系统级性能分析工具perf的介绍与使用
关键词：top、perf、sar、ksar、mpstat、uptime、vmstat、pidstat、time、cpustat、munin、htop、glances、atop、nmon、pcp-gui、collectl。
1. top
top是最常用的查看系统资源使用情况的工具，包括cpu、内存等等资源。
这里主要关注cpu资源。
1.1 /proc/loadavg
load average取自/proc/loadavg。
9.53 9.12 8.37 3/889 28165
前三个数字是1、5、15分钟内进程队列中平均进程数，包括正在运行的进程+准备好等待运行的进程。
第四个数字分子表示正在运行的进程数，分母是进程总数。
最后一个数字是最近运行的进程id号。
其中top取的是/proc/loadavg的前三个数。
1.2 top使用
打开top，可以指定更新的周期。
输入h，打开隐藏的线程；输入1，可以显示单核cpu使用情况。
top -h -b -d 1 -n 200 > top.txt，每个1秒统计一次，共200次，显示线程细节，并保存到top.txt中。
top采样来源你还依赖于/proc/stat和/proc/<pid>/stat两个，这两个的详细介绍参考：和。
其中cpu信息对应的含义如下：
us是user的意思，统计nice小于等于0的用户空间进程，也即优先级为100~120。
ni是nice的意思，统计nice大于0的用户空间进程，也即优先级为121~139。
sys是system的意思，统计内核态运行时间，不包括中断。
id是idle的意思，几系统处于空闲态。
wa是iowait的意思，统计io等待时间。
hi是hardware interrupt，统计硬件中断时间。
si是software interrupt，统计软中断时间。
最后的st是steal的意思。
2. perf
《》有关于perf使用的详细介绍，这里重点关注cpu占用率。
通过sudo perf top -s comm，可以查看当前系统运行进程占比。
这里不像top一样区分idle、system、user，这里的占比是各个进程在总运行时间里面占比。
通过sudo perf record记录采样信息，然后通过sudo perf report -s comm。
3. sar、ksar
sar是system activity report的意思，可以用于实时观察当前系统活动，也可以生成历史记录的报告。
要使用sar需要安装sudo apt install sysstat，然后对sysstat进行配置。
sar用于记录统计信息，用于将记录的信息图形化输出。
ksar下载地址在：。
sudo gedit /etc/default/sysstat--------------------------------将 enabled=“false“ 改为enabled=“true“。
sudo gedit /etc/cron.d/sysstat--------------------------------修改sar的周期等配置。
sudo /etc/init.d/sysstat restart--------------------------------重启sar服务
/var/log/sysstat/--------------------------------------------------sar log存放目录
使用sar记录开机到目前的统计信息到文件sar.txt。
lc_all=c sar -a > sar.txt
ps：这里直接使用sar -a，在ksar中无法正常显示。
如下执行java -jar ksar.jar，然后data->load from text file...选择保存的sar.txt文件。
得到如下的图表。
还可以通过sar记录一段时间的信息，指定采样周期和采样次数。
这些命令前加上lc_all=c之后保存到文件中，都可以在ksar中图形化显示。
sar 1 100---------------------------------------所有cpu合一的统计信息
sar -p all 1 100-----------------------------包括cpu合一以及单个cpu的统计信息
sar -b 1 100-----------------------------------paging统计信息
sar -b 1 100----------------------------------块设备io统计信息
sar -d 1 100----------------------------------块设备活动统计信息
sar -f 1 100---------------------------------挂载的文件系统统计信息
sar -r all------------------------------------显示详细的内存使用统计信息
sar -s----------------------------------------显示swap空间使用情况统计信息
sar -w---------------------------------------显示进程创建以及进程切换统计信息
sar -w--------------------------------------显示swap换入换出统计信息。
更详细请参考《how to create sar graphs with ksar to identifying linux bottlenecks》、《collect and report linux system activity information with sar》。
4. mpstat
mpstat是multiprocessor statistics。当没有参数时，mpstat显示系统系统以来所有信息平均值。
常见用法如下，-p all监控所有cpu，细节显示特定cpu；10表示每10秒监控一次；20表示监控20次。
mpstat -p all 10 20
结果如下：
linux 4.13.0-36-generic (xxx) 2018年08月13日 _x86_64_ (4 cpu) 11时01分09秒 cpu %usr %nice %sys %iowait %irq %soft %steal %guest %gnice %idle 11时01分19秒 all 3.44 6.26 5.15 0.13 0.00 0.20 0.00 0.00 0.00 84.82 11时01分19秒 0 3.09 13.46 3.29 0.00 0.00 0.10 0.00 0.00 0.00 80.06 11时01分19秒 1 4.41 3.11 5.02 0.00 0.00 0.60 0.00 0.00 0.00 86.86 11时01分19秒 2 2.96 0.20 9.29 0.00 0.00 0.10 0.00 0.00 0.00 87.45 11时01分19秒 3 3.32 7.95 3.12 0.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 85.11 11时01分19秒 cpu %usr %nice %sys %iowait %irq %soft %steal %guest %gnice %idle 11时01分29秒 all 3.65 6.09 5.08 0.00 0.00 0.25 0.00 0.00 0.00 84.93 11时01分29秒 0 3.92 11.07 4.63 0.00 0.00 0.20 0.00 0.00 0.00 80.18 11时01分29秒 1 4.39 1.90 3.49 0.00 0.00 0.80 0.00 0.00 0.00 89.42 11时01分29秒 2 3.35 0.10 10.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 86.41 11时01分29秒 3 2.91 11.26 2.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 83.62
usr表示用户空间进程，nice表示nice值大于0的用户空间进程。
sys是内核空间，iowait是i/o等待时间，irq是硬中断，soft是软中断，idle是空闲时间，guest和gnice都是虚拟机时间。
5. uptime
uptime是一个简单获取系统总共运行多长时间，以及最近1分钟、5分钟、15分钟的平均负载。
uptime通过/proc/uptime和/proc/loadavg获取相关信息。
up前是当前系统时间，up后是系统运行时长。
load average后是1分钟、5分钟、15分钟平均负载。
11:15:41 up 82 days, 20:34, 8 users, load average: 0.28, 0.40, 0.43
6. vmstat
vmstat主要用于监控系统内存使用情况的工具，但是也包含一些cpu相关信息。
使用方法vmstat 5 5表示运行5次，每次5秒。结果如下：
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu----- r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 1 0 472576 228688 559092 1061756 0 0 9 39 1 0 8 4 87 0 0 1 0 472576 228184 559100 1061756 0 0 0 13 1532 3395 10 6 84 0 0 1 0 472576 229308 559100 1061616 0 0 0 0 1446 3449 10 5 85 0 0 0 0 472576 229592 559108 1061616 0 0 0 6 1419 3474 10 5 85 0 0 1 0 472576 229804 559108 1061616 0 0 0 0 1446 3439 10 5 85 0 0
上面的参数可以分为6大部分：进程、内存、swap、io、中断和进程切换、cpu。
更加详细的解释：
参考文档：《linux performance measurements using vmstat》
7. pidstat
pidstat主要用于监控全部或指定进程占用系统资源的情况。
7.1 查看cpu使用情况
pidstat首次运行时显示自系统启动开始的各项统计信息，之后运行pidstat将显示自上次运行该命令以后的统计信息。用户可以通过指定统计的次数和时间来获得所需的统计信息。
pidstat -p all---------------------------显示所有的进程统计信息，包括idle进程。
pidstat -p all -t------------------------更加详细的显示了线程统计信息。
pidstat [option] interval [count]-----周期采样和采样次数
除此之外还可以通过-p获取指定进程的统计信息。
pidstat还可以通过-r获取内存使用统计信息，通过-d获取io使用统计信息。
7.2 查看内存使用情况
pidstat -p all -r结果如下：
15时18分21秒 uid pid minflt/s majflt/s vsz rss %mem command 15时18分21秒 0 1 0.02 0.00 185316 3028 0.08 systemd 15时18分21秒 0 2 0.00 0.00 0 0 0.00 kthreadd 15时18分21秒 0 4 0.00 0.00 0 0 0.00 kworker/0:0h 15时18分21秒 0 6 0.00 0.00 0 0 0.00 mm_percpu_wq 15时18分21秒 0 7 0.00 0.00 0 0 0.00 ksoftirqd/0 15时18分21秒 0 8 0.00 0.00 0 0 0.00 rcu_sched
minflt/s: 每秒次缺页错误次数(minor page faults)，次缺页错误次数意即虚拟内存地址映射成物理内存地址产生的page fault次数。
majflt/s: 每秒主缺页错误次数(major page faults)，当虚拟内存地址映射成物理内存地址时，相应的page在swap中，这样的page fault为major page fault，一般在内存使用紧张时产生。
vsz: 该进程使用的虚拟内存(以kb为单位)。
rss: 该进程使用的物理内存(以kb为单位)。
%mem: 该进程使用内存的百分比。
command: 拉起进程对应的命令。
7.3 查看磁盘使用情况
pidstat -p all -d结果如下：
15时20分40秒 uid pid kb_rd/s kb_wr/s kb_ccwr/s iodelay command 15时20分40秒 0 1 -1.00 -1.00 -1.00 243523129 systemd 15时20分40秒 0 2 -1.00 -1.00 -1.00 0 kthreadd 15时20分40秒 0 4 -1.00 -1.00 -1.00 0 kworker/0:0h 15时20分40秒 0 6 -1.00 -1.00 -1.00 0 mm_percpu_wq 15时20分40秒 0 7 -1.00 -1.00 -1.00 714512328679 ksoftirqd/0 15时20分40秒 0 8 -1.00 -1.00 -1.00 417757303594 rcu_sched
kb_rd/s: 每秒进程从磁盘读取的数据量(以kb为单位)。
kb_wr/s: 每秒进程向磁盘写的数据量(以kb为单位)。
kb_ccwr/s:每秒进程被取消向磁盘写的数据量(以kb为单位)。
command: 拉起进程对应的命令。
8. time
time命令可以被用于统计指定程序的cpu耗时。
比如time cksum nomachine_6.0.80_1.exe得到如下结果。
2401940638 32606752 nomachine_6.0.80_1.exe real 0m0.263s-----------------整个操作总耗时,0.263-0.094-0.011=0.158是io等待耗时。 user 0m0.094s-----------------用户态耗时 sys 0m0.011s------------------内核态耗时 2401940638 32606752 nomachine_6.0.80_1.exe real 0m0.098s-----------------第二次执行就可以看出等待io操作的时间基本上没有了。 user 0m0.097s sys 0m0.000s
9. cpustat
通过sudo apt install cpustat安装，cpustat -t -d -x结果如下。
load avg 0.66 0.54 0.49, freq avg. 1.46 ghz, 4 cpus online------------------------------显示load avg信息和平均频率等。
3791.1 ctxt/s, 1709.9 irq/s, 1800.0 softirq/s, 0.0 new tasks/s, 1 running, 0 blocked----进程切换次数、硬中断、软中断等等统计信息。
%cpu %usr %sys pid s cpu time task-------------------------------------------cpu占用率、用户空间和内核空间占用率等。
25.74 25.74 0.00 11435 r 3 2.29w /usr/bin/python3
15.84 15.84 0.00 9445 s 0 1.49w /usr/lib/xorg/xorg
10.89 9.90 0.99 2722 s 1 1.05w compiz
7.92 0.00 7.92 32352 s 2 16.60s [kworker/2:1]
0.99 0.00 0.99 32397 r 1 0.01s cpustat
0.99 0.99 0.00 11046 s 2 16.20h compiz
0.99 0.99 0.00 1317 s 0 8.76h /usr/nx/bin/nxnode.bin
0.99 0.00 0.99 10293 s 1 1.24m [kworker/1:2]
64.36 53.47 10.89 total
load avg 0.66 0.54 0.49, freq avg. 1.75 ghz, 4 cpus online
2834.8 ctxt/s, 1190.9 irq/s, 1183.3 softirq/s, 0.0 new tasks/s, 4 running, 0 blocked
%cpu %usr %sys pid s cpu time task
25.76 25.76 0.00 11435 r 3 2.29w /usr/bin/python3
18.18 18.18 0.00 9445 s 0 1.49w /usr/lib/xorg/xorg
7.58 7.58 0.00 2722 s 1 1.05w compiz
6.06 0.00 6.06 32352 s 2 16.64s [kworker/2:1]
1.52 0.00 1.52 32397 r 1 0.02s cpustat
1.52 0.00 1.52 8 s 0 3.00h [rcu_sched]
1.52 0.00 1.52 18409 s 0 1.16m update-notifier
62.12 51.52 10.61 total
distribution of cpu utilisation (per task):
% cpu utilisation count (%)
0.00 - 1.97 706 98.88
1.97 - 3.94 0 0.00
3.94 - 5.91 0 0.00
5.91 - 7.88 2 0.28
7.88 - 9.85 0 0.00
9.85 - 11.82 0 0.00
11.82 - 13.79 1 0.14
13.79 - 15.76 0 0.00
15.76 - 17.73 1 0.14
17.73 - 19.70 1 0.14
19.70 - 21.67 0 0.00
21.67 - 23.64 0 0.00
23.64 - 25.61 2 0.28
25.61 - 27.57 0 0.00
27.58 - 29.54 0 0.00
29.55 - 31.51 0 0.00
31.52 - 33.48 0 0.00
33.48 - 35.45 0 0.00
35.45 - 37.42 0 0.00
37.42 - 39.39 1 0.14
distribution of cpu utilisation (per cpu):----------------------------------------------各cpu占用率，分用户空间和内核空间。
cpu# usr% sys%
0 17.37 1.20
1 8.98 2.40
2 0.60 7.19
3 25.75 0.00
10. htop
htop和top的功能类似，但是可读性比top更好。在界面按下f5，可以看到进程里面的线程，树形结构表示了父子关系。
11. atop
atop是一个监控系统资源和进程的工具。它通过cpu使用率来对列表中的进程进行降序排列，而每一个进程则包含了cpu、内存、磁盘和网络状态等信息。它的功能与top和htop类似。
12. glances
glances是一个由python编写的，与nmon功能类似的报告工具，它能够报告统计cpu、内存、网络、磁盘和进程。除了报告统计，glances不支持任何其他特性或功能。当程序运行时点击“h”可以显示帮助页面。
13. nmon
nmon是一个非常容易使用，能够在一个屏幕上监视cpu、内存、网络、磁盘使用状况和进程列表的工具。除了无法管理进程和修改报告显示，nmon与那些只用于报告的报告工具完全一样。另外，它可以将数据保存到电子表格文件。
13. pcp-gui
performance co-pilot，简称pcp，是一个系统性能和分析框架。它从多个主机整理数据并实时的分析，帮你识别不正常的表现模式。它也提供api让你设计自己的监控和报告解决方案。
安装pcp相关工具。
sudo apt install pcp pcp-gui
file->open view选择需要打开的视图，比如cpu、disk、memory等。
14. collectl、colplot
14.1 collectl使用
collectl是一款非常优秀并且有着丰富的命令行功能的实用程序，你可以用它来采集描述当前系统状态的性能数据。
不同于大多数其它的系统监控工具，collectl 并非仅局限于有限的系统度量，相反，它可以收集许多不同类型系统资源的相关信息，如 cpu 、disk、memory 、network 、sockets 、 tcp 、inodes 、infiniband 、 lustre 、memory、nfs、processes、quadrics、slabs和buddyinfo等。
同时collectl还可以替代常用工具，比如top、vmstat、ps、iotop等。
安装collectl：
sudo apt-get install collectl
collectl的使用很简单，默认collectl显示cpu、磁盘、网络信息。
#<----cpu[hyper]-----><----------disks-----------><----------network----------> #cpu sys inter ctxsw kbread reads kbwrit writes kbin pktin kbout pktout 0 0 162 460 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 308 820 0 0 36 1 0 0 0 0 1 0 572 2022 0 0 36 2 0 0 0 0 0 0 270 728 0 0 0 0 0 0 0 0
collectl还可以显示更多的子系统信息，如果选项存在对应的大写选项，大写选项表示更细节的设备统计信息。
b – buddy info (内存碎片)
c – 所有cpu的合一统计信息；c - 单个cpu的统计信息。
d – 整个文件系统disk合一统计信息；c - 单个磁盘的统计信息。
f – nfs v3 data
i – inode and file system
j – 显示每个cpu的interrupts触发情况；j - 显示每个中断详细触发情况。
l – lustre
m – 显示整个系统memory使用情况；m - 按node显示内存使用情况。
n – 显示整个系统的networks使用情况；n - 分网卡显示网络使用情况。
s – sockets
t – tcp
x – interconnect
y – 对系统所有slabs (系统对象缓存)使用统计信息；y - 每个slab使用的详细信息。
collectl --all显示所有子系统的统计信息，包括cpu、终端、内存、磁盘、网络、tcp、socket、文件系统、nfs。
#<----cpu[hyper]-----><-----------------int------------------><-----------------memory-----------------><----------disks-----------><----------network----------><-------tcp--------><------sockets-----><----files---><------nfs totals------> #cpu sys inter ctxsw cpu0 cpu1 cpu2 cpu3 cpu4 cpu5 cpu6 cpu7 free buff cach inac slab map fragments kbread reads kbwrit writes kbin pktin kbout pktout ip tcp udp icmp tcp udp raw frag handle inodes reads writes meta comm 5 1 749 2738 79 83 67 126 289 57 87 47 4g 107m 1g 640m 151m 1g nlsrkjebaas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 1138 0 1 0 11648 71267 0 0 0 0 1 0 276 1323 22 8 12 37 76 19 33 72 4g 107m 1g 640m 151m 1g nlsrkjebaas 0 0 56 13 0 0 0 0 0 0 0 0 1138 0 1 0 11648 71264 0 0 0 0 1 0 298 1336 40 9 26 31 75 31 34 49 4g 107m 1g 640m 151m 1g olsrkjebaas 0 0 24 5 0 0 0 0 0 0 0 0 1138 0 1 0 11648 71256 0 0 0 0
collectl --top可以代替top命令：
# top processes sorted by time (counters are /sec) 12:11:40 # pid user pr ppid thrd s vsz rss cp syst usrt pct accutime rkb wkb majf minf command 14557 al 20 7305 0 r 75m 28m 4 0.02 0.05 7 00:00.47 0 0 0 0 /usr/bin/perl 6985 al 20 1 36 s 1g 181m 3 0.01 0.03 4 01:48.14 0 4 0 1 /opt/google/chrome/chrome 7255 al 20 7000 21 s 955m 215m 1 0.00 0.04 4 01:30.44 0 0 0 1999 /opt/google/chrome/chrome 8006 al 20 7000 17 s 923m 135m 0 0.01 0.03 4 01:24.67 0 0 0 0 /opt/google/chrome/chrome 7294 al 20 2415 3 s 710m 60m 7 0.01 0.01 2 00:12.79 0 0 0 4 /usr/bin/python
collectl --vmstat可以代替vmstat命令：
#procs ---------------memory (kb)--------------- --swaps-- -----io---- --system-- ----cpu----- # r b swpd free buff cache inact active si so bi bo in cs us sy id wa 2 0 0 4634m 108m 1535m 642m 481m 0 0 0 132 594 2523 2 0 96 0 0 0 0 4631m 108m 1539m 642m 481m 0 0 0 0 1006 5308 4 1 93 0 0 0 0 4623m 108m 1547m 642m 481m 0 0 0 48 564 2572 2 0 96 0
collectl -c1 -sz -i:1可以代替ps命令。
collectl和一些处理分析数据工具(比如colmux、colgui、colplot)结合能提供可视化图形。
14.2 colplot使用
colplot是collectl工具集的一部分，其将collectl收集的数据在浏览器中图形化展示。
colplot的介绍，相关源码可以再下载。
解压下载的colplot之后，sudo ./install安装colplot。
安装之后重启apache服务：
suod systemctl reload apache2
sudo systemctl restart apache2
在浏览器中输入，即可使用colplot。
通过change dir选择存放经过collectl -p保存的数据，然后设置plot细节、显示那些子系统、plot大小等等。
最后generate plot查看结果。
参考文档：《collectl: linux 性能监控的全能冠军》、《collectl documentation》、《collectl examples - an awesome performance analysis tool in linux》
本文转载自：arnold lu@南京
原文链接：https://www.cnblogs.com/arnoldlu/p/9462221.html
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