Linux下高cpu解决方案

昨天搞定了一个十万火急的issue，客户抱怨产品升级后系统会变慢和CPU使用率相当高，客户脾气很大，声称不尽快解决这个问题就退货，弄得我们 R&D压力很大，解决这个issue的任务分给了我，客户是南非的一个公司，由于时差问题，我只好在家远程解决问题，晚上8点半用 gotomeeting远程到客户电脑查看我们的系统，折腾了四个多小时，终于在凌晨时reproduce了这个high CPU，赶紧抓Log，用wireshark抓包，用gcore,gstack,strace和top保存了系统的相关输出。在第2天分析了这些文件后，找到了产品的bug，代码的作者分配了10K的缓冲区，并想当然认为10K足以够用，当然99%的情况下是够用的，但是在这1%的情况下出现了问题，缓冲区不幸被写满了，然后程序进入了死循环，导致high CPU。找到了问题了，fix就很容易了，客户的脾气也缓和了，fix很快就可以deliver给客户。反思解决问题的过程，觉得这个分析过程具有可复用性，值得总结一下。

1.用top命令查看哪个进程占用CPU高
gateway网关进程14094占用CPU高达891%，这个数值是进程内各个线程占用CPU的累加值。

 PID USER     PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM   TIME+ COMMAND    
14094 root     15  0 315m 10m 7308 S 891% 2.2  1:49.01 gateway                                                                                
20642 root     17  0 17784 4148 2220 S 0.5 0.8  2:39.96 microdasys                                                                                     
 1679 root     18  0 10984 1856 1556 R 0.3 0.4  0:22.21 sshd                                                                                           
22563 root     18  0 2424 1060 800 R 0.3 0.2  0:00.03 top                                                                                            
   1 root     18  0 2156 492 460 S 0.0 0.1  0:01.59 init       

2.用top -H -p pid命令查看进程内各个线程占用的CPU百分比

#top -H -p 14094
top中可以看到有107个线程，但是下面9个线程占用CPU很高，下面以线程14086为主，分析其为何high CPU

 PID USER     PR NI VIRT RES SHR S %CPU MEM   TIME+ COMMAND                         

14086 root     25  0 922m 914m 538m R 101 10.0 21:35.46 gateway                          

14087 root     25  0  922m 914m 538m R 101 10.0 10:50.22 gateway                           

14081 root     25  0 922m 914m 538m S  99 10.0  8:57.36 gateway                            

14082 root     25  0 922m 914m 538m R  99 10.0 11:51.92 gateway                              

14089 root     25  0 922m 914m 538m R  99 10.0 21:21.77 gateway                             

14092 root     25  0 922m 914m 538m R  99 10.0 19:55.47 gateway                               

14094 root     25  0 922m 914m 538m R  99 10.0 21:02.21 gateway                                

14083 root     25  0 922m 914m 538m R  97 10.0 21:32.39 gateway                                 

14088 root      25  0  922m 914m 538m R   97 10.0  11:23.12 gateway

3.使用gstack命令查看进程中各线程的函数调用栈
#gstack 14094 > gstack.log
在gstack.log中查找线程ID14086，由于函数栈会暴露函数细节，因此只显示了两个函数桢，线程ID14086对应线程号是37

Thread 37 (Thread 0x4696ab90 (LWP 14086)):
#0 0x40000410 in __kernel_vsyscall ()
#1 0x40241f33 in poll () from /lib/i686/nosegneg/libc.so.6

4.使用gcore命令转存进程映像及内存上下文

#gcore 14094
该命令生成core文件core.14094


5。用strace命令查看系统调用和花费的时间
#strace -T -r -c -p 14094

-c参数显示统计信息，去掉此参数可以查看每个系统调用话费的时间及返回值。

% time    seconds usecs/call    calls   errors       syscall

------ ----------- ----------- --------- --------- ----------------------------

99.99  22.683879       3385     6702                  poll

 0.00   0.001132          0     6702                  gettimeofday

 0.00   0.000127          1      208      208        accept

 0.00   0.000022         22        1                  read

 0.00   0.000000          0        1                  write

 0.00   0.000000          0        1                  close

 0.00   0.000000          0       14                 time

 0.00   0.000000          0        2                  stat64

 0.00   0.000000          0        4                 clock_gettime

 0.00   0.000000          0        7                  send

 0.00   0.000000          0       10       10         recvfrom

------ ----------- ----------- --------- --------- ------------------------------

100.00  22.685160                13652      218 total

6.用gdb调试core文件，并线程切换到37号线程
gcore和实际的core dump时产生的core文件几乎一样，只是不能用gdb进行某些动态调试

(gdb) gdb gateway core.14094
(gdb) thread 37
[Switching to thread 37 (Thread 0x4696ab90 (LWP 14086))]#0 0x40000410 in __kernel_vsyscall ()
(gdb) where
#0 0x40000410 in __kernel_vsyscall ()
#1 0x40241f33 in poll () from /lib/i686/nosegneg/libc.so.6

可以根据详细的函数栈进行gdb调试，打印一些变量值，并结合源代码分析为何会poll调用占用很高的CPU。
因为代码涉及到公司产权，顾不在此做详细分析，需要明白的是分析的流程和使用的命令。

流程为：进程ID->线程ID->线程函数调用栈->函数耗时和调用统计->源代码分析