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CPU

通过top命令查看openGauss内节点CPU使用情况,分析是否存在由于CPU负载过高导致的性能瓶颈。

查看CPU状况

查询服务器CPU的使用情况主要通过以下方式:

在所有存储节点,逐一执行top命令,查看CPU占用情况。执行该命令后,按“1”键,可查看每个CPU核的使用率。

top - 17:05:04 up 32 days, 20:34,  5 users,  load average: 0.02, 0.02, 0.00
Tasks: 124 total,   1 running, 123 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
Cpu0  :  0.0%us,  0.3%sy,  0.0%ni, 69.7%id,  0.0%wa,  0.0%hi,  0.0%si,  0.0%st
Cpu1  :  0.3%us,  0.3%sy,  0.0%ni, 69.3%id,  0.0%wa,  0.0%hi,  0.0%si,  0.0%st
Cpu2  :  0.3%us,  0.3%sy,  0.0%ni, 69.3%id,  0.0%wa,  0.0%hi,  0.0%si,  0.0%st
Cpu3  :  0.3%us,  0.3%sy,  0.0%ni, 69.3%id,  0.0%wa,  0.0%hi,  0.0%si,  0.0%st
Mem:   8038844k total,  7165272k used,   873572k free,   530444k buffers
Swap:  4192924k total,     4920k used,  4188004k free,  4742904k cached

   PID USER      PR  NI  VIRT  RES  SHR S %CPU %MEM    TIME+  COMMAND                                                                                                                                                                      
                                                                                                                                                                   
 35184 omm  20   0  822m 421m 128m S    0  5.4   5:28.15 gaussdb                                                                                                                                                                       
     1 root      20   0 13592  820  784 S    0  0.0   1:16.62 init            

分析时,请主要关注进程占用的CPU利用率。

其中,统计信息中“us”表示用户空间占用CPU百分比,“sy”表示内核空间占用CPU百分比,“id”表示空闲CPU百分比。如果“id”低于10%,即表明CPU负载较高,可尝试通过降低本节点任务量等手段降低CPU负载。

性能参数分析

  1. 使用“top -H”命令查看CPU,显示内容如下所示。

        14 root      20   0     0    0    0 S    0  0.0   0:16.41 events/3                  
    top - 14:22:49 up 5 days, 21:51,  2 users,  load average: 0.08, 0.08, 0.06
    Tasks: 312 total,   1 running, 311 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
    Cpu(s):  1.3%us,  0.7%sy,  0.0%ni, 95.0%id,  2.4%wa,  0.5%hi,  0.2%si,  0.0%st
    Mem:   8038844k total,  5317668k used,  2721176k free,   180268k buffers
    Swap:  4192924k total,        0k used,  4192924k free,  2886860k cached
        
       PID USER      PR  NI  VIRT  RES  SHR S %CPU %MEM    TIME+  COMMAND                  
                          
      3105 root      20   0 50492  11m 2708 S    3  0.1  22:22.56 acc-snf                   
                        
      4015 gdm       20   0  232m  23m  11m S    0  0.3  11:34.70 gdm-simple-gree           
     51001 omm  20   0 12140 1484  948 R    0  0.0   0:00.94 top                       
                        
     54885 omm  20   0  615m 396m 116m S    0  5.1   0:09.44 gaussdb                   
                          
                      
         1 root      20   0 13592  944  792 S    0  0.0   0:08.54 init          
    
  2. 根据查询结果中“Cpu(s)”分析是系统CPU(sy)还是用户CPU(us)占用过高。

    • 如果是系统CPU占用过高,需要查找异常系统进程进行处理。
    • 如果是“USER”为omm的openGauss进程CPU占用过高,请根据目前运行的业务查询内容,对业务SQL进行优化。请根据以下步骤,并结合当前正在运行的业务特征进行分析,是否该程序处于死循环逻辑。

    a. 使用“top -H -p pid”查找进程内占用的CPU百分比较高的线程,进行分析。

     top -H -p 54952
    

    查询结果如下所示,top中可以看到占用CPU很高的线程,下面以线程54775为主,分析其为何占用CPU过高。

     top - 14:23:27 up 5 days, 21:52,  2 users,  load average: 0.04, 0.07, 0.05
     Tasks:  13 total,   0 running,  13 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
     Cpu(s):  0.9%us,  0.4%sy,  0.0%ni, 97.3%id,  1.1%wa,  0.2%hi,  0.1%si,  0.0%st
     Mem:   8038844k total,  5322180k used,  2716664k free,   180316k buffers
     Swap:  4192924k total,        0k used,  4192924k free,  2889860k cached
         
        PID USER      PR  NI  VIRT  RES  SHR S %CPU %MEM    TIME+  COMMAND                  
      54775 omm  20   0  684m 424m 131m S    0  5.4   0:00.32 gaussdb                   
      54951 omm  20   0  684m 424m 131m S    0  5.4   0:00.84 gaussdb                   
      54732 omm  20   0  684m 424m 131m S    0  5.4   0:00.24 gaussdb                   
      54758 omm  20   0  684m 424m 131m S    0  5.4   0:00.00 gaussdb                   
      54759 omm  20   0  684m 424m 131m S    0  5.4   0:00.02 gaussdb                   
      54773 omm  20   0  684m 424m 131m S    0  5.4   0:02.79 gaussdb                   
      54780 omm  20   0  684m 424m 131m S    0  5.4   0:00.04 gaussdb                   
      54781 omm  20   0  684m 424m 131m S    0  5.4   0:00.21 gaussdb                   
      54782 omm  20   0  684m 424m 131m S    0  5.4   0:00.02 gaussdb                   
      54798 omm  20   0  684m 424m 131m S    0  5.4   0:16.70 gaussdb                   
      54952 omm  20   0  684m 424m 131m S    0  5.4   0:07.51 gaussdb                   
      54953 omm  20   0  684m 424m 131m S    0  5.4   0:00.81 gaussdb                   
      54954 omm  20   0  684m 424m 131m S    0  5.4   0:06.54 gaussdb                   
    

    b. 使用“gstack ”查看进程内各线程的函数调用栈。查找上一步骤中占用CPU较高的线程ID对应的线程号。

     gstack  54954
    

    查询结果如下所示,其中线程ID54775对应线程号是10。

     192.168.0.11:~ # gstack 54954
     Thread 10 (Thread 0x7f95a5fff710 (LWP 54775)):
     #0  0x00007f95c41d63c6 in poll () from /lib64/libc.so.6
     #1  0x0000000000d3d2d3 in WaitLatchOrSocket(Latch volatile*, int, int, long) ()
     #2  0x000000000095ed25 in XLogPageRead(XLogRecPtr*, int, bool, bool) ()
     #3  0x000000000095f6dd in ReadRecord(XLogRecPtr*, int, bool) ()
     #4  0x000000000096aef0 in StartupXLOG() ()
     #5  0x0000000000d5607a in StartupProcessMain() ()
     #6  0x00000000009e19f9 in AuxiliaryProcessMain(int, char**) ()
     #7  0x0000000000d50135 in SubPostmasterMain(int, char**) ()
     #8  0x0000000000d504ec in MainStarterThreadFunc(void*) ()
     #9  0x00007f95c79b85f0 in start_thread () from /lib64/libpthread.so.0
     #10 0x00007f95c41df84d in clone () from /lib64/libc.so.6
     #11 0x0000000000000000 in ?? ()
    

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