追溯上一篇 CPU 使用率是什么，并通过使用 top、vmstat、pidstat 等工具， 排查高 CPU 使用率的进程，然后再使用 perf top 工具，定位应用内部函数的问题。似乎感觉高 CPU 使用率的问题，还是挺容易排查的。 那是不是所有 CPU 使用率高的问题，都可以这么分析呢？前面的内容，系统的 CPU 使用率，不仅包括进程用户态和内核态的运行，还包 括中断处理、等待 I/O 以及内核线程等。所以，当你发现系统的 CPU 使用率很高的时候，不一 定能找到相对应的高 CPU 使用率的进程。 今天，我就用一个 Nginx + PHP 的 Web 服务的案例，来分析这种情况。
你的准备
探究系统 CPU 使用率高的情况，所以这次实验的准备工作，与之前准备工作基本 相同，差别在于案例所用的 Docker 镜像不同。
本次案例还是基于 Ubuntu 18.04，同样适用于其他的 Linux 系统。
我使用的案例环境如下所 示：
机器配置：2 CPU，8GB 内存
预先安装 docker、sysstat、perf、ab 等工具，
如 apt install docker.io sysstat linuxtools-common apache2-utils
前面我们讲到过，ab（apache bench）是一个常用的 HTTP 服务性能测试工具，这里同样用来 模拟 Nginx 的客户端。
由于 Nginx 和 PHP 的配置比较麻烦，我把它们打包成了两个 Docker 镜像，这样只需要运行两个容器，就可以得到模拟环境。
注意，这个案例要用到两台虚拟机，如下图所示：
你可以看到，其中一台用作 Web 服务器，来模拟性能问题；另一台用作 Web 服务器的客户 端，来给 Web 服务增加压力请求。使用两台虚拟机是为了相互隔离，避免“交叉感染”。
接下来，我们打开两个终端，分别 SSH 登录到两台机器上，并安装上述工具。
同样注意，下面所有命令都默认以 root 用户运行，如果你是用普通用户身份登陆系统，请运行 sudo su root 命令切换到 root 用户。
走到这一步，准备工作就完成了。接下来，我们正式进入操作环节。
- 温馨提示：案例中 PHP 应用的核心逻辑比较简单，你可能一眼就能看出问题，但 实际生产环境中的源码就复杂多了。
- 所以，我依旧建议，操作之前别看源码，避免先入为主，而要把它当成一个黑盒来分析。这样，你可以更好把握，怎么从系统的 资源使用问题出发，分析出瓶颈所在的应用，以及瓶颈在应用中大概的位置。
操作和分析
首先，我们在第一个终端，执行下面的命令运行 Nginx 和 PHP 应用：
$ docker run ‐‐name nginx ‐p 10000:80 ‐itd feisky/nginx:sp $ docker run ‐‐name phpfpm ‐itd ‐‐network container:nginx feisky/php‐fpm:sp
然后，在第二个终端，使用 curl 访问 http://[VM1 的 IP]:10000，确认 Nginx 已正常启动。你 应该可以看到 It works! 的响应。
# 192.168.0.10 是第一台虚拟机的 IP 地址 $ curl http://192.168.0.10:10000/ It works!
接着，我们来测试一下这个 Nginx 服务的性能。在第二个终端运行下面的 ab 命令。要注意， 与上次操作不同的是，这次我们需要并发 100 个请求测试 Nginx 性能，总共测试 1000 个请求。
# 并发 100 个请求测试 Nginx 性能，总共测试 1000 个请求 $ ab ‐c 100 ‐n 1000 http://192.168.0.10:10000/ This is ApacheBench, Version 2.3 <$Revision: 1706008 $> Copyright 1996 Adam Twiss, Zeus Technology Ltd, ...
Server Software: nginx/1.15.4
Server Hostname: 172.0.170.63
Server Port: 10000
Document Path: /
Document Length: 9 bytes
Concurrency Level: 100
Time taken for tests: 22.811 seconds
Complete requests: 1000
Failed requests: 0
Write errors: 0
Total transferred: 172000 bytes
HTML transferred: 9000 bytes
Requests per second: 87.84 [#/sec] (mean) #每秒请求的平均数 87.84
Time per request: 2281.064 [ms] (mean)
Time per request: 22.811 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate: 7.36 [Kbytes/sec] received
Connection Times (ms)
min mean[+/-sd] median max
Connect: 0 2 3.9 1 19
Processing: 60 2161 397.2 2269 2419
Waiting: 52 2161 397.3 2269 2419
Total: 72 2163 393.7 2270 2420
Percentage of the requests served within a certain time (ms)
50% 2270
66% 2286
75% 2299
80% 2307
90% 2324
95% 2340
98% 2365
99% 2377
100% 2420 (longest request)
从 ab 的输出结果我们可以看到，Nginx 能承受的每秒平均请求数，只有 87 多一点，是不是感 觉它的性能有点差呀。那么，到底是哪里出了问题呢？我们再用 top 和 pidstat 来观察一下。
这次，我们在第二个终端，将测试的并发请求数改成 5，同时把请求时长设置为 10 分钟（-t 600）。这样，当你在第一个终端使用性能分析工具时， Nginx 的压力还是继续的。
继续在第二个终端运行 ab 命令：
$ ab ‐c 5 ‐t 600 http://192.168.0.10:10000/
然后，我们在第一个终端运行 top 命令，观察系统的 CPU 使用情况：
$ top ... %Cpu(s): 80.8 us, 15.1 sy, 0.0 ni, 2.8 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 1.3 si, 0.0 st ... PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 6882 root 20 0 8456 5052 3884 S 2.7 0.1 0:04.78 docker‐containe 6947 systemd+ 20 0 33104 3716 2340 S 2.7 0.0 0:04.92 nginx 7494 daemon 20 0 336696 15012 7332 S 2.0 0.2 0:03.55 php‐fpm 7495 daemon 20 0 336696 15160 7480 S 2.0 0.2 0:03.55 php‐fpm 10547 daemon 20 0 336696 16200 8520 S 2.0 0.2 0:03.13 php‐fpm 10155 daemon 20 0 336696 16200 8520 S 1.7 0.2 0:03.12 php‐fpm 10552 daemon 20 0 336696 16200 8520 S 1.7 0.2 0:03.12 php‐fpm 15006 root 20 0 1168608 66264 37536 S 1.0 0.8 9:39.51 dockerd 4323 root 20 0 0 0 0 I 0.3 0.0 0:00.87 kworker/u4:1 ...
观察 top 输出的进程列表可以发现，CPU 使用率最高的进程也只不过才 2.7%，看起来并不 高。
然而，再看系统 CPU 使用率（ %Cpu ）这一行，你会发现，系统的整体 CPU 使用率是比较高 的：用户 CPU 使用率（us）已经到了 80%，系统 CPU 为 15.1%，而空闲 CPU （id）则只有 2.8%。
为什么用户 CPU 使用率这么高呢？我们再重新分析一下进程列表，看看有没有可疑进程：
- docker-containerd 进程是用来运行容器的，2.7% 的 CPU 使用率看起来正常；
- Nginx 和 php-fpm 是运行 Web 服务的，它们会占用一些 CPU 也不意外，并且 2% 的 CPU 使用率也不算高；
- 再往下看，后面的进程呢，只有 0.3% 的 CPU 使用率，看起来不太像会导致用户 CPU 使用 率达到 80%。
那就奇怪了，明明用户 CPU 使用率都 80% 了，可我们挨个分析了一遍进程列表，还是找不到 高 CPU 使用率的进程。看来 top 是不管用了，那还有其他工具可以查看进程 CPU 使用情况 吗？不知道你记不记得我们的老朋友 pidstat，它可以用来分析进程的 CPU 使用情况。
接下来，我们还是在第一个终端，运行 pidstat 命令：
# 间隔 1 秒输出一组数据（按 Ctrl+C 结束） $ pidstat 1 ... 04:36:24 UID PID %usr %system %guest %wait %CPU CPU Command 04:36:25 0 6882 1.00 3.00 0.00 0.00 4.00 0 docker‐containe 04:36:25 101 6947 1.00 2.00 0.00 1.00 3.00 1 nginx 04:36:25 1 14834 1.00 1.00 0.00 1.00 2.00 0 php‐fpm 04:36:25 1 14835 1.00 1.00 0.00 1.00 2.00 0 php‐fpm 04:36:25 1 14845 0.00 2.00 0.00 2.00 2.00 1 php‐fpm 04:36:25 1 14855 0.00 1.00 0.00 1.00 1.00 1 php‐fpm 04:36:25 1 14857 1.00 2.00 0.00 1.00 3.00 0 php‐fpm 04:36:25 0 15006 0.00 1.00 0.00 0.00 1.00 0 dockerd 04:36:25 0 15801 0.00 1.00 0.00 0.00 1.00 1 pidstat 04:36:25 1 17084 1.00 0.00 0.00 2.00 1.00 0 stress 04:36:25 0 31116 0.00 1.00 0.00 0.00 1.00 0 atopacctd ...
观察一会儿，你是不是发现，所有进程的 CPU 使用率也都不高啊，最高的 Docker 和 Nginx 也 只有 4% 和 3%，即使所有进程的 CPU 使用率都加起来，也不过是 21%，离 80% 还差得远 呢！
最早的时候，我碰到这种问题就完全懵了：明明用户 CPU 使用率已经高达 80%，但我却怎么都 找不到是哪个进程的问题。到这里，你也可以想想，你是不是也遇到过这种情况？还能不能再做 进一步的分析呢？
后来我发现，会出现这种情况，很可能是因为前面的分析漏了一些关键信息。你可以先暂停一 下，自己往上翻，重新操作检查一遍。或者，我们一起返回去分析 top 的输出，看看能不能有 新发现。
现在，我们回到第一个终端，重新运行 top 命令，并观察一会儿：
$ top top ‐ 04:58:24 up 14 days, 15:47, 1 user, load average: 3.39, 3.82, 2.74 Tasks: 149 total, 6 running, 93 sleeping, 0 stopped, 0 zombie %Cpu(s): 77.7 us, 19.3 sy, 0.0 ni, 2.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 1.0 si, 0.0 st KiB Mem : 8169348 total, 2543916 free, 457976 used, 5167456 buff/cache KiB Swap: 0 total, 0 free, 0 used. 7363908 avail Mem PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 6947 systemd+ 20 0 33104 3764 2340 S 4.0 0.0 0:32.69 nginx 6882 root 20 0 12108 8360 3884 S 2.0 0.1 0:31.40 docker‐containe 15465 daemon 20 0 336696 15256 7576 S 2.0 0.2 0:00.62 php‐fpm 15466 daemon 20 0 336696 15196 7516 S 2.0 0.2 0:00.62 php‐fpm 15489 daemon 20 0 336696 16200 8520 S 2.0 0.2 0:00.62 php‐fpm 6948 systemd+ 20 0 33104 3764 2340 S 1.0 0.0 0:00.95 nginx 15006 root 20 0 1168608 65632 37536 S 1.0 0.8 9:51.09 dockerd 15476 daemon 20 0 336696 16200 8520 S 1.0 0.2 0:00.61 php‐fpm 15477 daemon 20 0 336696 16200 8520 S 1.0 0.2 0:00.61 php‐fpm 24340 daemon 20 0 8184 1616 536 R 1.0 0.0 0:00.01 stress 24342 daemon 20 0 8196 1580 492 R 1.0 0.0 0:00.01 stress 24344 daemon 20 0 8188 1056 492 R 1.0 0.0 0:00.01 stress 24347 daemon 20 0 8184 1356 540 R 1.0 0.0 0:00.01 stress ...
这次从头开始看 top 的每行输出，咦？Tasks 这一行看起来有点奇怪，就绪队列中居然有 6 个 Running 状态的进程（6 running），是不是有点多呢？
回想一下 ab 测试的参数，并发请求数是 5。再看进程列表里， php-fpm 的数量也是 5，再加 上 Nginx，好像同时有 6 个进程也并不奇怪。但真的是这样吗？
再仔细看进程列表，这次主要看 Running（R） 状态的进程。你有没有发现， Nginx 和所有的 php-fpm 都处于 Sleep（S）状态，而真正处于 Running（R）状态的，却是几个 stress 进 程。这几个 stress 进程就比较奇怪了，需要我们做进一步的分析。
我们还是使用 pidstat 来分析这几个进程，并且使用 -p 选项指定进程的 PID。首先，从上面 top 的结果中，找到这几个进程的 PID。比如，先随便找一个 24344，然后用 pidstat 命令看一 下它的 CPU 使用情况：
$ pidstat ‐p 24344 16:14:55 UID PID %usr %system %guest %wait %CPU CPU Command
奇怪，居然没有任何输出。难道是 pidstat 命令出问题了吗？之前我说过，在怀疑性能工具出问 题前，最好还是先用其他工具交叉确认一下。那用什么工具呢？ ps 应该是最简单易用的。我们 在终端里运行下面的命令，看看 24344 进程的状态：
# 从所有进程中查找 PID 是 24344 的进程 $ ps aux | grep 24344 root 9628 0.0 0.0 14856 1096 pts/0 S+ 16:15 0:00 grep ‐‐color=auto 24344
还是没有输出。现在终于发现问题，原来这个进程已经不存在了，所以 pidstat 就没有任何输 出。既然进程都没了，那性能问题应该也跟着没了吧。我们再用 top 命令确认一下：
$ top ... %Cpu(s): 80.9 us, 14.9 sy, 0.0 ni, 2.8 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 1.3 si, 0.0 st ... PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 6882 root 20 0 12108 8360 3884 S 2.7 0.1 0:45.63 docker‐containe 6947 systemd+ 20 0 33104 3764 2340 R 2.7 0.0 0:47.79 nginx 3865 daemon 20 0 336696 15056 7376 S 2.0 0.2 0:00.15 php‐fpm 6779 daemon 20 0 8184 1112 556 R 0.3 0.0 0:00.01 stress ...
好像又错了。结果还跟原来一样，用户 CPU 使用率还是高达 80.9%，系统 CPU 接近 15%，而 空闲 CPU 只有 2.8%，Running 状态的进程有 Nginx、stress 等。
可是，刚刚我们看到 stress 进程不存在了，怎么现在还在运行呢？再细看一下 top 的输出，原 来，这次 stress 进程的 PID 跟前面不一样了，原来的 PID 24344 不见了，现在的是 6779。
进程的 PID 在变，这说明什么呢？在我看来，要么是这些进程在不停地重启，要么就是全新的 进程，这无非也就两个原因：
- 第一个原因，进程在不停地崩溃重启，比如因为段错误、配置错误等等，这时，进程在退出 后可能又被监控系统自动重启了。
- 第二个原因，这些进程都是短时进程，也就是在其他应用内部通过 exec 调用的外面命令。这 些命令一般都只运行很短的时间就会结束，你很难用 top 这种间隔时间比较长的工具发现 （上面的案例，我们碰巧发现了）。
至于 stress，我们前面提到过，它是一个常用的压力测试工具。它的 PID 在不断变化中，看起 来像是被其他进程调用的短时进程。要想继续分析下去，还得找到它们的父进程。
要怎么查找一个进程的父进程呢？没错，用 pstree 就可以用树状形式显示所有进程之间的关 系：
$ pstree | grep stress |‐docker‐containe‐+‐php‐fpm‐+‐php‐fpm‐‐‐sh‐‐‐stress | |‐3*[php‐fpm‐‐‐sh‐‐‐stress‐‐‐stress]
从这里可以看到，stress 是被 php-fpm 调用的子进程，并且进程数量不止一个（这里是 3 个）。找到父进程后，我们能进入 app 的内部分析了。
首先，当然应该去看看它的源码。运行下面的命令，把案例应用的源码拷贝到 app 目录，然后 再执行 grep 查找是不是有代码再调用 stress 命令：
# 拷贝源码到本地 $ docker cp phpfpm:/app . # grep 查找看看是不是有代码在调用 stress 命令 $ grep stress ‐r app app/index.php:// fake I/O with stress (via write()/unlink()). app/index.php:$result = exec("/usr/local/bin/stress ‐t 1 ‐d 1 2>&1", $output, $status);
找到了，果然是 app/index.php 文件中直接调用了 stress 命令。
再来看看 app/index.php 的源代码：
$ cat app/index.php <?php // fake I/O with stress (via write()/unlink()). $result = exec("/usr/local/bin/stress ‐t 1 ‐d 1 2>&1", $output, $status); if (isset($_GET["verbose"]) && $_GET["verbose"]==1 && $status != 0) { echo "Server internal error: "; print_r($output); } else { echo "It works!"; } ?>
可以看到，源码里对每个请求都会调用一个 stress 命令，模拟 I/O 压力。从注释上看，stress 会通过 write() 和 unlink() 对 I/O 进程进行压测，看来，这应该就是系统 CPU 使用率升高的根 源了。
不过，stress 模拟的是 I/O 压力，而之前在 top 的输出中看到的，却一直是用户 CPU 和系统 CPU 升高，并没见到 iowait 升高。这又是怎么回事呢？stress 到底是不是 CPU 使用率升高的 原因呢？
我们还得继续往下走。从代码中可以看到，给请求加入 verbose=1 参数后，就可以查看 stress 的输出。你先试试看，在第二个终端运行：
$ curl http://192.168.0.10:10000?verbose=1 Server internal error: Array ( [0] => stress: info: [19607] dispatching hogs: 0 cpu, 0 io, 0 vm, 1 hdd [1] => stress: FAIL: [19608] (563) mkstemp failed: Permission denied [2] => stress: FAIL: [19607] (394) <‐‐ worker 19608 returned error 1 [3] => stress: WARN: [19607] (396) now reaping child worker processes [4] => stress: FAIL: [19607] (400) kill error: No such process [5] => stress: FAIL: [19607] (451) failed run completed in 0s )
看错误消息 mkstemp failed: Permission denied ，以及 failed run completed in 0s。原来 stress 命令并没有成功，它因为权限问题失败退出了。看来，我们发现了一个 PHP 调用外部 stress 命令的 bug：没有权限创建临时文件。
从这里我们可以猜测，正是由于权限错误，大量的 stress 进程在启动时初始化失败，进而导致 用户 CPU 使用率的升高。
分析出问题来源，下一步是不是就要开始优化了呢？当然不是！既然只是猜测，那就需要再确认 一下，这个猜测到底对不对，是不是真的有大量的 stress 进程。该用什么工具或指标呢？
我们前面已经用了 top、pidstat、pstree 等工具，没有发现大量的 stress 进程。那么，还有什 么其他的工具可以用吗？
还记得上一期提到的 perf 吗？它可以用来分析 CPU 性能事件，用在这里就很合适。依旧在第 一个终端中运行 perf record -g 命令 ，并等待一会儿（比如 15 秒）后按 Ctrl+C 退出。然后再 运行 perf report 查看报告：
# 记录性能事件，等待大约 15 秒后按 Ctrl+C 退出 $ perf record ‐g # 查看报告 $ perf report
这样，你就可以看到下图这个性能报告：
你看，stress 占了所有 CPU 时钟事件的 77%，而 stress 调用调用栈中比例最高的，是随机数 生成函数 random()，看来它的确就是 CPU 使用率升高的元凶了。随后的优化就很简单了，只 要修复权限问题，并减少或删除 stress 的调用，就可以减轻系统的 CPU 压力。
当然，实际生产环境中的问题一般都要比这个案例复杂，在你找到触发瓶颈的命令行后，却可能 发现，这个外部命令的调用过程是应用核心逻辑的一部分，并不能轻易减少或者删除。
这时，你就得继续排查，为什么被调用的命令，会导致 CPU 使用率升高或 I/O 升高等问题。这 些复杂场景的案例，我会在后面的综合实战里详细分析。
最后，在案例结束时，不要忘了清理环境，执行下面的 Docker 命令，停止案例中用到的 Nginx 进程：
$ docker rm ‐f nginx phpfpm
execsnoop
在这个案例中，我们使用了 top、pidstat、pstree 等工具分析了系统 CPU 使用率高的问题， 并发现 CPU 升高是短时进程 stress 导致的，但是整个分析过程还是比较复杂的。对于这类问 题，有没有更好的方法监控呢？
execsnoop 就是一个专为短时进程设计的工具。它通过 ftrace 实时监控进程的 exec() 行为， 并输出短时进程的基本信息，包括进程 PID、父进程 PID、命令行参数以及执行的结果。
比如，用 execsnoop 监控上述案例，就可以直接得到 stress 进程的父进程 PID 以及它的命令 行参数，并可以发现大量的 stress 进程在不停启动：
# 按 Ctrl+C 结束 $ execsnoop PCOMM PID PPID RET ARGS sh 30394 30393 0 stress 30396 30394 0 /usr/local/bin/stress ‐t 1 ‐d 1 sh 30398 30393 0 stress 30399 30398 0 /usr/local/bin/stress ‐t 1 ‐d 1 sh 30402 30400 0 stress 30403 30402 0 /usr/local/bin/stress ‐t 1 ‐d 1 sh 30405 30393 0 stress 30407 30405 0 /usr/local/bin/stress ‐t 1 ‐d 1 ...
execsnoop 所用的 ftrace 是一种常用的动态追踪技术，一般用于分析 Linux 内核的运行时行 为，后面课程我也会详细介绍并带你使用。
小结
碰到常规问题无法解释的 CPU 使用率情况时，首先要想到有可能是短时应用导致的问题，比如 有可能是下面这两种情况。
第一，应用里直接调用了其他二进制程序，这些程序通常运行时间比较短，通过 top 等工具 也不容易发现。
第二，应用本身在不停地崩溃重启，而启动过程的资源初始化，很可能会占用相当多的 CPU。
对于这类进程，我们可以用 pstree 或者 execsnoop 找到它们的父进程，再从父进程所在的应 用入手，排查问题的根源。
思考
最后，我想邀请你一起来聊聊，你所碰到的 CPU 性能问题。有没有哪个印象深刻的经历可以跟 我分享呢？或者，在今天的案例操作中，你遇到了什么问题，又解决了哪些呢？你可以结合我的 讲述，总结自己的思路。
每秒平均请求数
极客时间版权所有: https://time.geekbang.org/column/article/70476
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