内核线程和用户态进程的cpu利用率过高时的调试方法

本文介绍Linux中kworker进程导致CPU占用高的原因及解决方法。通过创建CPU回溯找出频繁调用的代码路径,定位到具体问题所在,并提供实例说明如何通过卸载有问题的模块来降低CPU负载。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

--kworker

What is kworker? kworker means a Linux kernel process doing "work" (processing system calls). You can have several of them in your process list: kworker/0:1 is the one on your first CPU core, kworker/1:1 the one on your second etc..

Why does kworker hog your CPU? To find out why a kworker is wasting your CPU, you can create CPU backtraces: watch your processor load (with top or something) and in moments of high load through kworker, execute echo l > /proc/sysrq-trigger to create a backtrace. (On Ubuntu, this needs you to login with sudo -s). Do this several times, then watch the backtraces at the end of dmesg output. See what happens frequently in the CPU backtraces, it hopefully points you to the source of your problem.

Example: e1000e. In my case, I found a backtrace like this nearly every time:

Call Trace:
 delay_tsc+0x4a/0x80
 __const_udelay+0x2c/0x30
 e1000_acquire_swflag_ich8lan+0xa2/0x240 [e1000e]
 e1000e_read_phy_reg_igp+0x29/0x80 [e1000e]
 e1000e_phy_has_link_generic+0x85/0x120 [e1000e]
 e1000_check_for_copper_link_ich8lan+0x48/0x930 [e1000e]
 e1000e_has_link+0x55/0xd0 [e1000e]
 e1000_watchdog_task+0x5e/0x960 [e1000e]

It hinted me to a problem in the e1000e Ethernet card module, and indeed a sudo rmmod e1000emade the high CPU load go away immediately [e1000e bug #26].


用户态进程:

可以使用kill -6 pid杀掉进程,产生一个core文件。多次执行后,基本上就能看出来哪段代码在占用cpu。

<think>首先,用户的问题是关于在Unix系统中定位CPUIO使用率以识别性能瓶颈相关进程。用户提供了站内引用([^1]到[^5]),我需要参考这些引用来形成回答。同,必须遵守系统级指令:使用$...$格式表示数学表达式,用$$...$$独立公式格式,正确使用LaTeX语法,用中文回答,生成相关问题,并在引用部分末尾添加引用标识。用户问题分析:-用户想定位CPUIO使用率的问题。-引用提供了相关信息:CPU使用率(特别是如何解释%CPU的值),内存指标,I/O性能监控,优化建议,进程优先级,以及服务拆分等。-我需要综合这些信息,提供一个结构清晰的步骤指南,帮助用户解决问题。关键引用要点:-[^1]:解释了%CPU表示进程占用一个核的百分比,可能超过100%因为多线程Cpu(s)是整个系统的平均值。这对于理解CPU使用率很重要。-[^2]:讨论了系统负载、内存指标、I/O性能监控,包括使用工具如pstackjstack。强调了综合监控。-[^3]:提到优化需要调试多种工具分析,因为工具本身会影响性能,所以要多工具组合。-[^4]:解释了进程优先级(PRI)nice值(NI),其中PRI(new)=PRI(old)+nice,这影响CPU调度。-[^5]:建议服务拆分来缓解性能问题,但核心问题是定位,所以我会专注于诊断工具。回答结构:-由于指令要求回答结构清晰,逐步解决问题,我应该列出步骤。-步骤包括监控工具、分析指标、定位进程、优化建议等。-使用中文。-结尾自然地生成相关问题。-在引用段落末尾添加引用标识,例如:[^1]。步骤设计:1.**概述工具指标**:介绍用于监控CPUI/O的工具,如top,vmstat,iostat,pidstat等。2.**分析CPU使用率**:解释如何解读%CPU系统负载,使用top或ps来识别CPU进程。3.**分析I/O使用率**:使用iostat或iotop来查看磁盘I/O,识别I/O进程。4.**综合指标分析**:结合工具查看上下文,如系统负载、内存使用等。5.**深入分析进程**:使用如pstack,strace来诊断特定进程的性能问题。6.**优化建议**:初步建议如调整优先级(nice值)、服务拆分等。7.**生成相关问题**:结尾处添加相关问题。工具推荐:-CPU:top,ps,mpstat(formulti-core)-I/O:iostat,iotop-综合:vmstat,sar-深入诊断:strace,perf,pstack确保回答可靠:基于标准Unix工具引用内容。添加引用标识:-每当提到引用内容,在句尾添加[^1]等。最终,生成相关问题。完整回答大纲:1.引言:简要解释如何定位性能瓶颈。2.步骤:-步骤1:使用top或htop监控整体CPU使用率。-引用[^1]:解释%CPU的值可能超过100%。[^1]-步骤2:检查系统负载。-引用[^2]:系统负载结合CPU核心数。[^2]-步骤3:分析I/O使用率。-使用iostat查看磁盘I/O。-引用[^2]:监控I/O请求数设备利用率。[^2]-步骤4:定位具体进程。-使用pidstat或top-c。-解释nice值优先级:引用[^4]:PRI(new)=PRI(old)+nice。[^4]-步骤5:深入诊断问题进程。-使用strace或pstack。-引用[^2]:使用工具分析阻塞锁竞争。[^2]-步骤6:优化措施。-调整nice值、服务拆分。-引用[^5]:服务拆分可缓解性能问题。[^5]3.结论:强调多工具组合。-引用[^3]:使用多种工具分析。[^3]4.相关问题:生成3-4个相关问题。用中文撰写。</think> ### 如何在Unix系统中分析CPUIO使用率定位性能瓶颈 定位Unix系统中的CPUI/O使用率性能问题,需要综合使用监控工具、分析关键指标(如CPU核心占用率、I/O等待间)并识别相关进程。下面我将逐步解释一个清晰的流程,帮助您诊断瓶颈、定位进程,并提供初步优化建议。回答基于Unix/Linux通用工具参考的站内引用内容。 #### 步骤1: 监控整体系统性能 首先,使用工具观察CPUI/O的整体状态,这有助于识别瓶颈是否在系统级别。 - **使用`top`或`htop`命令**:运行`top`(按`1`键显示各CPU核心的利用率)查看系统负载进程情况。 - **关键指标**: - `Cpu(s)` 行显示所有用户进程的平均CPU使用率(例如,如果系统有8个核心,100%表示一个核心满载)。[^1] - `%CPU` 列显示单个进程占用一个核的百分比,可能超过100%(例如,多线程进程占用多个核心)。例如,如果一个进程显示%CPU为250%,表示它使用了2.5个核心的计算资源。[^1] - `wa`(I/O等待)值:如果`wa`较(如>10%),表明I/O是瓶颈,CPU在等待磁盘操作。[^2] - **示例命令**: ```bash top -c # 显示进程命令详情 ``` - **使用`vmstat`命令**:运行`vmstat 1`(每秒更新一次)查看CPU、内存I/O综合情况。 - **关键指标**: - `us`:用户态CPU使用率。 - `sy`:内核CPU使用率。 - `wa`:I/O等待间。 - `bi/bo`:块设备读写速率。[^2] - **解释**:`wa`CPU空闲(`id`)值可能表明I/O限制了系统性能。 #### 步骤2: 分析CPU使用率及定位进程CPU使用率,需要识别哪些进程在消耗资源,并分析其行为。 - **使用`pidstat`命令**:运行`pidstat -u 1`监控进程CPU使用率。 - **关键指标**: - `%usr`:用户态CPU百分比。 - `%system`:内核CPU百分比。 - `%CPU`:总占用百分比(参考步骤1解释)。[^1] - **定位CPU进程**:如果某个进程的%CPU持续于50%,它可能是瓶颈源。 - **检查进程优先级**:使用`ps -el`查看进程的`PRI`(优先级)`NI`(nice值)。 - **计算优先级**:PRI(new) = PRI(old) + NI(nice值)。负的nice值(如-10)会提优先级(PRI减小),使进程更快执行。[^4] - 公式:$$ \text{PRI(new)} = \text{PRI(old)} + \text{NI} $$ - **优化提示**:对非关键进程使用`renice`命令降低优先级(如`renice 10 [PID]`),避免其抢占CPU资源。[^4] - **多核分析**:运行`mpstat -P ALL 1`查看每个核心的利用率。如果某些核心100%使用而其他空闲,可能表明进程线程分配不均。 #### 步骤3: 分析I/O使用率及定位进程 I/O瓶颈通常表现为磁盘等待间,需识别哪些进程在发起大量I/O操作。 - **使用`iostat`命令**:运行`iostat -dx 1`监控磁盘I/O。 - **关键指标**: - `%util`:设备利用率(接近100%表示瓶颈)。 - `await`:平均I/O等待间(ms),若>50ms通常表示磁盘过载。[^2] - `r/s` `w/s`:读写请求速率。 - **解释**:`%util`低吞吐量(tps)可能表明I/O队列饱。 - **使用`iotop`命令**:实监控进程级磁盘I/O(安装后运行`iotop -o`)。 - **定位I/O进程**:查看`DISK READ``DISK WRITE`列,识别那些I/O速率进程(如数据库或日志服务)。 - **示例输出**:某个进程显示读写速率,进一步分析其文件操作。 - **检查文件描述符**:运行`lsof -p [PID]`查看进程打开的文件网络连接。文件描述符耗尽会加剧I/O等待。[^2] #### 步骤4: 深入诊断进程性能问题 确定可疑进程后,诊断其内部行为(如锁竞争或函数调用)。 - **使用`strace`命令**:跟踪进程的系统调用,运行`strace -p [PID] -c`统计调用频率。 - **识别阻塞**:如果`read`或`write`调用占比,表明I/O操作是瓶颈。[^2] - **使用`perf`或`pstack`**:对Java/C++进程,`perf top`分析CPU热点;运行`pstack [PID]`查看线程堆栈,识别锁竞争或死循环。[^2] - **解释**:CPU占用可能与线程阻塞相关(例如,数据库锁导致大量线程等待)。 - **结合内存分析**:运行`free -m``pmap [PID]`检查内存指标(如RSS、VIRT)。OOM(内存不足)会触发CPUI/O争用。[^2] #### 步骤5: 初步优化缓解措施 基于诊断结果,实施针对性优化: - **调整优先级**:对后台进程使用`nice`降低CPU占用(如`nice -n 10 [command]`)。[^4] - **服务拆分**:如果单一进程过载,将其拆分为多个实例,部署到不同主机分散负载(例如,订单服务拆分以避免资源竞争)。[^5] - **I/O优化**:减少磁盘操作(如启用缓存或使用SSD),监控文件描述符限制(`ulimit -n`)。[^2] - **通用原则**:性能优化不存在唯一最优解,应结合工具(如`top`, `iostat`, `strace`)多次采样,避免调试工具本身的影响。[^3] #### 总结 定位Unix系统中的CPUI/O问题,需从整体系统监控开始(步骤1),逐步缩窄到具体进程(步骤2-3),并通过工具深入诊断(步骤4)。核心是通过$\%\text{CPU}$指标识别CPU密集进程,通过I/O等待间分析磁盘瓶颈,并利用nice值调整优化资源分配。记住:系统性能是一个综合问题,CPUI/O通常相互影响(如I/O等待导致CPU空闲),因此多工具组合分析至关重要。[^3] 如果基础优化无效,考虑服务架构调整(如微服务拆分)。[^5]
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