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Red Hat Training

A Red Hat training course is available for RHEL 8

システムの状態とパフォーマンスの監視と管理

Red Hat Enterprise Linux 8

システムのスループット、レイテンシー、および電力消費の最適化

概要

本ドキュメントは、Red Hat Enterprise Linux 8 のスループット、レイテンシー、および電力消費を、さまざまなシナリオで監視および最適化する方法を説明します。

多様性を受け入れるオープンソースの強化

Red Hat では、コード、ドキュメント、Web プロパティーにおける配慮に欠ける用語の置き換えに取り組んでいます。まずは、マスター (master)、スレーブ (slave)、ブラックリスト (blacklist)、ホワイトリスト (whitelist) の 4 つの用語の置き換えから始めます。この取り組みは膨大な作業を要するため、今後の複数のリリースで段階的に用語の置き換えを実施して参ります。詳細は、Red Hat CTO である Chris Wright のメッセージ を参照してください。

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第1章 パフォーマンス監視オプションの概要

以下は、Red Hat Enterprise Linux 8 で利用可能なパフォーマンス監視および設定ツールの一部です。

  • Performance Co-Pilot (pcp) は、システムレベルのパフォーマンス測定の監視、視覚化、保存、および分析に使用されます。これにより、リアルタイムデータの監視および管理、および履歴データのログと取得が可能になります。
  • Red Hat Enterprise Linux 8 は、ランレベル 5 以外のシステムを監視するためにコマンドラインから使用できる複数のツールを提供します。以下は、ビルトインのコマンドラインツールです。

    • top は、procps-ng パッケージで提供されます。これにより、実行中のシステムのプロセスの動的ビューが提供されます。システムの概要や Linux カーネルが現在管理しているタスクの一覧など、さまざまな情報が表示されます。
    • psprocps-ng パッケージで提供されます。これは、アクティブなプロセスの選択したグループのスナップショットをキャプチャーします。デフォルトでは、検査されたグループは、現在のユーザーが所有し、ps コマンドが実行される端末に関連付けられているプロセスに制限されます。
    • 仮想メモリーの統計 (vmstat) は、procps-ng パッケージで提供されます。システムのプロセス、メモリー、ページング、ブロックの入出力、割り込み、および CPU アクティビティーの即時レポートを提供します。
    • System activity reporter (sar) は sysstat パッケージで提供されます。過去に発生したシステムアクティビティーに関する情報を収集し、報告します。
  • perf は、ハードウェアパフォーマンスカウンターとカーネルトレースポイントを使用して、システム上の他のコマンドやアプリケーションの影響を追跡します。
  • bcc-tools は BPF コンパイラーコレクション (BCC) に使用され ます。これは、カーネルアクティビティーを監視する 100 を超える eBPF スクリプトを提供します。各ツールの詳細は、ツールの使用方法と、ツールが実行する機能について説明する man ページを参照してください。
  • turbostatkernel-tools パッケージで提供されます。Intel 64 プロセッサーのプロセッサートポロジー、周波数、アイドル時の電力状態の統計、温度、および電力使用量について報告します。
  • iostatsysstat パッケージで提供されます。管理者が物理ディスク間で IO 負荷のバランスを取る方法を決定できるように、システム IO デバイスのロードを監視および報告します。
  • irqbalance は、システムパフォーマンスを改善するために、複数のプロセッサーにハードウェア割り込みを分散します。
  • ss はソケットに関する統計情報を出力するため、管理者は時間とともにデバイスのパフォーマンスを評価することができます。Red Hat は、Red Hat Enterprise Linux 8 で ss over netstat を使用することを推奨します。
  • numastatnumactl パッケージで提供されます。デフォルトでは、numastat は、カーネルメモリーアロケーターからノードごとの NUMA ヒットしたシステム統計を表示します。最適なパフォーマンスは、高い numa_hit 値および低い numa_miss 値によって示されます。
  • numad は NUMA アフィニティーの自動管理デーモンです。NUMA リソースの割り当て、管理、システムのパフォーマンスを動的に改善するシステム内の NUMA トポロジーとリソースの使用状況を監視します。
  • SystemTap は、特にカーネルアクティビティーなど、オペレーティングシステムのアクティビティーを監視および分析します。
  • valgrind は、アプリケーションを合成 CPU で実行し、実行中の既存のアプリケーションコードをインストルメント化してアプリケーションを分析します。次に、アプリケーション実行に関連する各プロセスをユーザー指定のファイル、ファイル記述子、またはネットワークソケットに明確に識別するコメントを出力します。また、メモリーリークを見つける場合にも便利です。
  • pqosintel-cmt-cat パッケージで提供されます。最新の Intel プロセッサーで CPU キャッシュとメモリー帯域幅を監視および制御します。

関連情報

第2章 TuneD を使い始める

システム管理者は、TuneD アプリケーションを使用して、さまざまなユースケースに合わせてシステムのパフォーマンスプロファイルを最適化できます。

2.1. TuneD の目的

TuneD は、システムを監視し、特定のワークロードでパフォーマンスを最適化するサービスです。TuneD の中核となるのは、さまざまなユースケースに合わせてシステムをチューニングする プロファイル です。

TuneD には、以下のようなユースケース用に定義されたプロファイルが多数同梱されています。

  • 高スループット
  • 低レイテンシー
  • 節電

各プロファイル向けに定義されたルールを変更し、特定のデバイスのチューニング方法をカスタマイズできます。別のプロファイルに切り替えたり、TuneD を非アクティブにすると、以前のプロファイルによるシステム設定への変更はすべて、元の状態に戻ります。

また、TuneD を設定してデバイスの使用状況の変化に対応し、設定を調整して、アクティブなデバイスのパフォーマンスを向上させ、非アクティブなデバイスの消費電力を削減することもできます。

2.2. TuneD プロファイル

システムを詳細に分析することは、非常に時間のかかる作業です。TuneD では、一般的なユースケースに合わせて定義済みのプロファイルを多数提供しています。プロファイルを作成、変更、および削除することも可能です。

TuneD で提供されるプロファイルは、以下のカテゴリーに分類されます。

  • 省電力プロファイル
  • パフォーマンス重視プロファイル

performance-boosting プロファイルの場合は、次の側面に焦点が置かれます。

  • ストレージおよびネットワークに対して少ないレイテンシー
  • ストレージおよびネットワークの高い処理能力
  • 仮想マシンのパフォーマンス
  • 仮想化ホストのパフォーマンス

プロファイル設定の構文

tuned.conf ファイルは、1 つの [main] セクションとプラグインインスタンスを設定するためのその他のセクションが含まれます。ただし、すべてのセクションはオプションです。

ハッシュ記号 (#) で始まる行はコメントです。

関連情報

  • tuned.conf(5) の man ページ

2.3. デフォルトの TuneD プロファイル

インストール時に、システムの最適なプロファイルが自動的に選択されます。現時点では、以下のカスタマイズ可能なルールに従ってデフォルトのプロファイルが選択されます。

環境デフォルトプロファイル目的

コンピュートノード

throughput-performance

最適なスループットパフォーマンス

仮想マシン

virtual-guest

ベストパフォーマンスベストパフォーマンスが重要でない場合は、balanced プロファイルまたは powersave プロファイルに変更できます。

その他のケース

balanced

パフォーマンスと電力消費の調和

関連情報

  • tuned.conf(5) の man ページ

2.4. マージされた TuneD プロファイル

試験目的で提供された機能として、複数のプロファイルを一度に選択することができます。TuneD は、読み込み中にマージを試みます。

競合が発生した場合は、最後に指定されたプロファイルの設定が優先されます。

例2.1 仮想ゲストの低消費電力

以下の例では、仮想マシンでの実行でパフォーマンスを最大化するようにシステムが最適化され、同時に、(低消費電力が最優先である場合は) 低消費電力を実現するようにシステムがチューニングされます。

# tuned-adm profile virtual-guest powersave
警告

マージは自動的に行われ、使用されるパラメーターの組み合わせが適切であるかどうかはチェックされません。結果として、この機能は一部のパラメーターを逆に調整する可能性があります。これは逆効果になる可能性があります。たとえば、throughput-performance プロファイルで高スループットにディスクを設定し、同時に、spindown-disk プロファイルでディスクスピンダウンを低い値に設定します。

関連情報

*tuned-adm man ページ* tuned.conf(5) の man ページ

2.5. TuneD プロファイルの場所

TuneD は、次のディレクトリーにプロファイルを保存します。

/usr/lib/tuned/
ディストリビューション固有のプロファイルは、このディレクトリーに保存されます。各プロファイルには独自のディレクトリーがあります。プロファイルは tuned.conf という名前の主要設定ファイルと、ヘルパースクリプトなどの他の任意のファイルから設定されます。
/etc/tuned/
プロファイルをカスタマイズする必要がある場合は、プロファイルのカスタマイズに使用されるディレクトリーにプロファイルディレクトリーをコピーします。同じ名前のプロファイルが 2 つある場合、カスタムのプロファイルは、/etc/tuned/ に置かれています。

関連情報

  • tuned.conf(5) の man ページ

2.6. RHEL とともに配布される TuneD プロファイル

以下は、Red Hat Enterprise Linux に TuneD とともにインストールされるプロファイルの一覧です。

注記

利用可能な製品固有またはサードパーティーのTuneDプロファイルが複数存在する可能性があります。このようなプロファイルは通常、個別の RPM パッケージで提供されます。

balanced

デフォルトの省電力プロファイル。パフォーマンスと電力消費のバランスを取ることが目的です。可能な限り、自動スケーリングと自動チューニングを使用します。唯一の欠点はレイテンシーが増加することです。今回のTuneDリリースでは、CPU、ディスク、オーディオ、およびビデオプラグインを有効にし、conservative CPU ガバナーを有効にします。radeon_powersave オプションは、dpm-balanced 値に対応している場合はその値を使用し、それ以外の場合は auto に設定されます。

energy_performance_preference 属性を normal の電力設定に変更します。また、scaling_governor ポリシー属性を conservative または powersave CPU ガバナーのいずれかに変更します。

powersave

省電力パフォーマンスを最大化するプロファイル。実際の電力消費を最小化するためにパフォーマンスを調整できます。今回のTuneDリリースでは、SATA ホストアダプターの USB 自動サスペンド、WiFi 省電力、および Aggressive Link Power Management (ALPM) の省電力を有効にします。また、ウェイクアップ率が低いシステムのマルチコア省電力がスケジュールされ、ondemand ガバナーがアクティブ化されます。さらに、AC97 音声省電力と、システムに応じて HDA-Intel 省電力 (10 秒のタイムアウト) が有効になります。KMS が有効なサポート対象の Radeon グラフィックカードがシステムに搭載されている場合、プロファイルは自動省電力に設定されます。ASUS Eee PC では、動的な Super Hybrid Engine が有効になります。

energy_performance_preference 属性を powersave または power 電力設定に変更します。また、scaling_governor ポリシー属性を ondemand または powersave CPU ガバナーのいずれかに変更します。

注記

場合によっては、balanced プロファイルの方が、powersave プロファイルよりも効率的です。

定義された量の作業を行う場合 (たとえば、動画ファイルをトランスコードする必要がある場合) を考えてください。トランスコードがフルパワーで実行される場合に、マシンの電力消費が少なくなることがあります。これは、タスクがすぐに完了し、マシンがアイドル状態になり、非常に効率的な省電力モードに自動的に切り替わることがあるためです。その一方で、調整されたマシンでファイルをトランスコードすると、マシンはトランスコード中に少ない電力を消費しますが、処理に時間がかかり、全体的な消費電力は高くなることがあります。

このため、一般的に balanced プロファイルが優れたオプションになる場合があります。

throughput-performance

高スループットに最適化されたサーバープロファイル。これにより、節電メカニズムが無効になり、sysctl が有効になるため、ディスクおよびネットワーク IO のスループットパフォーマンスが向上します。CPU ガバナーは performance に設定されます。

energy_performance_preference および scaling_governor 属性を performance プロファイルに変更します。

accelerator-performance
accelerator-performance プロファイルには、throughput-performance プロファイルと同じチューニングが含まれます。さらに、CPU を低い C 状態にロックし、レイテンシーが 100us 未満になるようにします。これにより、GPU などの特定のアクセラレーターのパフォーマンスが向上します。
latency-performance

低レイテンシーに最適化されたサーバープロファイル。省電力メカニズムが無効になり、レイテンシーを向上させる sysctl 設定が有効になります。CPU ガバナーは performance に設定され、CPU は低い C 状態にロックされます (PM QoS を使用)。

energy_performance_preference および scaling_governor 属性を performance プロファイルに変更します。

network-latency

低レイテンシーネットワークチューニング向けプロファイル。latency-performance プロファイルに基づきます。さらに、透過的な huge page と NUMA 分散を無効にし、他のいくつかのネットワーク関連の sysctl パラメーターの調整を行います。

latency-performance プロファイルを継承します。また、energy_performance_preference および scaling_governor 属性を performance プロファイルに変更します。

hpc-compute
高パフォーマンスコンピューティング向けに最適化されたプロファイル。latency-performance プロファイルに基づきます。
network-throughput

スループットネットワークチューニング向けプロファイル。throughput-performance プロファイルに基づきます。さらに、カーネルネットワークバッファーを増やします。

latency-performance または throughput-performance プロファイルのいずれかを継承します。また、energy_performance_preference および scaling_governor 属性を performance プロファイルに変更します。

virtual-guest

throughput-performance プロファイルに基づく Red Hat Enterprise 8 仮想マシンおよび VMWare ゲスト向けプロファイル。仮想メモリーのスワップの減少や、ディスクの readahead 値の増加などが行われます。ディスクバリアは無効になりません。

throughput-performance プロファイルを継承します。また、energy_performance_preference および scaling_governor 属性を performance プロファイルに変更します。

virtual-host

throughput-performance プロファイルに基づいて仮想ホスト用に設計されたプロファイル。他のタスクの中でも特に、仮想メモリーのスワップを減らし、ディスクの先読み値を増やし、ダーティーページの書き戻しというより積極的な値を可能にします。

throughput-performance プロファイルを継承します。また、energy_performance_preference および scaling_governor 属性を performance プロファイルに変更します。

oracle
Oracle データベース向けに最適化されたプロファイルは、throughput-performance プロファイルに基づいて読み込まれます。これにより Transparent Huge Page が無効になり、その他のパフォーマンス関連カーネルパラメーターが変更されます。このプロファイルは、tuned-profiles-oracle パッケージで利用できます。
desktop
balanced プロファイルに基づく、デスクトップに最適化されたプロファイル。対話型アプリケーションの応答を向上させるスケジューラーオートグループが有効になります。
optimize-serial-console

printk 値を減らすことで、シリアルコンソールへの I/O アクティビティーを調整するプロファイル。これにより、シリアルコンソールの応答性が向上します。このプロファイルは、他のプロファイルのオーバーレイとして使用することが意図されています。以下に例を示します。

# tuned-adm profile throughput-performance optimize-serial-console
mssql
Microsoft SQL Server に提供されるプロファイル。throughput-performance プロファイルに基づきます。
intel-sst

ユーザー定義の Intel Speed Select Technology 設定で最適化されたプロファイル。このプロファイルは、他のプロファイルのオーバーレイとして使用することが意図されています。以下に例を示します。

# tuned-adm profile cpu-partitioning intel-sst

2.7. TuneD cpu-partitioning プロファイル

レイテンシーに敏感なワークロード用に Red Hat Enterprise Linux 8 を調整する場合は、cpu-partitioning TuneD プロファイルを使用することが推奨されます。

Red Hat Enterprise Linux 8 以前では、低レイテンシーの Red Hat ドキュメントで、低レイテンシーのチューニングを実現するために必要な低レベルの手順が数多く説明されていました。Red Hat Enterprise Linux 8 では、cpu-partitioning TuneD プロファイルを使用することで、低レイテンシーのチューニングをより効率的に実行できます。このプロファイルは、個々の低レイテンシーアプリケーションの要件に従って簡単にカスタマイズできます。

以下の図は、cpu-partitioning プロファイルの使用方法を示す例になります。この例では、CPU とノードのレイアウトを使用します。

図2.1 cpu-partitioning の図

cpu パーティション設定

/etc/tuned/cpu-partitioning-variables.conf ファイルで cpu-partitioning プロファイルを設定するには、以下の設定オプションを使用します。

負荷分散機能のある分離された CPU

cpu-partitioning の図では、4 から 23 までの番号が付けられたブロックが、デフォルトの分離された CPU です。カーネルスケジューラーのプロセスの負荷分散は、この CPU で有効になります。これは、カーネルスケジューラーの負荷分散を必要とする複数のスレッドを使用した低レイテンシープロセス用に設計されています。

isolated_cores=cpu-list オプションを使用して、/etc/tuned/cpu-partitioning-variables.conf ファイルで cpu-partitioning プロファイルを設定できます。このオプションは、カーネルスケジューラーの負荷分散を使用する分離する CPU を一覧表示します。

分離された CPU の一覧はコンマ区切りで表示するか、3-5 のようにハイフンを使用して範囲を指定できます。このオプションは必須です。この一覧にない CPU は、自動的にハウスキーピング CPU と見なされます。

負荷分散を行わずに分離した CPU

cpu-partitioning の図では、2 と 3 の番号が付けられたブロックは、追加のカーネルスケジューラープロセスの負荷分散を提供しない分離された CPU です。

/etc/tuned/cpu-partitioning-variables.conf ファイルで cpu-partitioning プロファイルを設定するには、no_balance_cores=cpu-list オプションを使用します。このオプションは、カーネルスケジューラーの負荷分散を使用しない CPU を分離するように一覧表示します。

no_balance_cores オプションの指定は任意ですが、このリストの CPU は、isolated_cores リストに記載されている CPU のサブセットである必要があります。

このような CPU を使用するアプリケーションスレッドは、各 CPU に個別にピン留めする必要があります。

ハウスキーピング CPU
cpu-partitioning-variables.conf ファイル内で分離されていない CPU は、自動的にハウスキーピング CPU と見なされます。ハウスキーピング CPU では、すべてのサービス、デーモン、ユーザープロセス、移動可能なカーネルスレッド、割り込みハンドラー、およびカーネルタイマーの実行が許可されます。

関連情報

  • tuned-profiles-cpu-partitioning(7) man ページ

2.8. 低レイテンシーチューニングへの TuneD の cpu-partitioning プロファイルの使用

この手順では、TuneD の cpu-partitioning プロファイルを使用して、低レイテンシーになるようにシステムをチューニングする方法を説明します。これは、cpu-partitioning の図で説明されているように、cpu-partitioning と CPU レイアウトを使用できる低レイテンシーのアプリケーションの例を使用します。

この場合のアプリケーションでは、以下を使用します。

  • ネットワークからデータを読み込む 1 つの専用リーダースレッドが、CPU 2 に固定されます。
  • このネットワークデータを処理する多数のスレッドは、CPU 4-23 に固定されます。
  • 処理されたデータをネットワークに書き込む専用のライタースレッドは、CPU 3 に固定されます。

前提条件

  • yum install tuned-profiles-cpu-partitioning コマンドを root で使用して、cpu-partitioning TuneD プロファイルをインストールしている。

手順

  1. /etc/tuned/cpu-partitioning-variables.conf ファイルを編集し、以下の内容を追加します。

    # Isolated CPUs with the kernel’s scheduler load balancing:
    isolated_cores=2-23
    # Isolated CPUs without the kernel’s scheduler load balancing:
    no_balance_cores=2,3
  2. cpu-partitioning TuneD プロファイルを設定します。

    # tuned-adm profile cpu-partitioning
  3. 再起動

    再起動後、システムは、cpu-partitioning の図の分離に従って、低レイテンシーにチューニングされます。このアプリケーションでは、タスクセットを使用して、リーダーおよびライターのスレッドを CPU 2 および 3 に固定し、残りのアプリケーションスレッドを CPU 4-23 に固定できます。

関連情報

  • tuned-profiles-cpu-partitioning(7) man ページ

2.9. cpu-partitioning TuneD プロファイルのカスタマイズ

TuneD プロファイルを拡張して、追加のチューニング変更を行うことができます。

たとえば、cpu-partitioning プロファイルは、cstate=1 を使用する CPU を設定します。cpu-partitioning プロファイルを使用しながら、cstate1 から cstate0 に CPU の cstate を変更するために、以下の手順では my_profile という名前の新しい TuneD プロファイルを説明しています。このプロファイルは、cpu-partitioning プロファイルを継承した後、C state-0 を設定します。

手順

  1. /etc/tuned/my_profile ディレクトリーを作成します。

    # mkdir /etc/tuned/my_profile
  2. このディレクトリーに tuned.conf ファイルを作成し、次の内容を追加します。

    # vi /etc/tuned/my_profile/tuned.conf
    [main]
    summary=Customized tuning on top of cpu-partitioning
    include=cpu-partitioning
    [cpu]
    force_latency=cstate.id:0|1
  3. 新しいプロファイルを使用します。

    # tuned-adm profile my_profile
注記

この共有例では、再起動は必要ありません。ただし、my_profile プロファイルの変更を有効にするために再起動が必要な場合は、マシンを再起動します。

関連情報

  • tuned-profiles-cpu-partitioning(7) man ページ

2.10. RHEL とともに配布されるリアルタイムの TuneD プロファイル

リアルタイムプロファイルは、リアルタイムカーネルを実行するシステムを対象としています。特殊なカーネルビルドなしでは、システムはリアルタイムになりません。RHEL では、このプロファイルは追加のリポジトリーから利用できます。

利用できるリアルタイムプロファイルは以下の通りです。

リアルタイム

ベアメタルのリアルタイムシステムで使用します。

tuned-profiles-realtime パッケージにより提供されます。これは、RT リポジトリーまたは NFV リポジトリーから入手できます。

realtime-virtual-host

リアルタイムに設定された仮想ホストで使用します。

NFV リポジトリーから利用できる tuned-profiles-nfv-host パッケージにより提供されます。

realtime-virtual-guest

リアルタイムに設定された仮想化ゲストで使用します。

NFV リポジトリーから利用できる tuned-profiles-nfv-guest パッケージにより提供されます。

2.11. TuneD の静的および動的チューニング

本セクションでは、TuneD が適用するシステムチューニングの 2 つのカテゴリー (静的 および 動的) の違いを説明します。

静的なチューニング
主に、事前定義された sysctl 設定および sysfs 設定の適用と、ethtool などの複数の設定ツールのワンショットアクティベーションから設定されます。
動的チューニング

システムのアップタイム中に、さまざまなシステムコンポーネントがどのように使用されているかを監視します。TuneD は、その監視情報に基づいてシステム設定を動的に調整します。

たとえば、ハードドライブは起動時およびログイン時に頻繁に使用されますが、Web ブラウザーや電子メールクライアントなどのアプリケーションをユーザーが主に使用する場合はほとんど使用されません。同様に、CPU とネットワークデバイスは、異なるタイミングで使用されます。TuneD は、このようなコンポーネントのアクティビティーを監視し、その使用の変化に反応します。

デフォルトでは、動的チューニングは無効になっています。これを有効にするには、/etc/tuned/tuned-main.conf ファイルを編集して、dynamic_tuning オプションを 1 に変更します。TuneD は、システムの統計を定期的に分析してから、その統計を使用してシステムのチューニング設定を更新します。これらの更新間の時間間隔を秒単位で設定するには、update_interval オプションを使用します。

現在実装されている動的チューニングアルゴリズムは、パフォーマンスと省電力のバランスを取ろうとし、パフォーマンスプロファイルで無効になります。各プラグインのダイナミックチューニングは、TuneD プロファイルで有効または無効にできます。

例2.2 ワークステーションでの静的および動的のチューニング

一般的なオフィスワークステーションでは、イーサネットネットワークインターフェイスは常に非アクティブの状態です。少数の電子メールのみが出入りするか、一部の Web ページが読み込まれている可能性があります。

このような負荷の場合、ネットワークインターフェイスはデフォルト設定のように常に最高速度で動作する必要はありません。TuneD には、ネットワークデバイスを監視してチューニングを行うプラグインがあり、これによりこの低いアクティビティーを検出して、自動的にそのインターフェイスの速度を下げることができるため、通常は消費電力が少なくなります。

DVD イメージをダウンロードしているとき、または大きな添付ファイル付きのメールが開いているときなど、インターフェイスのアクティビティーが長期間にわたって増加した場合は、TuneD がこれを検出し、アクティビティーレベルが高い間にインターフェイスの速度を最大に設定します。

この原則は、CPU およびディスクの他のプラグインにも使用されます。

2.12. TuneD の no-daemon モード

TuneD は、常駐メモリーを必要としない no-daemon モードで実行できます。このモードでは、TuneD が設定を適用して終了します。

デフォルトでは、このモードには、以下のように多くの TuneD 機能がないため、no-daemon モードが無効になっています。

  • D-Bus サポート
  • ホットプラグサポート
  • 設定のロールバックサポート

no-daemon モードを有効にするには、/etc/tuned/tuned-main.conf ファイルに以下の行を含めます。

daemon = 0

2.13. TuneD のインストールと有効化

この手順では、TuneD アプリケーションをインストールして有効にし、TuneD プロファイルをインストールして、システムにデフォルトの TuneD プロファイルをあらかじめ設定します。

手順

  1. Tuned パッケージをインストールします。

    # yum install tuned
  2. Tuned サービスを有効にして開始します。

    # systemctl enable --now tuned
  3. 必要に応じて、リアルタイムシステムのTuneD プロファイルをインストールします。

    # yum install tuned-profiles-realtime tuned-profiles-nfv
  4. TuneDプロファイルが有効であり、適用されていることを確認します。

    $ tuned-adm active
    
    Current active profile: balanced
    $ tuned-adm verify
    
    Verfication succeeded, current system settings match the preset profile.
    See TuneD log file ('/var/log/tuned/tuned.log') for details.

2.14. 利用可能な TuneD プロファイルの一覧表示

この手順では、使用しているシステムで現在利用可能なTuneDプロファイルの一覧を表示します。

手順

  • システムで使用可能なすべてのTuneDプロファイルを一覧表示するには、次を使用します。

    $ tuned-adm list
    
    Available profiles:
    - accelerator-performance - Throughput performance based tuning with disabled higher latency STOP states
    - balanced                - General non-specialized TuneD profile
    - desktop                 - Optimize for the desktop use-case
    - latency-performance     - Optimize for deterministic performance at the cost of increased power consumption
    - network-latency         - Optimize for deterministic performance at the cost of increased power consumption, focused on low latency network performance
    - network-throughput      - Optimize for streaming network throughput, generally only necessary on older CPUs or 40G+ networks
    - powersave               - Optimize for low power consumption
    - throughput-performance  - Broadly applicable tuning that provides excellent performance across a variety of common server workloads
    - virtual-guest           - Optimize for running inside a virtual guest
    - virtual-host            - Optimize for running KVM guests
    Current active profile: balanced
  • 現在アクティブなプロファイルのみを表示する場合は、次のコマンドを使用します。

    $ tuned-adm active
    
    Current active profile: balanced

関連情報

  • tuned-adm(8) の man ページ

2.15. TuneD プロファイルの設定

この手順では、選択した TuneD プロファイルを有効にします。

前提条件

手順

  1. 必要に応じて、TuneD がシステムに最も適したプロファイルを推奨できます。

    # tuned-adm recommend
    
    balanced
  2. プロファイルをアクティブ化します。

    # tuned-adm profile selected-profile

    または、複数のプロファイルの組み合わせをアクティベートできます。

    # tuned-adm profile profile1 profile2

    例2.3 低消費電力向けに最適化された仮想マシン

    以下の例では、仮想マシンでの実行でパフォーマンスを最大化するようにシステムが最適化され、同時に、(低消費電力が最優先である場合は) 低消費電力を実現するようにシステムがチューニングされます。

    # tuned-adm profile virtual-guest powersave
  3. お使いのシステムで現在アクティブな TuneD プロファイルを表示します。

    # tuned-adm active
    
    Current active profile: selected-profile
  4. システムを再起動します。

    # reboot

検証手順

  • TuneD プロファイルが有効であり、適用されていることを確認します。

    $ tuned-adm verify
    
    Verfication succeeded, current system settings match the preset profile.
    See TuneD log file ('/var/log/tuned/tuned.log') for details.

関連情報

  • tuned-adm(8) の man ページ

2.16. TuneD の無効化

この手順では、TuneD を無効にし、影響を受けるすべてのシステム設定を TuneD が変更する前の元の状態にリセットします。

手順

  • すべてのチューニングを一時的に無効にするには、次のコマンドを実行します。

    # tuned-adm off

    チューニングは、TuneD サービスの再起動後に再度適用されます。

  • または、TuneD サービスを完全に停止して無効にするには、次のようにします。

    # systemctl disable --now tuned

関連情報

  • tuned-adm(8) の man ページ

第3章 TuneD プロファイルのカスタマイズ

TuneDプロファイルを作成または変更して、ユースケースに合わせてシステムパフォーマンスを最適化できます。

前提条件

3.1. TuneD プロファイル

システムを詳細に分析することは、非常に時間のかかる作業です。TuneD では、一般的なユースケースに合わせて定義済みのプロファイルを多数提供しています。プロファイルを作成、変更、および削除することも可能です。

TuneD で提供されるプロファイルは、以下のカテゴリーに分類されます。

  • 省電力プロファイル
  • パフォーマンス重視プロファイル

performance-boosting プロファイルの場合は、次の側面に焦点が置かれます。

  • ストレージおよびネットワークに対して少ないレイテンシー
  • ストレージおよびネットワークの高い処理能力
  • 仮想マシンのパフォーマンス
  • 仮想化ホストのパフォーマンス

プロファイル設定の構文

tuned.conf ファイルは、1 つの [main] セクションとプラグインインスタンスを設定するためのその他のセクションが含まれます。ただし、すべてのセクションはオプションです。

ハッシュ記号 (#) で始まる行はコメントです。

関連情報

  • tuned.conf(5) の man ページ

3.2. デフォルトの TuneD プロファイル

インストール時に、システムの最適なプロファイルが自動的に選択されます。現時点では、以下のカスタマイズ可能なルールに従ってデフォルトのプロファイルが選択されます。

環境デフォルトプロファイル目的

コンピュートノード

throughput-performance

最適なスループットパフォーマンス

仮想マシン

virtual-guest

ベストパフォーマンスベストパフォーマンスが重要でない場合は、balanced プロファイルまたは powersave プロファイルに変更できます。

その他のケース

balanced

パフォーマンスと電力消費の調和

関連情報

  • tuned.conf(5) の man ページ

3.3. マージされた TuneD プロファイル

試験目的で提供された機能として、複数のプロファイルを一度に選択することができます。TuneD は、読み込み中にマージを試みます。

競合が発生した場合は、最後に指定されたプロファイルの設定が優先されます。

例3.1 仮想ゲストの低消費電力

以下の例では、仮想マシンでの実行でパフォーマンスを最大化するようにシステムが最適化され、同時に、(低消費電力が最優先である場合は) 低消費電力を実現するようにシステムがチューニングされます。

# tuned-adm profile virtual-guest powersave
警告

マージは自動的に行われ、使用されるパラメーターの組み合わせが適切であるかどうかはチェックされません。結果として、この機能は一部のパラメーターを逆に調整する可能性があります。これは逆効果になる可能性があります。たとえば、throughput-performance プロファイルで高スループットにディスクを設定し、同時に、spindown-disk プロファイルでディスクスピンダウンを低い値に設定します。

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3.4. TuneD プロファイルの場所

TuneD は、次のディレクトリーにプロファイルを保存します。

/usr/lib/tuned/
ディストリビューション固有のプロファイルは、このディレクトリーに保存されます。各プロファイルには独自のディレクトリーがあります。プロファイルは tuned.conf という名前の主要設定ファイルと、ヘルパースクリプトなどの他の任意のファイルから設定されます。
/etc/tuned/
プロファイルをカスタマイズする必要がある場合は、プロファイルのカスタマイズに使用されるディレクトリーにプロファイルディレクトリーをコピーします。同じ名前のプロファイルが 2 つある場合、カスタムのプロファイルは、/etc/tuned/ に置かれています。

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3.5. TuneD プロファイル間の継承

TuneDプロファイルは、他のプロファイルを基にして、親プロファイルの特定の側面のみを変更できます。

TuneD プロファイルの [main] セクションは、include オプションを認識します。

[main]
include=parent

プロファイルの設定はすべて、この プロファイルに読み込まれます。以下のセクションでは、 プロファイルは、 プロファイルから継承された特定の設定をオーバーライドするか、 プロファイルに表示されない新しい設定を追加します。

/usr/lib/tuned/ にあらかじめインストールしておいたプロファイルでパラメーターをいくつか調整するだけで、/etc/tuned/ に独自の プロファイルを作成できます。

TuneD のアップグレード後などに、 プロファイルが更新されると、この変更は プロファイルに反映されます。

例3.2 バランスの取れた省電力プロファイル

以下は、balanced プロファイルを拡張し、すべてのデバイスの Aggressive Link Power Management (ALPM) を最大省電力に設定するカスタムプロファイルの例です。

[main]
include=balanced

[scsi_host]
alpm=min_power

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3.6. TuneD の静的および動的チューニング

本セクションでは、TuneD が適用するシステムチューニングの 2 つのカテゴリー (静的 および 動的) の違いを説明します。

静的なチューニング
主に、事前定義された sysctl 設定および sysfs 設定の適用と、ethtool などの複数の設定ツールのワンショットアクティベーションから設定されます。
動的チューニング

システムのアップタイム中に、さまざまなシステムコンポーネントがどのように使用されているかを監視します。TuneD は、その監視情報に基づいてシステム設定を動的に調整します。

たとえば、ハードドライブは起動時およびログイン時に頻繁に使用されますが、Web ブラウザーや電子メールクライアントなどのアプリケーションをユーザーが主に使用する場合はほとんど使用されません。同様に、CPU とネットワークデバイスは、異なるタイミングで使用されます。TuneD は、このようなコンポーネントのアクティビティーを監視し、その使用の変化に反応します。

デフォルトでは、動的チューニングは無効になっています。これを有効にするには、/etc/tuned/tuned-main.conf ファイルを編集して、dynamic_tuning オプションを 1 に変更します。TuneD は、システムの統計を定期的に分析してから、その統計を使用してシステムのチューニング設定を更新します。これらの更新間の時間間隔を秒単位で設定するには、update_interval オプションを使用します。

現在実装されている動的チューニングアルゴリズムは、パフォーマンスと省電力のバランスを取ろうとし、パフォーマンスプロファイルで無効になります。各プラグインのダイナミックチューニングは、TuneD プロファイルで有効または無効にできます。

例3.3 ワークステーションでの静的および動的のチューニング

一般的なオフィスワークステーションでは、イーサネットネットワークインターフェイスは常に非アクティブの状態です。少数の電子メールのみが出入りするか、一部の Web ページが読み込まれている可能性があります。

このような負荷の場合、ネットワークインターフェイスはデフォルト設定のように常に最高速度で動作する必要はありません。TuneD には、ネットワークデバイスを監視してチューニングを行うプラグインがあり、これによりこの低いアクティビティーを検出して、自動的にそのインターフェイスの速度を下げることができるため、通常は消費電力が少なくなります。

DVD イメージをダウンロードしているとき、または大きな添付ファイル付きのメールが開いているときなど、インターフェイスのアクティビティーが長期間にわたって増加した場合は、TuneD がこれを検出し、アクティビティーレベルが高い間にインターフェイスの速度を最大に設定します。

この原則は、CPU およびディスクの他のプラグインにも使用されます。

3.7. TuneD プラグイン

プラグインは、TuneD がシステムのさまざまなデバイスを監視または最適化するために使用する TuneD プロファイルのモジュールです。

TuneD では、以下の 2 つのタイプのプラグインを使用します。

プラグインの監視

モニターリングプラグインは、稼働中のシステムから情報を取得するために使用されます。監視プラグインの出力は、動的チューニング向けチューニングプラグインで使用できます。

監視プラグインは、有効ないずれかのチューニングプラグインでメトリクスが必要な場合に必ず自動的にインスタンス化されます。2 つのチューニングプラグインで同じデータが必要な場合は、監視プラグインのインスタンスが 1 つだけ作成され、データが共有されます。

プラグインのチューニング
各チューニングプラグインは、個々のサブシステムをチューニングし、TuneD プロファイルから設定されたいくつかのパラメーターを取得します。各サブシステムには、チューニングプラグインの個別インスタンスで処理される複数のデバイス (複数の CPU やネットワークカードなど) を含めることができます。また、個別デバイスの特定の設定もサポートされます。

TuneD プロファイルのプラグインの構文

プラグインインスタンスが記述されるセクションは、以下のように書式化されます。

[NAME]
type=TYPE
devices=DEVICES
NAME
ログで使用されるプラグインインスタンスの名前です。これは、任意の文字列です。
TYPE
チューニングプラグインのタイプです。
DEVICES

このプラグインインスタンスが処理するデバイスの一覧です。

device の行には、リスト、ワイルドカード (*)、否定 (!) が含まれます。device の行がないと、TYPE のシステムに現在または後で接続されるすべてのデバイスは、プラグインインスタンスにより処理されます。devices=* オプションを使用する場合と同じです。

例3.4 ブロックデバイスとプラグインのマッチング

次の例では、sdasdb など sd で始まるすべてのブロックデバイスに一致し、それらに対する境界は無効にしない例になります。

[data_disk]
type=disk
devices=sd*
disable_barriers=false

次の例は、sda1 および sda2 を除くすべてのブロックデバイスと一致します。

[data_disk]
type=disk
devices=!sda1, !sda2
disable_barriers=false

プラグインのインスタンスを指定しないと、そのプラグインは有効になりません。

このプラグインがより多くのオプションに対応していると、プラグインセクションでも指定できます。このオプションが指定されておらず、含まれているプラグインでこれまで指定しなかった場合は、デフォルト値が使用されます。

短いプラグイン構文

プラグインインスタンスにカスタム名を付ける必要がなく、設定ファイルにインスタンスの定義が 1 つしかない場合、TuneD は以下の簡単な構文に対応します。

[TYPE]
devices=DEVICES

この場合は、type の行を省略することができます。タイプと同様に、インスタンスは名前で参照されます。上記の例は、以下のように書き換えることができます。

例3.5 短い構文を使用したブロックデバイスのマッチング

[disk]
devices=sdb*
disable_barriers=false

プロファイルで競合するプラグインの定義

include オプションを使用して同じセクションを複数回指定した場合は、設定がマージされます。設定をマージできない場合は、競合がある以前の設定よりも、競合がある最後の定義が優先されます。以前に定義されたものが分からない場合は、replace ブール式オプションを使用して、それを true に設定します。これにより、同じ名前の以前の定義がすべて上書きされ、マージは行われません。

また、enabled=false オプションを指定してプラグインを無効にすることもできます。これは、インスタンスが定義されない場合と同じ効果になります。include オプションから以前の定義を再定義し、カスタムプロファイルでプラグインをアクティブにしない場合には、プラグインを無効にすると便利です。

注記

TuneD には、チューニングプロファイルの有効化または無効化の一環として、シェルコマンドを実行する機能が含まれます。これにより、TuneD に統合されていない機能で、TuneD プロファイルを拡張できます。

任意のシェルコマンドは、script プラグインを使用して指定できます。

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3.8. 利用可能な TuneD プラグイン

ここでは、現在 TuneD で利用可能な監視プラグインおよびチューニングプラグインの一覧を説明します。

プラグインの監視

現在、以下の監視プラグインが実装されています。

disk
デバイスおよび測定間隔ごとのディスク負荷 (IO 操作の数) を取得します。
net
ネットワークカードおよび測定間隔ごとのネットワーク負荷 (転送済みパケットの数) を取得します。
load
CPU および測定間隔ごとの CPU 負荷を取得します。

プラグインのチューニング

現在、以下のチューニングプラグインが実装されています。動的チューニングを実装するのは、これらのプラグインの一部のみです。プラグインで対応しているオプションも一覧表示されます。

cpu

CPU ガバナーを、governor オプションで指定された値に設定し、CPU 負荷に応じて、電源管理サービス品質 (PM QoS) CPU ダイレクトメモリーアクセス (DMA) のレイテンシーを動的に変更します。

CPU 負荷が load_threshold オプションで指定された値よりも小さい場合、レイテンシーは latency_high オプションで指定した値に設定されます。それ以外では、latency_low で指定した値に設定されます。

レイテンシーを特定の値に強制し、さらに動的に変更しないようにすることもできます。これを行うには、force_latency オプションを、必要なレイテンシーの値に設定します。

eeepc_she

CPU の負荷に応じて、フロントサイドバス (FSB) の速度を動的に設定します。

この機能は一部のネットブックで利用でき、ASUS Super buf Engine (SHE) としても知られています。

CPU 負荷が load_threshold_powersave オプションで指定した値と同じかそれ未満の場合、プラグインは、FSB 速度を、she_powersave オプションで指定した値に設定します。CPU 負荷が load_threshold_normal オプションで指定した値と同じかそれより上になる場合は、FSB 速度が、she_normal オプションで指定された値に設定されます。

この機能のハードウェアサポートを TuneD が検出しない場合、静的チューニングには対応せず、プラグインも透過的に無効になります。

net
Wake on LAN 機能を、wake_on_lan オプションで指定した値に設定します。ethtool ユーティリティーと同じ構文を使用します。また、インターフェイスの使用状況に応じてインターフェイス速度が動的に変更します。
sysctl

プラグインオプションで指定したさまざまな sysctl 設定を設定します。

この構文は、name=value です。name は、sysctl ユーティリティーが指定した名前と同じです。

TuneDで利用可能な別のプラグインで対応していない設定を変更する必要がある場合は、sysctl プラグインを使用します。他の特定プラグインが、この設定に対応している場合は、そのプラグインを使用することが推奨されます。

usb

USB デバイスの autosuspend タイムアウトを、autosuspend パラメーターで指定した値に設定します。

値が 0 の場合は、autosuspend が無効になります。

vm

transparent_hugepages オプションの値に合わせて、Transparent Huge Page を有効または無効にします。

transparent_hugepages オプションの有効な値は次のとおりです。

  • "always"
  • "never"
  • "madvise"
audio

音声コーデックの autosuspend タイムアウトを、timeout オプションで指定した値に設定します。

現在、snd_hda_intel コーデックおよび snd_ac97_codec コーデックに対応しています。値が 0 の場合は、autosuspend が無効になります。また、ブール値オプション reset_controllertrue に設定することにより、コントローラーを強制的にリセットすることもできます。

disk

elevator オプションで指定された値にディスクエレベーターを設定します。

また、以下も設定します。

  • apm オプションで指定された値への APM
  • scheduler_quantum オプションで指定された値へのスケジューラーの量子
  • spindown オプションで指定された値へのディスクスピンダウンタイムアウト
  • readahead パラメーターで指定した値までディスク先読み
  • 現在のディスクが、readahead_multiply オプションで指定した定数を掛けた値に先読みされます。

さらに、このプラグインにより、現在のドライブ使用状況に応じて、ドライブの高度な電力管理設定および spindown タイムアウト設定が動的に変更します。動的チューニングは、ブール値オプション dynamic により制御でき、デフォルトで有効になります。

scsi_host

SCSI ホストのオプションをチューニングします。

Aggressive Link Power Management (ALPM) を、alpm オプションで指定した値に設定します。

mounts
disable_barriers オプションのブール値に応じて、マウントのバリアを有効または無効にします。
script

プロファイルの読み込み時またはアンロード時に、外部スクリプトまたはバイナリーを実行します。任意の実行可能ファイルを選択できます。

重要

script プラグインは、以前のリリースとの互換性を維持するために提供されています。必要な機能をカバーする場合は、他のTuneD プラグインを使用することが推奨されます。

TuneD は、以下のいずれかの引数で実行ファイルを呼び出します。

  • プロファイルの読み込み時に start
  • プロファイルのアンロード時に stop

実行可能ファイルに stop アクションを適切に実装し、start アクション中に変更したすべての設定を元に戻す必要があります。この手順を行わないと、TuneD プロファイルを変更した後のロールバック手順が機能しません。

bash スクリプトは、Bash ライブラリー /usr/lib/tuned/functions をインポートし、そこで定義されている関数を使用できます。これらの関数は、TuneD がネイティブに提供していない機能にのみ使用してください。関数名が _wifi_set_power_level などのアンダースコアで始まる場合は、将来変更される可能性があるため、関数をプライベートにし、スクリプトでは使用しないでください。

プラグイン構造の script パラメーターを使用して、実行ファイルへのパスを指定します。

例3.6 プロファイルからの Bash スクリプトの実行

プロファイルディレクトリーに置かれた script.sh という名前の Bash スクリプトを実行するには、次のコマンドを実行します。

[script]
script=${i:PROFILE_DIR}/script.sh
sysfs

プラグインオプションで指定したさまざまな sysfs 設定を設定します。

構文は name=value となります。name は、使用する sysfs パスです。

このプラグインは、他のプラグインで対応していない一部の設定を変更する必要がある場合に使用します。特定のプラグインが必要な設定に対応する場合は、そのプラグインを優先します。

video

ビデオカードのさまざまな省電力レベルを設定します。現在、Radeon カードにのみ対応しています。

省電力レベルは、radeon_powersave オプションを使用して指定できます。対応している値は次のとおりです。

  • default
  • auto
  • low
  • mid
  • High
  • dynpm
  • dpm-battery
  • dpm-balanced
  • dpm-perfomance

詳細は www.x.org を参照してください。このプラグインは実験的なものであるため、今後のリリースでオプションが変更する可能性があることに注意してください。

bootloader

カーネルコマンドラインにオプションを追加します。このプラグインは、GRUB 2 ブートローダーのみに対応しています。

grub2_cfg_file オプションを使用すると、GRUB 2 設定ファイルの場所を、標準以外のカスタマイズされた場所に指定できます。

そのカーネルオプションは、現在の GRUB 設定とそのテンプレートに追加されます。カーネルオプションを有効にするには、システムを再起動する必要があります。

別のプロファイルに切り替えるか、TuneD サービスを手動で停止すると、追加のオプションが削除されます。システムをシャットダウンまたは再起動しても、カーネルオプションは grub.cfg ファイルに残ります。

カーネルオプションは、以下の構文で指定できます。

cmdline=arg1 arg2 ... argN

例3.7 カーネルコマンドラインの変更

たとえば、quiet カーネルオプションを TuneD プロファイルに追加するには、tuned.conf ファイルに次の行を含めます。

[bootloader]
cmdline=quiet

以下に、isolcpus=2 オプションをカーネルコマンドラインに追加するカスタムプロファイルの例を示します。

[bootloader]
cmdline=isolcpus=2

3.9. TuneD プロファイルの変数

TuneD プロファイルがアクティブになると、変数は実行時に展開します。

TuneD変数を使用すると、TuneDプロファイルで必要な入力を減らすことができます。

TuneDプロファイルには事前定義された変数はありません。プロファイルに [variables] セクションを作成し、以下の構文を使用すると、独自の変数を定義できます。

[variables]

variable_name=value

プロファイル内の変数の値を展開するには、以下の構文を使用します。

${variable_name}

例3.8 変数を使用した CPU コアの分離

以下の例では、${isolated_cores} 変数が 1,2 に展開されるため、カーネルは isolcpus=1,2 オプションで起動します。

[variables]
isolated_cores=1,2

[bootloader]
cmdline=isolcpus=${isolated_cores}

変数は個別のファイルで指定できます。たとえば、次の行を tuned.conf に追加できます。

[variables]
include=/etc/tuned/my-variables.conf

[bootloader]
cmdline=isolcpus=${isolated_cores}

isolated_cores=1,2 オプションを /etc/tuned/my-variables.conf ファイルに追加すると、カーネルが isolcpus=1,2 オプションで起動します。

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3.10. TuneD プロファイルの組み込み関数

組み込み関数は、TuneD プロファイルがアクティブになると、実行時に拡張します。

以下を行うことができます。

  • さまざまな組み込み関数と、TuneD変数の使用
  • Python でカスタム関数を作成し、プラグインの形式でTuneD に追加します。

関数を呼び出すには、以下の構文を使用します。

${f:function_name:argument_1:argument_2}

プロファイルと tuned.conf ファイルが置かれたディレクトリーパスを展開するには、特殊な構文が必要な PROFILE_DIR 関数を使用します、

${i:PROFILE_DIR}

例3.9 変数と組み込み関数を使用した CPU コア分離

次の例では、${non_isolated_cores} 変数は 0,3-5 に展開され、cpulist_invert 組み込み関数が 0,3-5 引数で呼び出されます。

[variables]
non_isolated_cores=0,3-5

[bootloader]
cmdline=isolcpus=${f:cpulist_invert:${non_isolated_cores}}

cpulist_invert 関数は、CPU の一覧を反転します。6 CPU のマシンでは、反転が 1,2 になり、カーネルは isolcpus=1,2 コマンドラインオプションで起動します。

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3.11. TuneD プロファイルで利用可能な組み込み関数

すべての TuneD プロファイルで、以下の組み込み関数を使用できます。

PROFILE_DIR
プロファイルと tuned.conf ファイルが置かれているディレクトリーパスを返します。
exec
プロセスを実行し、その出力を返します。
assertion
2 つの引数を比較します。一致しない 場合、関数は最初の引数からテキストをログに記録し、プロファイルの読み込みを中止します。
assertion_non_equal
2 つの引数を比較します。2 つの引数が 一致する 場合、関数は最初の引数からテキストをログに記録し、プロファイルの読み込みを中止します。
kb2s
キロバイトをディスクセクターに変換します。
s2kb
ディスクセクターをキロバイトに変換します。
strip
渡されたすべての引数から文字列を作成し、最初と最後の空白の両方を削除します。
virt_check

TuneD が仮想マシン (VM) またはベアメタルのどちらで実行しているかを確認します。

  • 仮想マシン内では、この関数が最初の引数を返します。
  • ベアメタルでは、この関数は、エラーが発生した場合でも 2 番目の引数を返します。
cpulist_invert
補完するために CPU の一覧を反転します。たとえば、0 から 3 までの番号が付けられた 4 つの CPU を持つシステムでは、リスト 0,2,3 の反転は 1 です。
cpulist2hex
CPU リストを 16 進数の CPU マスクに変換します。
cpulist2hex_invert
CPU リストを 16 進数の CPU マスクに変換し、反転します。
hex2cpulist
16 進数の CPU マスクを CPU リストに変換します。
cpulist_online
リストからの CPU がオンラインかどうかをチェックします。オンライン CPU のみを含むリストを返します。
cpulist_present
リストに CPU が存在するかどうかを確認します。存在する CPU のみを含むリストを返します。
cpulist_unpack
1-3,4 形式の CPU リストを、1,2,3,4 に展開します。
cpulist_pack
CPU リストを、1,2,3,5 の形式で 1-3,5 に圧縮します。

3.12. 新しい TuneD プロファイルの作成

この手順では、カスタムパフォーマンスルールを使用して新しいTuneDプロファイルを作成します。

前提条件

手順

  1. /etc/tuned/ ディレクトリーで、作成するプロファイルと同じ名前の新しいディレクトリー作成します。

    # mkdir /etc/tuned/my-profile
  2. 新しいディレクトリーに、ファイル tuned.conf を作成します。必要に応じて、[main] セクションとプラグイン定義を追加します。

    たとえば、balanced プロファイルの設定を表示します。

    [main]
    summary=General non-specialized TuneD profile
    
    [cpu]
    governor=conservative
    energy_perf_bias=normal
    
    [audio]
    timeout=10
    
    [video]
    radeon_powersave=dpm-balanced, auto
    
    [scsi_host]
    alpm=medium_power
  3. プロファイルをアクティベートするには、次のコマンドを実行します。

    # tuned-adm profile my-profile
  4. TuneD プロファイルが有効であり、システム設定が適用されていることを確認します。

    $ tuned-adm active
    
    Current active profile: my-profile
    $ tuned-adm verify
    
    Verfication succeeded, current system settings match the preset profile.
    See TuneD log file ('/var/log/tuned/tuned.log') for details.

関連情報

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3.13. 既存の TuneD プロファイルの変更

この手順では、既存のTuneD プロファイルに基づいて変更した子プロファイルを作成します。

前提条件

手順

  1. /etc/tuned/ ディレクトリーで、作成するプロファイルと同じ名前の新しいディレクトリー作成します。

    # mkdir /etc/tuned/modified-profile
  2. 新しいディレクトリーに、ファイル tuned.conf を作成し、以下のように [main] セクションを設定します。

    [main]
    include=parent-profile

    parent-profile を、変更しているプロファイルの名前に置き換えます。

  3. プロファイルの変更を含めます。

    例3.10 throughput-performance プロファイルでスワップを低減

    throughput-perfromance プロファイルの設定を使用し、vm.swappiness の値を、デフォルトの 10 ではなく 5 に変更するには、以下を使用します。

    [main]
    include=throughput-performance
    
    [sysctl]
    vm.swappiness=5
  4. プロファイルをアクティベートするには、次のコマンドを実行します。

    # tuned-adm profile modified-profile
  5. TuneD プロファイルが有効であり、システム設定が適用されていることを確認します。

    $ tuned-adm active
    
    Current active profile: my-profile
    $ tuned-adm verify
    
    Verfication succeeded, current system settings match the preset profile.
    See TuneD log file ('/var/log/tuned/tuned.log') for details.

関連情報

  • tuned.conf(5) の man ページ

3.14. TuneD を使用したディスクスケジューラーの設定

この手順では、選択したブロックデバイスに特定のディスクスケジューラーを設定するTuneD プロファイルを作成して有効にします。この設定は、システムを再起動しても持続します。

以下のコマンドと設定で、以下の内容を置き換えます。

  • device をブロックデバイスの名前に置き換えます (例: sdf)。
  • selected-scheduler を、デバイスに設定するディスクスケジューラーに置き換えます (例: bfq)。

前提条件

手順

  1. 必要に応じて、プロファイルのベースとなる既存のTuneDプロファイルを選択します。利用可能なプロファイルの一覧は、RHEL とともに配布される TuneD プロファイル を参照してください。

    現在アクティブなプロファイルを確認するには、次のコマンドを実行します。

    $ tuned-adm active
  2. TuneD プロファイルを保持する新しいディレクトリーを作成します。

    # mkdir /etc/tuned/my-profile
  3. 選択したブロックデバイスのシステム固有の識別子を見つけます。

    $ udevadm info --query=property --name=/dev/device | grep -E '(WWN|SERIAL)'
    
    ID_WWN=0x5002538d00000000_
    ID_SERIAL=Generic-_SD_MMC_20120501030900000-0:0
    ID_SERIAL_SHORT=20120501030900000
    注記

    この例のコマンドは、指定したブロックデバイスに関連付けられた World Wide Name (WWN) またはシリアル番号として識別されるすべての値を返します。WWN を使用することが推奨されますが、WWN は特定のデバイスで常に利用できる訳ではなく、コマンド例で返される値は、デバイスのシステム固有の ID として使用することが許容されます。

  4. /etc/tuned/my-profile/tuned.conf 設定ファイルを作成します。このファイルで、以下のオプションを設定します。

    1. 必要に応じて、既存のプロファイルを追加します。

      [main]
      include=existing-profile
    2. WWN 識別子に一致するデバイスに対して選択したディスクスケジューラーを設定します。

      [disk]
      devices_udev_regex=IDNAME=device system unique id
      elevator=selected-scheduler

      ここでは、以下のようになります。

      • IDNAME を、使用されている識別子名に置き換えます (例:ID_WWN)。
      • device system unique id を、選択した識別子の値に置き換えます (例:0x5002538d00000000)。

        devices_udev_regex オプションで複数のデバイスに一致させるには、識別子を括弧で囲み、垂直バーで区切ります。

        devices_udev_regex=(ID_WWN=0x5002538d00000000)|(ID_WWN=0x1234567800000000)
  5. プロファイルを有効にします。

    # tuned-adm profile my-profile

検証手順

  1. TuneD プロファイルがアクティブで、適用されていることを確認します。

    $ tuned-adm active
    
    Current active profile: my-profile
    $ tuned-adm verify
    
    Verification succeeded, current system settings match the preset profile.
    See TuneD log file ('/var/log/tuned/tuned.log') for details.
  2. /sys/block/device/queue/scheduler ファイルの内容を読み取ります。

    # cat /sys/block/device/queue/scheduler
    
    [mq-deadline] kyber bfq none

    ファイル名の device を、sdc などのブロックデバイス名に置き換えます。

    アクティブなスケジューラーは、角括弧 ([]) に一覧表示されます。

第4章 tuna インターフェイスを使用したシステムの確認

tuna ツールを使用してスケジューラーの調整可能パラメーターの調整、スレッド優先度の調整、IRQ ハンドラー、CPU コアおよびソケットの分離を行います。tuna は、チューニングタスクを実行する際の複雑性を軽減します。

tuna ツールは、以下の操作を実行します。

  • システム上の CPU の表示
  • システム上で現在実行中の割り込み要求 (IRQ) を表示します。
  • スレッドのポリシーおよび優先度の情報の変更
  • システムの現在のポリシーと優先度を表示します。

4.1. tuna ツールのインストール

tuna ツールは、稼働中のシステムで使用されるように設計されています。これにより、アプリケーション固有の測定ツールで、変更の直後にシステムパフォーマンスを確認および分析できます。

この手順では、tuna ツールをインストールする方法を説明します。

手順

  • tuna ツールをインストールします。

    # yum install tuna

検証手順

  • 利用可能な tuna CLI オプションを表示します。

    # tuna -h

関連情報

  • tuna(8) の man ページ

4.2. tuna ツールを使用したシステムステータスの表示

この手順では、tuna コマンドラインインターフェイス (CLI) ツールを使用してシステムの状態を表示する方法を説明します。

前提条件

手順

  • 現在のポリシーおよび優先度を表示するには、以下を実行します。

    # tuna --show_threads
                thread
    pid   SCHED_ rtpri affinity             cmd
    1      OTHER     0      0,1            init
    2       FIFO    99        0     migration/0
    3      OTHER     0        0     ksoftirqd/0
    4       FIFO    99        0      watchdog/0
  • PID に対応する特定のスレッドまたはコマンド名と一致する場合は、次のコマンドを実行します。

    # tuna --threads=pid_or_cmd_list --show_threads

    pid_or_cmd_list 引数は、コンマ区切りの PID またはコマンド名パターンの一覧です。

  • tuna CLI を使用して CPU をチューニングするには、tuna ツールを使用した CPU のチューニング を参照してください。
  • tuna ツールを使用して IRQ をチューニングするには、tuna ツールを使用した IRQ のチューニング を参照してください。
  • 変更した設定を保存するには、以下を実行します。

    # tuna --save=filename

    このコマンドは、現在実行中のカーネルスレッドのみを保存します。実行していないプロセスは保存されません。

関連情報

  • tuna(8) の man ページ

4.3. tuna ツールを使用した CPU の調整

tuna ツールコマンドは、個別の CPU をターゲットとして指定できます。

tuna ツールを使用すると、以下が可能になります。

CPU の分離
指定した CPU で実行しているすべてのタスクが、次に利用可能な CPU に移動します。CPU の分離は、全スレッドのアフィニティーマスクから削除することで利用できなくなります。
CPU の追加
指定された CPU でタスクを実行できるようにします。
CPU の復元
指定した CPU を以前の設定に戻します。

この手順では、tuna CLI を使用して CPU を調整する方法を説明します。

前提条件

手順

  • コマンドの影響を受ける CPU の一覧を指定するには、次のコマンドを実行します。

    # tuna --cpus=cpu_list [command]

    cpu_list 引数は、コンマ区切りの CPU 番号の一覧です。例: --cpus=0,2.CPU リストは、--cpus="1-3" の範囲でも指定でき、CPU 1、2、および 3 を選択します。

    現在の cpu_list に特定の CPU を追加するには、たとえば --cpus=+0 を使用します。

    [command] を、--isolate に置き換えます。

  • CPU を分離するには、以下を実行します。

    # tuna --cpus=cpu_list --isolate
  • CPU を指定するには、以下を実行します。

    # tuna --cpus=cpu_list --include
  • 4 つ以上のプロセッサーを持つシステムを使用するには、すべての ssh スレッドを CPU 0 および 1 で実行し、CPU 2 および 3 のすべての http スレッドを実行する方法を表示します。

    # tuna --cpus=0,1 --threads=ssh\* \
    --move --cpus=2,3 --threads=http\* --move

    このコマンドは、以下の操作を順次実行します。

    1. CPU 0 および 1 を選択します。
    2. ssh で開始するスレッドをすべて選択します。
    3. 選択したスレッドを選択した CPU に移動します。tuna は、ssh で始まるスレッドのアフィニティーマスクを適切な CPU に設定します。CPU は、数字で 0 および 1 で表すことができ、16 進マスクでは 0x3 で、またはバイナリーでは 11 として表現できます。
    4. CPU 一覧を 2 および 3 にリセットします。
    5. http で始まるすべてのスレッドを選択します。
    6. 選択したスレッドを指定された CPU に移動します。tuna は、http で始まるスレッドのアフィニティーマスクを指定された CPU に設定します。CPU は、16 進マスクで 0xC または 1100 のバイナリーで 2 および 3 で表すこともできます。

検証手順

  • 現在の設定を表示し、変更が想定どおりに実行されたことを確認します。

    # tuna --threads=gnome-sc\* --show_threads \
    --cpus=0 --move --show_threads --cpus=1 \
    --move --show_threads --cpus=+0 --move --show_threads
    
                           thread       ctxt_switches
         pid SCHED_ rtpri affinity voluntary nonvoluntary             cmd
       3861   OTHER     0      0,1     33997           58 gnome-screensav
                           thread       ctxt_switches
         pid SCHED_ rtpri affinity voluntary nonvoluntary             cmd
       3861   OTHER     0        0     33997           58 gnome-screensav
                           thread       ctxt_switches
         pid SCHED_ rtpri affinity voluntary nonvoluntary             cmd
       3861   OTHER     0        1     33997           58 gnome-screensav
                           thread       ctxt_switches
         pid SCHED_ rtpri affinity voluntary nonvoluntary             cmd
       3861   OTHER     0      0,1     33997           58 gnome-screensav

    このコマンドは、以下の操作を順次実行します。

    1. gnome-sc スレッドで始まるすべてのスレッドを選択します。
    2. 選択したスレッドを表示して、ユーザーがアフィニティーマスクと RT の優先度を検証できるようにします。
    3. CPU 0 を選択します。
    4. gnome-sc スレッドを指定の CPU 0 に移動します。
    5. 移動の結果を表示します。
    6. CPU 一覧を CPU 1 にリセットします。
    7. gnome-sc スレッドを指定した CPU (CPU 1) に移動します。
    8. 移動の結果を表示します。
    9. CPU 一覧に CPU 0 を追加します。
    10. gnome-sc スレッドを、指定した CPU、CPU 0、および 1 に移動します。
    11. 移動の結果を表示します。

関連情報

  • /proc/cpuinfo ファイル
  • tuna(8) の man ページ

4.4. tuna ツールを使用した IRQ のチューニング

/proc/interrupts ファイルには、IRQ ごとの割り込みの数、割り込みのタイプ、およびその IRQ にあるデバイスの名前が記録されます。

この手順では、tuna ツールを使用して IRQ を調整する方法を説明します。

前提条件

手順

  • 現在の IRQ とそれらのアフィニティーを表示するには、以下を実行します。

    # tuna --show_irqs
    # users            affinity
    0 timer                   0
    1 i8042                   0
    7 parport0                0
  • コマンドの影響を受ける IRQ の一覧を指定するには、次のコマンドを実行します。

    # tuna --irqs=irq_list [command]

    irq_list 引数は、コンマ区切りの IRQ 番号またはユーザー名パターンの一覧です。

    [コマンド] を、たとえば --spred に置き換えます。

  • 指定した CPU に割り込みを移動するには、以下を実行します。

    # tuna --irqs=128 --show_irqs
       # users            affinity
     128 iwlwifi           0,1,2,3
    
    # tuna --irqs=128 --cpus=3 --move

    128 を irq_list 引数に置き換え、3 を cpu_list 引数に置き換えます。

    cpu_list 引数は、--cpus=0,2 などのコンマ区切り CPU 番号の一覧です。詳細は、tuna ツールを使用した CPU の調整 を参照してください。

検証手順

  • 選択した IRQ の状態を、割り込みを指定の CPU に移動してから比較します。

    # tuna --irqs=128 --show_irqs
       # users            affinity
     128 iwlwifi                 3

関連情報

  • /procs/interrupts ファイル
  • tuna(8) の man ページ

第5章 RHEL システムロールを使用したパフォーマンスの監視

システム管理者は、Ansible Automation Platform コントロールノードで metrics RHEL システムロールを使用して、システムのパフォーマンスを監視できます。

5.1. RHEL システムロールを使用するためのコントロールノードと管理対象ノードの準備

個々の RHEL システムロールを使用してサービスおよび設定を管理する前に、関連するホストを準備します。

5.1.1. RHEL システムロールの概要

RHEL システムロールは、Ansible ロールおよびモジュールのコレクションです。RHEL システムロールは、複数の RHEL システムをリモートで管理するための設定インターフェイスを提供します。このインターフェイスは、RHEL の複数のバージョンにわたるシステム設定の管理と、新しいメジャーリリースの導入を可能にします。

Red Hat Enterprise Linux 8 のインターフェイスは、現在、以下のロールから設定されます。

  • 証明書の発行更新 (certificate)
  • コックピット (cockpit)
  • Firewalld (firewall)
  • HA クラスター (ha_cluster)
  • カーネルダンプ (kdump)
  • カーネル設定 (kernel_settings)
  • ロギング (logging)
  • メトリック (PCP) (metrics)
  • Microsoft SQL Server (microsoft.sql.server)
  • ネットワーキング (network)
  • Network Bound Disk Encryption クライアントと Network Bound Disk Encryption サーバー (nbde_clientnbde_server)
  • Postfix (postfix)
  • SELinux (SELinux)
  • SSH クライアント (ssh)
  • SSH サーバー (sshd)
  • ストレージ (storage)
  • 端末セッションの録画 (tlog)
  • 時刻同期 (timesync)
  • VPN (vpn)

これらのロールはすべて、AppStream リポジトリーで利用可能な rhel-system-roles パッケージで提供されます。

関連情報

5.1.2. RHEL システムロールの用語

このドキュメントでは、以下の用語を確認できます。

Ansible Playbook
Playbook は、Ansible の設定、デプロイメント、およびオーケストレーションの言語です。リモートシステムを強制するポリシーや、一般的な IT プロセスで一連の手順を説明することができます。
コントロールノード
Ansible がインストールされているマシン。コマンドおよび Playbook を実行でき、すべてのコントロールノードから /usr/bin/ansible または /usr/bin/ansible-playbook を起動します。Python がインストールされているすべてのコンピューターをコントロールノードとして使用できます。ラップトップ、共有デスクトップ、およびサーバーですべての Ansible を実行できます。ただし、Windows マシンをコントロールノードとして使用することはできません。複数のコントロールノードを使用できます。
インベントリー
管理対象ノードの一覧。インベントリーファイルはホストファイルとも呼ばれます。インベントリーでは、各管理対象ノードに対して IP アドレスなどの情報を指定できます。また、インベントリーは管理ノードを編成し、簡単にスケーリングできるようにグループの作成およびネスト化が可能です。インベントリーについての詳細は、インベントリーの操作セクションを参照してください。
管理ノード
Ansible で管理するネットワークデバイス、サーバー、またはその両方。管理対象ノードは、ホストと呼ばれることもあります。Ansible が管理ノードにはインストールされません。

5.1.3. コントロールノードの準備

RHEL には、サポート範囲が限定された Ansible CoreAppStream リポジトリーに含まれています。Ansible の追加サポートが必要な場合は、Red Hat に連絡して、Ansible Automation Platform サブスクリプションの詳細を確認してください。

重要

Red Hat Ansible Automation Platform サブスクリプションがない場合は、RHEL 8.6 以降では Ansible Core を使用します。ansible-2-for-rhel-8-x86_64-rpms リポジトリーから Ansible Engine をインストールしないでください。このリポジトリーのパッケージは、RHEL 8.6 以降の Ansible Automation コンテンツと互換性がない可能性があります。また、Red Hat は、RHEL と同じ期間、Ansible Engine のセキュリティー更新とバグ修正を提供しません。詳細は、RHEL 8.6 以降での Ansible の使用 を参照してください。

前提条件

  • RHEL 8.6 以降がインストールされている。
  • システムをカスタマーポータルに登録している。
  • Red Hat Enterprise Linux Server サブスクリプションをシステムにアタッチしている。
  • カスタマーポータルアカウントで利用可能な場合は、Ansible Automation Platform サブスクリプションをシステムにアタッチしている。

手順

  1. rhel-system-roles パッケージをインストールします。

    [root@control-node]# yum install rhel-system-roles

    このコマンドは、Ansible Core を依存関係としてインストールします。

  2. 後で Playbook を管理および実行するために使用するユーザーを作成します。

    [root@control-node]# useradd ansible
  3. 新しく作成した ansible ユーザーに切り替えます。

    [root@control-node]# su - ansible

    このユーザーとして残りの手順を実行します。

  4. SSH の公開鍵と秘密鍵を作成します。

    [ansible@control-node]$ ssh-keygen
    Generating public/private rsa key pair.
    Enter file in which to save the key (/home/ansible/.ssh/id_rsa): password
    ...

    キーファイルの推奨されるデフォルトの場所を使用します。

  5. オプション: 接続を確立するたびに Ansible が SSH キーのパスワードを要求しないように、SSH エージェントを設定します。
  6. ~/.ansible.cfg ファイルを次の内容で作成します。

    [defaults]
    inventory = /home/ansible/inventory
    remote_user = ansible
    
    [privilege_escalation]
    become = True
    become_method = sudo
    become_user = root
    become_ask_pass = True

    この設定により、以下が可能になります。

    • Ansible は、指定されたインベントリーファイルでホストを管理します。
    • Ansible は、管理対象ノードへの SSH 接続を確立するときに、remote_user パラメーターで設定されたアカウントを使用します。
    • Ansible は sudo ユーティリティーを使用して、root ユーザーとして管理対象ノードでタスクを実行します。

      セキュリティー上の理由から、管理対象ノードで sudo を設定して、root になるリモートユーザーのパスワードの入力を要求します。~/.ansible.cfgbecome_ask_pass=True 設定を指定すると、Playbook の実行時に Ansible によってこのパスワードの入力が求められます。

    ~/.ansible.cfg ファイルの設定は優先度が高く、グローバルな /etc/ansible/ansible.cfg ファイルの設定をオーバーライドします。

  7. ~/inventory ファイルを作成します。たとえば、以下は、3 つのホストと US という名前の 1 つのホストグループを含む INI 形式のインベントリーファイルです。

    managed-node-01.example.com
    
    [US]
    managed-node-02.example.com ansible_host=192.0.2.100
    managed-node-03.example.com

    制御ノードはホスト名を解決できる必要があることに注意してください。DNS サーバーが特定のホスト名を解決できない場合は、ホストエントリーの横に ansible_host パラメーターを追加して、その IP アドレスを指定します。

5.1.4. 管理対象ノードの準備

Ansible は、管理対象ホストでエージェントを使用しません。唯一の要件は、RHEL にデフォルトでインストールされる Python と、管理対象ホストへの SSH アクセスです。

ただし、root ユーザーとして SSH に直接アクセスすると、セキュリティー上のリスクが生じる可能性があります。したがって、管理対象ノードを準備するときは、このノードでローカルユーザーを作成し、sudo ポリシーを設定します。コントロールノードの Ansible は、このアカウントを使用して管理対象ノードにログインし、root などの別のユーザーとして Playbook を実行できます。

前提条件

  • 制御ノードを準備している。

手順

  1. ユーザーを作成します。

    [root@managed-node-01]# useradd ansible

    制御ノードは後でこのユーザーを使用して、このホストへの SSH 接続を確立します。

  2. ansible ユーザーにパスワードを設定します。

    [root@managed-node-01]# passwd ansible
    Changing password for user ansible.
    New password: password
    Retype new password: password
    passwd: all authentication tokens updated successfully.

    Ansible が sudo を使用して root ユーザーとしてタスクを実行する場合は、このパスワードを入力する必要があります。

  3. ansible ユーザーの SSH 公開鍵を管理対象ノードにインストールします。

    1. ansible ユーザーとして制御ノードにログインし、SSH 公開鍵を管理対象ノードにコピーします。

      [ansible@control-node]$ ssh-copy-id managed-node-01.example.com
      /usr/bin/ssh-copy-id: INFO: Source of key(s) to be installed: "/home/ansible/.ssh/id_rsa.pub"
      The authenticity of host 'managed-node-01.example.com (192.0.2.100)' can't be established.
      ECDSA key fingerprint is SHA256:9bZ33GJNODK3zbNhybokN/6Mq7hu3vpBXDrCxe7NAvo.
      Are you sure you want to continue connecting (yes/no/[fingerprint])? yes
      /usr/bin/ssh-copy-id: INFO: attempting to log in with the new key(s), to filter out any that are already installed
      /usr/bin/ssh-copy-id: INFO: 1 key(s) remain to be installed -- if you are prompted now it is to install the new keys
      ansible@managed-node-01.example.com's password: password
      
      Number of key(s) added: 1
      
      Now try logging into the machine, with:   "ssh 'managed-node-01.example.com'"
      and check to make sure that only the key(s) you wanted were added.
    2. 制御ノードでコマンドをリモートで実行して、SSH 接続を確認します。

      [ansible@control-node]$ ssh managed-node-01.example.com whoami
      ansible
  4. ansible ユーザーの sudo 設定を作成します。

    1. visudo コマンドを使用して、/etc/sudoers.d/ansible ファイルを作成および編集します。

      [root@managed-node-01]# visudo /etc/sudoers.d/ansible

      通常のエディターと比べて visudo を使用する利点は、このユーティリティーがファイルをインストールする前に基本的な健全性チェックと解析エラーのチェックを提供することです。

    2. /etc/sudoers.d/ansible ファイルに次の内容を入力します。

      ansible ALL=(ALL) NOPASSWD: ALL

      これらの設定により、ansible ユーザーのパスワードを入力せずに、このホスト上で任意のユーザーおよびグループとしてすべてのコマンドを実行する権限が ansible ユーザーに付与されます。

関連情報

5.1.5. 制御ノードから管理対象ノードへのアクセスの確認

制御ノードを設定し、管理対象ノードを準備したら、Ansible が管理対象ノードに接続できることをテストします。

制御ノードで ansible ユーザーとしてこの手順を実行します。

前提条件

  • 制御ノードの準備 の説明に従って、制御ノードを準備しました。
  • 管理対象ノードの準備 の説明に従って、少なくとも 1 つの管理対象ノードを準備しました。
  • ホストグループで Playbook を実行する場合、管理対象ノードは制御ノードのインベントリーファイルにリストされます。

手順

  1. Ansible の ping モジュールを使用して、すべての管理対象ホストでコマンドを実行できることを確認します。

    [ansible@control-node]$ ansible all -m ping
    BECOME password: password
    managed-node-01.example.com | SUCCESS => {
        "ansible_facts": {
            "discovered_interpreter_python": "/usr/bin/python3"
        },
        "changed": false,
        "ping": "pong"
    }
    ...

    ハードコーディングされた すべての ホストグループには、インベントリーファイルにリストされているすべてのホストが動的に含まれます。

  2. Ansible の command モジュールを使用して、管理対象ホストで whoami ユーティリティーを実行します。

    [ansible@control-node]$ ansible managed-node-01.example.com -m command -a whoami
    BECOME password: password
    managed-node-01.example.com | CHANGED | rc=0 >>
    root

    コマンドが root を返す場合は、管理対象ノードで sudo が正しく設定されており、権限昇格が機能しています。

5.2. metrics システムロールの概要

RHEL システムロールは、複数の RHEL システムをリモートで管理する一貫した設定インターフェイスを提供する Ansible ロールおよびモジュールの集合です。metrics システムロールは、ローカルシステムのパフォーマンス分析サービスを設定します。これには、オプションでローカルシステムによって監視されるリモートシステムの一覧が含まれます。metrics システムロールを使用すると、pcp の設定とデプロイメントが Playbook によって処理されるため、pcp を個別に設定せずに、pcp を使用してシステムパフォーマンスを監視できます。

表5.1 metrics システムロール変数

ロール変数説明使用例

metrics_monitored_hosts

ターゲットホストが分析するリモートホストの一覧。これらのホストにはターゲットホストにメトリックが記録されるため、各ホストの /var/log の下に十分なディスク領域があることを確認してください。

metrics_monitored_hosts: ["webserver.example.com", "database.example.com"]

metrics_retention_days

削除前のパフォーマンスデータの保持日数を設定します。

metrics_retention_days: 14

metrics_graph_service

pcp および grafana を介してパフォーマンスデータの視覚化のためにホストをサービスで設定できるようにするブール値フラグ。デフォルトでは false に設定されます。

metrics_graph_service: no

metrics_query_service

redis 経由で記録された pcp メトリックをクエリーするための時系列クエリーサービスでのホストの設定を可能にするブール値フラグ。デフォルトでは false に設定されます。

metrics_query_service: no

metrics_provider

メトリックを提供するために使用するメトリックコレクターを指定します。現在、サポートされている唯一のメトリックプロバイダーは pcp です。

metrics_provider: "pcp"

注記

metrics_connections で使用されるパラメーターの詳細と、metrics システムロールに関する追加情報は、/usr/share/ansible/roles/rhel-system-roles.metrics/README.md ファイルを参照してください。

5.3. metrics システムロールを使用した視覚化によるローカルシステムの監視

この手順では、metrics RHEL システムロールを使用してローカルシステムを監視し、Grafana でデータ可視化を同時にプロビジョニングする方法を説明します。

前提条件

  • Ansible Core パッケージがコントロールマシンにインストールされている。
  • 監視するマシンに rhel-system-roles パッケージがインストールされている。

手順

  1. 以下のコンテンツをインベントリーに追加して、/etc/ansible/hosts Ansible インベントリーの localhost を設定します。

    localhost ansible_connection=local
  2. 以下の内容を含む Ansible Playbook を作成します。

    ---
    - hosts: localhost
      vars:
        metrics_graph_service: yes
      roles:
        - rhel-system-roles.metrics
  3. Ansible Playbook の実行:

    # ansible-playbook name_of_your_playbook.yml
    注記

    metrics_graph_service のブール値が value="yes" に設定されているため、Grafana は自動的にインストールされ、データソースとして追加された pcp でプロビジョニングされます。

  4. マシンで収集されるメトリックを視覚化するには、Grafana Web UI へのアクセス の説明どおりに grafana Web インターフェイスにアクセスします。

5.4. metrics システムロールを使用した自己監視のための個別システムフリートの設定

この手順では、metrics システムロールを使用して、それ自体を監視するマシンフリートの設定方法を説明します。

前提条件

  • Ansible Core パッケージがコントロールマシンにインストールされている。
  • Playbook の実行に使用するマシンに rhel-system-roles パッケージがインストールされている。
  • SSH 接続が確立している。

手順

  1. Playbook 経由で監視するマシンの名前または IP を、括弧で囲まれた識別グループ名で /etc/ansible/hosts Ansible インベントリーファイルに追加します。

    [remotes]
    webserver.example.com
    database.example.com
  2. 以下の内容を含む Ansible Playbook を作成します。

    ---
    - hosts: remotes
      vars:
        metrics_retention_days: 0
      roles:
        - rhel-system-roles.metrics
  3. Ansible Playbook の実行:

    # ansible-playbook name_of_your_playbook.yml -k

リモートシステムに接続するためのパスワードを求められる -k です。

5.5. metrics システムロールを使用したローカルマシン経由でのマシンフリートの一元監視

この手順では、grafana を介したデータの視覚化のプロビジョニングおよび redis 経由でのデータのクエリーをしながら、metrics システムロールを使用して、マシンフリートを一元管理するローカルマシンの設定方法を説明します。

前提条件

  • Ansible Core パッケージがコントロールマシンにインストールされている。
  • Playbook の実行に使用するマシンに rhel-system-roles パッケージがインストールされている。

手順

  1. 以下の内容を含む Ansible Playbook を作成します。

    ---
    - hosts: localhost
      vars:
        metrics_graph_service: yes
        metrics_query_service: yes
        metrics_retention_days: 10
        metrics_monitored_hosts: ["database.example.com", "webserver.example.com"]
      roles:
        - rhel-system-roles.metrics
  2. Ansible Playbook の実行:

    # ansible-playbook name_of_your_playbook.yml
    注記

    metrics_graph_service および metrics_query_service のブール値は value="yes" に設定されているため、grafana は、redis にインデックス化された pcp データの記録のあるデータソースとして追加された pcp で自動的にインストールおよびプロビジョニングされます。これにより、pcp クエリー言語をデータの複雑なクエリーに使用できます。

  3. マシンによって一元的に収集されるメトリックのグラフィック表示とデータのクエリーを行うには、Grafana Web UI へのアクセス で説明されているように、grafana Web インターフェイスにアクセスします。

5.6. metrics システムロールを使用したシステム監視中の認証設定

PCP は、Simple Authentication Security Layer (SASL) フレームワークを介して scram-sha-256 認証メカニズムに対応します。metrics RHEL システムロールは、scram-sha-256 認証メカニズムを使用して認証を設定する手順を自動化します。この手順では、metrics RHEL システムロールを使用して、認証を設定する方法を説明します。

前提条件

  • Ansible Core パッケージがコントロールマシンにインストールされている。
  • Playbook の実行に使用するマシンに rhel-system-roles パッケージがインストールされている。

手順

  1. 認証を設定する Ansible Playbook に、以下の変数を追加します。

    ---
      vars:
        metrics_username: your_username
        metrics_password: your_password
  2. Ansible Playbook の実行:

    # ansible-playbook name_of_your_playbook.yml

検証手順

  • sasl 設定を確認します。

    # pminfo -f -h "pcp://ip_adress?username=your_username" disk.dev.read
    Password:
    disk.dev.read
    inst [0 or "sda"] value 19540

    ip_adress は、ホストの IP アドレスに置き換える必要があります。

5.7. metrics システムロールを使用した SQL サーバーのメトリクスコレクションの設定と有効化

この手順では、metrics RHEL システムロールを使用して、ローカルシステムの pcp を使用して Microsoft SQL Server のメトリック収集の設定と有効化を自動化する方法を説明します。

前提条件

手順

  1. 以下のコンテンツをインベントリーに追加して、/etc/ansible/hosts Ansible インベントリーの localhost を設定します。

    localhost ansible_connection=local
  2. 以下の内容が含まれる Ansible Playbook を作成します。

    ---
    - hosts: localhost
      roles:
        - role: rhel-system-roles.metrics
          vars:
            metrics_from_mssql: yes
  3. Ansible Playbook の実行:

    # ansible-playbook name_of_your_playbook.yml

検証手順

  • pcp コマンドを使用して、SQL Server PMDA エージェント (mssql) が読み込まれ、実行されていることを確認します。

    # pcp
    platform: Linux rhel82-2.local 4.18.0-167.el8.x86_64 #1 SMP Sun Dec 15 01:24:23 UTC 2019 x86_64
     hardware: 2 cpus, 1 disk, 1 node, 2770MB RAM
     timezone: PDT+7
     services: pmcd pmproxy
         pmcd: Version 5.0.2-1, 12 agents, 4 clients
         pmda: root pmcd proc pmproxy xfs linux nfsclient mmv kvm mssql
               jbd2 dm
     pmlogger: primary logger: /var/log/pcp/pmlogger/rhel82-2.local/20200326.16.31
         pmie: primary engine: /var/log/pcp/pmie/rhel82-2.local/pmie.log

関連情報

  • Microsoft SQL Server での Performance Co-Pilot の使用に関する詳細は、Red Hat Developers Blog を参照してください。

第6章 PCP の設定

Performance Co-Pilot (PCP) は、システムレベルのパフォーマンス測定を監視、視覚化、保存、および分析するためのツール、サービス、およびライブラリーのスイートです。

本セクションでは、システムに PCP をインストールして有効にする方法を説明します。

6.1. PCP の概要

Python、Perl、C++、および C のインターフェイスを使用したパフォーマンスメトリックを追加できます。分析ツールは、Python、C++、C のクライアント API を直接使用でき、豊富な Web アプリケーションは、JSON インターフェイスを使用して利用可能なすべてのパフォーマンスデータを調べることができます。

ライブ結果とアーカイブされたデータを比較して、データパターンを解析できます。

PCP の機能:

  • 軽量の分散アーキテクチャー。複雑なシステムの集中分析に役に立ちます。
  • これにより、リアルタイムデータの監視および管理が可能になります。
  • これにより、履歴データのログおよび取得が可能になります。

PCP には以下のコンポーネントがあります。

  • Performance Metric Collector Daemon (pmcd) は、インストールされている Performance Metric Domain Agents (pmda) からパフォーマンスデータを収集します。PMDA は、システムで個別にロードまたはアンロードでき、同じホストの PMCD によって制御されます。
  • pminfopmstat などのさまざまなクライアントツールは、同じホストまたはネットワーク上でこのデータを取得、表示、アーカイブ、処理できます。
  • pcp パッケージは、コマンドラインツールと、基本的な機能を提供します。
  • pcp-gui パッケージは、グラフィカルアプリケーションを提供します。yum install pcp-gui コマンドを実行して、pcp-gui パッケージをインストールします。詳細は、Visually tracing PCP log archives with the PCP Charts application を参照してください。

6.2. PCP のインストールおよび有効化

PCP の使用を開始するには、必要なパッケージをすべてインストールし、PCP 監視サービスを有効にします。

この手順では、pcp パッケージを使用して PCP をインストールする方法を説明します。PCP のインストールを自動化するには、pcp-zeroconf パッケージを使用してインストールします。pcp-zeroconf を使用して PCP をインストールする方法の詳細は、Setting up PCP with pcp-zeroconf を参照してください。

手順

  1. pcp パッケージをインストールします。

    # yum install pcp
  2. ホストマシンで pmcd サービスを有効にして起動します。

    # systemctl enable pmcd
    
    # systemctl start pmcd

検証手順

  • pmcd プロセスがホストで実行されているかどうかを確認します。

    # pcp
    
    Performance Co-Pilot configuration on workstation:
    
    platform: Linux workstation 4.18.0-80.el8.x86_64 #1 SMP Wed Mar 13 12:02:46 UTC 2019 x86_64
    hardware: 12 cpus, 2 disks, 1 node, 36023MB RAM
    timezone: CEST-2
    services: pmcd
    pmcd: Version 4.3.0-1, 8 agents
    pmda: root pmcd proc xfs linux mmv kvm jbd2

関連情報

6.3. 最小限の PCP 設定のデプロイメント

最小 PCP 設定は、Red Hat Enterprise Linux でパフォーマンス統計を収集します。この設定は、詳細な分析のためにデータを収集するために必要な、実稼働システムに最低限のパッケージを追加します。

作成された tar.gz ファイルおよび pmlogger の出力のアーカイブは、さまざまな PCP ツールを使用して解析し、その他のソースのパフォーマンス情報と比較できます。

前提条件

手順

  1. pmlogger 設定を更新します。

    # pmlogconf -r /var/lib/pcp/config/pmlogger/config.default
  2. pmcd サービスおよび pmlogger サービスを起動します。

    # systemctl start pmcd.service
    
    # systemctl start pmlogger.service
  3. 必要な操作を実行して、パフォーマンスデータを記録します。
  4. pmcd サービスおよび pmlogger サービスを停止します。

    # systemctl stop pmcd.service
    
    # systemctl stop pmlogger.service
  5. 出力を保存し、ホスト名と現在の日時に基づいて名前が付けられた tar.gz ファイルに保存します。

    # cd /var/log/pcp/pmlogger/
    
    # tar -czf $(hostname).$(date +%F-%Hh%M).pcp.tar.gz $(hostname)

    このファイルを展開し、PCP ツールを使用してデータを解析します。

関連情報

6.4. PCP で配布されるシステムサービス

以下の表は、PCP で配布されるさまざまなシステムサービスのロールについて説明しています。

表6.1 PCP で配布されるシステムサービスのロール

名前

説明

pmcd

PMCD (Performance Metric Collector Daemon)

pmie

Performance Metrics In difference Engine

pmlogger

パフォーマンスメトリックロガー。

pmproxy

リアルタイムおよびヒストリカルなパフォーマンスメトリクスのプロキシー、時系列クエリー、REST API サービス。

6.5. PCP と共に配布されるツール

以下の表は、PCP で配布される各種ツールの使用について説明しています。

表6.2 PCP で配布されるツールの使用

名前

説明

pcp

Performance Co-Pilot インストールの現在のステータスを表示します。

pcp-atop

パフォーマンスの観点から最も重要なハードウェアリソース (CPU、メモリー、ディスク、およびネットワーク) のシステムレベルの占有を表示します。

pcp-atopsar

さまざまなシステムリソースの使用状況に関するシステムレベルのアクティビティーレポートを生成します。このレポートは、pmlogger または pcp-atop の-w オプションを使ってあらかじめ記録された生のログファイルから生成されます。

pcp-dmcache

設定されたデバイスマッパーキャッシュターゲット (デバイスの IOP、キャッシュデバイスとメタデータデバイスの使用率、各キャッシュデバイスの読み取り/書き込みのヒット率とミス率、比率など) に関する情報を表示します。

pcp-dstat

一度に 1 台のシステムのメトリックを表示します。複数のシステムのメトリックを表示するには、--host オプションを使用します。

pcp-free

システム内の空きメモリーと使用済みメモリーを報告します。

pcp-htop

システム上で実行されているすべてのプロセスとそのコマンドライン引数を、top コマンドと同様の形式で表示しますが、縦横にスクロールしたり、マウスで操作したりすることができます。また、プロセスをツリー形式で表示したり、複数のプロセスを選択して一度に処理することもできます。

pcp-ipcs

呼び出したプロセスが読み取りアクセスできる IPC(Inter-Process Communication) ファシリティーの情報を表示します。

pcp-numastat

カーネルのメモリーアロケータからの NUMA 割り当て統計を表示します。

pcp-pidstat

システム上で動作している個々のタスクやプロセスに関する情報を表示します (CPU パーセンテージ、メモリーやスタックの使用率、スケジューリング、優先度など)。デフォルトでは、ローカルホストのライブデータを報告します。

pcp-ss

pmdasockets Performance Metrics Domain Agent (PMDA) が収集したソケットの統計情報を表示します。

pcp-uptime

システムの稼働時間、現在ログオンしているユーザー数、過去 1 分、5 分、15 分のシステム負荷の平均値を表示します。

pcp-vmstat

システムパフォーマンスの概要を 5 秒ごとに表示します。プロセス、メモリー、ページング、ブロック IO、トラップ、CPU のアクティビティーに関する情報を表示します。

pmchart

Performance Co-Pilot の機能を介して利用可能なパフォーマンスメトリック値を描画します。

pmclient

PMAPI (Performance Metrics Application Programming Interface) を使用して、高水準のシステムパフォーマンスメトリックを表示します。

pmconfig

設定パラメーターの値を表示します。

pmdbg

利用可能な Performance Co-Pilot デバッグ制御フラグとその値を表示します。

pmdiff

パフォーマンスのリグレッションを検索する際に重要と思われる変更について、指定された時間枠で、1 つまたは 2 つのアーカイブのすべてのメトリックの平均値を比較します。

pmdumplog

Performance Co-Pilot アーカイブファイルの制御、メタデータ、インデックス、および状態に関する情報を表示します。

pmdumptext

ライブまたは Performance Co-Pilot アーカイブから収集されたパフォーマンスメトリックの値を出力します。

pmerr

利用可能な Performance Co-Pilot エラーコードと、それに対応するエラーメッセージを表示します。

pmfind

ネットワークで PCP サービスを見つけます。

pmie

一連の演算式、論理式、およびルール式を定期的に評価する推論エンジン。メトリックは、ライブシステムまたは Performance Co-Pilot アーカイブファイルのいずれかから収集されます。

pmieconf

設定可能な pmie 変数を表示または設定します。

pmiectl

pmie のプライマリー以外のインスタンスを管理します。

pminfo

パフォーマンスメトリックに関する情報を表示します。メトリックは、ライブシステムまたは Performance Co-Pilot アーカイブファイルのいずれかから収集されます。

pmiostat

SCSI デバイス (デフォルト) またはデバイスマッパーデバイス (-x dm オプションを使用) の I/O 統計を報告します。

pmlc

アクティブな pmlogger インスタンスを対話的に設定します。

pmlogcheck

Performance Co-Pilot アーカイブファイルで無効なデータを特定します。

pmlogconf

pmlogger 設定ファイルを作成および変更します。

pmlogctl

pmlogger のプライマリー以外のインスタンスを管理します。

pmloglabel

Performance Co-Pilot アーカイブファイルのラベルを検証、変更、または修復します。

pmlogsummary

Performance Co-Pilot アーカイブファイルに格納されたパフォーマンスメトリックに関する統計情報を計算します。

pmprobe

パフォーマンスメトリックの可用性を決定します。

pmrep

選択した、簡単にカスタマイズ可能なパフォーマンスメトリック値に関するレポート。

pmsocks

ファイアウォールを介して Performance Co-Pilot ホストへのアクセスを許可します。

pmstat

システムパフォーマンスの簡単な概要を定期的に表示します。

pmstore

パフォーマンスメトリックの値を変更します。

pmtrace

トレース PMDA のコマンドラインインターフェイスを提供します。

pmval

パフォーマンスメトリックの現在の値を表示します。

6.6. PCP デプロイメントのアーキテクチャー

Performance Co-Pilot(PCP) には、高度なセットアップを実現するための多くのオプションが用意されています。膨大な数のアーキテクチャーが考えられますが、このセクションでは、Red Hat が設定した推奨のデプロイメント、サイジング要素、および設定オプションに基づいて、PCP デプロイメントをスケーリングする方法について説明します。

PCP は、PCP のデプロイメント規模に応じて、複数のデプロイメントアーキテクチャーをサポートしています。

利用可能なスケーリングデプロイメントセットアップバリエーション

注記

PCP バージョン 5.3.0 は Red Hat Enterprise Linux 8.4 および Red Hat Enterprise Linux 8 の以前のマイナーバージョンでは利用できないため、Red Hat はローカルホストおよび pmlogger のファームアーキテクチャーを推奨します。

PCP 5.3.0 以前のバージョンにおける pmproxy の既知のメモリーリークについては、Memory leaks in pmproxy in PCP を参照してください。

ローカルホスト

各サービスは監視対象のマシン上でローカルに動作します。設定を変更せずにサービスを開始した場合、これがデフォルトのデプロイメントです。この場合、個々のノードを超えたスケーリングはできません。

デフォルトでは、Redis のデプロイメント設定は、スタンドアロン、localhost となっています。しかし、Redis はオプションとして、データを複数のホストで共有する、高可用性と高スケーラビリティを備えたクラスター形態で実行することができます。また、クラウド上に Redis クラスターをデプロイしたり、クラウドベンダーが提供するマネージド Redis クラスターを利用したりすることも可能です。

Decentralized

ローカルホストと分散型のセットアップの唯一の違いは、集中型の Redis サービスです。このモデルでは、ホストは監視対象の各ホスト上で pmlogger サービスを実行し、ローカルの pmcd インスタンスからメトリクスを取得します。そして、ローカルの pmproxy サービスは、パフォーマンスメトリクスを中央の Redis インスタンスにエクスポートします。

図6.1 分散型ロギング

分散型ロギング
集中型ロギング - pmlogger ファーム

監視対象ホストのリソース使用量が制限されている場合、pmlogger ファームというデプロイメントオプションもあります。これは集中型ロギングとも呼ばれます。この設定では、1 つのロガーホストが複数の pmlogger プロセスを実行し、それぞれが異なるリモート pmcd ホストからパフォーマンスメトリクスを取得するように設定されます。集中ロガーのホストは pmproxy サービスを実行するように設定され、このサービスは、結果として生じる PCP アーカイブズのログを検出し、メトリクスデータを Redis インスタンスに読み込みます。

図6.2 集中型ロギング - pmlogger ファーム

集中型ロギング - pmlogger ファーム
統合型 - 複数の pmlogger ファーム

大規模なデプロイメントの場合、Red Hat は複数の pmlogger ファームを統合させてデプロイすることを推奨します。例えば、ラックやデータセンターごとに 1 つの pmlogger ファームをデプロイします。各 pmlogger ファームは、メトリクスを中央の Redis インスタンスに読み込みます。

図6.3 統合型 - 複数の pmlogger ファーム

統合型 - 複数の pmlogger ファーム
注記

デフォルトでは、Redis のデプロイメント設定は、スタンドアロン、localhost となっています。しかし、Redis はオプションとして、データを複数のホストで共有する、高可用性と高スケーラビリティを備えたクラスター形態で実行することができます。また、クラウド上に Redis クラスターをデプロイしたり、クラウドベンダーが提供するマネージド Redis クラスターを利用したりすることも可能です。

関連情報

6.8. サイジングファクター

スケーリングに必要なサイジングファクターは以下のとおりです。

Remote system size
CPU、ディスク、ネットワーク・インターフェイスおよびその他のハードウェアリソースの数は、集中型ロギングホスト上の各 pmlogger が収集するデータ量に影響します。
Logged Metrics
ログメトリクスの数と種類が重要なロールを果たします。具体的には、per-process proc.* メトリクスには、大きなディスク容量が必要です。たとえば、標準的な pcp-zeroconf の設定で 10 秒のログ取得間隔の場合、proc メトリクスなしでは 11MB、proc メトリクスありでは 155MB と、係数は 10 倍以上になります。さらに、各メトリクスのインスタンス数、たとえば CPU、ブロックデバイス、ネットワークインターフェイスの数なども、必要なストレージ容量に影響を与えます。
Logging Interval
メトリクスのログを取る間隔は、ストレージの要件に影響します。各 pmlogger インスタンスの pmlogger.log ファイルには、毎日の PCP アーカイブファイルの予想サイズが書き込まれます。これらの値は圧縮されていない推定値です。PCP のアーカイブは約 10:1 と非常によく圧縮されるため、実際の長期的なディスク容量の要件は、特定のサイトで決定することができます。
pmlogrewrite
PCP をアップグレードするたびに pmlogrewrite ツールが実行され、旧バージョンと新バージョンの PCP でメトリクスのメタデータに変更があった場合、古いアーカイブが書き換えられます。この処理時間は、保存されているアーカイブの数に応じてリニアに変化します。

関連情報

  • pmlogrewrite(1) および pmlogger(1) の man ページ

6.9. PCP スケーリングの設定オプション

スケーリングに必要な設定オプションを以下に示します。

sysctl and rlimit settings
アーカイブ検出を有効にすると、pmproxy は、監視またはログテーリングを行っているすべての pmlogger に対して 4 つの記述子を必要とし、さらに、サービスログと pmproxy クライアントソケットのための追加のファイル記述子があれば、それも必要となります。各 pmlogger プロセスは、リモートの pmcd ソケット、アーカイブファイル、サービスログなどのために約 20 個のファイル記述子を使用します。合計すると、約 200 の pmlogger プロセスを実行しているシステムでは、デフォルトの 1024 ソフトの制限を超えてしまいます。pcp-5.3.0 以降の pmproxy サービスでは、ソフトリミットがハードリミットに自動的に引き上げられます。以前のバージョンの PCP では、多数の pmlogger プロセスをデプロイする場合、チューニングが必要です。これは、pmlogger のソフトリミットまたはハードリミットを増やすことで実現できます。詳細は、How to set limits (ulimit) for services run by systemd を参照してください。
ローカルアーカイブ
pmlogger サービスは、ローカルおよびリモートの pmcd のメトリクスを /var/log/pcp/pmlogger/ ディレクトリーに保存します。ローカルシステムのロギング間隔を制御するには、/etc/pcp/pmlogger/control.d/configfile ファイルを更新し、引数に -t X を追加してください (Xは秒単位のロギング間隔)。どのメトリクスを記録するかを設定するには、pmlogconf /var/lib/pcp/config/pmlogger/config.clienthostname を実行します。このコマンドは、デフォルトのメトリクスのセットを含む設定ファイルをデプロイしますが、オプションでさらにカスタマイズすることもできます。古い PCP アーカイブをいつパージするかという保存設定を行うには、/etc/sysconfig/pmlogger_timers file and specify PMLOGGER_DAILY_PARAMS="-E -k X" を更新します。ここで、Xは PCP アーカイブを保持する日数です。
Redis

pmproxy サービスは、pmlogger からのログされたメトリクスを Redis インスタンスに送信します。設定ファイル /etc/pcp/pmproxy/pmproxy.conf で保持設定を指定する際に使用できる 2 つのオプションを以下に示します。

  • stream.expire では、古いメトリクスを削除するまでの期間を指定します (つまり、指定した秒数の間更新されなかったメトリクス)。
  • stream.maxlen は、ホストごとに 1 つのメトリクスの最大メトリクス値の数を指定します。この設定は、保存期間をログ間隔で割ったものでなければなりません。例えば、保存期間が 14 日、ログ間隔が 60 秒の場合は 20160 となります (60*60*24*14/60)。

関連情報

  • pmproxy(1)pmlogger(1)、および sysctl(8) の man ページ

6.10. 例: 集中ロギングデプロイメントの分析

以下の結果は、集約ロギングセットアップ (pmlogger ファームデプロイメントとも呼ばれる) で集約されています。デフォルトの pcp-zeroconf 5.3.0 インストールでは、各リモートホストが、64 の CPU コア、376 GB RAM、および 1 つのディスクが接続されたサーバーで pmcd を実行している同一のコンテナーインスタンスになります。

ロギング間隔は 10 秒で、リモートノードの proc メトリックは含まれず、メモリー値は Resident Set Size (RSS) の値を参照します。

表6.4 10 秒のロギング間隔の詳細な使用統計

ホスト数1050

1 日あたりの PCP アーカイブストレージ

91 MB

522 MB

pmlogger メモリー

160 MB

580 MB

1 日あたりの pmlogger ネットワーク (In)

2 MB

9 MB

pmproxy メモリー

1.4 GB

6.3 GB

1 日あたりの Redis メモリー

2.6 GB

12 GB

表6.5 60 秒のロギング間隔で、監視対象ホストに応じて使用されるリソース

ホスト数1050100

1 日あたりの PCP アーカイブストレージ

20 MB

120 MB

271 MB

pmlogger メモリー

104 MB

524 MB

1049 MB

1 日あたりの pmlogger ネットワーク (In)

0.38 MB

1.75 MB

3.48 MB

pmproxy メモリー

2.67 GB

5.5GB

9 GB

1 日あたりの Redis メモリー

0.54 GB

2.65 GB

5.3 GB

注記

pmproxy は Redis 要求をキューに入れ、Redis パイプラインを使用して Redis クエリーを高速化します。これにより、メモリー使用率が高くなる可能性があります。この問題をトラブルシューティングする場合は、Troubleshooting high memory usage を参照してください。

6.11. 例: 統合型セットアップデプロイメントの分析

以下の結果が、統合型セットアップ (複数の pmlogger ファームとも呼ばれる) で確認されました。これは、3 つの集中ロギング (pmlogger ファーム) セットアップで設定されます。各 pmlogger ファームは 100 のリモートホスト、つまり合計 300 のホストを監視していました。

pmlogger ファームのこのセットアップは、Redis サーバーがクラスターモードで動作していたことを除いて、60 秒のログ間隔での 例: 集中ロギングデプロイメントの分析 で説明した設定と同じです。

表6.6 60 秒のロギング間隔で、統合型ホストに応じて使用されるリソース

1 日あたりの PCP アーカイブストレージpmlogger メモリー1 日あたりのネットワーク (In/Out)pmproxy メモリー1 日あたりの Redis メモリー

277 MB

1058 MB

15.6 MB / 12.3 MB

6-8 GB

5.5 GB

ここでは、すべての値はホストごとになります。Redis クラスターのノード間通信により、ネットワーク帯域幅が高まります。

6.12. 高メモリー使用率のトラブルシューティング

以下のシナリオでは、メモリー使用率が高くなる可能性があります。

  • pmproxy プロセスは新しい PCP アーカイブの処理がビジーで、Redis の要求および応答を処理するための予備の CPU サイクルがありません。
  • Redis ノードまたはクラスターが過負荷になり、時間が経過しても着信要求を処理できません。

pmproxy サービスデーモンは、Redis ストリームを使用し、設定パラメーター (PCP チューニングパラメーター) をサポートします。これは、Redis のメモリー使用量および鍵の保存に影響します。/etc/pcp/pmproxy/pmproxy.conf ファイルには、pmproxy で利用可能な設定オプションと、関連する API が一覧表示されます。

本セクションでは、メモリー使用率の高い問題をトラブルシューティングする方法を説明します。

前提条件

  1. pcp-pmda-redis パッケージをインストールします。

    # yum install pcp-pmda-redis
  2. redis PMDA をインストールします。

    # cd /var/lib/pcp/pmdas/redis && ./Install

手順

  • 高いメモリー使用率のトラブルシューティングを行うには、次のコマンドを実行して、inflight 列を確認します。

    $ pmrep :pmproxy
             backlog  inflight  reqs/s  resp/s   wait req err  resp err  changed  throttled
              byte     count   count/s  count/s  s/s  count/s   count/s  count/s   count/s
    14:59:08   0         0       N/A       N/A   N/A    N/A      N/A      N/A        N/A
    14:59:09   0         0    2268.9    2268.9    28     0        0       2.0        4.0
    14:59:10   0         0       0.0       0.0     0     0        0       0.0        0.0
    14:59:11   0         0       0.0       0.0     0     0        0       0.0        0.0

    この列は、Redis リクエストが転送中である数を示しています。つまり、キューに入れられているか送信されており、現時点では応答は受信されていません。

    数値が高い場合は、次のいずれかの状態を示します。

    • pmproxy プロセスは新しい PCP アーカイブの処理がビジーで、Redis の要求および応答を処理するための予備の CPU サイクルがありません。
    • Redis ノードまたはクラスターが過負荷になり、時間が経過しても着信要求を処理できません。
  • メモリー使用量が多い問題のトラブルシューティングを行うには、このファームの pmlogger プロセスの数を減らし、別の pmlogger ファームを追加します。統合型 (複数の pmlogger ファームの設定) を使用します。

    Redis ノードが長時間にわたって CPU を 100% 使用している場合は、パフォーマンスが向上しているホストに移動するか、代わりにクラスター化された Redis 設定を使用します。

  • pmproxy.redis.* メトリックスを表示するには、次のコマンドを使用します。

    $ pminfo -ftd pmproxy.redis
    pmproxy.redis.responses.wait [wait time for responses]
        Data Type: 64-bit unsigned int  InDom: PM_INDOM_NULL 0xffffffff
        Semantics: counter  Units: microsec
        value 546028367374
    pmproxy.redis.responses.error [number of error responses]
        Data Type: 64-bit unsigned int  InDom: PM_INDOM_NULL 0xffffffff
        Semantics: counter  Units: count
        value 1164
    [...]
    pmproxy.redis.requests.inflight.bytes [bytes allocated for inflight requests]
        Data Type: 64-bit int  InDom: PM_INDOM_NULL 0xffffffff
        Semantics: discrete  Units: byte
        value 0
    
    pmproxy.redis.requests.inflight.total [inflight requests]
        Data Type: 64-bit unsigned int  InDom: PM_INDOM_NULL 0xffffffff
        Semantics: discrete  Units: count
        value 0
    [...]

    インフライトのリクエスト数を表示するには、pmproxy.redis.requests.inflight.total メトリックスと pmproxy.redis.requests.inflight.bytes メトリックスを参照して、現在のすべてのインフライトの Redis リクエストで占有されているバイト数を表示します。

    通常、redis 要求キューは 0 ですが、大きな pmlogger ファームの使用量に基づいて構築できます。これによりスケーラビリティーが制限され、pmproxy クライアントのレイテンシーが高くなる可能性があります。

  • pminfo コマンドを実行すると、パフォーマンスメトリックスの詳細が表示されます。たとえば、redis.* メトリックスを表示するには、次のコマンドを使用します。

    $ pminfo -ftd redis
    redis.redis_build_id [Build ID]
        Data Type: string  InDom: 24.0 0x6000000
        Semantics: discrete  Units: count
        inst [0 or "localhost:6379"] value "87e335e57cffa755"
    redis.total_commands_processed [Total number of commands processed by the server]
        Data Type: 64-bit unsigned int  InDom: 24.0 0x6000000
        Semantics: counter  Units: count
        inst [0 or "localhost:6379"] value 595627069
    [...]
    
    redis.used_memory_peak [Peak memory consumed by Redis (in bytes)]
        Data Type: 32-bit unsigned int  InDom: 24.0 0x6000000
        Semantics: instant  Units: count
        inst [0 or "localhost:6379"] value 572234920
    [...]

    ピークメモリー使用量を表示するには、redis.used_memory_peak メトリックスを参照してください。

関連情報

第7章 pmlogger でのパフォーマンスデータのロギング

PCP ツールを使用してパフォーマンスのメトリック値をログに記録すると、後で再生できます。これにより、遡及的なパフォーマンス解析を実行できます。

pmlogger ツールを使用すると、以下が可能になります。

  • 選択したメトリックのアーカイブログをシステムに作成する
  • システムに記録されるメトリックとその頻度を指定する

7.1. pmlogconf で pmlogger 設定ファイルの変更

pmlogger サービスの実行中、PCP はホストでメトリックのデフォルトセットをログに記録します。

pmlogconf ユーティリティーを使用してデフォルト設定を確認します。pmlogger 設定ファイルが存在しない場合は、pmlogconf がデフォルトのメトリック値で作成します。

前提条件

手順

  1. pmlogger 設定ファイルを作成または変更します。

    # pmlogconf -r /var/lib/pcp/config/pmlogger/config.default
  2. pmlogconf プロンプトに従い、関連するパフォーマンスメトリックのグループを有効または無効にし、有効な各グループのロギング間隔を制御します。

関連情報

7.2. pmlogger の設定ファイルの手動編集

指定したメトリックと間隔でカスタマイズしたロギング設定を作成する場合は、pmlogger 設定ファイルを手動で編集します。デフォルトの pmlogger 設定ファイルは /var/lib/pcp/config/pmlogger/config.default です。設定ファイルでは、プライマリーのロギングインスタンスによって記録されるメトリックを指定します。

手動の設定では、以下が可能になります。

  • 自動設定の一覧に記載されていないメトリックを記録する。
  • カスタムロギングの周波数を選択する。
  • アプリケーションのメトリックを使用して PMDA を追加する。

前提条件

手順

  • /var/lib/pcp/config/pmlogger/config.default ファイルを開いて編集し、特定のメトリックを追加します。

    # It is safe to make additions from here on ...
    #
    
    log mandatory on every 5 seconds {
        xfs.write
        xfs.write_bytes
        xfs.read
        xfs.read_bytes
    }
    
    log mandatory on every 10 seconds {
        xfs.allocs
        xfs.block_map
        xfs.transactions
        xfs.log
    
    }
    
    [access]
    disallow * : all;
    allow localhost : enquire;

7.3. pmlogger サービスの有効化

ローカルマシンでメトリック値のログを記録するには、pmlogger サービスを開始して有効にする必要があります。

この手順では、pmlogger サービスを有効にする方法を説明します。

前提条件

手順

  • pmlogger サービスを開始して、有効にします。

    # systemctl start pmlogger
    
    # systemctl enable pmlogger

検証手順

  • pmlogger サービスが有効になっているかどうかを確認します。

    # pcp
    
    Performance Co-Pilot configuration on workstation:
    
    platform: Linux workstation 4.18.0-80.el8.x86_64 #1 SMP Wed Mar 13 12:02:46 UTC 2019 x86_64
    hardware: 12 cpus, 2 disks, 1 node, 36023MB RAM
    timezone: CEST-2
    services: pmcd
    pmcd: Version 4.3.0-1, 8 agents, 1 client
    pmda: root pmcd proc xfs linux mmv kvm jbd2
    pmlogger: primary logger: /var/log/pcp/pmlogger/workstation/20190827.15.54

関連情報

7.4. メトリック収集のためのクライアントシステムの設定

この手順では、中央サーバーが、PCP を実行しているクライアントからメトリックを収集できるように、クライアントシステムを設定する方法を説明します。

前提条件

手順

  1. pcp-system-tools パッケージをインストールします。

    # yum install pcp-system-tools
  2. pmcd の IP アドレスを設定します。

    # echo "-i 192.168.4.62" >>/etc/pcp/pmcd/pmcd.options

    192.168.4.62 を、クライアントがリッスンする IP アドレスに置き換えます。

    デフォルトでは、pmcd は、ローカルホストをリッスンします。

  3. パブリック zone を永続的に追加するように、ファイアウォールを設定します。

    # firewall-cmd --permanent --zone=public --add-port=44321/tcp
    success
    
    # firewall-cmd --reload
    success
  4. SELinux ブール値を設定します。

    # setsebool -P pcp_bind_all_unreserved_ports on
  5. pmcd サービスおよび pmlogger サービスを有効にします。

    # systemctl enable pmcd pmlogger
    # systemctl restart pmcd pmlogger

検証手順

  • pmcd が、設定した IP アドレスを正しくリッスンしているかどうかを確認します。

    # ss -tlp | grep 44321
    LISTEN   0   5     127.0.0.1:44321   0.0.0.0:*   users:(("pmcd",pid=151595,fd=6))
    LISTEN   0   5  192.168.4.62:44321   0.0.0.0:*   users:(("pmcd",pid=151595,fd=0))
    LISTEN   0   5         [::1]:44321      [::]:*   users:(("pmcd",pid=151595,fd=7))

関連情報

7.5. データ収集用の中央サーバーの設定

この手順では、PCP を実行しているクライアントからメトリックを収集する中央サーバーを作成する方法を説明します。

前提条件

手順

  1. pcp-system-tools パッケージをインストールします。

    # yum install pcp-system-tools
  2. 以下の内容で /etc/pcp/pmlogger/control.d/remote ファイルを作成してください。

    # DO NOT REMOVE OR EDIT THE FOLLOWING LINE
    $version=1.1
    
    192.168.4.13 n n PCP_ARCHIVE_DIR/rhel7u4a -r -T24h10m -c config.rhel7u4a
    192.168.4.14 n n PCP_ARCHIVE_DIR/rhel6u10a -r -T24h10m -c config.rhel6u10a
    192.168.4.62 n n PCP_ARCHIVE_DIR/rhel8u1a -r -T24h10m -c config.rhel8u1a

    192.168.4.13192.168.4.14、および 192.168.4.62 を、クライアントの IP アドレスに置き換えます。

    注記

    Red Hat Enterpirse Linux 8.0、8.1、および 8.2 では、制御ファイルでリモートホストに PCP_LOG_DIR/pmlogger/host_name 形式を使用します。

  3. pmcd サービスおよび pmlogger サービスを有効にします。

    # systemctl enable pmcd pmlogger
    # systemctl restart pmcd pmlogger

検証手順

  • 各ディレクトリーから最新のアーカイブファイルにアクセスできることを確認します。

    # for i in /var/log/pcp/pmlogger/rhel*/*.0; do pmdumplog -L $i; done
    Log Label (Log Format Version 2)
    Performance metrics from host rhel6u10a.local
      commencing Mon Nov 25 21:55:04.851 2019
      ending     Mon Nov 25 22:06:04.874 2019
    Archive timezone: JST-9
    PID for pmlogger: 24002
    Log Label (Log Format Version 2)
    Performance metrics from host rhel7u4a
      commencing Tue Nov 26 06:49:24.954 2019
      ending     Tue Nov 26 07:06:24.979 2019
    Archive timezone: CET-1
    PID for pmlogger: 10941
    [..]

    /var/log/pcp/pmlogger/ ディレクトリーのアーカイブファイルは、詳細な分析とグラフ作成に使用できます。

関連情報

7.6. pmrep で PCP ログアーカイブの再生

メトリックデータの記録後、PCP ログアーカイブを再生できます。ログをテキストファイルにエクスポートして、スプレッドシートにインポートするには、pcp2csvpcp2xmlpmrep または pmlogsummary などの PCP ユーティリティーを使用します。

pmrep ツールを使用すると、以下のことが可能になります。

  • ログファイルを表示する
  • 選択した PCP ログアーカイブを解析し、値を ASCII テーブルにエクスポートする
  • アーカイブログ全体を展開するか、コマンドラインで個別のメトリックを指定して、ログからメトリック値のみを選択する

前提条件

  • PCP がインストールされている。詳細は Installing and enabling PCP を参照してください。
  • pmlogger サービスが有効になっている。詳細は Enabling the pmlogger service を参照してください。
  • pcp-system-tools パッケージをインストールします。

    # yum install pcp-gui

手順

  • メトリックのデータを表示します。

    $ pmrep --start @3:00am --archive 20211128 --interval 5seconds --samples 10 --output csv disk.dev.write
    Time,"disk.dev.write-sda","disk.dev.write-sdb"
    2021-11-28 03:00:00,,
    2021-11-28 03:00:05,4.000,5.200
    2021-11-28 03:00:10,1.600,7.600
    2021-11-28 03:00:15,0.800,7.100
    2021-11-28 03:00:20,16.600,8.400
    2021-11-28 03:00:25,21.400,7.200
    2021-11-28 03:00:30,21.200,6.800
    2021-11-28 03:00:35,21.000,27.600
    2021-11-28 03:00:40,12.400,33.800
    2021-11-28 03:00:45,9.800,20.600

    上記の例では、5 秒 間隔でアーカイブに収集された disk.dev.write メトリックスのデータをコンマ区切り値の形式で表示します。

    注記

    この例の 20211128 を、データを表示する pmlogger アーカイブを含むファイル名に置き換えます。

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第8章 Performance Co-Pilot によるパフォーマンスの監視

Performance Co-Pilot (PCP) は、システムレベルのパフォーマンス測定を監視、視覚化、保存、および分析するためのツール、サービス、およびライブラリーのスイートです。

システム管理者は、Red Hat Enterprise Linux 8 の PCP アプリケーションを使用して、システムのパフォーマンスを監視できます。

8.1. pmda-postfix での postfix の監視

この手順では、pmda-postfix を使用して postfix メールサーバーのパフォーマンスメトリックを監視する方法を説明します。これは、1 秒間に受信した電子メールの数を確認するのに役立ちます。

前提条件

手順

  1. 以下のパッケージをインストールします。

    1. pcp-system-tools をインストールします。

      # yum install pcp-system-tools
    2. pmda-postfix パッケージをインストールして、postfix を監視します。

      # yum install pcp-pmda-postfix postfix
    3. ロギングデーモンをインストールします。

      # yum install rsyslog
    4. テスト用にメールクライアントをインストールします。

      # yum install mutt
  2. postfix サービスおよび rsyslog サービスを有効にします。

    # systemctl enable postfix rsyslog
    # systemctl restart postfix rsyslog
  3. SELinux ブール値を有効にして、pmda-postfix が必要なログファイルにアクセスできるようにします。

    # setsebool -P pcp_read_generic_logs=on
  4. PMDA をインストールします。

    # cd /var/lib/pcp/pmdas/postfix/
    
    # ./Install
    
    Updating the Performance Metrics Name Space (PMNS) ...
    Terminate PMDA if already installed ...
    Updating the PMCD control file, and notifying PMCD ...
    Waiting for pmcd to terminate ...
    Starting pmcd ...
    Check postfix metrics have appeared ... 7 metrics and 58 values

検証手順

  • pmda-postfix 操作を確認します。

    echo testmail | mutt root
  • 利用可能なメトリックを確認します。

    # pminfo postfix
    
    postfix.received
    postfix.sent
    postfix.queues.incoming
    postfix.queues.maildrop
    postfix.queues.hold
    postfix.queues.deferred
    postfix.queues.active

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8.2. PCP Charts アプリケーションで PCP ログアーカイブを視覚的にトレース

メトリックデータの記録後、PCP ログアーカイブをグラフとして再生できます。メトリックは、PCP ログアーカイブのメトリックデータを履歴データのソースとして使用する代替オプションを持つ 1 台または複数のライブホストから提供されます。PCP Charts アプリケーションインターフェイスをカスタマイズしてパフォーマンスメトリックのデータを表示するには、ラインプロット、バーグラフ、または使用状況グラフを使用します。

PCP Charts アプリケーションを使用すると、以下が可能になります。

  • PCP Charts アプリケーションのデータを再生し、グラフを使用して、システムのライブデータとともに遡及データを視覚化する。
  • パフォーマンスメトリック値をグラフに描画する。
  • 複数のチャートを同時に表示する。

前提条件

  • PCP がインストールされている。詳細は Installing and enabling PCP を参照してください。
  • pmlogger でパフォーマンスデータをログに記録している。詳細は、Logging performance data with pmlogger を参照してください。
  • pcp-gui パッケージがインストールされている。

    # yum install pcp-gui

手順

  1. コマンドラインで PCP Charts アプリケーションを起動します。

    # pmchart

    図8.1 PCP Charts アプリケーション

    pmchart の起動

    pmtime サーバー設定は下部にあります。start ボタンおよび pause ボタンを使用すると、以下を制御できます。

    • PCP がメトリックデータをポーリングする間隔
    • 履歴データのメトリックの日付および時間
  2. File をクリックしてから、New Chart をクリックして、ホスト名またはアドレスを指定して、ローカルマシンおよびリモートマシンの両方からメトリックを選択します。高度な設定オプションには、チャートの軸値を手動で設定する機能、およびプロットの色を手動で選択する機能が含まれます。
  3. PCP Charts アプリケーションで作成したビューを記録します。

    以下は、PCP Charts アプリケーションで作成したイメージを撮影したり、ビューを記録するためのオプションです。

    • File をクリックしてから Export をクリックして、現在のビューのイメージを保存します。
    • Record をクリックしてから Start をクリックし、録画を開始します。Record をクリックしてから Stop をクリックし、録画を停止します。録画の停止後、記録されたメトリックは後で表示できるようにアーカイブが作成されます。
  4. 必要に応じて、PCP Charts アプリケーションでは、ビュー と呼ばれるメインの設定ファイルによって、1 つ以上のチャートに関連付けられたメタデータを保存できます。このメタデータでは、使用されるメトリックや、チャート列など、チャート側面をすべて記述します。File をクリックしてから Save View をクリックして、カスタム view 設定を保存し、後で view 設定を読み込みます。

    以下の PCP Charts アプリケーションビューの設定ファイルの例では、指定の XFS ファイルシステム loop1 に対して読み書きされた合計バイト数を示す積み上げチャートグラフを説明します。

    #kmchart
    version 1
    
    chart title "Filesystem Throughput /loop1" style stacking antialiasing off
        plot legend "Read rate"   metric xfs.read_bytes   instance  "loop1"
        plot legend "Write rate"  metric xfs.write_bytes  instance  "loop1"

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8.3. PCP を使用した SQL Server からのデータの収集

Red Hat Enterprise Linux 8.2 以降では、SQL Server エージェントは Performance Co-Pilot (PCP) で利用できます。これは、データベースのパフォーマンスの問題を監視および分析するのに役立ちます。

この手順では、システムの pcp を使用して Microsoft SQL Server のデータを収集する方法を説明します。

前提条件

  • Red Hat Enterprise Linux に Microsoft SQL Server をインストールし、SQL Server への信頼できる接続を確立している。
  • Red Hat Enterprise Linux 用の SQL Server の Microsoft ODBC ドライバーがインストールされている。

手順

  1. PCP をインストールします。

    # yum install pcp-zeroconf
  2. pyodbc ドライバーに必要なパッケージをインストールします。

    # yum install gcc-c++ python3-devel unixODBC-devel
    
    # yum install python3-pyodbc
  3. mssql エージェントをインストールします。

    1. PCP の Microsoft SQL Server ドメインエージェントをインストールします。

      # yum install pcp-pmda-mssql
    2. /etc/pcp/mssql/mssql.conf ファイルを編集して、mssql エージェントの SQL サーバーアカウントのユーザー名およびパスワードを設定します。設定するアカウントに、パフォーマンスデータに対するアクセス権限があることを確認します。

      username: user_name
      password: user_password

      user_name を SQL Server アカウントに置き換え、user_password をこのアカウントの SQL Server ユーザーパスワードに置き換えます。

  4. エージェントをインストールします。

    # cd /var/lib/pcp/pmdas/mssql
    # ./Install
    Updating the Performance Metrics Name Space (PMNS) ...
    Terminate PMDA if already installed ...
    Updating the PMCD control file, and notifying PMCD ...
    Check mssql metrics have appeared ... 168 metrics and 598 values
    [...]

検証手順

  • pcp コマンドを使用して、SQL Server PMDA (mssql) が読み込まれて実行されていることを確認します。

    $ pcp
    Performance Co-Pilot configuration on rhel.local:
    
    platform: Linux rhel.local 4.18.0-167.el8.x86_64 #1 SMP Sun Dec 15 01:24:23 UTC 2019 x86_64
     hardware: 2 cpus, 1 disk, 1 node, 2770MB RAM
     timezone: PDT+7
     services: pmcd pmproxy
         pmcd: Version 5.0.2-1, 12 agents, 4 clients
         pmda: root pmcd proc pmproxy xfs linux nfsclient mmv kvm mssql
               jbd2 dm
     pmlogger: primary logger: /var/log/pcp/pmlogger/rhel.local/20200326.16.31
         pmie: primary engine: /var/log/pcp/pmie/rhel.local/pmie.log
  • PCP が SQL Server から収集できるメトリックの完全な一覧を表示します。

    # pminfo mssql
  • メトリックの一覧を表示した後は、トランザクションのレートを報告できます。たとえば、5 秒間の時間枠で、1 秒あたりの全体的なトランザクション数を報告するには、以下のコマンドを実行します。

    # pmval -t 1 -T 5 mssql.databases.transactions
  • pmchart コマンドを使用して、システムでこれらのメトリックのグラフィックチャートを表示します。詳細は、Visually tracing PCP log archives with the PCP Charts application を参照してください。

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第9章 PCP を使用した XFS のパフォーマンス分析

XFS PMDA は、pcp パッケージの一部として提供され、インストール時にデフォルトで有効になります。これは、Performance Co-Pilot (PCP) で XFS ファイルシステムのパフォーマンスメトリックデータを収集するために使用されます。

本セクションでは、PCP を使用して XFS ファイルシステムのパフォーマンスを分析する方法を説明します。

9.1. XFS PMDA の手動インストール

XFS PMDA が pcp 設定出力に記載されていない場合は、PMDA エージェントを手動でインストールします。

この手順では、PMDA エージェントを手動でインストールする方法を説明します。

前提条件

手順

  1. xfs ディレクトリーに移動します。

    # cd /var/lib/pcp/pmdas/xfs/

検証手順

  • pmcd プロセスがホストで実行しており、設定一覧に XFS PMDA が有効として記載されていることを確認します。

    # pcp
    
    Performance Co-Pilot configuration on workstation:
    
    platform: Linux workstation 4.18.0-80.el8.x86_64 #1 SMP Wed Mar 13 12:02:46 UTC 2019 x86_64
    hardware: 12 cpus, 2 disks, 1 node, 36023MB RAM
    timezone: CEST-2
    services: pmcd
    pmcd: Version 4.3.0-1, 8 agents
    pmda: root pmcd proc xfs linux mmv kvm jbd2

関連情報

9.2. pminfo を使用した XFS パフォーマンスメトリックの検証

PCP は XFS PMDA を有効にして、マウントされた各 XFS ファイルシステムに対して特定の XFS メトリックの報告を可能にします。これにより、特定のマウントされたファイルシステムの問題を特定して、パフォーマンスを評価することが容易になります。

pminfo コマンドは、マウントされた各 XFS ファイルシステムの各デバイスに対する XFS メトリックを提供します。

この手順では、XFS PMDA が提供する利用可能なすべてのメトリックの一覧を表示します。

前提条件

手順

  • XFS PMDA が提供する利用可能なメトリックの一覧を表示します。

    # pminfo xfs
  • 個別のメトリックの情報を表示します。以下の例は、pminfo ツールを使用して、特定の XFS の read メトリックおよび write メトリックを検証します。

    • xfs.write_bytes メトリックの簡単な説明を表示します。

      # pminfo --oneline xfs.write_bytes
      
      xfs.write_bytes [number of bytes written in XFS file system write operations]
    • xfs.read_bytes メトリックの長い説明を表示します。

      # pminfo --helptext xfs.read_bytes
      
      xfs.read_bytes
      Help:
      This is the number of bytes read via read(2) system calls to files in
      XFS file systems. It can be used in conjunction with the read_calls
      count to calculate the average size of the read operations to file in
      XFS file systems.
    • xfs.read_bytes メトリックの現在のパフォーマンス値を取得します。

      # pminfo --fetch xfs.read_bytes
      
      xfs.read_bytes
          value 4891346238
    • pminfo で、デバイスごとの XFS メトリックを取得します。

      # pminfo --fetch --oneline xfs.perdev.read xfs.perdev.write
      
      xfs.perdev.read [number of XFS file system read operations]
      inst [0 or "loop1"] value 0
      inst [0 or "loop2"] value 0
      
      xfs.perdev.write [number of XFS file system write operations]
      inst [0 or "loop1"] value 86
      inst [0 or "loop2"] value 0

9.3. pmstore を使用した XFS パフォーマンスメトリックのリセット

PCP を使用すると、特に特定のメトリックが、xfs.control.reset メトリックなどの制御変数として動作する場合は、そのメトリックの値を変更できます。メトリックの値を変更するには、pmstore ツールを使用します。

この手順では、pmstore ツールを使用して XFS メトリックをリセットする方法を説明します。

前提条件

手順

  1. メトリックの値を表示します。

    $ pminfo -f xfs.write
    
    xfs.write
        value 325262
  2. すべての XFS メトリックをリセットします。

    # pmstore xfs.control.reset 1
    
    xfs.control.reset old value=0 new value=1

検証手順

  • メトリックをリセットした後に情報を表示します。

    $ pminfo --fetch xfs.write
    
    xfs.write
        value 0

関連情報

9.4. XFS の PCP メトリックグループ

以下の表は、XFS で利用可能な PCP メトリックグループについて説明しています。

表9.1 XFS のメトリックグループ

メトリックグループ

提供されたメトリック

xfs.*

読み書き操作の数、読み書きバイト数を含む一般的な XFS メトリック。inode がフラッシュされた回数、クラッシュした回数、クラスター化に失敗した数に関するカウンターを併用。

xfs.allocs.*

xfs.alloc_btree.*

ファイルシステムのオブジェクトの割り当てに関するメトリックの範囲。これには、エクステントおよびブロックの作成/解放の数が含まれます。割り当てツリーの検索と、拡張レコードの作成と btree からの削除との比較。

xfs.block_map.*

xfs.bmap_btree.*

メトリックには、ブロックマップの読み取り/書き込みとブロックの削除の数、挿入、削除、および検索のためのエクステントリスト操作が含まれます。また、ブロックマップからの比較、検索、挿入、および削除に関する操作カウンター。

xfs.dir_ops.*

作成、エントリー削除、getdent の操作の数に対する XFS ファイルシステムのディレクトリー操作のカウンター。

xfs.transactions.*

メタデータトランザクションの数のカウンター。これには、空のトランザクションの数と、同期および非同期のトランザクションの数のカウントが含まれます。

xfs.inode_ops.*

オペレーティングシステムが、複数の結果で inode キャッシュの XFS inode を検索する回数のカウンター。このカウントキャッシュのヒット数、キャッシュミスなど。

xfs.log.*

xfs.log_tail.*

XFS ファイルシステムを介したログバッファーの書き込み数のカウンターには、ディスクに書き込まれたブロックの数が含まれます。また、ログフラッシュおよびピニングの数のメトリックです。

xfs.xstrat.*

XFS フラッシュデーモンによりフラッシュされたファイルデータのバイト数と、ディスク上の連続および非連続の領域にフラッシュされたバッファーの数のカウンター。

xfs.attr.*

すべての XFS ファイルシステムでの属性の取得、設定、削除、および一覧表示の操作数のカウント。

xfs.quota.*

XFS ファイルシステムでのクォータ操作のメトリック。これには、クォータ回収、クォータキャッシュミス、キャッシュヒット、およびクォータデータの回収の数に関するカウンターが含まれます。

xfs.buffer.*

XFS バッファーオブジェクトに関するメトリックの範囲。カウンターには、ページ検索時に要求されたバッファーコールの数、成功したバッファーロック、待機バッファーロック、失敗したときのロック、失敗したときの再試行、バッファーヒットが含まれます。

xfs.btree.*

XFS btree の操作に関するメトリック。

xfs.control.reset

XFS 統計のメトリックカウンターをリセットするのに使用される設定メトリック。コントロールメトリックは、pmstore ツールを使用して切り替えられます。

9.5. XFS のデバイスごとの PCP メトリックグループ

以下の表は、XFS で利用可能なデバイスごとの PCP メトリックグループについて説明しています。

表9.2 XFS のデバイスごとの PCP メトリックグループ

メトリックグループ

提供されたメトリック

xfs.perdev.*

読み書き操作の数、読み書きバイト数を含む一般的な XFS メトリック。inode がフラッシュされた回数、クラッシュした回数、クラスター化に失敗した数に関するカウンターを併用。

xfs.perdev.allocs.*

xfs.perdev.alloc_btree.*

ファイルシステムのオブジェクトの割り当てに関するメトリックの範囲。これには、エクステントおよびブロックの作成/解放の数が含まれます。割り当てツリーの検索と、拡張レコードの作成と btree からの削除との比較。

xfs.perdev.block_map.*

xfs.perdev.bmap_btree.*

メトリックには、ブロックマップの読み取り/書き込みとブロックの削除の数、挿入、削除、および検索のためのエクステントリスト操作が含まれます。また、ブロックマップからの比較、検索、挿入、および削除に関する操作カウンター。

xfs.perdev.dir_ops.*

作成、エントリー削除、getdent の操作の数に対する XFS ファイルシステムのディレクトリー操作のカウンター。

xfs.perdev.transactions.*

メタデータトランザクションの数のカウンター。これには、空のトランザクションの数と、同期および非同期のトランザクションの数のカウントが含まれます。

xfs.perdev.inode_ops.*

オペレーティングシステムが、複数の結果で inode キャッシュの XFS inode を検索する回数のカウンター。このカウントキャッシュのヒット数、キャッシュミスなど。

xfs.perdev.log.*

xfs.perdev.log_tail.*

XFS ファイルシステムを介したログバッファーの書き込み数のカウンターには、ディスクに書き込まれたブロックの数が含まれます。また、ログフラッシュおよびピニングの数のメトリックです。

xfs.perdev.xstrat.*

XFS フラッシュデーモンによりフラッシュされたファイルデータのバイト数と、ディスク上の連続および非連続の領域にフラッシュされたバッファーの数のカウンター。

xfs.perdev.attr.*

すべての XFS ファイルシステムでの属性の取得、設定、削除、および一覧表示の操作数のカウント。

xfs.perdev.quota.*

XFS ファイルシステムでのクォータ操作のメトリック。これには、クォータ回収、クォータキャッシュミス、キャッシュヒット、およびクォータデータの回収の数に関するカウンターが含まれます。

xfs.perdev.buffer.*

XFS バッファーオブジェクトに関するメトリックの範囲。カウンターには、ページ検索時に要求されたバッファーコールの数、成功したバッファーロック、待機バッファーロック、失敗したときのロック、失敗したときの再試行、バッファーヒットが含まれます。

xfs.perdev.btree.*

XFS btree の操作に関するメトリック。

第10章 PCP メトリックのグラフィカル表示の設定

pcpgrafanapcp redispcp bpftrace、および pcp vector の組み合わせを使用すると、ライブデータまたは Performance Co-Pilot (PCP) によって収集されるデータに基づいたグラフが提供されます。

本セクションでは、PCP メトリックのグラフィカル表示を設定してアクセスする方法を説明します。

10.1. PCP の pcp-zeroconf での設定

この手順では、pcp-zeroconf パッケージでシステムに PCP を設定する方法を説明します。pcp-zeroconf パッケージがインストールされると、システムはメトリックのデフォルトセットをアーカイブファイルに記録します。

手順

  • pcp-zeroconf パッケージをインストールします。

    # yum install pcp-zeroconf

検証手順

  • pmlogger サービスがアクティブであることを確認し、メトリックのアーカイブを開始します。

    # pcp | grep pmlogger
     pmlogger: primary logger: /var/log/pcp/pmlogger/localhost.localdomain/20200401.00.12

関連情報

10.2. grafana-server の設定

Grafana は、ブラウザーからアクセスできるグラフを生成します。grafana-server は、Grafana ダッシュボードのバックエンドサーバーです。これは、デフォルトですべてのインターフェイスでリッスンし、Web ブラウザーからアクセスする Web サービスを提供します。grafana-pcp プラグインは、バックエンドの pmproxy プロトコルと対話します。

この手順では、grafana-server を設定する方法を説明します。

前提条件

手順

  1. 以下のパッケージをインストールします。

    # yum install grafana grafana-pcp
  2. 以下のサービスを再起動して有効にします。

    # systemctl restart grafana-server
    # systemctl enable grafana-server
  3. Grafana サービスへのネットワークトラフィック用にサーバーのファイアウォールを開きます。

    # firewall-cmd --permanent --add-service=grafana
    success
    
    # firewall-cmd --reload
    success

検証手順

  • grafana-server がリッスンし、要求に応答していることを確認します。

    # ss -ntlp | grep 3000
    LISTEN  0  128  *:3000  *:*  users:(("grafana-server",pid=19522,fd=7))
  • grafana-pcp プラグインがインストールされていることを確認します。

    # grafana-cli plugins ls | grep performancecopilot-pcp-app
    
    performancecopilot-pcp-app @ 3.1.0

関連情報

  • pmproxy(1) および grafana-server の man ページ

10.3. Grafana Web UI へのアクセス

この手順では、Grafana Web インターフェイスにアクセスする方法を説明します。

Grafana Web インターフェイスを使用すると、以下が可能になります。

  • PCP Redis、PCP bpftrace、および PCP Vector データソースを追加します。
  • ダッシュボードの作成
  • 有用なメトリックの概要の表示
  • PCP Redis でのアラートの作成

前提条件

  1. PCP が設定されている。詳細は PCP の pcp-zeroconf での設定 を参照してください。
  2. grafana-server が設定されている。詳細は、grafana-server の設定 を参照してください。

手順

  1. クライアントシステムで http://192.0.2.0:3000 リンクを使用してブラウザーを開き、ポート 3000grafana-server にアクセスします。

    192.0.2.0 をマシン IP に置き換えます。

  2. 最初のログインでは、Email or usernamePassword の両方のフィールドに admin と入力します。

    Grafana は、新しいパスワード を設定してセキュアなアカウントを作成するようにプロンプトを表示します。後で設定する場合は、Skip をクリックします。

  3. メニューで    grafana gear icon    Configuration アイコンにカーソルを合わせてから、Plugins をクリックします。
  4. プラグイン タブで、Search by name or type テキストボックスに performance co-pilot と入力し、Performance Co-Pilot (PCP) プラグインをクリックします。
  5. Plugins / Performance Co-Pilot ペインで、Enable をクリックします。
  6. Grafana grafana home page whirl icon アイコンをクリックします。Grafana Home ページが表示されます。

    図10.1 Home Dashboard

    grafana home dashboard
    注記

    画面上部の隅には同様の grafana top corner settings icon アイコンがありますが、これは一般的な ダッシュボード設定 を制御します。

  7. Grafana Home ページで、Add your first data source をクリックして PCP Redis、PCP bpftrace、および PCP Vector データソースを追加します。データソースの追加に関する詳細は、以下を参照してください。

  8. オプション: メニューで、admin プロファイル    grafana logout option icon    アイコンにカーソルを合わせ、Edit ProfileChange Password を含む Preferences を変更するか、Sign out します。

関連情報

  • grafana-cli および grafana-server の man ページ

10.4. PCP Redis の設定

本セクションでは、PCP Redis データソースを設定する方法を説明します。

PCP Redis データソースを使用して以下を行います。

  • データアーカイブの表示
  • pmseries 言語を使用したクエリー時系列
  • 複数のホストにまたがるデータの分析

前提条件

  1. PCP が設定されている。詳細は PCP の pcp-zeroconf での設定 を参照してください。
  2. grafana-server が設定されている。詳細は、grafana-server の設定 を参照してください。

手順

  1. redis パッケージをインストールします。

    # yum install redis
  2. 以下のサービスを開始して有効にします。

    # systemctl start pmproxy redis
    # systemctl enable pmproxy redis
  3. メール転送エージェント (sendmail または postfix など) がインストールされ、設定されている。
  4. allow_loading_unsigned_plugins パラメーターが、grafana.ini ファイルの PCP Redis データベースに設定されていることを確認します。

    # vi /etc/grafana/grafana.ini
    
    allow_loading_unsigned_plugins = pcp-redis-datasource
  5. grafana-server を再起動します。

    # systemctl restart grafana-server

検証手順

  • pmproxy および redis が動作していることを確認します。

    # pmseries disk.dev.read
    2eb3e58d8f1e231361fb15cf1aa26fe534b4d9df

    redis パッケージがインストールされていない場合は、このコマンドはデータを返しません。

関連情報

  • pmseries(1) の man ページ

10.5. PCP Redis データソースでのパネルおよびアラートの作成

PCP Redis データソースを追加した後に、ダッシュボードに有用なメトリックの概要を表示し、負荷グラフを視覚化するためのクエリーを追加して、システムに問題が発生した場合にその問題を表示する上で役立つアラートを作成できます。

前提条件

  1. PCP Redis が設定されている。詳細は PCP Redis の設定 を参照してください。
  2. grafana-server にアクセスできる。詳細は、Grafana Web UI へのアクセス を 参照してください。

手順

  1. Grafana Web UI にログインします。
  2. Grafana Home ページで、Add your first data source をクリックします。
  3. Add data source ペインで、Filter by name or type のテキストボックスに redis と入力してから PCP Redis をクリックします。
  4. Data Sources / PCP Redis ペインで、以下を実行します。

    1. URL フィールドに http://localhost:44322 を追加し、Save & Test をクリックします。
    2. Dashboards tabImportPCP Redis: Host Overview をクリックして、有用なメトリックの概要を含むダッシュボードを表示します。

      図10.2 PCP Redis: ホストの概要

      PCP redis ホストの概要
  5. 新しいパネルを追加します。

    1. メニューで、    grafana plus sign    Create iconDashboardAdd new panel icon の順にマウスを合わせ、パネルを追加します。
    2. Query タブで、選択した default オプションではなく、クエリー一覧から PCP Redis を選択し、A のテキストフィールドで kernel.all.load などのメトリックを入力して、カーネル負荷グラフを可視化します。
    3. 必要に応じて、Panel titleDescription を追加し、Settings から他のオプションを更新します。
    4. Save をクリックして変更を適用し、ダッシュボードを保存します。Dashboard name を追加します。
    5. Apply をクリックして変更を適用し、ダッシュボードに戻ります。

      図10.3 PCP Redis クエリーパネル

      pcp redis クエリーパネル
  6. アラートルールを作成します。

    1. PCP Redis query panel で    redis alert icon    Alert をクリックしてから、Create Alert をクリックします。
    2. RuleNameEvaluate query、および For フィールドを編集して、アラートの Conditions を指定します。
    3. Save をクリックして変更を適用し、ダッシュボードを保存します。Apply をクリックして変更を適用し、ダッシュボードに戻ります。

      図10.4 PCP Redis パネルでのアラートの作成

      pcp redis クエリーアラートパネル
    4. 必要に応じて、同じパネルでスクロールダウンし、Delete アイコンをクリックして、作成したルールを削除します。
    5. オプション: メニューで    alerting bell icon    Alerting アイコンをクリックし、作成されたアラートルールをさまざまなアラートステータスで表示したり、アラートルールを編集したり、Alert Rules タブから既存のルールを一時停止したりします。

      作成したアラートルールの通知チャネルを追加して Grafana からアラート通知を受信するには、アラートの通知チャネルの追加 を参照してください。

10.6. アラートの通知チャネルの追加

通知チャネルを追加すると、アラートルールの条件が満たされ、システムにさらなる監視が必要になると、Grafana からアラート通知を受け取ることができます。

サポートされている通知機能の一覧からいずれかのタイプを選択すると、これらのアラートを受け取ることができます。通知機能には、DingDingDiscordEmailGoogle Hangouts ChatHipChatKafka REST ProxyLINEMicrosoft TeamsOpsGeniePagerDutyPrometheus AlertmanagerPushoverSensuSlackTelegramThreema GatewayVictorOps、および webhook が含まれます。

前提条件

  1. grafana-server にアクセスできる。詳細は、Grafana Web UI へのアクセス を 参照してください。
  2. アラートルールが作成されている。詳細は、PCP Redis データソースでのパネルおよびアラートの作成 を参照してください。
  3. SMTP を設定し、grafana/grafana.ini ファイルに有効な送信者のメールアドレスを追加します。

    # vi /etc/grafana/grafana.ini
    
    [smtp]
    enabled = true
    from_address = abc@gmail.com

    abc@gmail.com を有効なメールアドレスに置き換えます。

手順

  1. メニューで    alerting bell icon    Alerting iconclick Notification channelsAdd channel の順でカーソルを合わせます。
  2. Add notification channel details ペインで、以下を実行します。

    1. Name テキストボックスに、名前を入力します。
    2. 通信 Type (例: Email) を選択し、メールアドレスを入力します。区切り文字 ; を使用して複数のメールアドレスを追加できます。
    3. オプション: Optional Email settings および Notification settings を設定します。
  3. Save をクリックします。
  4. アラートルールで通知チャネルを選択します。

    1. メニューで    alerting bell icon    Alerting アイコンにマウスを合わせ、Alert rules をクリックします。
    2. Alert Rules タブで、作成されたアラートルールをクリックします。
    3. Notifications タブで Send to オプションから通知チャネル名を選択し、アラートメッセージを追加します。
    4. 適用 をクリックします。

10.7. PCP コンポーネント間の認証の設定

Simple Authentication Security Layer (SASL) フレームワークを介して PCP によってサポートされる scram-sha-256 認証メカニズムを使用して認証を設定できます。

注記

Red Hat Enterprise Linux 8.3 以降から、PCP は scram-sha-256 認証メカニズムに対応します。

手順

  1. scram-sha-256 認証メカニズムの sasl フレームワークをインストールします。

    # yum install cyrus-sasl-scram cyrus-sasl-lib
  2. pmcd.conf ファイルに、サポートされている認証メカニズムとユーザーデータベースのパスを指定します。

    # vi /etc/sasl2/pmcd.conf
    
    mech_list: scram-sha-256
    
    sasldb_path: /etc/pcp/passwd.db
  3. 新しいユーザーを作成します。

    # useradd -r metrics

    metrics をユーザー名に置き換えます。

  4. 作成したユーザーをユーザーデータベースに追加します。

    # saslpasswd2 -a pmcd metrics
    
    Password:
    Again (for verification):

    作成したユーザーを追加するには、メトリック アカウントのパスワードを入力する必要があります。

  5. ユーザーデータベースのパーミッションを設定します。

    # chown root:pcp /etc/pcp/passwd.db
    # chmod 640 /etc/pcp/passwd.db
  6. pmcd サービスを再起動します。

    # systemctl restart pmcd

検証手順

  • sasl 設定を確認します。

    # pminfo -f -h "pcp://127.0.0.1?username=metrics" disk.dev.read
    Password:
    disk.dev.read
    inst [0 or "sda"] value 19540

関連情報

10.8. PCP bpftrace のインストール

PCP bpftrace エージェントをインストールして、システムをイントロスペクトし、カーネルおよびユーザー空間トレースポイントからメトリックを収集します。

bpftrace エージェントは bpftrace スクリプトを使用してメトリックを収集します。bpftrace スクリプトは、強化された Berkeley Packet Filter (eBPF) を使用します。

この手順では、pcp bpftrace をインストールする方法を説明します。

前提条件

  1. PCP が設定されている。詳細は PCP の pcp-zeroconf での設定 を参照してください。
  2. grafana-server が設定されている。詳細は、grafana-server の設定 を参照してください。
  3. scram-sha-256 認証メカニズムが設定されている。詳細は、PCP コンポーネント間の認証の設定 を参照してください。

手順

  1. pcp-pmda-bpftrace パッケージをインストールします。

    # yum install pcp-pmda-bpftrace
  2. bpftrace.conf ファイルを編集し、{setting-up-authentication-between-pcp-components} で作成したユーザーを追加します。

    # vi /var/lib/pcp/pmdas/bpftrace/bpftrace.conf
    
    [dynamic_scripts]
    enabled = true
    auth_enabled = true
    allowed_users = root,metrics

    metrics をユーザー名に置き換えます。

  3. bpftrace PMDA をインストールします。

    # cd /var/lib/pcp/pmdas/bpftrace/
    # ./Install
    Updating the Performance Metrics Name Space (PMNS) ...
    Terminate PMDA if already installed ...
    Updating the PMCD control file, and notifying PMCD ...
    Check bpftrace metrics have appeared ... 7 metrics and 6 values

    pmda-bpftrace がインストールされたため、ユーザーの認証後にのみ使用できるようになりました。詳細は PCP bpftrace システム分析ダッシュボードの表示 を参照してください。

関連情報

  • pmdabpftrace(1) および bpftrace の man ページ

10.9. PCP bpftrace システム分析ダッシュボードの表示

PCP bpftrace データソースを使用すると、pmlogger またはアーカイブからの通常のデータとして利用できないソースからのライブデータにアクセスできます。

PCP bpftrace データソースでは、ダッシュボードに有用なメトリックの概要を表示できます。

前提条件

  1. PCP bpftrace がインストールされている。詳細は、PCP bpftrace のインストール を参照してください。
  2. grafana-server にアクセスできる。詳細は、Grafana Web UI へのアクセス を 参照してください。

手順

  1. Grafana Web UI にログインします。
  2. Grafana Home ページで、Add your first data source をクリックします。
  3. Add data source ペインで、Filter by name or type テキストボックスに bpftrace と入力して、PCP bpftrace をクリックします。
  4. Data Sources / PCP bpftrace ペインで、以下を実行します。

    1. URL フィールドに http://localhost:44322 を追加します。
    2. Basic Auth オプションを切り替えて、作成されたユーザーの認証情報を、User フィールドおよび Password フィールドに追加します。
    3. Save & Test をクリックします。

      図10.5 データソースへの PCP bpftrace の追加

      bpftrace auth
    4. Dashboards tabImportPCP bpftrace: System Analysis をクリックし、有用なメトリックの概要を含むダッシュボードを表示します。

      図10.6 PCP bpftrace: システム分析

      pcp bpftrace システム分析

10.10. PCP Vector のインストール

この手順では、pcp vector をインストールする方法を説明します。

前提条件

  1. PCP が設定されている。詳細は PCP の pcp-zeroconf での設定 を参照してください。
  2. grafana-server が設定されている。詳細は、grafana-server の設定 を参照してください。

手順

  1. pcp-pmda-bcc パッケージをインストールします。

    # yum install pcp-pmda-bcc
  2. bcc PMDA をインストールします。

    # cd /var/lib/pcp/pmdas/bcc
    # ./Install
    [Wed Apr  1 00:27:48] pmdabcc(22341) Info: Initializing, currently in 'notready' state.
    [Wed Apr  1 00:27:48] pmdabcc(22341) Info: Enabled modules:
    [Wed Apr  1 00:27:48] pmdabcc(22341) Info: ['biolatency', 'sysfork',
    [...]
    Updating the Performance Metrics Name Space (PMNS) ...
    Terminate PMDA if already installed ...
    Updating the PMCD control file, and notifying PMCD ...
    Check bcc metrics have appeared ... 1 warnings, 1 metrics and 0 values

関連情報

  • pmdabcc(1) の man ページ

10.11. PCP Vector Checklist の表示

PCP Vector データソースはライブメトリックを表示し、pcp メトリックを使用します。各ホストのデータを分析します。

PCP Vector データソースを追加した後に、ダッシュボードに有用なメトリックの概要を表示し、チェックリストで関連するトラブルシューティングまたは参照リンクを表示できます。

前提条件

  1. PCP Vector がインストールされている。詳細は PCP Vector のインストール を参照してください。
  2. grafana-server にアクセスできる。詳細は、Grafana Web UI へのアクセス を 参照してください。

手順

  1. Grafana Web UI にログインします。
  2. Grafana Home ページで、Add your first data source をクリックします。
  3. Add data source ペインで、Filter by name or type テキストボックスに vector と入力してから PCP Vector をクリックします。
  4. Data Sources / PCP Vector ペインで、以下を実行します。

    1. URL フィールドに http://localhost:44322 を追加し、Save & Test をクリックします。
    2. Dashboards tabImportPCP Vector: Host Overview をクリックして、有用なメトリックの概要を含むダッシュボードを表示します。

      図10.7 PCP Vector: ホストの概要

      pcp vector ホストの概要
  5. メニューで    pcp plugin in grafana    Performance Co-Pilot プラグインにマウスを合わせ、PCP Vector Checklist をクリックします。

    PCP チェックリストで、    pcp vector checklist troubleshooting doc    ヘルプまたは    pcp vector checklist warning    警告アイコをクリックし、関連するトラブルシューティングまたは参照リンクを表示します。

    図10.8 Performance Co-Pilot / PCP Vector Checklist

    pcp vector checklist

10.12. Grafana に関する問題のトラブルシューティング

このセクションでは、Grafana がデータを表示しない、ダッシュボードが真っ暗であるなど、Grafana の問題をトラブルシューティングする方法について説明します。

手順

  • 以下のコマンドを実行して、pmlogger サービスが起動していることを確認します。

    $ systemctl status pmlogger
  • 以下のコマンドを実行して、ディスクにファイルが作成または変更されているかどうかを確認します。

    $ ls /var/log/pcp/pmlogger/$(hostname)/ -rlt
    total 4024
    -rw-r--r--. 1 pcp pcp   45996 Oct 13  2019 20191013.20.07.meta.xz
    -rw-r--r--. 1 pcp pcp     412 Oct 13  2019 20191013.20.07.index
    -rw-r--r--. 1 pcp pcp   32188 Oct 13  2019 20191013.20.07.0.xz
    -rw-r--r--. 1 pcp pcp   44756 Oct 13  2019 20191013.20.30-00.meta.xz
    [..]
  • 以下のコマンドを実行して、pmproxy サービスが動作していることを確認します。

    $ systemctl status pmproxy
  • pmproxy が動作していること、時系列サポートが有効になっていること、Redis への接続が確立されていることを、/var/log/pcp/pmproxy/pmproxy.log ファイルを見て、以下のテキストが含まれていることで確認してください。

    pmproxy(1716) Info: Redis slots, command keys, schema version setup

    ここで、1716は pmproxy の PID であり、pmproxy を起動するたびに異なる値になります。

  • 以下のコマンドを実行して、Redis データベースにキーが含まれているかどうかを確認します。

    $ redis-cli dbsize
    (integer) 34837
  • 以下のコマンドを実行して、PCP メトリクスが Redis データベースに存在し、pmproxy がアクセスできるかどうかを確認します。

    $ pmseries disk.dev.read
    2eb3e58d8f1e231361fb15cf1aa26fe534b4d9df
    
    $ pmseries "disk.dev.read[count:10]"
    2eb3e58d8f1e231361fb15cf1aa26fe534b4d9df
        [Mon Jul 26 12:21:10.085468000 2021] 117971 70e83e88d4e1857a3a31605c6d1333755f2dd17c
        [Mon Jul 26 12:21:00.087401000 2021] 117758 70e83e88d4e1857a3a31605c6d1333755f2dd17c
        [Mon Jul 26 12:20:50.085738000 2021] 116688 70e83e88d4e1857a3a31605c6d1333755f2dd17c
    [...]
    $ redis-cli --scan --pattern "*$(pmseries 'disk.dev.read')"
    
    pcp:metric.name:series:2eb3e58d8f1e231361fb15cf1aa26fe534b4d9df
    pcp:values:series:2eb3e58d8f1e231361fb15cf1aa26fe534b4d9df
    pcp:desc:series:2eb3e58d8f1e231361fb15cf1aa26fe534b4d9df
    pcp:labelvalue:series:2eb3e58d8f1e231361fb15cf1aa26fe534b4d9df
    pcp:instances:series:2eb3e58d8f1e231361fb15cf1aa26fe534b4d9df
    pcp:labelflags:series:2eb3e58d8f1e231361fb15cf1aa26fe534b4d9df
  • 以下のコマンドを実行して、Grafana のログにエラーがあるかどうかを確認します。

    $ journalctl -e -u grafana-server
    -- Logs begin at Mon 2021-07-26 11:55:10 IST, end at Mon 2021-07-26 12:30:15 IST. --
    Jul 26 11:55:17 localhost.localdomain systemd[1]: Starting Grafana instance...
    Jul 26 11:55:17 localhost.localdomain grafana-server[1171]: t=2021-07-26T11:55:17+0530 lvl=info msg="Starting Grafana" logger=server version=7.3.6 c>
    Jul 26 11:55:17 localhost.localdomain grafana-server[1171]: t=2021-07-26T11:55:17+0530 lvl=info msg="Config loaded from" logger=settings file=/usr/s>
    Jul 26 11:55:17 localhost.localdomain grafana-server[1171]: t=2021-07-26T11:55:17+0530 lvl=info msg="Config loaded from" logger=settings file=/etc/g>
    [...]

第11章 Web コンソールを使用したシステムパフォーマンスの最適化

以下では、RHEL Web コンソールでパフォーマンスプロファイルを設定し、選択したタスクに対してシステムのパフォーマンスを最適化する方法を説明します。

11.1. Web コンソールでのパフォーマンスチューニングオプション

Red Hat Enterprise Linux 8 には、以下のタスクに対してシステムを最適化する複数のパフォーマンスプロファイルが同梱されています。

  • デスクトップを使用するシステム
  • スループットパフォーマンス
  • レイテンシーパフォーマンス
  • ネットワークパフォーマンス
  • 電力の低消費
  • 仮想マシン

TuneD サービスは、選択したプロファイルに一致するようにシステムオプションを最適化します。

Web コンソールでは、システムが使用するパフォーマンスプロファイルを設定できます。

11.2. Web コンソールでのパフォーマンスプロファイルの設定

この手順では、Web コンソールを使用して、選択したタスクのシステムパフォーマンスを最適化します。

前提条件

手順

  1. RHEL Web コンソールにログインします。詳細は、Web コンソールへのログイン を参照してください。
  2. 概要 をクリックします。
  3. パフォーマンスプロファイル フィールドで、現在のパフォーマンスプロファイルをクリックします。

    cockpit performance profile pf4

  4. 必要に応じて、パフォーマンスプロファイルの変更 ダイアログボックスで、プロファイルを変更します。
  5. プロファイルの変更 をクリックします。

    cockpit performance profile change pf4

検証手順

  • Overview タブには、選択したパフォーマンスプロファイルが表示されます。

11.3. Web コンソールを使用したローカルシステムのパフォーマンスの監視

Red Hat の Web コンソールは、トラブルシューティングに Utilization Saturation および Errors (USE) メソッドを使用します。新しいパフォーマンスメトリックページには、データの履歴ビューが時系列に整理されており、最新のデータが上部に表示されます。

ここでは、リソースの使用状況および飽和状況のイベント、エラー、およびグラフィカル表示を表示できます。

前提条件

  • Web コンソールをインストールし、アクセスできることを確認します。詳細は、Web コンソールのインストール を参照してください。
  • cockpit-pcp パッケージをインストールします。これにより、パフォーマンスメトリックの収集が可能になります。

    1. Web コンソールインターフェイスからパッケージをインストールするには、以下を行います。

      1. Web コンソールに管理者権限でログインする。詳細は、Web コンソールへのログイン を参照してください。
      2. 概要 ページで、詳細と履歴を表示 をクリックします。
      3. cockpit-pcp のインストール ボタンをクリックします。
      4. ソフトウェアのインストール ダイアログウィンドウで、インストール をクリックします。
    2. コマンドラインインターフェイスからパッケージをインストールするには、次を使用します。

      # yum install cockpit-pcp
  • PCP サービスを有効にします。

    # systemctl enable --now pmlogger.service pmproxy.service

手順

  1. RHEL 8 Web コンソールにログインします。Overview ページで View details and history をクリックして、Performance Metrics を表示します。

    View details and history

    Performance metrics in Web console

11.4. Web コンソールと Grafana を使用して複数のシステムのパフォーマンスを監視する

Grafana を使用すると、一度に複数のシステムからデータを収集し、収集した PCP メトリックのグラフィカル表現を確認できます。Web コンソールインターフェイスで、複数のシステムのパフォーマンスメトリックの監視およびエクスポートを設定できます。

この手順では、RHEL 8 Web コンソールインターフェイスから PCP を使用してパフォーマンスメトリックのエクスポートを有効にする方法を示します。

前提条件

  • Web コンソールがインストールされており、アクセス可能である。詳細は、Web コンソールのインストール を参照してください。
  • cockpit-pcp パッケージをインストールします。

    1. Web コンソールインターフェイスから:

      1. Web コンソールに管理者権限でログインする。詳細は、Web コンソールへのログイン を参照してください。
      2. 概要 ページで、詳細と履歴を表示 をクリックします。
      3. cockpit-pcp のインストール ボタンをクリックします。
      4. ソフトウェアのインストール ダイアログウィンドウで、インストール をクリックします。
      5. ログアウトしてから再度ログインして、メトリクスの履歴を表示します。
    2. コマンドラインインターフェイスからパッケージをインストールするには、次を使用します。

      # yum install cockpit-pcp
  • PCP サービスを有効にします。

    # systemctl enable --now pmlogger.service pmproxy.service
  • Grafana ダッシュボードをセットアップします。詳細は、grafana-server の設定 を参照してください。
  • redis パッケージをインストールします。

    # dnf install redis

    または、手順の後半で Web コンソールインターフェイスからパッケージをインストールすることもできます。

手順

  1. 使用状況 テーブルの 概要 ページで、詳細と履歴を表示 をクリックします。
  2. Metrics settings ボタンをクリックします。
  3. Export to network スライダーをアクティブな位置に移動します。

    cockpit export to network slider

    redis サービスがインストールされていない場合は、インストールするように求められます。

  4. pmproxy サービスを開くには、ドロップダウンリストからゾーンを選択し、Add pmproxy ボタンをクリックします。
  5. Save をクリックします。

検証

  1. ネットワーキング をクリックします。
  2. Firewall テーブルで、n active zones または Edit rules and zones ボタンをクリックします。
  3. 選択したゾーンで pmproxy を検索します。
重要

監視するすべてのシステムでこの手順を繰り返します。

第12章 ディスクスケジューラーの設定

ディスクスケジューラーは、ストレージデバイスに送信された I/O 要求を順序付けます。

スケジューラーは以下の複数の方法で設定できます。

注記

Red Hat Enterprise Linux 8 では、ブロックデバイスはマルチキュースケジューリングのみに対応します。これにより、ブロックレイヤーのパフォーマンスを高速ソリッドステートドライブ (SSD) およびマルチコアシステムで適切に拡張できます。

Red Hat Enterprise Linux 7 以前のバージョンで利用できた従来のシングルキュースケジューラーが削除されました。

12.1. 利用可能なディスクスケジューラー

Red Hat Enterprise Linux 8 では、以下のマルチキューディスクスケジューラーに対応しています。

none
FIFO (First-in First-out) スケジューリングアルゴリズムを実装します。これにより、汎用のブロック層で単純な last-hit キャッシュを介して要求がマージされます。
mq-deadline

これにより、要求がスケジューラーに到達した時点からの要求のレイテンシーが保証されます。

mq-deadline スケジューラーは、キュー待ちの I/O リクエストを読み取りバッチまたは書き込みバッチに分類します。そして、論理ブロックアドレス (LBA) を増大順に実行するためのスケジュール設定を行います。デフォルトでは、アプリケーションは読み取り I/O 操作でブロックする可能性の方が高いため、読み取りバッチの方が書き込みバッチより優先されます。mq-deadline がバッチを処理すると、このプロセスは書き込み動作が待機している長さを確認して、次の読み取りバッチまたは書き込みバッチをスケジュールします。

このスケジューラーはほとんどのユースケースに適していますが、必要に応じて特に書き込み動作より読み取り動作の方が頻繁に起こるユースケースに適しています。

bfq

デスクトップシステムおよび対話式のタスクを対象とします。

bfq スケジューラーは、単一のアプリケーションがすべての帯域幅を使用しないようにします。これにより、ストレージデバイスがアイドル状態であるかのように常に応答できるようになります。デフォルトの設定では、bfq は、最大スループットを実現するのではなく、レイテンシーを最小限に抑えることに焦点を合わせています。

bfqcfq コードに基づいています。固定タイムスライスについて、ディスクは各プロセスに付与されることはありませんが、セクター数を測定する budget をプロセスに割り当てます。

このスケジューラーは大きなファイルをコピーする際に適しており、この場合、システムが応答しなくなることはありません。

kyber

スケジューラーは、ブロック I/O レイヤーに送信されたすべての I/O 要求のレイテンシーを計算することで、レイテンシーゴールを達成するために自身を調整します。cache-misses の場合、読み込み/同期書き込みリクエストにターゲットレイテンシーを設定できます。

このスケジューラーは、NVMe、SSD などの低レイテンシーデバイスなど、高速なデバイスに適しています。

12.2. 各種ユースケースで異なるディスクスケジューラー

システムが実行するタスクに応じて、分析タスクおよびチューニングタスクの前に、以下のディスクスケジューラーがベースラインとして推奨されます。

表12.1 各種ユースケースのディスクスケジューラー

ユースケースディスクスケジューラー

SCSI インターフェイスを備えた従来の HDD

mq-deadline または bfq を使用します。

高速ストレージで高パフォーマンスの SSD または CPU がバインドされたシステム

特にエンタープライズアプリケーションを実行する場合は none を使用します。または kyber を使用します。

デスクトップまたはインタラクティブなタスク

bfq を使用します。

仮想ゲスト

mq-deadline を使用します。マルチキューに対応しているホストバスアダプター (HBA) ドライバーでは、none を使用します。

12.3. デフォルトのディスクスケジューラー

ブロックデバイスは、別のスケジューラーを指定しない限り、デフォルトのディスクスケジューラーを使用します。

注記

NVMe (Non-volatile Memory Express) ブロックデバイスの場合、デフォルトのスケジューラーは none であり、Red Hat ではこれを変更しないことを推奨します。

カーネルは、デバイスのタイプに基づいてデフォルトのディスクスケジューラーを選択します。自動的に選択されたスケジューラーは、通常、最適な設定です。別のスケジューラーが必要な場合は、Red Hat では、udev ルールまたは TuneD アプリケーションを使用して設定することを推奨しています。選択したデバイスを一致させ、それらのデバイスのスケジューラーのみを切り替えます。

12.4. アクティブなディスクスケジューラーの決定

この手順では、特定のブロックデバイスで現在アクティブなディスクスケジューラーを確認します。

手順

  • /sys/block/device/queue/scheduler ファイルの内容を読み取ります。

    # cat /sys/block/device/queue/scheduler
    
    [mq-deadline] kyber bfq none

    ファイル名の device を、sdc などのブロックデバイス名に置き換えます。

    アクティブなスケジューラーは、角括弧 ([ ]) に一覧表示されます。

12.5. TuneD を使用したディスクスケジューラーの設定

この手順では、選択したブロックデバイスに特定のディスクスケジューラーを設定するTuneD プロファイルを作成して有効にします。この設定は、システムを再起動しても持続します。

以下のコマンドと設定で、以下の内容を置き換えます。

  • device をブロックデバイスの名前に置き換えます (例: sdf)。
  • selected-scheduler を、デバイスに設定するディスクスケジューラーに置き換えます (例: bfq)。

前提条件

手順

  1. 必要に応じて、プロファイルのベースとなる既存のTuneDプロファイルを選択します。利用可能なプロファイルの一覧は、RHEL とともに配布される TuneD プロファイル を参照してください。

    現在アクティブなプロファイルを確認するには、次のコマンドを実行します。

    $ tuned-adm active
  2. TuneD プロファイルを保持する新しいディレクトリーを作成します。

    # mkdir /etc/tuned/my-profile
  3. 選択したブロックデバイスのシステム固有の識別子を見つけます。

    $ udevadm info --query=property --name=/dev/device | grep -E '(WWN|SERIAL)'
    
    ID_WWN=0x5002538d00000000_
    ID_SERIAL=Generic-_SD_MMC_20120501030900000-0:0
    ID_SERIAL_SHORT=20120501030900000
    注記

    この例のコマンドは、指定したブロックデバイスに関連付けられた World Wide Name (WWN) またはシリアル番号として識別されるすべての値を返します。WWN を使用することが推奨されますが、WWN は特定のデバイスで常に利用できる訳ではなく、コマンド例で返される値は、デバイスのシステム固有の ID として使用することが許容されます。

  4. /etc/tuned/my-profile/tuned.conf 設定ファイルを作成します。このファイルで、以下のオプションを設定します。

    1. 必要に応じて、既存のプロファイルを追加します。

      [main]
      include=existing-profile
    2. WWN 識別子に一致するデバイスに対して選択したディスクスケジューラーを設定します。

      [disk]
      devices_udev_regex=IDNAME=device system unique id
      elevator=selected-scheduler

      ここでは、以下のようになります。

      • IDNAME を、使用されている識別子名に置き換えます (例:ID_WWN)。
      • device system unique id を、選択した識別子の値に置き換えます (例:0x5002538d00000000)。

        devices_udev_regex オプションで複数のデバイスに一致させるには、識別子を括弧で囲み、垂直バーで区切ります。

        devices_udev_regex=(ID_WWN=0x5002538d00000000)|(ID_WWN=0x1234567800000000)
  5. プロファイルを有効にします。

    # tuned-adm profile my-profile

検証手順

  1. TuneD プロファイルがアクティブで、適用されていることを確認します。

    $ tuned-adm active
    
    Current active profile: my-profile
    $ tuned-adm verify
    
    Verification succeeded, current system settings match the preset profile.
    See TuneD log file ('/var/log/tuned/tuned.log') for details.
  2. /sys/block/device/queue/scheduler ファイルの内容を読み取ります。

    # cat /sys/block/device/queue/scheduler
    
    [mq-deadline] kyber bfq none

    ファイル名の device を、sdc などのブロックデバイス名に置き換えます。

    アクティブなスケジューラーは、角括弧 ([]) に一覧表示されます。

12.6. udev ルールを使用したディスクスケジューラーの設定

この手順では、udev ルールを使用して、特定ブロックデバイスに、特定のディスクスケジューラーを設定します。この設定は、システムを再起動しても持続します。

以下のコマンドと設定で、以下の内容を置き換えます。

  • device をブロックデバイスの名前に置き換えます (例: sdf)。
  • selected-scheduler を、デバイスに設定するディスクスケジューラーに置き換えます (例: bfq)。

手順

  1. ブロックデバイスのシステム固有の識別子を見つけます。

    $ udevadm info --name=/dev/device | grep -E '(WWN|SERIAL)'
    E: ID_WWN=0x5002538d00000000
    E: ID_SERIAL=Generic-_SD_MMC_20120501030900000-0:0
    E: ID_SERIAL_SHORT=20120501030900000
    注記

    この例のコマンドは、指定したブロックデバイスに関連付けられた World Wide Name (WWN) またはシリアル番号として識別されるすべての値を返します。WWN を使用することが推奨されますが、WWN は特定のデバイスで常に利用できる訳ではなく、コマンド例で返される値は、デバイスのシステム固有の ID として使用することが許容されます。

  2. udev ルールを設定します。以下の内容で /etc/udev/rules.d/99-scheduler.rules ファイルを作成します。

    ACTION=="add|change", SUBSYSTEM=="block", ENV{IDNAME}=="device system unique id", ATTR{queue/scheduler}="selected-scheduler"

    ここでは、以下のようになります。

    • IDNAME を、使用されている識別子名に置き換えます (例:ID_WWN)。
    • device system unique id を、選択した識別子の値に置き換えます (例:0x5002538d00000000)。
  3. udev ルールを再読み込みします。

    # udevadm control --reload-rules
  4. スケジューラー設定を適用します。

    # udevadm trigger --type=devices --action=change

検証手順

  • アクティブなスケジューラーを確認します。

    # cat /sys/block/device/queue/scheduler

12.7. 特定ディスクに任意のスケジューラーを一時的に設定

この手順では、特定のブロックデバイスに、特定のディスクスケジューラーを設定します。この設定は、システムを再起動すると元に戻ります。

手順

  • 選択したスケジューラーの名前を、/sys/block/device/queue/scheduler ファイルに書き込みます。

    # echo selected-scheduler > /sys/block/device/queue/scheduler

    ファイル名の device を、sdc などのブロックデバイス名に置き換えます。

検証手順

  • スケジューラーがデバイスでアクティブになっていることを確認します。

    # cat /sys/block/device/queue/scheduler

第13章 Samba サーバーのパフォーマンスチューニング

本章では、特定の状況で Samba のパフォーマンスを改善できる設定と、パフォーマンスが低下する可能性のある設定を説明します。

このセクションの一部は、Samba Wiki に公開されているドキュメント Performance Tuning に掲載されています。ライセンスは、CC BY 4.0 にあります。著者および貢献者は、Wiki ページの history タブを参照してください。

前提条件

13.1. SMB プロトコルバージョンの設定

新しい SMB バージョンごとに機能が追加され、プロトコルのパフォーマンスが向上します。最新の Windows および Windows Server オペレーティングシステムは、常に最新のプロトコルバージョンに対応しています。Samba がプロトコルの最新バージョンも使用している場合は、Samba に接続する Windows クライアントで、このパフォーマンス改善を活用できます。Samba では、server max protocol のデフォルト値が、対応している安定した SMB プロトコルの最新バージョンに設定されます。

注記

常に最新の安定した SMB プロトコルバージョンを有効にするには、server max protocol パラメーターを設定しないでください。このパラメーターを手動で設定する場合は、最新のプロトコルバージョンを有効にするために、それぞれ新しいバージョンの SMB プロトコルで設定を変更する必要があります。

次の手順では、server max protocol パラメーターでデフォルト値を使用する方法を説明します。

手順

  1. /etc/samba/smb.conf ファイルの [global] セクションから、server max protocol パラメーターを削除します。
  2. Samba 設定を再読み込みします。

    # smbcontrol all reload-config

13.2. 大量のファイルを含むディレクトリーとの共有の調整

Linux は、大文字と小文字を区別するファイル名に対応しています。このため、Samba はファイルの検索時またはアクセス時に、大文字と小文字のファイル名のディレクトリーをスキャンする必要があります。小文字または大文字のいずれかでのみ新しいファイルを作成するように共有を設定すると、パフォーマンスが向上します。

前提条件

  • Samba が、ファイルサーバーとして設定されている。

手順

  1. 共有の全ファイルの名前を小文字に変更します。

    注記

    この手順の設定を使用すると、小文字以外の名前が付けられたファイルは表示されなくなります。

  2. 共有のセクションに、以下のパラメーターを設定します。

    case sensitive = true
    default case = lower
    preserve case = no
    short preserve case = no

    パラメーターの詳細は、man ページの smb.conf(5) を参照してください。

  3. /etc/samba/smb.conf ファイルを検証します。

    # testparm
  4. Samba 設定を再読み込みします。

    # smbcontrol all reload-config

この設定が適用されと、この共有に新たに作成されるすべてのファイルの名前が小文字になります。この設定により、Samba はディレクトリーを大文字と小文字で分けたスキャンが不要になり、パフォーマンスが向上します。

13.3. パフォーマンスが低下する可能性のある設定

デフォルトでは、Red Hat Enterprise Linux のカーネルは、ネットワークパフォーマンスが高くなるように調整されています。たとえば、カーネルはバッファーサイズに自動チューニングメカニズムを使用しています。/etc/samba/smb.conf ファイルに socket options パラメーターを設定すると、このカーネル設定が上書きされます。その結果、このパラメーターの設定により、ほとんどの場合は、Samba ネットワークのパフォーマンスが低下します。

カーネルの最適化された設定を使用するには、/etc/samba/smb.conf[global] セクションから socket options パラメーターを削除します。

第14章 仮想マシンのパフォーマンスの最適化

仮想マシンでは、ホストと比べて、パフォーマンス低下が常に見られます。以下のセクションでは、この低下の理由を説明します。また、ハードウェアのインフラストラクチャーリソースを可能な限り効率的に使用できるように、RHEL 8 での仮想化によるパフォーマンスへの影響を最小限に抑える方法を説明します。

14.1. 仮想マシンのパフォーマンスに影響を及ぼすもの

仮想マシンは、ホストのユーザー空間プロセスとして実行します。したがって、ハイパーバイザーは、仮想マシンがホストシステムのリソースを使用できるように、ホストのシステムリソースを変換する必要があります。したがって、変換によりリソースの一部が消費されるため、仮想マシンのパフォーマンス効率は、ホストと同じにはなりません。

システムパフォーマンスにおける仮想化の影響

仮想マシンのパフォーマンス低下の理由には、以下のようなものがあります。

  • 仮想 CPU (vCPU) がホスト上のスレッドとして実装され、Linux スケジューラーで処理される。
  • 仮想マシンは、ホストカーネルから NUMA や Huge Page などの最適化機能を自動的に継承しない。
  • ホストのディスクおよびネットワーク I/O の設定が、仮想マシンのパフォーマンスに大きく影響する可能性がある。
  • ネットワークトラフィックは、一般的に、ソフトウェアベースのブリッジから仮想マシンに流れる。
  • ホストデバイスとそのモデルによっては、その特定のハードウェアのエミュレーションにより、オーバーヘッドが著しくなる可能性がある。

仮想化が仮想マシンのパフォーマンスに与える影響の重大度は、次のようなさまざまな要因の影響を受けます。

  • 同時に実行している仮想マシンの数
  • 各仮想マシンで使用される仮想デバイスのサイズ
  • 仮想マシンが使用するデバイスの種類

仮想マシンのパフォーマンス損失を減らす

RHEL 8 は、仮想化のパフォーマンスへの悪影響を減らすのに使用できる多くの機能を提供します。以下に例を示します。

重要

仮想マシンのパフォーマンスのチューニングは、その他の仮想化機能に悪影響を与える可能性があります。たとえば、変更した仮想マシンの移行がより困難になります。

14.2. TuneD を使用した仮想マシンのパフォーマンスの最適化

TuneD ユーティリティーは、CPU 集中型タスクや、ストレージネットワークスループットの応答などの特定のワークロードの特性に対して RHEL を調整するプロファイル配信メカニズムです。これにより、特定のユースケースで、パフォーマンスを強化し、電力消費を減らすように事前設定されたチューニングプロファイルを多数利用できます。これらのプロファイルを編集するか、または新規プロファイルを作成して、仮想化環境に適したパフォーマンスソリューション (仮想化環境を含む) を作成できます。

RHEL 8 を仮想化に最適化するには、次のプロファイルを使用します。

  • RHEL 8 仮想マシンの場合は、virtual-guest プロファイルを使用します。これは、一般的に適用された throughput-performance プロファイルをベースにしていますが、仮想メモリーのスワップは減少します。
  • RHEL 8 仮想ホストの場合は、virtual-host プロファイルを使用します。これにより、ダーティーメモリーページのより集中的なライトバックが有効になり、ホストのパフォーマンスを活用できます。

手順

特定の TuneD プロファイルを有効にするには、以下を実行します。

  1. 使用可能な Tuned プロファイルを一覧表示します。

    # tuned-adm list
    
    Available profiles:
    - balanced             - General non-specialized TuneD profile
    - desktop              - Optimize for the desktop use-case
    [...]
    - virtual-guest        - Optimize for running inside a virtual guest
    - virtual-host         - Optimize for running KVM guests
    Current active profile: balanced
  2. (必要に応じて) 新しい TuneD プロファイルを作成するか、既存の TuneD プロファイルを編集します。

    詳しくは、TuneD プロファイルのカスタマイズ を参照してください。

  3. TuneD プロファイルをアクティベートします。

    # tuned-adm profile selected-profile
    • 仮想化ホストを最適化するには、virtual-host プロファイルを使用します。

      # tuned-adm profile virtual-host
    • RHEL ゲストオペレーティングシステムで、virtual-guest プロファイルを使用します。

      # tuned-adm profile virtual-guest

14.3. 仮想マシンのメモリーの設定

仮想マシンのパフォーマンスを改善するために、追加のホスト RAM を仮想マシンに割り当てることができます。同様に、仮想マシンに割り当てるメモリー量を減らして、ホストメモリーを他の仮想マシンやタスクに割り当てることができます。

これらのアクションを実行するには、Web コンソール または コマンドラインインターフェイス を使用します。

14.3.1. Web コンソールで仮想マシンのメモリーの追加と削除

仮想マシンのパフォーマンスを向上させるか、または仮想マシンが使用するホストリソースを解放するために、Web コンソールを使用して、仮想マシンに割り当てられたメモリーの量を調整できます。

前提条件

  • ゲスト OS がメモリーバルーンドライバーを実行している。これを確認するには、以下を実行します。

    1. 仮想マシンの設定に memballoon デバイスが含まれていることを確認します。

      # virsh dumpxml testguest | grep memballoon
      <memballoon model='virtio'>
          </memballoon>

      このコマンドで出力が表示され、モデルが none に設定されていない場合は、memballoon デバイスが存在します。

    2. バルーンドライバーがゲスト OS で実行していることを確認します。

      • Windows ゲストでは、ドライバーは virtio-win ドライバーパッケージの一部としてインストールされます。手順は、Installing paravirtualized KVM drivers for Windows virtual machines を参照してください。
      • Linux ゲストでは、通常、このドライバーはデフォルトで含まれており、memballoon デバイスがあれば、アクティベートされます。
  • Web コンソールの VM プラグインが システムにインストールされている

手順

  1. 任意: 最大メモリーと、仮想マシンに現在使用されている最大メモリーの情報を取得します。これは、変更のベースラインとしても、検証のためにも機能します。

    # virsh dominfo testguest
    Max memory:     2097152 KiB
    Used memory:    2097152 KiB
  2. 仮想マシン インターフェイスで、情報を表示する仮想マシンを選択します。

    新しいページが開き、選択した VM に関する基本情報を含む概要セクションと、VM のグラフィカルインターフェイスにアクセスするためのコンソールセクションが表示されます。

  3. 概要ペインで、Memory 行の横にある 編集 をクリックします。

    メモリー調整 ダイアログが表示されます。

    仮想マシンのメモリー調整ダイアログボックスを表示するイメージ。
  4. 選択した仮想マシンの仮想 CPU を設定します。

    • 最大割り当て: 仮想マシンがそのプロセスに使用できるホストメモリーの最大量を設定します。VM の作成時に最大メモリーを指定することも、後で増やすこともできます。メモリーは、MiB または GiB の倍数で指定できます。

      仮想マシンをシャットダウンしてからでないと、最大メモリー割り当てを調整できません。

    • 現在の割り当て - 仮想マシンに割り当てる実際のメモリー量を設定します。この値は、最大割り当てより小さい値にすることができますが、上限を超えることはできません。値を調整して、仮想マシンで利用可能なメモリーをプロセス用に調整できます。メモリーは、MiB または GiB の倍数で指定できます。

      この値を指定しない場合、デフォルトの割り当ては最大割り当て の値になります。

  5. Save をクリックします。

    仮想マシンのメモリー割り当てが調整されます。

14.3.2. コマンドラインインターフェイスで仮想マシンのメモリーの追加と削除

仮想マシンのパフォーマンスを改善したり、使用しているホストリソースを解放したりするために、CLI を使用して仮想マシンに割り当てられたメモリーの量を調整できます。

前提条件

  • ゲスト OS がメモリーバルーンドライバーを実行している。これを確認するには、以下を実行します。

    1. 仮想マシンの設定に memballoon デバイスが含まれていることを確認します。

      # virsh dumpxml testguest | grep memballoon
      <memballoon model='virtio'>
          </memballoon>

      このコマンドで出力が表示され、モデルが none に設定されていない場合は、memballoon デバイスが存在します。

    2. ballon ドライバーがゲスト OS で実行されていることを確認します。

      • Windows ゲストでは、ドライバーは virtio-win ドライバーパッケージの一部としてインストールされます。手順は、Installing paravirtualized KVM drivers for Windows virtual machines を参照してください。
      • Linux ゲストでは、通常、このドライバーはデフォルトで含まれており、memballoon デバイスがあれば、アクティベートされます。

手順

  1. 任意: 最大メモリーと、仮想マシンに現在使用されている最大メモリーの情報を取得します。これは、変更のベースラインとしても、検証のためにも機能します。

    # virsh dominfo testguest
    Max memory:     2097152 KiB
    Used memory:    2097152 KiB
  2. 仮想マシンに割り当てる最大メモリーを調整します。この値を増やすと、仮想マシンのパフォーマンスが低下する可能性が向上し、値を減らすことで、仮想マシンがホスト上にあるパフォーマンスフットプリントが低減します。この変更は、停止している仮想マシンでのみ実行できるため、実行中の仮想マシンを調整するには再起動する必要があります。

    たとえば、仮想マシン testguest が使用可能な最大メモリーを 4096 MiB に変更するには、次のコマンドを実行します。

    # virt-xml testguest --edit --memory memory=4096,currentMemory=4096
    Domain 'testguest' defined successfully.
    Changes will take effect after the domain is fully powered off.

    実行中の仮想マシンの最大メモリーを増やすには、仮想マシンにメモリーデバイスを割り当てます。これは、メモリーのホットプラグとも呼ばれます。詳細は、デバイスの仮想マシンへの接続 を参照してください。

    警告

    実行中の仮想マシン (メモリーのホットアンプラグとも呼ばれる) から、メモリーデバイスを削除することはサポートされておらず、Red Hat では推奨していません。

  3. 任意: 仮想マシンが現在使用しているメモリーを最大割り当てまで調整することもできます。これにより、仮想マシンの最大割り当てを変更せずに、仮想マシンが次回の再起動までホスト上にあるメモリー負荷が調整されます。

    # virsh setmem testguest --current 2048

検証

  1. 仮想マシンが使用するメモリーが更新されていることを確認します。

    # virsh dominfo testguest
    Max memory:     4194304 KiB
    Used memory:    2097152 KiB
  2. (必要に応じて) 現在の仮想マシンメモリーを調整すると、仮想マシンのメモリーバルーンの統計を取得して、そのメモリー使用量をどの程度効果的に調整するかを評価できます。

     # virsh domstats --balloon testguest
    Domain: 'testguest'
      balloon.current=365624
      balloon.maximum=4194304
      balloon.swap_in=0
      balloon.swap_out=0
      balloon.major_fault=306
      balloon.minor_fault=156117
      balloon.unused=3834448
      balloon.available=4035008
      balloon.usable=3746340
      balloon.last-update=1587971682
      balloon.disk_caches=75444
      balloon.hugetlb_pgalloc=0
      balloon.hugetlb_pgfail=0
      balloon.rss=1005456

14.3.3. 関連情報

14.4. 仮想マシンの I/O パフォーマンスの最適化

仮想マシンの入出力 (I/O) 機能は、仮想マシンの全体的な効率を大幅に制限する可能性があります。これに対処するために、ブロック I/O パラメーターを設定して、仮想マシンの I/O を最適化できます。

14.4.1. 仮想マシンにおけるブロック I/O のチューニング

複数のブロックデバイスが、複数の仮想マシンで使用されている場合は、I/O ウェイト を変更して特定の仮想デバイスの I/O の優先度を調整することが重要になる場合があります。

デバイスの I/O ウェイトを上げると、I/O 帯域幅の優先度が高まるため、より多くのホストリソースが提供されます。同様に、デバイスのウェイトを下げると、ホストのリソースが少なくなります。

注記

各デバイスの ウェイト の値は 100 から 1000 の範囲内でなければなりません。もしくは、値を 0 にすると、各デバイスの一覧からそのデバイスを削除できます。

手順

仮想マシンのブロック I/O パラメーターを表示および設定するには、以下を行います。

  1. 仮想マシンの現在の <blkio> パラメーターを表示します。

    # virsh dumpxml VM-name

    <domain>
      [...]
      <blkiotune>
        <weight>800</weight>
        <device>
          <path>/dev/sda</path>
          <weight>1000</weight>
        </device>
        <device>
          <path>/dev/sdb</path>
          <weight>500</weight>
        </device>
      </blkiotune>
      [...]
    </domain>
  2. 指定したデバイスの I/O ウェイトを編集します。

    # virsh blkiotune VM-name --device-weights device, I/O-weight

    たとえば、以下では、liftrul 仮想マシンの /dev/sda デバイスのウェイトを 500 に変更します。

    # virsh blkiotune liftbrul --device-weights /dev/sda, 500

14.4.2. 仮想マシンのディスク I/O スロットリング

複数の仮想マシンが同時に実行する場合は、過剰なディスク I/O により、システムパフォーマンスに影響が及ぶ可能性があります。KVM 仮想化のディスク I/O スロットリングでは、仮想マシンからホストマシンに送られるディスク I/O 要求に制限を設定する機能を利用できます。これにより、仮想マシンが共有リソースを過剰に使用し、その他の仮想マシンのパフォーマンスに影響を及ぼすことを防ぐことができます。

ディスク I/O スロットリングを有効にするには、仮想マシンに割り当てられた各ブロックデバイスからホストマシンに送られるディスク I/O 要求に制限を設定します。

手順

  1. virsh domblklist コマンドを使用して、指定された仮想マシン上のすべてのディスクデバイスの名前を一覧表示します。

    # virsh domblklist rollin-coal
    Target     Source
    ------------------------------------------------
    vda        /var/lib/libvirt/images/rollin-coal.qcow2
    sda        -
    sdb        /home/horridly-demanding-processes.iso
  2. スロットルする仮想ディスクがマウントされているホストブロックデバイスを見つけます。

    たとえば、前の手順の sdb 仮想ディスクをスロットリングする場合は、以下の出力では、ディスクが /dev/nvme0n1p3 パーティションにマウントされていることを示しています。

    $ lsblk
    NAME                                          MAJ:MIN RM   SIZE RO TYPE  MOUNTPOINT
    zram0                                         252:0    0     4G  0 disk  [SWAP]
    nvme0n1                                       259:0    0 238.5G  0 disk
    ├─nvme0n1p1                                   259:1    0   600M  0 part  /boot/efi
    ├─nvme0n1p2                                   259:2    0     1G  0 part  /boot
    └─nvme0n1p3                                   259:3    0 236.9G  0 part
      └─luks-a1123911-6f37-463c-b4eb-fxzy1ac12fea 253:0    0 236.9G  0 crypt /home
  3. virsh blkiotune コマンドを使用して、ブロックデバイスの I/O 制限を設定します。

    # virsh blkiotune VM-name --parameter device,limit

    以下の例は、rollin-coal 仮想マシン上の sdb ディスクを毎秒 1000 の読み書き操作にスロットリングし、毎秒 50 MB の読み書きスループットにスロットリングします。

    # virsh blkiotune rollin-coal --device-read-iops-sec /dev/nvme0n1p3,1000 --device-write-iops-sec /dev/nvme0n1p3,1000 --device-write-bytes-sec /dev/nvme0n1p3,52428800 --device-read-bytes-sec /dev/nvme0n1p3,52428800

関連情報

  • ディスク I/O スロットリングは、異なる顧客に属する仮想マシンが同じホストで実行されている場合や、異なる仮想マシンに QoS 保証が提供されている場合など、さまざまな状況で役立ちます。ディスク I/O スロットリングは、低速なディスクをシミュレートするために使用することもできます。
  • I/O スロットリングは、仮想マシンに割り当てられた各ブロックデバイスに個別に適用でき、スループットおよび I/O 操作の制限に対応します。
  • Red Hat は、virsh blkdeviotune コマンドを使用した仮想マシンでの I/O スロットリングの設定はサポートしていません。RHEL 8 を VM ホストとして使用する場合にサポートされていない機能の詳細については、RHEL 8 仮想化でサポートされていない機能 を参照してください。

14.4.3. マルチキュー virtio-scsi の有効化

仮想マシンで virtio-scsi ストレージデバイスを使用する場合は、マルチキュー virtio-scsi 機能により、ストレージパフォーマンスおよびスケーラビリティーが向上します。このため、各仮想 CPU (vCPU) に別のキューを持たせることが可能になります。また仮想 CPU は、その他の vCPU に影響を及ぼすことなく使用するために、割り込みできるようになります。

手順

  • 特定の仮想マシンに対してマルチキュー virtio-scsi サポートを有効にするには、仮想マシンの XML 設定に以下を追加します。ここでの N は、vCPU キューの合計数です。

    <controller type='scsi' index='0' model='virtio-scsi'>
       <driver queues='N' />
    </controller>

14.5. 仮想マシンの CPU パフォーマンスの最適化

vCPU は、ホストマシンの物理 CPU と同様、仮想マシンのパフォーマンスにおいて極めて重要です。したがって、vCPU を最適化すると、仮想マシンのリソース効率に大きな影響を及ぼす可能性があります。vCPU を最適化するには、以下を実行します。

  1. 仮想マシンに割り当てられているホスト CPU の数を調整します。これは、CLI または Web コンソール を使用して実行できます。
  2. vCPU モデルが、ホストの CPU モデルに調整されていることを確認します。たとえば、仮想マシン testguest1 を、ホストの CPU モデルを使用するように設定するには、次のコマンドを実行します。

    # virt-xml testguest1 --edit --cpu host-model
  3. Kernel Same-page Merging (KSM) を無効にします
  4. ホストマシンが Non-Uniform Memory Access (NUMA) を使用する場合は、その仮想マシンに対して NUMA を設定 することもできます。これにより、ホストの CPU およびメモリープロセスが、仮想マシンの CPU およびメモリープロセスにできるだけ近くにマッピングされます。事実上、NUMA チューニングにより、仮想マシンに割り当てられたシステムメモリーへのより効率的なアクセスが可能になります。これにより、vCPU 処理の効果が改善されます。

    詳細は、仮想マシンで NUMA の設定 および サンプルの vCPU パフォーマンスチューニングシナリオ を参照してください。

14.5.1. コマンドラインインターフェイスを使用した仮想 CPU の追加と削除

仮想マシンの CPU パフォーマンスを増減するには、仮想マシンに割り当てられた仮想 CPU (vCPU) を追加または削除します。

実行中の仮想マシンで実行する場合、これは vCPU ホットプラグおよびホットアンプラグとも呼ばれます。ただし、RHEL 8 では vCPU のホットアンプラグに対応しておらず、Red Hat ではその使用を強く推奨していません。

前提条件

  • オプション: ターゲット仮想マシン内の vCPU の現在の状態を表示します。たとえば、仮想マシン testguest 上の仮想 CPU 数を表示するには、以下を実行します。

    # virsh vcpucount testguest
    maximum      config         4
    maximum      live           2
    current      config         2
    current      live           1

    この出力は、testguest が現在 1 vCPU を使用していることを示し、1 つ以上の vCPU をホットプラグして仮想マシンのパフォーマンスを向上できることを示しています。ただし、再起動後に使用される vCPU の testguest 数は 2 に変更され、2 以上の vCPU のホットプラグが可能になります。

手順

  1. 仮想マシンに割り当てることができる vCPU の最大数を調整します。これは、仮想マシンの次回起動時に有効になります。

    たとえば、仮想マシン testguest の vCPU の最大数を 8 に増やすには、次のコマンドを実行します。

    # virsh setvcpus testguest 8 --maximum --config

    最大値は、CPU トポロジー、ホストハードウェア、ハイパーバイザー、およびその他の要素によって制限される可能性があることに注意してください。

  2. 仮想マシンに割り当てられている現在の仮想 CPU の数を調整し、直前のステップで設定された最大数まで調整します。以下に例を示します。

    • 実行中の仮想マシン testguest にアタッチされている vCPU を 4 に増やすには、以下を実行します。

      # virsh setvcpus testguest 4 --live

      これにより、仮想マシンの次回の起動まで、仮想マシンのパフォーマンスおよび testguest のホスト負荷のフットプリントが高まります。

    • testguest 仮想マシンにアタッチされている vCPU の数を永続的に 1 に減らすには、次のコマンドを実行します。

      # virsh setvcpus testguest 1 --config

      これにより、仮想マシンの次回の起動後に、仮想マシンのパフォーマンスおよび testguest のホスト負荷のフットプリントが低下します。ただし、必要に応じて、仮想マシンに追加の vCPU をホットプラグして、一時的にパフォーマンスを向上させることができます。

検証

  • 仮想マシンの vCPU の現在の状態に変更が反映されていることを確認します。

    # virsh vcpucount testguest
    maximum      config         8
    maximum      live           4
    current      config         1
    current      live           4

14.5.2. Web コンソールで仮想 CPU の管理

RHEL 8 Web コンソールを使用して、Web コンソールが接続している仮想マシンが使用する仮想 CPU を確認し、設定できます。

前提条件

手順

  1. 仮想マシン インターフェイスで、情報を表示する仮想マシンを選択します。

    新しいページが開き、選択した VM に関する基本情報を含む概要セクションと、VM のグラフィカルインターフェイスにアクセスするためのコンソールセクションが表示されます。

  2. 概要ペインで、vCPU の数の横にある 編集 をクリックします。

    vCPU の詳細ダイアログが表示されます。

    VM CPU 詳細ダイアログボックスを表示しているイメージ
  1. 選択した仮想マシンの仮想 CPU を設定します。

    • vCPU 数: 現在使用中の vCPU の数

      注記

      vCPU 数は、vCPU 最大値以下にする必要があります。

    • vCPU 最大値 - 仮想マシンに設定できる仮想 CPU の最大数を入力します。この値が vCPU 数 よりも大きい場合には、vCPU を追加で仮想マシンに割り当てることができます。
    • ソケット - 仮想マシンに公開するソケットの数を選択します。
    • ソケットごとのコア - 仮想マシンに公開する各ソケットのコア数を選択します。
    • コアあたりのスレッド - 仮想マシンに公開する各コアのスレッド数を選択します。

      SocketsCores per socket、および Threads per core オプションは、仮想マシンの CPU トポロジーを調整することに注意してください。これは、vCPU のパフォーマンスにメリットがあり、ゲスト OS の特定のソフトウェアの機能に影響を与える可能性があります。デプロイメントで別の設定が必要ない場合は、デフォルト値のままにします。

  2. 適用 をクリックします。

    仮想マシンに仮想 CPU が設定されます。

    注記

    仮想 CPU 設定の変更は、仮想マシンの再起動後にのみ有効になります。

14.5.3. 仮想マシンでの NUMA の設定

以下の方法は、RHEL 8 ホストで、仮想マシンの Non-Uniform Memory Access (NUMA) 設定の設定に使用できます。

前提条件

  • ホストが NUMA 対応のマシンである。これを確認するには、virsh nodeinfo コマンドを使用して、NUMA cell(2) の行を確認します。

    # virsh nodeinfo
    CPU model:           x86_64
    CPU(s):              48
    CPU frequency:       1200 MHz
    CPU socket(s):       1
    Core(s) per socket:  12
    Thread(s) per core:  2
    NUMA cell(s):        2
    Memory size:         67012964 KiB

    行の値が 2 以上であると、そのホストは NUMA に対応しています。

手順

使いやすさのため、自動化ユーティリティーとサービスを使用して、仮想マシンの NUMA を設定できます。ただし、手動で NUMA を設定すると、パフォーマンスが大幅に向上する可能性が高くなります。

自動方式

  • 仮想マシンの NUMA ポリシーを Preferred に設定します。たとえば、仮想マシン testguest5 に対してこれを行うには、次のコマンドを実行します。

    # virt-xml testguest5 --edit --vcpus placement=auto
    # virt-xml testguest5 --edit --numatune mode=preferred
  • ホストで NUMA の自動負荷分散を有効にします。

    # echo 1 > /proc/sys/kernel/numa_balancing
  • numad コマンドを使用して、メモリーリソースで仮想マシンの CPU を自動的に調整します。

    # numad

手動方式

  1. 特定ホストの CPU、またはある範囲の CPU に特定の vCPU スレッドをピニングします。これは、NUMA 以外のホストおよび仮想マシンでも可能で、vCPU のパフォーマンスを向上させる安全な方法として推奨されています。

    たとえば、次のコマンドでは、仮想マシン testguest6 の vCPU スレッドの 0 から 5 を、ホストの CPU 1、3、5、7、9、11 にそれぞれピニングします。

    # virsh vcpupin testguest6 0 1
    # virsh vcpupin testguest6 1 3
    # virsh vcpupin testguest6 2 5
    # virsh vcpupin testguest6 3 7
    # virsh vcpupin testguest6 4 9
    # virsh vcpupin testguest6 5 11

    その後、これが成功したかどうかを確認できます。

    # virsh vcpupin testguest6
    VCPU   CPU Affinity
    ----------------------
    0      1
    1      3
    2      5
    3      7
    4      9
    5      11
  2. vCPU スレッドのピニング後に、指定の仮想マシンに関連付けられた QEMU プロセススレッドを、特定ホスト CPU、またはある範囲の CPU に固定することもできます。たとえば、以下のコマンドは、testguest6 の QEMU プロセススレッドを CPU 13 および 15 にピニングし、これが成功したことを確認します。

    # virsh emulatorpin testguest6 13,15
    # virsh emulatorpin testguest6
    emulator: CPU Affinity
    ----------------------------------
           *: 13,15
  3. これで、特定の仮想マシンに対して割り当てられるホストの NUMA ノードを指定することができます。これにより、仮想マシンの vCPU によるホストメモリーの使用率が向上します。たとえば、次のコマンドでは、ホスト NUMA ノード 3 ~ 5 を使用するように testguest6 を設定し、これが成功したかどうかを確認します。

    # virsh numatune testguest6 --nodeset 3-5
    # virsh numatune testguest6
注記

最善のパフォーマンス結果を得るためにも、上記の手動によるチューニングメソッドをすべて使用することが推奨されます。

14.5.4. vCPU のパフォーマンスチューニングシナリオ例

最適な vCPU パフォーマンスを得るためにも、以下のシナリオなど、手動で vcpupinemulatorpin、および numatune 設定をまとめて使用することが推奨されます。

開始シナリオ

  • ホストには以下のハードウェア仕様があります。

    • 2 つの NUMA ノード
    • 各ノードにある 3 つの CPU コア
    • 各コアにある 2 スレッド

    このようなマシンの virsh nodeinfo の出力は以下のようになります。

    # virsh nodeinfo
    CPU model:           x86_64
    CPU(s):              12
    CPU frequency:       3661 MHz
    CPU socket(s):       2
    Core(s) per socket:  3
    Thread(s) per core:  2
    NUMA cell(s):        2
    Memory size:         31248692 KiB
  • 既存の仮想マシンを変更して、8 つの vCPU を使用できるようにします。これは、1 つの NUMA ノードに収まらないことを意味します。

    したがって、各 NUMA ノードに 4 つの vCPU を分散し、vCPU トポロジーをホストトポロジーに可能な限り近づけるようにする必要があります。つまり、指定の物理 CPU のシブリングスレッドとして実行される vCPU は、同じコア上のホストスレッドに固定 (ピニング) される必要があります。詳細は、以下の ソリューション を参照してください。

ソリューション

  1. ホストトポロジーに関する情報を取得します。

    # virsh capabilities

    この出力には、以下のようなセクションが含まれます。

    <topology>
      <cells num="2">
        <cell id="0">
          <memory unit="KiB">15624346</memory>
          <pages unit="KiB" size="4">3906086</pages>
          <pages unit="KiB" size="2048">0</pages>
          <pages unit="KiB" size="1048576">0</pages>
          <distances>
            <sibling id="0" value="10" />
            <sibling id="1" value="21" />
          </distances>
          <cpus num="6">
            <cpu id="0" socket_id="0" core_id="0" siblings="0,3" />
            <cpu id="1" socket_id="0" core_id="1" siblings="1,4" />
            <cpu id="2" socket_id="0" core_id="2" siblings="2,5" />
            <cpu id="3" socket_id="0" core_id="0" siblings="0,3" />
            <cpu id="4" socket_id="0" core_id="1" siblings="1,4" />
            <cpu id="5" socket_id="0" core_id="2" siblings="2,5" />
          </cpus>
        </cell>
        <cell id="1">
          <memory unit="KiB">15624346</memory>
          <pages unit="KiB" size="4">3906086</pages>
          <pages unit="KiB" size="2048">0</pages>
          <pages unit="KiB" size="1048576">0</pages>
          <distances>
            <sibling id="0" value="21" />
            <sibling id="1" value="10" />
          </distances>
          <cpus num="6">
            <cpu id="6" socket_id="1" core_id="3" siblings="6,9" />
            <cpu id="7" socket_id="1" core_id="4" siblings="7,10" />
            <cpu id="8" socket_id="1" core_id="5" siblings="8,11" />
            <cpu id="9" socket_id="1" core_id="3" siblings="6,9" />
            <cpu id="10" socket_id="1" core_id="4" siblings="7,10" />
            <cpu id="11" socket_id="1" core_id="5" siblings="8,11" />
          </cpus>
        </cell>
      </cells>
    </topology>
  2. (必要に応じて) 適用可能なツールおよびユーティリティー を使用して、仮想マシンのパフォーマンスをテストします。
  3. ホストに 1 GiB の Huge Page を設定してマウントします。

    1. ホストのカーネルコマンドラインに次の行を追加します。

      default_hugepagesz=1G hugepagesz=1G
    2. /etc/systemd/system/hugetlb-gigantic-pages.service ファイルを以下の内容で作成します。

      [Unit]
      Description=HugeTLB Gigantic Pages Reservation
      DefaultDependencies=no
      Before=dev-hugepages.mount
      ConditionPathExists=/sys/devices/system/node
      ConditionKernelCommandLine=hugepagesz=1G
      
      [Service]
      Type=oneshot
      RemainAfterExit=yes
      ExecStart=/etc/systemd/hugetlb-reserve-pages.sh
      
      [Install]
      WantedBy=sysinit.target
    3. /etc/systemd/hugetlb-reserve-pages.sh ファイルを以下の内容で作成します。

      #!/bin/sh
      
      nodes_path=/sys/devices/system/node/
      if [ ! -d $nodes_path ]; then
      	echo "ERROR: $nodes_path does not exist"
      	exit 1
      fi
      
      reserve_pages()
      {
      	echo $1 > $nodes_path/$2/hugepages/hugepages-1048576kB/nr_hugepages
      }
      
      reserve_pages 4 node1
      reserve_pages 4 node2

      これにより、4 つの 1GiB の Huge Page が node1 から予約され、さらに別の 4 つの 1 GiB の Huge Page が node2 から予約されます。

    4. 前の手順で作成したスクリプトを実行ファイルにします。

      # chmod +x /etc/systemd/hugetlb-reserve-pages.sh
    5. システムの起動時に Huge Page 予約を有効にします。

      # systemctl enable hugetlb-gigantic-pages
  4. virsh edit コマンドを使用して、最適化する仮想マシンの XML 設定 (この例では super-VM) を編集します。

    # virsh edit super-vm
  5. 次の方法で仮想マシンの XML 設定を調整します。

    1. 仮想マシンが 8 つの静的 vCPU を使用するように設定します。これを行うには、<vcpu/> 要素を使用します。
    2. トポロジーでミラーリングする、対応するホスト CPU スレッドに、各 vCPU スレッドをピニングします。これを行うには、<cputune> セクションの <vcpupin/> 要素を使用します。

      上記の virsh 機能 ユーティリティーで示されているように、ホストの CPU スレッドは、各コアで連続的に順次付けされません。また、vCPU スレッドは、同じ NUMA ノード上のホストのコアの利用可能な最大セットに固定される必要があります。表の図については、以下の トポロジーの例 セクションを参照してください。

      手順 a と b の XML 設定は次のようになります。

      <cputune>
        <vcpupin vcpu='0' cpuset='1'/>
        <vcpupin vcpu='1' cpuset='4'/>
        <vcpupin vcpu='2' cpuset='2'/>
        <vcpupin vcpu='3' cpuset='5'/>
        <vcpupin vcpu='4' cpuset='7'/>
        <vcpupin vcpu='5' cpuset='10'/>
        <vcpupin vcpu='6' cpuset='8'/>
        <vcpupin vcpu='7' cpuset='11'/>
        <emulatorpin cpuset='6,9'/>
      </cputune>
    3. 1 GiB の Huge Page を使用するように仮想マシンを設定します。

      <memoryBacking>
        <hugepages>
          <page size='1' unit='GiB'/>
        </hugepages>
      </memoryBacking>
    4. ホスト上で対応する NUMA ノードからメモリーを使用するように、仮想マシンの NUMA ノードを設定します。これを行うには、<numatune/> セクションの <memnode/> 要素を使用します。

      <numatune>
        <memory mode="preferred" nodeset="1"/>
        <memnode cellid="0" mode="strict" nodeset="0"/>
        <memnode cellid="1" mode="strict" nodeset="1"/>
      </numatune>
    5. CPU モードが host-passthrough に設定され、CPU が パススルー モードでキャッシュを使用していることを確認します。

      <cpu mode="host-passthrough">
        <topology sockets="2" cores="2" threads="2"/>
        <cache mode="passthrough"/>

検証

  1. 仮想マシンの XML 設定に、以下のようなセクションが含まれていることを確認します。

    [...]
      <memoryBacking>
        <hugepages>
          <page size='1' unit='GiB'/>
        </hugepages>
      </memoryBacking>
      <vcpu placement='static'>8</vcpu>
      <cputune>
        <vcpupin vcpu='0' cpuset='1'/>
        <vcpupin vcpu='1' cpuset='4'/>
        <vcpupin vcpu='2' cpuset='2'/>
        <vcpupin vcpu='3' cpuset='5'/>
        <vcpupin vcpu='4' cpuset='7'/>
        <vcpupin vcpu='5' cpuset='10'/>
        <vcpupin vcpu='6' cpuset='8'/>
        <vcpupin vcpu='7' cpuset='11'/>
        <emulatorpin cpuset='6,9'/>
      </cputune>
      <numatune>
        <memory mode="preferred" nodeset="1"/>
        <memnode cellid="0" mode="strict" nodeset="0"/>
        <memnode cellid="1" mode="strict" nodeset="1"/>
      </numatune>
      <cpu mode="host-passthrough">
        <topology sockets="2" cores="2" threads="2"/>
        <cache mode="passthrough"/>
        <numa>
          <cell id="0" cpus="0-3" memory="2" unit="GiB">
            <distances>
              <sibling id="0" value="10"/>
              <sibling id="1" value="21"/>
            </distances>
          </cell>
          <cell id="1" cpus="4-7" memory="2" unit="GiB">
            <distances>
              <sibling id="0" value="21"/>
              <sibling id="1" value="10"/>
            </distances>
          </cell>
        </numa>
      </cpu>
    </domain>
  2. (必要に応じて) アプリケーションツールおよびユーティリティー を使用して仮想マシンのパフォーマンスをテストし、仮想マシンの最適化への影響を評価します。

トポロジーの例

  • 以下の表は、ピニングされる必要のある vCPU とホスト CPU 間の接続を示しています。

    表14.1 ホストトポロジー

    CPU スレッド

    0

    3

    1

    4

    2

    5

    6

    9

    7

    10

    8

    11

    コア

    0

    1

    2

    3

    4

    5

    ソケット

    0

    1

    NUMA ノード

    0

    1

    表14.2 仮想マシントポロジー

    vCPU スレッド

    0

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    コア

    0

    1

    2

    3

    ソケット

    0

    1

    NUMA ノード

    0

    1

    表14.3 ホストと仮想マシントポロジーの組み合わせ

    vCPU スレッド

     

    0

    1

    2

    3

     

    4

    5

    6

    7

    ホストの CPU スレッド

    0

    3

    1

    4

    2

    5

    6

    9

    7

    10

    8

    11

    コア

    0

    1

    2

    3

    4

    5

    ソケット

    0

    1

    NUMA ノード

    0

    1

    このシナリオでは、2 つの NUMA ノードと 8 つの vCPU があります。したがって、4 つの vCPU スレッドは各ノードに固定 (ピニング) される必要があります。

    また、Red Hat では、ホストシステムの操作のために、各ノードで少なくとも 1 つの CPU スレッドを使用できるようにしておくことをお勧めします。

    以下の例では、NUMA ノードにはそれぞれ 3 コアで、2 個のホスト CPU スレッドがあるため、ノード 0 のセットは、以下のように変換できます。

    <vcpupin vcpu='0' cpuset='1'/>
    <vcpupin vcpu='1' cpuset='4'/>
    <vcpupin vcpu='2' cpuset='2'/>
    <vcpupin vcpu='3' cpuset='5'/>

14.5.5. Kernel Same-page Merging の無効化

Kernel same-page merging (KSM) はメモリーの密度を向上させますが、CPU 使用率が増え、ワークロードによっては全体のパフォーマンスに悪影響を与える可能性があります。このような場合には、KSM を無効にすることで、仮想マシンのパフォーマンスを向上させることができます。

要件に応じて、KSM を 1 回のセッションだけ無効にしたり、永続的に無効にしたりできます。

手順

  • KSM をセッション 1 回分無効にするには、systemctl ユーティリティーを使用して ksm サービスおよび ksmtuned サービスを停止します。

    # systemctl stop ksm
    
    # systemctl stop ksmtuned
  • KSM を永続的に無効にするには、systemctl ユーティリティーを使用して ksm サービスおよび ksmtuned サービスを無効にします。

    # systemctl disable ksm
    Removed /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/ksm.service.
    # systemctl disable ksmtuned
    Removed /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/ksmtuned.service.
注記

KSM を無効にする前に仮想マシン間で共有されていたメモリーページは、そのまま共有されます。共有を停止するには、以下のコマンドを使用して、システムの PageKSM ページをすべて削除します。

# echo 2 > /sys/kernel/mm/ksm/run

KSM ページを匿名ページに置き換えると、khugepaged カーネルサービスは仮想マシンの物理メモリーに透過的なヒュージページを再ビルドします。

14.6. 仮想マシンのネットワークパフォーマンスの最適化

仮想マシンのネットワークインターフェイスカード (NIC) の性質上、仮想マシンは、割り当てられているホストネットワークの帯域幅の一部を失います。これにより、仮想マシンの全体的なワークロード効率が削減されることがあります。以下のヒントは、仮想 NIC (vNIC) のスループットで仮想化の影響を最小限に抑えることができます。

手順

以下の方法のいずれかを使用し、仮想マシンのネットワークパフォーマンスにメリットがあるかどうかを調べます。

vhost_net モジュールの有効化

ホストで vhost_net カーネル機能が有効になっていることを確認します。

# lsmod | grep vhost
vhost_net              32768  1
vhost                  53248  1 vhost_net
tap                    24576  1 vhost_net
tun                    57344  6 vhost_net

このコマンドの出力が空白である場合は、vhost_net カーネルモジュールを有効にします。

# modprobe vhost_net
マルチキュー virtio-net の設定

仮想マシンに マルチキュー virtio-net 機能を設定するには、virsh edit コマンドを使用して、仮想マシンの XML 設定を編集します。XML で、以下を <devices> セクションに追加し、N を、仮想マシンの vCPU 数 (最大 16) に変更します。

<interface type='network'>
      <source network='default'/>
      <model type='virtio'/>
      <driver name='vhost' queues='N'/>
</interface>

仮想マシンが実行中の場合は、再起動して変更を適用します。

ネットワークパケットのバッチ処理

転送パスが長い Linux の仮想マシン設定では、パケットをバッチ処理してからカーネルに送信することで、キャッシュが有効に活用される場合があります。パケットバッチ機能を設定するには、ホストで次のコマンドを実行し、tap0 を、仮想マシンが使用するネットワークインターフェイスの名前に置き換えます。

# ethtool -C tap0 rx-frames 64
SR-IOV
ホスト NIC が SR-IOV に対応している場合は、vNIC に SR-IOV デバイス割り当てを使用します。詳細は、SR-IOV デバイスの管理 を参照してください。

14.7. 仮想マシンのパフォーマンス監視ツール

最も多くの仮想マシンリソースを消費するものと、仮想マシンで最適化を必要とする部分を認識するために、一般的なパフォーマンス診断ツールや仮想マシン固有のパフォーマンス診断ツールを使用できます。

デフォルトの OS パフォーマンス監視ツール

標準のパフォーマンス評価には、ホストおよびゲストのオペレーティングシステムでデフォルトで提供されるユーティリティーを使用できます。

  • RHEL 8 ホストで、root として top ユーティリティーまたは システムモニター アプリケーションを使用し、出力結果から qemuvirt を見つけます。これは、仮想マシンが消費しているホストシステムのリソースのサイズを示します。

    • 監視ツールにおいて、qemu プロセスまたは virt プロセスのいずれかで、ホストの CPU またはメモリーの容量を大幅に消費していることが示されている場合は、perf ユーティリティーを使用して調査を行います。詳細は以下を参照してください。
    • また、vhost_net スレッドプロセス (例: vhost_net-1234) が、ホストの CPU 容量を過剰に消費する際に表示される場合は、multi-queue virtio-net などの 仮想ネットワークの最適化機能 を使用することを検討してください。
  • ゲストオペレーティングシステムでは、システムで利用可能なパフォーマンスユーティリティーとアプリケーションを使用して、どのプロセスが最も多くのシステムリソースを消費するかを評価します。

    • Linux システムでは、top ユーティリティーを使用できます。
    • Windows システムでは、Task Manager アプリケーションを使用できます。

perf kvm

perf ユーティリティーを使用して、RHEL 8 ホストのパフォーマンスに関する仮想化固有の統計を収集および分析できます。そのためには、以下を行います。

  1. ホストに、perf パッケージをインストールします。

    # yum install perf
  2. perf kvm stat コマンドの 1 つを使用して、仮想化ホストの perf 統計を表示します。

    • お使いのハイパーバイザーのリアルタイム監視には、perf kvm stat live コマンドを使用します。
    • 一定期間でハイパーバイザーの perf データをログに記録するには、perf kvm stat record コマンドを使用してロギングを有効にします。コマンドをキャンセルまたは中断した後、データは perf.data.guest ファイルに保存されます。これは、perf kvm stat report コマンドを使用して分析できます。
  3. VM-EXIT イベントとそのディストリビューションのタイプについて perf 出力を分析します。たとえば、PAUSE_INSTRUCTION イベントは頻繁に存在すべきではありませんが、以下の出力では、このイベントが頻繁に現れ、ホスト CPU が vCPU を適切に処理していないことを示しています。このようなシナリオでは、アクティブな一部の仮想マシンの電源オフ、その仮想マシンからの vCPU の削除、または vCPU のパフォーマンスの調整 を検討してください。

    # perf kvm stat report
    
    Analyze events for all VMs, all VCPUs:
    
    
                 VM-EXIT    Samples  Samples%     Time%    Min Time    Max Time         Avg time
    
      EXTERNAL_INTERRUPT     365634    31.59%    18.04%      0.42us  58780.59us    204.08us ( +-   0.99% )
               MSR_WRITE     293428    25.35%     0.13%      0.59us  17873.02us      1.80us ( +-   4.63% )
        PREEMPTION_TIMER     276162    23.86%     0.23%      0.51us  21396.03us      3.38us ( +-   5.19% )
       PAUSE_INSTRUCTION     189375    16.36%    11.75%      0.72us  29655.25us    256.77us ( +-   0.70% )
                     HLT      20440     1.77%    69.83%      0.62us  79319.41us  14134.56us ( +-   0.79% )
                  VMCALL      12426     1.07%     0.03%      1.02us   5416.25us      8.77us ( +-   7.36% )
           EXCEPTION_NMI         27     0.00%     0.00%      0.69us      1.34us      0.98us ( +-   3.50% )
           EPT_MISCONFIG          5     0.00%     0.00%      5.15us     10.85us      7.88us ( +-  11.67% )
    
    Total Samples:1157497, Total events handled time:413728274.66us.

    perf kvm stat の出力で問題を知らせる他のイベントタイプには、以下が含まれます。

perf を使用した仮想パフォーマンスを監視する方法は、perf-kvm man ページを参照してください。

numastat

システムの現在の NUMA 設定を表示するには、numastat ユーティリティーを使用できます。これは numactl パッケージをインストールすることで利用できます。

以下は、4 つの実行中の仮想マシンが含まれるホストを示しています。それぞれは、複数の NUMA ノードからメモリーを取得しています。これは、vCPU のパフォーマンスに対して最適なのではなく、保証調整 です。

# numastat -c qemu-kvm

Per-node process memory usage (in MBs)
PID              Node 0 Node 1 Node 2 Node 3 Node 4 Node 5 Node 6 Node 7 Total
---------------  ------ ------ ------ ------ ------ ------ ------ ------ -----
51722 (qemu-kvm)     68     16    357   6936      2      3    147    598  8128
51747 (qemu-kvm)    245     11      5     18   5172   2532      1     92  8076
53736 (qemu-kvm)     62    432   1661    506   4851    136     22    445  8116
53773 (qemu-kvm)   1393      3      1      2     12      0      0   6702  8114
---------------  ------ ------ ------ ------ ------ ------ ------ ------ -----
Total              1769    463   2024   7462  10037   2672    169   7837 32434

一方、以下では、1 つのノードで各仮想マシンに提供されているメモリーを示しています。これは、より一層効率的です。

# numastat -c qemu-kvm

Per-node process memory usage (in MBs)
PID              Node 0 Node 1 Node 2 Node 3 Node 4 Node 5 Node 6 Node 7 Total
---------------  ------ ------ ------ ------ ------ ------ ------ ------ -----
51747 (qemu-kvm)      0      0      7      0   8072      0      1      0  8080
53736 (qemu-kvm)      0      0      7      0      0      0   8113      0  8120
53773 (qemu-kvm)      0      0      7      0      0      0      1   8110  8118
59065 (qemu-kvm)      0      0   8050      0      0      0      0      0  8051
---------------  ------ ------ ------ ------ ------ ------ ------ ------ -----
Total                 0      0   8072      0   8072      0   8114   8110 32368

第15章 電源管理の重要性

コンピューターシステム全体の消費電力を削減することで、コストを削減できます。各システムコンポーネントのエネルギー消費を効果的に最適化するには、システムが実行するさまざまなタスクを検討し、各コンポーネントのパフォーマンスがそのジョブに対して正しいことを確認するように設定します。特定コンポーネントやシステム全体の消費電力を下げると、熱およびパフォーマンスが低下します。

適切な電源管理を行うと、以下のような結果になります

  • サーバーやコンピューティングセンターにおける熱の削減
  • 冷却、空間、ケーブル、ジェネレーター、無停電電源装置 (UPS) などの二次コストの削減
  • ノートパソコンのバッテリー寿命の延長
  • 二酸化炭素排出量の削減
  • 政府の規制や Green IT (Energy Star など) に関する法的要件に合致する
  • 新システムに関する企業ガイドラインの遵守

本セクションでは、Red Hat Enterprise Linux システムの電源管理に関する情報を説明します。

15.1. 電源管理の基本

効果的な電源管理は、以下の原則に基づいて行われます。

An idle CPU should only wake up when needed

Red Hat Enterprise Linux 6 以降では、カーネルが tickless を実行しています。つまり、以前の定期的なタイマー割り込みが、オンデマンド割り込みに置き換えられたことを意味します。そのため、新しいタスクが処理のキューに追加されるまで、アイドル状態の CPU はアイドル状態を維持できます。低電力状態にある CPU は、この状態を持続できます。ただし、システムに、不要なタイマーイベントを作成するアプリケーションが存在する場合は、この機能の利点が相殺される可能性があります。ボリュームの変更やマウスの動きの確認などのポーリングイベントは、このようなイベントの例です。

Red Hat Enterprise Linux には、CPU 使用率に基づいてアプリケーションを識別し、監査するツールが同梱されています。詳細は、Audit and analysis overview および Tools for auditing を参照してください。

Unused hardware and devices should be disabled completely
これは、ハードディスクなど、動作する部品があるデバイスに当てはまります。また、一部のアプリケーションでは、使用されていない有効なデバイスが "open" 状態のままにすることがあります。これが発生すると、カーネルは、そのデバイスが使用中であることを想定します。これにより、そのデバイスが省電力状態にならないようにできます。
Low activity should translate to low wattage

ただし、多くの場合、これは最新のハードウェアと、x86 以外のアーキテクチャーを含む最新のシステムの正しい BIOS 設定または UEFI に依存します。システムに最新の公式ファームウェアを使用していること、および BIOS の電源管理またはデバイス設定セクションで電源管理機能が有効になっていることを確認してください。以下のような機能を確認してください。

  • ARM64 用の CPPC (Collaborative Processor Performance Controls) のサポート
  • IBM Power Systems の PowerNV サポート
  • SpeedStep
  • PowerNow!
  • Cool'n'Quiet
  • ACPI (C-state)
  • Smart

    ハードウェアでこの機能に対応し、BIOS で有効になっている場合は、Red Hat Enterprise Linux がデフォルトで使用します。

Different forms of CPU states and their effects

最新の CPU は、ACPI (Advanced Configuration and Power Interface) とともに、さまざまな電源状態を提供します。3 つの異なる状態は以下のとおりです。

  • スリープ (C-state)
  • 周波数と電圧 (P-state)
  • 熱の出力 (T-states または thermal state)

    最小のスリープ状態で実行している CPU は、最小のワット数を消費しますが、必要に応じてその状態からウェイクアップするのにかかる時間も大幅に長くなります。まれに、スリープ状態に切り替わるたびに CPU が即座にウェイクアップしなければならなくなることがあります。この状況は、実質的に永続的に CPU がビジー状態になり、別の状態を使用すると潜在的な省電力の一部が失われます。

A turned off machine uses the least amount of power
電力を節約する最善の方法の 1 つは、システムの電源を切ることです。たとえば、会社では、昼休みや帰宅時にマシンをオフにするガイドラインを使用して、Green IT を意識することに焦点をあてた企業文化を育成できます。また、複数の物理サーバーを 1 つの大きなサーバーに統合し、Red Hat Enterprise Linux に同梱される仮想化技術を使用して仮想化することもできます。

15.2. 監査および分析の概要

通常、1 つのシステムで詳細な手動の監査、分析、およびチューニングを行う場合は例外となります。これは、このようなシステム調整の最後の部分から得られる利点よりも、その実行にかかる時間とコストの方が長いためです。

ただし、すべてのシステムで同じ設定を再利用できるほぼ同一のシステムでこれらのタスクを 1 回実行することは、非常に便利です。たとえば、数千ものデスクトップシステムや、マシンがほぼ同一の HPC クラスターをデプロイメントする場合を考えてください。監査と分析を行うもう 1 つの理由は、将来のシステム動作のリグレッションまたは変更を特定できる比較の基礎を提供することです。この分析の結果は、ハードウェア、BIOS、またはソフトウェアの更新が定期的に行われ、消費電力に関する予期しない事態を回避したい場合に非常に役立ちます。通常、徹底的な監査と分析により、特定システムで実際に起こっていることをより的確に把握できます。

利用可能な最新のシステムを使用しても、消費電力に関するシステムの監査と分析は比較的困難です。ほとんどのシステムは、ソフトウェアを介して電力使用量を測定するために必要な手段を提供していません。ただし、例外があります。

  • Hewlett Packard サーバーシステムの iLO 管理コンソールには、Web からアクセスできる電源管理モジュールがあります。
  • IBM は、BladeCenter 電源管理モジュールで同様のソリューションを提供します。
  • 一部の Dell システムでは、IT Assistant は電力監視機能も提供します。

他のベンダーは、サーバープラットフォームで同様の機能を提供する可能性が高くなりますが、すべてのベンダーで対応している唯一のソリューションは存在しません。多くの場合、消費電力を直接測定する必要があるのは、可能な限り節約を最大化するためだけです。

15.3. 監査用ツール

Red Hat Enterprise Linux 8 には、システムの監査および分析を実行できるツールが同梱されています。これらのほとんどは、検出された情報を検証する場合や、特定部品に関する詳細な情報が必要な場合に備えて、補助情報源として使用できます。

このツールの多くは、パフォーマンスの調整にも使用されます。以下に例を示します。

PowerTOP
これは、CPU を頻繁にウェイクアップするカーネルおよびユーザー空間アプリケーションの特定のコンポーネントを識別します。root で powertop コマンドを使用して PowerTop ツールを起動し、powertop --calibrate で電力見積もりエンジンを調整します。PowerTop の詳細は、Managing power consumption with PowerTOP を参照してください。
Diskdevstat and netdevstat

これは、システムで実行しているすべてのアプリケーションのディスクアクティビティーとネットワークアクティビティーに関する詳細情報を収集する SystemTap ツールです。これらのツールによって収集された統計を使用すると、少数の大規模な操作ではなく、多くの小規模な I / O 操作で電力を浪費するアプリケーションを特定できます。root で yum install tuned-utils-systemtap kernel-debuginfo コマンドを使用し、diskdevstat および netdevstat をインストールします。

ディスクとネットワークのアクティビティーの詳細情報を表示するには、次のコマンドを実行します。

# diskdevstat

PID   UID   DEV   WRITE_CNT   WRITE_MIN   WRITE_MAX   WRITE_AVG   READ_CNT   READ_MIN   READ_MAX   READ_AVG   COMMAND

3575  1000  dm-2   59          0.000      0.365        0.006        5         0.000        0.000      0.000      mozStorage #5
3575  1000  dm-2    7          0.000      0.000        0.000        0         0.000        0.000      0.000      localStorage DB
[...]


# netdevstat

PID   UID   DEV       XMIT_CNT   XMIT_MIN   XMIT_MAX   XMIT_AVG   RECV_CNT   RECV_MIN   RECV_MAX   RECV_AVG   COMMAND
3572  991  enp0s31f6    40       0.000      0.882       0.108        0         0.000       0.000       0.000     openvpn
3575  1000 enp0s31f6    27       0.000      1.363       0.160        0         0.000       0.000       0.000     Socket Thread
[...]

このコマンドでは、update_intervaltotal_duration、および display_histogram の 3 つのパラメーターを指定できます。

TuneD
これは、udev デバイスマネージャーを使用して、接続されたデバイスを監視し、システム設定の静的チューニングおよび動的チューニングの両方を有効にするプロファイルベースのシステムチューニングツールです。tuned-adm recommend コマンドを使用すると、Red Hat が特定の製品に最も適したプロファイルを判別できます。TuneD の詳細は、Getting started with TuneD および Customizing TuneD profiles を参照してください。powertop2tuned utility を使用して、PowerTOP の提案からカスタムの TuneD プロファイルを作成できます。powertop2tuned ユーティリティーの詳細は、Optimizing power consumption を参照してください。
Virtual memory statistics (vmstat)

これは、procps-ng パッケージにより提供されます。このツールを使用すると、プロセス、メモリー、ページング、ブロック I/O、トラップ、および CPU アクティビティーの詳細情報を表示できます。

この情報を表示するには、次を使用します。

$ vmstat
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----
r  b  swpd  free    buff   cache   si   so  bi   bo   in  cs  us  sy id  wa  st
1  0   0   5805576 380856 4852848   0    0  119  73  814  640  2   2 96   0   0

vmstat -a コマンドを使用すると、アクティブメモリーと非アクティブメモリーを表示できます。その他の vmstat オプションの詳細は、man ページの vmstat を参照してください。

iostat

このツールは sysstat パッケージで提供されます。このツールは vmstat と似ていますが、ブロックデバイスの I/O を監視する目的でのみ使用されます。また、より詳細な出力と統計も提供します。

システム I/O を監視するには、次のコマンドを実行します。

$ iostat
avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
           2.05    0.46    1.55    0.26    0.00   95.67

Device     tps     kB_read/s    kB_wrtn/s    kB_read    kB_wrtn
nvme0n1    53.54     899.48     616.99      3445229     2363196
dm-0       42.84     753.72     238.71      2886921      914296
dm-1        0.03       0.60       0.00         2292           0
dm-2       24.15     143.12     379.80       548193     1454712
blktrace

これは、I/O サブシステム内で費やされた時間配分に関する詳細情報を提供します。

この情報を人間が判読できる形式で表示するには、以下のコマンドを実行します。

# blktrace -d /dev/dm-0 -o - | blkparse -i -

253,0   1    1   0.000000000  17694  Q   W 76423384 + 8 [kworker/u16:1]
253,0   2    1   0.001926913     0   C   W 76423384 + 8 [0]
[...]

ここでは、最初の列の 253,0 は、デバイスのメジャータプルおよびマイナータプルになります。2 番目の列 (1) には、CPU に関する情報が記載されています。次に、IO プロセスを実行するプロセスのタイムスタンプと PID の列が記載されています。

6 番目の列 Q はイベントタイプを示し、7 番目の列 W は書き込み操作を示し、8 番目の列 76423384 はブロック番号であり、+ 8は要求されたブロックの数になります。

最後のフィールドの [kworker/u16:1] はプロセスの名前です。

初期設定では、プロセスが明示的に強制終了されるまで、blktrace は永続的に実行されます。-w オプションを使用して、ランタイム期間を指定します。

turbostat

これは、kernel-tools により提供されます。x86-64 プロセッサーで、プロセッサーのトポロジー、周波数、アイドル電力状態の統計、温度、および電力使用量を報告します。

この概要を表示するには、次のコマンドを実行します。

# turbostat

CPUID(0): GenuineIntel 0x16 CPUID levels; 0x80000008 xlevels; family:model:stepping 0x6:8e:a (6:142:10)
CPUID(1): SSE3 MONITOR SMX EIST TM2 TSC MSR ACPI-TM HT TM
CPUID(6): APERF, TURBO, DTS, PTM, HWP, HWPnotify, HWPwindow, HWPepp, No-HWPpkg, EPB
[...]

デフォルトでは、tervostat は、画面全体のカウンター結果の概要を出力し、その後に 5 秒間隔でカウンター結果を出力します。-i オプションでカウンター結果の間隔を指定します。たとえば、turbostat -i 10 を実行して、10 秒間隔で結果を出力します。

Turbostat は、電力使用率またはアイドル時間に関して非効率的なサーバーを識別するのにも役立ちます。また、発生しているシステム管理割り込み (SMI) の比率を特定する場合にも便利です。また、これを使用して、電源管理の調整の効果を検証することもできます。

cpupower

IT は、プロセッサーの省電力関連機能を検証および調整するツール群です。frequency-infofrequency-setidle-infoidle-setsetinfo、および monitor オプションを指定して cpupower コマンドを使用し、プロセッサー関連の値を表示および設定します。

たとえば、利用可能な cpufreq ガバナーを表示するには、次のコマンドを実行します。

$ cpupower frequency-info --governors
analyzing CPU 0:
  available cpufreq governors: performance powersave

cpupower の詳細は、Viewing CPU related information を参照してください。

GNOME Power Manager
これは、GNOME デスクトップ環境にインストールされるデーモンです。GNOME Power Manager は、システムの電源ステータスの変更 (バッテリーから AC 電源への変更など) を通知します。また、バッテリーのステータスを報告し、バッテリー残量が少なくなると警告を表示します。

関連情報

  • man ページの powertop(1)diskdevstat(8)netdevstat(8)tuned(8)vmstat(8)iostat(1)blktrace(8)blkparse(8)、および turbostat(8)
  • man ページの cpupower(1)cpupower-set(1)cpupower-info(1)cpupower-idle(1)cpupower-frequency-set(1)cpupower-frequency-info(1)、および cpupower-monitor(1)

第16章 PowerTOP で電力消費の管理

システム管理者であれば、PowerTOP ツールを使用して、消費電力を解析および管理できます。

16.1. PowerTOP の目的

PowerTOP は、消費電力に関連する問題を診断し、バッテリーの寿命を延ばす方法について提案を示すプログラムです。

PowerTOP ツールは、システムの総電力使用量の想定と、各プロセス、デバイス、カーネルワーカー、タイマー、および割り込みハンドラーの個々の電力使用量の想定を示すことができます。このツールは、CPU を頻繁にウェイクアップするカーネルおよびユーザー空間アプリケーションの特定のコンポーネントを識別することもできます。

Red Hat Enterprise Linux 8 は、PowerTOP のバージョン 2.x を使用します。

16.2. PowerTOP の使用

前提条件

  • PowerTOP を使用できるようにするには、powertop パッケージがシステムにインストールされていることを確認してください。

    # yum install powertop

16.2.1. PowerTOP の起動

手順

  • PowerTOP を実行するには、次のコマンドを使用します。

    # powertop
重要

powertop コマンドの実行時には、ラップトップはバッテリー電源で動作します。

16.2.2. PowerTOP の調整

手順

  1. ラップトップでは、次のコマンドを実行して電力予測エンジンを調整することができます。

    # powertop --calibrate
  2. プロセス中にマシンと対話せずに、調整を終了させます。

    プロセスがさまざまなテストを実行し、輝度を切り替え、デバイスのオンとオフを切り替える操作を繰り返すため、調整には時間がかかります。

  3. 調整プロセスが完了すると、PowerTOP が通常どおり起動します。データを収集するために約 1 時間実行します。

    十分なデータが収集されると、出力テーブルの最初の列に電力予測マークが表示されます。

注記

powertop --calibrate は、ノートパソコンでのみ使用できることに注意してください。

16.2.3. 測定間隔の設定

デフォルトでは、PowerTOP は、20 秒間隔で測定します。

この測定頻度を変更する場合は、以下の手順に従います。

手順

  • --time オプションを指定して powertop コマンドを実行します。

    # powertop --time=time in seconds

16.3. PowerTOP の統計

PowerTOP は、実行中に、システムから統計を収集します。

PowerTOP の出力には、複数のタブがあります。

  • Overview
  • idle stats
  • Frequency stats
  • Device stats
  • Tunables
  • WakeUp

Tab キーおよび Shift+ Tab キーを使用して、このタブを順番に切り替えることができます。

16.3.1. Overview タブ

Overview タブでは、ウェイクアップを最も頻繁に CPU に送信するか、最も電力を消費するコンポーネントの一覧を表示できます。プロセス、割り込み、デバイス、その他のリソースなど、Overview タブの項目は、使用率に従って並べ替えられます。

Overview タブで隣接する列は、以下の情報を提供します。

Usage
リソース使用の電力想定。
Events/s
1 秒あたりウェイクアップ。1 秒あたりのウェイクアップ数は、サービスまたはデバイス、ならびにカーネルのドライバーがいかに効率的に実行しているかを示します。ウェイクアップが少ないほど、消費電力が少なくなります。コンポーネントは、電力使用率をどの程度まで最適化できるかによって順序付けられます。
Category
プロセス、デバイス、タイマーなどのコンポーネントの分類。
説明
コンポーネントの説明。

適切に調整すると、最初の列にリストされているすべての項目に対する電力消費予測も表示されます。

これとは別に、Overview タブには、次のようなサマリー統計の行が含まれます。

  • 合計電力消費
  • バッテリーの残り寿命 (該当する場合)
  • 1 秒あたりの合計ウェイクアップ数、1 秒あたり GPU 操作数、および 1 秒あたりの仮想ファイルシステム操作数の概要

16.3.2. Idle stats タブ

Idle stats タブには、すべてのプロセッサーおよびコアに対する C 状態の使用率が表示されます。Frequency stats タブには、(該当する場合は) すべてのプロセッサーおよびコアに対する Turbo モードを含む P 状態の使用率が表示されます。C または P 状態の長さは、CPU 使用率がどの程度最適化されているかを示します。CPU の C 状態または P 状態が高いままになるほど (C4 が C3 よりも高くなるなど)、CPU 使用率がより最適化されます。システムがアイドル状態の時に、最高の C 状態または P 状態の常駐が 90% 以上になることが理想的と言えます。

16.3.3. Device stats タブ

Device stats タブは Overview タブと同様の情報を提供しますが、デバイス専用です。

16.3.4. Tunables タブ

Tunables タブには、低消費電力にシステムを最適化するための、PowerTOP の推奨事項が含まれます。

up キーおよび down キーを使用して提案を移動し、enter キーを使用して提案をオンまたはオフにします。

16.3.5. WakeUp タブ

WakeUp タブには、ユーザーが必要に応じて変更できるデバイスウェイクアップ設定が表示されます。

up キーおよび down キーを使用して利用可能な設定を移動し、enter キーを使用して設定を有効または無効にします。

図16.1 PowerTOP 出力

powertop2 14

関連情報

PowerTOP の詳細は、PowerTOP のホームページ を参照してください。

16.4. Powertop で Frequency stats に値が表示されない場合がある理由

Intel P-State ドライバーを使用している場合、PowerTOP はドライバーがパッシブモードの場合にのみ Frequency Stats タブに値を表示します。しかし、この場合でも、値が不完全な場合があります。

Intel P-State ドライバーには、全部で 3 つのモードがあります。

  • ハードウェア P-State(HWP) によるアクティブモード
  • HWP なしのアクティブモード
  • パッシブモード

ACPI CPUfreq ドライバーに切り替えると、PowerTOP で完全な情報が表示されます。ただし、システムをデフォルト設定にしておくことをお勧めします。

どのドライバーがどのようなモードで読み込まれているかを確認するには、次のコマンドを実行します。

# cat /sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq/scaling_driver
  • intel_pstate は、Intel P-State ドライバーが読み込まれ、アクティブモードになっている場合に返されます。
  • intel_cpufreq は、インテル P-State ドライバーが読み込まれ、パッシブモードになっている場合に返されます。
  • ACPI CPUfreq ドライバーが読み込まれている場合は、acpi-cpufreq が返されます。

Intel P-State ドライバーを使用している場合は、カーネルブートコマンドラインに以下の引数を追加して、ドライバーをパッシブモードで実行するようにします。

intel_pstate=passive

Intel P-State ドライバーを無効にして、代わりに ACPI CPUfreq ドライバーを使用するには、カーネルブートコマンドラインに次の引数を追加します。

intel_pstate=disable

16.5. HTML 出力の生成

端末の powertop の出力結果以外にも、HTML レポートを生成することもできます。

手順

  • --html オプションを指定して powertop コマンドを実行します。

    # powertop --html=htmlfile.html

    htmlfile.html パラメーターを、出力ファイルに必要な名前に置き換えます。

16.6. 電力消費の最適化

電力消費を最適化するには、powertop サービスまたは powertop2tuned ユーティリティーを使用できます。

16.6.1. powertop サービスで消費電力の最適化

powertop サービスを使用すると、システムの起動の Tunables タブから、すべての PowerTOP の提案を自動的に有効にできます。

手順

  • powertop サービスを有効にします。

    # systemctl enable powertop

16.6.2. powertop2tuned ユーティリティー

powertop2tuned ユーティリティーを使用すると、PowerTOPの提案からカスタムTuneDプロファイルを作成できます。

デフォルトでは、powertop2tuned は、/etc/tuned/ ディレクトリーにプロファイルを作成し、現在選択している TuneD プロファイルを基にしてカスタムプロファイルを作成します。安全上の理由から、すべての PowerTOP チューニングは最初に新しいプロファイルで無効になっています。

チューニングを有効にするには、以下を行います。

  • /etc/tuned/profile_name/tuned.conf ファイルでコメントを解除します。
  • --enable オプションまたは -e オプションを使用して、PowerTOP により提案されたチューニングのほとんどを可能にする新しいプロファイルを生成します。

    USB 自動サスペンドなど、既知の問題のある特定のチューニングはデフォルトで無効になっているため、手動でコメントを解除する必要があります。

16.6.3. powertop2tuned ユーティリティーで電力消費の最適化

前提条件

  • powertop2tuned ユーティリティーがシステムにインストールされている場合は、次のコマンドを実行します。

    # yum install tuned-utils

手順

  1. カスタムプロファイルを作成するには、次のコマンドを使用します。

    # powertop2tuned new_profile_name
  2. 新しいプロファイルをアクティベートします。

    # tuned-adm profile new_profile_name

関連情報

  • powertop2tuned に対応しているオプションの完全リストを表示するには、以下を使用します。

    $ powertop2tuned --help

16.6.4. powertop.service と powertop2tuned の比較

以下の理由により、powertop2tuned を使用した電力消費の最適化は、powertop.service よりも推奨されます。

  • powertop2tuned ユーティリティーは、PowerTOPTuneD に統合したものです。これにより、両方のツールの利点を活かすことができます。
  • powertop2tuned ユーティリティーを使用すると、有効になっているチューニングをきめ細かく制御できます。
  • powertop2tuned を使用すると、潜在的に危険なチューニングは自動的に有効になりません。
  • powertop2tuned を使用すると、再起動せずにロールバックを行うことができます。

第17章 CPU 周波数を調整してエネルギー消費を最適化

本セクションでは、利用可能な cpupower コマンドを使用して、必要な CPUfreq ガバナーを設定した後、要件に従ってシステムの CPU 速度を設定することで、システムの消費電力を最適化する方法を説明します。

17.1. 対応している cpupower ツールコマンド

cpupower ツールは、プロセッサーの省電力関連機能を調べ、調整するツールの集合です。

cpupower ツールは、以下のコマンドに対応します。

idle-info
cpupower idle-info コマンドを使用して、CPU アイドルドライバーで利用可能なアイドル状態と、そのほかの統計情報を表示します。詳細は、CPU Idle States を参照してください。
idle-set
cpupower idle-set コマンドを root で実行して、CPU アイドル状態を有効または無効にします。特定の CPU アイドル状態を -d を使用して無効にし、-e を使用して有効にします。
frequency-info
cpupower frequency-info コマンドを使用して、現在の cpufreq ドライバーと、利用可能な cpufreq ガバナーを表示します。詳細は、CPUfreq driversCore CPUfreq Governors、および Intel P-state CPUfreq governors を参照してください。
frequency-set
root で cpupower frequency-set コマンドを使用し、cpufreq とガバナーを設定します。詳細は、Setting up CPUfreq governor を参照してください。
set

root で cpupower set コマンドを実行して、プロセッサーの省電力ポリシーを設定します。

--perf-bias オプションを使用すると、対応している Intel プロセッサーでソフトウェアを有効にして、最適なパフォーマンスと省電力のバランスを判断できます。割り当てる値は 0 から 15 まであり、0 はパフォーマンスを最適化し、15 は電力効率を最適化します。デフォルトでは、--perf-bias はすべてのコアに適用されます。個々のコアにのみ適用するには、--cpu cpulist を追加します。

info

cpupower set コマンドで有効にしたプロセッサー電源関連の設定およびハードウェア設定を表示します。たとえば、--perf-bias5 として割り当てるとします。

# cpupower set --perf-bias 5
# cpupower info
analyzing CPU 0:
perf-bias: 5
monitor

cpupower monitor コマンドを使用して、アイドル状態の統計情報と、CPU 要求を表示します。

# cpupower monitor
 | Nehalem       || Mperf    ||Idle_Stats
 CPU| C3   | C6   | PC3  | PC6  || C0   | Cx   | Freq || POLL | C1   | C1E  | C3   | C6   | C7s  | C8   | C9   | C10
   0|  1.95| 55.12|  0.00|  0.00||  4.21| 95.79|  3875||  0.00|  0.68|  2.07|  3.39| 88.77|  0.00|  0.00|  0.00| 0.00
[...]

-l オプションを使用すると、システムで利用可能なモニターの一覧を表示し、-m オプションを使用して、特定のモニターに関する情報を表示することができます。たとえば、Mperf モニターに関連する情報を監視する場合は、root で cpupower monitor -m Mperf コマンドを実行します。

関連情報

  • man ページの cpupower(1)cpupower-idle-info(1)cpupower-idle-set(1)cpupower-frequency-set(1)cpupower-frequency-info(1)cpupower-set(1)cpupower-info(1)、および cpupower-monitor(1)

17.2. CPU アイドル状態

x86 アーキテクチャーを備えた CPU は、CPU の一部が非アクティブ化されている、または C-state と呼ばれるパフォーマンスの低い設定を使用しているなど、さまざまな状態をサポートしています。

この状態では、使用されていない CPU を部分的に非アクティブにすることで、電力を節約できます。ガバナーを必要とし、望ましくない電源やパフォーマンスの問題を回避するように設定される P-state とは異なり、C -state を設定する必要はありません。C-state には C0 から順に番号が付けられ、番号が大きいほど CPU 機能が低下し、省電力が大きくなります。指定された数の C-state はプロセッサー間でほぼ同じですが、状態の特定の機能セットの詳細はプロセッサーファミリーごとに異なります。C-states 0-3 は、以下のように定義されます。

C0
この状態では、CPU は動作しており、アイドル状態ではありません。
C1, Halt
この状態では、プロセッサーは命令を実行していませんが、通常は低消費電力状態ではありません。CPU は事実上遅延なしで処理を継続できます。C-state を提供するすべてのプロセッサーが、この状態に対応する必要があります。Pentium 4 プロセッサーは、C1E と呼ばれる拡張された C1 状態に対応しています。これは、低消費電力を実現する状態です。
C2, Stop-Clock
この状態では、クロックはこのプロセッサーでフリーズしますが、レジスターとキャッシュの完全な状態を保持するため、クロックを再起動するとすぐに処理を再開できます。この状態はオプションになります。
C3, Sleep
この状態では、プロセッサーはスリープ状態になり、キャッシュを最新の状態に保つ必要はありません。このため、この状態からのウェイクアップには、C2 状態からのウェイクアップよりもはるかに時間がかかります。この状態はオプションになります。

以下のコマンドを使用すると、CPUidle ドライバーで利用可能なアイドル状態と、その他の統計を表示できます。

$ cpupower idle-info
CPUidle governor: menu
analyzing CPU 0:

Number of idle states: 9
Available idle states: POLL C1 C1E C3 C6 C7s C8 C9 C10
[...]

"Nehalem" マイクロアーキテクチャーを持つ Intel CPU は、C6 状態を特徴とします。これにより、CPU の電圧供給をゼロに減らすことができますが、通常は、消費電力を 80% から 90% まで減らします。Red Hat Enterprise Linux 8 のカーネルには、この新しい C-state の最適化が含まれます。

関連情報

  • man ページの cpupower(1) および cpupower-idle(1)

17.3. CPUfreq の概要

システムの消費電力と熱出力を低減する最も効果的な方法の 1 つが CPUfreq です。これは、Red Hat Enterprise Linux 8 の x86 アーキテクチャーおよび ARM64 アーキテクチャーで対応しています。CPUfreq は CPU 速度スケーリングとも呼ばれ、Linux カーネルのインフラストラクチャーで、電力を節約するために CPU 周波数をスケーリングできます。

CPU スケーリングは、Advanced Configuration and Power Interface (ACPI) イベントに応じて、またはユーザー空間プログラムにより手動でシステムの負荷に応じて自動的に行われるため、プロセッサーのクロック速度を即座に調整できます。これにより、システムは減速したクロック速度で実行でき、電力を節約できます。周波数のシフトに関するルール (クロック速度の高速化または低速化、および周波数のシフト) は、CPUfreq ガバナーで定義されています。

root で cpupower frequency-info コマンドを使用すると、cpufreq の情報を表示できます。

17.3.1. CPUfreq ドライバー

root で cpupower frequency-info --driver コマンドを使用すると、現在の CPUfreq ドライバーを表示できます。

使用可能な CPUfreq 用のドライバーは、以下の 2 つです。

ACPI CPUfreq
Advanced Configuration and Power Interface (ACPI) の CPUfreq ドライバーは、ACPI を介して特定の CPU の周波数を制御するカーネルドライバーです。これにより、カーネルとハードウェア間の通信が保証されます。
Intel P-state

Red Hat Enterprise Linux 8 では、Intel P-state ドライバーに対応しています。このドライバーは、Intel Xeon E シリーズアーキテクチャーまたは新しいアーキテクチャーに基づくプロセッサーで、P-state 選択を制御するインターフェイスを提供します。

現在、Intel P-state は、対応している CPU にデフォルトで使用されています。intel_pstate=disable コマンドをカーネルコマンドラインに追加すると、ACPI CPUfreq の使用に切り替えることができます。

Intel P-state は、setpolicy() コールバックを実装します。ドライバーは、cpufreq コアから要求されたポリシーに基づいて、使用する P-state を決定します。プロセッサーが次の P-state を内部で選択できる場合、ドライバーはこの責任をプロセッサーにオフロードします。そうでない場合は、次の P-state を選択するアルゴリズムがドライバーに実装されます。

Intel P-state は、P-state の選択を制御する独自の sysfs ファイルを提供します。これらのファイルは、/sys/devices/system/cpu/intel_pstate/ ディレクトリーにあります。ファイルに加えた変更は、すべての CPU に適用されます。

このディレクトリーには、P-state パラメーターの設定に使用される以下のファイルが含まれます。

  • max_perf_pct は、ドライバーによって要求される最大 P-state を制限します。これは、使用可能なパフォーマンスのパーセンテージで表されます。利用可能な P-state パフォーマンスは、no_turbo 設定により削減できます。
  • min_perf_pct は、ドライバーによって要求される最小の P-state を制限します。これは、最大の no-turbo パフォーマンスレベルのパーセンテージで表されます。
  • no_turbo は、ドライバーを、ターボ周波数レンジの下にある P-state を選択するように制限します。
  • turbo_pct は、対応しているハードウェアのパフォーマンス合計のうち、ターボ領域にあるものの割合を表示します。この数字は、turbo が無効になっているかどうかに関係ありません。
  • num_pstates は、ハードウェアで対応している P-state の数を表示します。この数は、ターボが無効になっているかどうかに関係ありません。

関連情報

  • man ページの cpupower-frequency-info(1)

17.3.2. コア CPUfreq ガバナー

CPUfreq ガバナーは、システム CPU の電源特性を定義します。これは、CPU パフォーマンスに影響を及ぼします。各ガバナーには、ワークロードに関する固有の動作、目的、および適合性があります。cpupower frequency-info --governor コマンドを root で実行すると、利用可能な CPUfreq ガバナーを表示できます。

Red Hat Enterprise Linux 8 には、複数のコア CPUfreq ガバナーが同梱されています。

cpufreq_performance
CPU は、可能な限り最も高いクロック周波数を使用するように強制されています。この周波数は静的に設定され、変更されません。このため、この特定のガバナーでは省電力の利点はありません。これは、ワークロードが重い時間帯にのみ適しており、CPU がめったにアイドル状態にならないか、またはまったくアイドル状態にならない時間帯にのみ適しています。
cpufreq_powersave
CPU は、可能な限り最低のクロック周波数を使用するように強制されています。この周波数は静的に設定され、変更されません。このガバナーを使用すると、最大限の電力を削減できますが、CPU パフォーマンスは低くなります。ただし、原則として、全負荷時の低速 CPU は、負荷がかかっていない高速 CPU よりも多くの電力を消費するため、"powersave" という用語は誤解を招く場合があります。したがって、予想される低アクティビティー時に powersave ガバナーを使用するように CPU を設定することが推奨されますが、その間に予想外の高負荷が発生すると、システムが実際により多くの電力を消費する可能性があります。powersave ガバナーは、省電力というよりも CPU の速度リミッターです。これは、システムや、過熱が問題になる可能性がある環境で最も役立ちます。
cpufreq_ondemand
これは動的ガバナーで、システムの負荷が高い場合には CPU を有効にして最大クロック周波数を実現し、システムがアイドル状態の場合には最小クロック周波数を実現できます。これにより、システムはシステム負荷に応じて消費電力を調整できますが、周波数切り替えの間の待ち時間はかかります。このため、システムがアイドル状態と高負荷のワークロードを頻繁に切り替える場合、レイテンシーは、ondemand ガバナーが提供するパフォーマンスや省電力の利点を相殺することができます。ほとんどのシステムでは、ondemand ガバナーにより、放熱、電力消耗、性能、および管理可能性について最適な妥協点を見つけることができます。システムが 1 日の特定の時間にのみビジー状態の場合、ondemand ガバナーは、それ以上の介入なしに、負荷に応じて最大周波数と最小周波数を自動的に切り替えます。
cpufreq_userspace
これにより、ユーザー空間プログラムや root で実行しているプロセスが、周波数を設定できます。すべてのガバナーの中で、userspace は最もカスタマイズ可能で、設定方法に応じて、システムのパフォーマンスと消費の最適なバランスを実現できます。
cpufreq_conservative
ondemand ガバナーと同様に、conservative ガバナーも用途に合わせてクロック周波数を調整します。ただし、conservative ガバナーは、周波数を徐々に切り替えます。つまり、conservative ガバナーは、単に最大/最小を選択するのではなく、負荷に対して最善と思われるクロック周波数に調整されます。これにより、消費電力を大幅に節約できる可能性がありますが、ondemand ガバナーよりもはるかに長い遅延が発生します。
注記

cron ジョブを使用して、ガバナーを有効にできます。これにより、指定した時間帯に特定のガバナーを自動的に設定できます。このため、勤務時間後など、アイドル時間帯には低周波ガバナーを指定し、作業負荷が高い時間帯には高周波ガバナーに戻すことができます。

指定したガバナーを有効にする手順については、Setting up CPUfreq governor を参照してください。

17.3.3. Intel P-state の CPUfreq ガバナー

デフォルトで、Intel P-state ドライバーは、CPU が HWP に対応しているかどうかに応じて、Hardware p-state (HWP) の有無にかかわらずアクティブモードで動作します。

cpupower frequency-info --governor コマンドを root で実行すると、利用可能な CPUfreq ガバナーを表示できます。

注記

performance および powersave Intel P-state CPUfreq ガバナーの機能は、同じ名前のコア CPUfreq ガバナーと比較されます。

Intel P-state ドライバーは、以下の 3 つの異なるモードで動作できます。

Active mode with hardware-managed P-states

HWP でアクティブモードが使用されている場合、Intel P-state ドライバーは、P-state 選択を実行するように CPU に指示します。ドライバーは、周波数のヒントを提供できます。ただし、最終的な選択は CPU の内部ロジックによって異なります。HWP でアクティブモードにすると、Intel P-state ドライバーにより、2 つの P-state 選択アルゴリズムが提供されます。

  • performance: performance ガバナーを使用すると、ドライバーは内部 CPU ロジックにパフォーマンス指向になるように指示します。P-state の範囲は、ドライバーが使用できる範囲の上限に制限されます。
  • powersave: powersave ガバナーを使用すると、ドライバーは、内部 CPU ロジックに省電力指向になるように指示します。
Active mode without hardware-managed P-states

HWP を使用しないアクティブモードの場合、Intel P-state ドライバーは次の 2 つの P-state 選択アルゴリズムを提供します。

  • performance: performance ガバナーを使用すると、ドライバーは使用できる最大の P-state を選択します。
  • powersave: powersave ガバナーを使用すると、ドライバーは、現在の CPU 使用率に比例する P-state を選択します。この動作は、ondemand CPUfreq コアガバナーに似ています。
パッシブモード
passive モードを使用すると、Intel P-state ドライバーは、従来の CPUfreq スケーリングドライバーと同じように機能します。利用可能なすべての汎用 CPUFreq コアガバナーを使用できます。

17.3.4. CPUfreq ガバナーの設定

すべての CPUfreq ドライバーは kernel-tools パッケージに組み込まれ、自動的に選択されます。CPUfreq を設定するには、ガバナーを選択する必要があります。

前提条件

  • cpupower を使用するには、kernel-tools をインストールします。

    # yum install kernel-tools

手順

  1. 特定の CPU で使用できるガバナーを表示します。

    # cpupower frequency-info --governors
    analyzing CPU 0:
      available cpufreq governors: performance powersave
  2. すべての CPU で、ガバナーのいずれかを有効にします。

    # cpupower frequency-set --governor performance

    必要に応じて、performance ガバナーを、cpufreq ガバナー名に置き換えます。

    特定のコアでガバナーのみを有効にするには、CPU 番号の範囲またはコンマ区切りのリストで -c を使用します。たとえば、CPU 1-3 および 5 の userspace ガバナーを有効にするには、次のコマンドを使用します。

    # cpupower -c 1-3,5 frequency-set --governor cpufreq_userspace
注記

kernel-tools がインストールされていない場合は、/sys/devices/system/cpu/cpuid/cpufreq/ ディレクトリーに CPUfreq 設定が表示されます。設定および値は、この調整可能パラメーターに書き込むことで変更できます。たとえば、最小クロック速度の cpu0 から 360MHz を設定するには、次のコマンドを使用します。

# echo 360000 > /sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq/scaling_min_freq

検証

  • ガバナーが有効になっていることを確認します。

    # cpupower frequency-info
    analyzing CPU 0:
      driver: intel_pstate
      CPUs which run at the same hardware frequency: 0
      CPUs which need to have their frequency coordinated by software: 0
      maximum transition latency:  Cannot determine or is not supported.
      hardware limits: 400 MHz - 4.20 GHz
      available cpufreq governors: performance powersave
      current policy: frequency should be within 400 MHz and 4.20 GHz.
            The governor "performance" may decide which speed to use within this range.
      current CPU frequency: Unable to call hardware
      current CPU frequency: 3.88 GHz (asserted by call to kernel)
      boost state support:
        Supported: yes
        Active: yes

    現行ポリシーでは、直近で有効になった cpufreq ガバナーが表示されます。この場合、performance になります。

関連情報

  • man ページの cpupower-frequency-info(1) および cpupower-frequency-set(1)

第18章 perf の使用

システム管理者は、perf ツールを使用して、システムのパフォーマンスデータを収集および分析できます。

18.1. perf の概要

perf ユーザー空間ツールは、カーネルベースのサブシステム Performance Counters for Linux (PCL) とインターフェイスします。perf は、PMU (Performance Monitoring Unit) を使用してさまざまなハードウェアおよびソフトウェアイベントを測定、記録、監視する強力なツールです。perf は tracepoint、kprobes、および uprobes にも対応しています。

18.2. perf のインストール

この手順では、perf ユーザー空間ツールをインストールします。

手順

  • perf ツールをインストールします。

    # yum install perf

18.3. 一般的な perf コマンド

本セクションでは、一般的に使用される perf コマンドの概要を説明します。

一般的に使用される perf コマンド

perf stat
このコマンドは、実行された命令や消費したクロックサイクルなど、一般的なパフォーマンスイベントに関する全体的な統計を提供します。オプションを指定すると、デフォルトの測定イベント以外のイベントを選択できます。
perf record
このコマンドは、パフォーマンスデータをファイル perf.data に記録します。このファイルは後で perf report コマンドを使用して分析できます。
perf report
このコマンドは、perf record で作成された perf.data ファイルからパフォーマンスデータを読み取り、表示します。
perf list
このコマンドは、特定のマシンで利用可能なイベントを一覧表示します。これらのイベントは、パフォーマンス監視ハードウェアや、システムのソフトウェア設定によって異なります。
perf top
このコマンドは、top ユーティリティーと同様の機能を実行します。リアルタイムでパフォーマンスカウンタープロファイルを生成および表示します。
perf trace
このコマンドは、strace ツールと同様の機能を実行します。指定されたスレッドまたはプロセスによって使用されるシステムコールとそのアプリケーションが受信するすべてのシグナルを監視します。
perf help
このコマンドは、perf コマンドの一覧を表示します。

関連情報

  • サブコマンドに --help オプションを追加すると、man ページが表示されます。

第19章 perf top を使用した、リアルタイムでの CPU 使用率のプロファイリング

perf top コマンドを使用して、さまざまな機能の CPU 使用率をリアルタイムで測定できます。

前提条件

  • perf のインストール で説明されているように、perf ユーザー領域ツールがインストールされている。

19.1. perf top の目的

perf top コマンドは、top ユーティリティーと同様に、リアルタイムシステムのプロファイリングおよび機能に使用されます。ただし、top ユーティリティーは、通常、指定のプロセスまたはスレッドが使用している CPU 時間を示しており、perf top は各関数が使用する CPU 時間を表示します。デフォルトの状態では、perf top はユーザー空間とカーネル空間のすべての CPU で使用される関数について通知します。perf top を使用するには、root アクセスが必要です。

19.2. perf top を使った CPU 使用率のプロファイリング

この手順では、perf top をアクティブにし、CPU 使用率をリアルタイムでプロファイルします。

前提条件

  • perf のインストール で説明されているように、perf ユーザー領域ツールがインストールされている。
  • root アクセスがある。

手順

  • perf top モニターリングインターフェイスを起動します。

    # perf top

    監視インターフェイスは、以下のようになります。

    Samples: 8K of event 'cycles', 2000 Hz, Event count (approx.): 4579432780 lost: 0/0 drop: 0/0
    Overhead  Shared Object       Symbol
       2.20%  [kernel]            [k] do_syscall_64
       2.17%  [kernel]            [k] module_get_kallsym
       1.49%  [kernel]            [k] copy_user_enhanced_fast_string
       1.37%  libpthread-2.29.so  [.] pthread_mutex_lock 1.31% [unknown] [.] 0000000000000000 1.07% [kernel] [k] psi_task_change 1.04% [kernel] [k] switch_mm_irqs_off 0.94% [kernel] [k] fget
       0.74%  [kernel]            [k] entry_SYSCALL_64
       0.69%  [kernel]            [k] syscall_return_via_sysret
       0.69%  libxul.so           [.] 0x000000000113f9b0
       0.67%  [kernel]            [k] kallsyms_expand_symbol.constprop.0
       0.65%  firefox             [.] moz_xmalloc
       0.65%  libpthread-2.29.so  [.] __pthread_mutex_unlock_usercnt
       0.60%  firefox             [.] free
       0.60%  libxul.so           [.] 0x000000000241d1cd
       0.60%  [kernel]            [k] do_sys_poll
       0.58%  [kernel]            [k] menu_select
       0.56%  [kernel]            [k] _raw_spin_lock_irqsave
       0.55%  perf                [.] 0x00000000002ae0f3

    この例では、カーネル機能の do_syscall_64 が最も多くの CPU 時間を使用しています。

関連情報

  • man ページの perf-top(1)

19.3. perf top 出力の解釈

perf top 監視インターフェイスでは、データが以下のようなさまざまな列で表示されます。

Overhead 列
指定された関数が使用している CPU のパーセントを表示します。
共有オブジェクトのコラム
機能を使用しているプログラムまたはライブラリー名を表示します。
Symbol 列
関数名またはシンボルを表示します。カーネル空間で実行される関数は [k] によって識別され、ユーザースペースで実行される関数は [.] によって識別されます。

19.4. perf が一部の関数名を raw 関数アドレスとして表示する理由

カーネル関数の場合は、perf/proc/kallsyms ファイルからの情報を使用して、サンプルをそれぞれの関数名またはシンボルにマッピングします。ただし、ユーザー空間で実行される関数については、バイナリーがストライピングされるので、raw 機能のアドレスが表示される可能性があります。

実行ファイルの debuginfo パッケージがインストールされているか、または実行ファイルがローカルで開発したアプリケーションである場合は、アプリケーションがデバッグ情報 (GCC の -g オプション) を有効にしてコンパイルされ、このような状況で関数名またはシンボルが表示される必要があります。

注記

実行ファイルに関連付けられた debuginfo をインストールした後に、perf record コマンドを再実行する必要はありません。単に perf report を再実行してください。

19.5. デバッグおよびソースのリポジトリーの有効化

Red Hat Enterprise Linux の標準インストールでは、デバッグリポジトリーおよびソースリポジトリーが有効になっていません。このリポジトリーには、システムコンポーネントのデバッグとパフォーマンスの測定に必要な情報が含まれます。

手順

  • ソースおよびデバッグの情報パッケージチャンネルを有効にします。

    # subscription-manager repos --enable rhel-8-for-$(uname -i)-baseos-debug-rpms
    # subscription-manager repos --enable rhel-8-for-$(uname -i)-baseos-source-rpms
    # subscription-manager repos --enable rhel-8-for-$(uname -i)-appstream-debug-rpms
    # subscription-manager repos --enable rhel-8-for-$(uname -i)-appstream-source-rpms

    $(uname -i) の部分は、システムのアーキテクチャーで一致する値に自動的に置き換えられます。

    アーキテクチャー名

    64 ビット Intel および AMD

    x86_64

    64 ビット ARM

    aarch64

    IBM POWER

    ppc64le

    64 ビット IBM Z

    s390x

19.6. GDB を使用したアプリケーションまたはライブラリーの debuginfo パッケージの取得

デバッグ情報は、コードをデバッグするために必要です。パッケージからインストールされるコードの場合、GNU デバッガー (GDB) は足りないデバッグ情報を自動的に認識し、パッケージ名を解決し、パッケージの取得方法に関する具体的なアドバイスを提供します。

前提条件

  • デバッグするアプリケーションまたはライブラリーがシステムにインストールされている。
  • GDB と debuginfo-install ツールがシステムにインストールされている。詳細は アプリケーションをデバッグするための設定 を参照してください。
  • debuginfo パッケージおよび debugsource パッケージを提供するチャンネルをシステムに設定し、有効にしている。

手順

  1. デバッグするアプリケーションまたはライブラリーに割り当てられた GDB を起動します。GDB は、足りないデバッグ情報を自動的に認識し、実行するコマンドを提案します。

    $ gdb -q /bin/ls
    Reading symbols from /bin/ls...Reading symbols from .gnu_debugdata for /usr/bin/ls...(no debugging symbols found)...done.
    (no debugging symbols found)...done.
    Missing separate debuginfos, use: dnf debuginfo-install coreutils-8.30-6.el8.x86_64
    (gdb)
  2. GDB を終了します。q と入力して、Enter で確認します。

    (gdb) q
  3. GDB が提案するコマンドを実行して、必要な debuginfo パッケージをインストールします。

    # dnf debuginfo-install coreutils-8.30-6.el8.x86_64

    dnf パッケージ管理ツールは、変更の概要を提供し、確認を求め、確認後に必要なファイルをすべてダウンロードしてインストールします。

  4. GDB が debuginfo パッケージを提案できない場合は、手動でのアプリケーションまたはライブラリーの debuginfo パッケージの取得 で説明されている手順に従います。

第20章 perf stat を使用したプロセス実行中のイベントのカウント

perf stat コマンドを使用すると、プロセスの実行中にハードウェアおよびソフトウェアのイベントをカウントできます。

前提条件

  • perf のインストール で説明されているように、perf ユーザー領域ツールがインストールされている。

20.1. perf stat の目的

perf stat コマンドは指定されたコマンドを実行し、コマンドの実行中にハードウェアおよびソフトウェアのイベントの発生回数を維持し、これらのカウントの統計を生成します。イベントを指定しないと、perf stat は共通のハードウェアおよびソフトウェアのイベントセットをカウントします。

20.2. perf stat を使用したイベントのカウント

perf stat を使用すると、コマンドの実行中に発生したハードウェアおよびソフトウェアのイベントをカウントし、これらのカウントの統計を生成できます。デフォルトでは、perf stat はスレッドごとのモードで動作します。

前提条件

  • perf のインストール で説明されているように、perf ユーザー領域ツールがインストールされている。

手順

  • イベントをカウントします。

    • root アクセスなしで perf stat コマンドを実行すると、ユーザー空間で発生したイベントのみをカウントします。

      $ perf stat ls

      例20.1 perf stat の出力が root アクセスなしで実行

      Desktop  Documents  Downloads  Music  Pictures  Public  Templates  Videos
      
       Performance counter stats for 'ls':
      
                    1.28 msec task-clock:u               #    0.165 CPUs utilized
                       0      context-switches:u         #    0.000 M/sec
                       0      cpu-migrations:u           #    0.000 K/sec
                     104      page-faults:u              #    0.081 M/sec
               1,054,302      cycles:u                   #    0.823 GHz
               1,136,989      instructions:u             #    1.08  insn per cycle
                 228,531      branches:u                 #  178.447 M/sec
                  11,331      branch-misses:u            #    4.96% of all branches
      
             0.007754312 seconds time elapsed
      
             0.000000000 seconds user
             0.007717000 seconds sys

      以前の例で分かるように、perf stat を root アクセスなしで実行すると、イベント名の後に :u が付けられ、これらのイベントがユーザー空間でのみカウントされていることが分かります。

    • ユーザー空間およびカーネルスペースの両方のイベントをカウントするには、perf stat の実行時に root アクセスが必要になります。

      # perf stat ls

      例20.2 root アクセスで実行された perf stat の出力

      Desktop  Documents  Downloads  Music  Pictures  Public  Templates  Videos
      
       Performance counter stats for 'ls':
      
                    3.09 msec task-clock                #    0.119 CPUs utilized
                      18      context-switches          #    0.006 M/sec
                       3      cpu-migrations            #    0.969 K/sec
                     108      page-faults               #    0.035 M/sec
               6,576,004      cycles                    #    2.125 GHz
               5,694,223      instructions              #    0.87  insn per cycle
               1,092,372      branches                  #  352.960 M/sec
                  31,515      branch-misses             #    2.89% of all branches
      
             0.026020043 seconds time elapsed
      
             0.000000000 seconds user
             0.014061000 seconds sys
      • デフォルトでは、perf stat はスレッドごとのモードで動作します。CPU 全体のイベントカウントに変更するには、-a オプションを perf stat に渡します。CPU 全体のイベントをカウントするには、root アクセスが必要です。

        # perf stat -a ls

関連情報

  • man ページの perf-stat(1)

20.3. perf stat 出力の解釈

perf stat は指定されたコマンドを実行し、コマンドの実行中にイベントの発生をカウントし、これらのカウントの統計を 3 列で表示します。

  1. 指定されたイベントでカウントされた発生数
  2. カウントされたイベントの名前。
  3. 関連するメトリクスが利用可能な場合、右側のコラムのハッシュ記号 (#) の後に比率またはパーセンテージが表示されます。

    たとえば、デフォルトモードで実行している場合、perf stat はサイクルと命令の両方をカウントします。したがって、右端のコラムのサイクルごとの命令を計算して表示します。デフォルトでは両方のイベントがカウントされるため、分岐ミスに関して同様の動作がすべてのブランチのパーセントとして表示されます。

20.4. 実行中のプロセスに perf stat を割り当てる

perf stat を実行中のプロセスに割り当てることができます。これにより、コマンドの実行中に、指定したプロセスでのみ発生するイベントをカウントするように perf stat に指示します。

前提条件

  • perf のインストール で説明されているように、perf ユーザー領域ツールがインストールされている。

手順

  • perf stat を実行中のプロセスに割り当てます。

    $ perf stat -p ID1,ID2 sleep seconds

    前の例では、ID が ID1 and ID2 のプロセス内のイベントを、sleep コマンドで指定した seconds の秒数だけカウントします。

関連情報

  • man ページの perf-stat(1)

第21章 perf によるパフォーマンスプロファイルの記録および分析

perf ツールを使用すると、パフォーマンスデータを記録し、後で分析することができます。

前提条件

  • perf のインストール で説明されているように、perf ユーザー領域ツールがインストールされている。

21.1. perf record の目的

perf record コマンドはパフォーマンスデータのサンプルを収集し、perf.data ファイルに保存して、他の perf コマンドで読み込み、視覚化できるようにします。perf.data は現在のディレクトリーに生成され、後で別のマシンからアクセスできます。

perf record を記録するコマンドを指定しないと、Ctrl+C を押して手動でプロセスを停止するまで記録されます。-p オプションに続いてプロセス ID を 1 つ以上渡すと、perf record を特定のプロセスに割り当てることができます。root アクセスなしで perf record レコードを実行できますが、実行するとユーザー領域のパフォーマンスデータのサンプルのみとなります。デフォルトモードでは、perf record レコードは CPU サイクルをサンプルイベントとして使用し、継承モードが有効な状態でスレッドごとのモードで動作します。

21.2. root アクセスなしのパフォーマンスプロファイルの記録

root アクセスなしで perf record を使用すると、ユーザー空間のみのパフォーマンスデータのサンプリングおよび記録を行うことができます。

前提条件

  • perf のインストール で説明されているように、perf ユーザー領域ツールがインストールされている。

手順

  • パフォーマンスデータのサンプルと記録:

    $ perf record command

    command を、サンプルデータを作成するコマンドに置き換えます。コマンドを指定しないと、Ctrl+C を押して手動で停止するまで perf record がデータのサンプリングを行います。

関連情報

  • man ページの perf-record(1)

21.3. root アクセスによるパフォーマンスプロファイルの記録

root アクセスで perf record を使用して、ユーザー空間とカーネル空間の両方でパフォーマンスデータをサンプリングおよび記録できます。

前提条件

  • perf のインストール で説明されているように、perf ユーザー領域ツールがインストールされている。
  • root アクセスがある。

手順

  • パフォーマンスデータのサンプルと記録:

    # perf record command

    command を、サンプルデータを作成するコマンドに置き換えます。コマンドを指定しないと、Ctrl+C を押して手動で停止するまで perf record がデータのサンプリングを行います。

関連情報

  • man ページの perf-record(1)

21.4. CPU ごとのモードでのパフォーマンスプロファイルの記録

CPU ごとのモードで perf record を使用すると、監視対象の CPU のすべてのスレッドにわたって、ユーザー空間とカーネル空間の両方で同時にパフォーマンスデータをサンプリングして記録できます。デフォルトでは、CPU ごとのモードはすべてのオンライン CPU を監視します。

前提条件

  • perf のインストール で説明されているように、perf ユーザー領域ツールがインストールされている。

手順

  • パフォーマンスデータのサンプルと記録:

    # perf record -a command

    command を、サンプルデータを作成するコマンドに置き換えます。コマンドを指定しないと、Ctrl+C を押して手動で停止するまで perf record がデータのサンプリングを行います。

関連情報

  • man ページの perf-record(1)

21.5. perf レコードで呼び出し先のデータを取得する

perf record ツールを設定して、どの関数がパフォーマンスプロファイル内の他の関数を呼び出しているかを記録することができます。これは、複数のプロセスが同じ関数を呼び出す場合にボトルネックを特定するのに役立ちます。

前提条件

  • perf のインストール で説明されているように、perf ユーザー領域ツールがインストールされている。

手順

  • --call-graph オプションを使用して、パフォーマンスデータのサンプルと記録を行います。

    $ perf record --call-graph method command
    • command を、サンプルデータを作成するコマンドに置き換えます。コマンドを指定しないと、Ctrl+C を押して手動で停止するまで perf record がデータのサンプリングを行います。
    • method を、以下のアンワインドメソッドのいずれかに置き換えます。

      fp
      フレームポインターメソッドを使用します。GCC オプション --fomit-frame-pointer でビルドされたバイナリーの場合など、コンパイラーの最適化により、スタックをアンワインドできない可能性があります。
      dwarf
      DWARF 呼び出し情報を使用してスタックのアンワインドを行います。
      lbr
      Intel プロセッサーで最後のブランチレコードハードウェアを使用します。

関連情報

  • man ページの perf-record(1)

21.6. perf レポートを使用した perf.data の分析

perf report を使用して perf.data ファイルを表示し、分析できます。

前提条件

  • perf のインストール で説明されているように、perf ユーザー領域ツールがインストールされている。
  • 現行ディレクトリーに perf.data ファイルがある。
  • perf.data ファイルが root アクセスで作成された場合は、root アクセスで perf report を実行する必要もあります。

手順

  • 詳細な分析のために perf.data ファイルの内容を表示します。

    # perf report

    このコマンドは、以下のような出力を表示します。

    Samples: 2K of event 'cycles', Event count (approx.): 235462960
    Overhead  Command          Shared Object                     Symbol
       2.36%  kswapd0          [kernel.kallsyms]                 [k] page_vma_mapped_walk
       2.13%  sssd_kcm         libc-2.28.so                      [.] memset_avx2_erms 2.13% perf [kernel.kallsyms] [k] smp_call_function_single 1.53% gnome-shell libc-2.28.so [.] strcmp_avx2
       1.17%  gnome-shell      libglib-2.0.so.0.5600.4           [.] g_hash_table_lookup
       0.93%  Xorg             libc-2.28.so                      [.] memmove_avx_unaligned_erms 0.89% gnome-shell libgobject-2.0.so.0.5600.4 [.] g_object_unref 0.87% kswapd0 [kernel.kallsyms] [k] page_referenced_one 0.86% gnome-shell libc-2.28.so [.] memmove_avx_unaligned_erms
       0.83%  Xorg             [kernel.kallsyms]                 [k] alloc_vmap_area
       0.63%  gnome-shell      libglib-2.0.so.0.5600.4           [.] g_slice_alloc
       0.53%  gnome-shell      libgirepository-1.0.so.1.0.0      [.] g_base_info_unref
       0.53%  gnome-shell      ld-2.28.so                        [.] _dl_find_dso_for_object
       0.49%  kswapd0          [kernel.kallsyms]                 [k] vma_interval_tree_iter_next
       0.48%  gnome-shell      libpthread-2.28.so                [.] pthread_getspecific 0.47% gnome-shell libgirepository-1.0.so.1.0.0 [.] 0x0000000000013b1d 0.45% gnome-shell libglib-2.0.so.0.5600.4 [.] g_slice_free1 0.45% gnome-shell libgobject-2.0.so.0.5600.4 [.] g_type_check_instance_is_fundamentally_a 0.44% gnome-shell libc-2.28.so [.] malloc 0.41% swapper [kernel.kallsyms] [k] apic_timer_interrupt 0.40% gnome-shell ld-2.28.so [.] _dl_lookup_symbol_x 0.39% kswapd0 [kernel.kallsyms] [k] raw_callee_save___pv_queued_spin_unlock

関連情報

  • man ページの perf-report(1)

21.7. perf report 出力の解釈

perf report コマンドを実行して表示されるテーブルは、データを複数のコラムに分類します。

Overhead 列
その特定の関数で収集されたサンプル全体の割合を示します。
Command 列
サンプルが収集されたプロセスを通知します。
Shared Object 列
サンプルの送信元である ELF イメージの名前を表示します (サンプルがカーネルからのものである場合に [kernel.kallsyms] という名前が使用されます)。
Symbol 列
関数名またはシンボルを表示します。

デフォルトモードでは、関数は、オーバーヘッドの最も高いものが最初に表示される順に降順でソートされます。

21.8. 別のデバイスで読み取り可能な perf.data ファイルの生成

perf ツールを使用してパフォーマンスデータを perf.data ファイルに記録し、異なるデバイスで分析することができます。

前提条件

手順

  1. さらに調査する予定のパフォーマンスデータを取得します。

    # perf record -a --call-graph fp sleep seconds

    この例では、sleep コマンドの使用によって指定される 数でシステム全体の perf.data を生成します。また、フレームポインターの方法を使用して呼び出しグラフデータを取得します。

  2. 記録されたデータのデバッグシンボルを含むアーカイブファイルを生成します。

    # perf archive

検証手順

  • アーカイブファイルが現在のアクティブなディレクトリーで生成されたことを確認します。

    # ls perf.data*

    出力には、perf.data で始まる現在のディレクトリーのすべてのファイルが表示されます。アーカイブファイルの名前は以下のいずれかになります。

    perf.data.tar.gz

    または

    perf.data.tar.bz2

21.9. 別のデバイスで作成された perf.data ファイルの分析

perf ツールを使用して、別のデバイスで生成された perf.data ファイルを分析することができます。

前提条件

  • perf のインストール で説明されているように、perf ユーザー領域ツールがインストールされている。
  • 使用中の現在のデバイスに、別のデバイスで生成された perf.data ファイルと関連アーカイブファイルが存在する。

手順

  1. perf.data ファイルとアーカイブファイルの両方を現在のアクティブなディレクトリーにコピーします。
  2. アーカイブファイルを ~/.debug に展開します。

    # mkdir -p ~/.debug
    # tar xf perf.data.tar.bz2 -C ~/.debug
    注記

    アーカイブファイルの名前は perf.data.tar.gz でも構いません。

  3. perf.data ファイルを開いて詳細な分析を行います。

    # perf report

21.10. perf が一部の関数名を raw 関数アドレスとして表示する理由

カーネル関数の場合は、perf/proc/kallsyms ファイルからの情報を使用して、サンプルをそれぞれの関数名またはシンボルにマッピングします。ただし、ユーザー空間で実行される関数については、バイナリーがストライピングされるので、raw 機能のアドレスが表示される可能性があります。

実行ファイルの debuginfo パッケージがインストールされているか、または実行ファイルがローカルで開発したアプリケーションである場合は、アプリケーションがデバッグ情報 (GCC の -g オプション) を有効にしてコンパイルされ、このような状況で関数名またはシンボルが表示される必要があります。

注記

実行ファイルに関連付けられた debuginfo をインストールした後に、perf record コマンドを再実行する必要はありません。単に perf report を再実行してください。

21.11. デバッグおよびソースのリポジトリーの有効化

Red Hat Enterprise Linux の標準インストールでは、デバッグリポジトリーおよびソースリポジトリーが有効になっていません。このリポジトリーには、システムコンポーネントのデバッグとパフォーマンスの測定に必要な情報が含まれます。

手順

  • ソースおよびデバッグの情報パッケージチャンネルを有効にします。

    # subscription-manager repos --enable rhel-8-for-$(uname -i)-baseos-debug-rpms
    # subscription-manager repos --enable rhel-8-for-$(uname -i)-baseos-source-rpms
    # subscription-manager repos --enable rhel-8-for-$(uname -i)-appstream-debug-rpms
    # subscription-manager repos --enable rhel-8-for-$(uname -i)-appstream-source-rpms

    $(uname -i) の部分は、システムのアーキテクチャーで一致する値に自動的に置き換えられます。

    アーキテクチャー名

    64 ビット Intel および AMD

    x86_64

    64 ビット ARM

    aarch64

    IBM POWER

    ppc64le

    64 ビット IBM Z

    s390x

21.12. GDB を使用したアプリケーションまたはライブラリーの debuginfo パッケージの取得

デバッグ情報は、コードをデバッグするために必要です。パッケージからインストールされるコードの場合、GNU デバッガー (GDB) は足りないデバッグ情報を自動的に認識し、パッケージ名を解決し、パッケージの取得方法に関する具体的なアドバイスを提供します。

前提条件

  • デバッグするアプリケーションまたはライブラリーがシステムにインストールされている。
  • GDB と debuginfo-install ツールがシステムにインストールされている。詳細は アプリケーションをデバッグするための設定 を参照してください。
  • debuginfo パッケージおよび debugsource パッケージを提供するチャンネルをシステムに設定し、有効にしている。

手順

  1. デバッグするアプリケーションまたはライブラリーに割り当てられた GDB を起動します。GDB は、足りないデバッグ情報を自動的に認識し、実行するコマンドを提案します。

    $ gdb -q /bin/ls
    Reading symbols from /bin/ls...Reading symbols from .gnu_debugdata for /usr/bin/ls...(no debugging symbols found)...done.
    (no debugging symbols found)...done.
    Missing separate debuginfos, use: dnf debuginfo-install coreutils-8.30-6.el8.x86_64
    (gdb)
  2. GDB を終了します。q と入力して、Enter で確認します。

    (gdb) q
  3. GDB が提案するコマンドを実行して、必要な debuginfo パッケージをインストールします。

    # dnf debuginfo-install coreutils-8.30-6.el8.x86_64

    dnf パッケージ管理ツールは、変更の概要を提供し、確認を求め、確認後に必要なファイルをすべてダウンロードしてインストールします。

  4. GDB が debuginfo パッケージを提案できない場合は、手動でのアプリケーションまたはライブラリーの debuginfo パッケージの取得 で説明されている手順に従います。

第22章 perf を使用したビジーな CPU の調査

システムでパフォーマンスの問題を調査する際には、perf ツールを使用して最もビジー状態の CPU を特定し、監視することで、作業に集中することができます。

22.1. perf stat でカウントされた CPU イベントの表示

perf stat を使用すると、CPU カウントアグリゲーションを無効にすることで、どの CPU イベントがカウントされたかを表示できます。この機能を使用するには、-a フラグを使用してシステム全体のモードでイベントをカウントする必要があります。

前提条件

  • perf のインストール で説明されているように、perf ユーザー領域ツールがインストールされている。

手順

  • CPU カウントアグリゲーションが無効になっているイベントをカウントします。

    # perf stat -a -A sleep seconds

    この例では、CPU0 以降の各 CPU に対して sleep コマンドを使用し、一定時間 ( 単位) に記録された一般的なハードウェアおよびソフトウェアイベントのデフォルトセット数が表示されます。そのため、cycle などのイベントを指定すると便利です。

    # perf stat -a -A -e cycles sleep seconds

22.2. perf レポートを使用して実行した CPU サンプルの表示

perf record コマンドはパフォーマンスデータをサンプルし、このデータを perf.data ファイルに保存します。このファイルは perf report コマンドで読み取ることができます。perf record コマンドは、どの CPU サンプルが発生したかを常に記録します。perf report を設定して、この情報を表示することができます。

前提条件

  • perf のインストール で説明されているように、perf ユーザー領域ツールがインストールされている。
  • 現行ディレクトリーに perf recordperf.data ファイルが作成されている。perf.data ファイルが root アクセスで作成された場合は、root アクセスで perf report を実行する必要もあります。

手順

  • CPU でソートしながら、詳細な分析のために perf.data ファイルの内容を表示します。

    # perf report --sort cpu
    • CPU およびコマンドでソートすると、CPU 時間が費やされている場所に関する詳細情報を表示できます。

      # perf report --sort cpu,comm

      この例では、すべての監視 CPU からのコマンドを、オーバーヘッド使用量の降順で合計オーバーヘッドで一覧表示し、コマンドが実行された CPU を特定します。

22.3. perf top を使用したプロファイリング中の特定の CPU の表示

perf top を設定して、システムのリアルタイムプロファイリング中に特定の CPU および相対使用率を表示できます。

前提条件

  • perf のインストール で説明されているように、perf ユーザー領域ツールがインストールされている。

手順

  • CPU でソートしながら perf top インターフェイスを起動します。

    # perf top --sort cpu

    この例では、CPU とその各オーバーヘッドを、オーバーヘッド使用量の降順にリアルタイムで一覧表示します。

    • CPU およびコマンドでソートして、CPU 時間が費やされている場所の詳細を確認できます。

      # perf top --sort cpu,comm

      この例では、オーバーヘッド使用量の降順で合計オーバーヘッドでコマンドを一覧表示し、そのコマンドがリアルタイムに実行された CPU を特定します。

22.4. perf レコードと perf レポートを使用した特定 CPU の監視

perf record は、対象の特定の CPU のみのサンプルを設定し、詳細な分析のために perf report で生成された perf.data ファイルを分析できます。

前提条件

  • perf のインストール で説明されているように、perf ユーザー領域ツールがインストールされている。

手順

  1. perf.data ファイルを生成して、特定の CPU のパフォーマンスデータをサンプルし、記録します。

    • CPU のコンマ区切りリストを使用します。

      # perf record -C 0,1 sleep seconds

      上記の例は、sleep コマンドの使用によって決定される 数で CPU 0 と 1 にデータをサンプルし、記録します。

    • さまざまな CPU を使用:

      # perf record -C 0-2 sleep seconds

      上記の例は、sleep コマンドの使用によって決定される 数で、CPU 0 から 2 までのすべての CPU にデータをサンプルし、記録します。

  2. 詳細な分析のために perf.data ファイルの内容を表示します。

    # perf report

    この例では、perf.data の内容を表示します。複数の CPU を監視しており、どの CPU データがサンプルされたかを把握する場合は、perf report を使用した CPU サンプルの表示 を参照してください。

第23章 perf でアプリケーションパフォーマンスの監視

本セクションでは、perf ツールを使用してアプリケーションのパフォーマンスを監視する方法を説明します。

23.1. 実行中のプロセスに perf レコードを割り当てる

実行中のプロセスに perf レコード をアタッチできます。これにより、perf record が、指定されたプロセスでパフォーマンスデータのサンプルデータと記録のみを行うように指示されます。

前提条件

  • perf のインストール で説明されているように、perf ユーザー領域ツールがインストールされている。

手順

  • 実行中のプロセスに perf レコード をアタッチします。

    $ perf record -p ID1,ID2 sleep seconds

    上記の例では、sleep コマンドを使用して、プロセス ID の ID1ID2 のプロセスのパフォーマンスデータを 数でサンプルし、記録します。perf を設定して、イベントを特定のスレッドに記録することもできます。

    $ perf record -t ID1,ID2 sleep seconds
    注記

    -t フラグを使用し、スレッド ID をログに記録する場合、perf はデフォルトで継承を無効にします。--inherit オプションを追加して継承を有効にできます。

23.2. perf レコードで呼び出し先のデータを取得する

perf record ツールを設定して、どの関数がパフォーマンスプロファイル内の他の関数を呼び出しているかを記録することができます。これは、複数のプロセスが同じ関数を呼び出す場合にボトルネックを特定するのに役立ちます。

前提条件

  • perf のインストール で説明されているように、perf ユーザー領域ツールがインストールされている。

手順

  • --call-graph オプションを使用して、パフォーマンスデータのサンプルと記録を行います。

    $ perf record --call-graph method command
    • command を、サンプルデータを作成するコマンドに置き換えます。コマンドを指定しないと、Ctrl+C を押して手動で停止するまで perf record がデータのサンプリングを行います。
    • method を、以下のアンワインドメソッドのいずれかに置き換えます。

      fp
      フレームポインターメソッドを使用します。GCC オプション --fomit-frame-pointer でビルドされたバイナリーの場合など、コンパイラーの最適化により、スタックをアンワインドできない可能性があります。
      dwarf
      DWARF 呼び出し情報を使用してスタックのアンワインドを行います。
      lbr
      Intel プロセッサーで最後のブランチレコードハードウェアを使用します。

関連情報

  • man ページの perf-record(1)

23.3. perf レポートを使用した perf.data の分析

perf report を使用して perf.data ファイルを表示し、分析できます。

前提条件

  • perf のインストール で説明されているように、perf ユーザー領域ツールがインストールされている。
  • 現行ディレクトリーに perf.data ファイルがある。
  • perf.data ファイルが root アクセスで作成された場合は、root アクセスで perf report を実行する必要もあります。

手順

  • 詳細な分析のために perf.data ファイルの内容を表示します。

    # perf report

    このコマンドは、以下のような出力を表示します。

    Samples: 2K of event 'cycles', Event count (approx.): 235462960
    Overhead  Command          Shared Object                     Symbol
       2.36%  kswapd0          [kernel.kallsyms]                 [k] page_vma_mapped_walk
       2.13%  sssd_kcm         libc-2.28.so                      [.] memset_avx2_erms 2.13% perf [kernel.kallsyms] [k] smp_call_function_single 1.53% gnome-shell libc-2.28.so [.] strcmp_avx2
       1.17%  gnome-shell      libglib-2.0.so.0.5600.4           [.] g_hash_table_lookup
       0.93%  Xorg             libc-2.28.so                      [.] memmove_avx_unaligned_erms 0.89% gnome-shell libgobject-2.0.so.0.5600.4 [.] g_object_unref 0.87% kswapd0 [kernel.kallsyms] [k] page_referenced_one 0.86% gnome-shell libc-2.28.so [.] memmove_avx_unaligned_erms
       0.83%  Xorg             [kernel.kallsyms]                 [k] alloc_vmap_area
       0.63%  gnome-shell      libglib-2.0.so.0.5600.4           [.] g_slice_alloc
       0.53%  gnome-shell      libgirepository-1.0.so.1.0.0      [.] g_base_info_unref
       0.53%  gnome-shell      ld-2.28.so                        [.] _dl_find_dso_for_object
       0.49%  kswapd0          [kernel.kallsyms]                 [k] vma_interval_tree_iter_next
       0.48%  gnome-shell      libpthread-2.28.so                [.] pthread_getspecific 0.47% gnome-shell libgirepository-1.0.so.1.0.0 [.] 0x0000000000013b1d 0.45% gnome-shell libglib-2.0.so.0.5600.4 [.] g_slice_free1 0.45% gnome-shell libgobject-2.0.so.0.5600.4 [.] g_type_check_instance_is_fundamentally_a 0.44% gnome-shell libc-2.28.so [.] malloc 0.41% swapper [kernel.kallsyms] [k] apic_timer_interrupt 0.40% gnome-shell ld-2.28.so [.] _dl_lookup_symbol_x 0.39% kswapd0 [kernel.kallsyms] [k] raw_callee_save___pv_queued_spin_unlock

関連情報

  • man ページの perf-report(1)

第24章 perf を使用した uprobe の作成

24.1. perf を使用した関数レベルでのプローブの作成

perf ツールを使用すると、プロセスまたはアプリケーション内の任意の点に動的なトレースポイントを作成できます。その後、このトレースポイントを perf statperf record などの他の perf ツールと併用すると、プロセスやアプリケーションの動作をよりよく理解できるようになります。

前提条件

  • perf のインストール で説明されているように、perf ユーザー領域ツールがインストールされている。

手順

  1. プロセスまたはアプリケーション内の対象の場所で、監視対象のプロセスまたはアプリケーションに uprobe を作成します。

    # perf probe -x /path/to/executable -a function
    Added new event:
      probe_executable:function   (on function in /path/to/executable)
    
    You can now use it in all perf tools, such as:
    
            perf record -e probe_executable:function -aR sleep 1

24.2. perf を使用した関数内の行でのアップローブの作成

その後、このトレースポイントを perf statperf record などの他の perf ツールと併用すると、プロセスやアプリケーションの動作をよりよく理解できるようになります。

前提条件

  • perf のインストール で説明されているように、perf ユーザー領域ツールがインストールされている。
  • 実行ファイルのデバッグシンボルを取得している。

    # objdump -t ./your_executable | head
    注記

    これを行うには、実行ファイルの debuginfo パッケージをインストールする必要があります。または、実行ファイルがローカルで開発したアプリケーションの場合は、デバッグ情報 (GCC の -g オプション) を使用してアプリケーションをコンパイルする必要があります。

手順

  1. プローブを配置できる関数行を表示します。

    $ perf probe -x ./your_executable -L main

    このコマンドの出力は、以下のようになります。

    <main@/home/user/my_executable:0>
                  0  int main(int argc, const char **argv)
                  1  {
                            int err;
                            const char *cmd;
                            char sbuf[STRERR_BUFSIZE];
    
                            /* libsubcmd init */
                  7         exec_cmd_init("perf", PREFIX, PERF_EXEC_PATH, EXEC_PATH_ENVIRONMENT);
                  8         pager_init(PERF_PAGER_ENVIRONMENT);
  2. 目的の関数行の uprobe を作成します。

    # perf probe -x ./my_executable main:8
    Added new event:
              probe_my_executable:main_L8   (on main:8 in /home/user/my_executable)
    
            You can now use it in all perf tools, such as:
    
                    perf record -e probe_my_executable:main_L8 -aR sleep 1

24.3. uprobe に記録されたデータのスクリプト出力を実行する

uprobe を使用して収集したデータを分析する一般的な方法は、perf script コマンドを使用して perf.data ファイルを読み込み、記録されたワークロードの詳細なトレースを表示することです。

perf スクリプトの出力例では、* my_prog * と呼ばれるプログラムの関数 isprime() に uprobe が追加されます。a は、uprobe に追加された関数の引数です。または、a を、uprobe を追加するコードスコープで表示される任意の変数にすることもできます。

# perf script
    my_prog  1367 [007] 10802159.906593: probe_my_prog:isprime: (400551) a=2
    my_prog  1367 [007] 10802159.906623: probe_my_prog:isprime: (400551) a=3
    my_prog  1367 [007] 10802159.906625: probe_my_prog:isprime: (400551) a=4
    my_prog  1367 [007] 10802159.906627: probe_my_prog:isprime: (400551) a=5
    my_prog  1367 [007] 10802159.906629: probe_my_prog:isprime: (400551) a=6
    my_prog  1367 [007] 10802159.906631: probe_my_prog:isprime: (400551) a=7
    my_prog  1367 [007] 10802159.906633: probe_my_prog:isprime: (400551) a=13
    my_prog  1367 [007] 10802159.906635: probe_my_prog:isprime: (400551) a=17
    my_prog  1367 [007] 10802159.906637: probe_my_prog:isprime: (400551) a=19

第25章 perf mem によるメモリーアクセスのプロファイリング

perf mem コマンドを使用して、システム上でメモリーアクセスのサンプリングを行うことができます。

25.1. perf mem の目的

perf ツールの mem サブコマンドは、メモリーアクセスのサンプリング (読み込みおよ格納) を可能にします。perf mem コマンドは、メモリーのレイテンシーに関する情報、メモリーアクセスの種類、キャッシュヒットおよびミスを引き起こした機能、データシンボルの記録、これらのヒットおよびミスが発生するメモリーの場所に関する情報を提供します。

25.2. perf mem によるメモリーアクセスのサンプリング

この手順では、perf mem コマンドを使用して、システム上でメモリーアクセスのサンプリングを行う方法を説明します。このコマンドは、perf record および perf report と同じオプションと、mem サブコマンドに制限される一部のオプションをすべて取ります。記録されたデータは、後で分析するために、現在のディレクトリーの perf.data ファイルに保存されます。

前提条件

  • perf のインストール で説明されているように、perf ユーザー領域ツールがインストールされている。

手順

  1. メモリーアクセスの例:

    # perf mem record -a sleep seconds

    この例では、sleep コマンドで指示されるように、秒単位の期間にわたる、すべての CPU でのメモリーアクセスを例に挙げています。sleep コマンドは、メモリーアクセスデータをサンプルしたいコマンドに置き換えることができます。デフォルトでは、perf mem は、メモリーロードおよびストアの両方をサンプルします。-t オプションを使用して、perf memrecord 間に load または store のいずれかを指定します。ロードすると、メモリー階層レベルに関する情報、TLB メモリーアクセス、バススヌーピング、およびメモリーロックがキャプチャーされます。

  2. 分析用に perf.data ファイルを開きます。

    # perf mem report

    上記のコマンド例を使用すると、以下のような出力になります。

    Available samples
    35k cpu/mem-loads,ldlat=30/P
    54k cpu/mem-stores/P

    cpu/mem-loads,ldlat=30/P の行は、メモリーロードで収集されるデータを示し、cpu/mem-stores/P の行はメモリーストアで収集されるデータを示します。対象のカテゴリーを強調表示し、Enter を押してデータを表示します。

    Samples: 35K of event 'cpu/mem-loads,ldlat=30/P', Event count (approx.): 4067062
    Overhead       Samples  Local Weight  Memory access             Symbol                                                                 Shared Object                 Data Symbol                                                     Data Object                            Snoop         TLB access              Locked
       0.07%            29  98            L1 or L1 hit              [.] 0x000000000000a255                                                 libspeexdsp.so.1.5.0          [.] 0x00007f697a3cd0f0                                          anon                                   None          L1 or L2 hit            No
       0.06%            26  97            L1 or L1 hit              [.] 0x000000000000a255                                                 libspeexdsp.so.1.5.0          [.] 0x00007f697a3cd0f0                                          anon                                   None          L1 or L2 hit            No
       0.06%            25  96            L1 or L1 hit              [.] 0x000000000000a255                                                 libspeexdsp.so.1.5.0          [.] 0x00007f697a3cd0f0                                          anon                                   None          L1 or L2 hit            No
       0.06%             1  2325          Uncached or N/A hit       [k] pci_azx_readl                                                      [kernel.kallsyms]             [k] 0xffffb092c06e9084                                          [kernel.kallsyms]                      None          L1 or L2 hit            No
       0.06%             1  2247          Uncached or N/A hit       [k] pci_azx_readl                                                      [kernel.kallsyms]             [k] 0xffffb092c06e8164                                          [kernel.kallsyms]                      None          L1 or L2 hit            No
       0.05%             1  2166          L1 or L1 hit              [.] 0x00000000038140d6                                                 libxul.so                     [.] 0x00007ffd7b84b4a8                                          [stack]                                None          L1 or L2 hit            No
       0.05%             1  2117          Uncached or N/A hit       [k] check_for_unclaimed_mmio                                           [kernel.kallsyms]             [k] 0xffffb092c1842300                                          [kernel.kallsyms]                      None          L1 or L2 hit            No
       0.05%            22  95            L1 or L1 hit              [.] 0x000000000000a255                                                 libspeexdsp.so.1.5.0          [.] 0x00007f697a3cd0f0                                          anon                                   None          L1 or L2 hit            No
       0.05%             1  1898          L1 or L1 hit              [.] 0x0000000002a30e07                                                 libxul.so                     [.] 0x00007f610422e0e0                                          anon                                   None          L1 or L2 hit            No
       0.05%             1  1878          Uncached or N/A hit       [k] pci_azx_readl                                                      [kernel.kallsyms]             [k] 0xffffb092c06e8164                                          [kernel.kallsyms]                      None          L2 miss                 No
       0.04%            18  94            L1 or L1 hit              [.] 0x000000000000a255                                                 libspeexdsp.so.1.5.0          [.] 0x00007f697a3cd0f0                                          anon                                   None          L1 or L2 hit            No
       0.04%             1  1593          Local RAM or RAM hit      [.] 0x00000000026f907d                                                 libxul.so                     [.] 0x00007f3336d50a80                                          anon                                   Hit           L2 miss                 No
       0.03%             1  1399          L1 or L1 hit              [.] 0x00000000037cb5f1                                                 libxul.so                     [.] 0x00007fbe81ef5d78                                          libxul.so                              None          L1 or L2 hit            No
       0.03%             1  1229          LFB or LFB hit            [.] 0x0000000002962aad                                                 libxul.so                     [.] 0x00007fb6f1be2b28                                          anon                                   None          L2 miss                 No
       0.03%             1  1202          LFB or LFB hit            [.] __pthread_mutex_lock                                               libpthread-2.29.so            [.] 0x00007fb75583ef20                                          anon                                   None          L1 or L2 hit            No
       0.03%             1  1193          Uncached or N/A hit       [k] pci_azx_readl                                                      [kernel.kallsyms]             [k] 0xffffb092c06e9164                                          [kernel.kallsyms]                      None          L2 miss                 No
       0.03%             1  1191          L1 or L1 hit              [k] azx_get_delay_from_lpib                                            [kernel.kallsyms]             [k] 0xffffb092ca7efcf0                                          [kernel.kallsyms]                      None          L1 or L2 hit            No

    データを表示するときに、結果をソートして、対象の異なる側面を調査できます。たとえば、サンプリング期間中に発生したメモリーアクセスの種類ごとに、主な原因となるオーバーヘッドの降順で、メモリー負荷でデータを分類するには、以下を行います。

    # perf mem -t load report --sort=mem

    たとえば、以下のような出力になります。

    Samples: 35K of event 'cpu/mem-loads,ldlat=30/P', Event count (approx.): 40670
    Overhead       Samples  Memory access
      31.53%          9725  LFB or LFB hit
      29.70%         12201  L1 or L1 hit
      23.03%          9725  L3 or L3 hit
      12.91%          2316  Local RAM or RAM hit
       2.37%           743  L2 or L2 hit
       0.34%             9  Uncached or N/A hit
       0.10%            69  I/O or N/A hit
       0.02%           825  L3 miss

関連情報

  • man ページの perf-mem(1)

25.3. perf nen 出力の解釈

修飾子を指定せずに perf mem report コマンドを実行すると表示される表では、データを複数のコラムに分類します。

Overhead 列
その特定の機能で収集された全体のサンプルのパーセンテージを示します。
Samples 列
その行でアカウントを指定したサンプル数を表示します。
Local Weight の列
プロセッサーのコアサイクルでアクセスレイテンシーを表示します。
Memory Access の列
発生したメモリーアクセスのタイプを表示します。
Symbol 列
関数名またはシンボルを表示します。
Shared Object 列
サンプルの送信元である ELF イメージの名前を表示します (サンプルがカーネルからのものである場合に [kernel.kallsyms] という名前が使用されます)。
Data Symbol の列
行がターゲットとしていたメモリーの場所のアドレスを表示します。
重要

多くの場合、アクセスされるメモリーまたはスタックメモリーの動的割り当てにより、Data Symbol の列は raw アドレスを表示します。

Snoop の列
バストランザクションを表示します。
TLB アクセスの列
TLB メモリーアクセスを表示します。
Locked の列
関数がメモリーがロックされたか否かを示します。

デフォルトモードでは、関数は、オーバーヘッドの最も高いものが最初に表示される順に降順でソートされます。

第26章 偽共有の検出

偽共有は、対称型マルチプロセッシング (SMP) システムのプロセッサーコアが、プロセッサー間で共有されていない他のデータアイテムにアクセスするために、他のプロセッサーによって使用されている同じキャッシュラインのデータアイテムを変更すると発生します。

この初期修正では、キャッシュラインを使用する他のプロセッサーがコピーを無効にし、変更されたデータアイテムの更新バージョンをプロセッサーが必要としないにもかかわらず、または必然的にアクセスできる場合でも、更新されたコピーを要求する必要があります。

perf c2c コマンドを使用して、偽共有を検出できます。

26.1. perf c2c の目的

perf ツールの c2c サブコマンドは、Shared Data Cache-to-Cache (C2C) 分析を有効にします。perf c2c コマンドを使用して、キャッシュライン競合を検査し、true と false の両方の共有を検出できます。

キャッシュラインの競合は、対称型マルチプロセッシング (SMP) システムのプロセッサーコアが、他のプロセッサーによって使用されている同じキャッシュラインにあるデータオブジェクトを修正すると発生します。このキャッシュラインを使用する他のプロセッサーはすべて、コピーを無効にして更新されたものを要求します。これにより、パフォーマンスが低下する可能性があります。

perf c2c コマンドは、以下の情報を提供します。

  • 競合が検出されたキャッシュライン
  • データの読み取りおよび書き込みのプロセス
  • 競合の原因となった命令
  • 競合に関連する NUMA (Non-Uniform Memory Access) ノード

26.2. perf c2c でキャッシュライン競合の検出

perf c2c コマンドを使用して、システム内のキャッシュライン競合を検出します。

perf c2c コマンドは、perf record と同じオプションと、c2c サブコマンドに排他的なオプションに対応します。記録されたデータは、後で分析するために、現在のディレクトリーの perf.data ファイルに保存されます。

前提条件

  • perf ユーザー空間ツールがインストールされている。詳細は perf のインストール を参照してください。

手順

  • perf c2c を使用してキャッシュラインの競合を検出します。

    # perf c2c record -a sleep seconds

    この例では、sleep コマンドによって指示される期間 (seconds) に対し、すべての CPU でキャッシュライン競合データをサンプルおよび記録します。sleep コマンドは、キャッシュライン競合データを収集するコマンドに置き換えることができます。

関連情報

  • perf-c2c(1) の man ページ

26.3. perf c2c レコードで記録された perf.data ファイルの可視化

この手順では、perf c2c コマンドを使用して記録された perf.data ファイルを視覚化する方法を説明します。

前提条件

手順

  1. perf.data ファイルを開いて詳細な分析を行います。

    # perf c2c report --stdio

    このコマンドは、perf.data ファイルを端末内の複数のグラフに可視化します。

    =================================================
               Trace Event Information
    =================================================
     Total records                     :     329219
     Locked Load/Store Operations      :      14654
     Load Operations                   :      69679
     Loads - uncacheable               :          0
     Loads - IO                        :          0
     Loads - Miss                      :       3972
     Loads - no mapping                :          0
     Load Fill Buffer Hit              :      11958
     Load L1D hit                      :      17235
     Load L2D hit                      :         21
     Load LLC hit                      :      14219
     Load Local HITM                   :       3402
     Load Remote HITM                  :      12757
     Load Remote HIT                   :       5295
     Load Local DRAM                   :        976
     Load Remote DRAM                  :       3246
     Load MESI State Exclusive         :       4222
     Load MESI State Shared            :          0
     Load LLC Misses                   :      22274
     LLC Misses to Local DRAM          :        4.4%
     LLC Misses to Remote DRAM         :       14.6%
     LLC Misses to Remote cache (HIT)  :       23.8%
     LLC Misses to Remote cache (HITM) :       57.3%
     Store Operations                  :     259539
     Store - uncacheable               :          0
     Store - no mapping                :         11
     Store L1D Hit                     :     256696
     Store L1D Miss                    :       2832
     No Page Map Rejects               :       2376
     Unable to parse data source       :          1
    
    =================================================
       Global Shared Cache Line Event Information
    =================================================
     Total Shared Cache Lines          :         55
     Load HITs on shared lines         :      55454
     Fill Buffer Hits on shared lines  :      10635
     L1D hits on shared lines          :      16415
     L2D hits on shared lines          :          0
     LLC hits on shared lines          :       8501
     Locked Access on shared lines     :      14351
     Store HITs on shared lines        :     109953
     Store L1D hits on shared lines    :     109449
     Total Merged records              :     126112
    
    =================================================
                     c2c details
    =================================================
     Events                            : cpu/mem-loads,ldlat=30/P
    	                                    : cpu/mem-stores/P
     Cachelines sort on                : Remote HITMs
     Cacheline data groupping          : offset,pid,iaddr
    
    =================================================
    	   Shared Data Cache Line Table
    =================================================
    #
    #                              Total      Rmt  ----- LLC Load Hitm -----  ---- Store Reference ----  --- Load Dram ----      LLC    Total  ----- Core Load Hit -----  -- LLC Load Hit --
    # Index           Cacheline  records     Hitm    Total      Lcl      Rmt    Total    L1Hit   L1Miss       Lcl       Rmt  Ld Miss    Loads       FB       L1       L2       Llc       Rmt
    # .....  ..................  .......  .......  .......  .......  .......  .......  .......  .......  ........  ........  .......  .......  .......  .......  .......  ........  ........
    #
          0            0x602180   149904   77.09%    12103     2269     9834   109504   109036      468       727      2657    13747    40400     5355    16154        0      2875       529
          1            0x602100    12128   22.20%     3951     1119     2832        0        0        0        65       200     3749    12128     5096      108        0      2056       652
          2  0xffff883ffb6a7e80      260    0.09%       15        3       12      161      161        0         1         1       15       99       25       50        0         6         1
          3  0xffffffff81aec000      157    0.07%        9        0        9        1        0        1         0         7       20      156       50       59        0        27         4
          4  0xffffffff81e3f540      179    0.06%        9        1        8      117       97       20         0        10       25       62       11        1        0        24         7
    
    =================================================
          Shared Cache Line Distribution Pareto
    =================================================
    #
    #        ----- HITM -----  -- Store Refs --        Data address                               ---------- cycles ----------       cpu                                     Shared
    #   Num      Rmt      Lcl   L1 Hit  L1 Miss              Offset      Pid        Code address  rmt hitm  lcl hitm      load       cnt               Symbol                Object                  Source:Line  Node{cpu list}
    # .....  .......  .......  .......  .......  ..................  .......  ..................  ........  ........  ........  ........  ...................  ....................  ...........................  ....
    #
      -------------------------------------------------------------
          0     9834     2269   109036      468            0x602180
      -------------------------------------------------------------
              65.51%   55.88%   75.20%    0.00%                 0x0    14604            0x400b4f     27161     26039     26017         9  [.] read_write_func  no_false_sharing.exe  false_sharing_example.c:144   0{0-1,4}  1{24-25,120}  2{48,54}  3{169}
    	   0.41%    0.35%    0.00%    0.00%                 0x0    14604            0x400b56     18088     12601     26671         9  [.] read_write_func  no_false_sharing.exe  false_sharing_example.c:145   0{0-1,4}  1{24-25,120}  2{48,54}  3{169}
    	   0.00%    0.00%   24.80%  100.00%                 0x0    14604            0x400b61         0         0         0         9  [.] read_write_func  no_false_sharing.exe  false_sharing_example.c:145   0{0-1,4}  1{24-25,120}  2{48,54}  3{169}
    	   7.50%    9.92%    0.00%    0.00%                0x20    14604            0x400ba7      2470      1729      1897         2  [.] read_write_func  no_false_sharing.exe  false_sharing_example.c:154   1{122}  2{144}
    	  17.61%   20.89%    0.00%    0.00%                0x28    14604            0x400bc1      2294      1575      1649         2  [.] read_write_func  no_false_sharing.exe  false_sharing_example.c:158   2{53}  3{170}
    	   8.97%   12.96%    0.00%    0.00%                0x30    14604            0x400bdb      2325      1897      1828         2  [.] read_write_func  no_false_sharing.exe  false_sharing_example.c:162   0{96}  3{171}
    
      -------------------------------------------------------------
          1     2832     1119        0        0            0x602100
      -------------------------------------------------------------
    	  29.13%   36.19%    0.00%    0.00%                0x20    14604            0x400bb3      1964      1230      1788         2  [.] read_write_func  no_false_sharing.exe  false_sharing_example.c:155   1{122}  2{144}
    	  43.68%   34.41%    0.00%    0.00%                0x28    14604            0x400bcd      2274      1566      1793         2  [.] read_write_func  no_false_sharing.exe  false_sharing_example.c:159   2{53}  3{170}
    	  27.19%   29.40%    0.00%    0.00%                0x30    14604            0x400be7      2045      1247      2011         2  [.] read_write_func  no_false_sharing.exe  false_sharing_example.c:163   0{96}  3{171}

26.4. perf c2c report 出力の解釈

本セクションでは、perf c2c report コマンドの出力を解釈する方法を説明します。

perf c2c report --stdio コマンドを実行して表示される視覚化は、データを複数のテーブルに分類します。

Trace Events Information
この表は、perf c2c record コマンドで収集された負荷およびストアサンプルの大まかな概要を示しています。
Global Shared Cache Line Event Information
この表は、共有キャッシュラインに関する統計を提供します。
c2c Details
この表は、サンプルされたイベントと、perf c2c report データを視覚化で編成する方法についての情報を提供します。
Shared Data Cache Line Table
この表は、デフォルトでキャッシュラインごとに検出されるリモート Hitm の量によって、偽共有が検出され、降順に並び替えられるホットテストキャッシュラインの 1 行の概要を提供します。
Shared Cache Line Distribution Pareto

以下の表には、競合が発生している各キャッシュラインに関するさまざまな情報が記載されています。

  • キャッシュラインは NUM 列で番号 0 から始まる番号です。
  • 各キャッシュラインの仮想アドレスは Data address Offset の列に含まれます。また、その後に異なるアクセスが発生したキャッシュラインにオフセットが続きます。
  • Pid 列にはプロセス ID が含まれます。
  • Code Address 列には、インストラクションポインターコードアドレスが含まれます。
  • cycles ラベル下の列には、平均負荷のレイテンシーが表示されます。
  • cpu cnt 列には、生成された CPU の各種サンプルの数を表示します (特定の場所でインデックス化したデータを待つさまざまな CPU の数)。
  • Symbol 列には関数名またはシンボルが表示されます。
  • Shared Object 列は、サンプルの送信元である ELF イメージの名前を表示します (サンプルがカーネルからの場合は [kernel.kallsyms] という名前が使用されます)。
  • Source:Line 列には、ソースファイルと行番号が表示されます。
  • Node{cpu list} 列には、各ノードに対して、どの特定の CPU サンプルが生成されたかが表示されます。

26.5. perf c2c を使用した偽共有の検出

この手順では、perf c2c コマンドを使用して偽共有を検出する方法を説明します。

前提条件

手順

  1. perf.data ファイルを開いて詳細な分析を行います。

    # perf c2c report --stdio

    これにより、端末で perf.data ファイルが開きます。

  2. Trace Event Information テーブルで、LLC Misses to Remote Cache (HITM)の値が含まれる行を見つけます。

    LLC Misses to Remote Cache (HITM) の行の値コラムの割合は、変更したキャッシュラインの NUMA ノード全体で発生していた LLC ミスの割合を表し、偽共有が発生したことを示す主要な指標です。

    =================================================
                Trace Event Information
    =================================================
      Total records                     :     329219
      Locked Load/Store Operations      :      14654
      Load Operations                   :      69679
      Loads - uncacheable               :          0
      Loads - IO                        :          0
      Loads - Miss                      :       3972
      Loads - no mapping                :          0
      Load Fill Buffer Hit              :      11958
      Load L1D hit                      :      17235
      Load L2D hit                      :         21
      Load LLC hit                      :      14219
      Load Local HITM                   :       3402
      Load Remote HITM                  :      12757
      Load Remote HIT                   :       5295
      Load Local DRAM                   :        976
      Load Remote DRAM                  :       3246
      Load MESI State Exclusive         :       4222
      Load MESI State Shared            :          0
      Load LLC Misses                   :      22274
      LLC Misses to Local DRAM          :        4.4%
      LLC Misses to Remote DRAM         :       14.6%
      LLC Misses to Remote cache (HIT)  :       23.8%
      LLC Misses to Remote cache (HITM) : 57.3%
      Store Operations                  :     259539
      Store - uncacheable               :          0
      Store - no mapping                :         11
      Store L1D Hit                     :     256696
      Store L1D Miss                    :       2832
      No Page Map Rejects               :       2376
      Unable to parse data source       :          1
  3. Shared Data Cache Line TableLLC Load Hitm フィールドの Rmt 列を確認します。

      =================================================
                 Shared Data Cache Line Table
      =================================================
      #
      #                              Total      Rmt  ----- LLC Load Hitm -----  ---- Store Reference ----  --- Load Dram ----      LLC    Total  ----- Core Load Hit -----  -- LLC Load Hit --
      # Index           Cacheline  records     Hitm    Total      Lcl      Rmt    Total    L1Hit   L1Miss       Lcl       Rmt  Ld Miss    Loads       FB       L1       L2       Llc       Rmt
      # .....  ..................  .......  .......  .......  .......  .......  .......  .......  .......  ........  ........  .......  .......  .......  .......  .......  ........  ........
      #
            0            0x602180   149904   77.09%    12103     2269     9834   109504   109036      468       727      2657    13747    40400     5355    16154        0      2875       529
            1            0x602100    12128   22.20%     3951     1119     2832        0        0        0        65       200     3749    12128     5096      108        0      2056       652
            2  0xffff883ffb6a7e80      260    0.09%       15        3       12      161      161        0         1         1       15       99       25       50        0         6         1
            3  0xffffffff81aec000      157    0.07%        9        0        9        1        0        1         0         7       20      156       50       59        0        27         4
            4  0xffffffff81e3f540      179    0.06%        9        1        8      117       97       20         0        10       25       62       11        1        0        24         7

    この表は、キャッシュ行ごとに検出されるリモート Hitm の量によって降順で並び替えられます。LLC Load Hitm セクションの Rmt 列の数値が大きい場合は、偽共有を示しており、偽共有アクティビティーをデバッグするには、それが発生したキャッシュラインをさらに検査する必要があります。

第27章 flamegraphs の使用

システム管理者は、flamegraphs を使用して、perf ツールで記録されたシステムパフォーマンスデータの視覚化を作成できます。ソフトウェア開発者は、flamegraphs を使用して、perf ツールで記録されたアプリケーションパフォーマンスデータの視覚化を作成できます。

スタックトレースのサンプリングは、perf ツールを使用して CPU パフォーマンスをプロファイリングするための一般的な方法です。ただし、perf を使用したプロファイリングスタックトレースの結果は、極めて詳細にわたるので、分析の工数がかなりかかる可能性があります。flamegraphs は、perf で記録されたデータから作成された視覚化で、より早く、簡単にホットコードパスを特定できるようにします。

27.1. flamegraphs のインストール

flamegraphs の使用を開始するには、必要なパッケージをインストールします。

手順

  • flamegraphs パッケージをインストールします。

    # yum install js-d3-flame-graph

27.2. システム全体でのフレームグラフの作成

この手順では、flamegraphs を使用して、システム全体で記録されたパフォーマンスデータを視覚化する方法を説明します。

前提条件

手順

  • データを記録し、視覚化を作成します。

    # perf script flamegraph -a -F 99 sleep 60

    このコマンドは、sleep コマンドを使用して調整されるように、60 秒にわたりシステム全体でパフォーマンスデータをサンプルおよび記録し、現在のアクティブなディレクトリーに flamegraph.html として保存される視覚化を構築します。このコマンドは、デフォルトで呼び出しグラフデータをサンプルし、perf ツールと同じ引数を取ります。この例では、以下のようになります。

    -a
    システム全体でデータを記録するように調整します。
    -F
    1 秒あたりのサンプリング頻度を設定します。

検証手順

  • 分析するには、生成された視覚化を表示します。

    # xdg-open flamegraph.html

    このコマンドにより、デフォルトのブラウザーで視覚化が開きます。

    flamegraph allcpus

27.3. 特定プロセスにおけるフレームグラフの作成

flamegraphs を使用して、特定の実行中のプロセスで記録されたパフォーマンスデータを視覚化できます。

前提条件

手順

  • データを記録し、視覚化を作成します。

    # perf script flamegraph -a -F 99 -p ID1,ID2 sleep 60

    このコマンドは、sleep コマンドの使用で規定されているようにプロセス ID が ID1 および ID2 のプロセスのパフォーマンスデータを 60 秒間にわたりサンプルして記録します。次に、flamegraph.html として現在のアクティブディレクトリーに保存される視覚化を構築します。このコマンドは、デフォルトで呼び出しグラフデータをサンプルし、perf ツールと同じ引数を取ります。この例では、以下のようになります。

    -a
    システム全体でデータを記録するように調整します。
    -F
    1 秒あたりのサンプリング頻度を設定します。
    -p
    特定のプロセス ID をシュミュレートし、データをサンプリングして記録します。

検証手順

  • 分析するには、生成された視覚化を表示します。

    # xdg-open flamegraph.html

    このコマンドにより、デフォルトのブラウザーで視覚化が開きます。

    flamegraph

27.4. flamegraphs の解釈

フレームグラフの各ボックスは、スタック内の異なる関数を示しています。スタックの深さは、x 軸で示されています。CPU でサンプルされた実際の関数は、最も上のボックスで、その他下のものは、その上位となります。X 軸は、サンプルの呼び出しグラフデータの近接性を表示します。

特定の行のスタックの子は、x 軸に沿って降順でそれぞれの関数から取得されたサンプルの数に基づいて表示されます。x 軸は時間の経過を表すものではありません。ボックスが広いほど、データがサンプリングされていたときに、CPU 上または CPU 上の一部での頻度が高いことを意味します。

手順

  • 以前表示されていない可能性のある関数の名前を確認するには、フレームグラフ内のボックスをクリックしてその特定の場所のスタックに拡大します。

    zoomed in flamegraph

  • フレームグラフのデフォルトビューに戻るには、Reset Zoom をクリックします。
重要

ユーザー空間関数を表すボックスには、関数のバイナリーが取り除かれているため、flamegraphsUnknown とラベルが付けられる場合があります。実行可能ファイルの debuginfo パッケージがインストールされているか、または実行可能ファイルがローカルで開発したアプリケーションである場合は、アプリケーションはデバッグ情報と共にコンパイルされる必要があります。GCC で -g オプションを使用して、このような状況で関数名またはシンボルを表示します。

flamegraph

第28章 perf circular バッファーを使用したパフォーマンスのボトルネックの監視

システムで実行されている特定のプロセスまたはアプリケーションの一部のパフォーマンスのボトルネックを監視するために、perf ツールを使用してデータのイベント固有のスナップショットを取得する循環バッファーを作成できます。このような場合には、perf は、指定されたイベントが検出されると、後で分析するために perf.data ファイルにデータのみを書き込みます。

28.1. perf を使用した循環バッファーおよびイベント固有のスナップショット

perf を使用してプロセスまたはアプリケーションでパフォーマンスの問題を調査する場合、特定の対象イベントが発生する前の数時間のデータを記録することは、簡単ではない、または適切ではない場合があります。このような場合は、perf record を使用して、特定のイベントの後にスナップショットを取得するカスタムの循環バッファーを作成できます。

--overwrite オプションを使用すると、perf record は上書き可能な循環バッファーにすべてのデータを保存します。バッファーがいっぱいになると、perf record が最も古いレコードを自動的に上書きするため、perf.data ファイルに書き込まれることはありません。

--overwrite および --switch-output-event オプションを併用すると、--switch-output-event トリガーイベントを検出するまで、データを継続的に記録およびダンプする循環バッファーが設定されます。トリガーイベントは、ユーザーが関心のある何かが発生したので、循環バッファー内のデータを perf.data ファイルに書き込むように perf record に通知します。これにより、関心のある特定のデータが収集されると同時に、perf.data ファイルに不要なデータを書き込まないことで、実行中の perf プロセスのオーバーヘッドが削減されます。

28.2. perf 循環バッファーを使用したパフォーマンスのボトルネックを監視するための特定のデータの収集

perf ツールを使用すると、関心のあるデータのみを収集するために指定したイベントによってトリガーされる循環バッファーを作成できます。イベント固有のデータを収集する循環バッファーを作成するには、perf--overwrite および --switch-output-event オプションを使用します。

前提条件

  • perf のインストール で説明されているように、perf ユーザー領域ツールがインストールされている。
  • プロセスまたはアプリケーション内の関心のある場所に、監視したいプロセスまたはアプリケーションに uprobe を配置している。

    # perf probe -x /path/to/executable -a function
    Added new event:
      probe_executable:function   (on function in /path/to/executable)
    
    You can now use it in all perf tools, such as:
    
            perf record -e probe_executable:function -aR sleep 1

手順

  • トリガーイベントとして uprobe を使用して循環バッファーを作成します。

    # perf record --overwrite -e cycles --switch-output-event probe_executable:function ./executable
    [ perf record: dump data: Woken up 1 times ]
    [ perf record: Dump perf.data.2021021012231959 ]
    [ perf record: dump data: Woken up 1 times ]
    [ perf record: Dump perf.data.2021021012232008 ]
    ^C[ perf record: dump data: Woken up 1 times ]
    [ perf record: Dump perf.data.2021021012232082 ]
    [ perf record: Captured and wrote 5.621 MB perf.data.<timestamp> ]

    この例では、実行可能ファイルを開始し、-e オプションの後に指定された CPU サイクルを、perf--switch-output-event オプションの後に指定されたトリガーイベントである uprobe を検出するまで収集します。この時点で、perf は循環バッファーにあるすべてのデータのスナップショットを取得し、タイムスタンプで識別される一意の perf.data ファイルに保存します。この例では、合計 2 つのスナップショットが生成され、最後の perf.data ファイルは Ctrl+c を押すことによって強制されました。

第29章 perf を停止または再起動せずに、実行中の perf コレクターからトレースポイントを追加および削除する

コントロールパイプインターフェイスを使用して、実行中の perf コレクターで異なるトレースポイントを有効化および無効化することで、perf を停止または再起動せずに、収集するデータを動的に調整できます。これにより、プロセスの停止または再起動中に記録されたはずのパフォーマンスデータが失われることはありません。

29.1. perf を停止または再起動せずに、実行中の perf コレクターにトレースポイントを追加する

コントロールパイプインターフェイスを使用して実行中の perf コレクターにトレースポイントを追加し、perf を停止してパフォーマンスデータを損失することなく録画中のデータを調整します。

前提条件

  • perf のインストール で説明されているように、perf ユーザー領域ツールがインストールされている。

手順

  1. 制御パイプインターフェイスを設定します。

    # mkfifo control ack perf.pipe
  2. コントロールファイル設定と、有効にするイベントで perf record を実行します。

    # perf record --co