你是否經常發現你的Linux系統運作緩慢或變得異常卡頓？如果是的話，你不必太擔心，因為只需要花費60秒鐘去檢查效能，就可以找到部分問題並且提高系統效率。
概述：透過執行以下指令，可以在1分鐘內對系統資源使用有個大致的了解
uptime dmesg | tail vmstat 1 mpstat -P ALL 1 pidstat 1 iostat -xz 1 free -m sar -n DEV 1 sar -n TCP,ETCP 1 top
其中一些指令需要安裝sysstat包，有些由procps包提供。這些指令的輸出，有助於快速定位效能瓶頸，檢查出所有資源（CPU、記憶體、磁碟IO等）的使用率（utilization）、飽和度（saturation）和錯誤（error）度量，也就是所謂的USE方法。
下面我們來逐一介紹下這些指令，有關這些指令更多的參數和說明，請參考指令的手冊。
uptime
#$ uptime 23:51:26 up 21:31, 1 user, load average: 30.02, 26.43, 19.02
這個指令可以快速查看機器的負載狀況。在Linux系統中，這些資料表示等待CPU資源的進程和阻塞在不可中斷IO進程（進程狀態為D）的數量。這些數據可以讓我們對系統資源使用有一個宏觀的了解。
指令的輸出分別表示1分鐘、5分鐘、15分鐘的平均負載情況。透過這三個數據，可以了解伺服器負載是在趨於緊張還是區域緩解。如果1分鐘平均負載很高，而15分鐘平均負載很低，表示伺服器正在命令高負載狀況，需要進一步排除CPU資源都消耗在哪裡。反之，如果15分鐘平均負載很高，1分鐘平均負載較低，則有可能是CPU資源緊張時刻已經過去。
上面範例中的輸出，可以看見最近1分鐘的平均負載非常高，而且遠高於最近15分鐘負載，因此我們需要繼續排查目前系統中有什麼進程消耗了大量的資源。可透過下文將會介紹的vmstat、mpstat等指令進一步排查。
dmesg丨tail
$ dmesg | tail [1880957.563150] perl invoked oom-killer: gfp_mask=0x280da, order=0, oom_score_adj=0 [...] [1880957.563400] Out of memory: Kill process 18694 (perl) score 246 or sacrifice child [1880957.563408] Killed process 18694 (perl) total-vm:1972392kB, anon-rss:1953348kB, file-rss:0kB [2320864.954447] TCP: Possible SYN flooding on port 7001. Dropping request. Check SNMP counters.
此指令會輸出系統日誌的最後10行。範例中的輸出，可以看見一次核心的oom kill和一次TCP丟包。這些日誌可以幫助排查效能問題。千萬不要忘了這一步。
vmstat 1
#$ 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 34 0 0 200889792 73708 591828 0 0 0 5 6 10 96 1 3 0 0 32 0 0 200889920 73708 591860 0 0 0 592 13284 4282 98 1 1 0 0 32 0 0 200890112 73708 591860 0 0 0 0 9501 2154 99 1 0 0 0 32 0 0 200889568 73712 591856 0 0 0 48 11900 2459 99 0 0 0 0 32 0 0 200890208 73712 591860 0 0 0 0 15898 4840 98 1 1 0 0 ^C
vmstat(8) 指令，每行會輸出一些系統核心指標，這些指標可以讓我們更詳細的了解系統狀態。後面跟的參數1，表示每秒輸出一次統計信息，表頭提示了每一列的含義，這幾介紹一些和性能調優相關的列：
r：等待在CPU資源的進程數。這個資料比平均負載更能體現CPU負載情況，資料中不包含等待IO的進程。如果這個數值大於機器CPU核數，那麼機器的CPU資源已經飽和。
free：系統可用記憶體數（以千位元組為單位），如果剩餘記憶體不足，也會導致系統效能問題。以下介紹到的free指令，可以更詳細的了解系統記憶體的使用情況。
si, so：交換區寫入和讀取的數量。如果這個資料不是0，表示系統已經在使用交換區（swap），機器實體記憶體已經不足。
us, sy, id, wa, st：這些都代表了CPU時間的消耗，它們分別表示使用者時間（user）、系統（核心）時間（sys）、空閒時間（idle）、IO等待時間（ wait）和被偷走的時間（stolen，一般被其他虛擬機器消耗）。
上述這些CPU時間，可以讓我們很快了解CPU是否出於繁忙狀態。一般情況下，如果使用者時間和系統時間相加非常大，CPU出於忙於執行指令。如果IO等待時間很長，那麼系統的瓶頸可能在磁碟IO。
範例指令的輸出可以看見，大量CPU時間消耗在使用者態，也就是使用者應用程式消耗了CPU時間。這不一定是效能問題，需要結合r隊列，一起分析。
mpstat-P ALL 1
$ mpstat -P ALL 1 Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx) 07/14/2015 _x86_64_ (32 CPU) 07:38:49 PM CPU %usr %nice %sys %iowait %irq %soft %steal %guest %gnice %idle 07:38:50 PM all 98.47 0.00 0.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.78 07:38:50 PM 0 96.04 0.00 2.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.99 07:38:50 PM 1 97.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 2.00 07:38:50 PM 2 98.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 07:38:50 PM 3 96.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 3.03 [...]
該指令可以顯示每個CPU的佔用情況，如果有一個CPU佔用率特別高，那麼有可能是由單一執行緒應用程式造成的。
pidstat 1
#$ pidstat 1 Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx) 07/14/2015 _x86_64_ (32 CPU) 07:41:02 PM UID PID %usr %system guest %CPU CPU Command 07:41:03 PM 0 9 0.00 0.94 0.00 0. 94 1 rcuos/0 07:41:03 PM 0 4214 5.66 5.66 0.00 11.32 15 mesos-slave 07:41:03 PM 0 4354 0.94 0.94 0.00 1.89 8 java 07:41:03 PM 0 6521 1596.23 1.89 0.00 1598.11 27 java 07:41:03 PM 0 6564 1571.70 7.55 0.00 1579.25 28 java 07:41:03 PM 60004 60154 0.94 4.72 0.00 5.66 9 pidstat 07:41:03 PM UID PID %usr %system %guest %CPU CPU Command 07:41:04 PM 0 4214 6.00 2.00 0.00 8.00 15 mesos-slave 07:41:04 PM 0 6521 1590.00 1.00 0.00 1591.00 27 java07:41:04 PM 0 6564 1573.00 10.00 0.00 1583.00 28 java 07:41:04 PM 108 6718 1.00 0.00 0.00 1.00 0 snmp-pass 07:41:04 PM 60004 60154 1.00 4.00 0.00 5.00 9 pidstat ^C
pidstat指令輸出程序的CPU佔用率，該指令會持續輸出，並且不會覆寫先前的數據，可以方便觀察系統動態。如上的輸出，可以看見兩個JAVA進程佔用了將近1600%的CPU時間，既消耗了約16個CPU核心的運算資源。
iostat-xz 1
$ iostat -xz 1 Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx) 07/14/2015 _x86_64_ (32 CPU) avg- cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle 73.96 0.00 3.73 0. 03 0.06 22.21 Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rkB/s wkB/s avgrq- sz avgqu-sz await r_await w_await svctm %util xvda 0.00 0.23 0.21 0.18 4.52 2.08 34.37 0.00 9.98 13.80 5.42 2.44 0.09 xvdb 0.0 1 0.00 1.02 8.94 127.97 598.53 145.79 0.00 0.43 1.78 0.28 0.25 0.25 xvdc 0.01 0.00 1.02 8.86 127.79 595.94 146.50 0.00 0.45 1.82 0.30 0.27 0.26 dm- 0 0.00 0.00 0.69 2.32 10.47 31.69 28.01 0.01 3.23 0.71 3.98 0.13 0.04 dm- 1 0.00 0.00 0.00 0.94 0.01 3.78 8.00 0.33 345.84 0.04 346.81 0.01 0.00 dm- 2 0.00 0.00 0.09 0.07 1.35 0.36 22.50 0.00 2.55 0.23 5.62 1.78 0.03 [...] ^C
iostat指令主要用於查看機器磁碟IO情況。此命令輸出的列，主要意義是：
r/s, w/s, rkB/s, wkB/s：分别表示每秒读写次数和每秒读写数据量（千字节）。读写量过大，可能会引起性能问题。
await：IO操作的平均等待时间，单位是毫秒。这是应用程序在和磁盘交互时，需要消耗的时间，包括IO等待和实际操作的耗时。如果这个数值过大，可能是硬件设备遇到了瓶颈或者出现故障。
avgqu-sz：向设备发出的请求平均数量。如果这个数值大于1，可能是硬件设备已经饱和（部分前端硬件设备支持并行写入）。
%util：设备利用率。这个数值表示设备的繁忙程度，经验值是如果超过60，可能会影响IO性能（可以参照IO操作平均等待时间）。如果到达100%，说明硬件设备已经饱和。
如果显示的是逻辑设备的数据，那么设备利用率不代表后端实际的硬件设备已经饱和。值得注意的是，即使IO性能不理想，也不一定意味这应用程序性能会不好，可以利用诸如预读取、写缓存等策略提升应用性能。
free -m
$ free -m total used free shared buffers cached Mem: 245998 24545 221453 83 59 541 -/+ buffers/cache: 23944 222053 Swap: 0 0 0
free命令可以查看系统内存的使用情况，-m参数表示按照兆字节展示。最后两列分别表示用于IO缓存的内存数，和用于文件系统页缓存的内存数。需要注意的是，第二行-/+ buffers/cache，看上去缓存占用了大量内存空间。这是Linux系统的内存使用策略，尽可能的利用内存，如果应用程序需要内存，这部分内存会立即被回收并分配给应用程序。因此，这部分内存一般也被当成是可用内存。
如果可用内存非常少，系统可能会动用交换区（如果配置了的话），这样会增加IO开销（可以在iostat命令中提现），降低系统性能。
sar -n DEV 1
$ sar -n DEV 1 Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters- xxxxx) 07/14/2015 _x86_64_ (32 CPU) 12:16:48 AM IFACE rxpck/s txpck/s rxkB/s txkB/s rxcmp/s txcmp/s rxmcst/s %ifutil 12:16:49 AM eth0 18763 .00 5032.00 20686.42 478.30 0.00 0.00 0.00 0.00 12:16:49 AM lo 14.00 14.00 1.36 1.36 0.00 0.00 0.00 0.00 12:16:49 AM docker0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 12:16:49 AM IFACE rxpck/s txpck/s rxkB/s txkB/s rx cmp/s txcmp/s rxmcst/s %ifutil 12:16:50 AM eth0 19763.00 5101.00 21999.10 482.56 0.00 0.00 0.00 0.00 12:16:50 AM lo 20.00 20.00 3.25 3.25 0.00 0.00 0.00 0.00 12:16:50 AM docke r0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 ^C
sar命令在这里可以查看网络设备的吞吐率。在排查性能问题时，可以通过网络设备的吞吐量，判断网络设备是否已经饱和。如示例输出中，eth0网卡设备，吞吐率大概在22 Mbytes/s，既176 Mbits/sec，没有达到1Gbit/sec的硬件上限。
sar -n TCP,ETCP 1
$ sar -n TCP,ETCP 1 Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx) 07/14/2015 _x86_64_ (32 CPU) 12:17:19 AM active/s passive/s iseg/s o seg/s 12:17:20 AM 1.00 0.00 10233.00 18846.00 12:17:19 AM atmptf/s estres/s retrans/s isegerr/s orsts/s 12:17:20 AM 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 12:17:20 AM active/s passive/s iseg/s oseg/s 12:17:21 AM 1.00 0.0 0 8359.00 6039.00 12:17:20 AM atmptf/s estres/s retrans/s isegerr/s orsts/s 12:17 :21 AM 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 ^C
sar命令在这里用于查看TCP连接状态，其中包括：
active/s：每秒本地发起的TCP连接数，既通过connect调用创建的TCP连接；
passive/s：每秒远程发起的TCP连接数，即通过accept调用创建的TCP连接；
retrans/s：每秒TCP重传数量；
TCP连接数可以用来判断性能问题是否由于建立了过多的连接，进一步可以判断是主动发起的连接，还是被动接受的连接。TCP重传可能是因为网络环境恶劣，或者服务器压力过大导致丢包。
top
$ top top - 00:15:40 up 21:56, 1 user, load average: 31.09, 29.87, 29.92 Tasks: 871 total, 1 running, 868 sleeping, 0 stopped, 2 zombie %Cpu(s): 96.8 us, 0.4 sy, 0.0 ni, 2. 7 id, 0.1 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st KiB Mem: 25190241+total, 24921688 used, 2269807 3+free, 60448 buffers KiB Swap: 0 total, 0 used, 0 free. 5542 08 cached Mem PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMA ND 20248 root 20 0 0.227t 0.012t 18748 S 3090 5.2 29812:58 java 4213 root 20 0 2722544 64640 44232 S 23.5 0.0 233:35.37 mesos- slave 66128 titancl+ 20 0 24344 2332 1172 R 1.0 0.0 0:00.07 top 5235 root 20 0 38.227g 547004 49996 S 0.7 0.2 2:02.74 java 4299 root 20 0 2 0.015g 2.682g 16836 S 0.3 1.1 33:14.42 java 1 root 20 0 33620 2920 1496 S 0.0 0.0 0:03.82 init 2 root 20 0 0 0 0 S 0. 0 0.0 0:00.02 kthreadd 3 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:05.35 ksoftirqd/0 5 root 0 -20 0 0 0 S 0.0 0.0 0:00.00 kworker/0:0H 6 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:06.94 /u256:0 8 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 2:38.05 rcu_sched
top命令包含了前面好几个命令的检查的内容。比如系统负载情况（uptime）、系统内存使用情况（free）、系统CPU使用情况（vmstat）等。因此通过这个命令，可以相对全面的查看系统负载的来源。同时，top命令支持排序，可以按照不同的列排序，方便查找出诸如内存占用最多的进程、CPU占用率最高的进程等。
但是，top命令相对于前面一些命令，输出是一个瞬间值，如果不持续盯着，可能会错过一些线索。这时可能需要暂停top命令刷新，来记录和比对数据。
总结
总之，在有限的时间内，只需进行简单的命令行操作，就可以轻松解决Linux系统的某些性能问题。通过这些简单的方法，你可以让你的系统更快速，响应更迅速，从而更好地满足你的需求。
以上是60秒診斷你的Linux系統效能問題的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
