4 系统的 CPU 使用率很高，但为啥却找不到高 CPU的应用？

上一节讲了 CPU 使用率是什么，并通过一个案例教你使用 top、vmstat、pidstat 等工具，排查高 CPU 使用率的进程，然后再使用 perf top 工具，定位应用内部函数的问题。不过就有人留言了，说似乎感觉高 CPU 使用率的问题，还是挺容易排查的。那是不是所有 CPU 使用率高的问题，都可以这么分析呢？我想，你的答案应该是否定的。

回顾前面的内容，我们知道，系统的 CPU 使用率，不仅包括进程用户态和内核态的运行，还包括中断处理、等待 I/O 以及内核线程等。所以，当你发现系统的 CPU 使用率很高的时候，不一定能找到相对应的高 CPU 使用率的进程。

案例分析

准备

探究系统 CPU 使用率高的情况，所以这次实验的准备工作，与上节课的准备工作基本相同，差别在于案例所用的 Docker 镜像不同。

预先安装 docker、sysstat、perf、ab 等工具，如 yum install docker.io sysstat linux-tools-common apache2-utils ，ab（apache bench）是一个常用的 HTTP 服务性能测试工具，这里同样用来模拟 Nginx 的客户端。由于 Nginx 和 PHP 的配置比较麻烦，我把它们打包成了两个 Docker 镜像，这样只需要运行两个容器，就可以得到模拟环境。

其中一台用作 Web 服务器，来模拟性能问题；另一台用作 Web 服务器的客户端，来给 Web 服务增加压力请求。使用两台虚拟机是为了相互隔离，避免“交叉感染”。

docker run --name nginx -p 10000:80 -itd feisky/nginx:sp
docker run --name phpfpm -itd --network container:nginx  feisky/php-fpm:sp访问第一台机器
[root@bzhl ~]# curl http://23.106.155.240:10000/
It works!

测试

我们来测试一下这个 Nginx 服务的性能。在第二个终端运行下面的 ab 命令。要注意，与上次操作不同的是，这次我们需要并发 100 个请求测试 Nginx 性能，总共测试1000 个请求。

[root@bzhl ~]# ab -c 100 -n 1000 http://23.106.155.240:10000/Complete requests:      1000
Failed requests:        0
Total transferred:      172000 bytes
HTML transferred:       9000 bytes
Requests per second:    112.08 [#/sec] (mean)
Time per request:       892.222 [ms] (mean)
Time per request:       8.922 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate:          18.83 [Kbytes/sec] received

从 ab 的输出结果我们可以看到，Nginx 能承受的每秒平均请求数，只有 112.08多一点，是不是感觉它的性能有点差呀。那么，到底是哪里出了问题呢？我们再用 top 和 pidstat 来观察一下。这次，我们在第二个终端，将测试的并发请求数改成 5，同时把请求时长设置为 10 分钟（-t 600）。这样，当你在第一个终端使用性能分析工具时， Nginx 的压力还是继续的。继续在第二个终端运行 ab 命令：

然后，我们在第一个终端运行 top 命令，观察系统的 CPU 使用情况：

top - 11:22:55 up 35 days, 21:36,  1 user,  load average: 1.28, 0.52, 0.22
Tasks: 119 total,   6 running,  74 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
%Cpu0  : 60.4 us, 14.7 sy,  0.0 ni, 24.6 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.4 si,  0.0 st
%Cpu1  : 59.6 us, 15.7 sy,  0.0 ni, 22.3 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  2.4 si,  0.0 st
KiB Mem :  2057308 total,   152184 free,   366672 used,  1538452 buff/cache
KiB Swap:   524284 total,   523760 free,      524 used.  1402364 avail Mem  PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU %MEM     TIME+ COMMAND
32020 101       20   0   33104   3692   2276 S   3.7  0.2   0:01.67 nginx
2743 bin       20   0  336696  16064   8392 S   2.7  0.8   0:00.95 php-fpm
2752 bin       20   0  336696  16064   8392 S   2.3  0.8   0:00.96 php-fpm
2755 bin       20   0  336696  16064   8392 S   2.3  0.8   0:00.90 php-fpm
2738 bin       20   0  336696  16064   8392 S   2.0  0.8   0:00.95 php-fpm
2766 bin       20   0  336696  16064   8392 S   2.0  0.8   0:00.91 php-fpm
31726 root      20   0  655612  77988  39920 S   1.3  3.8   0:15.71 dockerd
31970 root      20   0  108756   8400   4504 S   1.3  0.4   0:00.87 containerd-shim
   10 root      20   0       0      0      0 R   0.3  0.0   0:47.50 rcu_sched
6094 root      20   0  221712  20704   7596 S   0.3  1.0  32:23.52 python
    1 root      20   0  125520   5220   3828 S   0.0  0.3   1:40.77 systemd

观察 top 输出的进程列表可以发现，CPU 使用率最高的进程也只不过才3.7%，看起来并不高。然而，再看系统 CPU 使用率（ %Cpu ）这一行，你会发现，系统的整体 CPU 使用率是比较高的：用户 CPU 使用率（us）已经到了 60%，系统 CPU 为 15.1%，而空闲 CPU（id）则只有 29%。为什么用户 CPU 使用率这么高呢？我们再重新分析一下进程列表，看看有没有可疑进程：

docker-containerd 进程是用来运行容器的，2.7% 的 CPU 使用率看起来正常；

Nginx 和 php-fpm 是运行 Web 服务的，它们会占用一些 CPU 也不意外，并且 2% 的CPU 使用率也不算高；

再往下看，后面的进程呢，只有 0.3% 的 CPU 使用率，看起来不太像会导致用户 CPU 使用率达到 80%。那就奇怪了，明明用户 CPU 使用率都 80% 了，可我们挨个分析了一遍进程列表，还是找不到高 CPU 使用率的进程。看来 top 是不管用了，那还有其他工具可以查看进程 CPU 使用情况吗？不知道你记不记得我们的老朋友 pidstat，它可以用来分析进程的 CPU 使用情况。

[root@doit ~]# pidstat 1
Linux 4.20.0-1.el7.elrepo.x86_64 (doit)     07/14/2019     _x86_64_    (2 CPU)11:41:56 AM   UID       PID    %usr %system  %guest   %wait    %CPU   CPU  Command
11:41:57 AM     0        16    0.00    0.97    0.00    0.00    0.97     1  ksoftirqd/1
11:41:57 AM     1      7110    0.00    0.97    0.00    3.88    0.97     1  php-fpm
11:41:57 AM     1      7115    0.97    1.94    0.00    4.85    2.91     1  php-fpm
11:41:57 AM     1      7123    0.00    1.94    0.00    2.91    1.94     0  php-fpm
11:41:57 AM     1      7127    0.00    0.97    0.00    2.91    0.97     1  php-fpm
11:41:57 AM     1      7137    0.97    1.94    0.00    4.85    2.91     0  php-fpm
11:41:57 AM     0     24569    0.00    0.97    0.00    0.00    0.97     1  pidstat
11:41:57 AM     1     24780    0.00    2.91    0.00    0.00    2.91     1  php-fpm
11:41:57 AM     0     31726    0.97    0.00    0.00    0.00    0.97     1  dockerd
11:41:57 AM     0     31970    0.00    1.94    0.00    0.00    1.94     0  containerd-shim
11:41:57 AM   101     32020    0.97    1.94    0.00   11.65    2.91     0  nginx[root@doit ~]# uptime
11:42:56 up 35 days, 21:56,  1 user,  load average: 2.82, 1.33, 0.81

观察一会儿，你是不是发现，所有进程的 CPU 使用率也都不高啊，最高的 Docker 和Nginx 也只有 4% 和 3%，即使所有进程的 CPU 使用率都加起来，也不过是 21%，离80% 还差得远呢！后来我发现，会出现这种情况，很可能是因为前面的分析漏了一些关键信息。你可以先暂停一下，自己往上翻，重新操作检查一遍。或者，我们一起返回去分析 top 的输出，看看能不能有新发现。现在，我们回到第一个终端，重新运行 top 命令，并观察一会儿

top - 11:49:53 up 35 days, 22:03,  2 users,  load average: 4.12, 3.15, 1.84
Tasks: 128 total,   4 running,  82 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
%Cpu(s): 49.5 us, 12.6 sy,  0.0 ni, 36.7 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  1.2 si,  0.0 st
KiB Mem :  2057308 total,    93240 free,   374216 used,  1589852 buff/cache
KiB Swap:   524284 total,   523760 free,      524 used.  1389000 avail Mem  PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU %MEM     TIME+ COMMAND
32020 101       20   0   33104   3692   2276 S   2.6  0.2   0:21.73 nginx
12098 bin       20   0  336696  16064   8392 S   2.0  0.8   0:06.72 php-fpm
12124 bin       20   0  336696  16064   8392 S   2.0  0.8   0:06.70 php-fpm
31970 root      20   0  108756   8220   4504 S   2.0  0.4   0:13.37 containerd-shim
12075 bin       20   0  336696  16064   8392 S   1.7  0.8   0:06.89 php-fpm
12080 bin       20   0  336696  16064   8392 S   1.7  0.8   0:06.89 php-fpm
12083 bin       20   0  336696  16064   8392 S   1.7  0.8   0:06.66 php-fpm
31726 root      20   0  655612  77920  39920 S   1.0  3.8   0:22.63 dockerd
   16 root      20   0       0      0      0 S   0.7  0.0   0:14.97 ksoftirqd/1
31383 bin       20   0       0      0      0 R   0.3  0.0   0:00.01 stress

这次从头开始看 top 的每行输出，咦？Tasks 这一行看起来有点奇怪，就绪队列中居然有6 个 Running 状态的进程（6 running），是不是有点多呢？回想一下 ab 测试的参数，并发请求数是 5。再看进程列表里， php-fpm 的数量也是 5，再加上 Nginx，好像同时有 6 个进程也并不奇怪。但真的是这样吗？

再仔细看进程列表，这次主要看 Running（R）状态的进程。你有没有发现， Nginx 和所有的 php-fpm 都处于 Sleep（S）状态，而真正处于 Running（R）状态的，却是几个stress 进程。这几个 stress 进程就比较奇怪了，需要我们做进一步的分析。

我们还是使用 pidstat 来分析这几个进程，并且使用 -p 选项指定进程的 PID。首先，从上面 top 的结果中，找到这几个进程的 PID。比如，先随便找一个 24344，然后用 pidstat 命令看一下它的 CPU 使用情况：

[root@doit ~]# pidstat -p 31383
Linux 4.20.0-1.el7.elrepo.x86_64 (doit)     07/14/2019     _x86_64_    (2 CPU)
11:50:40 AM   UID       PID    %usr %system  %guest   %wait    %CPU   CPU  Command
奇怪，居然没有任何输出。难道是 pidstat 命令出问题了吗？之前我说过，在怀疑性能工具出问题前，最好还是先用其他工具交叉确认一下。那用什么工具呢？ ps 应该是最简单易用的。我们在终端里运行下面的命令，看看 24344 进程的状态：[root@doit ~]# ps aux |grep 31383
root       483  0.0  0.1 112720  2344 pts/1    S+   11:51   0:00 grep --color=auto 31383

还是没有输出。现在终于发现问题，原来这个进程已经不存在了，所以 pidstat 就没有任何输出。既然进程都没了，那性能问题应该也跟着没了吧。我们再用 top 命令确认一下：

top - 11:53:11 up 35 days, 22:06,  2 users,  load average: 2.46, 2.27, 1.71
Tasks: 126 total,   6 running,  75 sleeping,   0 stopped,   2 zombie
%Cpu(s): 53.8 us, 13.9 sy,  0.0 ni, 31.2 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  1.0 si,  0.0 st
KiB Mem :  2057308 total,   125672 free,   353916 used,  1577720 buff/cache
KiB Swap:   524284 total,   523760 free,      524 used.  1412436 avail Mem  PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU %MEM     TIME+ COMMAND
32020 101       20   0   33104   3692   2276 R   2.7  0.2   0:23.15 nginx
  489 bin       20   0  336696  16064   8392 S   2.3  0.8   0:00.94 php-fpm
  484 bin       20   0  336696  16064   8392 S   2.0  0.8   0:00.88 php-fpm
  502 bin       20   0  336696  16064   8392 R   2.0  0.8   0:00.91 php-fpm
  500 bin       20   0  336696  16064   8392 S   1.7  0.8   0:00.88 php-fpm
  511 bin       20   0  336696  16064   8392 R   1.7  0.8   0:00.86 php-fpm
31970 root      20   0  108756   8340   4504 S   1.7  0.4   0:14.18 containerd-shim
31726 root      20   0  655612  77920  39920 S   1.0  3.8   0:23.15 dockerd
   10 root      20   0       0      0      0 I   0.3  0.0   0:49.25 rcu_sched
11768 bin       20   0    8188   1624    540 R   0.3  0.1   0:00.01 stress

好像又错了。结果还跟原来一样，用户 CPU 使用率还是高达 80.9%，系统 CPU 接近15%，而空闲 CPU 只有 2.8%，Running 状态的进程有 Nginx、stress 等。

可是，刚刚我们看到 stress 进程不存在了，怎么现在还在运行呢？再细看一下 top 的输出，原来，这次 stress 进程的 PID 跟前面不一样了，原来的 PID 24344 不见了，现在的是 6779。

进程的 PID 在变，这说明什么呢？在我看来，要么是这些进程在不停地重启，要么就是全新的进程，这无非也就两个原因：

第一个原因，进程在不停地崩溃重启，比如因为段错误、配置错误等等，这时，进程在退出后可能又被监控系统自动重启了。

第二个原因，这些进程都是短时进程，也就是在其他应用内部通过 exec 调用的外面命令。这些命令一般都只运行很短的时间就会结束，你很难用 top 这种间隔时间比较长的工具发现（上面的案例，我们碰巧发现了）。

至于 stress，我们前面提到过，它是一个常用的压力测试工具。它的 PID 在不断变化中，看起来像是被其他进程调用的短时进程。要想继续分析下去，还得找到它们的父进程。

要怎么查找一个进程的父进程呢？没错，用 pstree 就可以用树状形式显示所有进程之间的关系：

[root@doit ~]# pstree |grep stress        |            |                 |         |-php-fpm---sh---stress---stress

从这里可以看到，stress 是被 php-fpm 调用的子进程，并且进程数量不止一个（这里是3 个）。找到父进程后，我们能进入 app 的内部分析了。

首先，当然应该去看看它的源码。运行下面的命令，把案例应用的源码拷贝到 app 目录，然后再执行 grep 查找是不是有代码再调用 stress 命令：

[root@doit ~]# docker cp phpfpm:/app .
grep 查找看看是不是有代码在调用 stress 命令[root@doit ~]# grep stress -r app
app/index.php:// fake I/O with stress (via write()/unlink()).
app/index.php:$result = exec("/usr/local/bin/stress -t 1 -d 1 2>&1", $output, $status);

找到了，果然是 app/index.php 文件中直接调用了 stress 命令。再来看看 app/index.php 的源代码：

[root@doit ~]# cat app/index.php
<?php
// fake I/O with stress (via write()/unlink()).
$result = exec("/usr/local/bin/stress -t 1 -d 1 2>&1", $output, $status);
if (isset($_GET["verbose"]) && $_GET["verbose"]==1 && $status != 0) {
  echo "Server internal error: ";
  print_r($output);
} else {
  echo "It works!";
}

可以看到，源码里对每个请求都会调用一个 stress 命令，模拟 I/O 压力。从注释上看， stress 会通过 write() 和 unlink() 对 I/O 进程进行压测，看来，这应该就是系统 CPU 使用率升高的根源了。

不过，stress 模拟的是 I/O 压力，而之前在 top 的输出中看到的，却一直是用户 CPU 和系统 CPU 升高，并没见到 iowait 升高。这又是怎么回事呢？stress 到底是不是 CPU 使

用率升高的原因呢？

我们还得继续往下走。从代码中可以看到，给请求加入 verbose=1 参数后，就可以查看stress 的输出。你先试试看，在第二个终端运行：

[root@bzhl ~]# curl  http://23.106.155.240:10000?verbose=1
Server internal error: Array
(
    [0] => stress: info: [9490] dispatching hogs: 0 cpu, 0 io, 0 vm, 1 hdd
    [1] => stress: FAIL: [9491] (563) mkstemp failed: Permission denied
    [2] => stress: FAIL: [9490] (394) <-- worker 9491 returned error 1
    [3] => stress: WARN: [9490] (396) now reaping child worker processes
    [4] => stress: FAIL: [9490] (400) kill error: No such process
    [5] => stress: FAIL: [9490] (451) failed run completed in 0s
)

看错误消息 mkstemp failed: Permission denied ，以及 failed run completed in 0s。原来 stress 命令并没有成功，它因为权限问题失败退出了。看来，我们发现了一个 PHP 调用外部 stress 命令的 bug：没有权限创建临时文件。

从这里我们可以猜测，正是由于权限错误，大量的 stress 进程在启动时初始化失败，进而导致用户 CPU 使用率的升高。

分析出问题来源，下一步是不是就要开始优化了呢？当然不是！既然只是猜测，那就需要再确认一下，这个猜测到底对不对，是不是真的有大量的 stress 进程。该用什么工具或指标呢？

我们前面已经用了 top、pidstat、pstree 等工具，没有发现大量的 stress 进程。那么，还有什么其他的工具可以用吗？

还记得上一期提到的 perf 吗？它可以用来分析 CPU 性能事件，用在这里就很合适。依旧在第一个终端中运行 perf record -g 命令，并等待一会儿（比如 15 秒）后按 Ctrl+C 退出。然后再运行 perf report 查看报告：

[root@doit ~]# perf record -g
^C[ perf record: Woken up 13 times to write data ]
[ perf record: Captured and wrote 3.548 MB perf.data (25041 samples) ][root@doit ~]# perf report

　　你看，stress 占了所有 CPU 时钟事件的 77%，而 stress 调用调用栈中比例最高的，是随机数生成函数 random()，看来它的确就是 CPU 使用率升高的元凶了。随后的优化就很简单了，只要修复权限问题，并减少或删除 stress 的调用，就可以减轻系统的 CPU 压力。

　　当然，实际生产环境中的问题一般都要比这个案例复杂，在你找到触发瓶颈的命令行后，却可能发现，这个外部命令的调用过程是应用核心逻辑的一部分，并不能轻易减少或者删除。这时，你就得继续排查，为什么被调用的命令，会导致 CPU 使用率升高或 I/O 升高等问题。这些复杂场景的案例，我会在后面的综合实战里详细分析。最后，在案例结束时，不要忘了清理环境，执行下面的 Docker 命令，停止案例中用到的Nginx 进程：

docker rm -f nginx phpfpm

execsnoop

在这个案例中，我们使用了 top、pidstat、pstree 等工具分析了系统 CPU 使用率高的问题，并发现 CPU 升高是短时进程 stress 导致的，但是整个分析过程还是比较复杂的。对于这类问题，有没有更好的方法监控呢？

execsnoop 就是一个专为短时进程设计的工具。它通过 ftrace 实时监控进程的 exec() 行为，并输出短时进程的基本信息，包括进程 PID、父进程 PID、命令行参数以及执行的结果。

比如，用 execsnoop 监控上述案例，就可以直接得到 stress 进程的父进程 PID 以及它的命令行参数，并可以发现大量的 stress 进程在不停启动：

git clone --depth 1 https://github.com/brendangregg/perf-tools
[root@doit perf-tools]# ./execsnoop

execsnoop 所用的 ftrace 是一种常用的动态追踪技术，一般用于分析 Linux 内核的运行时行为，后面课程我也会详细介绍并带你使用。

小结

碰到常规问题无法解释的 CPU 使用率情况时，首先要想到有可能是短时应用导致的问题，比如有可能是下面这两种情况。

　　第一，应用里直接调用了其他二进制程序，这些程序通常运行时间比较短，通过 top 等工具也不容易发现。

　　第二，应用本身在不停地崩溃重启，而启动过程的资源初始化，很可能会占用相当多的CPU。

　　对于这类进程，我们可以用 pstree 或者 execsnoop 找到它们的父进程，再从父进程所在的应用入手，排查问题的根源。

perf record -ag — sleep 2;perf report

案例分析

准备

测试

execsnoop

小结

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