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01 | 如何学习Linux性能优化?
02 | 基础篇:到底应该怎么理解“平均负载”?
03 | 基础篇:经常说的 CPU 上下文切换是什么意思?(上)
04 | 基础篇:经常说的 CPU 上下文切换是什么意思?(下)
05 | 基础篇:某个应用的CPU使用率居然达到100%,我该怎么办?
06 | 案例篇:系统的 CPU 使用率很高,但为啥却找不到高 CPU 的应用?
07 | 案例篇:系统中出现大量不可中断进程和僵尸进程怎么办?(上)
08 | 案例篇:系统中出现大量不可中断进程和僵尸进程怎么办?(下)
09 | 基础篇:怎么理解Linux软中断?
10 | 案例篇:系统的软中断CPU使用率升高,我该怎么办?
11 | 套路篇:如何迅速分析出系统CPU的瓶颈在哪里?
12 | 套路篇:CPU 性能优化的几个思路
13 | 答疑(一):无法模拟出 RES 中断的问题,怎么办?
14 | 答疑(二):如何用perf工具分析Java程序?
15 | 基础篇:Linux内存是怎么工作的?
16 | 基础篇:怎么理解内存中的Buffer和Cache?
17 | 案例篇:如何利用系统缓存优化程序的运行效率?
18 | 案例篇:内存泄漏了,我该如何定位和处理?
19 | 案例篇:为什么系统的Swap变高了(上)
20 | 案例篇:为什么系统的Swap变高了?(下)
21 | 套路篇:如何“快准狠”找到系统内存的问题?
22 | 答疑(三):文件系统与磁盘的区别是什么?
23 | 基础篇:Linux 文件系统是怎么工作的?
24 | 基础篇:Linux 磁盘I/O是怎么工作的(上)
25 | 基础篇:Linux 磁盘I/O是怎么工作的(下)
26 | 案例篇:如何找出狂打日志的“内鬼”?
27 | 案例篇:为什么我的磁盘I/O延迟很高?
28 | 案例篇:一个SQL查询要15秒,这是怎么回事?
29 | 案例篇:Redis响应严重延迟,如何解决?
30 | 套路篇:如何迅速分析出系统I/O的瓶颈在哪里?
31 | 套路篇:磁盘 I/O 性能优化的几个思路
32 | 答疑(四):阻塞、非阻塞 I/O 与同步、异步 I/O 的区别和联系
33 | 关于 Linux 网络,你必须知道这些(上)
34 | 关于 Linux 网络,你必须知道这些(下)
35 | 基础篇:C10K 和 C1000K 回顾
36 | 套路篇:怎么评估系统的网络性能?
37 | 案例篇:DNS 解析时快时慢,我该怎么办?
38 | 案例篇:怎么使用 tcpdump 和 Wireshark 分析网络流量?
39 | 案例篇:怎么缓解 DDoS 攻击带来的性能下降问题?
40 | 案例篇:网络请求延迟变大了,我该怎么办?
41 | 案例篇:如何优化 NAT 性能?(上)
42 | 案例篇:如何优化 NAT 性能?(下)
43 | 套路篇:网络性能优化的几个思路(上)
44 | 套路篇:网络性能优化的几个思路(下)
45 | 答疑(五):网络收发过程中,缓冲区位置在哪里?
46 | 案例篇:为什么应用容器化后,启动慢了很多?
47 | 案例篇:服务器总是时不时丢包,我该怎么办?(上)
48 | 案例篇:服务器总是时不时丢包,我该怎么办?(下)
49 | 案例篇:内核线程 CPU 利用率太高,我该怎么办?
50 | 案例篇:动态追踪怎么用?(上)
51 | 案例篇:动态追踪怎么用?(下)
52 | 案例篇:服务吞吐量下降很厉害,怎么分析?
53 | 套路篇:系统监控的综合思路
54 | 套路篇:应用监控的一般思路
55 | 套路篇:分析性能问题的一般步骤
56 | 套路篇:优化性能问题的一般方法
57 | 套路篇:Linux 性能工具速查
58 | 答疑(六):容器冷启动如何性能分析?
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Linux性能优化实战
小册名称:Linux性能优化实战
### 05 | 基础篇:某个应用的CPU使用率居然达到100%,我该怎么办? 在Linux系统运维与性能优化的广阔领域中,遇到某个应用CPU使用率飙升至100%的情况,无疑是每位系统管理员和开发者必须面对的挑战之一。这一现象不仅影响应用的响应速度和稳定性,还可能对整个系统的健康状态构成威胁。本章将深入探讨当面对这一问题时,应采取的一系列诊断、分析和优化措施,帮助读者从基础出发,逐步掌握解决CPU高占用问题的技能。 #### 一、确认问题现象 首先,当我们发现某个应用的CPU使用率异常高时,首要任务是确认这一现象。这可以通过多种工具实现,包括但不限于`top`、`htop`、`pidstat`等。 - **使用`top`命令**:在终端输入`top`命令后,按`Shift + M`(大写M)可按照内存占用排序,但更常见的是关注CPU列,它直接显示了各个进程的CPU使用率。找到CPU使用率接近或达到100%的进程ID(PID)。 - **使用`htop`命令**:`htop`是`top`的一个增强版,提供了更丰富的功能和更直观的界面。在`htop`中,你可以直接看到每个进程的CPU和内存使用情况,并可以通过颜色或百分比直观地识别出高CPU占用的进程。 - **使用`pidstat`命令**:`pidstat`是`sysstat`包的一部分,专门用于监控个别任务的资源占用情况。通过`pidstat -u -p [PID]`命令,可以实时查看指定PID的CPU使用情况,包括用户态和内核态的时间消耗。 #### 二、深入分析 确认了高CPU占用的进程后,下一步是深入分析其为何会如此。这通常涉及查看进程的详细执行信息、系统调用、线程活动等。 - **查看进程执行状态**:通过`ps aux | grep [PID]`可以查看进程的详细信息,包括启动时间、命令行参数等。 - **使用`strace`追踪系统调用**:`strace`是一个非常强大的工具,可以跟踪进程执行的所有系统调用和接收的信号。使用`strace -p [PID]`可以附加到运行中的进程,并实时查看其系统调用情况。注意,频繁使用`strace`可能会进一步增加CPU负担,因此应谨慎使用。 - **分析线程活动**:对于多线程应用,单个线程的CPU占用高也可能导致整个进程CPU使用率上升。使用`top -H -p [PID]`可以查看特定进程的所有线程及其CPU使用情况。 - **查看系统日志**:系统日志文件(如`/var/log/syslog`、`/var/log/messages`或特定应用的日志文件)可能包含有关进程行为的线索,如错误、警告或异常信息。 #### 三、性能瓶颈定位 在深入分析之后,通常需要确定导致CPU高占用的具体原因。这些原因可能包括但不限于: - **算法效率问题**:某些算法设计不当,导致在特定数据输入下时间复杂度急剧增加。 - **资源争用**:如锁竞争、IO等待等,导致线程频繁切换或阻塞,间接增加CPU负担。 - **无限循环或死循环**:代码中可能存在未正确终止的循环,导致CPU资源被无限制占用。 - **外部服务依赖**:应用可能依赖于外部服务(如数据库、缓存服务)的响应,若这些服务响应缓慢或故障,也可能导致应用持续等待,表现为CPU占用高。 #### 四、优化策略 针对定位到的问题,可以采取以下优化策略: - **优化算法**:重新评估并优化算法,降低其时间复杂度或空间复杂度。 - **减少资源争用**:优化锁策略,使用更高效的并发控制机制,如读写锁、无锁编程等。 - **修复死循环**:检查并修复代码中的死循环,确保所有循环都有明确的终止条件。 - **异步处理**:对于可以异步处理的操作(如文件IO、网络请求),采用异步编程模型,减少主线程的等待时间。 - **扩容或优化外部服务**:若问题由外部服务引起,考虑升级服务硬件、优化服务配置或调整服务架构。 - **代码审查与重构**:定期进行代码审查,识别并重构性能瓶颈部分,提高代码质量和执行效率。 #### 五、监控与预防 解决当前问题后,建立有效的监控机制以预防未来类似问题的发生同样重要。 - **监控系统资源**:利用`Zabbix`、`Prometheus`等监控工具,实时监控CPU、内存、磁盘IO等关键资源的使用情况。 - **设置警报**:配置警报规则,当资源使用率超过预设阈值时自动发送通知,以便及时响应。 - **性能测试**:在应用发布前进行充分的性能测试,确保在各种负载下都能稳定运行。 - **持续学习与分享**:保持对新技术、新工具的关注,不断学习最新的性能优化方法和最佳实践,并在团队内部分享经验。 #### 六、总结 面对Linux系统中某个应用CPU使用率飙升至100%的问题,我们需要通过一系列的诊断、分析和优化步骤来逐步解决问题。从确认问题现象开始,到深入分析、定位瓶颈、实施优化策略,再到建立监控与预防机制,每一个环节都至关重要。通过不断学习与实践,我们可以逐渐提升解决此类问题的能力,确保系统的稳定高效运行。希望本章内容能为读者在处理类似问题时提供有益的参考和指导。
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