你好,我是倪朋飞。

上一节,我给你讲了CPU上下文切换的工作原理。简单回顾一下,CPU 上下文切换是保证 Linux 系统正常工作的一个核心功能,按照不同场景,可以分为进程上下文切换、线程上下文切换和中断上下文切换。具体的概念和区别,你也要在脑海中过一遍,忘了的话及时查看上一篇。

今天我们就接着来看,究竟怎么分析CPU上下文切换的问题。

怎么查看系统的上下文切换情况

通过前面学习我们知道,过多的上下文切换,会把CPU 时间消耗在寄存器、内核栈以及虚拟内存等数据的保存和恢复上,缩短进程真正运行的时间,成了系统性能大幅下降的一个元凶。

既然上下文切换对系统性能影响那么大,你肯定迫不及待想知道,到底要怎么查看上下文切换呢?在这里,我们可以使用 vmstat 这个工具,来查询系统的上下文切换情况。

vmstat 是一个常用的系统性能分析工具,主要用来分析系统的内存使用情况,也常用来分析 CPU 上下文切换和中断的次数。

比如,下面就是一个 vmstat 的使用示例:

# 每隔5秒输出1组数据
$ vmstat 5
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----
 r  b   swpd   free   buff  cache   si   so    bi    bo   in   cs us sy id wa st
 0  0      0 7005360  91564 818900    0    0     0     0   25   33  0  0 100  0  0

我们一起来看这个结果,你可以先试着自己解读每列的含义。在这里,我重点强调下,需要特别关注的四列内容:

可以看到,这个例子中的上下文切换次数 cs 是33次,而系统中断次数 in 则是25次,而就绪队列长度r和不可中断状态进程数b都是0。

vmstat 只给出了系统总体的上下文切换情况,要想查看每个进程的详细情况,就需要使用我们前面提到过的 pidstat 了。给它加上 -w 选项,你就可以查看每个进程上下文切换的情况了。

比如说:

# 每隔5秒输出1组数据
$ pidstat -w 5
Linux 4.15.0 (ubuntu)  09/23/18  _x86_64_  (2 CPU)

08:18:26      UID       PID   cswch/s nvcswch/s  Command
08:18:31        0         1      0.20      0.00  systemd
08:18:31        0         8      5.40      0.00  rcu_sched
...

这个结果中有两列内容是我们的重点关注对象。一个是 cswch ,表示每秒自愿上下文切换(voluntary context switches)的次数,另一个则是 nvcswch ,表示每秒非自愿上下文切换(non voluntary context switches)的次数。

这两个概念你一定要牢牢记住,因为它们意味着不同的性能问题:

案例分析

知道了怎么查看这些指标,另一个问题又来了,上下文切换频率是多少次才算正常呢?别急着要答案,同样的,我们先来看一个上下文切换的案例。通过案例实战演练,你自己就可以分析并找出这个标准了。

你的准备

今天的案例,我们将使用 sysbench 来模拟系统多线程调度切换的情况。

sysbench 是一个多线程的基准测试工具,一般用来评估不同系统参数下的数据库负载情况。当然,在这次案例中,我们只把它当成一个异常进程来看,作用是模拟上下文切换过多的问题。

下面的案例基于 Ubuntu 18.04,当然,其他的 Linux 系统同样适用。我使用的案例环境如下所示:

正式操作开始前,你需要打开三个终端,登录到同一台 Linux 机器中,并安装好上面提到的两个软件包。包的安装,可以先Google一下自行解决,如果仍然有问题的,在留言区写下你的情况。

另外注意,下面所有命令,都默认以 root 用户运行。所以,如果你是用普通用户登陆的系统,记住先运行 sudo su root 命令切换到 root 用户。

安装完成后,你可以先用 vmstat 看一下空闲系统的上下文切换次数:

# 间隔1秒后输出1组数据
$ vmstat 1 1
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----
 r  b   swpd   free   buff  cache   si   so    bi    bo   in   cs us sy id wa st
 0  0      0 6984064  92668 830896    0    0     2    19   19   35  1  0 99  0  0

这里你可以看到,现在的上下文切换次数 cs 是35,而中断次数 in 是19,r和b都是0。因为这会儿我并没有运行其他任务,所以它们就是空闲系统的上下文切换次数。

操作和分析

接下来,我们正式进入实战操作。

首先,在第一个终端里运行 sysbench ,模拟系统多线程调度的瓶颈:

# 以10个线程运行5分钟的基准测试,模拟多线程切换的问题
$ sysbench --threads=10 --max-time=300 threads run

接着,在第二个终端运行 vmstat ,观察上下文切换情况:

# 每隔1秒输出1组数据(需要Ctrl+C才结束)
$ vmstat 1
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----
 r  b   swpd   free   buff  cache   si   so    bi    bo   in   cs us sy id wa st
 6  0      0 6487428 118240 1292772    0    0     0     0 9019 1398830 16 84  0  0  0
 8  0      0 6487428 118240 1292772    0    0     0     0 10191 1392312 16 84  0  0  0

你应该可以发现,cs 列的上下文切换次数从之前的 35 骤然上升到了 139 万。同时,注意观察其他几个指标:

综合这几个指标,我们可以知道,系统的就绪队列过长,也就是正在运行和等待CPU的进程数过多,导致了大量的上下文切换,而上下文切换又导致了系统 CPU 的占用率升高。

那么到底是什么进程导致了这些问题呢?

我们继续分析,在第三个终端再用 pidstat 来看一下, CPU 和进程上下文切换的情况:

# 每隔1秒输出1组数据(需要 Ctrl+C 才结束)
# -w参数表示输出进程切换指标,而-u参数则表示输出CPU使用指标
$ pidstat -w -u 1
08:06:33      UID       PID    %usr %system  %guest   %wait    %CPU   CPU  Command
08:06:34        0     10488   30.00  100.00    0.00    0.00  100.00     0  sysbench
08:06:34        0     26326    0.00    1.00    0.00    0.00    1.00     0  kworker/u4:2

08:06:33      UID       PID   cswch/s nvcswch/s  Command
08:06:34        0         8     11.00      0.00  rcu_sched
08:06:34        0        16      1.00      0.00  ksoftirqd/1
08:06:34        0       471      1.00      0.00  hv_balloon
08:06:34        0      1230      1.00      0.00  iscsid
08:06:34        0      4089      1.00      0.00  kworker/1:5
08:06:34        0      4333      1.00      0.00  kworker/0:3
08:06:34        0     10499      1.00    224.00  pidstat
08:06:34        0     26326    236.00      0.00  kworker/u4:2
08:06:34     1000     26784    223.00      0.00  sshd

从pidstat的输出你可以发现,CPU 使用率的升高果然是 sysbench 导致的,它的 CPU 使用率已经达到了 100%。但上下文切换则是来自其他进程,包括非自愿上下文切换频率最高的 pidstat ,以及自愿上下文切换频率最高的内核线程 kworker 和 sshd。

不过,细心的你肯定也发现了一个怪异的事儿:pidstat 输出的上下文切换次数,加起来也就几百,比 vmstat 的 139 万明显小了太多。这是怎么回事呢?难道是工具本身出了错吗?

别着急,在怀疑工具之前,我们再来回想一下,前面讲到的几种上下文切换场景。其中有一点提到, Linux 调度的基本单位实际上是线程,而我们的场景 sysbench 模拟的也是线程的调度问题,那么,是不是 pidstat 忽略了线程的数据呢?

通过运行 man pidstat ,你会发现,pidstat 默认显示进程的指标数据,加上 -t 参数后,才会输出线程的指标。

所以,我们可以在第三个终端里, Ctrl+C 停止刚才的 pidstat 命令,再加上 -t 参数,重试一下看看:

# 每隔1秒输出一组数据(需要 Ctrl+C 才结束)
# -wt 参数表示输出线程的上下文切换指标
$ pidstat -wt 1
08:14:05      UID      TGID       TID   cswch/s nvcswch/s  Command
...
08:14:05        0     10551         -      6.00      0.00  sysbench
08:14:05        0         -     10551      6.00      0.00  |__sysbench
08:14:05        0         -     10552  18911.00 103740.00  |__sysbench
08:14:05        0         -     10553  18915.00 100955.00  |__sysbench
08:14:05        0         -     10554  18827.00 103954.00  |__sysbench
...

现在你就能看到了,虽然 sysbench 进程(也就是主线程)的上下文切换次数看起来并不多,但它的子线程的上下文切换次数却有很多。看来,上下文切换罪魁祸首,还是过多的 sysbench 线程。

我们已经找到了上下文切换次数增多的根源,那是不是到这儿就可以结束了呢?

当然不是。不知道你还记不记得,前面在观察系统指标时,除了上下文切换频率骤然升高,还有一个指标也有很大的变化。是的,正是中断次数。中断次数也上升到了1万,但到底是什么类型的中断上升了,现在还不清楚。我们接下来继续抽丝剥茧找源头。

既然是中断,我们都知道,它只发生在内核态,而 pidstat 只是一个进程的性能分析工具,并不提供任何关于中断的详细信息,怎样才能知道中断发生的类型呢?

没错,那就是从 /proc/interrupts 这个只读文件中读取。/proc 实际上是 Linux 的一个虚拟文件系统,用于内核空间与用户空间之间的通信。/proc/interrupts 就是这种通信机制的一部分,提供了一个只读的中断使用情况。

我们还是在第三个终端里, Ctrl+C 停止刚才的 pidstat 命令,然后运行下面的命令,观察中断的变化情况:

# -d 参数表示高亮显示变化的区域
$ watch -d cat /proc/interrupts
           CPU0       CPU1
...
RES:    2450431    5279697   Rescheduling interrupts
...

观察一段时间,你可以发现,变化速度最快的是重调度中断(RES),这个中断类型表示,唤醒空闲状态的 CPU 来调度新的任务运行。这是多处理器系统(SMP)中,调度器用来分散任务到不同 CPU 的机制,通常也被称为处理器间中断(Inter-Processor Interrupts,IPI)。

所以,这里的中断升高还是因为过多任务的调度问题,跟前面上下文切换次数的分析结果是一致的。

通过这个案例,你应该也发现了多工具、多方面指标对比观测的好处。如果最开始时,我们只用了 pidstat 观测,这些很严重的上下文切换线程,压根儿就发现不了了。

现在再回到最初的问题,每秒上下文切换多少次才算正常呢?

这个数值其实取决于系统本身的 CPU 性能。在我看来,如果系统的上下文切换次数比较稳定,那么从数百到一万以内,都应该算是正常的。但当上下文切换次数超过一万次,或者切换次数出现数量级的增长时,就很可能已经出现了性能问题。

这时,你还需要根据上下文切换的类型,再做具体分析。比方说:

小结

今天,我通过一个sysbench的案例,给你讲了上下文切换问题的分析思路。碰到上下文切换次数过多的问题时,我们可以借助 vmstat 、 pidstat 和 /proc/interrupts 等工具,来辅助排查性能问题的根源。

思考

最后,我想请你一起来聊聊,你之前是怎么分析和排查上下文切换问题的。你可以结合这两节的内容和你自己的实际操作,来总结自己的思路。

欢迎在留言区和我讨论,也欢迎把这篇文章分享给你的同事、朋友。我们一起在实战中演练,在交流中学习。