openGauss学习笔记-216 openGauss性能调优-确定性能调优范围-硬件瓶颈点分析-CPU216.1 CPU216.2 查看CPU状况216.3 性能参数分析

openGauss学习笔记-216 openGauss性能调优-确定性能调优范围-硬件瓶颈点分析-CPU

获取openGauss节点的CPU、内存、I/O和网络资源使用情况，确认这些资源是否已被充分利用，是否存在瓶颈点。

216.1 CPU

通过top命令查看openGauss内节点CPU使用情况，分析是否存在由于CPU负载过高导致的性能瓶颈。 top命令经常用来监控linux的系统状况，是常用的性能分析工具，能够实时显示系统中各个进程的资源占用情况。

参数解释：

• d：number代表秒数，表示top命令显示的页面更新一次的间隔。默认是5秒。

• b：以批次的方式执行top。

• n：与b配合使用，表示需要进行几次top命令的输出结果。

• p：指定特定的pid进程号进行观察。

216.2 查看CPU状况

查询服务器CPU的使用情况主要通过以下方式：

在所有存储节点，逐一执行top命令，查看CPU占用情况。执行该命令后，按“1”键，可查看每个CPU核的使用率。

top - 17:05:04 up 32 days, 20:34,  5 users,  load average: 0.02, 0.02, 0.00
Tasks: 124 total,   1 running, 123 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
Cpu0  :  0.0%us,  0.3%sy,  0.0%ni, 69.7%id,  0.0%wa,  0.0%hi,  0.0%si,  0.0%st
Cpu1  :  0.3%us,  0.3%sy,  0.0%ni, 69.3%id,  0.0%wa,  0.0%hi,  0.0%si,  0.0%st
Cpu2  :  0.3%us,  0.3%sy,  0.0%ni, 69.3%id,  0.0%wa,  0.0%hi,  0.0%si,  0.0%st
Cpu3  :  0.3%us,  0.3%sy,  0.0%ni, 69.3%id,  0.0%wa,  0.0%hi,  0.0%si,  0.0%st
Mem:   8038844k total,  7165272k used,   873572k free,   530444k buffers
Swap:  4192924k total,     4920k used,  4188004k free,  4742904k cached

   PID USER  PR  NI  VIRT  RES  SHR  S   %CPU %MEM   TIME+  COMMAND                                                        
 35184 omm   20   0  822m 421m 128m  S    0    5.4   5:28.15 gaussdb                                                        
     1 root   20   0 13592  820  784 S    0    0.0   1:16.62 init            

分析时，请主要关注进程占用的CPU利用率。

其中，统计信息中“us”表示用户空间占用CPU百分比，“sy”表示内核空间占用CPU百分比，“id”表示空闲CPU百分比。如果“id”低于10%，即表明CPU负载较高，可尝试通过降低本节点任务量等手段降低CPU负载。

216.3 性能参数分析

1、使用“top -H”命令查看CPU，显示内容如下所示。

    14 root      20   0     0    0    0 S    0  0.0   0:16.41 events/3                  
top - 14:22:49 up 5 days, 21:51,  2 users,  load average: 0.08, 0.08, 0.06
Tasks: 312 total,   1 running, 311 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
Cpu(s):  1.3%us,  0.7%sy,  0.0%ni, 95.0%id,  2.4%wa,  0.5%hi,  0.2%si,  0.0%st
Mem:   8038844k total,  5317668k used,  2721176k free,   180268k buffers
Swap:  4192924k total,        0k used,  4192924k free,  2886860k cached

   PID USER      PR  NI  VIRT  RES  SHR S %CPU %MEM    TIME+  COMMAND                                 
  3105 root      20   0 50492  11m 2708 S    3  0.1  22:22.56 acc-snf
  4015 gdm       20   0  232m  23m  11m S    0  0.3  11:34.70 gdm-simple-gree           
 51001 omm  20   0 12140 1484  948 R    0  0.0   0:00.94 top
 54885 omm  20   0  615m 396m 116m S    0  5.1   0:09.44 gaussdb
     1 root      20   0 13592  944  792 S    0  0.0   0:08.54 init

2、根据查询结果中“Cpu(s)”分析是系统CPU（sy）还是用户CPU（us）占用过高。

• 如果是系统CPU占用过高，需要查找异常系统进程进行处理。

• 如果是“USER”为omm的openGauss进程CPU占用过高，请根据目前运行的业务查询内容，对业务SQL进行优化。请根据以下步骤，并结合当前正在运行的业务特征进行分析，是否该程序处于死循环逻辑。

  a. 使用“top -H -p pid”查找进程内占用的CPU百分比较高的线程，进行分析。

  top -H -p 54952

  查询结果如下所示，top中可以看到占用CPU很高的线程，下面以线程54775为主，分析其为何占用CPU过高。

  top - 14:23:27 up 5 days, 21:52,  2 users,  load average: 0.04, 0.07, 0.05
  Tasks:  13 total,   0 running,  13 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
  Cpu(s):  0.9%us,  0.4%sy,  0.0%ni, 97.3%id,  1.1%wa,  0.2%hi,  0.1%si,  0.0%st
  Mem:   8038844k total,  5322180k used,  2716664k free,   180316k buffers
  Swap:  4192924k total,        0k used,  4192924k free,  2889860k cached
  
     PID USER      PR  NI  VIRT  RES  SHR S %CPU %MEM    TIME+  COMMAND                  
   54775 omm  20   0  684m 424m 131m S    0  5.4   0:00.32 gaussdb                   
   54951 omm  20   0  684m 424m 131m S    0  5.4   0:00.84 gaussdb                   
   54732 omm  20   0  684m 424m 131m S    0  5.4   0:00.24 gaussdb                   
   54758 omm  20   0  684m 424m 131m S    0  5.4   0:00.00 gaussdb                   
   54759 omm  20   0  684m 424m 131m S    0  5.4   0:00.02 gaussdb                   
   54773 omm  20   0  684m 424m 131m S    0  5.4   0:02.79 gaussdb                   
   54780 omm  20   0  684m 424m 131m S    0  5.4   0:00.04 gaussdb                   
   54781 omm  20   0  684m 424m 131m S    0  5.4   0:00.21 gaussdb                   
   54782 omm  20   0  684m 424m 131m S    0  5.4   0:00.02 gaussdb                   
   54798 omm  20   0  684m 424m 131m S    0  5.4   0:16.70 gaussdb                   
   54952 omm  20   0  684m 424m 131m S    0  5.4   0:07.51 gaussdb                   
   54953 omm  20   0  684m 424m 131m S    0  5.4   0:00.81 gaussdb                   
   54954 omm  20   0  684m 424m 131m S    0  5.4   0:06.54 gaussdb                   

  b. 使用“gstack ”查看进程内各线程的函数调用栈。查找上一步骤中占用CPU较高的线程ID对应的线程号。

  gstack 54954

  查询结果如下所示，其中线程ID54775对应线程号是10。

  192.168.0.11:~ # gstack 54954
  Thread 10 (Thread 0x7f95a5fff710 (LWP 54775)):
  #0  0x00007f95c41d63c6 in poll () from /lib64/libc.so.6
  #1  0x0000000000d3d2d3 in WaitLatchOrSocket(Latch volatile*, int, int, long) ()
  #2  0x000000000095ed25 in XLogPageRead(XLogRecPtr*, int, bool, bool) ()
  #3  0x000000000095f6dd in ReadRecord(XLogRecPtr*, int, bool) ()
  #4  0x000000000096aef0 in StartupXLOG() ()
  #5  0x0000000000d5607a in StartupProcessMain() ()
  #6  0x00000000009e19f9 in AuxiliaryProcessMain(int, char**) ()
  #7  0x0000000000d50135 in SubPostmasterMain(int, char**) ()
  #8  0x0000000000d504ec in MainStarterThreadFunc(void*) ()
  #9  0x00007f95c79b85f0 in start_thread () from /lib64/libpthread.so.0
  #10 0x00007f95c41df84d in clone () from /lib64/libc.so.6
  #11 0x0000000000000000 in ?? ()

👍 点赞，你的认可是我创作的动力！

⭐️ 收藏，你的青睐是我努力的方向！

✏️ 评论，你的意见是我进步的财富！

PS：因为公众号平台更改了推送规则，如果不想错过内容，记得读完点一下“在看”，加个“星标”，这样每次新文章推送才会第一时间出现在你的订阅列表里。点“在看”支持我吧!