zoukankan      html  css  js  c++  java
  • Linux性能监测:监测目的与工具介绍

    性能监测是系统优化过程中重要的一环,如果没有监测、不清楚性能瓶颈在哪里,优化什么呢、怎么优化呢?所以找到性能瓶颈是性能监测的目的,也是系统优化的关键。本文对Linux性能监测的应用类型、底线和监测工具进行了简单的介绍。

     

    系统优化是一项复杂、繁琐、长期的工作,优化前需要监测、采集、测试、评估,优化后也需要测试、采集、评估、监测,而且是一个长期和持续的过程,不是说现在优化了,测试了,以后就可以一劳永逸了,也不是说书本上的优化就适合眼下正在运行的系统,不同的系统、不同的硬件、不同的应用优化的重点也不同、优化的方法也不同、优化的参数也不同。性能监测是系统优化过程中重要的一环,如果没有监测、不清楚性能瓶颈在哪里,优化什么呢、怎么优化呢?所以找到性能瓶颈是性能监测的目的,也是系统优化的关键。系统由若干子系统构成,通常修改一个子系统有可能影响到另外一个子系统,甚至会导致整个系统不稳定、崩溃。所以说优化、监测、测试通常是连在一起的,而且是一个循环而且长期的过程,通常监测的子系统有以下这些:

    • CPU
    • Memory
    • IO
    • Network

    这些子系统互相依赖,了解这些子系统的特性,监测这些子系统的性能参数以及及时发现可能会出现的瓶颈对系统优化很有帮助。

    应用类型

    不同的系统用途也不同,要找到性能瓶颈需要知道系统跑的是什么应用、有些什么特点,比如 web server 对系统的要求肯定和 file server 不一样,所以分清不同系统的应用类型很重要,通常应用可以分为两种类型:

    • IO 相关,IO 相关的应用通常用来处理大量数据,需要大量内存和存储,频繁 IO 操作读写数据,而对 CPU 的要求则较少,大部分时候 CPU 都在等待硬盘,比如,数据库服务器、文件服务器等。
    • CPU 相关,CPU 相关的应用需要使用大量 CPU,比如高并发的 web/mail 服务器、图像/视频处理、科学计算等都可被视作 CPU 相关的应用。

    看看实际中的例子,第1个是文件服务器拷贝一个大文件时表现出来的特征,第2个是 CPU 做大量计算时表现出来的特征:

    $ vmstat 1
    procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu------
     r  b   swpd   free   buff  cache   si   so    bi    bo   in   cs us sy id wa st
     0  4    140 1962724 335516 4852308  0    0   388 65024 1442  563  0  2 47 52  0
     0  4    140 1961816 335516 4853868  0    0   768 65536 1434  522  0  1 50 48  0
     0  4    140 1960788 335516 4855300  0    0   768 48640 1412  573  0  1 50 49  0
     0  4    140 1958528 335516 4857280  0    0  1024 65536 1415  521  0  1 41 57  0
     0  5    140 1957488 335516 4858884  0    0   768 81412 1504  609  0  2 50 49  0
    
    $ vmstat 1
    procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu------
     r  b   swpd   free   buff  cache   si   so    bi    bo   in   cs us sy id wa st
     4  0    140 3625096 334256 3266584  0    0     0    16 1054  470 100 0  0  0  0
     4  0    140 3625220 334264 3266576  0    0     0    12 1037  448 100 0  0  0  0
     4  0    140 3624468 334264 3266580  0    0     0   148 1160  632 100 0  0  0  0
     4  0    140 3624468 334264 3266580  0    0     0     0 1078  527 100 0  0  0  0
     4  0    140 3624712 334264 3266580  0    0     0    80 1053  501 100 0  0  0  0
    

    上面两个例子最明显的差别就是 id 一栏,代表 CPU 的空闲率,拷贝文件时候 id 维持在 50% 左右,CPU 大量计算的时候 id 基本为 0。

    底线

    我们如何知道系统性能是好还是差呢?这需要事先建立一个底线,如果性能监测得到的统计数据跨过这条线,我们就可以说这个系统性能差,如果数据能保持在线内我们就说性能好。建立这样底线需要知道一些理论、额外的负载测试和系统管理员多年的经验。如果自己没有多年的经验,有一个简单划底线的办法就是:把这个底线建立在自己对系统的期望上。自己期望这个系统有个什么样的性能,这是一个底线,如果没有达到这个要求就是性能差。比如,VPSee 上个月有个 RAID0 的测试,期望的测试结果应该是 RAID0 的 IO 性能比单硬盘有显著提高,底线是 RAID0 的 IO 至少要比单硬盘要好(好多少不重要,底线是至少要好),测试结果却发现 RAID0 性能还不如单硬盘,说明性能差,这个时候需要问个为什么,这往往是性能瓶颈所在,经过排查发现是原硬盘有硬件瑕疵造成性能测试结果错误。

    监测工具

    我们只需要简单的工具就可以对 Linux 的性能进行监测,以下是 VPSee 常用的工具:

    工具简单介绍
    top 查看进程活动状态以及一些系统状况
    vmstat 查看系统状态、硬件和系统信息等
    iostat 查看CPU 负载,硬盘状况
    sar 综合工具,查看系统状况
    mpstat 查看多处理器状况
    netstat 查看网络状况
    iptraf 实时网络状况监测
    tcpdump 抓取网络数据包,详细分析
    mpstat 查看多处理器状况
    tcptrace 数据包分析工具
    netperf 网络带宽工具
    dstat 综合工具,综合了 vmstat, iostat, ifstat, netstat 等多个信息
  • 相关阅读:
    6. 模块picklejson andomoszipfile面对对象(类的封装 操作 __init__)
    xlwt模块,(Excel表格)
    5. 迭代器生成器高阶函数推导式内置函数模块(math.time)
    4. 函数参数变量闭包递归
    3. 深浅拷贝/格式化/字符串/列表/字典/集合/文件操作
    2. 运算/循环/字符串操作
    1. 变量/数据类型
    Puppet自动化部署-安装及配置(3)
    Puppet自动化部署-前期环境准备(2)
    Puppet自动化运维-资源介绍篇(4)
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/gzxbkk/p/7325383.html
Copyright © 2011-2022 走看看