亚博首存送礼如果一个函数在 x 轴占据的宽度越宽

时间:2020-11-13来源:未知作者:admin点击:
有时候会遇到一些疑难杂症,并且监控插件并不能一眼立马发现问题的根源。这时候就需要登录服务器进一步深入分析问题的根源。那么分析问题需要有一定的技术经验积累,并且有些

  有时候会遇到一些疑难杂症,并且监控插件并不能一眼立马发现问题的根源。这时候就需要登录服务器进一步深入分析问题的根源。那么分析问题需要有一定的技术经验积累,并且有些问题涉及到的领域非常广,才能定位到问题。所以,分析问题和踩坑是非常锻炼一个人的成长和提升自我能力。如果我们有一套好的分析工具,那将是事半功倍,能够帮助大家快速定位问题,节省大家很多时间做更深入的事情。

  线程的状态分析主要是分析线程的时间用在什么地方,而线程状态的分类一般分为:

  a. on-CPU:执行中,执行中的时间通常又分为用户态时间user和系统态时间sys。

  b. off-CPU:等待下一轮上CPU,或者等待I/O、锁、换页等等,其状态可以细分为可执行、匿名换页、睡眠、锁、空闲等状态。

  如果大量时间花在CPU上,对CPU的剖析能够迅速解释原因;如果系统时间大量处于off-cpu状态,定位问题就会费时很多。但是仍然需要清楚一些概念:

  perf可以跟着到进程内部具体函数耗时情况,并且可以指定内核函数进行统计,指哪打哪。

  dtrace动态跟踪。需要对内核函数有很深入的了解,通过D语言编写脚本完成跟踪。

  //查看系统内存使用情况 free -m //虚拟内存统计信息 vmstat 1 //查看系统内存情况 top //1s采集周期,获取内存的统计信息 pidstat -p pid -r 1 //查看进程的内存映像信息 pmap -d pid //检测程序内存问题 valgrind --tool=memcheck --leak-check=full --log-file=./log.txt ./程序名

  磁盘通常是计算机最慢的子系统,也是最容易出现性能瓶颈的地方,因为磁盘离 CPU 距离最远而且 CPU 访问磁盘要涉及到机械操作,比如转轴、寻轨等。访问硬盘和访问内存之间的速度差别是以数量级来计算的,就像1天和1分钟的差别一样。要监测 IO 性能,有必要了解一下基本原理和 Linux 是如何处理硬盘和内存之间的 IO 的。

  //查看系统io信息 iotop //统计io详细信息 iostat -d -x -k 1 10 //查看进程级io的信息 pidstat -d 1 -p pid //查看系统IO的请求,比如可以在发现系统IO异常时,可以使用该命令进行调查,就能指定到底是什么原因导致的IO异常 perf record -e block:block_rq_issue -ag ^C perf report

  网络的监测是所有 Linux 子系统里面最复杂的,有太多的因素在里面,比如:延迟、阻塞、冲突、丢包等,更糟的是与 Linux 主机相连的路由器、交换机、无线信号都会影响到整体网络并且很难判断是因为 Linux 网络子系统的问题还是别的设备的问题,增加了监测和判断的复杂度。现在我们使用的所有网卡都称为自适应网卡,意思是说能根据网络上的不同网络设备导致的不同网络速度和工作模式进行自动调整。

  //查看负载情况 uptime top vmstat //统计系统调用耗时情况 strace -c -p pid //跟踪指定的系统操作例如epoll_wait strace -T -e epoll_wait -p pid //查看内核日志信息 dmesg

  火焰图(Flame Graph是 Bredan Gregg 创建的一种性能分析图表,因为它的样子近似 ?而得名。

  y 轴表示调用栈,每一层都是一个函数。调用栈越深,火焰就越高,顶部就是正在执行的函数,下方都是它的父函数。

  x 轴表示抽样数,如果一个函数在 x 轴占据的宽度越宽,就表示它被抽到的次数多,即执行的时间长。注意,x 轴不代表时间,而是所有的调用栈合并后,按字母顺序排列的。

  火焰图就是看顶层的哪个函数占据的宽度最大。只要有”平顶”(plateaus),就表示该函数可能存在性能问题。颜色没有特殊含义,因为火焰图表示的是 CPU 的繁忙程度,所以一般选择暖色调。

  cpu占用过高,执行中的时间通常又分为用户态时间user和系统态时间sys。

  你能快速定位CPU性能回退的问题么? 如果你的工作环境非常复杂且变化快速,那么使用现有的工具是来定位这类问题是很具有挑战性的。当你花掉数周时间把根因找到时,代码已经又变更了好几轮,新的性能问题又冒了出来。主要可以用到每次构建中,每次上线做对比看,如果损失严重可以立马解决修复。

  通过抓取了两张普通的火焰图,然后进行对比,并对差异部分进行标色:红色表示上升,蓝色表示下降。 差分火焰图是以当前(“修改后”)的profile文件作为基准,形状和大小都保持不变。因此你通过色彩的差异就能够很直观的找到差异部分,且可以看出为什么会有这样的差异。

  遇到这种问题,我们优先解决已知的,并且非常明确的问题。那就是cpu高的问题。解决方式先降级关闭占用cpu过高的模块,然后进行观察。经过降级关闭该模块cpu降下来了,并且nginx请求流量也正常了。之所以会影响upstream时间拉长,因为upstream后端的服务调用的接口可能是个环路再次走回到nginx。

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