60秒内检查Linux服务器性能,你能做到吗？
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了60秒内检查Linux服务器性能,你能做到吗？相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
| 导读 | 如果你的Linux服务器突然负载暴增，告警短信快发爆你的手机，如何在最短时间内找出Linux性能问题所在？来看Netflix性能工程团队的这篇博文，看它们通过十条命令在一分钟内对机器性能问题进行诊断。 |
uptime dmesg | tail vmstat 1 mpstat -P ALL 1 pidstat 1 iostat -xz 1 free -m sar -n DEV 1 sar -n TCP,ETCP 1 top
其中一些命令需要安装sysstat包，有一些由procps包提供。这些命令的输出，有助于快速定位性能瓶颈，检查出所有资源（CPU、内存、磁盘IO等）的利用率（utilization）、饱和度（saturation）和错误（error）度量，也就是所谓的USE方法。
下面我们来逐一介绍下这些命令，有关这些命令更多的参数和说明，请参照命令的手册。
$ uptime 23:51:26 up 21:31, 1 user, load average: 30.02, 26.43, 19.02
这个命令可以快速查看机器的负载情况。在Linux系统中，这些数据表示等待CPU资源的进程和阻塞在不可中断IO进程（进程状态为D）的数量。这些数据可以让我们对系统资源使用有一个宏观的了解。
命令的输出分别表示1分钟、5分钟、15分钟的平均负载情况。通过这三个数据，可以了解服务器负载是在趋于紧张还是区域缓解。如果1分钟平均负载很高，而15分钟平均负载很低，说明服务器正在命令高负载情况，需要进一步排查CPU资源都消耗在了哪里。反之，如果15分钟平均负载很高，1分钟平均负载较低，则有可能是CPU资源紧张时刻已经过去。
上面例子中的输出，可以看见最近1分钟的平均负载非常高，且远高于最近15分钟负载，因此我们需要继续排查当前系统中有什么进程消耗了大量的资源。可以通过下文将会介绍的vmstat、mpstat等命令进一步排查。
$ dmesg | tail [1880957.563150] perl invoked oom-killer: gfp_mask=0x280da, order=0, oom_score_adj=0 [...] [1880957.563400] Out of memory: Kill process 18694 (perl) score 246 or sacrifice child [1880957.563408] Killed process 18694 (perl) total-vm:1972392kB, anon-rss:1953348kB, file-rss:0kB [2320864.954447] TCP: Possible SYN flooding on port 7001. Dropping request. Check SNMP counters.
该命令会输出系统日志的最后10行。示例中的输出，可以看见一次内核的oom kill和一次TCP丢包。这些日志可以帮助排查性能问题。千万不要忘了这一步。
$ vmstat 1 procs ---------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu----- r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 34 0 0 200889792 73708 591828 0 0 0 5 6 10 96 1 3 0 0 32 0 0 200889920 73708 591860 0 0 0 592 13284 4282 98 1 1 0 0 32 0 0 200890112 73708 591860 0 0 0 0 9501 2154 99 1 0 0 0 32 0 0 200889568 73712 591856 0 0 0 48 11900 2459 99 0 0 0 0 32 0 0 200890208 73712 591860 0 0 0 0 15898 4840 98 1 1 0 0 ^C
vmstat(8) 命令，每行会输出一些系统核心指标，这些指标可以让我们更详细的了解系统状态。后面跟的参数1，表示每秒输出一次统计信息，表头提示了每一列的含义，这几介绍一些和性能调优相关的列：
r：等待在CPU资源的进程数。这个数据比平均负载更加能够体现CPU负载情况，数据中不包含等待IO的进程。如果这个数值大于机器CPU核数，那么机器的CPU资源已经饱和。
free：系统可用内存数（以千字节为单位），如果剩余内存不足，也会导致系统性能问题。下文介绍到的free命令，可以更详细的了解系统内存的使用情况。
si, so：交换区写入和读取的数量。如果这个数据不为0，说明系统已经在使用交换区（swap），机器物理内存已经不足。
us, sy, id, wa, st：这些都代表了CPU时间的消耗，它们分别表示用户时间（user）、系统（内核）时间（sys）、空闲时间（idle）、IO等待时间（wait）和被偷走的时间（stolen，一般被其他虚拟机消耗）。
上述这些CPU时间，可以让我们很快了解CPU是否出于繁忙状态。一般情况下，如果用户时间和系统时间相加非常大，CPU出于忙于执行指令。如果IO等待时间很长，那么系统的瓶颈可能在磁盘IO。
示例命令的输出可以看见，大量CPU时间消耗在用户态，也就是用户应用程序消耗了CPU时间。这不一定是性能问题，需要结合r队列，一起分析。
$ mpstat -P ALL 1 Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx) 07/14/2015 _x86_64_ (32 CPU) 07:38:49 PM CPU %usr %nice %sys %iowait %irq %soft %steal %guest %gnice %idle 07:38:50 PM all 98.47 0.00 0.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.78 07:38:50 PM 0 96.04 0.00 2.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.99 07:38:50 PM 1 97.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 2.00 07:38:50 PM 2 98.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 07:38:50 PM 3 96.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 3.03 [...]
该命令可以显示每个CPU的占用情况，如果有一个CPU占用率特别高，那么有可能是一个单线程应用程序引起的。
$ pidstat 1 Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx) 07/14/2015 _x86_64_ (32 CPU) 07:41:02 PM UID PID %usr %system %guest %CPU CPU Command 07:41:03 PM 0 9 0.00 0.94 0.00 0.94 1 rcuos/0 07:41:03 PM 0 4214 5.66 5.66 0.00 11.32 15 mesos-slave 07:41:03 PM 0 4354 0.94 0.94 0.00 1.89 8 java 07:41:03 PM 0 6521 1596.23 1.89 0.00 1598.11 27 java 07:41:03 PM 0 6564 1571.70 7.55 0.00 1579.25 28 java 07:41:03 PM 60004 60154 0.94 4.72 0.00 5.66 9 pidstat 07:41:03 PM UID PID %usr %system %guest %CPU CPU Command 07:41:04 PM 0 4214 6.00 2.00 0.00 8.00 15 mesos-slave 07:41:04 PM 0 6521 1590.00 1.00 0.00 1591.00 27 java07:41:04 PM 0 6564 1573.00 10.00 0.00 1583.00 28 java 07:41:04 PM 108 6718 1.00 0.00 0.00 1.00 0 snmp-pass 07:41:04 PM 60004 60154 1.00 4.00 0.00 5.00 9 pidstat ^C
pidstat命令输出进程的CPU占用率，该命令会持续输出，并且不会覆盖之前的数据，可以方便观察系统动态。如上的输出，可以看见两个JAVA进程占用了将近1600%的CPU时间，既消耗了大约16个CPU核心的运算资源。
$ iostat -xz 1 Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx) 07/14/2015 _x86_64_ (32 CPU) avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle 73.96 0.00 3.73 0.03 0.06 22.21 Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await r_await w_await svctm %util xvda 0.00 0.23 0.21 0.18 4.52 2.08 34.37 0.00 9.98 13.80 5.42 2.44 0.09 xvdb 0.01 0.00 1.02 8.94 127.97 598.53 145.79 0.00 0.43 1.78 0.28 0.25 0.25 xvdc 0.01 0.00 1.02 8.86 127.79 595.94 146.50 0.00 0.45 1.82 0.30 0.27 0.26 dm-0 0.00 0.00 0.69 2.32 10.47 31.69 28.01 0.01 3.23 0.71 3.98 0.13 0.04 dm-1 0.00 0.00 0.00 0.94 0.01 3.78 8.00 0.33 345.84 0.04 346.81 0.01 0.00 dm-2 0.00 0.00 0.09 0.07 1.35 0.36 22.50 0.00 2.55 0.23 5.62 1.78 0.03 [...] ^C
iostat命令主要用于查看机器磁盘IO情况。该命令输出的列，主要含义是：
r/s, w/s, rkB/s, wkB/s：分别表示每秒读写次数和每秒读写数据量（千字节）。读写量过大，可能会引起性能问题。
await：IO操作的平均等待时间，单位是毫秒。这是应用程序在和磁盘交互时，需要消耗的时间，包括IO等待和实际操作的耗时。如果这个数值过大，可能是硬件设备遇到了瓶颈或者出现故障。
avgqu-sz：向设备发出的请求平均数量。如果这个数值大于1，可能是硬件设备已经饱和（部分前端硬件设备支持并行写入）。
%util：设备利用率。这个数值表示设备的繁忙程度，经验值是如果超过60，可能会影响IO性能（可以参照IO操作平均等待时间）。如果到达100%，说明硬件设备已经饱和。
如果显示的是逻辑设备的数据，那么设备利用率不代表后端实际的硬件设备已经饱和。值得注意的是，即使IO性能不理想，也不一定意味这应用程序性能会不好，可以利用诸如预读取、写缓存等策略提升应用性能。
$ free -m total used free shared buffers cached Mem: 245998 24545 221453 83 59 541 -/+ buffers/cache: 23944 222053 Swap: 0 0 0
free命令可以查看系统内存的使用情况，-m参数表示按照兆字节展示。最后两列分别表示用于IO缓存的内存数，和用于文件系统页缓存的内存数。需要注意的是，第二行-/+ buffers/cache，看上去缓存占用了大量内存空间。这是Linux系统的内存使用策略，尽可能的利用内存，如果应用程序需要内存，这部分内存会立即被回收并分配给应用程序。因此，这部分内存一般也被当成是可用内存。
如果可用内存非常少，系统可能会动用交换区（如果配置了的话），这样会增加IO开销（可以在iostat命令中提现），降低系统性能。
$ sar -n DEV 1 Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx) 07/14/2015 _x86_64_ (32 CPU) 12:16:48 AM IFACE rxpck/s txpck/s rxkB/s txkB/s rxcmp/s txcmp/s rxmcst/s %ifutil 12:16:49 AM eth0 18763.00 5032.00 20686.42 478.30 0.00 0.00 0.00 0.00 12:16:49 AM lo 14.00 14.00 1.36 1.36 0.00 0.00 0.00 0.00 12:16:49 AM docker0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 12:16:49 AM IFACE rxpck/s txpck/s rxkB/s txkB/s rxcmp/s txcmp/s rxmcst/s %ifutil 12:16:50 AM eth0 19763.00 5101.00 21999.10 482.56 0.00 0.00 0.00 0.00 12:16:50 AM lo 20.00 20.00 3.25 3.25 0.00 0.00 0.00 0.00 12:16:50 AM docker0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 ^C
sar命令在这里可以查看网络设备的吞吐率。在排查性能问题时，可以通过网络设备的吞吐量，判断网络设备是否已经饱和。如示例输出中，eth0网卡设备，吞吐率大概在22 Mbytes/s，既176 Mbits/sec，没有达到1Gbit/sec的硬件上限。
$ sar -n TCP,ETCP 1 Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx) 07/14/2015 _x86_64_ (32 CPU) 12:17:19 AM active/s passive/s iseg/s oseg/s 12:17:20 AM 1.00 0.00 10233.00 18846.00 12:17:19 AM atmptf/s estres/s retrans/s isegerr/s orsts/s 12:17:20 AM 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 12:17:20 AM active/s passive/s iseg/s oseg/s 12:17:21 AM 1.00 0.00 8359.00 6039.00 12:17:20 AM atmptf/s estres/s retrans/s isegerr/s orsts/s 12:17:21 AM 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 ^C
sar命令在这里用于查看TCP连接状态，其中包括：
active/s：每秒本地发起的TCP连接数，既通过connect调用创建的TCP连接；
passive/s：每秒远程发起的TCP连接数，即通过accept调用创建的TCP连接；
retrans/s：每秒TCP重传数量；
TCP连接数可以用来判断性能问题是否由于建立了过多的连接，进一步可以判断是主动发起的连接，还是被动接受的连接。TCP重传可能是因为网络环境恶劣，或者服务器压力过大导致丢包。
$ top top - 00:15:40 up 21:56, 1 user, load average: 31.09, 29.87, 29.92 Tasks: 871 total, 1 running, 868 sleeping, 0 stopped, 2 zombie %Cpu(s): 96.8 us, 0.4 sy, 0.0 ni, 2.7 id, 0.1 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st KiB Mem: 25190241+total, 24921688 used, 22698073+free, 60448 buffers KiB Swap: 0 total, 0 used, 0 free. 554208 cached Mem PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 20248 root 20 0 0.227t 0.012t 18748 S 3090 5.2 29812:58 java 4213 root 20 0 2722544 64640 44232 S 23.5 0.0 233:35.37 mesos-slave 66128 titancl+ 20 0 24344 2332 1172 R 1.0 0.0 0:00.07 top 5235 root 20 0 38.227g 547004 49996 S 0.7 0.2 2:02.74 java 4299 root 20 0 20.015g 2.682g 16836 S 0.3 1.1 33:14.42 java 1 root 20 0 33620 2920 1496 S 0.0 0.0 0:03.82 init 2 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:00.02 kthreadd 3 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:05.35 ksoftirqd/0 5 root 0 -20 0 0 0 S 0.0 0.0 0:00.00 kworker/0:0H 6 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:06.94 kworker/u256:0 8 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 2:38.05 rcu_sched
top命令包含了前面好几个命令的检查的内容。比如系统负载情况（uptime）、系统内存使用情况（free）、系统CPU使用情况（vmstat）等。因此通过这个命令，可以相对全面的查看系统负载的来源。同时，top命令支持排序，可以按照不同的列排序，方便查找出诸如内存占用最多的进程、CPU占用率最高的进程等。
但是，top命令相对于前面一些命令，输出是一个瞬间值，如果不持续盯着，可能会错过一些线索。这时可能需要暂停top命令刷新，来记录和比对数据。
排查Linux服务器性能问题还有很多工具，上面介绍的一些命令，可以帮助我们快速的定位问题。例如前面的示例输出，多个证据证明有JAVA进程占用了大量CPU资源，之后的性能调优就可以针对应用程序进行。
如何在 60秒内优化提升 Linux 性能？只有 2% 的人知道
当你发现 Linux 服务器上的系统性能问题，在最开始的 1 分钟时间里，你会查看哪些系统指标呢?
Netflix 在 AWS 上有着大规模的 EC2 集群，以及各种各样的性能分析和监控工具。比如我们使用 Atlas 来监控整个平台，用 Vector 实时分析 EC2 实例的性能。这些工具已经能够帮助我们解决大部分的问题，但是有时候我们还是要登录进机器内部，用一些标准的 Linux 性能分析工具来定位问题。
在这篇文章里，Netflix 性能工程团队会介绍一些我们使用的标准的 Linux 命令行工具，在发现问题的前 60 秒内去分析和定位问题。
在这 60 秒内，你可以使用下面这 10 个命令行了解系统整体的运行情况，以及当前运行的进程对资源的使用情况。在这些指标里面，我们先关注和错误、以及和资源饱和率相关的指标，然后再看资源使用率。相对来讲，错误和资源饱和率比较容易理解。饱和的意思是指一个资源(CPU，内存，磁盘)上的负载超过了它能够处理的能力，这时候我们观察到的现象就是请求队列开始堆积，或者请求等待的时间变长。
uptime
dmesg | tail
vmstat 1
mpstat -P ALL 1
pidstat 1 i
ostat -xz 1
free -m
sar -n DEV 1
sar -n TCP,ETCP 1
top
有些命令行依赖于 sysstat 包。通过这些命令行的使用，你可以熟悉一下分析系统性能问题时常用的一套方法或者流程：USE 。这个方法主要从资源使用率(Utilization)、资源饱和度(Satuation)、错误(Error)，这三个方面对所有的资源进行分析(CPU，内存，磁盘等等)。在这个分析的过程中，我们也要时刻注意我们已经排除过的资源问题，以便缩小我们定位的范围，给下一步的定位提供更明确的方向。
下面的章节对每个命令行做了一个说明，并且使用了我们在生产环境的数据作为例子。对这些命令行更详细的描述，请查看相应的帮助文档。
1、uptime
$ uptime
23:51:26 up 21:31, 1 user, load average: 30.02, 26.43, 19.02
这个命令能很快地检查系统平均负载，你可以认为这个负载的值显示的是有多少任务在等待运行。在 Linux 系统里，这包含了想要或者正在使用 CPU 的任务，以及在 io 上被阻塞的任务。这个命令能使我们对系统的全局状态有一个大致的了解，但是我们依然需要使用其它工具获取更多的信息。
这三个值是系统计算的 1 分钟、5 分钟、15 分钟的指数加权的动态平均值，可以简单地认为就是这个时间段内的平均值。根据这三个值，我们可以了解系统负载随时间的变化。比如，假设现在系统出了问题，你去查看这三个值，发现 1 分钟的负载值比 15 分钟的负载值要小很多，那么你很有可能已经错过了系统出问题的时间点。
在上面这个例子里面，负载的平均值显示 1 分钟为 30，比 15 分钟的 19 相比增长较多。有很多原因会导致负载的增加，也许是 CPU 不够用了;vmstat 或者 mpstat 可以进一步确认问题在哪里。
2、dmesg | tail
$ dmesg | tail
[1880957.563150] perl invoked oom-killer: gfp_mask=0x280da, order=0, oom_score_adj=0 [...] [1880957.563400] Out of memory: Kill process 18694 (perl) score 246 or sacrifice child [1880957.563408] Killed process 18694 (perl) total-vm:1972392kB, anon-rss:1953348kB, file-rss:0kB [2320864.954447] TCP: Possible SYN flooding on port 7001. Dropping request. Check SNMP count
这个命令显示了最新的几条系统日志。这里我们主要找一下有没有一些系统错误会导致性能的问题。上面的例子包含了 oom-killer 以及 TCP 丢包。
不要略过这一步!dmesg 永远值得看一看。
3、 vmstat 1
$ vmstat 1 procs ---------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu----- r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 34 0 0 200889792 73708 591828 0 0 0 5 6 10 96 1 3 0 0 32 0 0 200889920 73708 591860 0 0 0 592 13284 4282 98 1 1 0 0 32 0 0 200890112 73708 591860 0 0 0 0 9501 2154 99 1 0 0 0 32 0 0 200889568 73712 591856 0 0 0 48 11900 2459 99 0 0 0 0 32 0 0 200890208 73712 591860 0 0 0 0 15898 4840 98 1 1 0 0 ^C
vmstat 展示了虚拟内存、CPU 的一些情况。上面这个例子里命令行的 1 表示每隔 1 秒钟显示一次。在这个版本的 vmstat 里，第一行表示了这一次启动以来的各项指标，我们可以暂时忽略掉第一行。
需要查看的指标：
- r：处在 runnable 状态的任务，包括正在运行的任务和等待运行的任务。这个值比平均负载能更好地看出 CPU 是否饱和。这个值不包含等待 io 相关的任务。当 r 的值比当前 CPU 个数要大的时候，系统就处于饱和状态了。
- free：以 KB 计算的空闲内存大小。
- si，so：换入换出的内存页。如果这两个值非零，表示内存不够了。
- us，sy，id，wa，st：CPU 时间的各项指标(对所有 CPU 取均值)，分别表示：用户态时间，内核态时间，空闲时间，等待 io，偷取时间(在虚拟化环境下系统在其它租户上的开销)
把用户态 CPU 时间(us)和内核态 CPU 时间(sy)加起来，我们可以进一步确认 CPU 是否繁忙。等待 IO 的时间 (wa)高的话，表示磁盘是瓶颈;注意，这个也被包含在空闲时间里面(id)， CPU 这个时候也是空闲的，任务此时阻塞在磁盘 IO 上了。你可以把等待 IO 的时间(wa)看做另一种形式的 CPU 空闲，它可以告诉你 CPU 为什么是空闲的。
系统处理 IO 的时候，肯定是会消耗内核态时间(sy)的。如果内核态时间较多的话，比如超过 20%，我们需要进一步分析，也许内核对 IO 的处理效率不高。
在上面这个例子里，CPU 时间大部分都消耗在了用户态，表明主要是应用层的代码在使用 CPU。CPU 利用率 (us + sy)也超过了 90%，这不一定是一个问题;我们可以通过 r 和 CPU 个数确定 CPU 的饱和度。
4、mpstat -P ALL 1
$ mpstat -P ALL 1 Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx) 07/14/2015 _x86_64_ (32 CPU)
07:38:49 PM CPU %usr %nice %sys %iowait %irq %soft %steal %guest %gnice %idle 07:38:50 PM all 98.47 0.00 0.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.78 07:38:50 PM 0 96.04 0.00 2.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.99 07:38:50 PM 1 97.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 2.00 07:38:50 PM 2 98.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 07:38:50 PM 3 96.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 3.03 [...]
这个命令把每个 CPU 的时间都打印出来，可以看看 CPU 对任务的处理是否均匀。比如，如果某一单个 CPU 使用率很高的话，说明这是一个单线程应用。
5、pidstat 1
$ pidstat 1 Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx) 07/14/2015 _x86_64_ (32 CPU)
07:41:02 PM UID PID %usr %system %guest %CPU CPU Command 07:41:03 PM 0 9 0.00 0.94 0.00 0.94 1 rcuos/0 07:41:03 PM 0 4214 5.66 5.66 0.00 11.32 15 mesos-slave 07:41:03 PM 0 4354 0.94 0.94 0.00 1.89 8 java 07:41:03 PM 0 6521 1596.23 1.89 0.00 1598.11 27 java 07:41:03 PM 0 6564 1571.70 7.55 0.00 1579.25 28 java 07:41:03 PM 60004 60154 0.94 4.72 0.00 5.66 9 pidstat
07:41:03 PM UID PID %usr %system %guest %CPU CPU Command 07:41:04 PM 0 4214 6.00 2.00 0.00 8.00 15 mesos-slave 07:41:04 PM 0 6521 1590.00 1.00 0.00 1591.00 27 java 07:41:04 PM 0 6564 1573.00 10.00 0.00 1583.00 28 java 07:41:04 PM 108 6718 1.00 0.00 0.00 1.00 0 snmp-pass 07:41:04 PM 60004 60154 1.00 4.00 0.00 5.00 9 pidstat ^C
pidstat 和 top 很像，不同的是它可以每隔一个间隔打印一次，而不是像 top 那样每次都清屏。这个命令可以方便地查看进程可能存在的行为模式，你也可以直接 copy past，可以方便地记录随着时间的变化，各个进程运行状况的变化。
上面的例子说明有 2 个 Java 进程消耗了大量 CPU。这里的 %CPU 表明的是对所有 CPU 的值，比如 1591% 标识这个 Java 进程几乎消耗了 16 个 CPU。
6、iostat -xz 1
$ iostat -xz 1
Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx) 07/14/2015 x86_64 (32 CPU) avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle 73.96 0.00 3.73 0.03 0.06 22.21 Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await r_await w_await svctm %util xvda 0.00 0.23 0.21 0.18 4.52 2.08 34.37 0.00 9.98 13.80 5.42 2.44 0.09 xvdb 0.01 0.00 1.02 8.94 127.97 598.53 145.79 0.00 0.43 1.78 0.28 0.25 0.25 xvdc 0.01 0.00 1.02 8.86 127.79 595.94 146.50 0.00 0.45 1.82 0.30 0.27 0.26 dm-0 0.00 0.00 0.69 2.32 10.47 31.69 28.01 0.01 3.23 0.71 3.98 0.13 0.04 dm-1 0.00 0.00 0.00 0.94 0.01 3.78 8.00 0.33 345.84 0.04 346.81 0.01 0.00 dm-2 0.00 0.00 0.09 0.07 1.35 0.36 22.50 0.00 2.55 0.23
iostat 是理解块设备(磁盘)的当前负载和性能的重要工具。几个指标的含义：
- r/s，w/s，rkB/s，wkB/s：系统发往设备的每秒的读次数、每秒写次数、每秒读的数据量、每秒写的数据量。这几个指标反映的是系统的工作负载。系统的性能问题很有可能就是负载太大。
- await：系统发往 IO 设备的请求的平均响应时间。这包括请求排队的时间，以及请求处理的时间。超过经验值的平均响应时间表明设备处于饱和状态，或者设备有问题。
- avgqu-sz：设备请求队列的平均长度。队列长度大于 1 表示设备处于饱和状态。
- %util：设备利用率。设备繁忙的程度，表示每一秒之内，设备处理 IO 的时间占比。大于 60% 的利用率通常会导致性能问题(可以通过 await 看到)，但是每种设备也会有有所不同。接近 100% 的利用率表明磁盘处于饱和状态。
如果这个块设备是一个逻辑块设备，这个逻辑快设备后面有很多物理的磁盘的话，100% 利用率只能表明有些 IO 的处理时间达到了 100%;后端的物理磁盘可能远远没有达到饱和状态，可以处理更多的负载。
还有一点需要注意的是，较差的磁盘 IO 性能并不一定意味着应用程序会有问题。应用程序可以有许多方法执行异步 IO，而不会阻塞在 IO 上面;应用程序也可以使用诸如预读取，写缓冲等技术降低 IO 延迟对自身的影响。
7、free -m
$ free -m
total used free shared buffers cached Mem: 245998 24545 221453 83 59 541 -/+ buffers/cache: 23944 222053
Swap:
右边的两列显式：
- buffers：用于块设备 I/O 的缓冲区缓存。
- cached：用于文件系统的页面缓存。
我们只是想要检查这些不接近零的大小，其可能会导致更高磁盘 I/O(使用 iostat 确认)，和更糟糕的性能。上面的例子看起来还不错，每一列均有很多 M 个大小。
比起第一行，-/+ buffers/cache 提供的内存使用量会更加准确些。Linux 会把暂时用不上的内存用作缓存，一旦应用需要的时候就立刻重新分配给它。所以部分被用作缓存的内存其实也算是空闲的内存。为了解释这一点， 甚至有人专门建了个网站：http://www.linuxatemyram.com/。
如果使用 ZFS 的话，可能会有点困惑。ZFS 有自己的文件系统缓存，在 free -m 里面看不到;系统看起来空闲内存不多了，但是有可能 ZFS 有很多的缓存可用。
8、sar -n DEV 1
$ sar -n DEV 1
Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx) 07/14/2015 _x86_64_ (32 CPU)
12:16:48 AM IFACE rxpck/s txpck/s rxkB/s txkB/s rxcmp/s txcmp/s rxmcst/s %ifutil 12:16:49 AM eth0 18763.00 5032.00 20686.42 478.30 0.00 0.00 0.00 0.00
12:16:49 AM lo 14.00 14.00 1.36 1.36 0.00 0.00 0.00 0.00 12:16:49 AM docker0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
12:16:49 AM IFACE rxpck/s txpck/s rxkB/s txkB/s rxcmp/s txcmp/s rxmcst/s %ifutil 12:16:50 AM eth0 19763.00 5101.00 21999.10 482.56 0.00 0.00 0.00 0.00
12:16:50 AM lo 20.00 20.00 3.25 3.25 0.00 0.00 0.00 0.00
12:16:50 AM docker0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 ^C
这个工具可以查看网络接口的吞吐量：rxkB/s 和 txkB/s 可以测量负载，也可以看是否达到网络流量限制了。在上面的例子里，eth0 的吞吐量达到了大约 22 Mbytes/s，差不多 176 Mbits/sec ，比 1 Gbit/sec 还要少很多。
这个例子里也有 %ifutil 标识设备利用率，我们也用 Brenan 的 nicstat tool 测量。和 nicstat 一样，这个设备利用率很难测量正确，上面的例子里好像这个值还有点问题。
9、sar -n TCP,ETCP 1
$ sar -n TCP,ETCP 1
Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx) 07/14/2015 _x86_64_ (32 CPU)
12:17:19 AM active/s passive/s iseg/s oseg/s 12:17:20 AM 1.00 0.00 10233.00 18846.00
12:17:19 AM atmptf/s estres/s retrans/s isegerr/s orsts/s 12:17:20 AM 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
12:17:20 AM active/s passive/s iseg/s oseg/s 12:17:21 AM 1.00 0.00 8359.00 6039.00
12:17:20 AM atmptf/s estres/s retrans/s isegerr/s orsts/s 12:17:21 AM 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 ^C
这是对 TCP 重要指标的一些概括，包括：
- active/s：每秒钟本地主动开启的 TCP 连接，也就是本地程序使用 connect() 系统调用
- passive/s：每秒钟从源端发起的 TCP 连接，也就是本地程序使用 accept() 所接受的连接
- retrans/s：每秒钟的 TCP 重传次数
- atctive 和 passive 的数目通常可以用来衡量服务器的负载：接受连接的个数(passive)，下游连接的个数(active)。可以简单认为 active 为出主机的连接，passive 为入主机的连接;但这个不是很严格的说法，比如 loalhost 和 localhost 之间的连接。
重传表示网络或者服务器的问题。也许是网络不稳定了，也许是服务器负载过重开始丢包了。上面这个例子表示每秒只有 1 个新连接建立。
10、top
$ top
top - 00:15:40 up 21:56, 1 user, load average: 31.09, 29.87, 29.92 Tasks: 871 total, 1 running, 868 sleeping, 0 stopped, 2 zombie %Cpu(s): 96.8 us, 0.4 sy, 0.0 ni, 2.7 id, 0.1 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0
st
KiB Mem: 25190241+total, 24921688 used, 22698073+free, 60448 buffers
KiB Swap: 0 total, 0 used, 0 free. 554208 cached Mem
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 20248 root 20 0 0.227t 0.012t 18748 S 3090 5.2 29812:58 java 4213 root 20 0 2722544 64640 44232 S 23.5 0.0 233:35.37 mesos-slave
66128 titancl+ 20 0 24344 2332 1172 R 1.0 0.0 0:00.07 top 5235 root 20 0 38.227g 547004 49996 S 0.7 0.2 2:02.74 java 4299 root 20 0 20.015g 2.682g 16836 S 0.3 1.1 33:14.42 java
1 root 20 0 33620 2920 1496 S 0.0 0.0 0:03.82 init
2 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:00.02 kthreadd
3 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:05.35 ksoftirqd/0
5 root 0 -20 0 0 0 S 0.0 0.0 0:00.00 kworker/0:0H
6 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:06.94 kworker/u256:0 8 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 2:38.05 rcu_sched
top 命令涵盖了我们前面讲述的许多指标。我们可以用它来看和我们之前查看的结果有没有很大的不同，如果有的话，那表示系统的负载在变化。
top 的缺点就是你很难找到这些指标随着时间的一些行为模式，在这种情况下，vmstat 或者 pidstat 这种可以提供滚动输出的命令是更好的方式。如果你不以足够快的速度暂停输出(Ctrl-S 暂停，Ctrl-Q 继续)，一些间歇性问题的线索也可能由于被清屏而丢失。感兴趣的朋友也可以自己在虚拟机上部署，博主比较常用的就是3A的云服务器
以上是关于60秒内检查Linux服务器性能,你能做到吗？的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章