 4009  0  4 47 50  0
0  2      0   1191     19   6422    0    0    29  4292 1208 4479  0  4 48 47  0
0  4      0   1191     19   6422    0    0    44  3392 1204 4705  1  5 45 49  0
1  2      0   1190     19   6423    0    0    56  3950 1250 4541  1  5 55 40  0
0  2      0   1190     19   6423    0    0    67   877 1198 3515  0  2 54 44  0
1  2      0   1189     19   6423    0    0    67   928 1201 3589  0  1 57 41  0

这时发现,在swappiness值为100时,wa基本为50左右的值,这表示cpu 50%的时间都在等待io设备就绪,这说明系统瓶颈在于io设备-磁盘。解决办法就是换个转速更快的硬盘,当然,增加内存也是可以的,再把swappiness值设小点,以减少硬盘的io操作,使页面文件都存放在内存中,尽量不使用虚拟内存。不过,在上面这个例子中,因为swpd值始终为0,这表明系统根本就没有使用虚拟内存,说明物理内存的容量是足够的,在这样的情况下,再增加物理内存也不能提升性能了,只有换硬盘一个方法。
 
 
 
多核linux下,调度瓶颈问题可归为四种模式:
1. 丢包,这会造成系统吞吐率不高,cpu占用率不高。比如tcp/ip中socket缓冲区太小,产生丢包(这可
  用ifconfig查看是否丢包),解决思路有3个:
  a. 提高队列长度。但无限提高队列长度会导致包处理时间延长,出现超时。
  b. 缩短调度时间片长度,但可能导致调度增多,整体效率下降。
  c. 对队列负反馈机制,但处理复杂。
 
2. 互斥区:两个cpu线程访问互斥数据,其中一个cpu只能等待另一个cpu处理完,导致cpu利用率不高。每
  个用锁的地方也可能出现这样的情况。
 
3. 频繁切换:每个线程执行时间长短是个两难选择,长了,线程实时性不好,短了,花在调度上的时间过
   多。所以一个线程的保持时间总在一个经验范围内。如果在这个线程的保持时间内,由于互斥引入过多
   的切换,系统性能就会下降。切换频繁很容易发现:比较一个正常情况的平均切换次数和当前的平均切
   换次数就能分辨。看全系统的profile调度函数占用的时间比也可发现问题。很多人有个误区:觉得减少
   线程个数就可以减少切换的频度。这不是问题的核心,线程切换频繁是由于线程没有用完自己的时间片
   就发生了切换。
   线程频繁切换的形式有:
   a.线程相互等待。一个线程处理完一个步骤,需要等待另一个线程的处理结果,反之亦然。
   b. 线程相互干扰,线程间有大量的短的互斥区。
   c. 发生供应者-消费者模型。即一个线程向另一个线程发送消息(并notify该线程),而后者很快完成
      所需工作,并释放cpu。 这样,根据linux调度算法,后者慢慢被判定为interactive线程,这种线程
      优先级会被不断提高,以后每次后者被notify,都会发生切换,这样两个线程都无法用完所有的时间
      片。解决思路:1.仅需要才创建线程(线程合并)2.把关系密切的线程绑定到同一个cpu.
 
4. 同步等待 随便写一个死循环执行printf,会发现cpu达不到100%,但去掉printf就可达到。这是因为
   printf是一个同步操作,而i/o速度不如cpu速度。解决思路 1. 如果还有其他工作,那就为这些工作设
   置线程。2. 改用异步i/o。
 
5. cpu体系结构本身导致的性能瓶颈  如在smp系统上多个cpu发起lock信号,其他的cpu核就只能忙等待直
   到那个访问结束。这样的指令有x86上的lock前缀,xchg等交换指令。
 
解决性能瓶颈还有一条就是编译优化,一些测试发现,gcc的-o0和-o2的性能差距可达30%以上。

中断优化处理
cpu最高优先级任务是处理它的中断,中断来源于网卡,硬盘等子系统。硬中断触发cpu停止当前工作并执行上下文切换,这是不受欢迎的,因为处理器不得不清空当前cache以腾出空间支持新的工作。
这里提供两种有效操作来支持中断处理:
1. 将中断号跟cpu绑定(不适应于单cpu系统)
  进入/proc/irq目录中,改变smp_affinity里的cpu mask,比如将中断号19绑定到第3个cpu, #echo 03 >/proc/irq/19/smp_affinity

2. 让物理cpu处理中断
  在超线程打开的环境下(例如intel xeon cpu),建议将中断跟物理cpu绑定,这比跟超线程打开后的逻辑cpu绑定强。
查看中断跟cpu绑定信息:cat /proc/irq/0/smp_affinity

 
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