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。
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:
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。
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!