Linux 和 Android 系统性能分析

作为一名Linux 或 Android 平台的系统工程师,在开发系统新功能外,主要工作就是优化系统性能,使系统上以最优的状态运行,但是由于硬件问题、软件问题、网络环境等的复杂性和多变性,导致对系统的优化变得异常复杂,如何定位性能问题出在哪个方面,是性能优化的一大难题, 从系统入手,阐述由于系统软、硬件配置不当可能造成的性能问题,并且探讨检测系统故障和优化性能的一般方法和流程。

一、CPU性能评估

Cpu是影响Linux性能的主要因素之一,下面先介绍几个查看CPU性能的命令。
1.1 vmstat命令
该命令可以显示关于系统各种资源之间相关性能的简要信息,这里我们主要用它来看CPU的一个负载情况。
下面是vmstat命令在我在安卓编译服务器的输出结果:

[root@node1 ~]# vmstat
procs -----------memory----------  ---swap--  -----io---- --system--  -----cpu------
 r  b   swpd          free     buff    cache   si   so    bi    bo        in    cs    us  sy  id  wa st
 0  0        0    162240    8304   67032   0    0    13    21   1007   23     0   1   98   0  0
 0  0        0    162240    8304   67032   0    0     1     0     1010   20     0   1  100  0  0
 0  0        0    162240    8304   67032   0    0     1     1     1009   18     0   1   99   0  0
对上面每项的输出解释如下:

procs
  r列表示运行和等待cpu时间片的进程数,这个值如果长期大于系统CPU的个数,说明CPU不足,需要增加CPU。
  b列表示在等待资源的进程数,比如正在等待I/O、或者内存交换等。

memory
  swpd列表示切换到内存交换区的内存数量(以k为单位)。如果swpd的值不为0,或者比较大,只要si、so的值长期为0,这种情况下一般不用担心,不会影响系统性能。
  free列表示当前空闲的物理内存数量(以k为单位)
  buff列表示buffers cache的内存数量,一般对块设备的读写才需要缓冲。
  cache列表示page cached的内存数量,一般作为文件系统cached,频繁访问的文件都会被cached,如果cache值较大,说明cached的文件数较多,如果此时IO中bi比较小,说明文件系统效率比较好。

swap
  si列表示由磁盘调入内存,也就是内存进入内存交换区的数量。
  so列表示由内存调入磁盘,也就是内存交换区进入内存的数量。
  一般情况下,si、so的值都为0,如果si、so的值长期不为0,则表示系统内存不足。需要增加系统内存。

IO项显示磁盘读写状况
  Bi列表示从块设备读入数据的总量(即读磁盘)(每秒kb)。
  Bo列表示写入到块设备的数据总量(即写磁盘)(每秒kb)
  这里我们设置的bi+bo参考值为1000,如果超过1000,而且wa值较大,则表示系统磁盘IO有问题,应该考虑提高磁盘的读写性能。

system 显示采集间隔内发生的中断数
  in列表示在某一时间间隔中观测到的每秒设备中断数。
  cs列表示每秒产生的上下文切换次数。
  上面这2个值越大,会看到由内核消耗的CPU时间会越多。

CPU项显示了CPU的使用状态,此列是我们关注的重点。
  us列显示了用户进程消耗的CPU 时间百分比。us的值比较高时,说明用户进程消耗的cpu时间多,但是如果长期大于50%,就需要考虑优化程序或算法。
  sy列显示了内核进程消耗的CPU时间百分比。Sy的值较高时,说明内核消耗的CPU资源很多。
  根据经验,us+sy的参考值为80%,如果us+sy大于 80%说明可能存在CPU资源不足。
  id 列显示了CPU处在空闲状态的时间百分比。
  wa列显示了IO等待所占用的CPU时间百分比。wa值越高,说明IO等待越严重,根据经验,wa的参考值为20%,如果wa超过20%,说明IO等待严重,引起IO等待的原因可能是磁盘大量随机读写造成的,也可能是磁盘或者磁盘控制器的带宽瓶颈造成的(主要是块操作)。

综上所述,在对CPU的评估中,需要重点注意的是procs项r列的值和CPU项中us、sy和id列的值。


1.2  sar命令
检查CPU性能的第二个工具是sar,sar功能很强大,可以对系统的每个方面进行单独的统计,但是使用sar命令会增加系统开销,不过这些开销是可以评估的,对系统的统计结果不会有很大影响。
下面是sar命令对某个系统的CPU统计输出:

[root@webserver ~]# sar -u 3 5
Linux 2.6.9-42.ELsmp (webserver)        11/28/2008      _i686_  (8 CPU)

11:41:24 AM     CPU     %user     %nice   %system   %iowait    %steal     %idle
11:41:27 AM     all          0.88       0.00          0.29       0.00        0.00     98.83
11:41:30 AM     all          0.13       0.00          0.17       0.21        0.00     99.50
11:41:33 AM     all          0.04       0.00          0.04       0.00        0.00     99.92
11:41:36 AM     all          0.29       0.00          0.13       0.00        0.00     99.58
11:41:39 AM     all          0.38       0.00          0.17       0.04        0.00     99.41
Average:           all          0.34       0.00          0.16       0.05        0.00     99.45
 对上面每项的输出解释如下:
  %user列显示了用户进程消耗的CPU 时间百分比。
  %nice列显示了运行正常进程所消耗的CPU 时间百分比。
  %system列显示了系统进程消耗的CPU时间百分比。
  %iowait列显示了IO等待所占用的CPU时间百分比
  %steal列显示了在内存相对紧张的环境下pagein强制对不同的页面进行的steal操作 。
  %idle列显示了CPU处在空闲状态的时间百分比。
  这个输出是对系统整体CPU使用状况的统计,每项的输出都非常直观,并且最后一行Average是个汇总行,是上面统计信息的一个平均值。

需要注意的一点是:第一行的统计信息中包含了sar本身的统计消耗,所以%user列的值会偏高一点,不过,这不会对统计结果产生多大影响。

  在一个多CPU的系统中,如果程序使用了单线程,会出现这么一个现象,CPU的整体使用率不高,但是系统应用却响应缓慢,这可能是由于程序使用单线程的原因,单线程只使用一个CPU,导致这个CPU占用率为100%,无法处理其它请求,而其它的CPU却闲置,这就导致 了整体CPU使用率不高,而应用缓慢 现象的发生 。针对这个问题,

可以对系统的每个CPU分开查询,统计每个CPU的使用情况:

[root@webserver ~]# sar -P 0 3 5
Linux 2.6.9-42.ELsmp (webserver)        11/29/2008      _i686_  (8 CPU)

06:29:33 PM     CPU     %user     %nice   %system   %iowait    %steal     %idle
06:29:36 PM       0         3.00       0.00        0.33         0.00        0.00     96.67
06:29:39 PM       0         0.67       0.00        0.33         0.00        0.00     99.00
06:29:42 PM       0         0.00       0.00        0.33         0.00        0.00     99.67
06:29:45 PM       0         0.67       0.00        0.33         0.00        0.00     99.00
06:29:48 PM       0         1.00       0.00        0.33         0.33        0.00     98.34
Average:            0         1.07       0.00        0.33         0.07        0.00     98.53

这个输出是对系统的第一颗CPU的信息统计,需要注意的是,sar中对CPU的计数是从0开始的,因此,“sar -P 0 3 5”表示对系统的第一颗CPU进行信息统计,“sar -P 4 3 5”则表示对系统的第五颗CPU进行统计。依次类推。可以看出,上面的系统有八颗CPU。


1.3 iostat命令
iostat指令主要用于统计磁盘IO状态,但是也能查看CPU的使用信息,它的局限性是只能显示系统所有CPU的平均信息,看下面的一个输出:

[root@webserver ~]# iostat  -c
Linux 2.6.9-42.ELsmp (webserver)        11/29/2008      _i686_  (8 CPU)

avg-cpu:  %user   %nice   %system  %iowait  %steal    %idle
              2.52     0.00         0.30       0.24      0.00   96.96
   在这里,使用了“-c”参数,只显示系统CPU的统计信息,输出中每项代表的含义与sar命令的输出项完全相同,不再详述。


1.4 uptime

命令uptime是监控系统性能最常用的一个命令,主要用来统计系统当前的运行状况,输出的信息依次为:系统现在的时间、系统从上次开机到现在运行了多长时间、系统目前有多少登陆用户、系统在一分钟内、五分钟内、十五分钟内的平均负载。

看下面的一个输出:

[root@webserver ~]# uptime
18:52:11 up 27 days, 19:44,  2 users,  load average: 0.12, 0.08, 0.08

这里需要注意的是load average这个输出值,这三个值的大小一般不能大于系统CPU的个数,例如,本输出中系统有8个CPU,如果load average的三个值长期大于8时,说明CPU很繁忙,负载很高,可能会影响系统性能,但是偶尔大于8时,倒不用担心,一般不会影响系统性能。相反,如果load average的输出值小于CPU的个数,则表示CPU还有空闲的时间片,比如本例中的输出,CPU是非常空闲的。


1.5本节小结    

上面介绍了检查CPU使用状况的四个命令,通过这些命令需要了解的是:系统CPU是否出现性能瓶颈,也就是说,以上这些命令只能查看CPU是否繁忙,负载是否过大,但是无法知道CPU为何负载过大,因而,判断系统CPU出现问题后,要结合top、ps等命令进一步检查是由那些进程导致CPU负载过大的。引起CPU资源紧缺的原因可能是应用程序不合理造成的,也可能是硬件资源匮乏引起的,所以,要具体问题具体分析,或者优化应用程序,或者增加系统CPU资源。


二、内存性能评估

内存的管理和优化是系统性能优化的一个重要部分,内存资源的充足与否直接影响应用系统的使用性能,在进行内存优化之前,一定要熟悉linux的内存管理机制,这一点我们在前面的章节已经有深入讲述,本节的重点是如何通过系统命令监控linux系统的内存使用状况。

2.1 free 命令
free是监控linux内存使用状况最常用的指令,看下面的一个输出:

[root@webserver ~]# free -m
                     total       used       free     shared    buffers     cached
Mem:             8111      7185       925             0        243        6299
-/+ buffers/cache:          643       7468
Swap:               8189          0        8189

“free –m”表示以M为单位查看内存使用情况,在这个输出中,重点关注的应该是free列与cached列的输出值,由输出可知,此系统共8G内存,系统空闲内存还有925M,其中,Buffer Cache占用了243M,Page Cache占用了6299M,由此可知系统缓存了很多的文件和目录,而对于应用程序来说,可以使用的内存还有7468M,当然这个7468M包含了Buffer Cache和Page Cache的值。在swap项可以看出,交换分区还未使用。所以从应用的角度来说,此系统内存资源还非常充足。
一般有这样一个经验公式:应用程序可用内存/系统物理内存>70%时,表示系统内存资源非常充足,不影响系统性能,应用程序可用内存/系统物理内存<20%时,表示系统内存资源紧缺,需要增加系统内存,20%<应用程序可用内存/系统物理内存<70%时,表示系统内存资源基本能满足应用需求,暂时不影响系统性能。

free命令还可以适时的监控内存的使用状况,使用“-s”参数可以在指定的时间段内不间断的监控内存的使用情况:

[root@webserver ~]# free -b -s 5
                        total             used               free     shared         buffers           cached
Mem:    8505901056   7528706048     977195008           0    260112384   6601158656
-/+ buffers/cache:         667435008   7838466048
Swap:   8587149312           163840   8586985472

                        total            used               free     shared        buffers            cached
Mem:    8505901056  7526936576    978964480             0  260128768    6601142272
-/+ buffers/cache:       665665536   7840235520
Swap:   8587149312         163840   8586985472

                    total            used               free      shared       buffers            cached
Mem:    8505901056 7523987456     981913600             0  260141056   6601129984
-/+ buffers/cache:      662716416    7843184640
Swap:  8587149312        163840     8586985472

其中,“-b”表示以千字节(也就是1024字节为单位)来显示内存使用情况。


2.2 通过watch与free相结合动态监控内存状况
watch是一个非常有用的命令,几乎每个linux发行版都带有这个工具,通过watch,可以动态的监控命令的运行结果,省去手动执行的麻烦。

可以在watch后面跟上需要运行的命令,watch就会自动重复去运行这个命令,默认是2秒钟执行一次,并把执行的结果更新在屏幕上。例如:

[root@webserver ~]# watch -n 3 -d free
Every 3.0s: free                                   Sun Nov 30 16:23:20 2008

                     total          used          free     shared    buffers        cached
Mem:       8306544    7349548     956996             0    203296    6500024
-/+ buffers/cache:       646228    7660316
Swap:      8385888           160    8385728

其中,“-n”指定重复执行的时间,“-d”表示高亮显示变动。


2.3 vmstat

命令监控内存
vmstat命令在监控系统内存方面功能强大,请看下面的一个输出:

procs  -----------memory----------  ---swap--  -----io---- --system--   ----cpu----
 r   b     swpd      free      buff       cache      si    so    bi    bo    in       cs    us   sy  id   wa
 0  0  906440  22796  155616  1325496  340  180    2     4     1          4    80   0  10   10
 0  0  906440  42796  155616  1325496  320  289    0    54    1095  287   70  15   0   15
 0  0  906440  42884  155624  1325748  236  387    2   102   1064  276   78    2   5   15

对于内存的监控,在vmstat中重点关注的是swpd、si和so行,从这个输出可以看出,此系统内存资源紧缺,swpd占用了900M左右内存,si和so占用很大,而由于系统内存的紧缺,导致出现15%左右的系统等待,此时增加系统的内存是必须要做的。


2.4 sar -r命令组合
sar命令也可以监控linux的内存使用状况,可以通过“sar –r”组合查看系统内存和交换空间的使用率。请看下面的一个输出:

[root@webserver ~]# sar -r 2 3
Linux 2.6.9-42.ELsmp (webserver)        11/30/2008      _i686_  (8 CPU)

09:57:33 PM kbmemfree kbmemused  %memused kbbuffers  kbcached  kbcommit   %commit
09:57:35 PM      897988     7408556           89.19    249428   6496532    786556         4.71
09:57:37 PM      898564     7407980           89.18    249428   6496532    784276         4.70
09:57:39 PM      899196     7407348           89.17    249440   6496520    782132         4.69
Average:           898583      7407961           89.18    249432   6496528    784321         4.70

其中:
Kbmemfree表示空闲物理内存大小,kbmemused表示已使用的物理内存空间大小,%memused表示已使用内存占总内存大小的百分比,kbbuffers和kbcached分别表示Buffer Cache和Page Cache的大小,kbcommit和%commit分别表示应用程序当前使用的内存大小和使用百分比。
可以看出sar的输出其实与free的输出完全对应,不过sar更加人性化,不但给出了内存使用量,还给出了内存使用的百分比以及统计的平均值。从%commit项可知,此系统目前内存资源充足。


2.5本章小结

上面介绍了内存监控常用的几个指令以及一些经验规则,其实现在的系统在内存方面出现的瓶颈已经很少,因为内存价格很低,充足的内存已经完全能满足应用程序和系统本身的需要,如果系统在内存方面出现瓶颈,很大的可能是应用程序本身的问题造成的。


三、磁盘I/O性能评估

在对磁盘I/O性能做评估之前,必须知道的几个方面是:
  熟悉RAID存储方式,可以根据应用的不同,选择不同的RAID方式,例如,如果一个应用经常有大量的读操作,可以选择RAID5方式构建磁盘阵列存储数据,如果应用有大量的、频繁的写操作,可以选择raid0存取方式,如果应用对数据安全要求很高,同时对读写也有要求的话,可以考虑raid01存取方式等等。
  尽可能用内存的读写代替直接磁盘I/O,使频繁访问的文件或数据放入内存中进行操作处理,因为内存读写操作比直接磁盘读写的效率要高千倍。
  将经常进行读写的文件与长期不变的文件独立出来,分别放置到不同的磁盘设备上。
  对于写操作频繁的数据,可以考虑使用裸设备代替文件系统。这里简要讲述下文件系统与裸设备的对比:

使用裸设备的优点有:
  数据可以直接读写,不需要经过操作系统级的缓存,节省了内存资源,避免了内存资源争用。
  避免了文件系统级的维护开销,比如文件系统需要维护超级块、I-node等。
  避免了操作系统的cache预读功能,减少了I/O请求。
使用裸设备的缺点是:
  数据管理、空间管理不灵活,需要很专业的人来操作。
其实裸设备的优点就是文件系统的缺点,反之也是如此,这就需要我们做出合理的规划和衡量,根据应用的需求,做出对应的策略。
下面接着介绍对磁盘IO的评估标准。

3.1 sar -d命令组合
通过“sar –d”组合,可以对系统的磁盘IO做一个基本的统计,请看下面的一个输出:

[root@webserver ~]# sar -d 2 3
Linux 2.6.9-42.ELsmp (webserver)        11/30/2008      _i686_  (8 CPU)

11:09:33 PM     DEV    tps   rd_sec/s   wr_sec/s  avgrq-sz  avgqu-sz    await  svctm   %util
11:09:35 PM dev8-0  0.00         0.00         0.00        0.00         0.00     0.00    0.00    0.00

11:09:35 PM     DEV    tps  rd_sec/s   wr_sec/s   avgrq-sz  avgqu-sz    await   svctm   %util
11:09:37 PM dev8-0  1.00        0.00       12.00        12.00        0.00     0.00    0.00     0.00

11:09:37 PM     DEV    tps  rd_sec/s   wr_sec/s   avgrq-sz  avgqu-sz    await   svctm   %util
11:09:39 PM dev8-0  1.99        0.00       47.76        24.00        0.00      0.50    0.25    0.05

Average:          DEV    tps   rd_sec/s  wr_sec/s   avgrq-sz   avgqu-sz   await   svctm   %util
Average:      dev8-0  1.00         0.00      19.97        20.00         0.00     0.33    0.17    0.02

对上面每项的输出解释如下:
  DEV表示磁盘设备名称。
  tps表示每秒到物理磁盘的传送数,也就是每秒的I/O流量。一个传送就是一个I/O请求,多个逻辑请求可以被合并为一个物理I/O请求。
  rd_sec/s表示每秒从设备读取的扇区数(1扇区=512字节)。
  wr_sec/s表示每秒写入设备的扇区数目。
  avgrq-sz表示平均每次设备I/O操作的数据大小(以扇区为单位)。
  avgqu-sz表示平均I/O队列长度。
  await表示平均每次设备I/O操作的等待时间(以毫秒为单位)。
  svctm表示平均每次设备I/O操作的服务时间(以毫秒为单位)。
  %util表示一秒中有百分之几的时间用于I/O操作。

Linux中I/O请求系统与现实生活中超市购物排队系统有很多类似的地方,通过对超市购物排队系统的理解,可以很快掌握linux中I/O运行机制。比如:
  avgrq-sz类似与超市排队中每人所买东西的多少。
  avgqu-sz类似与超市排队中单位时间内平均排队的人数。
  await类似与超市排队中每人的等待时间。
  svctm类似与超市排队中收银员的收款速度。
  %util类似与超市收银台前有人排队的时间比例。

对以磁盘IO性能,一般有如下评判标准:
  正常情况下svctm应该是小于await值的,而svctm的大小和磁盘性能有关,CPU、内存的负荷也会对svctm值造成影响,过多的请求也会间接的导致svctm值的增加。
  await值的大小一般取决与svctm的值和I/O队列长度以及I/O请求模式,如果svctm的值与await很接近,表示几乎没有I/O等待,磁盘性能很好,如果await的值远高于svctm的值,则表示I/O队列等待太长,系统上运行的应用程序将变慢,此时可以通过更换更快的硬盘来解决问题。
  %util项的值也是衡量磁盘I/O的一个重要指标,如果%util接近100%,表示磁盘产生的I/O请求太多,I/O系统已经满负荷的在工作,该磁盘可能存在瓶颈。长期下去,势必影响系统的性能,可以通过优化程序或者通过更换更高、更快的磁盘来解决此问题。


3.2 iostat –d命令组合
通过“iostat –d”命令组合也可以查看系统磁盘的使用状况,请看如下输出:

[root@webserver ~]#   iostat -d 2 3
Linux 2.6.9-42.ELsmp (webserver)        12/01/2008      _i686_  (8 CPU)

Device:            tps   Blk_read/s   Blk_wrtn/s    Blk_read      Blk_wrtn
sda               1.87            2.58        114.12    6479462  286537372

Device:            tps   Blk_read/s   Blk_wrtn/s    Blk_read      Blk_wrtn
sda               0.00            0.00            0.00              0                 0

Device:            tps   Blk_read/s   Blk_wrtn/s    Blk_read       Blk_wrtn
sda               1.00         0.00             12.00              0                24

对上面每项的输出解释如下:
  Blk_read/s表示每秒读取的数据块数。
  Blk_wrtn/s表示每秒写入的数据块数。
  Blk_read表示读取的所有块数
  Blk_wrtn表示写入的所有块数。

这里需要注意的一点是:上面输出的第一项是系统从启动以来到统计时的所有传输信息,从第二次输出的数据才代表在检测的时间段内系统的传输值。
可以通过Blk_read/s和Blk_wrtn/s的值对磁盘的读写性能有一个基本的了解,如果Blk_wrtn/s值很大,表示磁盘的写操作很频繁,可以考虑优化磁盘或者优化程序,如果Blk_read/s值很大,表示磁盘直接读取操作很多,可以将读取的数据放入内存中进行操作。对于这两个选项的值没有一个固定的大小,根据系统应用的不同,会有不同的值,但是有一个规则还是可以遵循的:长期的、超大的数据读写,肯定是不正常的,这种情况一定会影响系统性能。

“iostat –x”组合还提供了对每个磁盘的单独统计,如果不指定磁盘,默认是对所有磁盘进行统计,请看下面的一个输出:

[root@webserver ~]#   iostat -x /dev/sda  2 3
Linux 2.6.9-42.ELsmp (webserver)        12/01/2008      _i686_  (8 CPU)

avg-cpu:  %user   %nice  %system %iowait  %steal   %idle
                 2.45     0.00         0.30      0.24     0.00   97.03

Device: rrqm/s  wrqm/s       r/s   w/s  rsec/s  wsec/s  avgrq-sz avgqu-sz    await  svctm  %util
    sda     0.01     12.48    0.10  1.78    2.58   114.03      62.33       0.07   38.39    1.30   0.24

avg-cpu:  %user   %nice  %system  %iowait  %steal   %idle
                 3.97     0.00         1.83      8.19      0.00   86.14

Device: rrqm/s  wrqm/s       r/s    w/s   rsec/s    wsec/s  avgrq-sz  avgqu-sz   await  svctm  %util
sda         0.00   195.00     0.00 18.00     0.00  1704.00      94.67         0.04    2.50   0.11   0.20

avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
                 4.04     0.00        1.83      8.01     0.00   86.18

Device: rrqm/s  wrqm/s     r/s    w/s   rsec/s   wsec/s  avgrq-sz  avgqu-sz     await  svctm  %util
sda         0.00      4.50   0.00   7.00     0.00     92.00      13.14         0.01     0.79    0.14    0.10

这个输出基本与“sar –d”相同,需要说明的几个选项的含义为:
  rrqm/s表示每秒进行merged的读操作数目。
  wrqm/s表示每秒进行 merge 的写操作数目。
  r/s表示每秒完成读I/O设备的次数。
  w/s表示每秒完成写I/O设备的次数。
  rsec/s表示每秒读取的扇区数。
  wsec/s表示每秒写入的扇区数。


3.3 vmstat –d组合
 通过“vmstat –d”组合也可以查看磁盘的统计数据,情况下面的一个输出:

[root@webserver ~]# vmstat -d 3 2|grep sda
disk- ------------reads------------ ------------writes----------- -----IO------
            total  merged    sectors          ms          total      merged       sectors              ms     cur      sec
sda  239588    29282  6481862  1044442    4538678  32387680 295410812  186025580        0   6179
disk- ------------reads------------ ------------writes----------- -----IO------
            total  merged    sectors          ms          total       merged       sectors             ms     cur      sec
sda  239588    29282  6481862 1044442     4538680   32387690 295410908 186025581        0   6179

这个输出显示了磁盘的reads、writes和IO的使用状况。


3.4本节小结

  上面主要讲解了对磁盘I/O的性能评估,其实衡量磁盘I/O好坏是多方面的,有应用程序本身的,也有硬件设计上的,还有系统自身配置的问题等,要解决I/O的瓶颈,关键是要提高I/O子系统的执行效率。例如,首要要从应用程序上对磁盘读写进行优化,能够放到内存执行的操作,尽量不要放到磁盘,同时对磁盘存储方式进行合理规划,选择适合自己的RAID存取方式,最后,在系统级别上,可以选择适合自身应用的文件系统,必要时使用裸设备提高读写性能。

 

四、 网络性能评估
网络性能的好坏直接影响应用程序对外提供服务的稳定性和可靠性,监控网络性能,可以从以下几个方面进行管理和优化。

4.1 通过ping命令检测网络的连通性
如果发现网络反应缓慢,或者连接中断,可以通过ping来测试网络的连通情况,请看下面的一个输出:

[root@webserver ~]# ping 10.10.1.254
PING 10.10.1.254 (10.10.1.254) 56(84) bytes of data.
64 bytes from 10.10.1.254: icmp_seq=0 ttl=64 time=0.235 ms
64 bytes from 10.10.1.254: icmp_seq=1 ttl=64 time=0.164 ms
64 bytes from 10.10.1.254: icmp_seq=2 ttl=64 time=0.210 ms
64 bytes from 10.10.1.254: icmp_seq=3 ttl=64 time=0.178 ms
64 bytes from 10.10.1.254: icmp_seq=4 ttl=64 time=0.525 ms
64 bytes from 10.10.1.254: icmp_seq=5 ttl=64 time=0.571 ms
64 bytes from 10.10.1.254: icmp_seq=6 ttl=64 time=0.220 ms
--- 10.10.1.254 ping statistics ---
7 packets transmitted, 7 received, 0% packet loss, time 6000ms
rtt min/avg/max/mdev = 0.164/0.300/0.571/0.159 ms, pipe 2

在这个输出中,time值显示了两台主机之间的网络延时情况,如果此值很大,则表示网络的延时很大,单位为毫秒。在这个输出的最后,是对上面输出信息的一个总结,packet loss表示网络的丢包率,此值越小,表示网络的质量越高。


4.2 通过netstat –i组合检测网络接口状况
netstat命令提供了网络接口的详细信息,请看下面的输出:

[root@webserver ~]# netstat -i
Kernel Interface table
Iface    MTU  Met          RX-OK     RX-ERR RX-DRP RX-OVR             TX-OK    TX-ERR TX-DRP TX-OVR           Flg
eth0  1500      0 1313129253               0          0           0     1320686497             0          0          0        BMRU
eth1  1500      0   494902025               0          0           0       292358810             0          0          0        BMRU
lo    16436      0     41901601               0          0           0         41901601             0          0          0           LRU

对上面每项的输出解释如下:
  Iface表示网络设备的接口名称。
  MTU表示最大传输单元,单位字节。
  RX-OK/TX-OK表示已经准确无误的接收/发送了多少数据包。
  RX-ERR/TX-ERR表示接收/发送数据包时产生了多少错误。
  RX-DRP/TX-DRP表示接收/发送数据包时丢弃了多少数据包。
  RX-OVR/TX-OVR表示由于误差而遗失了多少数据包。
  Flg表示接口标记,其中:
    L:表示该接口是个回环设备。
    B:表示设置了广播地址。
    M:表示接收所有数据包。
    R:表示接口正在运行。
    U:表示接口处于活动状态。
    O:表示在该接口上禁用arp。
    P:表示一个点到点的连接。

正常情况下,RX-ERR/TX-ERR、RX-DRP/TX-DRP和RX-OVR/TX-OVR的值都应该为0,如果这几个选项的值不为0,并且很大,那么网络质量肯定有问题,网络传输性能也一定会下降。
当网络传输存在问题是,可以检测网卡设备是否存在故障,如果可能,可以升级为千兆网卡或者光纤网络,还可以检查网络部署环境是否合理。


4.3通过netstat –r组合检测系统的路由表信息

在网络不通,或者网络异常时,首先想到的就是检查系统的路由表信息,“netstat –r”的输出结果与route命令的输出完全相同,请看下面的一个实例:

[root@webserver ~]#  netstat -r
Kernel IP routing table
     Destination       Gateway            Genmask         Flags    MSS Window  irtt   Iface
       10.10.1.0                 *     255.255.255.0             U         0        0       0   eth0
192.168.200.0                 *     255.255.255.0             U         0        0       0   eth1
   169.254.0.0                  *        255.255.0.0              U         0       0       0   eth1
           default  10.10.1.254                0.0.0.0            UG        0        0       0  eth0

关于输出中每项的具体含义,已经在前面章节进行过详细介绍,这里不再多讲,这里我们重点关注的是default行对应的值,default项表示系统的默认路由,对应的网络接口为eth0。


4.4 通过sar –n组合显示系统的网络运行状态
sar提供四种不同的选项来显示网络统计信息,通过“-n”选项可以指定4个不同类型的开关:DEV、EDEV、SOCK和FULL。DEV显示网络接口信息,EDEV显示关于网络错误的统计数据,SOCK显示套接字信息,FULL显示所有三个开关。请看下面的一个输出:

[root@webserver ~]# sar -n DEV 2 3
Linux 2.6.9-42.ELsmp (webserver)        12/01/2008      _i686_  (8 CPU)

02:22:31 PM     IFACE   rxpck/s   txpck/s    rxkB/s    txkB/s   rxcmp/s   txcmp/s  rxmcst/s
02:22:33 PM        lo        31.34     31.34     37.53       37.53      0.00      0.00      0.00
02:22:33 PM      eth0    199.50    279.60     17.29     344.12      0.00      0.00      0.00
02:22:33 PM      eth1        5.47       4.98       7.03         0.36      0.00      0.00      0.00
02:22:33 PM      sit0         0.00        0.00      0.00         0.00      0.00      0.00      0.00

02:22:33 PM     IFACE   rxpck/s   txpck/s    rxkB/s    txkB/s   rxcmp/s   txcmp/s  rxmcst/s
02:22:35 PM        lo        67.66     67.66     74.34     74.34      0.00      0.00      0.00
02:22:35 PM      eth0    159.70    222.39     19.74    217.16      0.00      0.00      0.00
02:22:35 PM      eth1       3.48        4.48       0.44       0.51      0.00      0.00      0.00
02:22:35 PM      sit0        0.00        0.00       0.00       0.00      0.00      0.00      0.00

02:22:35 PM     IFACE   rxpck/s   txpck/s    rxkB/s    txkB/s   rxcmp/s   txcmp/s  rxmcst/s
02:22:37 PM        lo          4.52       4.52       9.25       9.25      0.00      0.00      0.00
02:22:37 PM      eth0    102.51    133.67     20.67    116.14      0.00      0.00      0.00
02:22:37 PM      eth1      27.14     67.34        2.42     89.26      0.00      0.00      0.00
02:22:37 PM      sit0         0.00       0.00        0.00       0.00      0.00      0.00      0.00

Average:        IFACE   rxpck/s   txpck/s    rxkB/s     txkB/s   rxcmp/s   txcmp/s  rxmcst/s
Average:           lo        34.61     3 4.61     40.48      40.48      0.00       0.00       0.00
Average:         eth0    154.08    212.15     19.23     226.17      0.00       0.00       0.00
Average:         eth1      11.98      25.46       3.30      29.85      0.00       0.00       0.00
Average:         sit0         0.00       0.00        0.00        0.00      0.00       0.00       0.00

对上面每项的输出解释如下:
  IFACE表示网络接口设备。
  rxpck/s表示每秒钟接收的数据包大小。
  txpck/s表示每秒钟发送的数据包大小。
  rxkB/s表示每秒钟接收的字节数。
  txkB/s表示每秒钟发送的字节数。
  rxcmp/s表示每秒钟接收的压缩数据包。
  txcmp/s表示每秒钟发送的压缩数据包。
  rxmcst/s表示每秒钟接收的多播数据包。

通过“sar –n”的输出,可以清楚的显示网络接口发送、接收数据的统计信息。此外还可以通过“sar -n EDEV 2 3”来统计网络错误信息等。


4.5 小结
      本节通过几个常用的网络命令介绍了对网络性能的评估,事实上,网络问题是简单而且容易处理的,只要我们根据上面给出的命令,一般都能迅速定位问题。解决问题的方法一般是增加网络带宽,或者优化网络部署环境。
      除了上面介绍的几个命令外,排查网络问题经常用到的命令还有traceroute,主要用于跟踪数据包的传输路径,还有nslookup命令,主要用于判断DNS解析信息。

你可能感兴趣的:(Linux 和 Android 系统性能分析)