sys工具箱的示例分析

這篇文章主要為大家分析了sys工具箱的示例分析的相關知識點，內容詳細易懂，操作細節(jié)合理，具有一定參考價值。如果感興趣的話，不妨跟著跟隨小編一起來看看，下面跟著小編一起深入學習“sys工具箱的示例分析”的知識吧。

導言

線上運行環(huán)境有時候會遇到cpu 飆升的場景，一般來講對于多核的虛機，一個常見猝發(fā)場景就是高并發(fā)導致，核多并發(fā)高時，syscall會在鎖這塊 sys 消耗高,當然只有猜測不行，下面就列出了幾個常見捉鬼工具 。

工具箱

1、nmon promes  分析

尤其是promes ,比較推薦用起來，提供比較立體的系統(tǒng)級別監(jiān)控

2、perf 分析

perf top -a -G
perf top -a -e cs -G
perf record -g -p 14778 -e cycles sleep 10
TIPS:
perf 采樣界面中按
shift + e 可展開堆棧 
shift + c 可折疊
展開 折疊狀態(tài)分別截圖
右方向鍵可以下鉆函數(shù)查看其上下文（例如屬于哪個lib），左方向鍵返回
最好排在前面的幾個函數(shù)都去下鉆截圖

3、系統(tǒng)調用統(tǒng)計

{ top -H -p PID  -b -n 1|grep execname|awk '{print $1}'| sed 's/\([0-9]*\)/-p \1/g'|xargs strace -c  2> /tmp/stat & }; sleep 5;pkill strace

4、調用細節(jié)

{ top -H -p PID -b -n 1|grep execname|awk '{print $1}'| sed 's/\([0-9]*\)/-p \1/g'|xargs strace -i -v -T  2> /tmp/detail & }; sleep 5;pkill strace

5、sar -wq 1 10

6、vmstat 1 10

7、mpstat -I ALL 1

8、rpm -qa > /tmp/rpms

9、堆棧dump

echo 1 >   /proc/sys/kernel/sysrq
echo t > /proc/sysrq-trigger

一個案例

某數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)導數(shù)據(jù)時，syscpu 會很高

可以看到每到任務運行時間，sys 就會高企，，初步分析，目標機器有16c，根據(jù)經驗懷疑是時間耗在并發(fā)鎖處理上，但是具體哪部分需要使用perf 線上抓取堆棧

，可以看見sys time 耗在了spinlock 處，是MM 系統(tǒng)的內存壓實整理例程中，結合該數(shù)據(jù)庫開啟了hugepage 因此初步可以斷定是因為內存過于碎片化，無法滿足巨頁分配，也就是整體看內存高階頁不足

當然伴隨的現(xiàn)象不止這一個，也注意到問題時刻系統(tǒng)的進程創(chuàng)建非常多，高達每秒數(shù)百，如下圖

這個與項目組認為的10并發(fā)是對不上的，因此的出的綜合結論是

sys高時間主要耗在了內存碎片整理， 主因是內存不足，伴隨現(xiàn)象之一是線程創(chuàng)建多 fork 300-800/s  內存回收多，很多cache 問題時間段回收，得擴內存，動態(tài)模型也似乎有問題，不知道fork 那么多進程做什么用

上面的結論看著很模糊，但是提供了比較全面的現(xiàn)場總結，堅定了問題的排查方向，果然，項目組重新梳理代碼后，發(fā)現(xiàn)一處高并發(fā)場景，修改參數(shù)后，問題得以解決

這篇文章主要為大家分析了sys工具箱的示例分析的相關知識點，內容詳細易懂，操作細節(jié)合理，具有一定參考價值。如果感興趣的話，不妨跟著跟隨小編一起來看看，下面跟著小編一起深入學習“sys工具箱的示例分析”的知識吧。