CPU消耗，跟蹤定位理論與實踐

一．性能指標之資源指標定位方案

1、打tprof報告方法

抓取perfpmr文件 60秒。

perfpmr.sh 60

從結(jié)果文件中取出tprof.sum

或直接抓取tprof

tprof –uskejzlt –x sleep 60

2、分析思路

首先看是Kernel、User、Shared
Library中的那個方面占比消耗高。例如，如果是share
lib占比比較高，則找到對應(yīng)的share
lib分頁，查看具體哪個lib占用CPU高，再查看這個特定的lib中哪個函數(shù)占用CPU高。

如果通過以上方法不能定位到一個應(yīng)用層的函數(shù)，而是定位到消耗CPU最高的是個系統(tǒng)函數(shù)。不但不認識這個系統(tǒng)函數(shù)，也看不出誰調(diào)用了這個系統(tǒng)函數(shù)，因為一些系統(tǒng)層的函數(shù)是通用函數(shù)（比如h_cede_end_point），從這類函數(shù)并不能看出是誰在調(diào)用。這種情況，可以通過這個系統(tǒng)函數(shù)相鄰的那些能看懂的函數(shù)來猜測，因為占用CPU高的函數(shù)往往是同一個應(yīng)用、同一個模塊、同一類系統(tǒng)調(diào)用導(dǎo)致，他們具有扎堆出現(xiàn)的特點。

如果是kernal->lock占 2~3%
cpu就是很多了。

如果定位到一個進程有問題，可以用Truss
–c –p pid查看一個進程在干什么，比如，是在做fork，還是文件讀寫。

3. 示例

二．理論分析，到底誰在消耗cpu?

用戶+系統(tǒng)+IO等待+軟硬中斷+空閑

禍首是誰？

用戶

用戶空間CPU消耗，各種邏輯運算

正在進行大量tps

函數(shù)/排序/類型轉(zhuǎn)化/邏輯IO訪問…

用戶空間消耗大量cpu，產(chǎn)生的系統(tǒng)調(diào)用是什么？那些函數(shù)使用了cpu周期？

IO等待

等待IO請求的完成

此時CPU實際上空閑

如vmstat中的wa 很高。但IO等待增加，wa也不一定會上升（請求I/O后等待響應(yīng)，但進程從核上移開了）

產(chǎn)生影響

用戶和IO等待消耗了大部分cpu

吞吐量下降（tps）

查詢響應(yīng)時間增加

慢查詢數(shù)增加

對mysql的并發(fā)陡增，也會產(chǎn)生上訴影響

三．如何減少CPU消耗？

減少等待

減少IO量

SQL/index，使用合適的索引減少掃描的行數(shù)（需平衡索引的正收益和維護開銷，空間換時間）

提升IO處理能力

加cache/加磁盤/SSD

減少計算

減少邏輯運算量

避免使用函數(shù)，將運算轉(zhuǎn)移至易擴展的應(yīng)用服務(wù)器中 如substr等字符運算，dateadd/datesub等日期運算，abs等數(shù)學函數(shù)

減少排序，利用索引取得有序數(shù)據(jù)或避免不必要排序 如union
all代替 union，order by 索引字段等

禁止類型轉(zhuǎn)換，使用合適類型并保證傳入?yún)?shù)類型與數(shù)據(jù)庫字段類型絕對一致 如數(shù)字用tiny/int/bigint等，必需轉(zhuǎn)換的在傳入數(shù)據(jù)庫之前在應(yīng)用中轉(zhuǎn)好

簡單類型，盡量避免復(fù)雜類型，降低由于復(fù)雜類型帶來的附加運算。更小的數(shù)據(jù)類型占用更少的磁盤、內(nèi)存、cpu緩存和cpu周期

減少邏輯IO量

index，優(yōu)化索引，減少不必要的表掃描 如增加索引，調(diào)整組合索引字段順序，去除選擇性很差的索引字段等等

table，合理拆分，適度冗余
如將很少使用的大字段拆分到獨立表，非常頻繁的小字段冗余到“引用表”

SQL，調(diào)整SQL寫法，充分利用現(xiàn)有索引，避免不必要的掃描，排序及其他操作 如減少復(fù)雜join，減少order by，盡量union all，避免子查詢等

數(shù)據(jù)類型，夠用就好，減少不必要使用大字段 如tinyint夠用就別總是int，int夠用也別老bigint，date夠用也別總是timestamp

減少query請求量（非數(shù)據(jù)庫本身）

適當緩存，降低緩存數(shù)據(jù)粒度，對靜態(tài)并被頻繁請求的數(shù)據(jù)進行適當?shù)木彺?如用戶信息，商品信息等

·
優(yōu)化實現(xiàn)，盡量去除不必要的重復(fù)請求 如禁止同一頁面多次重復(fù)請求相同數(shù)據(jù)的問題，通過跨頁面參數(shù)傳遞減少訪問等

·
合理需求，評估需求產(chǎn)出比，對產(chǎn)出比極端底下的需求合理去除

升級cpu若經(jīng)過減少計算和減少等待后還不能滿足需求，cpu利用率還高T_T 是時候拿出最后的殺手锏了，升級cpu，是選擇更快的cpu還是更多的cpu了？

低延遲（快速響應(yīng)），需要更快的cpu（每個查詢只能使用一個cpu）

·
高吞吐，同時運行很多查詢語句，能從多個cpu處理查詢中收益

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的CPU消耗，跟踪定位理论与实践的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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