top命令的SWAP计算错误了吗?

本文通过一个具体的测试案例,详细解释了Linux系统中top命令显示的SWAP字段含义及其计算方式,并揭示了该字段在不同场景下可能引发的误解。

这是新公司有个同事提到的,我刚好是负责这一块的,于是给他解答如下。

 

问题:

写了一个简单的测试程序,申请2G内存但不使用,理论上不使用的内存不会占用系统的物理内存和swap。top显示这个进程使用了2G swap,但整个系统只使用了1G swap。感觉TOP显示的swap信息完全是忽悠。

top - 12:03:30 up 109 days,  4:14, 16 users,  load average: 1.00, 1.02, 1.00
Tasks:   1 total,   0 running,   1 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
Cpu(s):  9.2%us,  3.4%sy,  0.0%ni, 87.5%id,  0.0%wa,  0.0%hi,  0.0%si,  0.0%st
Mem:  12462160k total,  7966312k used,  4495848k free,   465772k buffers
Swap :  4192956k total,  1257252k used ,  2935704k free,  5561148k cached

  PID USER      PR  VIRT  RES  SHR S %CPU %MEM    TIME+  SWAP DATA COMMAND                                                             
22051 zhouzm    15 2050m  388  320 S  0.0  0.0   0:00.00 2.0g 2.0g a.out

 


 

解答:

汇总区域显示的Swap: 1257252k used是正确的,不过任务区域的SWAP 2.0g其实也不算是错的,我觉得是表达的意义不一样。top源代码里面,不像其它参数,SWAP不是直接读取/proc/pid/stat文件数据的, 是这样计算的:SWAP = VIRT - RES,依赖于VIRT和RES。其中,VIRT(虚拟内存)是分配和释放内存时会变化的,而RES(即RAM)是使用的时候随着页面交换变化的。在刚分配大量内存但还没有使用的时候,VIRT明显变大但RES没有明显变化,导致SWAP变得出奇的大。

以下是我分配和使用2G大的数组,使用top捕捉到的变化过程:

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

before malloc 2G memory
4415 liangry   16   0  2404  248  192 S  0.0  0.0   0:00.00 2156 test_top_swap

after malloc 2G memory
4415 liangry   16   0 2050m  292  228 S  0.0  0.0   0:00.00 2.0g test_top_swap

start using the array
4415 liangry   25   0 2050m 733m  260 R 99.9 73.3   0:03.57 1.3g test_top_swap

end of assignment
4415 liangry   18   0 2050m 893m   84 R 24.3 89.3   0:11.19 1.1g test_top_swap

 

测试代码:

<think>我们正在解决如何区分句柄泄露导致的CPU问题和纯CPU计算瓶颈的问题。 参考引用: 引用[1]:提到当TPS达到3800左右时出现请求失败,但CPU不高,因此排除了CPU资源问题。这说明在句柄泄露或其他资源问题导致的性能下降时,CPU可能不会成为瓶颈。 引用[2]:展示了栈溢出导致段错误的例子,这种错误通常与资源管理不当有关,但这里主要说明资源使用超出限制导致的错误。 引用[3]:讨论了内存和swap的监控,提醒我们除了CPU,内存和交换分区也可能影响性能。 思路: 1. 句柄泄露导致的CPU问题通常伴随着其他症状,如文件描述符数量异常增长、网络连接数异常、I/O等待增高等。 2. 纯CPU计算瓶颈则表现为CPU利用率持续高位(接近100%),且主要消耗在用户态(us)或内核态(sy)的计算上,而没有其他资源瓶颈。 具体区分方法: 一、监控指标对比 | 指标 | 句柄泄露导致的CPU问题 | 纯CPU计算瓶颈 | |---------------------|--------------------------------------|-------------------------------| | CPU利用率 | 可能不高,或者高但伴随大量sy(系统态) | 持续高位(如>90%) | | 上下文切换(context switch) | 通常很高,因为大量句柄操作导致内核频繁切换 | 相对较低,除非是多线程竞争激烈 | | 文件描述符数量 | 持续增长,超过正常水平 | 正常且稳定 | | I/O等待(wa) | 可能升高,因为资源争用导致I/O等待 | 通常很低(除非有大量I/O操作)| | 网络连接数 | 可能异常增长(如果是网络连接泄露) | 正常 | | 错误日志 | 可能有“too many open files”等错误 | 无此类错误 | 二、诊断工具 1. **使用`top`/`htop`观察**: - 纯CPU瓶颈:用户态(us)或系统态(sy)的CPU占用高,且进程的CPU使用率持续高位。 - 句柄泄露:可能看到系统态(sy)的CPU占用较高,因为内核在处理大量的文件描述符操作。 2. **使用`vmstat`查看上下文切换**: ```bash vmstat 1 ``` - 关注`cs`(上下文切换次数)列,如果异常高(如每秒几十万次),则可能是句柄泄露导致。 3. **使用`lsof`监控句柄数**: ```bash # 监控指定进程的句柄数变化 watch -n 1 "lsof -p <pid> | wc -l" ``` - 如果句柄数随时间持续增长,则存在泄露。 4. **使用`strace`追踪系统调用**: ```bash strace -p <pid> -c ``` - 在句柄泄露的情况下,可能会看到大量的`open`、`close`、`socket`等系统调用,且这些调用的次数异常高。 5. **检查系统日志**: ```bash dmesg | grep "file" grep "too many open files" /var/log/messages ``` - 句柄泄露可能导致系统报错“too many open files”。 三、压力测试特征(参考引用[1]) - 在引用[1]的场景中,当TPS达到一定值(3800)后开始出现失败,但CPU并不高。这提示我们: - 如果是纯CPU瓶颈,通常TPS会随着CPU使用率的上升而达到瓶颈,然后响应时间增加,但错误率可能不会立即上升(除非达到系统极限)。 - 句柄泄露则不同,当达到系统或进程的句柄限制时,新的请求无法打开文件或网络连接,导致直接错误,而这时CPU可能还未达到瓶颈。 四、总结判断方法 1. 如果出现以下情况,偏向句柄泄露: - 句柄数持续增长且超过正常值。 - 出现“too many open files”错误。 - 系统态CPU(sy)和上下文切换(cs)异常高,但用户态CPU(us)并不高。 - 压力测试中,错误率上升时CPU利用率未达到瓶颈。 2. 如果出现以下情况,偏向纯CPU计算瓶颈: - 用户态CPU(us)持续高位(如>80%),系统态CPU(sy)正常。 - 句柄数稳定,无异常增长。 - 没有资源不足的错误日志。 - 压力测试中,TPS随着CPU使用率上升而达到瓶颈,响应时间逐渐增加。 五、实例分析 假设一个Java应用出现性能问题: - 情况A:使用`top`发现CPU使用率90%(其中us占85%,sy占5%),句柄数稳定在2000左右。这很可能是计算瓶颈。 - 情况B:CPU使用率60%(其中us占20%,sy占40%),句柄数从2000增长到20000,并且日志中有“too many open files”。这很可能是句柄泄露。 六、注意事项 句柄泄露不仅限于文件,还包括网络连接、管道等。因此,当出现网络连接数异常增长时,同样适用。 根据以上分析,我们可以通过监控关键指标和使用工具来区分这两种问题。</think>### 如何区分句柄泄露导致的CPU问题与纯CPU计算瓶颈 #### 一、核心特征对比 | **特征指标** | **句柄泄露导致的CPU问题** | **纯CPU计算瓶颈** | |------------------------|--------------------------------------------|----------------------------------| | **CPU使用模式** | 系统态(sy)占比高,用户态(us)较低 | 用户态(us)持续高位(>80%) | | **上下文切换** | 异常增高(`vmstat`的`cs`值飙升) | 相对稳定 | | **句柄数量** | 持续增长(`lsof -p <PID> \| wc -l`递增) | 稳定在正常范围 | | **I/O等待(wa)** | 可能升高(资源争用导致阻塞) | 通常低于5% | | **错误日志** | "too many open files"或连接拒绝错误 [^1] | 无资源类错误 | | **压力测试表现** | TPS达到阈值后错误率突增但CPU未饱和 [^1] | TPS与CPU使用率线性正相关 | #### 二、诊断工具与命令 1. **综合监控(实时区分)** ```bash # 同时监控CPU状态和句柄增长 watch -n 1 "echo 'CPU:'; top -b -n1 | head -5; echo '\nHandle:'; lsof -p <PID> | wc -l" ``` - 句柄泄露:句柄数持续↑ + `sy`(系统态)占比↑ - CPU瓶颈:`us`(用户态)持续90%+ + 句柄稳定 2. **上下文切换分析** ```bash vmstat 1 # 重点观察cs(上下文切换/s) ``` - 句柄泄露:`cs`值常 > 100,000/秒(因频繁资源争用) - CPU瓶颈:`cs`值通常 < 50,000/秒 3. **调用栈分析** ```bash perf top -p <PID> # 查看热点函数 ``` - 句柄泄露:内核函数(如`__alloc_fd`)占前排 - CPU瓶颈:业务计算函数(如加密/压缩算法)占前排 #### 三、典型场景验证 1. **句柄泄露场景** ```bash # 模拟句柄泄露的CPU特征 while true; do curl http://localhost & # 故意不关闭连接 done ``` - **监控表现**: - `top`显示`sy`占比 > 40% - `lsof -p $$ | wc -l` 每秒增加100+ - `vmstat`显示`cs`值飙升 2. **CPU计算瓶颈场景** ```bash # 模拟纯计算瓶颈 openssl speed -multi 4 # 启动多核加密计算 ``` - **监控表现**: - `top`显示`us`占比 > 95% - 句柄数稳定在200以下 - `vmstat`显示`cs`值 < 10,000/秒 #### 四、决策树分析 ```mermaid graph TD A[CPU高负载] --> B{检查us/sy比例} B -->|us > 80%| C[检查句柄数量] B -->|sy > 40%| D[检查上下文切换] C -->|稳定| E[纯CPU计算瓶颈] C -->|持续增长| F[句柄泄露] D -->|cs > 100k/s| F D -->|cs < 50k/s| G[其他系统瓶颈] ``` #### 五、根因确认技巧 1. **临界值测试** 逐步增加负载,观察拐点: - 句柄泄露:错误率突增时句柄接近`ulimit -n`限制 - CPU瓶颈:错误率上升与CPU达100%同时发生 [^1] 2. **资源限制解除验证** 临时调高句柄限制: ```bash ulimit -n 1000000 # 将句柄限制提到100万 ``` - 句柄泄露:问题暂时缓解但未根治 - CPU瓶颈:无任何改善 3. **阻塞分析** 使用`strace`跟踪进程: ```bash strace -p <PID> -c # 统计系统调用 ``` - 句柄泄露:大量`open()`/`connect()`调用且伴随`EMFILE`错误 - CPU瓶颈:`nanosleep()`等休眠调用极少 通过上述方法,可在10分钟内明确区分两类问题,避免误调优(如盲目扩容CPU反而加剧句柄泄露问题)。
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