.. _03_optimization: 性能优化 ================= .. contents:: 目录 性能优化的核心是找出系统的瓶颈点，问题找到了，优化的工作也就完成了大半； 这里介绍的性能优化主要从两个层面来介绍：系统层面和程序层面； 分析系统瓶颈 -------------------- 系统响应变慢，首先得定位大致的问题出在哪里，是IO瓶颈、CPU瓶颈、内存瓶颈还是程序导致的系统问题； 使用top工具能够比较全面的查看我们关注的点 :: $top top - 09:14:56 up 264 days, 20:56, 1 user, load average: 0.02, 0.04, 0.00 Tasks: 87 total, 1 running, 86 sleeping, 0 stopped, 0 zombie Cpu(s): 0.0%us, 0.2%sy, 0.0%ni, 99.7%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.2%st Mem: 377672k total, 322332k used, 55340k free, 32592k buffers Swap: 397308k total, 67192k used, 330116k free, 71900k cached PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 1 root 20 0 2856 656 388 S 0.0 0.2 0:49.40 init 2 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:00.00 kthreadd 3 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 7:15.20 ksoftirqd/0 4 root RT 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:00.00 migration/ 进入交互模式后: - 输入M，进程列表按内存使用大小降序排序，便于我们观察最大内存使用者使用有问题（检测内存泄漏问题）; - 输入P，进程列表按CPU使用大小降序排序，便于我们观察最耗CPU资源的使用者是否有问题； top第三行显示当前系统的，其中有两个值很关键: - %id：空闲CPU时间百分比，如果这个值过低，表明系统CPU存在瓶颈； - %wa：等待I/O的CPU时间百分比，如果这个值过高，表明IO存在瓶颈； 分析内存瓶颈 -------------------- 查看内存是否存在瓶颈，使用top指令看比较麻烦，而free命令更为直观:: [/home/weber#]free total used free shared buffers cached Mem: 501820 452028 49792 37064 5056 136732 -/+ buffers/cache: 310240 191580 Swap: 0 0 0 [/home/weber#]top top - 17:52:17 up 42 days, 7:10, 1 user, load average: 0.02, 0.02, 0.05 Tasks: 80 total, 1 running, 79 sleeping, 0 stopped, 0 zombie %Cpu(s): 0.0 us, 0.0 sy, 0.0 ni,100.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st KiB Mem: 501820 total, 452548 used, 49272 free, 5144 buffers KiB Swap: 0 total, 0 used, 0 free. 136988 cached Mem top工具显示了free工具的第一行所有信息，但真实可用的内存，还需要自己计算才知道; 系统实际可用的内存为free工具输出第二行的free+buffer+cached；也就是第三行的free值191580；关于free命令各个值的详情解读，请参考这篇文章 :ref:`free` ; 如果是因为缺少内存，系统响应变慢很明显，因为这使得系统不停的做换入换出的工作; 进一步的监视内存使用情况，可使用vmstat工具，实时动态监视操作系统的内存和虚拟内存的动态变化。 参考： :ref:`vmstat` ; 分析IO瓶颈 -------------------- 如果IO存在性能瓶颈，top工具中的%wa会偏高； 进一步分析使用iostat工具:: /root$iostat -d -x -k 1 1 Linux 2.6.32-279.el6.x86_64 (colin) 07/16/2014 _x86_64_ (4 CPU) Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util sda 0.02 7.25 0.04 1.90 0.74 35.47 37.15 0.04 19.13 5.58 1.09 dm-0 0.00 0.00 0.04 3.05 0.28 12.18 8.07 0.65 209.01 1.11 0.34 dm-1 0.00 0.00 0.02 5.82 0.46 23.26 8.13 0.43 74.33 1.30 0.76 dm-2 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 0.02 8.00 0.00 5.41 3.28 0.00 - 如果%iowait的值过高，表示硬盘存在I/O瓶颈。 - 如果 %util 接近 100%，说明产生的I/O请求太多，I/O系统已经满负荷，该磁盘可能存在瓶颈。 - 如果 svctm 比较接近 await，说明 I/O 几乎没有等待时间； - 如果 await 远大于 svctm，说明I/O 队列太长，io响应太慢，则需要进行必要优化。 - 如果avgqu-sz比较大，也表示有大量io在等待。 更多参数说明请参考 :ref:`iostat` ; 分析进程调用 -------------------- 通过top等工具发现系统性能问题是由某个进程导致的之后，接下来我们就需要分析这个进程；继续 查询问题在哪； 这里我们有两个好用的工具： pstack和pstrace pstack用来跟踪进程栈，这个命令在排查进程问题时非常有用，比如我们发现一个服务一直处于work状态（如假死状态，好似死循环），使用这个命令就能轻松定位问题所在；可以在一段时间内，多执行几次pstack，若发现代码栈总是停在同一个位置，那个位置就需要重点关注，很可能就是出问题的地方； 示例：查看bash程序进程栈:: /opt/app/tdev1$ps -fe| grep bash tdev1 7013 7012 0 19:42 pts/1 00:00:00 -bash tdev1 11402 11401 0 20:31 pts/2 00:00:00 -bash tdev1 11474 11402 0 20:32 pts/2 00:00:00 grep bash /opt/app/tdev1$pstack 7013 #0 0x00000039958c5620 in __read_nocancel () from /lib64/libc.so.6 #1 0x000000000047dafe in rl_getc () #2 0x000000000047def6 in rl_read_key () #3 0x000000000046d0f5 in readline_internal_char () #4 0x000000000046d4e5 in readline () #5 0x00000000004213cf in ?? () #6 0x000000000041d685 in ?? () #7 0x000000000041e89e in ?? () #8 0x00000000004218dc in yyparse () #9 0x000000000041b507 in parse_command () #10 0x000000000041b5c6 in read_command () #11 0x000000000041b74e in reader_loop () #12 0x000000000041b2aa in main () 而strace用来跟踪进程中的系统调用；这个工具能够动态的跟踪进程执行时的系统调用和所接收的信号。是一个非常有效的检测、指导和调试工具。系统管理员可以通过该命令容易地解决程序问题。 参考： :ref:`strace` ; 优化程序代码 ------------------ 优化自己开发的程序，建议采用以下准则 1. 二八法则：在任何一组东西中，最重要的只占其中一小部分，约20%，其余80%的尽管是多数，却是次要的；在优化实践中，我们将精力集中在优化那20%最耗时的代码上，整体性能将有显著的提升；这个很好理解。函数A虽然代码量大，但在一次正常执行流程中，只调用了一次。而另一个函数B代码量比A小很多，但被调用了1000次。显然，我们更应关注B的优化。 2. 编完代码，再优化；编码的时候总是考虑最佳性能未必总是好的；在强调最佳性能的编码方式的同时，可能就损失了代码的可读性和开发效率； gprof使用步骤 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ 1. 用gcc、g++、xlC编译程序时，使用-pg参数，如：g++ -pg -o test.exe test.cpp编译器会自动在目标代码中插入用于性能测试的代码片断，这些代码在程序运行时采集并记录函数的调用关系和调用次数，并记录函数自身执行时间和被调用函数的执行时间。 2. 执行编译后的可执行程序，如：./test.exe。该步骤运行程序的时间会稍慢于正常编译的可执行程序的运行时间。程序运行结束后，会在程序所在路径下生成一个缺省文件名为gmon.out的文件，这个文件就是记录程序运行的性能、调用关系、调用次数等信息的数据文件。 3. 使用gprof命令来分析记录程序运行信息的gmon.out文件，如：gprof test.exe gmon.out则可以在显示器上看到函数调用相关的统计、分析信息。上述信息也可以采用gprof test.exe gmon.out> gprofresult.txt重定向到文本文件以便于后续分析。 关于gprof的使用案例，请参考 [f1]_ ; 其它工具 -------------------- 调试内存泄漏的工具valgrind，感兴趣的朋友可以google了解； OProfile: Linux 平台上的一个功能强大的性能分析工具,使用参考 [f2]_ ; free命令 [f3]_ ; 除了上面介绍的工具，还有一些比较全面的性能分析工具，比如sar（Linux系统上默认不安装，需要手动安装下）； 将sar的常驻监控工具打开后，能够收集比较全面的性能分析数据； 关于sar的使用，参考 :ref:`sar` ; .. [f1] C++的性能优化实践 http://www.cnblogs.com/me115/archive/2013/06/05/3117967.html .. [f2] 用 OProfile 彻底了解性能 http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-oprof/ .. [f3] Linux上的free命令详解 http://www.cnblogs.com/coldplayerest/archive/2010/02/20/1669949.html