发布：2022/12/2 9:39:45作者：管理员 来源：本站 浏览次数：836

CPU使用率是单位时间内CPU使用情况的统计，以百分比的方式展示。那么作为最常用也是最熟悉的CPU指标，你能说出CPU使用率到底是怎么算出来的吗？再有，诸如top、ps之类的性能工具展示的%user、%nice、%system、%iowait、%steal等等，你又能弄清楚它们之间的不同吗？

今天我就带你了解CP∪使用率的内容，同时，我也会以我们最常用的反向代理服务器 Nginx为例，带你在一步步操作和分析中深入理解。

CPU使用率

在上一期我曾提到， Linux作为一个多任务操作系统，将每个CPU的时间划分为很短的时间片再通过调度器轮流分配给各个任务使用，因此造成多任务同时运行的错觉。

为了维护CPU时间， Linux通过事先定义的节拍率(内核中表示为Hz)，触发时间中断，并使用全局变量 Jiffies记录了开机以来的节拍数。每发生一次时间中断， Jiffies的值就加1。

节拍率HZ是内核的可配选项，可以设置为100、250、1000等。不同的系统可能设置不同数值，你可以通过查询/ boot/config内核选项来查看它的配置值。比如在我的系统中，节拍率设置成了250，也就是每秒钟触发250次时间中断。

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同时，正因为节拍率HZ是内核选项，所以用户空间程序并不能直接访问。为了方便用户空间程序，内核还提供了一个用户空间节拍率 USER HZ，它总是固定为100，也就是1/100秒。这样，用户空间程序并不需要关心内核中HZ被设置成了多少，因为它看到的总是固定值USER_HZ。

linux通过/proc虚拟文件系统，向用户空间提供了系统内部状态的信息，而/proc/stat提供的就是系统的CPU和任务统计信息。比方说，如果你只关注CPU的话，可以执行下面的命令：

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这里的输出结果是一个表格。其中，第一列表示的是CPU编号，如cpu0、Cpu1，而第一行没有编号的Cpu，表示的是所有CPU的累加。其他列则表示不同场景下CPU的累加节拍数，它的单位是USER_HZ，也就是10ms(1/100秒)，所以这其实就是不同场景下的CPU时间。

当然，这里每一列的顺序并不需要你背下来。你只要记住，有需要的时候，查询man proc就可以。不过，你要清楚 man proc文档里每一列的涵义，它们都是CPU使用率相关的重要指标你还会在很多其他的性能工具中看到它们。下面，我来依次解读一下。

1)、user(通常缩写为us)，代表用户态CPU时间。注意，它不包括下面的nice时间，但包括了guest时间。

2)、nice(通常缩写为mi)，代表低优先级用户态CPU时间，也就是进程的nice值被调整为1-19之间时的CPU时间。这里注意，nice可取值范围是-20到19，数值越大，优先级反而越。

3)、system(通常缩写为sys)，代表内核态CPU时间。

4)、idle(通常缩写为id)，代表空闲时间。注意，它不包括等待I/O的时间( iowait)。

5)、iowait(通常缩写为wa)，代表等待I/O的CPU时间。

6)、irq(通常缩写为hi)，代表处理硬中断的CPU时间。

7)、softirq(通常缩写为si)，代表处理软中断的CPU时间。

8)、steal(通常缩写为st)，代表当系统运行在虚拟机中的时候，被其他虚拟机占用的CPU时间。

9)、guest(通常缩写为guest)，代表通过虚拟化运行其他操作系统的时间，也就是运行虚拟机的CPU时间。

10)、guest_nice(通常缩写为gnice)，代表以低优先级运行虚拟机的时间。

而我们通常所说的CPU使用率，就是除了空闲时间外的其他时间占总CPU时间的百分比，用公式来表示就是：

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根据这个公式，我们就可以从/proc/stat中的数据，很容易地计算出CPU使用率。当然，也可以用每一个场景的CPU时间，除以总的CPU时间，计算出每个场景的CPU使用率。

不过先不要着急计算，你能说出，直接用/proc/stat的数据，算的是什么时间段的CPU使用率吗？

看到这里，你应该想起来了，这是开机以来的节拍数累加值，所以直接算出来的，是开机以来的平均CPU使用率，一般没啥参考价值。

事实上，为了计算CPU使用率，性能工具一般都会取间隔一段时间(比如3秒)的两次值，作差后，再计算出这段时间内的平均CPU使用率，即：

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这个公式，就是我们用各种性能工具所看到的CPU使用率的实际计算方法。

现在，我们知道了系统CPU使用率的计算方法，那进程的呢？跟系统的指标类似，Linu也给每个进程提供了运行情况的统计信息，也就是/proc/[pid]/stat。不过，这个文件包含的数据就比较丰富了，总共有52列的数据。

当然，不用担心，因为你并不需要掌握每一列的含义。还是那句话，需要的时候，查 man proc就行。

回过头来看，是不是说要查看CPU使用率，就必须先读取/proc/stat和/proc/[pid]/stat这两个文件，然后再按照上面的公式计算出来呢？

当然不是，各种各样的性能分析工具已经帮我们计算好了。不过要注意的是，性能分析工具给出的都是间隔一段时间的平均CPU使用率，所以要注意间隔时向间的设置，特别是用多个工具对比分析时，你一定要保证它们用的是相同的间隔时间。

比如，对比一下top和ps这两个工具报告的CPU使用率，默认的结果很可能不一样，因为top默认使用3秒时间间隔，而pS使用的却是进程的整个生命周期。

怎么查看CPU使用率

知道了CPU使用率的含义后，我们再来看看要怎么查看CPU使用率。说到查看CPU使用率的工具，我猜你第一反应肯定是top和ps。的确，top和ps是最常用的性能分析工具：

1)、top显示了系统总体的CPU和内存使用情况，以及各个进程的资源使用情况。

2)、ps则只显示了每个进程的资源使用情况。

比如，top的输出格式为：

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这个输出结果中，第三行%Cpu就是系统的CPU使用率，具体每一列的含义上一节都讲过，只是把CPU时间变换成了CPU使用率，我就不再重复讲了。不过需要注意，top默认显示的是所有CPU的平均值，这个时候你只需要按下数字1，就可以切换到每个CPU的使用率了。

继续往下看，空白行之后是进程的实时信息，每个进程都有一个%CPU列，表示进程的CPU使用率。它是用户态和内核态CPU使用率的总和，包括进程用户空间使用的CPU、通过系统调用执行的内核空间CPU、以及在就绪队列等待运行的CPU。在虚拟化环境中，它还包括了运行虚拟机占用的CPU。

所以，到这里我们可以发现，top并没有细分进程的用户态CPU和内核态CPU。那要怎么查看每个进程的详细情况呢？你应该还记得上一节用到的 pidstat吧，它正是一个专门分析每个进程CPU使用情况的工。

比如，下面的 pidstat命令，就间隔1秒展示了进程的5组CPU使用率，包括

1)、用户态CPU使用率(%usr)

2)、内核态CPU使用率(% system)

3)、运行虚拟机CPU使用率(% guest)

4)、等待CPU使用率(%Wait)

5)、以及总的CPU使用率(%CPU)

最后的 Average部分，还计算了5组数据的平均值。

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CPU使用率过高怎么办？

通过top、ps、 pidstat等工具，你能够轻松找到CPU使用率较高(比如100%)的进程。接下来，你可能又想知道，占用CPU的到底是代码里的哪个函数呢？找到它，你才能更高效、更针对性地进行优化。

我猜你第一个想到的，应该是GDB( The GNU Project Debugger)，这个功能强大的程序调试利器。的确，GDB在调试程序错误方面很强大。但是，我又要来"挑刺"了。请你记住GDB并不适合在性能分析的早期应用。

为什么呢？因为GDB调试程序的过程会中断程序运行，这在线上环境往往是不允许的。所以GDB只适合用在性能分析的后期，当你找到了出问题的大致函数后，线下再借助它来进一步调试函数内部的问题。

那么哪种工具适合在第一时间分析进程的CPU问题呢？我的推荐是perf。perf是 Linux2.6.31以后内置的性能分析工具。它以性能事件采样为基础，不仅可以分析系统的各种事件和内核性能，还可以用来分析指定应用程序的性能问题。

使用pef分析CPU性能问题，我来说两种最常见、也是我最喜欢的用法。

第一种常见用法是 perf top，类似于top，它能够实时显示占用CPU时钟最多的函数或者指令，因此可以用来查找热点函数，使用界面如下所示：

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输出结果中，第一行包含三个数据，分别是采样数( Samples)、事件类型( event)和事件数量( Event count)。比如这个例子中，pef总共采集了833个CPU时钟事件，而总事件数则为97742399。

另外，采样数需要我们特别注意。如果采样数过少(比如只有十几个)，那下面的排序和百分比就没什么实际参考价值了。

再往下看是一个表格式样的数据，每一行包含四列，分别是：

第一列 Overhead，是该符号的性能事件在所有采样中的比例，用百分比来表示。

第二列 Shared，是该函数或指令所在的动态共享对象( Dynamic Shared Object)，如内核、进程名、动态链接库名、内核模块名等。

第三列 Object，是动态共享对象的类型。比如[表示用户空间的可执行程序、或者动态链接库，而[K]则表示内核空间。

最后一列 Symbol是符号名，也就是函数名。当函数名未知时，用十六进制的地址来表示。

还是以上面的输出为例，我们可以看到，占用CPU时钟最多的是per工具自身，不过它的比例也只有7.28%，说明系统并没有CPU性能问题。 perf top的使用你应该很清楚了吧。

接着再来看第二种常见用法，也就是 perf record和 perf report。 perf top虽然实时展示了系统的性能信息，但它的缺点是并不保存数据，也就无法用于离线或者后续的分析。而perf record则提供了保存数据的功能，保存后的数据，需要你用 perf report解析展示。

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在实际使用中，我们还经常为perf top和perf record加上-g参数，开启调用关系的采样，以便我们根据调用链来分析性能问题。