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浅谈Linux高负载的系统化分析浅谈Linux高负载的系统化分析

来源：网络整理

原标题：浅谈 Linux 高负载的系统化分析浅谈 Linux 高负载的系统化分析

简介： 浅谈 Linux 高负载的系统化分析，阿里云系统组工程师杨勇通过对线上各种问题的系统化分析。

讲解 Linux Load 高如何排查的话题属于老生常谈了，但多数文章只是聚焦了几个点，缺少整体排查思路的介绍。所谓 “授人以鱼不如授人以渔”。本文试图建立一个方法和套路，来帮助读者对 Load 高问题排查有一个更全面的认识。

从消除误解开始

没有基线的 Load，是不靠谱的 Load

从接触 Unix/Linux 系统管理的第一天起，很多人就开始接触 System Load Average 这个监控指标了，然而，并非所有人都知道这个指标的真正含义。一般说来，经常能听到以下误解：

  • Load 高是 CPU 负载高……
  • 传统 Unix 于 Linux 设计不同。Unix 系统，Load 高就是可运行进程多引发的，但对 Linux 来说不是。对 Linux 来说 Load 高可能有两种情况：
  • 系统中处于 R 状态的进程数增加引发的
  • 系统中处于 D 状态的进程数增加引发的
  • Loadavg 数值大于某个值就一定有问题……
  • Loadavg 的数值是相对值，受到 CPU 和 IO 设备多少的影响，甚至会受到某些软件定义的虚拟资源的影响。Load 高的判断需要基于某个历史基线 (Baseline)，不能无原则的跨系统去比较 Load。
  • Load 高系统一定很忙…..
  • Load 高系统可以很忙，例如 CPU 负载高，CPU 很忙。但 Load 高，系统不都很忙，如 IO 负载高，磁盘可以很忙，但 CPU 可以比较空闲，如 iowait 高。这里要注意，iowait 本质上是一种特殊的 CPU 空闲状态。另一种 Load 高，可能 CPU 和磁盘外设都很空闲，可能支持锁竞争引起的，这时候 CPU 时间里，iowait 不高，但 idle 高。

Brendan Gregg 在最近的博客 [Linux Load Averages: Solving the Mystery] (http://www.brendangregg.com/blog/2017-08-08/linux-load-averages.html) 中，讨论了 Unix 和 Linux Load Average 的差异，并且回朔到 24 年前 Linux 社区的讨论，并找到了当时为什么 Linux 要修改 Unix Load Average 的定义。文章认为，正是由于 Linux 引入的 D 状态线程的计算方式，从而导致 Load 高的原因变得含混起来。因为系统中引发 D 状态切换的原因实在是太多了，绝非 IO 负载，锁竞争这么简单！正是由于这种含混，Load 的数值更加难以跨系统，跨应用类型去比较。所有 Load 高低的依据，全都应该基于历史的基线。本微信公众号也曾写过一篇相关文章，可以参见Linux Load Average那些事儿。

如何排查 Load 高的问题

如前所述，由于在 Linux 操作系统里，Load 是一个定义及其含混的指标，排查 loadavg 高就是一个很复杂的过程。其基本思路就是，根据引起 Load 变化的根源是 R 状态任务增多，还是 D 状态任务增多，来进入到不同的流程。

这里给出了 Load 增高的排查的一般套路，仅供参考：

在 Linux 系统里，读取 /proc/stat 文件，即可获取系统中 R 状态的进程数；但 D 状态的任务数恐怕最直接的方式还是使用 ps 命令比较方便。而 /proc/stat 文件里 procs_blocked 则给出的是处于等待磁盘 IO 的进程数：

通过简单区分 R 状态任务增多，还是 D 状态任务增多，我们就可以进入到不同的排查流程里。下面，我们就这个大图的排查思路，做一个简单的梳理。

R 状态任务增多

即通常所说的 CPU 负载高。此类问题的排查定位主要思路是系统，容器，进程的运行时间分析上，找到在 CPU 上的热点路径，或者分析 CPU 的运行时间主要是在哪段代码上。

CPU user 和 sys 时间的分布通常能帮助人们快速定位与用户态进程有关，还是与内核有关。另外，CPU 的 run queue 长度和调度等待时间，非主动的上下文切换 (nonvoluntary context switch) 次数都能帮助大致理解问题的场景。

因此，如果要将问题的场景关联到相关的代码，通常需要使用 perf，systemtap, ftrace 这种动态的跟踪工具。

关联到代码路径后，接下来的代码时间分析过程中，代码中的一些无效的运行时间也是分析中首要关注的，例如用户态和内核态中的自旋锁 (Spin Lock)。

当然，如果 CPU 上运行的都是有非常意义，非常有效率的代码，那唯一要考虑的就是，是不是负载真得太大了。

D 状态任务增多

根据 Linux 内核的设计， D 状态任务本质上是 TASK_UNINTERRUPTIBLE 引发的主动睡眠，因此其可能性非常多。但是由于 Linux 内核 CPU 空闲时间上对 IO 栈引发的睡眠做了特殊的定义，即 iowait，因此iowait 成为 D 状态分类里定位是否 Load 高是由 IO 引发的一个重要参考。

当然，如前所述， /proc/stat 中的 procs_blocked 的变化趋势也可以是一个非常好的判定因 iowait引发的 Load 高的一个参考。

CPU iowait 高

很多人通常都对 CPU iowait 有一个误解，以为 iowait 高是因为这时的 CPU 正在忙于做 IO 操作。其实恰恰相反， iowait 高的时候，CPU 正处于空闲状态，没有任何任务可以运行。只是因为此时存在已经发出的磁盘 IO，因此这时的空闲状态被标识成了 iowait ，而不是 idle。

但此时，如果用 perf probe 命令，我们可以清楚得看到，在 iowait 状态的 CPU，实际上是运行在 pid 为 0 的 idle 线程上：

相关的 idle 线程的循环如何分别对 CPU iowait 和 idle 计数的代码，如下所示：

而 Linux IO 栈和文件系统的代码则会调用 io_schedule，等待磁盘 IO 的完成。这时候，对 CPU 时间被记为 iowait 起关键计数的原子变量 rq->nr_iowait 则会在睡眠前被增加。注意，io_schedule 在被调用前，通常 caller 会先将任务显式地设置成 TASK_UNINTERRUPTIBLE 状态：

CPU idle 高

如前所述，有相当多的内核的阻塞，即 TASK_UNINTERRUPTIBLE 的睡眠，实际上与等待磁盘 IO 无关，如内核中的锁竞争，再如内存直接页回收的睡眠，又如内核中一些代码路径上的主动阻塞，等待资源。

Brendan Gregg 在最近的博客 [Linux Load Averages: Solving the Mystery] (http://www.brendangregg.com/blog/2017-08-08/linux-load-averages.html)中，使用 perf 命令产生的 TASK_UNINTERRUPTIBLE 的睡眠的火焰图，很好的展示了引起 CPU idle 高的多样性。本文不在赘述。

因此，CPU idle 高的分析，实质上就是分析内核的代码路径引起阻塞的主因是什么。通常，我们可以使用 perf inject 对 perf record 记录的上下文切换的事件进行处理，关联出进程从 CPU 切出 (swtich out) 和再次切入 (switch in) 的内核代码路径，生成一个所谓的 Off CPU 火焰图.

当然，类似于锁竞争这样的比较简单的问题，Off CPU 火焰图足以一步定位出问题。但是对于更加复杂的因 D 状态而阻塞的延迟问题，可能 Off CPU 火焰图只能给我们一个调查的起点。

例如，当我们看到，Off CPU 火焰图的主要睡眠时间是因为 epoll_wait 等待引发的。那么，我们继续要排查的应该是网络栈的延迟，即本文大图中的 Net Delay 这部分。

至此，你也许会发现，CPU iowait 和 idle 高的性能分析的实质就是 延迟分析。这就是大图按照内核中资源管理的大方向，将延迟分析细化成了六大延迟分析：

  • CPU 延迟
  • 内存延迟
  • 文件系统延迟
  • IO 栈延迟
  • 网络栈延迟
  • 锁及同步原语竞争

任何上述代码路径引发的 TASK_UNINTERRUPTIBLE 的睡眠，都是我们要分析的对象！

以问题结束

限于篇幅，本文很难将其所涉及的细节一一展开，因为读到这里，你也许会发现，原来 Load 高的分析，实际上就是对系统的全面负载分析。怪不得叫 System Load 呢。这也是 Load 分析为什么很难在一篇文章里去全面覆盖。

本文也开启了浅谈 Linux 性能分析系列的第一章。后续我们会推出系列文章，就前文所述的六大延迟分析，一一展开介绍，敬请期待……

关于作者

杨勇 (Oliver Yang)，Linux 内核工程师，来自阿里云系统组。曾就职于 EMC，Sun 中国工程研究院，在存储系统和 Solaris 内核开发领域工作。

本文为阿里云原创内容，未经允许不得转载。
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