Linux 性能優(yōu)化

　　性能優(yōu)化

　　性能指標(biāo)

　　高并發(fā)和響應(yīng)快對應(yīng)著性能優(yōu)化的兩個核心指標(biāo)：吞吐和延時

　　應(yīng)用負(fù)載角度：直接影響了產(chǎn)品終端的用戶體驗

　　系統(tǒng)資源角度：資源使用率、飽和度等

　　性能問題的本質(zhì)就是系統(tǒng)資源已經(jīng)到達瓶頸，但請求的處理還不夠快，無法支撐更多的請求。性能分析實際上就是找出應(yīng)用或系統(tǒng)的瓶頸，設(shè)法去避免或緩解它們。

　　選擇指標(biāo)評估應(yīng)用程序和系統(tǒng)性能

　　為應(yīng)用程序和系統(tǒng)設(shè)置性能目標(biāo)

　　進行性能基準(zhǔn)測試

　　性能分析定位瓶頸

　　性能監(jiān)控和告警

　　對于不同的性能問題要選取不同的性能分析工具。下面是常用的Linux Performance Tools以及對應(yīng)分析的性能問題類型。

　　到底應(yīng)該怎么理解”平均負(fù)載”

　　平均負(fù)載：單位時間內(nèi)，系統(tǒng)處于可運行狀態(tài)和不可中斷狀態(tài)的平均進程數(shù)，也就是平均活躍進程數(shù)。它和我們傳統(tǒng)意義上理解的CPU使用率并沒有直接關(guān)系。

　　其中不可中斷進程是正處于內(nèi)核態(tài)關(guān)鍵流程中的進程（如常見的等待設(shè)備的I/O響應(yīng)）。不可中斷狀態(tài)實際上是系統(tǒng)對進程和硬件設(shè)備的一種保護機制。

　　平均負(fù)載多少時合理

　　實際生產(chǎn)環(huán)境中將系統(tǒng)的平均負(fù)載監(jiān)控起來，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)判斷負(fù)載的變化趨勢。當(dāng)負(fù)載存在明顯升高趨勢時，及時進行分析和調(diào)查。當(dāng)然也可以當(dāng)設(shè)置閾值（如當(dāng)平均負(fù)載高于CPU數(shù)量的70%時）

　　現(xiàn)實工作中我們會經(jīng)?；煜骄?fù)載和CPU使用率的概念，其實兩者并不完全對等：

　　CPU 密集型進程，大量 CPU 使用會導(dǎo)致平均負(fù)載升高，此時兩者一致

　　I/O 密集型進程，等待 I/O 也會導(dǎo)致平均負(fù)載升高，此時 CPU 使用率并不一定高

　　大量等待 CPU 的進程調(diào)度會導(dǎo)致平均負(fù)載升高，此時 CPU 使用率也會比較高

　　平均負(fù)載高時可能是 CPU 密集型進程導(dǎo)致，也可能是 I/O 繁忙導(dǎo)致。具體分析時可以結(jié)合 mpstat/pidstat 工具輔助分析負(fù)載來源。

　　CPU

　　CPU上下文切換(上)

　　CPU 上下文切換，就是把前一個任務(wù)的 CPU 上下文（CPU 寄存器和 PC）保存起來，然后加載新任務(wù)的上下文到這些寄存器和程序計數(shù)器，最后再跳轉(zhuǎn)到程序計數(shù)器所指的位置，運行新任務(wù)。其中，保存下來的上下文會存儲在系統(tǒng)內(nèi)核中，待任務(wù)重新調(diào)度執(zhí)行時再加載，保證原來的任務(wù)狀態(tài)不受影響。

　　按照任務(wù)類型，CPU 上下文切換分為：

　　進程上下文切換

　　線程上下文切換

　　中斷上下文切換

　　進程上下文切換

　　Linux 進程按照等級權(quán)限將進程的運行空間分為內(nèi)核空間和用戶空間。從用戶態(tài)向內(nèi)核態(tài)轉(zhuǎn)變時需要通過系統(tǒng)調(diào)用來完成。

　　一次系統(tǒng)調(diào)用過程其實進行了兩次 CPU 上下文切換：

　　CPU 寄存器中用戶態(tài)的指令位置先保存起來，CPU 寄存器更新為內(nèi)核態(tài)指令的位置，跳轉(zhuǎn)到內(nèi)核態(tài)運行內(nèi)核任務(wù)；

　　系統(tǒng)調(diào)用結(jié)束后，CPU 寄存器恢復(fù)原來保存的用戶態(tài)數(shù)據(jù)，再切換到用戶空間繼續(xù)運行。

　　系統(tǒng)調(diào)用過程中并不會涉及虛擬內(nèi)存等進程用戶態(tài)資源，也不會切換進程。和傳統(tǒng)意義上的進程上下文切換不同。因此系統(tǒng)調(diào)用通常稱為特權(quán)模式切換。

　　進程是由內(nèi)核管理和調(diào)度的，進程上下文切換只能發(fā)生在內(nèi)核態(tài)。因此相比系統(tǒng)調(diào)用來說，在保存當(dāng)前進程的內(nèi)核狀態(tài)和CPU寄存器之前，需要先把該進程的虛擬內(nèi)存，棧保存下來。再加載新進程的內(nèi)核態(tài)后，還要刷新進程的虛擬內(nèi)存和用戶棧。

　　進程只有在調(diào)度到CPU上運行時才需要切換上下文，有以下幾種場景：CPU時間片輪流分配，系統(tǒng)資源不足導(dǎo)致進程掛起，進程通過sleep函數(shù)主動掛起，高優(yōu)先級進程搶占時間片，硬件中斷時CPU上的進程被掛起轉(zhuǎn)而執(zhí)行內(nèi)核中的中斷服務(wù)。

　　線程上下文切換

　　線程上下文切換分為兩種：

　　前后線程同屬于一個進程，切換時虛擬內(nèi)存資源不變，只需要切換線程的私有數(shù)據(jù)，寄存器等；

　　前后線程屬于不同進程，與進程上下文切換相同。

　　同進程的線程切換消耗資源較少，這也是多線程的優(yōu)勢。

　　中斷上下文切換

　　中斷上下文切換并不涉及到進程的用戶態(tài)，因此中斷上下文只包括內(nèi)核態(tài)中斷服務(wù)程序執(zhí)行所必須的狀態(tài)（CPU寄存器，內(nèi)核堆棧，硬件中斷參數(shù)等）。

　　中斷處理優(yōu)先級比進程高，所以中斷上下文切換和進程上下文切換不會同時發(fā)生

　　CPU上下文切換(下)

　　通過 vmstat 可以查看系統(tǒng)總體的上下文切換情況

　　cs （context switch） 每秒上下文切換次數(shù)

　　in （interrupt） 每秒中斷次數(shù)

　　r （runnning or runnable）就緒隊列的長度，正在運行和等待CPU的進程數(shù)

　　b （Blocked） 處于不可中斷睡眠狀態(tài)的進程數(shù)

　　要查看每個進程的詳細(xì)情況，需要使用pidstat來查看每個進程上下文切換情況

　　cswch 每秒自愿上下文切換次數(shù)（進程無法獲取所需資源導(dǎo)致的上下文切換）

　　nvcswch 每秒非自愿上下文切換次數(shù)（時間片輪流等系統(tǒng)強制調(diào)度）

　　發(fā)現(xiàn)次數(shù)變化速度最快的是重調(diào)度中斷（RES），該中斷用來喚醒空閑狀態(tài)的CPU來調(diào)度新的任務(wù)運行。分析還是因為過多任務(wù)的調(diào)度問題，和上下文切換分析一致。

　　某個應(yīng)用的CPU使用率達到100%，怎么辦？

　　Linux作為多任務(wù)操作系統(tǒng)，將CPU時間劃分為很短的時間片，通過調(diào)度器輪流分配給各個任務(wù)使用。為了維護CPU時間，Linux通過事先定義的節(jié)拍率，觸發(fā)時間中斷，并使用全局變了jiffies記錄開機以來的節(jié)拍數(shù)。時間中斷發(fā)生一次該值+1.

　　CPU使用率，除了空閑時間以外的其他時間占總CPU時間的百分比。可以通過/proc/stat中的數(shù)據(jù)來計算出CPU使用率。因為/proc/stat時開機以來的節(jié)拍數(shù)累加值，計算出來的是開機以來的平均CPU使用率，一般意義不大?？梢蚤g隔取一段時間的兩次值作差來計算該段時間內(nèi)的平均CPU使用率。性能分析工具給出的都是間隔一段時間的平均CPU使用率，要注意間隔時間的設(shè)置。

　　CPU使用率可以通過top 或 ps來查看。分析進程的CPU問題可以通過perf，它以性能事件采樣為基礎(chǔ)，不僅可以分析系統(tǒng)的各種事件和內(nèi)核性能，還可以用來分析指定應(yīng)用程序的性能問題。

　　發(fā)現(xiàn)此時每秒可承受請求給長少，此時將測試的請求數(shù)從100增加到10000。在另外一個終端運行top查看每個CPU的使用率。發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中幾個php-fpm進程導(dǎo)致CPU使用率驟升。

　　實驗結(jié)果中每秒請求數(shù)依舊不高，我們將并發(fā)請求數(shù)降為5后，nginx負(fù)載能力依舊很低。

　　此時用top和pidstat發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)CPU使用率過高，但是并沒有發(fā)現(xiàn)CPU使用率高的進程。

　　出現(xiàn)這種情況一般時我們分析時遺漏的什么信息，重新運行top命令并觀察一會。發(fā)現(xiàn)就緒隊列中處于Running狀態(tài)的進行過多，超過了我們的并發(fā)請求次數(shù)5. 再仔細(xì)查看進程運行數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)nginx和php-fpm都處于sleep狀態(tài)，真正處于運行的卻是幾個stress進程。

　　下一步就利用pidstat分析這幾個stress進程，發(fā)現(xiàn)沒有任何輸出。用ps aux交叉驗證發(fā)現(xiàn)依舊不存在該進程。說明不是工具的問題。再top查看發(fā)現(xiàn)stress進程的進程號變化了，此時有可能時以下兩種原因?qū)е拢?/p>

　　進程不停的崩潰重啟（如段錯誤/配置錯誤等），此時進程退出后可能又被監(jiān)控系統(tǒng)重啟；

　　短時進程導(dǎo)致，即其他應(yīng)用內(nèi)部通過 exec 調(diào)用的外面命令，這些命令一般只運行很短時間就結(jié)束，很難用top這種間隔較長的工具來發(fā)現(xiàn)

　　可以通過pstree來查找 stress 的父進程，找出調(diào)用關(guān)系。

　　發(fā)現(xiàn)是php-fpm調(diào)用的該子進程，此時去查看源碼可以看出每個請求都會調(diào)用一個stress命令來模擬I/O壓力。之前top顯示的結(jié)果是CPU使用率升高，是否真的是由該stress命令導(dǎo)致的，還需要繼續(xù)分析。代碼中給每個請求加了verbose=1的參數(shù)后可以查看stress命令的輸出，在中斷測試該命令結(jié)果顯示stress命令運行時存在因權(quán)限問題導(dǎo)致的文件創(chuàng)建失敗的bug。

　　此時依舊只是猜測，下一步繼續(xù)通過perf工具來分析。性能報告顯示確實時stress占用了大量的CPU，通過修復(fù)權(quán)限問題來優(yōu)化解決即可。

　　系統(tǒng)中出現(xiàn)大量不可中斷進程和僵尸進程怎么辦？

　　進程狀態(tài)

　　R Running/Runnable，表示進程在CPU的就緒隊列中，正在運行或者等待運行；

　　D Disk Sleep，不可中斷狀態(tài)睡眠，一般表示進程正在跟硬件交互，并且交互過程中不允許被其他進程中斷；

　　Z Zombie，僵尸進程，表示進程實際上已經(jīng)結(jié)束，但是父進程還沒有回收它的資源；

　　S Interruptible Sleep，可中斷睡眠狀態(tài)，表示進程因為等待某個事件而被系統(tǒng)掛起，當(dāng)?shù)却录l(fā)生則會被喚醒并進入R狀態(tài)；

　　I Idle，空閑狀態(tài)，用在不可中斷睡眠的內(nèi)核線程上。該狀態(tài)不會導(dǎo)致平均負(fù)載升高；

　　T Stop/Traced，表示進程處于暫停或跟蹤狀態(tài)（SIGSTOP/SIGCONT， GDB調(diào)試）；

　　X Dead，進程已經(jīng)消亡，不會在top/ps中看到。

　　對于不可中斷狀態(tài)，一般都是在很短時間內(nèi)結(jié)束，可忽略。但是如果系統(tǒng)或硬件發(fā)生故障，進程可能會保持不可中斷狀態(tài)很久，甚至系統(tǒng)中出現(xiàn)大量不可中斷狀態(tài)，此時需注意是否出現(xiàn)了I/O性能問題。

　　僵尸進程一般多進程應(yīng)用容易遇到，父進程來不及處理子進程狀態(tài)時子進程就提前退出，此時子進程就變成了僵尸進程。大量的僵尸進程會用盡PID進程號，導(dǎo)致新進程無法建立。

　　可以看到此時有多個app進程運行，狀態(tài)分別時Ss+和D+。其中后面s表示進程是一個會話的領(lǐng)導(dǎo)進程，+號表示前臺進程組。

　　其中進程組表示一組相互關(guān)聯(lián)的進程，子進程是父進程所在組的組員。會話指共享同一個控制終端的一個或多個進程組。

　　用top查看系統(tǒng)資源發(fā)現(xiàn)：1）平均負(fù)載在逐漸增加，且1分鐘內(nèi)平均負(fù)載達到了CPU個數(shù)，說明系統(tǒng)可能已經(jīng)有了性能瓶頸；2）僵尸進程比較多且在不停增加；3）us和sys CPU使用率都不高，iowait卻比較高；4）每個進程CPU使用率也不高，但有兩個進程處于D狀態(tài)，可能在等待IO。

　　分析目前數(shù)據(jù)可知：iowait過高導(dǎo)致系統(tǒng)平均負(fù)載升高，僵尸進程不斷增長說明有程序沒能正確清理子進程資源。

　　用dstat來分析，因為它可以同時查看CPU和I/O兩種資源的使用情況，便于對比分析。

　　可以看到當(dāng)wai（iowait）升高時磁盤請求read都會很大，說明iowait的升高和磁盤的讀請求有關(guān)。接下來分析到底時哪個進程在讀磁盤。

　　之前 Top 查看的處于 D 狀態(tài)的進程號，用 pidstat -d -p XXX 展示進程的 I/O 統(tǒng)計數(shù)據(jù)。發(fā)現(xiàn)處于 D 狀態(tài)的進程都沒有任何讀寫操作。在用 pidstat -d 查看所有進程的 I/O統(tǒng)計數(shù)據(jù)，看到 app 進程在進行磁盤讀操作，每秒讀取 32MB 的數(shù)據(jù)。進程訪問磁盤必須使用系統(tǒng)調(diào)用處于內(nèi)核態(tài)，接下來重點就是找到app進程的系統(tǒng)調(diào)用。

　　報錯沒有權(quán)限，因為已經(jīng)時 root 權(quán)限了。所以遇到這種情況，首先要檢查進程狀態(tài)是否正常。ps 命令查找該進程已經(jīng)處于Z狀態(tài)，即僵尸進程。

　　這種情況下top pidstat之類的工具無法給出更多的信息，此時像第5篇一樣，用 perf record -d和 perf report 進行分析，查看app進程調(diào)用棧。

　　看到 app 確實在通過系統(tǒng)調(diào)用 sys_read() 讀取數(shù)據(jù)，并且從 new_sync_read和 blkdev_direct_IO看出進程時進行直接讀操作，請求直接從磁盤讀，沒有通過緩存導(dǎo)致iowait升高。

　　通過層層分析后，root cause 是 app 內(nèi)部進行了磁盤的直接I/O。然后定位到具體代碼位置進行優(yōu)化即可。

　　僵尸進程

　　上述優(yōu)化后 iowait 顯著下降，但是僵尸進程數(shù)量仍舊在增加。首先要定位僵尸進程的父進程，通過pstree -aps XXX，打印出該僵尸進程的調(diào)用樹，發(fā)現(xiàn)父進程就是app進程。

　　查看app代碼，看看子進程結(jié)束的處理是否正確（是否調(diào)用wait()/waitpid()，有沒有注冊SIGCHILD信號的處理函數(shù)等）。

　　碰到iowait升高時，先用dstat pidstat等工具確認(rèn)是否存在磁盤I/O問題，再找是哪些進程導(dǎo)致I/O，不能用strace直接分析進程調(diào)用時可以通過perf工具分析。

　　對于僵尸問題，用pstree找到父進程，然后看源碼檢查子進程結(jié)束的處理邏輯即可。

　　CPU性能指標(biāo)

　　CPU使用率

　　用戶CPU使用率, 包括用戶態(tài)(user)和低優(yōu)先級用戶態(tài)(nice). 該指標(biāo)過高說明應(yīng)用程序比較繁忙.

　　系統(tǒng)CPU使用率, CPU在內(nèi)核態(tài)運行的時間百分比(不含中斷). 該指標(biāo)高說明內(nèi)核比較繁忙.

　　等待I/O的CPU使用率, iowait, 該指標(biāo)高說明系統(tǒng)與硬件設(shè)備I/O交互時間比較長.

　　軟/硬中斷CPU使用率, 該指標(biāo)高說明系統(tǒng)中發(fā)生大量中斷.

　　steal CPU / guest CPU, 表示虛擬機占用的CPU百分比.

　　平均負(fù)載

　　理想情況下平均負(fù)載等于邏輯CPU個數(shù),表示每個CPU都被充分利用. 若大于則說明系統(tǒng)負(fù)載較重.

　　進程上下文切換

　　包括無法獲取資源的自愿切換和系統(tǒng)強制調(diào)度時的非自愿切換. 上下文切換本身是保證Linux正常運行的一項核心功能. 過多的切換則會將原本運行進程的CPU時間消耗在寄存器,內(nèi)核占及虛擬內(nèi)存等數(shù)據(jù)保存和恢復(fù)上

　　CPU緩存命中率

　　CPU緩存的復(fù)用情況,命中率越高性能越好. 其中L1/L2常用在單核,L3則用在多核中

　　性能工具

　　平均負(fù)載案例

　　先用uptime查看系統(tǒng)平均負(fù)載

　　判斷負(fù)載在升高后再用mpstat和pidstat分別查看每個CPU和每個進程CPU使用情況.找出導(dǎo)致平均負(fù)載較高的進程.

　　上下文切換案例

　　先用vmstat查看系統(tǒng)上下文切換和中斷次數(shù)

　　再用pidstat觀察進程的自愿和非自愿上下文切換情況

　　最后通過pidstat觀察線程的上下文切換情況

　　進程CPU使用率高案例

　　先用top查看系統(tǒng)和進程的CPU使用情況,定位到進程

　　再用perf top觀察進程調(diào)用鏈,定位到具體函數(shù)

　　系統(tǒng)CPU使用率高案例

　　先用top查看系統(tǒng)和進程的CPU使用情況,top/pidstat都無法找到CPU使用率高的進程

　　重新審視top輸出

　　從CPU使用率不高,但是處于Running狀態(tài)的進程入手

　　perf record/report發(fā)現(xiàn)短時進程導(dǎo)致 (execsnoop工具)

　　不可中斷和僵尸進程案例

　　先用top觀察iowait升高,發(fā)現(xiàn)大量不可中斷和僵尸進程

　　strace無法跟蹤進程系統(tǒng)調(diào)用

　　perf分析調(diào)用鏈發(fā)現(xiàn)根源來自磁盤直接I/O

　　軟中斷案例

　　top觀察系統(tǒng)軟中斷CPU使用率高

　　查看/proc/softirqs找到變化速率較快的幾種軟中斷

　　sar命令發(fā)現(xiàn)是網(wǎng)絡(luò)小包問題

　　tcpdump找出網(wǎng)絡(luò)幀的類型和來源，確定SYN FLOOD攻擊導(dǎo)致

　　根據(jù)不同的性能指標(biāo)來找合適的工具：

　　先運行幾個支持指標(biāo)較多的工具，如 top/vmstat/pidstat，根據(jù)它們的輸出可以得出是哪種類型的性能問題。定位到進程后再用 strace/perf 分析調(diào)用情況進一步分析。如果是軟中斷導(dǎo)致用 /proc/softirqs

　　CPU優(yōu)化

　　應(yīng)用程序優(yōu)化

　　編譯器優(yōu)化：編譯階段開啟優(yōu)化選項，如gcc -O2

　　算法優(yōu)化

　　異步處理：避免程序因為等待某個資源而一直阻塞，提升程序的并發(fā)處理能力。(將輪詢替換為事件通知)

　　多線程代替多進程：減少上下文切換成本

　　善用緩存：加快程序處理速度

　　系統(tǒng)優(yōu)化

　　CPU綁定：將進程綁定要1個/多個CPU上，提高CPU緩存命中率，減少CPU調(diào)度帶來的上下文切換

　　CPU獨占：CPU親和性機制來分配進程

　　優(yōu)先級調(diào)整：使用nice適當(dāng)降低非核心應(yīng)用的優(yōu)先級

　　為進程設(shè)置資源顯示: cgroups設(shè)置使用上限，防止由某個應(yīng)用自身問題耗盡系統(tǒng)資源

　　NUMA優(yōu)化: CPU盡可能訪問本地內(nèi)存

　　中斷負(fù)載均衡: irpbalance，將中斷處理過程自動負(fù)載均衡到各個CPU上

　　TPS、QPS、系統(tǒng)吞吐量的區(qū)別和理解

　　QPS（TPS）

　　并發(fā)數(shù)

　　響應(yīng)時間

　　QPS（TPS）=并發(fā)數(shù)/平均相應(yīng)時間

　　用戶請求服務(wù)器

　　服務(wù)器內(nèi)部處理

　　服務(wù)器返回給客戶

　　QPS 類似 TPS，但是對于一個頁面的訪問形成一個 TPS，但是一次頁面請求可能包含多次對服務(wù)器的請求，可能計入多次 QPS

　　QPS（Queries Per Second）每秒查詢率，一臺服務(wù)器每秒能夠響應(yīng)的查詢次數(shù).

　　TPS（Transactions Per Second）每秒事務(wù)數(shù)，軟件測試的結(jié)果.

　　系統(tǒng)吞吐量，包括幾個重要參數(shù)：

　　內(nèi)存

　　Linux內(nèi)存是怎么工作的

　　內(nèi)存映射

　　大多數(shù)計算機用的主存都是動態(tài)隨機訪問內(nèi)存(DRAM)，只有內(nèi)核才可以直接訪問物理內(nèi)存。Linux內(nèi)核給每個進程提供了一個獨立的虛擬地址空間，并且這個地址空間是連續(xù)的。這樣進程就可以很方便的訪問內(nèi)存(虛擬內(nèi)存)。

　　虛擬地址空間的內(nèi)部分為內(nèi)核空間和用戶空間兩部分，不同字長的處理器地址空間的范圍不同。32位系統(tǒng)內(nèi)核空間占用1G，用戶空間占3G。64位系統(tǒng)內(nèi)核空間和用戶空間都是128T，分別占內(nèi)存空間的最高和最低處，中間部分為未定義。

　　并不是所有的虛擬內(nèi)存都會分配物理內(nèi)存，只有實際使用的才會。分配后的物理內(nèi)存通過內(nèi)存映射管理。為了完成內(nèi)存映射，內(nèi)核為每個進程都維護了一個頁表，記錄虛擬地址和物理地址的映射關(guān)系。頁表實際存儲在CPU的內(nèi)存管理單元MMU中，處理器可以直接通過硬件找出要訪問的內(nèi)存。

　　當(dāng)進程訪問的虛擬地址在頁表中查不到時，系統(tǒng)會產(chǎn)生一個缺頁異常，進入內(nèi)核空間分配物理內(nèi)存，更新進程頁表，再返回用戶空間恢復(fù)進程的運行。

　　MMU以頁為單位管理內(nèi)存，頁大小4KB。為了解決頁表項過多問題Linux提供了多級頁表和HugePage的機制。

　　虛擬內(nèi)存空間分布

　　用戶空間內(nèi)存從低到高是五種不同的內(nèi)存段：

　　只讀段 代碼和常量等

　　數(shù)據(jù)段 全局變量等

　　堆 動態(tài)分配的內(nèi)存，從低地址開始向上增長

　　文件映射 動態(tài)庫、共享內(nèi)存等，從高地址開始向下增長

　　棧 包括局部變量和函數(shù)調(diào)用的上下文等，棧的大小是固定的。一般8MB

　　內(nèi)存分配與回收

　　分配

　　malloc 對應(yīng)到系統(tǒng)調(diào)用上有兩種實現(xiàn)方式：

　　brk() 針對小塊內(nèi)存(<128K)，通過移動堆頂位置來分配。

　　內(nèi)存釋放后不立即歸還內(nèi)存，而是被緩存起來。

　　mmap()針對大塊內(nèi)存(>128K)，直接用內(nèi)存映射來分配，即在文件映射段找一塊空閑內(nèi)存分配。

　　前者的緩存可以減少缺頁異常的發(fā)生，提高內(nèi)存訪問效率。但是由于內(nèi)存沒有歸還系統(tǒng)，在內(nèi)存工作繁忙時，頻繁的內(nèi)存分配/釋放會造成內(nèi)存碎片。

　　后者在釋放時直接歸還系統(tǒng)，所以每次mmap都會發(fā)生缺頁異常。

　　在內(nèi)存工作繁忙時，頻繁內(nèi)存分配會導(dǎo)致大量缺頁異常，使內(nèi)核管理負(fù)擔(dān)增加。

　　上述兩種調(diào)用并沒有真正分配內(nèi)存，這些內(nèi)存只有在首次訪問時，才通過缺頁異常進入內(nèi)核中，由內(nèi)核來分配

　　回收

　　內(nèi)存緊張時，系統(tǒng)通過以下方式來回收內(nèi)存：

　　回收緩存：LRU算法回收最近最少使用的內(nèi)存頁面；

　　回收不常訪問內(nèi)存：把不常用的內(nèi)存通過交換分區(qū)寫入磁盤

　　殺死進程：OOM內(nèi)核保護機制（進程消耗內(nèi)存越大 oom_score 越大，占用 CPU 越多 oom_score 越小，可以通過 /proc 手動調(diào)整 oom_adj）

　　如何查看內(nèi)存使用情況

　　free來查看整個系統(tǒng)的內(nèi)存使用情況

　　top/ps來查看某個進程的內(nèi)存使用情況

　　VIRT 進程的虛擬內(nèi)存大小

　　RES 常駐內(nèi)存的大小，即進程實際使用的物理內(nèi)存大小，不包括swap和共享內(nèi)存

　　SHR 共享內(nèi)存大小，與其他進程共享的內(nèi)存，加載的動態(tài)鏈接庫以及程序代碼段

　　%MEM 進程使用物理內(nèi)存占系統(tǒng)總內(nèi)存的百分比

　　怎樣理解內(nèi)存中的Buffer和Cache？

　　buffer是對磁盤數(shù)據(jù)的緩存，cache是對文件數(shù)據(jù)的緩存，它們既會用在讀請求也會用在寫請求中

　　如何利用系統(tǒng)緩存優(yōu)化程序的運行效率

　　緩存命中率

　　緩存命中率是指直接通過緩存獲取數(shù)據(jù)的請求次數(shù)，占所有請求次數(shù)的百分比。命中率越高說明緩存帶來的收益越高，應(yīng)用程序的性能也就越好。

　　安裝bcc包后可以通過cachestat和cachetop來監(jiān)測緩存的讀寫命中情況。

　　安裝pcstat后可以查看文件在內(nèi)存中的緩存大小以及緩存比例

　　dd緩存加速

　　O_DIRECT選項繞過系統(tǒng)緩存

　　但是憑感覺可知如果緩存命中讀速度不應(yīng)如此慢，讀次數(shù)時1024，頁大小為4K，五秒的時間內(nèi)讀取了1024*4KB數(shù)據(jù)，即每秒0.8MB，和結(jié)果中32MB相差較大。說明該案例沒有充分利用緩存，懷疑系統(tǒng)調(diào)用設(shè)置了直接I/O標(biāo)志繞過系統(tǒng)緩存。因此接下來觀察系統(tǒng)調(diào)用。

　　這就解釋了為什么讀32MB數(shù)據(jù)那么慢，直接從磁盤讀寫肯定遠遠慢于緩存。找出問題后我們再看案例的源代碼發(fā)現(xiàn)flags中指定了直接IO標(biāo)志。刪除該選項后重跑，驗證性能變化。

　　內(nèi)存泄漏，如何定位和處理？

　　對應(yīng)用程序來說，動態(tài)內(nèi)存的分配和回收是核心又復(fù)雜的一個邏輯功能模塊。管理內(nèi)存的過程中會發(fā)生各種各樣的“事故”：

　　沒正確回收分配的內(nèi)存，導(dǎo)致了泄漏

　　訪問的是已分配內(nèi)存邊界外的地址，導(dǎo)致程序異常退出

　　內(nèi)存的分配與回收

　　虛擬內(nèi)存分布從低到高分別是只讀段，數(shù)據(jù)段，堆，內(nèi)存映射段，棧五部分。其中會導(dǎo)致內(nèi)存泄漏的是：

　　堆：由應(yīng)用程序自己來分配和管理，除非程序退出這些堆內(nèi)存不會被系統(tǒng)自動釋放。

　　內(nèi)存映射段：包括動態(tài)鏈接庫和共享內(nèi)存，其中共享內(nèi)存由程序自動分配和管理

　　內(nèi)存泄漏的危害比較大，這些忘記釋放的內(nèi)存，不僅應(yīng)用程序自己不能訪問，系統(tǒng)也不能把它們再次分配給其他應(yīng)用。內(nèi)存泄漏不斷累積甚至?xí)谋M系統(tǒng)內(nèi)存。

　　如何檢測內(nèi)存泄漏

　　可以看到free在不斷下降，buffer和cache基本保持不變。說明系統(tǒng)的內(nèi)存一致在升高。但并不能說明存在內(nèi)存泄漏。此時可以通過memleak工具來跟蹤系統(tǒng)或進程的內(nèi)存分配/釋放請求

　　從 memleak 輸出可以看到，應(yīng)用在不停地分配內(nèi)存，并且這些分配的地址并沒有被回收。通過調(diào)用?？吹绞?fibonacci 函數(shù)分配的內(nèi)存沒有釋放。定位到源碼后查看源碼來修復(fù)增加內(nèi)存釋放函數(shù)即可。

　　為什么系統(tǒng)的 Swap 變高

　　系統(tǒng)內(nèi)存資源緊張時通過內(nèi)存回收和OOM殺死進程來解決。其中可回收內(nèi)存包括：

　　緩存/緩沖區(qū)，屬于可回收資源，在文件管理中通常叫做文件頁

　　在應(yīng)用程序中通過fsync將臟頁同步到磁盤

　　交給系統(tǒng)，內(nèi)核線程pdflush負(fù)責(zé)這些臟頁的刷新

　　被應(yīng)用程序修改過暫時沒寫入磁盤的數(shù)據(jù)(臟頁)，要先寫入磁盤然后才能內(nèi)存釋放

　　內(nèi)存映射獲取的文件映射頁，也可以被釋放掉，下次訪問時從文件重新讀取

　　對于程序自動分配的堆內(nèi)存，也就是我們在內(nèi)存管理中的匿名頁，雖然這些內(nèi)存不能直接釋放，但是 Linux 提供了 Swap 機制將不常訪問的內(nèi)存寫入到磁盤來釋放內(nèi)存，再次訪問時從磁盤讀取到內(nèi)存即可。

　　Swap原理

　　Swap本質(zhì)就是把一塊磁盤空間或者一個本地文件當(dāng)作內(nèi)存來使用，包括換入和換出兩個過程：

　　換出：將進程暫時不用的內(nèi)存數(shù)據(jù)存儲到磁盤中，并釋放這些內(nèi)存

　　換入：進程再次訪問內(nèi)存時，將它們從磁盤讀到內(nèi)存中

　　Linux如何衡量內(nèi)存資源是否緊張？

　　直接內(nèi)存回收新的大塊內(nèi)存分配請求，但剩余內(nèi)存不足。

　　此時系統(tǒng)會回收一部分內(nèi)存；

　　kswapd0 內(nèi)核線程定期回收內(nèi)存。

　　為了衡量內(nèi)存使用情況，定義了pages_min，pages_low，pages_high 三個閾值，并根據(jù)其來進行內(nèi)存的回收操作。

　　剩余內(nèi)存 < pages_min，進程可用內(nèi)存耗盡了，只有內(nèi)核才可以分配內(nèi)存

　　pages_min < 剩余內(nèi)存 < pages_low,內(nèi)存壓力較大，kswapd0執(zhí)行內(nèi)存回收，直到剩余內(nèi)存 > pages_high

　　pages_low < 剩余內(nèi)存 < pages_high，內(nèi)存有一定壓力，但可以滿足新內(nèi)存請求

　　剩余內(nèi)存 > pages_high，說明剩余內(nèi)存較多，無內(nèi)存壓力

　　pages_low = pages_min 5 / 4 pages_high = pages_min 3 / 2

　　NUMA 與 SWAP

　　很多情況下系統(tǒng)剩余內(nèi)存較多，但 SWAP 依舊升高，這是由于處理器的 NUMA 架構(gòu)。

　　在NUMA架構(gòu)下多個處理器劃分到不同的 Node，每個Node都擁有自己的本地內(nèi)存空間。在分析內(nèi)存的使用時應(yīng)該針對每個Node單獨分析

　　內(nèi)存三個閾值可以通過 /proc/zoneinfo 來查看，該文件中還包括活躍和非活躍的匿名頁/文件頁數(shù)。

　　當(dāng)某個Node內(nèi)存不足時，系統(tǒng)可以從其他Node尋找空閑資源，也可以從本地內(nèi)存中回收內(nèi)存。通過

　　/proc/sys/vm/zone_raclaim_mode來調(diào)整。

　　0表示既可以從其他Node尋找空閑資源，也可以從本地回收內(nèi)存

　　1，2，4 表示只回收本地內(nèi)存，2表示可以會回臟數(shù)據(jù)回收內(nèi)存，4表示可以用Swap方式回收內(nèi)存。

　　swappiness

　　在實際回收過程中Linux根據(jù) /proc/sys/vm/swapiness 選項來調(diào)整使用Swap的積極程度，從 0-100，數(shù)值越大越積極使用 Swap，即更傾向于回收匿名頁；數(shù)值越小越消極使用 Swap，即更傾向于回收文件頁。

　　注意：這只是調(diào)整 Swap 積極程度的權(quán)重，即使設(shè)置為0，當(dāng)剩余內(nèi)存+文件頁小于頁高閾值時，還是會發(fā)生 Swap。

　　Swap升高時如何定位分析

　　說明剩余內(nèi)存和緩沖區(qū)的波動變化正是由于內(nèi)存回收和緩存再次分配的循環(huán)往復(fù)。有時候 Swap 用的多，有時候緩沖區(qū)波動更多。此時查看 swappiness 值為60，是一個相對中和的配置，系統(tǒng)會根據(jù)實際運行情況來選去合適的回收類型。

　　如何“快準(zhǔn)狠”找到系統(tǒng)內(nèi)存存在的問題

　　內(nèi)存性能指標(biāo)

　　系統(tǒng)內(nèi)存指標(biāo)

　　已用內(nèi)存/剩余內(nèi)存

　　共享內(nèi)存 （tmpfs實現(xiàn)）

　　可用內(nèi)存：包括剩余內(nèi)存和可回收內(nèi)存

　　緩存：磁盤讀取文件的頁緩存，slab分配器中的可回收部分

　　緩沖區(qū)：原始磁盤塊的臨時存儲，緩存將要寫入磁盤的數(shù)據(jù)

　　進程內(nèi)存指標(biāo)

　　虛擬內(nèi)存：5大部分

　　常駐內(nèi)存：進程實際使用的物理內(nèi)存，不包括Swap和共享內(nèi)存

　　共享內(nèi)存：與其他進程共享的內(nèi)存，以及動態(tài)鏈接庫和程序的代碼段

　　Swap 內(nèi)存：通過Swap換出到磁盤的內(nèi)存

　　缺頁異常

　　可以直接從物理內(nèi)存中分配，次缺頁異常

　　需要磁盤 IO 介入（如 Swap），主缺頁異常。此時內(nèi)存訪問會慢很多

　　內(nèi)存性能工具

　　根據(jù)不同的性能指標(biāo)來找合適的工具：

　　內(nèi)存分析工具包含的性能指標(biāo)：

　　如何迅速分析內(nèi)存的性能瓶頸

　　通常先運行幾個覆蓋面比較大的性能工具，如 free，top，vmstat，pidstat 等

　　先用 free 和 top 查看系統(tǒng)整體內(nèi)存使用情況

　　再用 vmstat 和 pidstat，查看一段時間的趨勢，從而判斷內(nèi)存問題的類型

　　最后進行詳細(xì)分析，比如內(nèi)存分配分析，緩存/緩沖區(qū)分析，具體進程的內(nèi)存使用分析等

　　常見的優(yōu)化思路：

　　最好禁止 Swap，若必須開啟則盡量降低 swappiness 的值

　　減少內(nèi)存的動態(tài)分配，如可以用內(nèi)存池，HugePage 等

　　盡量使用緩存和緩沖區(qū)來訪問數(shù)據(jù)。如用堆棧明確聲明內(nèi)存空間來存儲需要緩存的數(shù)據(jù)，或者用 Redis 外部緩存組件來優(yōu)化數(shù)據(jù)的訪問

　　cgroups 等方式來限制進程的內(nèi)存使用情況，確保系統(tǒng)內(nèi)存不被異常進程耗盡

　　/proc/pid/oom_adj 調(diào)整核心應(yīng)用的 oom_score，保證即使內(nèi)存緊張核心應(yīng)用也不會被OOM殺死

　　vmstat 使用詳解

　　vmstat 命令是最常見的 Linux/Unix 監(jiān)控工具，可以展現(xiàn)給定時間間隔的服務(wù)器的狀態(tài)值，包括服務(wù)器的 CPU 使用率，內(nèi)存使用，虛擬內(nèi)存交換情況，IO讀寫情況?？梢钥吹秸麄€機器的 CPU，內(nèi)存，IO 的使用情況，而不是單單看到各個進程的 CPU 使用率和內(nèi)存使用率（使用場景不一樣）。

　　pidstat 使用詳解

　　pidstat 主要用于監(jiān)控全部或指定進程占用系統(tǒng)資源的情況，如CPU，內(nèi)存、設(shè)備IO、任務(wù)切換、線程等。

　　使用方法：

　　pidstat –d interval times 統(tǒng)計各個進程的IO使用情況

　　pidstat –u interval times 統(tǒng)計各個進程的CPU統(tǒng)計信息

　　pidstat –r interval times 統(tǒng)計各個進程的內(nèi)存使用信息

　　pidstat -w interval times 統(tǒng)計各個進程的上下文切換

　　p PID 指定PID

　　1、統(tǒng)計 IO 使用情況

　　UID

　　PID

　　kB_rd/s：每秒進程從磁盤讀取的數(shù)據(jù)量 KB 單位 read from disk each second KB

　　kB_wr/s：每秒進程向磁盤寫的數(shù)據(jù)量 KB 單位 write to disk each second KB

　　kB_ccwr/s：每秒進程向磁盤寫入，但是被取消的數(shù)據(jù)量，This may occur when the task truncates some dirty pagecache.

　　iodelay：Block I/O delay，measured in clock ticks

　　Command：進程名 task name

　　2、統(tǒng)計 CPU 使用情況

　　UID

　　PID

　　%usr: 進程在用戶空間占用 cpu 的百分比

　　%system: 進程在內(nèi)核空間占用 CPU 百分比

　　%guest: 進程在虛擬機占用 CPU 百分比

　　%wait: 進程等待運行的百分比

　　%CPU: 進程占用 CPU 百分比

　　CPU: 處理進程的 CPU 編號

　　Command: 進程名

　　3、統(tǒng)計內(nèi)存使用情況

　　UID

　　PID

　　Minflt/s : 每秒次缺頁錯誤次數(shù) （minor page faults），虛擬內(nèi)存地址映射成物理內(nèi)存地址產(chǎn)生的 page fault 次數(shù)

　　Majflt/s : 每秒主缺頁錯誤次數(shù) (major page faults), 虛擬內(nèi)存地址映射成物理內(nèi)存地址時，相應(yīng) page 在 swap 中

　　VSZ virtual memory usage : 該進程使用的虛擬內(nèi)存 KB 單位

　　RSS : 該進程使用的物理內(nèi)存 KB 單位

　　%MEM : 內(nèi)存使用率

　　Command : 該進程的命令 task name

　　4、查看具體進程使用情況