CPU 架構SMP/NUMA,調優

来源:https://www.cnblogs.com/xiaoshiwang/archive/2019/09/27/11599492.html
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CPU 架構SMP/NUMA,調優 SMP:全稱是“對稱多處理”(Symmetrical Multi Processing)技術 。 是指在一個電腦上彙集了一組處理器(多CPU),各CPU之間共用記憶體以及匯流排。 弱點:CPU變多後,但是記憶體和記憶體控制器只有一個,CPU是通過記憶體控制器訪問記憶體的,所 ...


CPU 架構SMP/NUMA,調優

  • SMP:全稱是“對稱多處理”(Symmetrical Multi-Processing)技術 。

    是指在一個電腦上彙集了一組處理器(多CPU),各CPU之間共用記憶體以及匯流排。

    弱點:CPU變多後,但是記憶體和記憶體控制器只有一個,CPU是通過記憶體控制器訪問記憶體的,所以多個CPU對記憶體控制器就會產生競爭,為了避免競爭就出現了NUMA架構。

  • NUMA:Non Uniform Memory Access

    各個CPU有自己專用的記憶體(學名叫node),但是也可以訪問別的CPU的專業記憶體,這時性能就會下降。

Linux下NUMA相關的命令

  • numastat:查看節點的狀態。

    可以看到自己CPU下的進程命中了自己的記憶體(node)多少次,沒命中多少次,如果沒命中的次數多了怎麼辦?就要強制把這進程綁定到自己的CPU上。

    經典的應用場景:把nginx的worker進程綁定到numa架構下的特定的CPU上,性能會大幅度提升。

  • numactl:可以實現把進程綁定到特定的CPU上

    但是,當機器重新啟動後,綁定就失效了。如何解決呢,使用numad

  • numad:守護進程

  • numademo

非numa架構,如何把進程綁定到特定的CPU上呢,使用taskset

$ taskset -p -c 0,1,2-4,5,9 1234

上面命令的意思:把進程ip為1234的進程,綁定到0號,1號,2號,3號,4號,5號,9號CPU上。

這隻是個例子,一般都綁定到1個CPU上,但是當系統重啟後,還需要重新綁定,因為pid也變了。

Nginx比較厲害,可以配置哪個worker綁定到哪個CPU,事先寫到配置nginx的配置文件里。

用上面的方法可以讓某個進程專門讓某幾個CPU執行,但是這幾個CPU除了要執行這個進程外,還要執行內核,怎麼避免不讓這些CPU不執行內核,只執行這個進程呢?

解決辦法:假設有6個CPU,系統啟動時,只讓2個CPU執行內核的指令,其餘4個不讓執行內核指令。

編輯/etc/default/grub 文件,在 quiet splash  後面加上  isolcpus=2,3。回到終端執行update-grub 。其將自動依照剛纔編輯的配置文件(/etc/default/grub)生成為引導程式準備的配置文件(/boot/grub/grub.cfg)

參考:ubuntu中測試進程的處理器親和性和vCPU的綁定

即便預留了CPU,被預留的CPU不處理內核的指令了,但是也要處理中斷啊,那麼如何把中斷也不讓這些CPU處理呢?

修改/proc/irq//smp_affinity文件

$ echo cpu_mask > /proc/irq/<irq_num>/smp_affinity

cpu_mask:用比特位表示。

0001:代表1號CPU
0011:代表1號和2號CPU
0101:代表1號和3號CPU

非numa架構,如何判斷要把哪些進程綁定到特定CPU上呢?如何判斷哪些線程被頻繁的切換了呢?有如下命令

sar -q
使用sar之前要配置一下
1,修改:/etc/default/sysstat, 將 ENABLED=“false“ 改為ENABLED=“true“
2,執行:sudo /etc/init.d/sysstat restart
top
w
uptime
wmstat 1 5
下麵的是查看CPU的使用率
mpstat 1 2
sar -P 1 2
iostat -c 1
cat /proc/stat

命令iostat -c 1的截圖,含義查看CPU的占用率

  • %user:用戶進程的CPU占用率
  • %system:內核的CPU占用率
  • %iowait:io處理的CPU占用率
  • %steal:虛擬機的CPU占用率
  • %idle:CPU空閑
ys:~$ iostat -c 1
Linux 4.15.0-20-generic (ys-VirtualBox)         2019年09月27日  _x86_64_        (1 CPU)

avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
           0.26    0.03    0.08    0.05    0.00   99.57


avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
           0.00    0.00    0.00    0.00    0.00  100.00


avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
           0.00    0.00    0.00    0.00    0.00  100.00


avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
           0.00    0.00    0.00    0.00    0.00  100.00

命令【dstat】比較強大,可以直觀的得到如下信息:

       --top-bio
           show most expensive block I/O process
           顯示最消耗blockI/O的進程
       --top-bio-adv
           show most expensive block I/O process (incl. pid and other stats)
           顯示最消耗blockI/O的進程
       --top-childwait
           show process waiting for child the most
           顯示等待子進程時間最長的父進程
       --top-cpu
           show most expensive CPU process
           顯示最消耗CPU的進程
       --top-cpu-adv
           show most expensive CPU process (incl. pid and other stats)
           顯示最消耗CPU的進程
       --top-cputime
           show process using the most CPU time (in ms)
           顯示最消耗CPU時間片的進程
       --top-cputime-avg
           show process with the highest average timeslice (in ms)
           顯示最消耗CPU時間片的進程
       --top-int
           show most frequent interrupt
           顯示最經常發生的中斷信號
       --top-io
           show most expensive I/O process
           顯示最消耗I/O的進程
       --top-io-adv
           show most expensive I/O process (incl. pid and other stats)
           顯示最消耗I/O的進程
       --top-latency
           show process with highest total latency (in ms)
           顯示等待時間最長的進程
       --top-latency-avg
           show process with the highest average latency (in ms)
           顯示等待時間最長的進程
       --top-mem
           show process using the most memory
           顯示使用記憶體最多的進程

命令【sar -w 1(秒為單位)】比較強大,可以直觀的得到進程在指定秒數里的平均切換次數

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