监控和管理系统状态和性能

Red Hat Enterprise Linux 9

优化系统吞吐量、延迟和电源消耗

Red Hat Customer Content Services

摘要

在不同情况下,监控和优化 Red Hat Enterprise Linux 9 上的吞吐量、延迟和功耗。

使开源包含更多

红帽致力于替换我们的代码、文档和 Web 属性中存在问题的语言。我们从这四个术语开始:master、slave、黑名单和白名单。由于此项工作十分艰巨,这些更改将在即将推出的几个发行版本中逐步实施。详情请查看 CTO Chris Wright 的信息

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第 1 章 TuneD 入门

作为系统管理员,您可以使用 TuneD 应用程序来针对各种用例优化系统的性能配置集。

1.1. TuneD 的目的

TuneD 是监控您的系统并优化特定工作负载性能的服务。TuneD 的核心是 配置集 (profiles) ,它针对不同的用例调优您的系统。

TuneD 通过很多预定义的配置集发布,它们适用于以下用例:

  • 高吞吐量
  • 低延迟
  • 保存电源

可以修改为每个配置集定义的规则,并自定义如何调整特定设备。当您切换到另一个配置集或取消激活 TuneD 时,对之前的配置集进行的所有更改都会恢复到其原始状态。

您还可以将 TuneD 配置为响应设备使用的变化,并调整设置以提高活跃设备的性能并减少不活跃设备的功耗。

1.2. 调优配置集

系统的详细分析可能会非常耗时。TuneD 为典型的用例提供了很多预定义的配置集。您还可以创建、修改和删除配置集。

TuneD 提供的配置集被分为以下几个类别:

  • 节能配置集
  • 性能提升配置集

性能提升配置集包括侧重于以下方面的配置集:

  • 存储和网络的低延迟
  • 存储和网络的高吞吐量
  • 虚拟机性能
  • 虚拟化主机性能

配置集配置的语法

tuned.conf 文件可以包含一个 [main] 部分,其他部分用于配置插件实例。但是,所有部分都是可选的。

以 hash 符号 (#) 开头的行是注释。

其他资源

  • tuned.conf (5) 手册页.

1.3. 默认 TuneD 配置集

在安装过程中,将自动选择您的系统的最佳配置集。目前,会根据以下自定义规则选择默认配置集:

环境默认配置集目标

Compute 节点

throughput-performance

最佳吞吐量性能

虚拟机

virtual-guest

最佳的性能。如果实现最佳性能并不是您最需要考虑的,可以将其改为 balancepowersave 配置集。

其他情况

balanced

平衡性能和能源消耗

其他资源

  • tuned.conf (5) 手册页.

1.4. 合并的 TuneD 配置集

作为实验性功能,可以一次性选择更多配置集。tuned 将尝试在负载期间合并它们。

如果存在冲突,则最后指定的配置集的设置会优先使用。

例 1.1. 虚拟客户端中低功耗

以下示例优化了在虚拟机中运行的系统,以获得最佳性能,并同时将其调优以实现低功耗,低功耗比高性能有更高优先级:

# tuned-adm profile virtual-guest powersave
警告

合并会在不检查生成的参数组合是否有意义的情况下自动进行。因此,该功能可能会以相反的方式调整一些参数,这么做可能会影响生产效率。例如,使用 throughput-performance 配置集针对高吞吐量设置磁盘,但当前通过 spindown-disk 配置集将磁盘旋转设置为低值。

其他资源

*tuned-adm man page。* tuned.conf (5) man page。

1.5. TuneD 配置集的位置

TuneD 配置集存储在以下目录中:

/usr/lib/tuned/
特定于分发的配置文件存储在目录中。每个配置集都有自己的目录。该配置集由名为 tuned.conf 的主配置文件以及其他文件(如帮助程序脚本)组成。
/etc/tuned/
如果您需要自定义配置集,请将配置集目录复制到用于自定义配置集的目录中。如果同一名称有两个配置集,则使用位于 /etc/tuned/ 中的自定义配置集。

其他资源

  • tuned.conf (5) 手册页.

1.6. RHEL 提供的调优配置集

以下是在 Red Hat Enterprise Linux 中安装 TuneD 的配置集列表。

注意

更特定产品的或第三方的 TuneD 配置集也可能会存在。这些配置集通常由单独的 RPM 软件包提供。

balanced

默认的节能配置文件。它在性能和功耗之间具有折衷。在可能的情况下尽可能使用自动扩展和自动调整。唯一缺陷是增加延迟。在当前的 TuneD 版本中,它启用了 CPU、磁盘、音频和视频插件,并激活了 conservative CPU 调控器。如果支持,radeon_powersave 选项使用 dpm-balanced 值,否则被设置为 auto

它将 energy_performance_preference 属性改为 normal 能源设置。它还将 scaling_governor 策略属性改为 conservativepowersave CPU 调控器。

powersave

用于最大节能性能的配置集。它可以对性能进行调整,从而最大程度降低实际功耗。在当前的 TuneD 发行版本中,它为 SATA 主机适配器启用 USB 自动挂起、WiFi 节能和 Aggresive Link Power Management (ALPM) 节能。它还为使用低折率的系统调度多核功耗,并激活 ondemand 监管器。它启用了 AC97 音频节能,或根据您的系统,HDA-Intel 节能时间为 10 秒。如果您的系统包含启用了 KMS 支持的 Radeon 图形卡,配置集会将其配置为自动节能。在 ASUS Eee PC 上,启用了动态超级混合引擎。

它将 energy_performance_preference 属性改为 powersavepower energy 设置。它还会将 scaling_governor 策略属性更改为 ondemandpowersave CPU 调控器。

注意

在某些情况下,与 powersave 配置集相比,balanced 配置集效率更高。

请考虑存在定义的需要完成的工作,例如一个需要转码的视频文件。如果转码以全功率完成,则您的机器可能会消耗较少的能源,因为任务快速完成,因此计算机可以启动空闲,且自动缩减到非常有效的节能模式。另一方面,如果您把文件转码为节流的机器,则计算机在转码期间会消耗较少的电源,但进程会花费更长时间,且总体消耗的能源可能会更高。

这就是为什么 balanced 配置文件通常是一个更好的选择。

throughput-performance

针对高吞吐量优化的服务器配置文件。它禁用节能机制并启用 sysctl 设置,以提高磁盘和网络 IO 的吞吐量性能。CPU 调控器设置为 performance

它将 energy_performance_preferencescaling_governor 属性设置为 performance 配置集。

accelerator-performance
accelerator-performance 配置集包含与 throughput-performance 配置集相同的调整。另外,它会将 CPU 锁定为低 C 状态,以便使延迟小于 100us。这提高了某些加速器的性能,如 GPU。
latency-performance

为低延迟优化的服务器配置文件。它禁用节能机制并启用 sysctl 设置来缩短延迟。CPU 调控器被设置为 performance,CPU 被锁定到低 C 状态(按 PM QoS)。

它将 energy_performance_preferencescaling_governor 属性设置为 performance 配置集。

network-latency

低延迟网络调整的配置集。它基于 latency-performance 配置集。它还禁用透明大内存页和 NUMA 平衡,并调整其他一些与网络相关的 sysctl 参数。

它继承 latency-performance 配置集,该配置集将 power_performance_preferencescaling_governor 属性更改为 performance 配置集。

hpc-compute
针对高性能计算而优化的配置集。它基于 latency-performance 配置集。
network-throughput

用于吞吐量网络调优的配置集。它基于 throughput-performance 配置集。此外,它还增加了内核网络缓冲区。

它继承 latency-performancethroughput-performance 配置集,并将 energy_performance_preferencescaling_governor 属性改为 performance 配置集。

virtual-guest

为 Red Hat Enterprise Linux 9 虚拟机和 VMWare 虚拟机设计的配置集基于 throughput-performance 配置集(除其他任务)减少了虚拟内存的交换性并增加磁盘预读值。它不会禁用磁盘障碍。

它继承 throughput-performance 配置集,该配置集将 energy_performance_preferencescaling_governor 属性更改为 performance 配置集。

virtual-host

基于 throughput-performance 配置集(除其他任务)为虚拟主机设计的配置集降低了虚拟内存交换,增加磁盘预读值,并启用更主动的脏页面回写值。

它继承 throughput-performance 配置集,该配置集将 energy_performance_preferencescaling_governor 属性更改为 performance 配置集。

oracle
根据 throughput-performance 配置集,为 Oracle 数据库负载进行了优化。它还禁用透明大内存页,并修改其他与性能相关的内核参数。这个配置集由 tuned-profiles-oracle 软件包提供。
desktop
根据 balanced 配置文件,为桌面进行了优化的配置集。此外,它还启用了调度程序自动组以更好地响应交互式应用程序。
optimize-serial-console

通过减少 printk 值,将 I/O 活动微调到串行控制台的配置集。这应该使串行控制台更快响应。此配置集用作其他配置集的覆盖。例如:

# tuned-adm profile throughput-performance optimize-serial-console
mssql
为 Microsoft SQL Server 提供的配置集。它基于 throughput-performance 配置集。
intel-sst

为带有用户定义的 Intel Speed Select Technology 配置的系统进行优化的配置集。此配置集用作其他配置集的覆盖。例如:

# tuned-adm profile cpu-partitioning intel-sst

1.7. TuneD cpu-partitioning 配置集

要为对延迟敏感的工作负载调整 Red Hat Enterprise Linux 9,红帽建议使用 cpu-partitioning TuneD 配置集。

在 Red Hat Enterprise Linux 9 之前,低延迟 Red Hat 文档描述了实现低延迟调整所需的大量低级别步骤。在 Red Hat Enterprise Linux 9 中,您可以使用 cpu-partitioning TuneD 配置集更有效地执行低延迟性能优化。根据个人低延迟应用程序的要求,此配置集可轻松自定义。

下图显示了如何使用 cpu-partitioning 配置集。这个示例使用 CPU 和节点布局。

图 1.1. cpu-partitioning 图

CPU 分区

您可以使用以下配置选项在 /etc/tuned/cpu-partitioning-variables.conf 文件中配置 cpu-partitioning 配置集:

带有负载均衡的隔离 CPU

在 cpu-partitioning 图中,从 4 到 23 编号的块是默认的隔离 CPU。在这些 CPU 上启用了内核调度程序的进程负载均衡。它专为需要内核调度程序负载平衡的多个线程的低延迟进程而设计。

您可以使用 isolated_cores=cpu-list 选项在 /etc/tuned/cpu-partitioning-variables.conf 文件中配置 cpu-partitioning 配置集,它列出了 CPU 来隔离将使用内核调度程序负载平衡。

隔离的 CPU 列表用逗号分开,也可以使用一个短划线(如 3-5 )指定范围。这个选项是必须的。这个列表中缺少的任何 CPU 会自动被视为内务 CPU。

没有负载均衡的隔离 CPU

在 cpu-partitioning 图中,编号为 2 和 3 的块是不提供任何其他内核调度程序进程负载均衡的隔离 CPU。

您可以使用 no_balance_cores=cpu-list 选项在 /etc/tuned/cpu-partitioning-variables.conf 文件中配置 cpu-partitioning 配置集,它列出了不使用内核调度程序负载平衡的 CPU。

指定 no_balance_cores 选项是可选的,但此列表中的任何 CPU 都必须是 isolated_cores 列表中所列 CPU 的子集。

使用这些 CPU 的应用程序线程需要单独固定到每个 CPU。

日常 CPU
cpu-partitioning-variables.conf 文件中没有隔离的 CPU 会自动被视为内务 CPU。在内务 CPU 上,允许执行所有服务、守护进程、用户进程、可移动内核线程、中断处理程序和内核计时器。

其他资源

  • tuned-profiles-cpu-partitioning (7) man page

1.8. 使用 TuneD cpu-partitioning 配置集进行低延迟调整

这个步骤描述了如何使用 TuneD 的 cpu-partitioning 配置集为低延迟调整系统。它使用了低延迟应用的示例,它可以使用 cpu-partitioning 和 CPU 布局,如 cpu-partitioning 图中所述。

本例中的应用程序使用了:

  • 从网络读取数据的专用的 reader 线程将固定到 CPU 2。
  • 处理此网络数据的大量线程将固定到 CPU 4-23。
  • 将处理的数据写入网络的专用写入器线程将固定到 CPU 3。

先决条件

  • 您已以 root 用户身份,使用 dnf install tuned-profiles-cpu-partitioning 命令安装 cpu-partitioning TuneD 配置集。

步骤

  1. 编辑 /etc/tuned/cpu-partitioning-variables.conf 文件并添加以下信息:

    # All isolated CPUs:
    isolated_cores=2-23
    # Isolated CPUs without the kernel’s scheduler load balancing:
    no_balance_cores=2,3
  2. 设置 cpu-partitioning TuneD 配置集:

    # tuned-adm profile cpu-partitioning
  3. 重启

    重新引导后,将根据 cpu-partitioning 图中的隔离,为低延迟调优。该应用可以使用 taskset 将读取器和写入器线程固定到 CPU 2 和 3,以及 CPU 4-23 上剩余的应用程序线程。

其他资源

  • tuned-profiles-cpu-partitioning (7) man page

1.9. 自定义 cpu-partitioning TuneD 配置集

您可以扩展 TuneD 配置集,以进行额外的性能优化更改。

例如,cpu-partitioning 配置集将 CPU 设置为使用 cstate=1。要使用 cpu-partitioning 配置集,但额外将 CPU cstate 从 cstate1 更改为 cstate0,以下流程描述了一个新的 TuneD 配置集,名称为 my_profile,它继承 cpu-partitioning 配置集,然后设置 C state-0。

步骤

  1. 创建 /etc/tuned/my_profile 目录:

    # mkdir /etc/tuned/my_profile
  2. 在此目录中创建 tuned.conf 文件并添加以下内容:

    # 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. 使用新配置集:

    # tuned-adm profile my_profile
注意

在共享示例中,不需要重新启动。但是,如果 my_profile 配置集中的更改需要重新引导才能生效,则重新启动计算机。

其他资源

  • tuned-profiles-cpu-partitioning (7) man page

1.10. RHEL 提供的实时 TuneD 配置集

实时配置集适用于运行实时内核的系统。如果没有特殊的内核构建,则不会将系统配置为实时。在 RHEL 上,配置集可从额外的软件仓库获得。

可用的实时配置集如下:

realtime

在裸机实时系统上使用。

tuned-profiles-realtime 软件包提供,该软件包可从 RT 或 NFV 存储库中获得。

realtime-virtual-host

在为实时配置的虚拟化主机中使用。

tuned-profiles-nfv-host 软件包提供,该软件包可通过 NFV 存储库获取。

realtime-virtual-guest

在为实时配置的虚拟化客户端中使用。

tuned-profiles-nfv-guest 软件包提供,该软件包可通过 NFV 存储库获取。

1.11. TuneD 中的静态和动态性能优化

在决定对于给定情况或目的使用哪种方法时,了解应用 TuneD 的两种系统调优(staticdynamic)之间的区别非常重要。

静态调整
主要由预定义的 sysctlsysfs 设置的应用程序组成,以及激活多个配置工具(如 ethtool )的一次性激活。
动态调整

监视如何在系统正常运行时间期间使用各种系统组件。tuned 根据监控信息动态调整系统设置。

例如,硬盘驱动器在启动和登录期间大量使用,但当用户主要可能与 Web 浏览器或电子邮件客户端等应用程序工作时,通常使用。同样,CPU 和网络设备在不同时间上有所不同。TuneD 监控这些组件的活动,并对使用中的更改做出反应。

默认情况下禁用动态性能优化。要启用它,请编辑 /etc/tuned/tuned-main.conf 文件并将 dynamic_tuning 选项改为 1。然后 TuneD 会定期分析系统统计信息,并使用它们更新您的系统调优设置。要在这些更新之间配置时间间隔(以秒为单位),请使用 update_interval 选项。

目前实施了动态调优算法,尝试平衡性能和节能,因此在性能配置集中禁用。可以在 TuneD 配置集中启用或禁用各个插件的动态性能优化。

例 1.2. 工作站上的静态和动态调优

在典型的办公室工作站上,以太网网络接口在大多数时间都不活跃。通常只会发送和接收一些电子邮件,或载入一些网页。

对于这些负载,网络接口不必像默认情况那样始终全速运行。TuneD 为网络设备有一个监控和调优插件,可检测此低活动,然后自动降低该接口的速度,通常会实现较低的功耗。

如果在较长的时间内接口上的活动增加,例如:因为下载了 DVD 镜像或打开了带有大量附加的电子邮件,则 TuneD 会检测到这个信息,并设置接口速度的最大速度,以便在活动级别高时提供最佳性能。

这个原则还用于 CPU 和磁盘的其他插件。

1.12. TuneD no-daemon(非守护进程)模式

您可以在 no-daemon 模式下运行 TuneD,它不需要任何常驻内存。在这个模式中,TuneD 应用设置并退出。

默认情况下,no-daemon 模式被禁用,因为在这个模式中缺少大量 TuneD 功能,包括:

  • D-Bus 支持
  • 热插支持
  • 对设置进行回滚支持

要启用 no-daemon 模式,请在 /etc/tuned/tuned-main.conf 文件中包含以下行:

daemon = 0

1.13. 安装并启用 TuneD

此流程安装并启用 TuneD 应用程序,安装 TuneD 配置集,并为您的系统预设默认 TuneD 配置集。

流程

  1. 安装 Tuned 软件包:

    # dnf install tuned
  2. 启用并启动 TuneD 服务:

    # systemctl enable --now tuned
  3. 另外,还可为实时系统安装 TuneD 配置集:

    对于实时系统的 TuneD 配置文件,启用 rhel-9 存储库。

    # subscription-manager repos --enable=rhel-9-for-x86_64-nfv-beta-rpms

    安装它。

    # dnf install tuned-profiles-realtime tuned-profiles-nfv
  4. 验证 TuneD 配置集是否活跃并应用:

    $ tuned-adm active
    
    Current active profile: throughput-performance
    注意

    活跃的配置文件 TuneD 会根据您的机器类型和系统设置会自动进行不同的预置。

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

1.14. 列出可用的 TuneD 配置集

此流程列出了系统中当前可用的所有 TuneD 配置集。

步骤

  • 要列出系统中的所有可用 TuneD 配置集,请使用:

    $ 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
  • 要只显示当前活跃的配置集,请使用:

    $ tuned-adm active
    
    Current active profile: throughput-performance

其他资源

  • tuned-adm (8) 手册页.

1.15. 设置 TuneD 配置集

此流程激活系统中的所选 TuneD 配置集。

先决条件

步骤

  1. 另外,您可以让 TuneD 为您的系统推荐最合适的配置集:

    # tuned-adm recommend
    
    throughput-performance
  2. 激活配置集:

    # tuned-adm profile selected-profile

    另外,您可以激活多个配置集的组合:

    # tuned-adm profile selected-profile1 selected-profile2

    例 1.3. 为低功耗优化的虚拟机

    以下示例优化了在虚拟机中运行的系统,以获得最佳性能,并同时将其调优以实现低功耗,低功耗比高性能有更高优先级:

    # tuned-adm profile virtual-guest powersave
  3. 查看系统中当前活跃的 TuneD 配置集:

    # tuned-adm active
    
    Current active profile: selected-profile
  4. 重启系统:

    # reboot

验证步骤

  • 验证 TuneD 配置集是否活跃并应用:

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

其他资源

  • tuned-adm (8) 手册页

1.16. 禁用 TuneD

此流程禁用 TuneD,并将所有受影响的系统设置重置为其原始状态,然后再修改 TuneD

步骤

  • 临时禁用所有调整:

    # tuned-adm off

    调整会在 TuneD 服务重启后再次应用。

  • 或者,要永久停止并禁用 TuneD 服务:

    # systemctl disable --now tuned

其他资源

  • tuned-adm (8) 手册页

第 2 章 自定义 TuneD 配置集

您可以创建或修改 TuneD 配置集来优化预期的用例的系统性能。

先决条件

2.1. 调优配置集

系统的详细分析可能会非常耗时。TuneD 为典型的用例提供了很多预定义的配置集。您还可以创建、修改和删除配置集。

TuneD 提供的配置集被分为以下几个类别:

  • 节能配置集
  • 性能提升配置集

性能提升配置集包括侧重于以下方面的配置集:

  • 存储和网络的低延迟
  • 存储和网络的高吞吐量
  • 虚拟机性能
  • 虚拟化主机性能

配置集配置的语法

tuned.conf 文件可以包含一个 [main] 部分,其他部分用于配置插件实例。但是,所有部分都是可选的。

以 hash 符号 (#) 开头的行是注释。

其他资源

  • tuned.conf (5) 手册页.

2.2. 默认 TuneD 配置集

在安装过程中,将自动选择您的系统的最佳配置集。目前,会根据以下自定义规则选择默认配置集:

环境默认配置集目标

Compute 节点

throughput-performance

最佳吞吐量性能

虚拟机

virtual-guest

最佳的性能。如果实现最佳性能并不是您最需要考虑的,可以将其改为 balancepowersave 配置集。

其他情况

balanced

平衡性能和能源消耗

其他资源

  • tuned.conf (5) 手册页.

2.3. 合并的 TuneD 配置集

作为实验性功能,可以一次性选择更多配置集。tuned 将尝试在负载期间合并它们。

如果存在冲突,则最后指定的配置集的设置会优先使用。

例 2.1. 虚拟客户端中低功耗

以下示例优化了在虚拟机中运行的系统,以获得最佳性能,并同时将其调优以实现低功耗,低功耗比高性能有更高优先级:

# tuned-adm profile virtual-guest powersave
警告

合并会在不检查生成的参数组合是否有意义的情况下自动进行。因此,该功能可能会以相反的方式调整一些参数,这么做可能会影响生产效率。例如,使用 throughput-performance 配置集针对高吞吐量设置磁盘,但当前通过 spindown-disk 配置集将磁盘旋转设置为低值。

其他资源

*tuned-adm man page。* tuned.conf (5) man page。

2.4. TuneD 配置集的位置

TuneD 配置集存储在以下目录中:

/usr/lib/tuned/
特定于分发的配置文件存储在目录中。每个配置集都有自己的目录。该配置集由名为 tuned.conf 的主配置文件以及其他文件(如帮助程序脚本)组成。
/etc/tuned/
如果您需要自定义配置集,请将配置集目录复制到用于自定义配置集的目录中。如果同一名称有两个配置集,则使用位于 /etc/tuned/ 中的自定义配置集。

其他资源

  • tuned.conf (5) 手册页.

2.5. TuneD 配置集之间的继承

TuneD 配置集可以基于其他配置集,仅修改其父级配置集的某些方面。

TuneD 配置集的 [main] 部分可以识别 include 选项:

[main]
include=parent

配置集中的所有设置都会加载到此 配置集中。在以下小节中,child 配置集可以覆盖从 parent 配置集继承的特定设置,或者添加 parent 配置集中没有的新设置。

您可以基于 /usr/lib/tuned/ 中预安装的配置集,在 /etc/tuned/ 目录中创建自己的 child 配置集并调整了一些参数。

如果对 parent 配置集(如 TuneD 升级后)进行了更新,则更改会反映在 child 配置集中。

例 2.2. 基于均衡的节能配置集

以下是一个可扩展 balanced 配置集的自定义配置集,并将所有设备的主动链路电源管理 (ALPM) 设置为最大节能项。

[main]
include=balanced

[scsi_host]
alpm=min_power

其他资源

  • tuned.conf (5) 手册页

2.6. TuneD 中的静态和动态性能优化

在决定对于给定情况或目的使用哪种方法时,了解应用 TuneD 的两种系统调优(staticdynamic)之间的区别非常重要。

静态调整
主要由预定义的 sysctlsysfs 设置的应用程序组成,以及激活多个配置工具(如 ethtool )的一次性激活。
动态调整

监视如何在系统正常运行时间期间使用各种系统组件。tuned 根据监控信息动态调整系统设置。

例如,硬盘驱动器在启动和登录期间大量使用,但当用户主要可能与 Web 浏览器或电子邮件客户端等应用程序工作时,通常使用。同样,CPU 和网络设备在不同时间上有所不同。TuneD 监控这些组件的活动,并对使用中的更改做出反应。

默认情况下禁用动态性能优化。要启用它,请编辑 /etc/tuned/tuned-main.conf 文件并将 dynamic_tuning 选项改为 1。然后 TuneD 会定期分析系统统计信息,并使用它们更新您的系统调优设置。要在这些更新之间配置时间间隔(以秒为单位),请使用 update_interval 选项。

目前实施了动态调优算法,尝试平衡性能和节能,因此在性能配置集中禁用。可以在 TuneD 配置集中启用或禁用各个插件的动态性能优化。

例 2.3. 工作站上的静态和动态调优

在典型的办公室工作站上,以太网网络接口在大多数时间都不活跃。通常只会发送和接收一些电子邮件,或载入一些网页。

对于这些负载,网络接口不必像默认情况那样始终全速运行。TuneD 为网络设备有一个监控和调优插件,可检测此低活动,然后自动降低该接口的速度,通常会实现较低的功耗。

如果在较长的时间内接口上的活动增加,例如:因为下载了 DVD 镜像或打开了带有大量附加的电子邮件,则 TuneD 会检测到这个信息,并设置接口速度的最大速度,以便在活动级别高时提供最佳性能。

这个原则还用于 CPU 和磁盘的其他插件。

2.7. TuneD 插件

插件是 TuneD 配置集中的模块,TuneD 使用它们监控或优化系统上的不同设备。

TuneD 使用两种类型的插件:

监控插件

监控插件用于从正在运行的系统中获取信息。通过调优插件进行动态调优,可以使用监控插件的输出。

当任何已启用的调优插件需要指标时,监控插件会自动实例化。如果两个调优插件需要相同的数据,则只创建一个监控插件的实例,并且数据会被共享。

调优插件
每个调优插件对单个子系统进行调优,并会获取从 TuneD 配置集填充的多个参数。每个子系统可以有多个设备,如多个 CPU 或网卡,这些设备由调优插件的单个实例处理。还支持单个设备的具体设置。

TuneD 配置集中的插件语法

描述插件实例的部分采用以下格式:

[NAME]
type=TYPE
devices=DEVICES
NAME
是插件实例的名称,在日志中使用。它可以是一个任意字符串。
TYPE
是调优插件的类型。
DEVICES

是此插件实例处理的设备列表。

devices 行可以包含一个列表、通配符 (*) 和负效果 (!) 。如果没有 devices 行,则插件实例处理所有在 TYPE 系统中附加的所有设备。这与使用 devices=* 选项相同。

例 2.4. 使用插件匹配块设备

以下示例与以 sd 开头的所有块设备(如 sdasdb )匹配,且不禁用这些块设备:

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

以下示例与 sda1sda2 以外的所有块设备匹配:

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

如果没有指定插件的实例,则不会启用插件。

如果插件支持更多选项,也可以在插件部分中指定它们。如果没有指定选项,且之前未在 included 插件中指定,则使用默认值。

简短插件语法

如果您的插件实例不需要使用自定义名称,且配置文件中只有一个定义,则 TuneD 支持以下短语法:

[TYPE]
devices=DEVICES

在这种情况下,可以省略 type 行。然后,实例使用名称来指代,与类型相同。然后,前面的示例可重写为:

例 2.5. 使用简短语法匹配块设备

[disk]
devices=sdb*
disable_barriers=false

配置集中的冲突插件定义

如果使用 include 选项指定同一部分,则会合并设置。如果因为冲突而无法合并它们,则最后冲突的定义会覆盖上一个设置。如果您不知道之前定义的内容,您可以使用 replace 布尔值选项并将其设置为 true。这会导致之前带有相同名称的定义被覆盖,且不会出现合并。

您还可以通过指定 enabled=false 选项来禁用插件。这与实例从未定义的影响相同。如果您从 include 选项重新定义之前定义,且不想在自定义配置集中激活插件,则禁用插件会很有用。

注意

TuneD 包含了作为启用或禁用调优配置文件的一部分来运行任何 shell 命令的功能。这可让您使用尚未集成到 TuneD 的功能扩展 TuneD 配置集。

您可以使用 script 插件指定任意 shell 命令。

其他资源

  • tuned.conf (5) 手册页

2.8. 可用的 TuneD 插件

监控插件

目前,实施了以下监控插件:

disk
每个设备获取磁盘负载(IO 操作数)和测量间隔。
net
每个网卡获取网络负载(传输数据包的数量)和测量间隔。
load
获取每个 CPU 的 CPU 负载和测量间隔。

调优插件

目前,实施了以下调优插件。只有其中一些插件实施动态性能优化。列出插件支持的选项:

cpu

将 CPU 调控器设置为 governor 选项指定的值,并根据 CPU 负载动态更改电源管理服务质量 (PM QoS) CPU Direct Memory Access (DMA) 延迟。

如果 CPU 负载低于 load_threshold 选项指定的值,则延迟设置为由 latency_high 选项指定的值,否则它将设置为 latency_low 指定的值。

您还可以强制对特定值强制延迟并阻止它动态更改。要做到这一点,将 force_latency 选项设置为所需的延迟值。

eeepc_she

根据 CPU 负载动态设置前端总线 (FSB) 速度。

此功能可在一些笔记本电脑中找到,也称为 ASUS Super Hybrid Engine (SHE) 。

如果 CPU 负载较低或等于 load_threshold_powersave 选项指定的值,则插件会将 FSB 速度设置为 she_powersave 选项指定的值。如果 CPU 负载较高或等于 load_threshold_normal 选项指定的值,它会将 FSB 速度设置为 she_normal 选项指定的值。

不支持静态调优,如果 TuneD 不检测到对这个功能的硬件支持,则插件会被透明禁用。

net
将 Wake-on-LAN 功能配置为 wake_on_lan 选项指定的值。它使用与 ethtool 实用程序相同的语法。它还会根据接口利用率动态更改接口速度。
sysctl

设置由插件选项指定的各种 sysctl 设置。

语法为 name=value,其中 namesysctl 实用程序提供的名称相同。

如果您需要更改 TuneD 中其他插件所涵盖的系统设置,请使用 sysctl 插件。如果某些特定插件提供了设置,首选这些插件。

usb

将 USB 设备的自动暂停超时设置为 autosuspend 参数指定的值。

0 表示禁用自动暂停。

vm

启用或禁用透明大内存页,具体取决于 transparent _hugepages 选项的值。

transparent_hugepages 选项的有效值为:

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

将音频解码器的 autosuspend timeout 设置为 timeout 选项指定的值。

目前,支持 snd_hda_intelsnd_ac97_codec codec。值 0 表示自动暂停已被禁用。您还可以通过将 布尔值选项 reset_controller 设置为 true 来强制实施控制器重置。

disk

将磁盘电梯设置为 elevator 选项指定的值。

它还设置:

  • apm 选项指定的值的 APM
  • 调度程序对由 scheduler_quantum 选项指定的值进行量化
  • 磁盘 spindown 的超时值由 spindown 选项指定的值
  • 磁盘的 readahead 会到 readahead 参数指定的值
  • 当前磁盘 readahead 值乘以 readahead_multiply 选项指定的常数

此外,此插件根据当前的驱动器利用率动态地更改驱动器的高级电源管理和机超时设置。动态调优可以由布尔值选项 动态 控制,默认情况下是启用的。

scsi_host

SCSI 主机的选项调整。

它将积极链接电源管理 (ALPM) 设置为 alpm 选项指定的值。

mounts
根据 disable_barriers 选项的布尔值启用或禁用挂载障碍。
script

加载或卸载配置集时,执行外部脚本或二进制代码。您可以选择任意可执行文件。

重要

script 插件主要被用来与更早的版本兼容。如果其他 TuneD 插件涵盖所需的功能,则首选其他 TuneD 插件。

TuneD 使用以下参数之一调用可执行文件:

  • 在载入配置集时 start
  • 在卸载配置集时 stop

您需要在可执行文件中正确实施 stop 操作,并恢复您在 start 操作过程中更改的所有设置。否则,在更改 TuneD 配置集后回滚步骤将无法正常工作。

Bash 脚本可以导入 /usr/lib/tuned/functions Bash 库,并使用那里定义的功能。只在由 TuneD 原生提供的功能中使用这些功能。如果函数名称以下划线开头,如 _wifi_set_power_level,请考虑函数私有且不要在脚本中使用,因为它可能会在以后有所变化。

使用插件配置中的 script 参数指定可执行文件的路径。

例 2.6. 从配置集运行 Bash 脚本

要运行位于配置集目录中的 script.sh 的 Bash 脚本,请使用:

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

设置由插件选项指定的各种 sysfs 设置。

语法为 name=value,其中 name 是要使用的 sysfs 路径。

如果需要更改其他插件未涵盖的一些设置,请使用此插件。如果插件涵盖所需的设置,则首选插件。

video

在视频卡中设置各种电源保存级别。目前,只支持 Radeon 卡。

可以使用 radeon_powersave 选项指定节能级别。支持的值有:

  • default
  • auto
  • mid
  • high
  • dynpm
  • dpm-battery
  • dpm-balanced
  • dpm-perfomance

详情请查看 www.x.org。请注意,此插件是实验性的,选项可能会在以后的版本中有所变化。

bootloader

在内核命令行中添加选项。这个插件只支持 GRUB 2 引导装载程序。

grub2_cfg_file 选项指定 GRUB 2 配置文件的自定义非标准位置。

内核选项会添加到当前 GRUB 配置及其模板中。需要重新引导系统才能使内核选项生效。

切换到另一个配置集或手动停止 TuneD 服务会删除附加选项。如果您关闭或重启系统,则 kernel 选项会在 grub.cfg 文件中保留。

内核选项可使用以下语法指定:

cmdline=arg1 arg2 ... argN

例 2.7. 修改内核命令行

例如,要将 quiet kernel 选项添加到 TuneD 配置集中,请在 tuned.conf 文件中包括以下行:

[bootloader]
cmdline=quiet

以下是在内核命令行中添加 isolcpus=2 选项的自定义配置集示例:

[bootloader]
cmdline=isolcpus=2
service

处理由插件选项指定的各种 sysvinitsysv-rcopenrcsystemd 服务。

语法为 service.service_name=command[,file:file]

支持的服务处理命令有:

  • start
  • stop
  • enable
  • disable

使用逗号()或分号(;)分隔多个命令。如果指令冲突,service 插件将使用最后列出的。

使用可选的 file:file 指令,仅为 systemd 安装一个覆盖配置文件 file。其他 init 系统会忽略这个指令。service 插件将覆盖配置文件复制到 /etc/systemd/system/service_name.service.d/ 目录中。卸载配置文件后,如果目录为空,service 插件会删除它们。

注意

service 插件仅在带有非systemd init 系统的当前运行级别上运行。

例 2.8. 启动并启用带有覆盖文件的sendmail sendmail 服务

[service]
service.sendmail=start,enable,file:${i:PROFILE_DIR}/tuned-sendmail.conf

内部变量 ${i:PROFILE_DIR} 指向插件从中加载配置文件的目录。

scheduler
提供调优调度优先级的各种选项,CPU 核隔离,以及进程、线程和 IRQ 相关性。

有关可用的不同选项的具体内容,请参阅 scheduler TuneD 插件的功能

2.9. scheduler TuneD 插件的功能

使用 scheduler TuneD 插件控制并调优调度优先级、CPU 核隔离和进程、线程和 IRQ 相关性。

CPU 隔离

要防止进程、线程和 IRQ 使用某些 CPU,请使用 isolated_cores 选项。它更改进程和线程关联性、IRQ 关联性,并为 IRQ 设置 default_smp_affinity 参数。

根据 sched_setaffinity() 系统调用的成功,对与 ps_whitelist 选项匹配的所有进程和线程,会调整 CPU 关联性掩码。ps_whitelist 正则表达式的默认设置是 .*,以匹配所有进程和线程名称。要排除某些进程和线程,请使用 ps_blacklist 选项。这个选项的值也被解释为一个正则表达式。进程和线程名称与该表达式匹配。配置文件回滚可让所有匹配的进程和线程在所有 CPU 上运行,并在配置文件应用程序之前恢复 IRQ 设置。

对于 ps_whitelistps_blacklist 选项,支持用 ; 分隔的多个正则表达式。转义的分号 \; 按字面处理。

例 2.9. 隔离 CPU 2-4

以下配置隔离 CPU 2-4.与 ps_blacklist 正则表达式匹配的进程和线程可以使用任何 CPU,而不考虑隔离:

[scheduler]
isolated_cores=2-4
ps_blacklist=.*pmd.*;.*PMD.*;^DPDK;.*qemu-kvm.*

IRQ SMP 关联性

/proc/irq/default_smp_affinity 文件包含一个位掩码,表示系统上所有不活跃中断请求(IRQ)源的的默认目标 CPU 核。激活或分配 IRQ 后,/proc/irq/default_smp_affinity 文件中的值决定 IRQ 的关联性位掩码。

default_irq_smp_affinity 参数控制 TuneD/proc/irq/default_smp_affinity 文件中写入什么。default_irq_smp_affinity 参数支持以下值和行为:

calc

isolated_cores 参数计算 /proc/irq/default_smp_affinity 文件的内容。isolated_cores 参数的反转计算非隔离核。

然后,将非隔离核和之前 /proc/irq/default_smp_affinity 文件的交集写入 /proc/irq/default_smp_affinity 文件中。

如果省略了 default_irq_smp_affinity 参数,则这是默认行为。

ignore
TuneD 不修改 /proc/irq/default_smp_affinity 文件。
CPU 列表

使用单个数字的形式,如 1,逗号分隔的列表,如 1、3 或范围,如 3-5

解开 CPU 列表,并将其直接写到 /proc/irq/default_smp_affinity 文件中。

例 2.10. 使用显式 CPU 列表设置默认的 IRQ smp 关联性

以下示例使用显式 CPU 列表将默认的 IRQ SMP 关联性设置为 CPU 0 和 2:

[scheduler]
isolated_cores=1,3
default_irq_smp_affinity=0,2

调度策略

要调整一组进程或线程的调度策略、优先级和关联性,请使用以下语法:

group.groupname=rule_prio:sched:prio:affinity:regex

其中 rule_prio 定义规则的内部 TuneD 优先级。规则根据优先级排序。这是继承的需要,以能够重新排序之前定义的规则。应按照定义的顺序处理相同的 rule_prio 规则。但是,这是依赖于 Python 解释器。要禁用 groupname 的一个继承规则,请使用:

group.groupname=

sched 必须是以下之一:

f
对于先进先出(FIFO)
b
对于批处理
r
对于循环
o
对于其他
*
对于不更改

关联性 是十六进制的 CPU 关联性。对于没有更改,使用 *

prio 是调度优先级(请参阅 chrt -m)。

regex 是 Python 正则表达式。它与 ps -eo cmd 命令的输出匹配。

任何给定的进程名称可以匹配多个组。在这种情况下,最后匹配的 regex 决定优先级和调度策略。

例 2.11. 设置调度策略和优先级

以下示例对内核线程和 watchdog 设置调度策略和优先级:

[scheduler]
group.kthreads=0:*:1:*:\[.*\]$
group.watchdog=0:f:99:*:\[watchdog.*\]

scheduler 插件使用 perf 事件循环来识别新创建的进程。默认情况下,它侦听 perf.RECORD_COMMperf.RECORD_EXIT 事件。

perf_process_fork 参数设置为 true ,来告知插件也侦听 perf.RECORD_FORK 事件,这意味着由 fork () 系统调用创建的子进程已被处理。

注意

处理 perf 事件可能会造成大量 CPU 开销。

可以使用 scheduler runtime 选项来缓解scheduler 插件的 CPU 开销,并将其设置为 0。这会完全禁用动态 scheduler 功能,并且不会对 perf 事件进行监控和操作。这样做的缺点是,进程和线程调优只能在配置文件应用程序中完成。

例 2.12. 禁用动态 scheduler 功能

以下示例禁用了动态 scheduler 功能,同时也隔离了 CPU 1 和 3:

[scheduler]
runtime=0
isolated_cores=1,3

mmapped 缓冲用于 perf 事件。在负载过重时,此缓冲区可能会溢出,因此插件可能会开始丢失事件,不会处理一些新创建的进程。在这种情况下,使用 perf_mmap_pages 参数来增加缓冲区大小。perf_mmap_pages 参数的值必须是 2 的幂。如果没有手动设置 perf_mmap_pages 参数,则使用默认值 128。

使用 cgroups 的限制

scheduler 插件支持使用 cgroup v1 的进程和线程限制。

cgroup_mount_point 选项指定挂载 cgroup 文件系统的路径,或者 TuneD 预期它挂载在哪里。如果未设置,则预期为 /sys/fs/cgroup/cpuset

如果 cgroup_groups_init 选项被设置为 1,则TuneD 会创建和删除使用 cgroup* 选项定义的所有 cgroups。这是默认的行为。如果 cgroup_mount_point 选项设为 0 ,则必须使用其他方法预设置 cgroups

如果 cgroup_mount_point_init 选项被设置为 1,则TuneD 会创建和删除 cgroup 挂载点。其暗示 cgroup_groups_init = 1。如果 cgroup_mount_point_init 选项被设置为 0,则必须通过其他方法预设置 cgroups 挂载点。这是默认的行为。

cgroup_for_isolated_cores 选项是 isolated_cores 选项功能的 cgroup 名称。例如,如果系统有 4 个 CPU,isolated_cores=1 表示 Tuned 将所有进程和线程移到 CPU 0、2 和 3。scheduler 插件通过将计算的 CPU 关联性写入指定 cgroup 的 cpuset.cpus 控制文件来隔离指定的核,并将所有匹配的进程和线程移到这个组中。如果此选项未设置,则使用 sched_setaffinity () 的经典 cpuset 关联性设置 CPU 关联性。

cgroup.cgroup_name 选项为任意 cgroup 定义关联性。您甚至可以使用层次结构的 cgroups,但您必须按正确顺序指定层次结构。TuneD 不会在此处做任何健全性检查,但它会强制 cgroup 位于 cgroup_mount_point 选项指定的位置。

group. 开头的 scheduler 选项的语法已被增强来使用 cgroup.cgroup_name,而不是十六进制 关联性。匹配的进程被移到 cgroup cgroup_name 中。您还可以使用不是由 cgroup. 选项定义的 cgroups,如上所述。例如,cgroups 不是由 TuneD 管理的。

所有 cgroup 名称通过使用斜杠(/)替换所有句点(..)来进行清理。这可防止插件写到 cgroup_mount_point 选项指定的位置外。

例 2.13. 使用带有 scheduler 插件的 cgroup v1

以下示例创建 2 个 cgroupsgroup1group2。它将 cgroup group1 关联性设置为 CPU 2,将 cgroup group2 设置为 CPU 0 和 2。假有定 4 个 CPU 设置,isolated_cores=1 选项将所有进程和线程移到 CPU 核 0、2 和 3。ps_blacklist 正则表达式指定的进程和线程没有移动。

[scheduler]
cgroup_mount_point=/sys/fs/cgroup/cpuset
cgroup_mount_point_init=1
cgroup_groups_init=1
cgroup_for_isolated_cores=group
cgroup.group1=2
cgroup.group2=0,2

group.ksoftirqd=0:f:2:cgroup.group1:ksoftirqd.*
ps_blacklist=ksoftirqd.*;rcuc.*;rcub.*;ktimersoftd.*
isolated_cores=1

cgroup_ps_blacklist 选项排除了属于指定 cgroup 的进程。此选项指定的正则表达式与 /proc/PID/cgroupscgroup 层次结构匹配。在正则表达式匹配前,逗号(,)将 cgroups v1 层次结构与 /proc/PID/cgroups 分隔开。以下是正则表达式匹配的内容的示例:

10:hugetlb:/,9:perf_event:/,8:blkio:/

多个正则表达式可以通过分号(;)分隔。分号表示逻辑"或"运算符。

例 2.14. 使用 cgroup 从调度程序中排除进程

在以下示例中,scheduler 插件将所有进程从核 1 移出,但属于 cgroup /daemons 的进程除外。\b 字符串是一个与单词边界匹配的正则表达式元字符。

[scheduler]
isolated_cores=1
cgroup_ps_blacklist=:/daemons\b

在以下示例中,scheduler 插件排除了属于层次结构 ID 为 8 和 controller-list blkio 的 cgroup 的所有进程。

[scheduler]
isolated_cores=1
cgroup_ps_blacklist=\b8:blkio:

最近的内核将一些 sched_numa_balancing_ 内核运行时参数从 sysctl 工具管理的 /proc/sys/kernel 目录移到 debugfs,通常挂载在 /sys/kernel/debug 目录下。TuneD 通过 scheduler 插件为以下参数提供抽象机制,其中,根据使用的内核,TuneD 将指定的值写到正确的位置:

  • sched_min_granularity_ns
  • sched_latency_ns,
  • sched_wakeup_granularity_ns
  • sched_tunable_scaling,
  • sched_migration_cost_ns
  • sched_nr_migrate
  • numa_balancing_scan_delay_ms
  • numa_balancing_scan_period_min_ms
  • numa_balancing_scan_period_max_ms
  • numa_balancing_scan_size_mb

    例 2.15. 为迁移决策设置任务的"cache hot"值。

    在旧内核上,设置以下参数意味着 sysctl 将值 500000 写到 /proc/sys/kernel/sched_migration_cost_ns 文件中:

    [sysctl]
    kernel.sched_migration_cost_ns=500000

    在最近的内核上,这相当于通过 scheduler 插件设置以下参数:

    [scheduler]
    sched_migration_cost_ns=500000

    意味着 TuneD 将值 500000 写到 /sys/kernel/debug/sched/migration_cost_ns 文件中。

2.10. TuneD 配置集中的变量

激活 TuneD 配置集时,在运行时扩展的变量。

使用 TuneD 变量可减少 TuneD 配置集中必要输入的数量。

TuneD 配置集中没有预定义的变量。您可以通过在配置集中创建 [variables] 部分并使用以下语法来定义您自己的变量:

[variables]

variable_name=value

要扩展配置集中的变量的值,请使用以下语法:

${variable_name}

例 2.16. 使用变量隔离 CPU 内核

在以下示例中,${isolated_cores} 变量扩展至 1,2; 因此内核使用 isolcpus=1,2 选项引导:

[variables]
isolated_cores=1,2

[bootloader]
cmdline=isolcpus=${isolated_cores}

变量可以在单独的文件中指定。例如,您可以在 tuned.conf 中添加以下行:

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

[bootloader]
cmdline=isolcpus=${isolated_cores}

如果您将 isolated_cores=1,2 选项添加到 /etc/tuned/my-variables.conf 文件,则内核会使用 isolcpus=1,2 选项引导。

其他资源

  • tuned.conf (5) 手册页

2.11. TuneD 配置集中的内置功能

当激活 TuneD 配置集时,内置功能会在运行时扩展。

您可以:

  • TuneD 变量一起使用各种内置功能
  • 在 Python 中创建自定义功能,并以插件的形式将它们添加到 TuneD

要调用函数,请使用以下语法:

${f:function_name:argument_1:argument_2}

要扩展配置集和 tuned.conf 文件所在的目录路径,请使用 PROFILE_DIR 功能,它需要特殊语法:

${i:PROFILE_DIR}

例 2.17. 使用变量和内置功能隔离 CPU 内核

在以下示例中, ${non_isolated_cores} 变量扩展至 0,3-5,且 cpulist_invert 内置函数使用 0,3-5 参数调用:

[variables]
non_isolated_cores=0,3-5

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

cpulist_invert 功能反转 CPU 列表。对于 6-CPU 机器,inversion 为 1,2,内核通过 isolcpus=1,2 命令行选项引导。

其他资源

  • tuned.conf (5) 手册页

2.12. TuneD 配置集中的内置功能

所有 TuneD 配置集中都有以下内置功能:

PROFILE_DIR
返回配置文件和 tuned.conf 文件所在的目录路径。
exec
执行进程并返回其输出。
assertion
比较两个参数。如果不匹配,会在日志中记录来自第一个参数的信息,并中止配置集加载。
assertion_non_equal
比较两个参数。如果不匹配,会在日志中记录来自第一个参数的信息,并中止配置集加载。
kb2s
将 KB 转换为磁盘扇区.
s2kb
将磁盘扇区转换为 KB。
strip
从所有传递的参数创建字符串,并删除前导和尾随空格。
virt_check

检查 TuneD 是否在虚拟机 (VM) 或裸机中运行:

  • 在虚拟机内部,函数返回第一个参数。
  • 在裸机上,函数返回第二个参数,即使出现错误。
cpulist_invert
颠倒 CPU 列表,使其补充。例如,在一个有 4 个 CPU 的系统上,从 0 到 3,列表 0,2,3 的反转是 1
cpulist2hex
将 CPU 列表转换为十六进制 CPU 掩码。
cpulist2hex_invert
将 CPU 列表转换为十六进制 CPU 掩码并进行反转。
hex2cpulist
将十六进制 CPU 掩码转换为 CPU 列表。
cpulist_online
检查列表中的 CPU 是否在线。返回仅包含在线 CPU 的列表。
cpulist_present
检查列表中是否存在 CPU。返回只包含当前 CPU 的列表。
cpulist_unpack
解包 CPU 列表,格式为 1-3,41,2,3,4
cpulist_pack
把包 CPU 列表,格式为 1,2,3,51-3,5

2.13. 创建新的 TuneD 配置集

此流程使用自定义性能配置集创建一个新的 TuneD 配置集。

先决条件

步骤

  1. /etc/tuned/ 目录中,创建一个名为您要创建的配置集的新目录:

    # mkdir /etc/tuned/my-profile
  2. 在新目录中,创建名为 tuned.conf 的文件。根据您的要求,添加一个 [main] 部分和插件定义。

    例如,查看 balanced 配置集的配置:

    [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. 要激活配置集,请使用:

    # tuned-adm profile my-profile
  4. 验证 TuneD 配置集是否活跃,并应用了系统设置:

    $ 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.

其他资源

  • tuned.conf (5) 手册页

2.14. 修改现有 TuneD 配置集

此流程根据现有的 TuneD 配置集创建修改后的子配置集。

先决条件

步骤

  1. /etc/tuned/ 目录中,创建一个名为您要创建的配置集的新目录:

    # mkdir /etc/tuned/modified-profile
  2. 在新目录中,创建一个名为 tuned.conf 的文件,并按如下所示设置 [main] 部分:

    [main]
    include=parent-profile

    使用您要修改的配置集的名称替换 parent-profile

  3. 包括您的配置集修改。

    例 2.18. 在 throughput-performance 配置集中降低 swappiness

    要使用 throughput-performance 配置集的设置,并将 vm.swappiness 的值改为 5,而不是默认的 10,请使用:

    [main]
    include=throughput-performance
    
    [sysctl]
    vm.swappiness=5
  4. 要激活配置集,请使用:

    # tuned-adm profile modified-profile
  5. 验证 TuneD 配置集是否活跃,并应用了系统设置:

    $ 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.

其他资源

  • tuned.conf (5) 手册页

2.15. 使用 TuneD 设置磁盘调度程序

此流程创建并启用 TuneD 配置集,该配置集为所选块设备设置给定磁盘调度程序。这个设置会在系统重启后保留。

在以下命令和配置中替换:

  • 带有块设备名称的 device,如 sdf
  • 带有您要为该设备设置的磁盘调度程序的 selected-scheduler,例如 bfq

先决条件

流程

  1. 可选:选择一个您的配置集将要基于的现有 Tuned 配置集。有关可用配置集列表,请参阅 RHEL 提供的 TuneD 配置集

    要查看哪个配置集当前处于活跃状态,请使用:

    $ tuned-adm active
  2. 创建一个新目录来保存 TuneD 配置集:

    # mkdir /etc/tuned/my-profile
  3. 查找所选块设备系统唯一标识符:

    $ 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
    注意

    本例中的命令将返回以 World Wide Name (WWN) 或与指定块设备关联的序列号的所有值。虽然最好使用 WWN,但给定设备始终不能使用 WWN,但 example 命令返回的任何值都可以接受用作 device system unique ID

  4. 创建 /etc/tuned/my-profile/tuned.conf 配置文件。在该文件中设置以下选项:

    1. 可选:包含现有配置集:

      [main]
      include=existing-profile
    2. 为与 WWN 标识符匹配的设备设置所选磁盘调度程序:

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

      在这里:

      • 使用要使用的标识符的名称替换 IDNAME (如 ID_WWN)。
      • device system unique id 替换为所选标识符的值(如 0x5002538d00000000)。

        要匹配 devices_udev_regex 选项中的多个设备,将标识符放在括号中,并使用垂直栏来分离它们:

        devices_udev_regex=(ID_WWN=0x5002538d00000000)|(ID_WWN=0x1234567800000000)
  5. 启用您的配置集:

    # tuned-adm profile my-profile

验证步骤

  1. 验证 TuneD 配置集是否活跃并应用:

    $ 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. 读取 /sys/block/设备/queue/scheduler 文件的内容:

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

    在文件名中,将 device 替换为块设备名称,如 sdc

    活跃的调度程序列在方括号中 ([]) 。

其他资源

第 3 章 使用 tuna 接口检查系统

使用 tuna 工具调整调度程序可调项,调优线程优先级、RIRQ 处理程序,并隔离 CPU 内核和插槽。tuna 降低了执行调优任务的复杂性。

tuna 工具执行以下操作:

  • 列出系统中的 CPU
  • 列出系统中当前运行的中断请求 (IRQ)
  • 更改线程的策略和优先级信息
  • 显示系统的当前策略和优先级

3.1. 安装 tuna 工具

tuna 工具设计为在运行中的系统上使用。这允许特定应用程序的测量工具在更改后马上查看和分析系统性能。

这个步骤描述了如何安装 tuna 工具。

流程

  • 安装 tuna 工具:

    # dnf install tuna

验证步骤

  • 查看可用的 tuna CLI 选项:

    # tuna -h

其他资源

  • tuna (8) 手册页

3.2. 使用 tuna 工具查看系统状态

这个步骤描述了如何使用 tuna 命令行界面 (CLI) 工具查看系统状态。

先决条件

流程

  • 查看当前的策略和优先级:

    # 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
  • 查看与 PID 或命令名称对应的特定线程:

    # tuna --threads=pid_or_cmd_list --show_threads

    pid_or_cmd_list 参数是一个用逗号分开的 PID 或 command-name 模式的列表。

  • 要使用 tuna CLI 调整 CPU,请参阅使用 tuna 工具调整 CPU
  • 要使用 tuna 工具调整 IRQs,请参阅使用 tuna 工具调整 IRQ
  • 保存更改的配置:

    # tuna --save=filename

    这个命令只保存当前运行的内核线程。未运行的进程不会保存。

其他资源

  • tuna (8) 手册页

3.3. 使用 tuna 工具调整 CPU

tuna 工具命令可以针对单个 CPU 为目标。

使用 tuna 工具,您可以:

隔离 CPU
在指定 CPU 上运行的所有任务都移至下一个可用 CPU。隔离 CPU 会将其从所有线程的关联性掩码中删除使其不可用。
包括 CPU
允许任务在指定的 CPU 上运行
恢复 CPU
将指定的 CPU 恢复到之前的配置。

这个步骤描述了如何使用 tuna CLI 调整 CPU。

先决条件

流程

  • 指定要受某一命令影响的 CPU 列表:

    # tuna --cpus=cpu_list [command]

    cpu_list 参数是一个用逗号分开的 CPU 号列表。例如,--cpus=0,2。CPU 列表也可以以范围的形式指定,例如 --cpus="1-3",这代表选择 CPU 1、2 和 3。

    要将特定的 CPU 添加到当前的 cpu_list 中,例如,使用 --cpus=+0

    将 [command] 替换为例如 --isolate

  • 隔离 CPU:

    # tuna --cpus=cpu_list --isolate
  • 包括一个 CPU:

    # tuna --cpus=cpu_list --include
  • 以下显示了,在带有四个或更多处理器的系统中,如何在 CPU 01 上运行所有 ssh 线程,在 CPU 23 中运行所有 http 线程:

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

    这个命令会按顺序执行以下操作:

    1. 选择 CPU 01
    2. 选择以 ssh 开头的所有线程。
    3. 将所选线程移到所选 CPU。tuna 设置线程的关联掩码,从 ssh 开始到适当的 CPU。CPU 可以数字形式表示为 01,掩码为 0x3(十六进制),或 11(二进制)。
    4. 将 CPU 列表重置为 23
    5. 选择所有以 http 开头的线程。
    6. 将所选线程移到指定的 CPU。tuna 将以 http 开始的线程的关联掩码设置为指定的 CPU。CPU 可以数字化为 23,掩码为 0xC(十六进制),或 1100(二进制)。

验证步骤

  • 显示当前配置并验证更改是否已如预期执行:

    # 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

    这个命令会按顺序执行以下操作:

    1. 选择以 gnome-sc 线程开头的所有线程。
    2. 显示所选线程,以便用户验证其关联性掩码和 RT 优先级。
    3. 选择 CPU 0
    4. gnome-sc 线程移到指定的 CPU CPU 中,CPU 0
    5. 显示移动的结果。
    6. 将 CPU 列表重置为 CPU 1
    7. gnome-sc 线程移到指定的 CPU 1 中。
    8. 显示移动的结果。
    9. 将 CPU 0 添加到 CPU 列表中。
    10. gnome-sc 线程移到指定的 CPU,CPU 01
    11. 显示移动的结果。

其他资源

  • /proc/cpuinfo 文件
  • tuna (8) 手册页

3.4. 使用 tuna 工具调整 IRQ

/proc/interrupts 文件记录每个 IRQ 的中断数、中断类型和位于 IRQ 的设备的名称。

这个步骤描述了如何使用 tuna 工具调整 IRQ。

先决条件

流程

  • 查看当前的 IRQs 及其关联性:

    # tuna --show_irqs
    # users            affinity
    0 timer                   0
    1 i8042                   0
    7 parport0                0
  • 指定要受某一命令影响的 IRQs 列表:

    # tuna --irqs=irq_list [command]

    irq_list 参数是用逗号分开的 IRQ 编号或 user-name 模式的列表。

    将 [command] 替换为例如 --spread

  • 将中断移到指定的 CPU:

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

    使用 irq_list 参数替换 128,将 3 替换为 cpu_list 参数。

    cpu_list 参数是一个用逗号分开的 CPU 号列表,例如 --cpus=0,2。如需更多信息,请参阅使用 tuna 工具调整 CPU

验证步骤

  • 在将任何中断移到特定的 CPU 之前和之后,比较所选 IRQs 的状态:

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

其他资源

  • /procs/interrupts 文件
  • tuna (8) 手册页

第 4 章 使用 RHEL 系统角色监控性能

作为系统管理员,您可以使用 metrics RHEL 系统角色监控系统性能。

4.1. 准备控制节点和受管节点以使用 RHEL 系统角色

在使用单独的 RHEL 系统角色管理服务和设置之前,您必须准备控制节点和受管节点。

4.1.1. 在 RHEL 9 上准备一个控制节点

使用 RHEL 系统角色前,您必须配置一个控制节点。然后,此系统根据 playbook 从清单中配置受管主机。

前提条件

  • RHEL 8.6 或更高版本已安装。有关安装 RHEL 的更多信息,请参阅 执行标准的 RHEL 9 安装
  • 该系统已在客户门户网站中注册。
  • Red Hat Enterprise Linux Server 订阅已附加到系统。
  • 如果在客户门户网站帐户中可用,则 Ansible Automation Platform 订阅被附加到系统。

流程

  1. 安装 rhel-system-roles 软件包:

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

    此命令将 ansible-core 软件包作为依赖项安装。

    注意

    在 RHEL 8.5 及更早版本中,Ansible 软件包通过 Ansible Engine 提供,而不是通过 Ansible Core ,并具有不同的支持级别。不要使用 Ansible Engine,因为软件包可能与 RHEL 8.6 及之后版本中的 Ansible 自动化内容不兼容。如需更多信息,请参阅 RHEL 9 和 RHEL 8.6 以及后期的 AppStream 存储库中包含的 Ansible Core 软件包的支持范围

  2. 创建一个名为 ansible 的用户,来管理并运行 playbook:

    [root@control-node]# useradd ansible
  3. 切换到新创建的 ansible 用户:

    [root@control-node]# su - ansible

    以这个用户身份执行其余步骤。

  4. 创建一个 SSH 公钥和私钥:

    [ansible@control-node]$ ssh-keygen
    Generating public/private rsa key pair.
    Enter file in which to save the key (/home/ansible/.ssh/id_rsa):
    Enter passphrase (empty for no passphrase): <password>
    Enter same passphrase again: <password>
    ...

    为密钥文件使用推荐的默认位置。

  5. 可选: 要防止 Ansible 在每次建立连接时提示您输入 SSH 密钥密码,请配置一个 SSH 代理。
  6. 使用以下内容创建 ~/.ansible.cfg 文件:

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

    ~/.ansible.cfg 文件中的设置具有更高的优先级,并覆盖全局 /etc/ansible/ansible.cfg 文件中的设置。

    使用这些设置,Ansible 执行以下操作:

    • 管理指定清单文件中的主机。
    • 当帐户建立到受管节点的 SSH 连接时,使用 remote_user 参数中设置的帐户。
    • 使用 sudo 工具,以 root 用户身份在受管节点上执行任务。
    • 每次应用 playbook 时,都会提示输入远程用户的 root 密码。出于安全考虑,建议这样做。
  7. 创建一个列出受管主机主机名的 INI 或 YAML 格式的 ~/inventory 文件。您还可以在清单文件中定义主机组。例如,以下是 INI 格式的清单文件,它有三个主机,以及一个名为 US 的主机组:

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

    请注意,控制节点必须能够解析主机名。如果 DNS 服务器无法解析某些主机名,请在主机条目旁边添加 ansible_host 参数来指定其 IP 地址。

后续步骤

4.1.2. 准备受管节点

受管节点是在清单中列出的系统,它由控制节点根据 playbook 进行配置。您不必在受管主机上安装 Ansible。

前提条件

  • 您已准备好了控制节点。如需更多信息,请参阅 在 RHEL 9 上准备一个控制节点
  • 您从控制节点进行 SSH 访问的权限。

    重要

    root 用户身份进行直接的 SSH 访问是一个安全风险。要降低这个风险,您将在此节点上创建一个本地用户,并在准备受管节点时配置一个 sudo 策略。然后,控制节点上的 Ansible 可以使用本地用户帐户登录到受管节点,并以不同的用户身份(如 root )运行 playbook。

流程

  1. 创建一个名为 ansible 的用户:

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

    控制节点稍后使用这个用户建立与这个主机的 SSH 连接。

  2. ansible 用户设置密码:

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

    当 Ansible 使用 sudoroot 用户身份执行任务时,您必须输入此密码。

  3. 在受管主机上安装 ansible 用户的 SSH 公钥:

    1. ansible 用户身份登录到控制节点,并将 SSH 公钥复制到受管节点:

      [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.
    2. 当提示时,输入 yes 进行连接:

      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
    3. 当提示时,输入密码:

      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.
    4. 通过在控制节点上远程执行命令来验证 SSH 连接:

      [ansible@control-node]$ ssh <managed-node-01.example.com> whoami
      ansible
  4. ansible 用户创建 sudo 配置:

    1. 使用 visudo 命令创建并编辑 /etc/sudoers.d/ansible 文件:

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

      在正常编辑器中使用 visudo 的好处是,该实用程序提供基本的健全检查和检查是否有解析错误,然后再安装该文件。

    2. /etc/sudoers.d/ansible 文件中配置满足您要求的 sudoers 策略,例如:

      • 要为 ansible 用户授予权限,以便在输入 ansible 用户密码后在此主机上以任何用户和组身份来运行所有命令,请使用:

        ansible ALL=(ALL) ALL
      • 要向 ansible 用户授予权限,以便在不输入 ansible 用户密码的情况下在该主机上以任何用户和组身份来运行所有命令,请使用:

        ansible ALL=(ALL) NOPASSWD: ALL

    或者,配置匹配您安全要求的更精细的策略。有关 sudoers 策略的详情,请查看 sudoers (5) 手册页。

验证

  1. 验证您可以在所有受管节点上执行来自控制节点的命令:

    [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"
    }
    ...

    硬编码的所有组会动态包含清单文件中列出的所有主机。

  2. 使用 Ansible command 模块在受管主机上运行 whoami 工具来验证特权升级是否可以正常工作:

    [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

    如果命令返回 root,则您在受管节点上正确地配置了 sudo

其他资源

4.2. metrics 系统角色简介

RHEL 系统角色是 Ansible 角色和模块的集合,可为远程管理多个 RHEL 系统提供一致的配置界面。metrics 系统角色为本地系统配置性能分析服务,并可以选择包含要由本地系统监控的远程系统的列表。metrics 系统角色可让您使用 pcp 来监控系统性能,而无需单独配置 pcp,因为 playbook 处理 pcp 的设置和部署。

表 4.1. metrics 系统角色变量

角色变量描述用法示例

metrics_monitored_hosts

要通过目标主机分析的远程主机的列表。这些主机将在目标主机上记录指标,因此要确保每个主机的 /var/log 下有足够的磁盘空间。

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

metrics_retention_days

在删除前配置性能数据保留的天数。

metrics_retention_days: 14

metrics_graph_service

一个布尔值标志,使主机能够通过 pcpgrafana 设置性能数据可视化服务。默认设置为 false。

metrics_graph_service: no

metrics_query_service

一个布尔值标志,使主机能够通过 redis 设置时间序列查询服务,来查询记录的 pcp 指标。默认设置为 false。

metrics_query_service: no

metrics_provider

指定要用于提供指标的指标收集器。目前,pcp 是唯一受支持的指标提供者。

metrics_provider: "pcp"

metrics_manage_firewall

使用 firewall 角色直接从 metrics 角色管理端口访问。默认设置为 false。

metrics_manage_firewall: true

metrics_manage_selinux

使用 selinux 角色直接从 metrics 角色管理端口访问。默认设置为 false。

metrics_manage_selinux: true

注意

如需有关 metrics_connections 中使用的参数,以及有关 metrics 系统角色的其他信息,请参阅 /usr/share/ansible/roles/rhel-system-roles.metrics/README.md 文件。

4.3. 使用 metrics 系统角色以可视化方式监控本地系统

此流程描述了如何使用 metrics RHEL 系统角色来监控您的本地系统,同时通过 Grafana 提供数据可视化。

前提条件

  • Ansible Core 软件包安装在控制机器上。
  • 您已在要监控的机器上安装了 rhel-system-roles 软件包。

流程

  1. 通过在清单中添加以下内容,在 /etc/ansible/hosts Ansible 清单中配置 localhost

    localhost ansible_connection=local
  2. 使用以下内容创建一个 Ansible playbook:

    ---
    - name: Manage metrics
      hosts: localhost
      vars:
        metrics_graph_service: yes
        metrics_manage_firewall: true
        metrics_manage_selinux: true
      roles:
        - rhel-system-roles.metrics
  3. 运行 Ansible playbook:

    # ansible-playbook name_of_your_playbook.yml
    注意

    因为 metrics_graph_service 布尔值被设置为 value="yes",所以 Grafana 会被自动安装,并使用 pcp 置备为数据源。因为 metrics_manage_firewallmetrics_manage_selinux 都被设为了 true,所以 metrics 角色使用 firewallselinux 系统角色来管理 metrics 角色使用的端口。

  4. 要查看机器上收集的指标的视图,请访问 grafanaweb 界面 ,如 访问 Grafana web UI 中所述。

4.4. 使用 metrics 系统角色来建立一组单独的系统来监视它们自己

此流程描述了如何使用 metrics 系统角色设置一组机器来监控其自身。

前提条件

  • Ansible Core 软件包安装在控制机器上。
  • 您已在要用来运行 playbook 的机器上安装了 rhel-system-roles 软件包。
  • 您已建立 SSH 连接。

步骤

  1. 将您要通过 playbook 监控的机器的名称或 IP 地址添加到 /etc/ansible/hosts Ansible 清单文件中,在括号括起的标识组名称下:

    [remotes]
    webserver.example.com
    database.example.com
  2. 使用以下内容创建一个 Ansible playbook:

    ---
    - hosts: remotes
      vars:
        metrics_retention_days: 0
        metrics_manage_firewall: true
        metrics_manage_selinux: true
      roles:
        - rhel-system-roles.metrics
    注意

    因为 metrics_manage_firewallmetrics_manage_selinux 都被设为了 true,所以 metrics 角色使用 firewallselinux 角色来管理 metrics 角色使用的端口。

  3. 运行 Ansible playbook:

    # ansible-playbook name_of_your_playbook.yml -k

    其中 -k 提示连接到远程系统的密码。

4.5. 使用 metrics 系统角色通过本地机器监控机器的数量

此流程描述了如何使用 metrics 系统角色设置本地机器来集中一组监控机器,同时通过 grafana 提供数据的可视化,并通过 redis 提供数据的查询。

前提条件

  • Ansible Core 软件包安装在控制机器上。
  • 您已在要用来运行 playbook 的机器上安装了 rhel-system-roles 软件包。

步骤

  1. 使用以下内容创建一个 Ansible playbook:

    ---
    - hosts: localhost
      vars:
        metrics_graph_service: yes
        metrics_query_service: yes
        metrics_retention_days: 10
        metrics_monitored_hosts: ["database.example.com", "webserver.example.com"]
        metrics_manage_firewall: yes
        metrics_manage_selinux: yes
      roles:
        - rhel-system-roles.metrics
  2. 运行 Ansible playbook:

    # ansible-playbook name_of_your_playbook.yml
    注意

    因为 metrics_graph_servicemetrics_query_service 布尔值被设置为了 value="yes",所以 grafana 会被自动安装,并使用pcp置备为数据源,并将 pcp 数据记录索引到 redis 中,允许 pcp 查询语言用于复杂的数据查询。因为 metrics_manage_firewallmetrics_manage_selinux 都被设为了 true,所以 metrics 角色使用 firewallselinux 角色来管理 metrics 角色使用的端口。

  3. 要查看机器集中收集的指标的图形表示,并查询数据,请访问 grafana web 界面,如 访问 Grafana Web UI 中所述。

4.6. 在使用 metrics 系统角色监控系统时设置身份验证

PCP 通过简单身份验证安全层 (SASL) 框架支持 scram-sha-256 验证机制。metrics RHEL 系统角色使用 scram-sha-256 身份验证机制自动设置身份验证的步骤。这个步骤描述了如何使用 metrics RHEL 系统角色设置身份验证。

前提条件

  • Ansible Core 软件包安装在控制机器上。
  • 您已在要用来运行 playbook 的机器上安装了 rhel-system-roles 软件包。

步骤

  1. 在您要为其设置身份验证的 Ansible playbook 中包含以下变量:

    ---
      vars:
        metrics_username: your_username
        metrics_password: your_password
        metrics_manage_firewall: true
        metrics_manage_selinux: true
    注意

    因为 metrics_manage_firewallmetrics_manage_selinux 都被设为了 true,所以 metrics 角色使用 firewallselinux 角色来管理 metrics 角色使用的端口。

  2. 运行 Ansible playbook:

    # ansible-playbook name_of_your_playbook.yml

验证步骤

  • 验证 sasl 配置:

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

    ip_adress 应替换为主机的 IP 地址。

4.7. 使用 metrics 系统角色为 SQL Server 配置并启用指标集合

此流程描述了如何使用 metrics RHEL 系统角色通过您本地系统中的 pcp 自动配置和为 Microsoft SQL Server 启用指标集合。

前提条件

  • Ansible Core 软件包安装在控制机器上。
  • 您已在要监控的机器上安装了 rhel-system-roles 软件包。
  • 您已安装了用于 Red Hat Enterprise Linux 的 Microsoft SQL Server,并建立了与 SQL 服务器的"信任"连接。请参阅安装 SQL Server 并在红帽上创建数据库
  • 您已为 Red Hat Enterprise Linux 安装了用于 SQL Server 的 Microsoft ODBC 驱动程序。请参阅 Red Hat Enterprise Server 和 Oracle Linux

流程

  1. 通过在清单中添加以下内容,在 /etc/ansible/hosts Ansible 清单中配置 localhost

    localhost ansible_connection=local
  2. 创建一个包含以下内容的 Ansible playbook:

    ---
    - hosts: localhost
      vars:
       metrics_from_mssql: true
       metrics_manage_firewall: true
       metrics_manage_selinux: true
      roles:
       - role: rhel-system-roles.metrics
    注意

    因为 metrics_manage_firewallmetrics_manage_selinux 都被设为了 true,所以 metrics 角色使用 firewallselinux 角色来管理 metrics 角色使用的端口。

  3. 运行 Ansible playbook:

    # ansible-playbook name_of_your_playbook.yml

验证步骤

  • 使用 pcp 命令来验证 SQL Server PMDA 代理 (mssql) 是否已加载并在运行:

    # 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

第 5 章 设置 PCP

Performance Co-Pilot (PCP) 是用于监控、视觉化、存储和分析系统级性能测量的工具、服务和库集。

5.1. PCP 概述

您可以使用 Python、Perl、C++ 和 C 接口添加性能指标。分析工具可以直接使用 Python、C++、C 客户端 API,并通过 JSON 界面探索所有可用的性能数据。

您可以通过将实时结果与存档数据进行比较来分析数据模型。

PCP 的功能:

  • 轻量级分布式架构,在复杂的系统集中分析过程中非常有用。
  • 它允许监控和管理实时数据。
  • 它允许记录和检索历史数据。

PCP 包含以下组件:

  • Performance Metric Collector Daemon (pmcd) 从已安装的性能指标域代理 (pmda) 收集性能数据。PMDA 可以单独加载或卸载在系统上,并由同一主机上的 PMCD 控制。
  • pminfopmstat 等各种客户端工具可以检索、显示、存档和处理同一主机或网络上的此数据。
  • pcp 软件包提供命令行工具和底层功能。
  • pcp-gui 软件包提供了图形应用程序。执行 dnf install pcp-gui 命令安装 pcp-gui 软件包。如需更多信息,请参阅使用 PCP Charts 应用程序进行 Visual tracing PCP 日志归档

5.2. 安装并启用 PCP

要开始使用 PCP,请安装所有必需的软件包并启用 PCP 监控服务。

这个步骤描述了如何使用 pcp 软件包安装 PCP。如果要自动化 PCP 安装,请使用 pcp-zeroconf 软件包安装它。有关使用 pcp-zeroconf 安装 PCP 的更多信息,请参阅 使用 pcp-zeroconf 设置 PCP

步骤

  1. 安装 pcp 软件包:

    # dnf install pcp
  2. 在主机机器上启用并启动 pmcd 服务:

    # systemctl enable pmcd
    
    # systemctl start pmcd

验证步骤

  • 验证 pmcd 进程是否在主机上运行:

    # 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

其他资源

5.3. 部署最小 PCP 设置

PCP 最小设置收集 Red Hat Enterprise Linux 的性能统计信息。设置涉及在产品系统中添加收集数据以便进一步分析所需的最小软件包数量。

您可以使用各种 PCP 工具分析生成的 tar.gz 文件和 pmlogger 输出存档,并将它们与其他性能信息源进行比较。

先决条件

步骤

  1. 更新 pmlogger 配置:

    # pmlogconf -r /var/lib/pcp/config/pmlogger/config.default
  2. 启动 pmcdpmlogger 服务:

    # systemctl start pmcd.service
    
    # systemctl start pmlogger.service
  3. 执行所需的操作来记录性能数据。
  4. 停止 pmcdpmlogger 服务:

    # systemctl stop pmcd.service
    
    # systemctl stop pmlogger.service
  5. 保存输出并将其保存到基于主机名和当前日期和时间的 tar.gz 文件中:

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

    使用 PCP 工具提取此文件并分析数据。

其他资源

5.4. PCP 分发的系统服务和工具

Performance Co-Pilot (PCP)包括可用来测量性能的各种系统服务和工具。基本软件包 pcp 包括系统服务和基本工具。pcp-system-toolspcp-guipcp-devel 软件包提供了其他工具。

PCP 分发的系统服务的角色

pmcd
Performance Metric Collector Daemon (PMCD) 。
pmie
性能指标对引擎.
pmlogger
性能指标日志记录器。
pmproxy
实时和历史性能指标代理、时间序列查询和 REST API 服务。

基本 PCP 软件包分发的工具

pcp
显示 Performance Co-Pilot 安装的当前状态。
pcp-vmstat
每 5 秒提供高级系统性能概述。显示有关进程、内存、分页、块 IO、 traps 和 CPU 活动的信息。
pmconfig
显示配置参数的值。
pmdiff
比较一个或两个存档(给定时间窗内)中每个指标的平均值,而在搜索性能回归时可能会感兴趣的更改。
pmdumplog
显示 Performance Co-Pilot 归档文件中的控制、元数据、索引和状态信息。
pmfind
在网络上查找 PCP 服务。
pmie
定期评估一组算术、逻辑和规则表达式的 inference 引擎。指标可以从 live 系统或 Performance Co-Pilot 归档文件收集。
pmieconf
显示或设置可配置的 pmie 变量。
pmiectl
管理 pmie 的非主要实例。
pminfo
显示性能指标的相关信息。指标可以从 live 系统或 Performance Co-Pilot 归档文件收集。
pmlc
交互式配置活动的 pmlogger 实例。
pmlogcheck
在 Performance Co-Pilot 归档文件中标识无效数据。
pmlogconf
创建和修改 pmlogger 配置文件。
pmlogctl
管理 pmlogger 的非主要实例。
pmloglabel
验证、修改或修复 Performance Co-Pilot 归档文件的标签。
pmlogsummary
计算 Performance Co-Pilot 归档文件中存储性能指标的统计信息。
pmprobe
决定性能指标的可用性。
pmsocks
允许通过防火墙访问 Performance Co-Pilot 主机。
pmstat
定期显示系统性能的简短摘要。
pmstore
修改性能指标的值。
pmtrace
提供到 trace PMDA 的命令行界面。
pmval
显示性能指标的当前值。

单独安装的 pcp-system-tools 软件包分发的工具

pcp-atop
从性能角度显示最重要的硬件资源的系统级别:CPU、内存、磁盘和网络。
pcp-atopsar
在各种系统资源使用率上生成系统级活动报告。报告从之前使用 pmloggerpcp-atop-w 选项记录的原始日志文件生成。
pcp-dmcache
显示有关配置的设备映射缓存目标的信息,例如:设备 IOP、缓存和元数据设备利用率,以及在每次缓存设备的读写率和比率。
pcp-dstat
一次显示一个系统的指标。要显示多个系统的指标,请使用 --host 选项。
pcp-free
报告系统中的空闲和已用内存。
pcp-htop
以类似于 top 命令的方式显示系统上运行的所有进程及其命令行参数,但允许您使用鼠标进行垂直和水平滚动。您还可以以树形格式查看进程,并同时对多个进程选择和实施。
pcp-ipcs
显示有关调用进程具有读取访问权限的进程间通信(IPC)工具的信息。
pcp-mpstat
报告 CPU 和与中断相关的统计信息。
pcp-numastat
显示内核内存分配器的 NUMA 分配统计信息。
pcp-pidstat
显示系统上运行的各个任务或进程的信息,如 CPU 百分比、内存和堆栈使用率、调度和优先级。报告默认情况下本地主机的实时数据。
pcp-shping
pmdashping 性能指标域代理(PMDA)导出的有关 shell-ping 服务指标的样本和报告。
pcp-ss
显示 pmdasockets PMDA 收集的套接字统计信息。
pcp-tapestat
报告磁带设备的 I/O 统计信息。
pcp-uptime
显示系统正在运行的时长,当前登录的用户数量,以及过去 1、5 和 15 分钟的系统负载平均值。
pcp-verify
检查 Performance Co-Pilot 收集器安装的各个方面,并报告其是否为某些操作模式进行了正确配置。
pmiostat
报告 SCSI 设备(默认)或设备映射器设备的 I/O 统计信息(使用 -x device-mapper 选项)。
pmrep
报告选定、易于自定义、性能指标值。

单独安装的 pcp-gui 软件包分发的工具

pmchart
通过 Performance Co-Pilot 的功能来绘制性能指标值。
pmdumptext
输出从 Performance Co-Pilot 归档收集的性能指标值。

单独安装的 pcp-devel 软件包分发的工具

pmclient
使用性能指标应用程序编程接口 (PMAPI) 显示高级系统性能指标。
pmdbg
显示可用的 Performance Co-Pilot 调试控制标记及其值。
pmerr
显示可用的 Performance Co-Pilot 错误代码及其对应的错误消息。

5.5. PCP 部署架构

Performance Co-Pilot (PCP)根据 PCP 部署规模,支持多个部署架构,并提供许多选项来完成高级设置。

可用的扩展部署设置变体基于红帽推荐的部署设置、调整因素和配置选项,包括:

Localhost

每个服务在被监控的机器上本地运行。当您在没有配置更改的情况下启动服务时,这是默认的部署。在这种情况下无法对单个节点进行扩展。

默认情况下,Redis 的部署设置是单机 localhost。但是,Red Hat Redis 可以选择以高可用性和高度扩展的集群执行,其中数据在多个主机之间共享。另一个可行选择是在云中部署 Redis 集群,或者从云供应商中使用受管 Redis 集群。

Decentralized

localhost 和分散设置之间的唯一区别是集中式 Redis 服务。在这种模型中,主机在每个被监控的主机上执行 pmlogger 服务,并从本地 pmcd 实例检索指标。然后本地 pmproxy 服务将性能指标导出到中央 Redis 实例。

图 5.1. 分散日志记录

分散日志记录
集中式日志记录 - pmlogger 场

当被监控主机的资源使用情况受限时,另一个部署选项是一个 pmlogger 场,也称为集中式日志记录。在本设置中,单个日志记录器主机执行多个 pmlogger 进程,各自配置为从不同的远程 pmcd 主机检索性能指标。集中式日志记录器主机也被配置为执行 pmproxy 服务,该服务发现生成的 PCP 存档日志并将指标数据加载到 Redis 实例中。

图 5.2. 集中式日志记录 - pmlogger 场

集中式日志记录 - pmlogger 场
联邦 - 多个 pmlogger farms

对于大规模部署,红帽建议以联邦方式部署多个 pmlogger farm。例如,每个机架或数据中心一个 pmlogger farm。每个 pmlogger farm 都会将指标加载到中央 Redis 实例中。

图 5.3. 联邦 - 多个 pmlogger farms

联邦 - 多个 pmlogger farms
注意

默认情况下,Redis 的部署设置是单机 localhost。但是,Red Hat Redis 可以选择以高可用性和高度扩展的集群执行,其中数据在多个主机之间共享。另一个可行选择是在云中部署 Redis 集群,或者从云供应商中使用受管 Redis 集群。

其他资源

5.7. 大小考虑因素

以下是扩展所需的大小调整因素:

远程系统大小
CPU、磁盘、网络接口和其他硬件资源的数量会影响中央日志记录主机上的每个 pmlogger 收集的数据量。
日志记录的指标数据
日志记录的指标的数量和类型是重要的角色。特别是,per-process proc.* 指标需要大量磁盘空间,例如,标准 pcp-zeroconf 设置、10s 日志记录间隔、11 MB、没有 proc 指标和 155 MB 的 proc 指标 - 可获得 10 倍。此外,每个指标的实例数量,如 CPU、块设备和网络接口的数量也会影响所需的存储容量。
日志记录间隔
指标的日志记录频率,会影响存储要求。预期的每日 PCP 归档文件大小会为每个 pmlogger 实例写入到 pmlogger.log 文件。这些值未压缩估算。由于 PCP 归档的压缩非常大,大约 10:1,因此可以为特定站点确定实际的长期磁盘空间要求。
pmlogrewrite
在每个 PCP 升级后,将执行 pmlogrewrite 工具,并重写旧的归档(如果之前版本中的指标元数据有变化)和 PCP 的新版本。这个过程持续时间使用存储的存档数扩展线性。

其他资源

  • pmlogrewrite (1) pmlogger (1) man page

5.8. PCP 扩展的配置选项

以下是扩展所需的配置选项:

sysctl 和 rlimit 设置
当启用归档发现时,对于每个 pmloggerpmproxy 都需要 4 个描述符,用于监控或注销,以及服务日志和 pmproxy 客户端套接字的额外文件描述符(如果有)。每个 pmlogger 进程在远程 pmcd 套接字、存档文件、服务日志等中使用大约 20 个文件描述符。总的来说,这可以超过运行约 200 个 pmlogger 进程的系统上的默认 1024 软限制。pcp-5.3.0 及之后的版本中的 pmproxy 服务会自动将软限制增加到硬限制。在 PCP 的早期版本中,如果要部署大量 pmlogger 进程,则需要调优;这可以通过增加 pmlogger 的软或硬限制来实现。如需更多信息,请参阅 如何为 systemd 运行的服务设置限制 (ulimit) 。
本地归档
pmlogger 服务将本地和远程 pmcds 的指标存储在 /var/log/pcp/pmlogger/ 目录中。要控制本地系统的日志间隔,请更新 /etc/pcp/pmlogger/control.d/configfile文件,并在参数中添加 -t X,其中 X 是日志间隔(以秒为单位)。要配置应该记录哪些指标,请执行 pmlogconf /var/lib/pcp/config/pmlogger/config.clienthostname。此命令使用一组默认指标来部署配置文件,可选择性地进行进一步自定义。要指定保留设置(指定何时清除旧的 PCP 存档),更新 /etc/sysconfig/pmlogger_timers 文件指定 PMLOGGER_DAILY_PARAMS="-E -k X",其中 X 是保留 PCP 归档的天数。
Redis

pmproxy 服务将日志记录的指标从 pmlogger 发送到 Redis 实例。以下是两个选项,用于指定 /etc/pcp/pmproxy/pmproxy.conf 配置文件中的保留设置:

  • stream.expire 指定应删除过时指标时的持续时间,即在指定时间内没有更新的指标,以秒为单位。
  • stream.maxlen 指定每个主机的一个指标值的最大指标值数。此设置应是保留的时间除以日志间隔,例如如果保留时间为 14 天日志间隔是 60s,则设置为 20160 (60*60*24*14/60)

其他资源

  • pmproxy (1) , pmlogger (1) , 和 sysctl (8) man pages

5.9. 示例:分析集中式日志记录部署

在集中式日志记录设置中收集以下结果(也称为 pmlogger 场部署),其默认 pcp-zeroconf 5.3.0 安装,其中每个远程主机都是在有 64 个 CPU 内核、376 GB RAM 的服务器上运行 pmcd 的相同容器实例。

日志记录间隔为 10s,不包含远程节点的 proc 指标,内存值则引用 Resident Set Size (RSS) 值。

表 5.2. 10s 日志间隔的详细利用率统计

主机数量1050

PCP 每天归档存储

91 MB

522 MB

pmlogger Memory

160 MB

580 MB

每天 pmlogger Network (In)

2 MB

9 MB

pmproxy Memory

1.4 GB

6.3 GB

每天的 redis 内存

2.6 GB

12 GB

表 5.3. 根据被监控的主机提供 60 个日志记录间隔的资源

主机数量1050100

PCP 每天归档存储

20 MB

120 MB

271 MB

pmlogger Memory

104 MB

524 MB

1049 MB

每天 pmlogger Network (In)

0.38 MB

1.75 MB

3.48 MB

pmproxy Memory

2.67 GB

5.5GB

9 GB

每天的 redis 内存

0.54 GB

2.65 GB

5.3 GB

注意

pmproxy 队列 Redis 请求,并使用 Redis pipelining 来加快 Redis 查询。这可能导致大量内存使用。有关此问题的故障排除,请参阅对高内存的使用进行故障排除

5.10. 示例:分析联合设置部署

以下结果在联合设置中观察,也称为多个 pmlogger farm,由三个集中式日志记录(pmlogger farm)设置组成,每个 pmlogger farm 都监控 100 个远程主机,总计为 300 个主机。

pmlogger 场的设置与下面提到的配置一样

60s 日志记录间隔的 示例:分析集中式日志记录部署 ,但 Redis 服务器在集群模式下运行。

表 5.4. 根据联合主机进行 60s 日志记录间隔使用的资源

PCP 每天归档存储pmlogger Memory每天网络 (In/Out)pmproxy Memory每天的 redis 内存

277 MB

1058 MB

15.6 MB / 12.3 MB

6-8 GB

5.5 GB

此处,所有值都是每个主机。网络带宽较高,因为 Redis 集群的节点间通信。

5.11. 建立安全的 PCP 连接

您可以配置 PCP 收集器和监控组件,以参与安全的 PCP 协议交换。

5.11.1. 确保 PCP 连接安全

您可以在 Performance Co-Pilot (PCP)收集器和监控组件之间建立安全连接。PCP 收集器组件是 PCP 的一部分,它从不同的源收集和提取性能数据。PCP 监控组件是 PCP 的一部分,它显示从安装了 PCP 收集器组件的主机或存档中收集来的数据。在这些组件之间建立安全连接有助于防止未授权方访问或修改正在收集和监控的数据。

所有与性能指标收集器守护进程(pmcd)的连接都是使用基于 TCP/IP 的 PCP 协议建立的。协议代理和 PCP REST API 由 pmproxy 守护进程提供 - REST API 可通过 HTTPS 访问,以确保安全连接。

pmcdpmproxy 守护进程能够在单一端口上同时进行 TLS 和非 TLS 通信。pmcd 的默认端口是 44321 ,44322 用于 pmproxy。这意味着您不必为您的 PCP 收集器系统在 TLS 或非 TLS 通信之间进行选择,您可以同时使用它们。

5.11.2. 为 PCP 收集器组件配置安全连接

所有 PCP 收集器系统必须有有效的证书,以便参与 PCP 协议交换。

注意

从 TLS 的角度来看,pmproxy 守护进程同时作为客户端和服务器运行。

先决条件

  • 已安装 PCP。如需更多信息,请参阅安装并启用 PCP
  • 私有客户端密钥存储在 /etc/pcp/tls/client.key 文件中。如果您使用其他路径,请调整该流程的对应步骤。

    有关创建私钥和证书签名请求(CSR)的详细信息,以及如何从证书颁发机构(CA)请求证书,请参阅您的 CA 文档。

  • TLS 客户端证书存储在 /etc/pcp/tls/client.crt 文件中。如果您使用其他路径,请调整该流程的对应步骤。
  • CA 证书存储在 /etc/pcp/tls/ca.crt 文件中。如果您使用其他路径,请调整该流程的对应步骤。另外,对于 pmproxy 守护进程:
  • 私有服务器密钥存储在 /etc/pcp/tls/server.key 文件中。如果您使用其他路径,请调整流程的相应步骤
  • TLS 服务器证书存储在 /etc/pcp/tls/server.crt 文件中。如果您使用其他路径,请调整该流程的对应步骤。

步骤

  1. 更新收集器系统上的 PCP TLS 配置文件,以使用 CA 发布的证书来建立安全连接:

    # cat > /etc/pcp/tls.conf << END
    tls-ca-cert-file = /etc/pcp/tls/ca.crt
    tls-key-file = /etc/pcp/tls/server.key
    tls-cert-file = /etc/pcp/tls/server.crt
    tls-client-key-file = /etc/pcp/tls/client.key
    tls-client-cert-file = /etc/pcp/tls/client.crt
    END
  2. 重启 PCP 收集器基础架构:

    # systemctl restart pmcd.service
    # systemctl restart pmproxy.service

验证

  • 验证 TLS 配置:

    • pmcd 服务上:

      # grep 'Info:' /var/log/pcp/pmcd/pmcd.log
      [Tue Feb 07 11:47:33] pmcd(6558) Info: OpenSSL 3.0.7 setup
    • pmproxy 服务上:

      # grep 'Info:' /var/log/pcp/pmproxy/pmproxy.log
      [Tue Feb 07 11:44:13] pmproxy(6014) Info: OpenSSL 3.0.7 setup

5.11.3. 为 PCP 监控组件配置安全连接

配置 PCP 监控组件以参与安全 PCP 协议交换。

先决条件

  • 已安装 PCP。如需更多信息,请参阅安装并启用 PCP
  • 私有客户端密钥存储在 ~/.pcp/tls/client.key 文件中。如果您使用其他路径,请调整该流程的对应步骤。

    有关创建私钥和证书签名请求(CSR)的详细信息,以及如何从证书颁发机构(CA)请求证书,请参阅您的 CA 文档。

  • TLS 客户端证书存储在 ~/.pcp/tls/client.crt 文件中。如果您使用其他路径,请调整该流程的对应步骤。
  • CA 证书存储在 /etc/pcp/tls/ca.crt 文件中。如果您使用其他路径,请调整该流程的对应步骤。

步骤

  1. 使用以下信息创建一个 TLS 配置文件:

    $ home=echo ~
    $ cat > ~/.pcp/tls.conf << END
    tls-ca-cert-file = /etc/pcp/tls/ca.crt
    tls-key-file = $home/.pcp/tls/client.key
    tls-cert-file = $home/.pcp/tls/client.crt
    END
  2. 建立安全连接:

    $ export PCP_SECURE_SOCKETS=enforce
    $ export PCP_TLSCONF_PATH=~/.pcp/tls.conf

验证

  • 验证安全连接是否已配置:

    $ pminfo --fetch --host pcps://localhost kernel.all.load
    
    kernel.all.load
        inst [1 or "1 minute"] value 1.26
        inst [5 or "5 minute"] value 1.29
        inst [15 or "15 minute"] value 1.28

5.12. 对高内存使用量进行故障排除

以下情况可能会导致内存用量:

  • pmproxy 进程忙于处理新的 PCP 归档,且没有处理 Redis 请求和响应的备用 CPU 周期。
  • Redis 节点或集群已过载,且无法在时间处理传入的请求。

pmproxy 服务守护进程使用 Redis 流并支持配置参数,这些参数是 PCP 调优参数,并影响 Redis 内存用量和密钥保留。/etc/pcp/pmproxy/pmproxy.conf 文件列出了 pmproxy 和关联的 API 的可用选项。

以下流程描述了如何对高内存使用率问题进行故障排除。

先决条件

  1. 安装 pcp-pmda-redis 软件包:

    # dnf install pcp-pmda-redis
  2. 安装 redis PMDA:

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

步骤

  • 要排除高内存用量的问题,请执行以下命令并观察 inflight 列:

    $ 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

    此列显示有多少 Redis 请求是 in-flight,这意味着它们被排队或发送,目前还没有收到回复。

    数字表示以下条件之一:

    • pmproxy 进程忙于处理新的 PCP 归档,且没有处理 Redis 请求和响应的备用 CPU 周期。
    • Redis 节点或集群已过载,且无法在时间处理传入的请求。
  • 要对高内存使用问题进行故障排除,请减少此场的 pmlogger 进程数量,再添加另一个 pmlogger 场。使用联邦 - 多个 pmlogger farm 设置。

    如果 Redis 节点使用 100% 的 CPU 延长的时间,请将其移到具有更好的性能的主机,或使用集群的 Redis 设置。

  • 要查看 pmproxy.redis.* 指标,请使用以下命令:

    $ 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
    [...]

    要查看有多少 Redis 请求在flight 中,请参阅 pmproxy.redis.requests.inflight.total 指标和 pmproxy.redis.requests.inflight.bytes 指标来查看所有当前在flight Redis 请求中消耗的字节数。

    通常,redis 请求队列为零,但可以根据大型 pmlogger 场的使用而构建,这限制了可扩展性,并可能导致 pmproxy 客户端的高延迟。

  • 使用 pminfo 命令查看有关性能指标的信息。例如,要查看 redis.* 指标,请使用以下命令:

    $ 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
    [...]

    要查看峰值内存用量,请参阅 redis.used_memory_peak 指标。

其他资源

第 6 章 使用 pmlogger 记录性能数据

使用 PCP 工具,您可以记录性能指标值并稍后重新显示。这可让您执行改进的性能分析。

使用 pmlogger 工具,您可以:

  • 在系统上创建所选指标的归档日志
  • 指定系统中记录哪些指标以及它们的频率

6.1. 使用 pmlogconf 修改 pmlogger 配置文件

pmlogger 服务运行时,PCP 会记录主机上一组默认指标。

使用 pmlogconf 实用程序检查默认配置。如果 pmlogger 配置文件不存在,则 pmlogconf 会使用默认指标值创建该文件。

先决条件

步骤

  1. 创建或修改 pmlogger 配置文件:

    # pmlogconf -r /var/lib/pcp/config/pmlogger/config.default
  2. 按照 pmlogconf 提示启用或禁用相关性能指标组,并控制每个启用的组的日志间隔。

其他资源

6.2. 手动编辑 pmlogger 配置文件

要使用特定指标和给定间隔创建定制的日志配置,请手动编辑 pmlogger 配置文件。默认 pmlogger 配置文件为 /var/lib/pcp/config/pmlogger/config.default。配置文件指定主日志记录实例记录哪些指标。

在手动配置中,您可以:

  • 记录没有列在自动配置中的指标。
  • 选择自定义日志记录频率。
  • 使用应用程序指标添加 PMDA

先决条件

步骤

  • 打开并编辑 /var/lib/pcp/config/pmlogger/config.default 文件以添加特定的指标:

    # 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;

其他资源

6.3. 启用 pmlogger 服务

必须启动并启用 pmlogger 服务,以记录本地计算机上的指标值。

这个步骤描述了如何启用 pmlogger 服务。

先决条件

步骤

  • 启动并启用 pmlogger 服务:

    # systemctl start pmlogger
    
    # systemctl enable pmlogger

验证步骤

  • 验证 pmlogger 服务是否已启用:

    # 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

其他资源

6.4. 为指标集合设置客户端系统

这个步骤描述了如何设置客户端系统,以便中央服务器能够从运行 PCP 的客户端收集指标。

先决条件

步骤

  1. 安装 pcp-system-tools 软件包:

    # dnf install pcp-system-tools
  2. pmcd 配置 IP 地址:

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

    使用客户端应侦听的 IP 地址替换 192.168.4.62

    默认情况下,pmcd 侦听 localhost。

  3. 配置防火墙以永久添加公共 zone

    # firewall-cmd --permanent --zone=public --add-port=44321/tcp
    success
    
    # firewall-cmd --reload
    success
  4. 设置 SELinux 布尔值:

    # setsebool -P pcp_bind_all_unreserved_ports on
  5. 启用 pmcdpmlogger 服务:

    # systemctl enable pmcd pmlogger
    # systemctl restart pmcd pmlogger

验证步骤

  • 验证 pmcd 是否已正确侦听配置的 IP 地址:

    # 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))

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6.5. 设置中央服务器以收集数据

这个步骤描述了如何创建中央服务器从运行 PCP 的客户端收集指标。

先决条件

步骤

  1. 安装 pcp-system-tools 软件包:

    # dnf install pcp-system-tools
  2. 使用以下内容创建 /etc/pcp/pmlogger/control.d/remote 文件:

    # 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
    192.168.4.69 n n PCP_ARCHIVE_DIR/rhel9u3a -r -T24h10m -c config.rhel9u3a

    使用客户端 IP 地址替换 192.168.4.13192.168.4.14192.168.4.62192.168.4.69

  3. 启用 pmcdpmlogger 服务:

    # systemctl enable pmcd pmlogger
    # systemctl restart pmcd pmlogger

验证步骤

  • 确保您可以从每个目录中访问最新的归档文件:

    # 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/ 目录中的存档文件可用于进一步分析和显示。

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6.6. 使用 pmrep 重现 PCP 日志存档

记录指标数据后,您可以重新执行 PCP 日志存档。要将日志导出到文本文件并将其导入到电子表格中,请使用 pcp2csvpcp2xmlpmreppmlogsummary 等。

使用 pmrep 工具,您可以:

  • 查看日志文件
  • 解析所选 PCP 日志存档,并将值导出到 ASCII 表中
  • 通过在命令行中指定单个指标,从日志中提取整个存档日志或只从日志中选择指标值

先决条件

  • 已安装 PCP。如需更多信息,请参阅安装并启用 PCP
  • pmlogger 服务已启用。如需更多信息,请参阅启用 pmlogger 服务
  • 安装 pcp-system-tools 软件包:

    # dnf install pcp-gui

步骤

  • 显示指标上的数据:

    $ 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

    上述示例以逗号分隔值格式显示存档中以 5 秒 间隔收集的 disk.dev.write 指标中的数据。

    注意

    将此示例中的 20211128 替换为包含您要显示数据的 pmlogger 存档的文件名。

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6.7. 启用 PCP 版本 3 归档

Performance Co-Pilot (PCP)归档存储单个主机记录的 PCP 指标的历史值,并支持回顾性性能分析。PCP 归档包含线下或站下分析所需的所有重要指标数据和元数据。这些存档可被大多数 PCP 客户端工具读取,或者由 pmdumplog 工具原始转储。

从 PCP 6.0 开始,除了版本 2 归档外,版本 3 归档也被支持。版本 2 存档保留默认值,除了得到 RHEL 9.2 及之后版本的长期支持的版本 3 之外,出于向后兼容目的,还会继续得到长期支持。

与版本 2 相比,使用 PCP 版本 3 归档提供了以下好处:

  • 支持实例域更改增量
  • Y2038-safe 时间戳
  • 纳秒精度时间戳
  • 任意时区支持
  • 用于大于 2GB 的单个卷的 64 位文件偏移

前提条件

流程

  1. 在您选择的文本编辑器中打开 /etc/pcp.conf 文件,并设置 PCP 归档版本:

    PCP_ARCHIVE_VERSION=3
  2. 重启 pmlogger 服务以应用您的配置更改:

    # systemctl restart pmlogger.service
  3. 使用您的新配置创建一个新的 PCP 存档日志。如需更多信息,请参阅使用 pmlogger 的日志记录性能数据

验证

  • 验证使用新配置创建的归档的版本:

    # pmloglabel -l /var/log/pcp/pmlogger/20230208
    Log Label (Log Format Version 3)
    Performance metrics from host host1
            commencing Wed Feb   08 00:11:09.396 2023
            ending           Thu  Feb   07 00:13:54.347 2023

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第 7 章 使用 Performance Co-Pilot 监控性能

Performance Co-Pilot (PCP) 是用于监控、视觉化、存储和分析系统级性能测量的工具、服务和库集。

作为系统管理员,您可以使用 Red Hat Enterprise Linux 9 中的 PCP 应用程序监控系统性能。

7.1. 使用 pmda-postfix 监控 postfix

这个步骤描述了如何使用 pmda- postfix 监控 postfix 邮件服务器的性能指标。它有助于检查每秒接收多少电子邮件。

先决条件

步骤

  1. 安装以下软件包:

    1. 安装 pcp-system-tools

      # dnf install pcp-system-tools
    2. 安装 pmda-postfix 软件包以监控 postfix

      # dnf install pcp-pmda-postfix postfix
    3. 安装日志记录守护进程:

      # dnf install rsyslog
    4. 安装邮件客户端进行测试:

      # dnf install mutt
  2. 启用 postfixrsyslog 服务:

    # systemctl enable postfix rsyslog
    # systemctl restart postfix rsyslog
  3. 启用 SELinux 布尔值,以便 pmda-postfix 可以访问所需的日志文件:

    # setsebool -P pcp_read_generic_logs=on
  4. 安装 PMDA

    # 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

验证步骤

  • 验证 pmda-postfix 操作:

    echo testmail | mutt root
  • 验证可用指标:

    # 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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7.2. 使用 PCP Charts 应用程序可视化追踪 PCP 日志存档

记录指标数据后,您可以作为图形重新执行 PCP 日志存档。指标来源于一个或多个实时主机,可通过替代选项将 PCP 日志存档中的指标数据用作历史数据的来源。要自定义 PCP 图表 应用程序接口来显示性能指标中的数据,您可以使用行图表、栏图或利用率图形。

使用 PCP Charts 应用程序,您可以:

  • 重播 PCP 图表 应用程序中的数据,并使用图形来视觉化重新内省数据以及系统的实时数据。
  • 将性能指标值图表到图表中。
  • 同时显示多个 chart。

先决条件

步骤

  1. 从命令行启动 PCP Charts 应用程序:

    # pmchart

    图 7.1. PCP Charts 应用程序

    pmchart started

    pmtime 服务器设置位于底部。可以使用 startpause 按钮控制:

    • PCP 轮询指标数据的时间间隔
    • 历史数据指标的日期和时间
  2. File 然后点 New Chart,通过指定主机名或地址来选择来自本地机器和远程机器的指标。高级配置选项包括手动设置图表值的功能,以及手动选择图表颜色。
  3. 记录在 PCP Charts 应用程序中创建的视图:

    以下是获取镜像或记录 PCP Charts 应用程序中创建的视图的选项:

    • File,然后点 Export 以保存当前视图的镜像。
    • Record,然后 Start 启动记录。点 Record,然后 Stop 停止记录。停止记录后,会存档记录的指标,以便稍后查看。
  4. 可选:在 PCP Charts 应用程序中,主配置文件称为 view,允许保存与一个或多个 chart 关联的元数据。此元数据描述了所有图表,包括所使用的指标和图表列。通过点 File 保存自定义 视图 配置,然后保存 View,稍后载入 视图 配置。

    以下 PCP 图表 应用程序视图配置文件示例描述了一个堆栈图图,显示了读取和写入到给定 XFS 文件系统 loop1 的字节总数:

    #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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7.3. 使用 PCP 从 SQL 服务器收集数据

SQL Server 代理在 Performance Co-Pilot (PCP) 中提供,它可帮助您监控和分析数据库性能问题。

这个步骤描述了如何通过系统中的 pcp 为 Microsoft SQL Server 收集数据。

前提条件

  • 您已安装了用于 Red Hat Enterprise Linux 的 Microsoft SQL Server,并建立了与 SQL 服务器的"信任"连接。
  • 您已为 Red Hat Enterprise Linux 安装了用于 SQL Server 的 Microsoft ODBC 驱动程序。

流程

  1. 安装 PCP:

    # dnf install pcp-zeroconf
  2. 安装 pyodbc 驱动程序所需的软件包:

    # dnf install python3-pyodbc
  3. 安装 mssql 代理:

    1. 为 PCP 安装 Microsoft SQL Server 域名代理:

      # dnf install pcp-pmda-mssql
    2. 编辑 /etc/pcp/mssql/mssql.conf 文件,为 mssql 代理配置 SQL 服务器帐户的用户名和密码。请确定您配置的帐户具有性能数据的访问权限。

      username: user_name
      password: user_password

      使用这个帐户的 SQL Server 帐户和 user_password 替换 user_name

  4. 安装代理:

    # 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
    [...]

验证步骤

  • 使用 pcp 命令,验证 SQL Server PMDA (mssql) 是否已加载并在运行:

    $ 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
  • 查看 PCP 可以从 SQL Server 收集的指标的完整列表:

    # pminfo mssql
  • 查看指标列表后,您可以报告事务的速度。例如,要报告每秒总事务数,超过 5 秒时间窗:

    # pmval -t 1 -T 5 mssql.databases.transactions
  • 使用 pmchart 命令查看系统中的这些指标的图形图表。如需更多信息,请参阅使用 PCP Charts 应用程序进行 Visual tracing PCP 日志归档

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7.4. 从 sadc 归档生成 PCP 归档

您可以使用 sysstat 软件包提供的 sadf 工具来生成来自原生 sadc 归档的 PCP 存档。

先决条件

  • 已创建了 sadc 存档:

    # /usr/lib64/sa/sadc 1 5 -

    在本例中,sadc 是抽样系统数据 1 时间,间隔为 5 秒。outfile 指定为 -,它导致 sadc 将数据写入标准系统活动每日数据文件。此文件名为 saDD,默认情况下位于 /var/log/sa 目录中。

步骤

  • sadc 归档生成 PCP 存档:

    # sadf -l -O pcparchive=/tmp/recording -2

    在本例中,使用 -2 选项会导致 sadfsadc 归档(2 天)中生成 PCP 存档。

验证步骤

您可以使用 PCP 命令检查和分析 sadc 存档生成的 PCP 存档,正如一个原生 PCP 存档一样。例如:

  • 要显示 PCP 存档中从 sadc 归档生成的指标列表,请运行:

    $ pminfo --archive /tmp/recording
    Disk.dev.avactive
    Disk.dev.read
    Disk.dev.write
    Disk.dev.blkread
    [...]
  • 要显示 PCP 归档的归档和主机名的时间范围,请运行:

    $ pmdumplog --label /tmp/recording
    Log Label (Log Format Version 2)
    Performance metrics from host shard
            commencing Tue Jul 20 00:10:30.642477 2021
            ending     Wed Jul 21 00:10:30.222176 2021
  • 要将性能指标值绘制成图形,请运行:

    $ pmchart --archive /tmp/recording

第 8 章 使用 PCP 对 XFS 的性能分析

XFS PMDA 作为 pcp 软件包的一部分提供,并在安装过程中默认启用。它用于在 Performance Co-Pilot (PCP) 中收集 XFS 文件系统的性能指标数据。

您可以使用 PCP 分析 XFS 文件系统的性能。

8.1. 手动安装 XFS PMDA

如果 pcp 配置输出中没有列出 XFS PMDA,请手动安装 PMDA 代理。

这个步骤描述了如何手动安装 PMDA 代理。

先决条件

步骤

  1. 进入 xfs 目录:

    # cd /var/lib/pcp/pmdas/xfs/
  2. 手动安装 XFS PMDA:

    xfs]# ./Install
    Updating the Performance Metrics Name Space (PMNS) ...
    Terminate PMDA if already installed ...
    Updating the PMCD control file, and notifying PMCD ...
    Check xfs metrics have appeared ... 387 metrics and 387 values

验证步骤

  • 验证 pmcd 进程是否在主机上运行,且在配置中列出 XFS PMDA:

    # 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

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8.2. 使用 pminfo 检查 XFS 性能指标

PCP 启用 XFS PMDA 以允许每个挂载的 XFS 文件系统报告特定的 XFS 指标。这样可以更加轻松地查明特定挂载的文件系统问题并评估性能。

pminfo 命令为每个挂载的 XFS 文件系统提供每个设备 XFS 指标。

此流程显示 XFS PMDA 提供所有可用指标的列表。

先决条件

步骤

  • 显示 XFS PMDA 提供的所有可用指标列表:

    # pminfo xfs
  • 显示各个指标的信息。以下示例使用 pminfo 工具检查特定的 XFS 指标:

    • 显示 xfs.write_bytes 指标的简短描述:

      # pminfo --oneline xfs.write_bytes
      
      xfs.write_bytes [number of bytes written in XFS file system write operations]
    • 显示 xfs.read_bytes 指标的长描述:

      # 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.
    • 获取 xfs.read_bytes 指标的当前性能值:

      # pminfo --fetch xfs.read_bytes
      
      xfs.read_bytes
          value 4891346238
    • 使用 pminfo 获取每个设备 XFS 指标:

      # 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

8.3. 使用 pmstore 重置 XFS 性能指标

使用 PCP,您可以修改特定指标的值,特别是当指标充当控制变量时,如 xfs.control.reset 指标。要修改指标值,请使用 pmstore 工具。

这个步骤描述了如何使用 pmstore 工具重置 XFS 指标。

先决条件

步骤

  1. 显示指标的值:

    $ pminfo -f xfs.write
    
    xfs.write
        value 325262
  2. 重置所有 XFS 指标:

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

验证步骤

  • 在重置指标后查看信息:

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

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8.4. XFS 的 PCP 指标组

下表描述了 XFS 可用的 PCP 指标组。

表 8.1. XFS 的指标组

指标组

提供的指标

xfs.*

常规 XFS 指标,包括读取和写入操作计数、读取和写入字节计数。另外,索引节点的次数也会刷新、集群集群和集群失败数的计数器。

xfs.allocs.*

xfs.alloc_btree.*

有关文件系统中对象分配的指标范围,其中包括扩展的数量和块创建/自由。分配树查找和比较,以及扩展从 btree 创建和删除记录。

xfs.block_map.*

xfs.bmap_btree.*

指标包括块映射的读/写入和块删除次数,用于插入、删除和查找的扩展列表操作。另外,还可从 blockmap 进行比较、查找、插入和删除操作的操作计数器。

xfs.dir_ops.*

XFS 文件系统的目录操作计数器,用于创建、删除条目,计数为"getdent"操作。

xfs.transactions.*

meta-data 事务的数量的计数器包括同步和异步事务的数量以及空事务的数量。

xfs.inode_ops.*

操作系统在索引节点缓存中查找带有不同结果的 XFS 索引节点的次数计数器。这些计数的缓存命中,缓存未命中等。

xfs.log.*

xfs.log_tail.*

通过 XFS 文件 sytems 写入的日志缓冲区数的计数器包括写入磁盘的块数量。还提供日志清除和固定数量的指标。

XFS.xstrat.*

XFS flush deamon 清空的文件数据的字节数以及缓冲区数量计数器(清空到磁盘上连续和非相邻空间)的计数器。

xfs.attr.*

所有 XFS 文件系统的属性数量、设置、删除和列出操作的数量。

xfs.quota.*

在 XFS 文件系统上,配额操作的指标包括数字配额回收、配额缓存未命中、缓存命中和配额数据回收。

xfs.buffer.*

有关 XFS 缓冲区对象的指标范围。计数器包括请求的缓冲区调用数、成功缓冲区锁定、等待的缓冲区锁定、miss_locks、miss_retries 和 buffer hit(在查找页面时)。

xfs.btree.*

有关 XFS btree 操作的指标。

xfs.control.reset

配置用于重置 XFS 统计数据的指标计数器的配置指标。使用 pmstore 工具切换控制指标。

8.5. 每个设备 PCP 指标组用于 XFS

下表描述了适用于 XFS 的每设备 PCP 指标组。

表 8.2. 每个设备 PCP 指标组用于 XFS

指标组

提供的指标

xfs.perdev.*

常规 XFS 指标,包括读取和写入操作计数、读取和写入字节计数。另外,索引节点的次数也会刷新、集群集群和集群失败数的计数器。

xfs.perdev.allocs.*

xfs.perdev.alloc_btree.*

有关文件系统中对象分配的指标范围,其中包括扩展的数量和块创建/自由。分配树查找和比较,以及扩展从 btree 创建和删除记录。

xfs.perdev.block_map.*

xfs.perdev.bmap_btree.*

指标包括块映射的读/写入和块删除次数,用于插入、删除和查找的扩展列表操作。另外,还可从 blockmap 进行比较、查找、插入和删除操作的操作计数器。

xfs.perdev.dir_ops.*

XFS 文件系统的目录操作计数器,用于创建、删除条目,计数为"getdent"操作。

xfs.perdev.transactions.*

meta-data 事务的数量的计数器包括同步和异步事务的数量以及空事务的数量。

xfs.perdev.inode_ops.*

操作系统在索引节点缓存中查找带有不同结果的 XFS 索引节点的次数计数器。这些计数的缓存命中,缓存未命中等。

xfs.perdev.log.*

xfs.perdev.log_tail.*

通过 XFS filesytems 写入的日志缓冲区数的计数器包括写入磁盘的块数量。还提供日志清除和固定数量的指标。

xfs.perdev.xstrat.*

XFS flush deamon 清空的文件数据的字节数以及缓冲区数量计数器(清空到磁盘上连续和非相邻空间)的计数器。

xfs.perdev.attr.*

所有 XFS 文件系统的属性数量、设置、删除和列出操作的数量。

xfs.perdev.quota.*

在 XFS 文件系统上,配额操作的指标包括数字配额回收、配额缓存未命中、缓存命中和配额数据回收。

xfs.perdev.buffer.*

有关 XFS 缓冲区对象的指标范围。计数器包括请求的缓冲区调用数、成功缓冲区锁定、等待的缓冲区锁定、miss_locks、miss_retries 和 buffer hit(在查找页面时)。

xfs.perdev.btree.*

有关 XFS btree 操作的指标。

第 9 章 设置 PCP 指标的图形表示

使用 pcpgrafanapcp redispcp bpftracepcp vector 的组合来提供 Performance Co-Pilot (PCP)收集的实时数据或数据的图形表示。

9.1. 使用 pcp-zeroconf 设置 PCP

这个步骤描述了如何在使用 pcp-zeroconf 软件包的系统中设置 PCP。安装 pcp-zeroconf 软件包后,系统会将默认指标集合记录到存档文件中。

步骤

  • 安装 pcp-zeroconf 软件包:

    # dnf install pcp-zeroconf

验证步骤

  • 确保 pmlogger 服务处于活跃状态,并开始归档指标:

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

其他资源

9.2. 设置 grafana-server

Grafana 生成可从浏览器访问的图形。grafana-server 是 Grafana 仪表板的后端服务器。默认情况下,它监听所有接口,并提供通过 Web 浏览器访问的 Web 服务。grafana-pcp 插件与后端中的 pmproxy 协议交互。

这个步骤描述了如何设置 grafana-server

先决条件

步骤

  1. 安装以下软件包:

    # dnf install grafana grafana-pcp
  2. 重启并启用以下服务:

    # systemctl restart grafana-server
    # systemctl enable grafana-server
  3. 为到 Grafana 服务的网络流量打开服务器防火墙。

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

验证步骤

  • 确定 grafana-server 正在侦听并响应请求:

    # ss -ntlp | grep 3000
    LISTEN  0  128  *:3000  *:*  users:(("grafana-server",pid=19522,fd=7))
  • 确保安装了 grafana-pcp 插件:

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

其他资源

  • pmproxy (1) grafana-server man page

9.3. 访问 Grafana Web UI

这个步骤描述了如何访问 Grafana Web 界面。

使用 Grafana Web 界面,您可以:

  • 添加 PCP Redis、PCP bpftrace 和 PCP 向量数据源
  • 创建仪表板
  • 查看任何有用的指标的概述
  • 在 PCP Redis 中创建警报

先决条件

  1. 配置了 PCP。如需更多信息,请参阅使用 pcp-zeroconf 设置 PCP
  2. grafana-server 被配置。如需更多信息,请参阅设置 grafana-server

步骤

  1. 在客户端系统中,打开浏览器,并使用 http://192.0.2.0:3000 链接通过端口 3000 访问 grafana-server

    192.0.2.0 替换为您的计算机 IP。

  2. 首次登录时,在 Email or usernamePassword 字段中输入 admin

    Grafana 提示设置 新密码 以创建安全帐户。如果要稍后设置,请点 Skip

  3. 在菜单中,将鼠标悬停在 grafana gear icon Configuration 图标上,然后单击 Plugins
  4. Plugins 选项卡的 Search by name or type 中输入 performance co-pilot,然后点 Performance Co-Pilot (PCP) 插件。
  5. Plugins / Performance Co-Pilot 窗格中,点 Enable
  6. 点 Grafana grafana home page whirl icon 图标。Grafana Home 页会被显示。

    图 9.1. 仪表板主页

    Grafana 主页仪表板
    注意

    屏幕右上角有一个类似的 grafana top corner settings icon 图标,但它控制常规 仪表板设置

  7. 在 Grafana Home 页面中,点 Add your first data source 添加 PCP Redis、PCP bpftrace 和 PCP 向量数据源。有关添加数据源的更多信息,请参阅:

  8. 可选:在菜单中,将鼠标悬停在 admin profile grafana logout option icon 图标上,以更改 Preferences,包括 Edit ProfileChange PasswordSign out

其他资源

  • grafana-cligrafana-server man page

9.4. 为 Grafana 配置安全连接

您可以在 Grafana 和 Performance Co-Pilot (PCP)组件之间建立安全连接。在这些组件之间建立安全连接有助于防止未授权方访问或修改正在收集和监控的数据。

先决条件

  • 已安装 PCP。如需更多信息,请参阅安装并启用 PCP
  • grafana-server 被配置。如需更多信息,请参阅设置 grafana-server
  • 私有客户端密钥存储在 /etc/grafana/grafana.key 文件中。如果您使用其他路径,请修改流程相应步骤中的路径。

    有关创建私钥和证书签名请求(CSR)的详细信息,以及如何从证书颁发机构(CA)请求证书,请参阅您的 CA 文档。

  • TLS 客户端证书存储在 /etc/grafana/grafana.crt 文件中。如果您使用其他路径,请修改流程相应步骤中的路径。

步骤

  1. 作为 root 用户,打开 /etc/grafana/grana.ini 文件,并调整 [server] 部分中的以下选项,以反映以下内容:

    protocol = https
    cert_key = /etc/grafana/grafana.key
    cert_file = /etc/grafana/grafana.crt
  2. 确保 grafana 可以访问证书:

    # su grafana -s /bin/bash -c \
      'ls -1 /etc/grafana/grafana.crt /etc/grafana/grafana.key'
    /etc/grafana/grafana.crt
    /etc/grafana/grafana.key
  3. 重启并启用 Grafana 服务,以应用配置更改:

    # systemctl restart grafana-server
    # systemctl enable grafana-server

验证

  1. 在客户端系统上,打开浏览器并使用 https://192.0.2.0:3000 链接访问 grafana-server 机器的端口 3000。将 192.0.2.0 替换为您的机器 IP。
  2. 确认 lock icon 锁图标显示在地址栏旁边。

    注意

    如果协议设置为 http,并且尝试 HTTPS 连接,则您将收到 ERR_SSL_PROTOCOL_ERROR 错误。如果协议设置为 https,并且尝试 HTTP 连接,则 Grafana 服务器会使用 "Client send a HTTP request to a HTTPS server" 信息响应。

9.5. 配置 PCP Redis

使用 PCP Redis 数据源:

  • 查看数据存档
  • 使用 pm series 语言查询时间序列
  • 分析多个主机的数据

先决条件

  1. 配置了 PCP。如需更多信息,请参阅使用 pcp-zeroconf 设置 PCP
  2. grafana-server 被配置。如需更多信息,请参阅设置 grafana-server
  3. 邮件传输代理(如 sendmailpostfix )已安装并配置。

步骤

  1. 安装 redis 软件包:

    # dnf install redis
  2. 启动并启用以下服务:

    # systemctl start pmproxy redis
    # systemctl enable pmproxy redis
  3. 重启 grafana-server

    # systemctl restart grafana-server

验证步骤

  • 确保 pmproxyredis 正常工作:

    # pmseries disk.dev.read
    2eb3e58d8f1e231361fb15cf1aa26fe534b4d9df

    如果没有安装 redis 软件包,这个命令不会返回任何数据。

其他资源

  • pmseries (1) man page

9.6. 为 PCP redis 配置安全连接

您可以在 performance co-pilot (PCP)、Grafana 和 PCP redis 之间建立安全连接。在这些组件之间建立安全连接有助于防止未授权方访问或修改正在收集和监控的数据。

先决条件

  • 已安装 PCP。如需更多信息,请参阅安装并启用 PCP
  • grafana-server 被配置。如需更多信息,请参阅设置 grafana-server
  • PCP redis 已安装。如需更多信息,请参阅配置 PCP Redis
  • 私有客户端密钥存储在 /etc/redis/client.key 文件中。如果您使用其他路径,请修改流程相应步骤中的路径。

    有关创建私钥和证书签名请求(CSR)的详细信息,以及如何从证书颁发机构(CA)请求证书,请参阅您的 CA 文档。

  • TLS 客户端证书存储在 /etc/redis/client.crt 文件中。如果您使用其他路径,请修改流程相应步骤中的路径。
  • TLS 服务器密钥存储在 /etc/redis/redis.key 文件中。如果您使用其他路径,请修改流程相应步骤中的路径。
  • TLS 服务器证书存储在 /etc/redis/redis.crt 文件中。如果您使用其他路径,请修改流程相应步骤中的路径。
  • CA 证书存储在 /etc/redis/ca.crt 文件中。如果您使用其他路径,请修改流程相应步骤中的路径。

另外,对于 pmproxy 守护进程:

  • 私有服务器密钥存储在 /etc/pcp/tls/server.key 文件中。如果您使用其他路径,请修改流程相应步骤中的路径。

步骤

  1. 以 root 用户身份,打开 /etc/redis/redis.conf 文件,并调整 TLS/SSL 选项以反映以下属性:

    port 0
    tls-port 6379
    tls-cert-file /etc/redis/redis.crt
    tls-key-file /etc/redis/redis.key
    tls-client-key-file /etc/redis/client.key
    tls-client-cert-file /etc/redis/client.crt
    tls-ca-cert-file /etc/redis/ca.crt
  2. 确保 redis 可以访问 TLS 证书:

    # su redis -s /bin/bash -c \
      'ls -1 /etc/redis/ca.crt /etc/redis/redis.key /etc/redis/redis.crt'
    /etc/redis/ca.crt
    /etc/redis/redis.crt
    /etc/redis/redis.key
  3. 重启 redis 服务器以应用配置更改:

    # systemctl restart redis

验证

  • 确认 TLS 配置可以正常工作:

    # redis-cli --tls --cert /etc/redis/client.crt \
        --key /etc/redis/client.key \
        --cacert /etc/redis/ca.crt <<< "PING"
    PONG

    不成功的 TLS 配置可能导致以下错误信息:

    Could not negotiate a TLS connection: Invalid CA Certificate File/Directory

9.7. 在 PCP Redis 数据源中创建面板和警报

在添加了 PCP Redis 数据源后,您可以使用有用的指标概述控制面板,添加查询来视觉化负载图形,并创建可帮助您在系统发生后查看系统问题的警报。

先决条件

  1. PCP Redis 已配置。如需更多信息,请参阅配置 PCP Redis
  2. grafana-server 可以访问。如需更多信息,请参阅 访问 Grafana Web UI

步骤

  1. 登录到 Grafana Web UI。
  2. 在 Grafana Home 页面中,点 Add your first data source
  3. Add data source 窗格中,在 Filter by name or type 文本框中键入 redis,然后点 PCP Redis
  4. Data Sources / PCP Redis 窗格中,执行以下操作:

    1. URL 字段中添加 http://localhost:44322,然后点 Save & Test
    2. Dashboards tabImportPCP Redis: Host Overview 查看带有任何有用指标概述的仪表板。

      图 9.2. PCP Redis: 主机概述

      PCP redis 主机概述
  5. 添加新面板:

    1. 在菜单中,将鼠标悬停在 grafana plus sign    Create iconDashboardAdd new panel icon 来添加一个面板。
    2. Query 选项卡中,从查询列表中选择 PCP Redis 而不是所选的默认选项,在 A 的文本字段中输入 metric,如 kernel.all.load 以视觉化内核负载图形。
    3. 可选:添加 Panel titleDescription,更新来自 Settings 的选项。
    4. Save 以应用更改并保存仪表板。添加仪表板名称
    5. Apply 以应用更改并返回控制面板。

      图 9.3. PCP Redis 查询面板

      PCP redis 查询面板
  6. 创建警报规则:

    1. PCP Redis 查询面板中,点 redis alert icon Alert,然后点 Create Alert
    2. 编辑 Rule 中的 Name, Evaluate queryFor 项,为您的警报指定 Conditions
    3. Save 以应用更改并保存仪表板。点 Apply 以应用更改并返回控制面板。

      图 9.4. 在 PCP Redis 面板中创建警报

      PCP redis query 警报面板
    4. 可选:在同一面板中,向下滚动并点 Delete 图标以删除创建的规则。
    5. 可选:在菜单中点击 alerting bell icon Alerting 图标查看创建的具有不同警报状态的警报规则,从Alert Rules 选项卡编辑警报规则,或者暂停现有规则。

      要为创建的警报规则添加通知频道以接收来自 Grafana 的警报通知,请参阅为警报添加通知频道

9.8. 为警报添加通知频道

通过添加通知频道,每当满足警报规则条件且系统需要进一步监控时,可以从 Grafana 接收警报通知。

在从支持的通知程序列表中选择任意一种类型后,您可以收到这些警报,其中包括 DingDing, Discord, Email, Google Hangouts Chat, HipChat, Kafka REST Proxy, LINE, Microsoft Teams, OpsGenie, PagerDuty, Prometheus Alertmanager, Pushover, Sensu, Slack, Telegram, Threema Gateway, VictorOps, 和 webhook

先决条件

  1. grafana-server 可以访问。如需更多信息,请参阅 访问 Grafana Web UI
  2. 已创建一个警报规则。如需更多信息,请参阅在 PCP Redis 数据源中创建面板和警报
  3. 配置 SMTP 并在 grafana/grafana.ini 文件中添加有效的发件人电子邮件地址:

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

    使用有效电子邮件地址替换 abc@gmail.com

  4. 重启 grafana-server

    # systemctl restart grafana-server.service

步骤

  1. 在菜单中,将鼠标悬停在 alerting bell icon Alerting 图标上,点 Contact PointsNew contact point
  2. New contact point 详情视图中,执行以下操作:

    1. Name 文本框中输入您的名称
    2. 选择 Contact point type,例如 Email ,并输入电子邮件地址。您可以使用 ; 分隔符添加多个电子邮件地址。
    3. 可选:配置可选电子邮件设置通知设置
  3. 单击 Save contact point
  4. 在警报规则中选择通知频道:

    1. 在菜单中选择 Notification policies 图标,然后点 + New specific policy
    2. 选择您刚才创建的 Contact point
    3. Save policy 按钮

9.9. 在 PCP 组件间设置身份验证

您可以使用 scram-sha-256 身份验证机制来设置身份验证,该机制可通过简单身份验证安全层 (SASL) 框架获得 PCP 支持的。

步骤

  1. scram-sha-256 身份验证机制安装 sasl 框架:

    # dnf install cyrus-sasl-scram cyrus-sasl-lib
  2. pmcd.conf 文件中指定支持的身份验证机制和用户数据库路径:

    # vi /etc/sasl2/pmcd.conf
    
    mech_list: scram-sha-256
    
    sasldb_path: /etc/pcp/passwd.db
  3. 创建一个新用户:

    # useradd -r metrics

    使用您的用户名替换 metrics

  4. 在用户数据库中添加创建的用户:

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

    要添加创建的用户,您需要输入 指标 帐户密码。

  5. 设置用户数据库的权限:

    # chown root:pcp /etc/pcp/passwd.db
    # chmod 640 /etc/pcp/passwd.db
  6. 重启 pmcd 服务:

    # systemctl restart pmcd

验证步骤

  • 验证 sasl 配置:

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

其他资源

9.10. 安装 PCP bpftrace

安装 PCP bpftrace 代理以内省系统,并从内核和用户空间追踪点收集指标。

bpftrace 代理使用 bpftrace 脚本来收集指标。bpftrace 脚本使用增强的 Berkeley Packet Filter (eBPF) 。

这个步骤描述了如何安装 pcp bpftrace

先决条件

  1. 配置了 PCP。如需更多信息,请参阅使用 pcp-zeroconf 设置 PCP
  2. grafana-server 被配置。如需更多信息,请参阅设置 grafana-server
  3. scram-sha-256 身份验证机制被配置。如需更多信息,请参阅在 PCP 组件之间设置身份验证

步骤

  1. 安装 pcp-pmda-bpftrace 软件包:

    # dnf install pcp-pmda-bpftrace
  2. 编辑 bpftrace.conf 文件并添加您在 {setting-up-authentication-b between-pcp-components} 中创建的用户:

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

    使用您的用户名替换 metrics

  3. 安装 bpftrace PMDA:

    # 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 现已安装,只能在验证您的用户后使用。如需更多信息,请参阅 查看 PCP bpftrace System Analysis 仪表板

其他资源

  • pmdabpftrace (1) bpftrace man page

9.11. 查看 PCP bpftrace System Analysis 仪表板

使用 PCP bpftrace 数据源,您可以从 pmlogger 或 archive 中不以普通数据提供的源访问实时数据

在 PCP bpftrace 数据源中,您可以使用有用的指标概述查看仪表板。

先决条件

  1. 已安装 PCP bpftrace。如需更多信息,请参阅安装 PCP bpftrace
  2. grafana-server 可以访问。如需更多信息,请参阅 访问 Grafana Web UI

步骤

  1. 登录到 Grafana Web UI。
  2. 在 Grafana Home 页面中,点 Add your first data source
  3. Add data source 窗格中,在 Filter by name or type 文本框中键入 bpftrace,然后点 PCP bpftrace
  4. Data Sources / PCP bpftrace 窗格中,执行以下操作:

    1. URL 字段中添加 http://localhost:44322
    2. 切换 Basic Auth 选项,并在 UserPassword 字段中添加创建的用户凭证。
    3. Save and Test

      图 9.5. 在数据源中添加 PCP bpftrace

      bpftrace auth
    4. Dashboards tabImportPCP bpftrace: System Analysis 查看包含任何有用的指标概述的仪表板。

      图 9.6. PCP bpftrace: 系统分析

      pcp bpftrace bpftrace 系统分析

9.12. 安装 PCP 向量

这个步骤描述了如何安装 pcp 向量

先决条件

  1. 配置了 PCP。如需更多信息,请参阅使用 pcp-zeroconf 设置 PCP
  2. grafana-server 被配置。如需更多信息,请参阅设置 grafana-server

步骤

  1. 安装 pcp-pmda-bcc 软件包:

    # dnf install pcp-pmda-bcc
  2. 安装 bcc PMDA:

    # 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

其他资源

  • pmdabcc (1) man page

9.13. 查看 PCP 向量清单

PCP 向量数据源显示实时指标并使用 pcp 指标。它分析单个主机的数据。

在添加了 PCP 向量数据源后,您可以使用有用的指标概述来查看仪表板,并查看清单中的相关故障排除或引用链接。

先决条件

  1. 已安装 PCP 向量。如需更多信息,请参阅安装 PCP 向量
  2. grafana-server 可以访问。如需更多信息,请参阅 访问 Grafana Web UI

步骤

  1. 登录到 Grafana Web UI。
  2. 在 Grafana Home 页面中,点 Add your first data source
  3. Add data source 窗格中,在 Filter by name or type 文本框中键入 vector,然后点 PCP 向量
  4. Data Sources / PCP Vector 窗格中,执行以下操作:

    1. URL 字段中添加 http://localhost:44322,然后点 Save & Test
    2. Dashboards tabImportPCP Vector: Host Overview 查看带有任何有用指标概述的仪表板。

      图 9.7. PCP Vector:主机概述

      PCP 向量主机概述
  5. 在菜单中,将鼠标悬停在 pcp plugin in grafana Performance Co-Pilot 插件上,然后单击 PCP Vector Checklist

    在 PCP 检查列表中,点 pcp vector checklist troubleshooting doc 帮助或 pcp vector checklist warning 警告图标查看相关的故障排除或参考链接。

    图 9.8. Performance Co-Pilot / PCP 向量清单

    PCP 向量清单

9.14. Grafana 问题故障排除

有时有必要对 Grafana 问题进行故障排除,如 Grafana 不显示任何数据、仪表盘是黑的或类似的问题。

步骤

  • 通过执行以下命令,验证 pmlogger 服务是否已启动并正在运行:

    $ systemctl status pmlogger
  • 运行以下命令,验证是否在磁盘中创建或修改了文件:

    $ 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
    [..]
  • 运行以下命令验证 pmproxy 服务是否正在运行:

    $ systemctl status pmproxy
  • 通过查看 /var/log/pcp/pmproxy/pmproxy.log 文件确定其包括一些内容来验证 pmproxy 是否正在运行、时间序列支持是否被启用以及到 Redis 的连接:

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

    在这里,1716 是 pmproxy 的 PID,对于每次调用 pmproxy 时,将有所不同。

  • 运行以下命令,验证 Redis 数据库是否包含任何密钥:

    $ redis-cli dbsize
    (integer) 34837
  • 通过执行以下命令,验证 Redis 数据库和 pmproxy 中的任何 PCP 指标是否能够访问它们:

    $ 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
  • 运行以下命令,验证 Grafana 日志中是否有错误:

    $ 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 10 章 使用 Web 控制台优化系统性能

了解如何在 RHEL web 控制台中设置性能配置集,以便为所选任务优化系统性能。

10.1. Web 控制台中的性能调优选项

Red Hat Enterprise Linux 9 提供几个根据以下任务优化系统的性能配置集:

  • 使用桌面的系统
  • 吞吐性能
  • 延迟性能
  • 网络性能
  • 低电源消耗
  • 虚拟机

TuneD 服务优化系统选项以匹配所选配置集。

在 Web 控制台中,您可以设置系统使用的哪个性能配置集。

其他资源

10.2. 在 Web 控制台中设置性能配置集

根据您要执行的任务,您可以使用 Web 控制台通过设置合适的性能配置集来优化系统性能。

先决条件

流程

  1. 登录到 web 控制台。详情请参阅 Web 控制台的日志记录
  2. Overview
  3. Configuration 部分中,点当前的性能配置文件。

    Image displaying the Overview pane of the cockpit interface.

  4. Change Performance Profile 对话框中设置所需的配置文件。

    Image displaying the Change performance profile dialog box.

  5. Change Profile

验证步骤

  • Overview 选项卡现在在 Configuration 部分中显示所选性能配置文件。

10.3. 使用 Web 控制台监控本地系统的性能

Red Hat Enterprise Linux Web 控制台使用 Utilization Saturation and Errors (USE) 方法进行故障排除。新的性能指标页面带有最新数据,您可以对数据进行组织化的历史视图。

Metrics and history 页面中,您可以查看事件、错误和资源使用率和饱和度的图形表示。

先决条件

  • Web 控制台已安装并可以访问。详情请参阅安装 Web 控制台
  • cockpit-pcp 软件包(启用收集性能指标)已安装:

    1. 从 Web 控制台界面安装软件包:

      1. 使用管理权限登录到 web 控制台。详情请参阅 Web 控制台的日志记录
      2. Overview 页面中,单击 View metrics and history
      3. Install cockpit-pcp 按钮。
      4. 安装软件对话框窗口中,点安装
    2. 要从命令行界面安装软件包,请使用:

      # dnf install cockpit-pcp
  • 启用 Performance Co-Pilot (PCP)服务:

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

流程

  1. 登录到 web 控制台。详情请参阅 Web 控制台的日志记录
  2. Overview
  3. Usage 部分中,点 View metrics and history

    Image displaying the Overview pane of the cockpit interface.

    Metrics and history 部分打开:

    • 当前系统配置和使用情况: Image displaying the current system configuration and usage
    • 用户指定的时间间隔后,图形形式的性能指标: Image displaying the performance metrics of the CPU

10.4. 使用 Web 控制台和 Grafana 监控多个系统的性能

Grafana 使您可以一次从多个系统中收集数据,并查看其收集的 Performance Co-Pilot (PCP)指标的图形表示。您可以在 web 控制台界面中的多个系统设置性能指标监控和导出。

前提条件

  • 必须安装并可以访问 Web 控制台。详情请参阅链接:安装 Web 控制台
  • 安装 cockpit-pcp 软件包。

    1. 在 Web 控制台界面中:

      1. 使用管理权限登录到 web 控制台。详情请参阅 Web 控制台的日志记录
      2. Overview 页面中,点 View details 和 history
      3. Install cockpit-pcp 按钮。
      4. 安装软件对话框窗口中,点安装
      5. 注销并再次登录以查看指标历史记录。
    2. 要从命令行界面安装软件包,请使用:

      # dnf install cockpit-pcp
  • 启用 PCP 服务:

    # systemctl enable --now pmlogger.service pmproxy.service
  • 设置 Grafana 仪表板。如需更多信息,请参阅设置 grafana-server
  • 安装 redis 软件包。

    # dnf install redis

    另外,您可以在稍后的流程中从 Web 控制台界面安装软件包。

流程

  1. Overview 页面中,点 Usage 表中的 View metrics and history
  2. Metrics 设置 按钮。
  3. Export to network 滑块移到活跃位置。

    Metrics settings

    如果您没有安装 redis 软件包,Web 控制台会提示您安装它。

  4. 要打开 pmproxy 服务,请从下拉列表中选择一个区,然后点 Add pmproxy 按钮。
  5. 点击 Save

验证

  1. Networking
  2. Firewall 表中,点 Edit rules and zones 按钮。
  3. 在您选择的区域中搜索 pmproxy
重要

在您要监视的所有系统中重复此步骤。

第 11 章 设置磁盘调度程序

磁盘调度程序负责对提交至存储设备的 I/O 请求进行排序。

您可以通过几种不同方式配置调度程序:

注意

在 Red Hat Enterprise Linux 9 中,块设备只支持多队列调度。这可让块层性能针对使用快速固态驱动器(SSD)和多核系统进行正常扩展。

Red Hat Enterprise Linux 7 和更早的版本中的传统、单一队列调度程序已被删除。

11.1. 可用磁盘调度程序

Red Hat Enterprise Linux 9 中支持以下多队列磁盘调度程序:

none
实施第一出 (FIFO) 调度算法。它将请求合并到通用块层,并通过一个简单的最近缓存来合并。
mq-deadline

尝试为请求到达调度程序的时间点提供有保证的延迟。

mq-deadline 调度程序将排队的 I/O 请求分为读取或写入批处理,然后调度它们以增加逻辑块寻址 (LBA) 顺序执行。默认情况下,读取批处理的优先级高于写入批处理,因为应用程序更有可能阻止读 I/O 操作。在 mq-deadline 批处理后,它会检查写操作在处理器时间耗尽的时间,并根据情况调度下一个读取或写入批处理。

这个调度程序适用于大多数用例,特别是那些写入操作是异步的。

bfq

以桌面系统和互动任务为目标。

bfq 调度程序可确保任何单个应用程序都不会使用所有带宽。实际上,存储设备总是像它们处于闲置时一样进行响应。在其默认配置中,bfq 注重提供最低延迟,而不是达到最大吞吐量。

BFQ 基于 cfq 代码。它不会为每个进程授予固定时间片段,但会为进程分配一个扇区数衡量的 budget(预算)

在复制大型文件时,这个调度程序不适用。

kyber

调度程序调整自身,以通过计算提交到块 I/O 层的每个 I/O 请求的延迟来实现延迟目标。您可以为读取配置目标延迟,如 cache-misses 和同步写入请求。

此调度程序适用于快速设备,如 NVMe、SSD 或其他低延迟设备。

11.2. 不同用例的磁盘调度程序

根据系统执行的任务,建议在进行任何分析和调优任务前,将以下磁盘调度程序作为基准:

表 11.1. 适用于不同用例的磁盘调度程序

使用案例磁盘调度程序

传统的使用 SCSI 接口的 HDD

使用 mq-deadlinebfq

高性能 SSD 或具有快速存储的 CPU 绑定系统

使用 none,特别是在运行企业级应用程序时。或者,使用 kyber

桌面或互动任务

使用 bfq

虚拟客户端

使用 mq-deadline。使用可以多队列的主机总线适配器 (HBA) 驱动程序,使用 none

11.3. 默认磁盘调度程序

块设备使用默认的磁盘调度程序,除非您指定了另一个调度程序。

注意

具体来说,对于 非易失性内存 Express (NVMe) 块设备,默认调度程序为 none,红帽建议不更改此设备。

内核会根据设备类型选择默认磁盘调度程序。自动选择调度程序通常是最佳设置。如果您需要不同的调度程序,红帽建议使用 udev 规则或 TuneD 应用程序来配置它。匹配所选设备并只为那些设备切换调度程序。

11.4. 确定活跃磁盘调度程序

此流程决定了哪个磁盘调度程序目前在给定块设备中活跃。

步骤

  • 读取 /sys/block/设备/queue/scheduler 文件的内容:

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

    在文件名中,将 device 替换为块设备名称,如 sdc

    活跃的调度程序列在方括号中 ([ ]) 。

11.5. 使用 TuneD 设置磁盘调度程序

此流程创建并启用 TuneD 配置集,该配置集为所选块设备设置给定磁盘调度程序。这个设置会在系统重启后保留。

在以下命令和配置中替换:

  • 带有块设备名称的 device,如 sdf
  • 带有您要为该设备设置的磁盘调度程序的 selected-scheduler,例如 bfq

先决条件

流程

  1. 可选:选择一个您的配置集将要基于的现有 Tuned 配置集。有关可用配置集列表,请参阅 RHEL 提供的 TuneD 配置集

    要查看哪个配置集当前处于活跃状态,请使用:

    $ tuned-adm active
  2. 创建一个新目录来保存 TuneD 配置集:

    # mkdir /etc/tuned/my-profile
  3. 查找所选块设备系统唯一标识符:

    $ 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
    注意

    本例中的命令将返回以 World Wide Name (WWN) 或与指定块设备关联的序列号的所有值。虽然最好使用 WWN,但给定设备始终不能使用 WWN,但 example 命令返回的任何值都可以接受用作 device system unique ID

  4. 创建 /etc/tuned/my-profile/tuned.conf 配置文件。在该文件中设置以下选项:

    1. 可选:包含现有配置集:

      [main]
      include=existing-profile
    2. 为与 WWN 标识符匹配的设备设置所选磁盘调度程序:

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

      在这里:

      • 使用要使用的标识符的名称替换 IDNAME (如 ID_WWN)。
      • device system unique id 替换为所选标识符的值(如 0x5002538d00000000)。

        要匹配 devices_udev_regex 选项中的多个设备,将标识符放在括号中,并使用垂直栏来分离它们:

        devices_udev_regex=(ID_WWN=0x5002538d00000000)|(ID_WWN=0x1234567800000000)
  5. 启用您的配置集:

    # tuned-adm profile my-profile

验证步骤

  1. 验证 TuneD 配置集是否活跃并应用:

    $ 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. 读取 /sys/block/设备/queue/scheduler 文件的内容:

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

    在文件名中,将 device 替换为块设备名称,如 sdc

    活跃的调度程序列在方括号中 ([]) 。

其他资源

11.6. 使用 udev 规则设置磁盘调度程序

此流程使用 udev 规则为特定块设备设置给定磁盘调度程序。这个设置会在系统重启后保留。

在以下命令和配置中替换:

  • 带有块设备名称的 device,如 sdf
  • 带有您要为该设备设置的磁盘调度程序的 selected-scheduler,例如 bfq

步骤

  1. 查找块设备系统唯一标识符:

    $ 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
    注意

    本例中的命令将返回以 World Wide Name (WWN) 或与指定块设备关联的序列号的所有值。虽然最好使用 WWN,但给定设备始终不能使用 WWN,但 example 命令返回的任何值都可以接受用作 device system unique ID

  2. 配置 udev 规则。使用以下内容创建 /etc/udev/rules.d/99-scheduler.rules 文件:

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

    在这里:

    • 使用要使用的标识符的名称替换 IDNAME (如 ID_WWN)。
    • device system unique id 替换为所选标识符的值(如 0x5002538d00000000)。
  3. 重新载入 udev 规则:

    # udevadm control --reload-rules
  4. 应用调度程序配置:

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

验证步骤

  • 验证活跃的调度程序:

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

11.7. 为特定磁盘临时设置调度程序

此流程为特定块设备设置给定磁盘调度程序。系统重启后该设置不会保留。

步骤

  • 将所选调度程序的名称写入 /sys/block/device/queue/scheduler 文件:

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

    在文件名中,将 device 替换为块设备名称,如 sdc

验证步骤

  • 验证调度程序是否在该设备中活跃:

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

第 12 章 调整 Samba 服务器的性能

了解在某些情况下,哪些设置可以提高 Samba 的性能,以及哪些设置可能会对性能造成负面影响。

本节的部分内容来自在 Samba Wiki 中发布的 Performance Tuning 文档。许可证: CC BY 4.0。作者和贡献者:请参阅 Wiki 页面上的历史选项卡。

先决条件

  • Samba 被设置为文件或打印服务器

12.1. 设置 SMB 协议版本

每个新的 SMB 版本都添加了特性并提高了协议的性能。最新的 Windows 和 Windows 服务器操作系统始终支持最新的协议版本。如果 Samba 也使用最新的协议版本,那么连接到 Samba 的 Windows 客户端将从性能改进中受益。在 Samba 中,server max protocol的默认值被设置为最新支持的稳定的 SMB 协议版本。

注意

要始终拥有最新的稳定的 SMB 协议版本,请不要设置 server max protocol 参数。如果手动设置参数,则需要修改 SMB 协议的每个新版本的设置,以便启用最新的协议版本。

以下流程解释了如何对 server max protocol 参数使用默认值。

步骤

  1. /etc/samba/smb.conf 文件的 [global] 部分中删除 server max protocol 参数。
  2. 重新载入 Samba 配置

    # smbcontrol all reload-config

12.2. 与包含大量文件的目录调整共享

Linux 支持区分大小写的文件名。因此,在搜索或访问文件时,Samba需要针对大小写文件名来扫描目录。您可以将共享配置为只以小写或大写来创建新文件,这可以提高性能。

先决条件

  • Samba 配置为文件服务器

步骤

  1. 将共享上的所有文件重命名为小写。

    注意

    使用这个过程中的设置,名称不为小写的文件将不再显示。

  2. 在共享部分中设置以下参数:

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

    有关参数的详情,请查看 smb.conf (5) 手册页 中的描述。

  3. 验证/etc/samba/smb.conf文件:

    # testparm
  4. 重新载入 Samba 配置:

    # smbcontrol all reload-config

应用了这些设置后,此共享上所有新创建的文件的名称都使用小写。由于这些设置,Samba 不再需要针对大小写来扫描目录,这样可以提高性能。

12.3. 可能会对性能造成负面影响的设置

默认情况下,Red Hat Enterprise Linux 中的内核会根据高网络性能进行了微调。例如,内核对缓冲区大小使用自动轮询机制。在 /etc/samba/smb.conf 文件中设置 socket options 参数会覆盖这些内核设置。因此,设置此参数会在大多数情况下降低 Samba 网络性能。

要使用内核的优化的设置,请从 /etc/samba/smb.conf 中的 [global] 部分删除 socket options 参数。

第 13 章 优化虚拟机性能

与主机相比,虚拟机的性能总会有所降低。以下小节解释了这个冲突的原因,并提供了有关如何在 RHEL 9 中最小化虚拟化性能影响的说明,以便您的硬件基础架构资源可以尽可能高效地使用。

13.1. 影响虚拟机性能的因素

虚拟机作为用户空间进程在主机上运行。因此管理程序需要转换主机的系统资源,以便虚拟机可使用它们。因此,部分资源会被转换消耗,因此虚拟机无法获得与主机相同的性能效率。

虚拟化对系统性能的影响

体虚拟机性能损失的原因包括:

  • 虚拟 CPU(vCPU)是主机上的线,,由 Linux 调度程序处理。
  • VM 不会自动继承主机内核的优化功能,比如 NUMA 或巨页。
  • 主机的磁盘和网络 I/O 设置可能会对虚拟机有显著的性能影响。
  • 网络流量通常通过基于软件的网桥到达虚拟机。
  • 根据主机设备及其型号,特定硬件的模拟可能会产生大量的开销。

虚拟化对虚拟机性能影响的严重程度受到各种因素的影响,具体包括:

  • 并行运行的虚拟机数量。
  • 每个虚拟机使用的虚拟设备数量。
  • 虚拟机使用的设备类型。

降低虚拟机性能损失

RHEL 9 提供了很多功能,可用于降低虚拟化的负面影响。值得注意的是:

重要

调整虚拟机性能会对其他虚拟化功能造成负面影响。例如,它可以使迁移修改过的虚拟机更为困难。

13.2. 使用 TuneD 优化虚拟机性能

TuneD 工具是一种调优配置文件交付机制,能够让 RHEL 适应某些工作负载特性,如 CPU 密集型任务或存储网络吞吐量响应的需求。它提供很多预先配置的调优配置文件,以便在多个特定用例中增强性能并降低功耗。您可以编辑这些配置集,或创建新配置集来创建适合您的环境的性能解决方案,包括虚拟环境。

要针对虚拟化优化 RHEL 9,请使用以下配置集:

  • 对于 RHEL 9 虚拟机,请使用 virtual-guest 配置集。它基于通常适用的 throughput-performance 配置集,但也会降低虚拟内存的交换性。
  • 对于 RHEL 9 虚拟化主机,请使用 virtual-host 配置集。这可提高脏内存页面的主动回写,这有助于主机性能。

先决条件

流程

启用特定的 TuneD 配置集:

  1. 列出可用的 TuneD 配置集。

    # 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. 可选:创建一个新的 TuneD 配置集或编辑现有的 TuneD 配置集。

    如需更多信息,请参阅自定义 TuneD 配置集

  3. 激活 TuneD 配置集。

    # tuned-adm profile selected-profile
    • 要优化虚拟化主机,请使用 virtual-host 配置集。

      # tuned-adm profile virtual-host
    • 在 RHEL 虚拟机操作系统中,使用 virtual-guest 配置集。

      # tuned-adm profile virtual-guest

13.3. 优化 libvirt 守护进程

libvirt 虚拟化套件作为 RHEL hypervisor 的管理层,libvirt 配置对您的虚拟化主机有很大影响。值得注意的是,RHEL 9 包含两种不同类型的 libvirt 守护进程,即单体或模块化,您使用的守护进程类型会影响您可以配置单独的虚拟化驱动程序。

13.3.1. libvirt 守护进程的类型

RHEL 9 支持以下 libvirt 守护进程类型:

单体 libvirt

传统的 libvirt 守护进程 libvirtd,使用单一配置文件 - /etc/libvirt/libvirtd.conf 控制各种虚拟化驱动程序。

因此,libvirtd 允许使用集中的虚拟机监控程序配置,但可能会导致对系统资源的使用效率低。因此,libvirtd 在以后的 RHEL 主发行版本中将不被支持。

但是,如果您从 RHEL 8 更新至 RHEL 9,您的主机仍然默认使用 libvirtd

模块 libvirt

RHEL 9 中新引入的模块 libvirt 为各个虚拟化驱动程序提供一个特定的守护进程。其中包括:

  • virtqemud - hypervisor 管理的主要守护进程
  • virtinterfaced - 用于主机 NIC 管理的辅助守护进程
  • virtnetworkd - 用于虚拟网络管理的辅助守护进程
  • virtnodedevd - 主机物理设备管理的辅助守护进程
  • virtnwfilterd - 主机防火墙管理的辅助守护进程
  • virtsecretd - 用于主机 secret 管理的辅助守护进程
  • virtstoraged - 用于存储管理的辅助守护进程

每个守护进程都有单独的配置文件 - 例如 /etc/libvirt/virtqemud.conf。因此,模块化的 libvirt 守护进程可以为调优 libvirt 资源管理提供更好的选项。

如果您执行了全新的 RHEL 9 安装,则会默认配置模块化的 libvirt

后续步骤

13.3.2. 启用模块化 libvirt 守护进程

在 RHEL 9 中,libvirt 库使用 modular 守护进程来处理您主机上的单个虚拟化驱动程序集。例如,virtqemud 守护进程处理 QEMU 驱动程序。

如果您执行了 RHEL 9 主机的全新安装,您的虚拟机监控程序默认使用模块化 libvirt 守护进程。但是,如果您将主机从 RHEL 8 升级到 RHEL 9,您的管理程序将使用单体 libvirtd 守护进程,这是 RHEL 8 中的默认设置。

如果是这种情况,红帽建议改为启用模块 libvirt 守护进程,因为它们为微调 libvirt 资源管理提供了更好的选项。另外,libvirtd 在以后的 RHEL 主发行版本中将不被支持。

先决条件

  • 您的管理程序使用单体的 libvirtd 服务。

    # systemctl is-active libvirtd.service
    active

    如果这个命令显示 active,则代表在使用 libvirtd

  • 您的虚拟机已关闭。

流程

  1. 停止 libvirtd 及其套接字。

    $ systemctl stop libvirtd.service
    $ systemctl stop libvirtd{,-ro,-admin,-tcp,-tls}.socket
  2. 禁用 libvirtd 以防止它在引导时启动。

    $ systemctl disable libvirtd.service
    $ systemctl disable libvirtd{,-ro,-admin,-tcp,-tls}.socket
  3. 启用模块 libvirt 守护进程。

    # for drv in qemu interface network nodedev nwfilter secret storage; do systemctl unmask virt${drv}d.service; systemctl unmask virt${drv}d{,-ro,-admin}.socket; systemctl enable virt${drv}d.service; systemctl enable virt${drv}d{,-ro,-admin}.socket; done
  4. 启动模块守护进程的套接字。

    # for drv in qemu network nodedev nwfilter secret storage; do systemctl start virt${drv}d{,-ro,-admin}.socket; done
  5. 可选: 如果您需要从远程主机连接到主机,请启用并启动虚拟化代理守护进程。

    1. 检查libvirtd-tls.socket 服务是否已在系统上启用了。

      # cat /etc/libvirt/libvirt.conf | grep listen_tls
      
      listen_tls = 0
    2. 如果 libvirtd-tls.socket 没启用(listen_tls = 0),请激活 virtproxyd,如下所示:

      # systemctl unmask virtproxyd.service
      # systemctl unmask virtproxyd{,-ro,-admin}.socket
      # systemctl enable virtproxyd.service
      # systemctl enable virtproxyd{,-ro,-admin}.socket
      # systemctl start virtproxyd{,-ro,-admin}.socket
    3. 如果 libvirtd-tls.socket启用了(listen_tls = 1),请激活 virtproxyd,如下所示:

      # systemctl unmask virtproxyd.service
      # systemctl unmask virtproxyd{,-ro,-admin,-tls}.socket
      # systemctl enable virtproxyd.service
      # systemctl enable virtproxyd{,-ro,-admin,-tls}.socket
      # systemctl start virtproxyd{,-ro,-admin,-tls}.socket

      要启用 virtproxyd 的 TLS 套接字,您的主机必须配置了 TLS 证书,以与 libvirt 一起工作。如需更多信息,请参阅 上游 libvirt 文档

验证

  1. 激活已启用的虚拟化守护进程。

    # virsh uri
    qemu:///system
  2. 验证您的主机是否在使用 virtqemud 模块守护进程。

    # systemctl is-active virtqemud.service
    active

    如果状态是 active,则您已成功启用了模块 libvirt 守护进程。

13.4. 配置虚拟机内存

要提高虚拟机 (VM) 的性能,您可以将额外的主机 RAM 分配给虚拟机。类似地,您可以减少分配给虚拟机的内存量,从而使主机内存可以分配给其他虚拟机或任务。

要执行这些操作,您可以使用 Web 控制台命令行界面

13.4.1. 使用 web 控制台添加和删除虚拟机内存

要提高虚拟机 (VM) 的性能或释放它使用的主机资源,您可以使用 Web 控制台来调整分配给虚拟机的内存量。

先决条件

  • 客户端操作系统正在运行内存 balloon 驱动程序。请执行以下命令校验:

    1. 确保虚拟机的配置包含 memballoon 设备:

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

      如果此命令显示任何输出,并且型号未设置为 none,则存在 memballoon 设备。

    2. 确保 balloon 驱动程序在客户机操作系统中运行。

      • 在 Windows 客户机中,驱动程序作为 virtio-win 驱动程序软件包的一部分安装。具体步骤请参阅为 Windows 虚拟机安装半虚拟化 KVM 驱动程序
      • 在 Linux 客户机中,通常默认包含驱动程序,并在存在 memballoon 设备时激活。
  • Web 控制台 VM 插件 已安装在您的系统上

流程

  1. 可选:包含有关虚拟机最大内存和当前使用的内存的信息。这将作为您更改的基准,并进行验证。

    # virsh dominfo testguest
    Max memory:     2097152 KiB
    Used memory:    2097152 KiB
  2. Virtual Machines 界面中,点您要查看其信息的虚拟机。

    此时将打开一个新页面,其中包含关于所选虚拟机基本信息的概述部分,以及用于访问虚拟机的图形界面的控制台部分。

  3. 点概述窗格中 Memory 行旁边的 edit

    此时将显示 Memory Adjustment 对话框。

    显示虚拟机内存调整对话框的图片。
  4. 为所选虚拟机配置虚拟 CPU。

    • 最大分配 - 设置虚拟机可用于其进程的最大主机内存量。您可以在创建虚拟机时指定最大内存,或可以在以后增大。您可以将内存指定为 MiB 或 GiB 的倍数。

      只有在关闭虚拟机上才能调整最大内存分配。

    • 当前分配 - 设置分配给虚拟机的实际内存量。这个值可以小于最大分配量,但不能超过它。您可以调整值,来控制虚拟机的进程可使用的内存。您可以将内存指定为 MiB 或 GiB 的倍数。

      如果没有指定这个值,则默认分配是 Maximum allocation 值。

  5. Save

    调整了虚拟机的内存分配。

13.4.2. 使用命令行界面添加和删除虚拟机内存

若要提高虚拟机 (VM) 的性能或释放其使用的主机资源,您可以使用 CLI 来调整分配给虚拟机的内存量。

先决条件

  • 客户端操作系统正在运行内存 balloon 驱动程序。请执行以下命令校验:

    1. 确保虚拟机的配置包含 memballoon 设备:

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

      如果此命令显示任何输出,并且型号未设置为 none,则存在 memballoon 设备。

    2. 确定 ballon 驱动程序正在客户端操作系统中运行。

      • 在 Windows 客户机中,驱动程序作为 virtio-win 驱动程序软件包的一部分安装。具体步骤请参阅为 Windows 虚拟机安装半虚拟化 KVM 驱动程序
      • 在 Linux 客户机中,通常默认包含驱动程序,并在存在 memballoon 设备时激活。

流程

  1. 可选:包含有关虚拟机最大内存和当前使用的内存的信息。这将作为您更改的基准,并进行验证。

    # virsh dominfo testguest
    Max memory:     2097152 KiB
    Used memory:    2097152 KiB
  2. 调整分配给虚拟机的最大内存。增加这个值可以提高虚拟机的性能风险,降低这个值会降低虚拟机在主机上的性能占用空间。请注意,此更改只能在关闭的虚拟机上执行,因此调整正在运行的虚拟机需要重新启动才能生效。

    例如,将 testguest 虚拟机可以使用的最大内存更改为 4096 MiB:

    # virt-xml testguest --edit --memory memory=4096,currentMemory=4096
    Domain 'testguest' defined successfully.
    Changes will take effect after the domain is fully powered off.

    要增加正在运行的虚拟机的最大内存,您可以将内存设备附加到虚拟机。这也被称为内存热插拔。详情请参阅将设备附加到虚拟机

    警告

    不支持从正在运行的虚拟机中删除内存设备(也称为内存热插拔),因此红帽强烈不鼓励这样做。

  3. 可选: 您还可以调整虚拟机当前使用的内存,最多不超过最大分配数。这调整了虚拟机在主机上的内存负载,直到下一次重启为止,而不需要更改最大的虚拟机分配。

    # virsh setmem testguest --current 2048

验证

  1. 确认虚拟机使用的内存已更新:

    # virsh dominfo testguest
    Max memory:     4194304 KiB
    Used memory:    2097152 KiB
  2. 可选:如果您调整了当前虚拟机内存,您可以获取虚拟机的内存 balloon 统计,以评估它如何有效地控制其内存使用量。

     # 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

13.4.3. 使用 virtio-mem 添加和删除虚拟机内存

作为技术预览,RHEL 9 提供 virtio-mem 半虚拟化内存设备。virtio-mem 可用于在虚拟机(VM)中动态添加或删除主机内存。例如,您可以使用这个设备在运行的虚拟机之间移动内存资源,或者根据您当前的要求在云设置中调整虚拟机内存大小。

重要

virtio-mem 作为技术预览包含在 RHEL 9 中,这意味着它不被支持。

13.4.3.1. 先决条件

  • 主机具有 Intel 64 或 AMD64 CPU 架构。
  • 主机和虚拟机使用 RHEL 9 作为操作系统。

13.4.3.2. virtio-mem 概述

virtio-mem 是一个半虚拟化内存设备,可用于在虚拟机中动态添加或删除主机内存。例如,您可以使用这个设备在运行的虚拟机之间移动内存资源,或者根据您当前的要求在云设置中调整虚拟机内存大小。

使用 virtio-mem,您可以将虚拟机的内存增加到超出其初始大小,并将其缩小回其原始大小,单位可以是 2 到几百兆字节(MiB)。但请注意,virtio-mem 也依赖于特定的客户机操作系统配置,特别是为了可靠地拔出内存。

重要

virtio-mem 作为技术预览包含在 RHEL 9 中,这意味着它不被支持。

virtio-mem 技术预览限制

virtio-mem 目前与以下功能不兼容:

  • 在主机上使用内存预分配
  • 在主机上使用巨页
  • 对主机上的实时应用程序使用内存锁定
  • 在主机上使用加密的虚拟化
  • 主机中的动态内存元数据分配
  • 在主机上将 virtio-memmemballoon 膨胀和收缩合并
  • 从虚拟机中拔出 virtio-mem 设备
  • 在虚拟机中卸载或重新载入 virtio_mem 驱动程序
  • 休眠或挂起载入了 virtio_mem 驱动程序的虚拟机

虚拟机中的内存在线

将内存附加到正在运行的 RHEL 虚拟机(也称为内存热插拔)时,您必须在虚拟机操作系统中将热插拔内存设置为在线状态。否则,系统将无法使用内存。

下表总结了在可用内存在线配置间选择时的主要注意事项。

表 13.1. 内存在线配置的比较

配置名称从虚拟机中拔出内存创建内存区不平衡的风险一个潜在的用例预期工作负载的内存要求

online_movable

热插内存可以可靠地拔出。

热插拔相对较少的内存

主要是用户空间内存

auto-movable

热插内存的可移动部分可以可靠地拔出。

最小

热插拔大量内存

主要是用户空间内存

online_kernel

热插拔内存无法可靠地拔出。

不可靠内存拔出是可以接受的。

用户空间或内核空间内存

区域不平衡 是某个 Linux 内存区域中缺少可用内存页。区域不平衡 会对系统性能造成负面影响。例如,如果内核用完了不可移动分配的可用内存,则内核可能会崩溃。通常,可移动分配主要包含用户空间内存页,不可移动分配主要包含内核空间内存页。

有关内存在线注意事项的详细说明,请参阅: 在线和离线内存块区域不平衡

13.4.3.3. 在虚拟机中配置内存在线

在使用 virtio-mem 将内存附加到正在运行的虚拟机(也称为内存热插拔)之前,您必须配置虚拟机(VM)操作系统,以便可将热插拔内存自动设置为在线状态。否则,客户端操作系统无法使用额外的内存。您可以从以下内存在线的配置中选择:

  • online_movable
  • online_kernel
  • auto-movable

要了解这些配置之间的区别,请参阅:虚拟机中的内存在线

RHEL 中默认内存在线是使用 udev 规则配置的。但是,在使用 virtio-mem 时,建议直接在内核中配置内存在线。

重要

virtio-mem 作为技术预览包含在 RHEL 9 中,这意味着它不被支持。

先决条件

  • 主机具有 Intel 64 或 AMD64 CPU 架构。
  • 主机和虚拟机使用 RHEL 9 作为操作系统。

步骤

  • 要在虚拟机中设置内存在线,以使用 online_movable 配置:

    1. memhp_default_state 内核命令行参数设置为 online_movable

      # grubby --update-kernel=ALL --remove-args=memhp_default_state --args=memhp_default_state=online_movable
    2. 重启虚拟机。
  • 要在虚拟机中设置内存在线,以使用 online_kernel 配置:

    1. memhp_default_state 内核命令行参数设置为 online_kernel

      # grubby --update-kernel=ALL --remove-args=memhp_default_state --args=memhp_default_state=online_kernel
    2. 重启虚拟机。
  • 要在虚拟机中使用 auto-movable 内存在线策略:

    1. memhp_default_state 内核命令行参数设置为 online

      # grubby --update-kernel=ALL --remove-args=memhp_default_state --args=memhp_default_state=online
    2. memory_hotplug.online_policy 内核命令行参数设置为 auto-movable

      # grubby --update-kernel=ALL --remove-args="memory_hotplug.online_policy" --args=memory_hotplug.online_policy=auto-movable
    3. 可选: 要进一步调整 auto-movable 在线策略,请更改 memory_hotplug.auto_movable_ratiomemory_hotplug.auto_movable_numa_aware 参数:

      # grubby --update-kernel=ALL --remove-args="memory_hotplug.auto_movable_ratio" --args=memory_hotplug.auto_movable_ratio=<percentage>
      
      # grubby --update-kernel=ALL --remove-args="memory_hotplug.memory_auto_movable_numa_aware" --args=memory_hotplug.auto_movable_numa_aware=<y/n>
      • 与可用于任何分配的内存相比,memory_hotplug.auto_movable_ratio 参数 设置仅可用于可移动分配的最大内存比率。比率以百分比表示,默认值为 301 (%),它是 3:1 的比率。
      • memory_hotplug.auto_movable_numa_aware 参数控制 memory_hotplug.auto_movable_ratio 参数是否应用到跨所有可用 NUMA 节点的内存,或仅应用到单个 NUMA 节点上的内存。默认值为:y (yes)

        例如,如果最大比率设置为 301%,并且 memory_hotplug.auto_movable_numa_aware 设置为 y (yes),即使在附加了 virtio-mem 设备的 NUMA 节点内也应用 3:1 比率。如果参数设置为 n (no),则最大 3:1 比率仅应用于整个 NUMA 节点。

        另外,如果没有超过比率,则新热插拔内存将只可用于可移动分配。否则,新热拔插内存将同时可用于可移动和不可移动分配。

    4. 重启虚拟机。

验证

  • 要查看 online_movable 配置是否已正确设置,请检查 memhp_default_state 内核参数的当前值:

    # cat /sys/devices/system/memory/auto_online_blocks
    
    online_movable
  • 要查看 online_kernel 配置是否已正确设置,请检查 memhp_default_state 内核参数的当前值:

    # cat /sys/devices/system/memory/auto_online_blocks
    
    online_kernel
  • 要查看 auto-movable 配置是否已正确设置,请检查以下内核参数:

    • memhp_default_state

      # cat /sys/devices/system/memory/auto_online_blocks
      
      online
    • memory_hotplug.online_policy:

      # cat /sys/module/memory_hotplug/parameters/online_policy
      
      auto-movable
    • memory_hotplug.auto_movable_ratio:

      # cat /sys/module/memory_hotplug/parameters/auto_movable_ratio
      
      301
    • memory_hotplug.auto_movable_numa_aware:

      # cat /sys/module/memory_hotplug/parameters/auto_movable_numa_aware
      
      y

13.4.3.4. 将 virtio-mem 设备附加到虚拟机

要将额外内存附加到正在运行的虚拟机(也称为内存热插拔),之后能够调整热插拔内存的大小,您可以使用 virtio-mem 设备。特别是,您可以使用 libvirt XML 配置文件和 virsh 命令来定义并将 virtio-mem 设备附加到虚拟机(VM)。

重要

virtio-mem 作为技术预览包含在 RHEL 9 中,这意味着它不被支持。

先决条件

  • 主机具有 Intel 64 或 AMD64 CPU 架构。
  • 主机和虚拟机使用 RHEL 9 作为操作系统。
  • 虚拟机配置了内存在线。具体说明,请参阅:在虚拟机中配置内存在线

流程

  1. 确保目标虚拟机的 XML 配置包含 maxMemory 参数:

    # virsh edit testguest1
    
    <domain type='kvm'>
      <name>testguest1</name>
      ...
      <maxMemory slots='2' unit='GiB'>128</maxMemory>
      ...
    </domain>

    在本例中,testguest1 虚拟机的 XML 配置定义了一个有 2 个插槽和 128 gibibyte (GiB)大小的 maxMemory 参数。maxMemory 大小指定虚拟机可以使用的最大内存,其包括初始内存和热插拔内存。目前,您必须为每个附加的 virtio-mem 设备保留一个插槽。

  2. 确保目标虚拟机的 XML 配置至少定义了一个 NUMA 节点,例如:

    # virsh edit testguest1
    
    <domain type='kvm'>
      <name>testguest1</name>
      ...
      <vcpu placement='static'>8</vcpu>
      ...
      <cpu ...>
        <numa>
          <cell id='0' cpus='0-7' memory='16' unit='GiB'/>
        </numa>
      ...
    </domain>

    在本例中,定义了一个具有 16 GiB 初始内存的 NUMA 节点,并在 testguest1 虚拟机上分配了 8 个 CPU。要在虚拟机中使用内存设备,您必须至少定义一个 NUMA 节点。

  3. 创建并打开 XML 文件,来在主机上定义 virtio-mem 设备,例如:

    # vim virtio-mem-device.xml
  4. 在文件中添加 virtio-mem 设备的 XML 定义并保存:

    <memory model='virtio-mem'>
            <target>
                    <size unit='GiB'>48</size>
                    <node>0</node>
                    <block unit='MiB'>2</block>
                    <requested unit='GiB'>16</requested>
                    <current unit='GiB'>16</current>
            </target>
            <alias name='ua-virtiomem0'/>
            <address type='pci' domain='0x0000' bus='0x00' slot='0x02' function='0x0'/>
    </memory>
    <memory model='virtio-mem'>
            <target>
                    <size unit='GiB'>48</size>
                    <node>1</node>
                    <block unit='MiB'>2</block>
                    <requested unit='GiB'>0</requested>
                    <current unit='GiB'>0</current>
            </target>
            <alias name='ua-virtiomem1'/>
            <address type='pci' domain='0x0000' bus='0x00' slot='0x04' function='0x0'/>
    </memory>

    在本例中,使用以下参数定义了两个 virtio-mem 设备:

    • size :这是设备的最大大小。在示例中,它是 48 GiB。size 必须是 block 大小的倍数。
    • node :这是为 virtio-mem 设备分配的 vNUMA 节点。
    • block :这是设备的块大小。它必须至少是 Transparent Huge Page (THP)的大小,在 Intel 64 或 AMD64 CPU 架构上它是 2 MiB。Intel 64 或 AMD64 架构上的 2 MiB 块大小通常是好的默认选择。当使用带有 虚拟功能 I/O(VFIO)中介设备(mdev)virtio-mem 时,跨所有 virtio-mem 设备的总块数不能大于 32768,否则 RAM 的插入可能会失败。
    • requested :这是您附加到具有 virtio-mem 设备的虚拟机的内存量。但是,它只对虚拟机的请求,可能无法成功解决,例如如果虚拟机没有正确配置。requested 大小必须是 block 大小的倍数,且不能超过定义的 size最大值。
    • current:这代表提供给虚拟机的当前 virtio-mem 设备的大小。current 大小可能与 requested 不同,例如当请求无法完成或重启虚拟机时。
    • alias :这是一个可选d 用户定义的别名,您可用来指定预期的 virtio-mem 设备,例如使用 libvirt 命令编辑设备时。libvirt 中所有用户定义的别名必须以 "ua-" 前缀开头。

      除了这些特定的参数外,libvirt 像处理任何其他 PCI 设备一样处理 virtio-mem 设备。

  5. 使用 XML 文件将定义的 virtio-mem 设备附加到虚拟机。例如,要将 virtio-mem-device.xml 中定义的两个设备永久附加到正在运行的 testguest1 虚拟机:

    # virsh attach-device testguest1 virtio-mem-device.xml --live --config

    --live 选项仅将设备附加到正在运行的虚拟机,在引导间不持久。--config 选项使配置更改持久。您还可以将设备附加到没有 --live 选项的关闭的虚拟机。

  6. 可选: 要动态更改附加到正在运行的虚拟机的 virtio-mem 设备的 requested 大小,请使用 virsh update-memory-device 命令:

    # virsh update-memory-device testguest1 --alias ua-virtiomem0 --requested-size 4GiB

    在本例中:

    • testguest1 是您要更新的虚拟机。
    • --alias ua-virtiomem0 是之前由定义的别名指定的 virtio-mem 设备。
    • --requested-size 4GiBvirtio-mem 设备的 requested 大小更改为 4 GiB。

验证

  • 在虚拟机中,检查可用的 RAM ,并查看总内存现在是否包含热插拔内存:

    # free -h
    
            total    used    free   shared  buff/cache   available
    Mem:    31Gi     5.5Gi   14Gi   1.3Gi   11Gi         23Gi
    Swap:   8.0Gi    0B      8.0Gi
    # numactl -H
    
    available: 1 nodes (0)
    node 0 cpus: 0 1 2 3 4 5 6 7
    node 0 size: 29564 MB
    node 0 free: 13351 MB
    node distances:
    node   0
      0:  10
  • 也可以通过显示正在运行的虚拟机的 XML 配置来查看主机上当前的插入的 RAM 量:

    # virsh dumpxml testguest1
    
    <domain type='kvm'>
      <name>testguest1</name>
      ...
      <currentMemory unit='GiB'>31</currentMemory>
      ...
      <memory model='virtio-mem'>
          <target>
            <size unit='GiB'>48</size>
            <node>0</node>
            <block unit='MiB'>2</block>
            <requested unit='GiB'>16</requested>
            <current unit='GiB'>16</current>
          </target>
          <alias name='ua-virtiomem0'/>
          <address type='pci' domain='0x0000' bus='0x08' slot='0x00' function='0x0'/>
      ...
    </domain>

    在本例中:

    • <currentMemory unit='GiB'>31</currentMemory> 代表虚拟机中所有源的可用 RAM 总量。
    • <current unit='GiB'>16</current> 代表 virtio-mem 设备提供的插入的 RAM 的当前大小。

13.4.4. 其他资源

13.5. 优化虚拟机 I/O 性能

虚拟机 (VM) 的输入和输出 (I/O) 能力可能会显著限制虚拟机的整体效率。要解决这个问题,您可以通过配置块 I/O 参数来优化虚拟机的 I/O。

13.5.1. 在虚拟机中调整块 I/O

当一个或多个虚拟机正在使用多个块设备时,可能需要通过修改虚拟设备的 I/O 优先级来调整虚拟设备的 I/O 权重

增加设备的 I/O 权重会增加设备的 I/O 带宽的优先级,从而为它提供更多主机资源。同样的,降低设备的权重可使其消耗较少的主机资源。

注意

每个设备的 weight 值必须在 1001000 之间。或者,该值可以是 0,它会从每个设备列表中删除该设备。

步骤

显示和设置虚拟机的块 I/O 参数:

  1. 显示虚拟机当前的 <blkio> 参数:

    # 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. 编辑指定设备的 I/O 加权:

    # virsh blkiotune VM-name --device-weights device, I/O-weight

    例如:以下将 liftrul 虚拟机中的 /dev/sda 设备的权重改为 500。

    # virsh blkiotune liftbrul --device-weights /dev/sda, 500

13.5.2. 虚拟机中的磁盘 I/O 节流

当多个虚拟机同时运行时,它们可能会使用过量的磁盘 I/O 而干扰系统性能。KVM 虚拟化中的磁盘 I/O 节流使得能够对从虚拟机发送到主机的磁盘 I/O 请求设定限制。这可以防止虚拟机过度使用共享资源并影响其他虚拟机的性能。

要启用磁盘 I/O 节流,请对从附加到虚拟机的每个块设备发送给主机的磁盘 I/O 请求设置限制。

步骤

  1. 使用 virsh domblklist 命令列出指定虚拟机上所有磁盘设备的名称。

    # virsh domblklist rollin-coal
    Target     Source
    ------------------------------------------------
    vda        /var/lib/libvirt/images/rollin-coal.qcow2
    sda        -
    sdb        /home/horridly-demanding-processes.iso
  2. 找到您要节流的虚拟磁盘挂载的主机块设备。

    例如,如果您想要从上一步中节流 sdb 虚拟磁盘,以下输出显示该磁盘挂载在 /dev/nvme0n1p3 分区上。

    $ 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. 使用 virsh blkiotune 命令为块设备设置 I/O 限制。

    # virsh blkiotune VM-name --parameter device,limit

    以下示例将 rollin-coal 上的 sdb 磁盘节流为每秒 1000 个读写 I/O 操作,每秒的读写 I/O 操作吞吐量 50 MB。

    # 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

附加信息

  • 磁盘 I/O 节流可用于各种情况,例如,当属于不同客户的虚拟机在同一台主机上运行时,或者为不同的虚拟机提供服务质量保障时。磁盘 I/O 节流还可用来模拟较慢的磁盘。
  • I/O 节流可以独立应用于附加到虚拟机的每个块设备,并支持对吞吐量和 I/O 操作的限制。
  • 红帽不支持使用 virsh blkdeviotune命令来在 VM 中配置 I/O 节流。有关使用 RHEL 9 作为虚拟机主机时不支持的功能的更多信息,请参阅 RHEL 9 虚拟化中不支持的功能

13.5.3. 启用多队列 virtio-scsi

在虚拟机 (VM) 中使用 virtio-scsi 存储设备时,multi-queue virtio-scsi 特性可提高存储性能和可扩展性。它允许每个虚拟 CPU (vCPU) 使用单独的队列和中断,而不影响其他 vCPU。

流程

  • 要为特定虚拟机启用 multi-queue virtio-scsi 支持,请在虚拟机的 XML 配置中添加以下内容,其中 N 是 vCPU 队列的总数:

    <controller type='scsi' index='0' model='virtio-scsi'>
       <driver queues='N' />
    </controller>

13.6. 优化虚拟机 CPU 性能

与主机中的物理 CPU 非常相似,vCPU 对虚拟机 (VM) 性能至关重要。因此,优化 vCPU 会对虚拟机的资源效率产生重大影响。优化 vCPU:

  1. 调整分配给虚拟机的主机 CPU 数。您可以使用 CLIWeb 控制台进行此操作。
  2. 确保 vCPU 模型与主机的 CPU 型号一致。例如,将 testguest1 虚拟机设置为使用主机的 CPU 型号:

    # virt-xml testguest1 --edit --cpu host-model
  3. 管理内核相同的页面合并 (KSM)
  4. 如果您的主机使用非统一内存访问 (NUMA) ,您也可以为其虚拟机 配置 NUMA。这会尽可能将主机的 CPU 和内存进程映射到虚拟机的 CPU 和内存进程上。实际上,NUMA 调优为 vCPU 提供了对分配给虚拟机的系统内存更精简的访问,这可以提高 vCPU 的处理效率。

    详情请参阅 在虚拟机中配置 NUMA vCPU 性能调整场景示例

13.6.1. 使用命令行界面添加和删除虚拟 CPU

要提高或优化虚拟机 (VM) 的 CPU 性能,您可以添加或删除分配给虚拟机的虚拟 CPU (vCPU) 。

当在运行的虚拟机上执行时,这也被称为 vCPU 热插和热拔。但请注意,RHEL 9 不支持 vCPU 热拔,红帽不建议使用它。

先决条件

  • 可选:查看目标虚拟机中的 vCPU 的当前状态。例如,显示 testguest 虚拟机上的 vCPU 数量:

    # virsh vcpucount testguest
    maximum      config         4
    maximum      live           2
    current      config         2
    current      live           1

    此输出显示 testguest 目前使用 1 个 vCPU,另外 1 个 vCPu 可以热插入以提高虚拟机性能。但是,重新引导后,vCPU testguest 使用的数量会改为 2,而且能够热插 2 个 vCPU。

流程

  1. 调整可以附加到虚拟机的最大 vCPU 数量,其在虚拟机下次启动时生效。

    例如,要将 testguest 虚拟机的最大 vCPU 数量增加到 8:

    # virsh setvcpus testguest 8 --maximum --config

    请注意,最大值可能会受 CPU 拓扑、主机硬件、hypervisor 和其他因素的限制。

  2. 将当前附加到虚拟机的 vCPU 数量调整到上一步中配置的最大值。例如:

    • 将附加到正在运行的 testguest 虚拟机的 vCPU 数量增加到 4:

      # virsh setvcpus testguest 4 --live

      这会增加虚拟机的性能和主机的 testguest 负载占用,直到虚拟机下次引导为止。

    • 将附加到 testguest 虚拟机的 vCPU 数量永久减少至 1:

      # virsh setvcpus testguest 1 --config

      这会降低虚拟机的性能和 testguest 的主机负载占用。但是,如果需要可热插入虚拟机以暂时提高性能。

验证

  • 确认虚拟机的 vCPU 的当前状态反映了您的更改。

    # virsh vcpucount testguest
    maximum      config         8
    maximum      live           4
    current      config         1
    current      live           4

13.6.2. 使用 Web 控制台管理虚拟 CPU

使用 RHEL 9 web 控制台,您可以查看并配置 web 控制台连接的虚拟机使用的虚拟 CPU。

先决条件

步骤

  1. Virtual Machines 界面中,点您要查看其信息的虚拟机。

    此时将打开一个新页面,其中包含关于所选虚拟机基本信息的概述部分,以及用于访问虚拟机的图形界面的控制台部分。

  2. 点概述窗格中 vCPU 数旁边的 edit

    此时会出现 vCPU 详情对话框。

    显示 VM CPU 详情对话框的图片。
  1. 为所选虚拟机配置虚拟 CPU。

    • vCPU 数量 - 当前正在使用的 vCPU 数量。

      注意

      vCPU 数量不能超过 vCPU 的最大值。

    • vCPU 最大 - 可为虚拟机配置的最大虚拟 CPU 数。如果这个值大于 vCPU Count,可以为虚拟机附加额外的 vCPU。
    • 插槽 - 向虚拟机公开的插槽数量。
    • 每个插槽的内核数 - 向虚拟机公开的每个插槽的内核数。
    • 每个内核的线程数 - 向虚拟机公开的每个内核的线程数。

      请注意, 插槽每个插槽的内核数每个内核的线程数选项调整了虚拟机的 CPU 拓扑。这可能对 vCPU 性能有好处,但可能会影响客户机操作系统中某些软件的功能。如果您的部署不需要不同的设置,请保留默认值。

  2. 应用

    配置了虚拟机的虚拟 CPU。

    注意

    对虚拟 CPU 设置的更改仅在重启虚拟机后生效。

13.6.3. 在虚拟机中配置 NUMA

以下方法可用于在 RHEL 9 主机上配置虚拟机 (VM) 的非一致性内存访问 (NUMA) 设置。

先决条件

  • 主机是一个与 NUMA 兼容的机器。要检测是否是这种情况,请使用 virsh nodeinfo 命令,并查看 NUMA cell (s) 行:

    # 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

    如果行的值为 2 或更高,则主机与 NUMA 兼容。

流程

为便于使用,您可以使用自动化工具和服务设置虚拟机的 NUMA 配置。但是,手动 NUMA 设置可能会显著提高性能。

自动方法

  • 将虚拟机的 NUMA 策略设为 Preferred。例如,对于 testguest5 虚拟机要这样做:

    # virt-xml testguest5 --edit --vcpus placement=auto
    # virt-xml testguest5 --edit --numatune mode=preferred
  • 在主机上启用自动 NUMA 均衡:

    # echo 1 > /proc/sys/kernel/numa_balancing
  • 启动 numad 服务,来自动将 VM CPU 与内存资源对齐。

    # systemctl start numad

手动方法

  1. 将特定 vCPU 线程固定到特定主机 CPU 或者 CPU 范围。在非 NUMA 主机和虚拟机上也可以这样做,我们推荐您使用一种安全的方法来提高 vCPU 性能。

    例如,以下命令将 testguest6 虚拟机的 vCPU 线程 0 到 5 分别固定到主机 CPU 1、3、5、7、9 和 11:

    # 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

    之后,您可以验证操作是否成功:

    # virsh vcpupin testguest6
    VCPU   CPU Affinity
    ----------------------
    0      1
    1      3
    2      5
    3      7
    4      9
    5      11
  2. 固定 vCPU 线程后,您还可以将与指定虚拟机关联的 QEMU 进程线程固定到特定的主机 CPU 或 CPU 范围。例如:以下命令将 testguest6 的 QEMU 进程线程 固定到 CPU 13 和 15,确认成功:

    # virsh emulatorpin testguest6 13,15
    # virsh emulatorpin testguest6
    emulator: CPU Affinity
    ----------------------------------
           *: 13,15
  3. 最后,您也可以指定将哪些主机 NUMA 节点专门分配给某个虚拟机。这可提高虚拟机 vCPU 的主机内存用量。例如,以下命令将 testguest6 设置为使用主机 NUMA 节点 3 到 5,确认成功:

    # virsh numatune testguest6 --nodeset 3-5
    # virsh numatune testguest6
注意

为了获得最佳性能,建议使用以上列出的所有手动调优方法

13.6.4. vCPU 性能调整场景示例

为了获得最佳 vCPU 性能,红帽建议您同时使用手动 vcpupinemulatorpinnumatune 设置,如以下场景中所示:

起始场景

  • 您的主机有以下与硬件相关的信息:

    • 2 个 NUMA 节点
    • 每个节点上的 3 个 CPU 内核
    • 每个内核有 2 个线程

    此类机器的 virsh nodeinfo 输出类似于:

    # 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
  • 您打算将现有的虚拟机修改为有 8 个 vCPU,这意味着单个 NUMA 节点无法容纳它。

    因此,您应该在每个 NUMA 节点上分发 4 个 vCPU,并使 vCPU 拓扑尽可能接近主机拓扑。这意味着,作为给定物理 CPU 的同级线程运行的 vCPU 应该固定到同一核上的主机线程。详情请查看以下解决方案:

解决方案

  1. 获取有关主机拓扑的信息:

    # virsh capabilities

    输出应包含类似如下的部分:

    <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. 可选: 使用 适用的工具和实用程序 测试虚拟机的性能。
  3. 在主机上设置并挂载 1 GiB 巨页:

    1. 在主机的内核命令行中添加以下行:

      default_hugepagesz=1G hugepagesz=1G
    2. 使用以下内容创建 /etc/systemd/system/hugetlb-gigantic-pages.service 文件:

      [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. 使用以下内容创建 /etc/systemd/hugetlb-reserve-pages.sh 文件:

      #!/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

      这会从 node1 保留 4 个 1GiB 巨页,并在 node2 中保留 4 个 1GiB 巨页。

    4. 使在上一步中创建的脚本可执行:

      # chmod +x /etc/systemd/hugetlb-reserve-pages.sh
    5. 在引导时启用巨页保留:

      # systemctl enable hugetlb-gigantic-pages
  4. 使用 virsh edit 命令编辑您要优化的虚拟机的 XML 配置,在本例中为 super-VM

    # virsh edit super-vm
  5. 用以下方法调整虚拟机的 XML 配置:

    1. 将虚拟机设置为使用 8 个静态 vCPU。使用 <vcpu/> 元素来执行此操作。
    2. 将每个 vCPU 线程固定到拓扑中镜像的对应主机 CPU 线程。为此,请在 <cputune> 部分中使用 <vcpupin/> 元素。

      请注意,如上面 virsh capabilities 工具所示,主机 CPU 线程在各自的内核中不是按顺序排序的。此外,vCPU 线程应固定到同一 NUMA 节点上最多可用的主机核集合。有关表图,请查看以下 示例拓扑 部分。

      步骤 a. 和 b. 的 XML 配置类似:

      <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. 将虚拟机设置为使用 1 GiB 巨页:

      <memoryBacking>
        <hugepages>
          <page size='1' unit='GiB'/>
        </hugepages>
      </memoryBacking>
    4. 配置虚拟机的 NUMA 节点,使其使用主机上对应的 NUMA 节点的内存。要做到这一点,请在 <numatune/> 部分中使用 <memnode/> 元素:

      <numatune>
        <memory mode="preferred" nodeset="1"/>
        <memnode cellid="0" mode="strict" nodeset="0"/>
        <memnode cellid="1" mode="strict" nodeset="1"/>
      </numatune>
    5. 确保 CPU 模式设为 host-passthrough,且 CPU 在 passthrough 模式下使用缓存:

      <cpu mode="host-passthrough">
        <topology sockets="2" cores="2" threads="2"/>
        <cache mode="passthrough"/>

验证

  1. 确认生成的虚拟机 XML 配置包含类似如下内容:

    [...]
      <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. 可选: 使用 适用的工具和实用程序 测试虚拟机的性能来评估虚拟机优化的影响。

拓扑示例

  • 下表演示了 vCPU 和主机 CPU 之间的连接:

    表 13.2. 主机拓扑

    CPU 线程

    0

    3

    1

    4

    2

    5

    6

    9

    7

    10

    8

    11

    内核

    0

    1

    2

    3

    4

    5

    插槽

    0

    1

    NUMA 节点

    0

    1

    表 13.3. VM 拓扑

    vCPU 线程

    0

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    内核

    0

    1

    2

    3

    插槽

    0

    1

    NUMA 节点

    0

    1

    表 13.4. 合并主机和虚拟机拓扑

    vCPU 线程

     

    0

    1

    2

    3

     

    4

    5

    6

    7

    主机 CPU 线程

    0

    3

    1

    4

    2

    5

    6

    9

    7

    10

    8

    11

    内核

    0

    1

    2

    3

    4

    5

    插槽

    0

    1

    NUMA 节点

    0

    1

    在这种情况下,有 2 个 NUMA 节点和 8 个 vCPU。因此,应该为每个节点固定 4 个 vCPU 线程。

    另外,红帽建议在每个节点上至少保留一个 CPU 线程用于主机系统操作。

    因为在这个示例中,每个 NUMA 节点都有 3 个核,每个核都有 2 个主机 CPU 线程,节点 0 的设置转换如下:

    <vcpupin vcpu='0' cpuset='1'/>
    <vcpupin vcpu='1' cpuset='4'/>
    <vcpupin vcpu='2' cpuset='2'/>
    <vcpupin vcpu='3' cpuset='5'/>

13.6.5. 管理内核相同的页面合并

内核同页合并 (KSM) 通过在虚拟机 (VM) 间共享相同的内存页面来提高内存密度。但是,启用 KSM 会增加 CPU 使用率,并可能会根据工作负载对整体性能造成负面影响。

根据具体要求,您可以为单个会话启用或禁用 KSM,或者永久禁用 KSM。

注意

在 RHEL 9 及更高版本中,默认禁用 KSM。

先决条件

  • 对主机系统有根访问权限。

流程

  • 禁用 KSM:

    • 要对单个会话停用 KSM,请使用 systemctl 工具停止 ksmksmtuned 服务。

      # systemctl stop ksm
      
      # systemctl stop ksmtuned
    • 要永久停用 KSM,请使用 systemctl 工具来禁用 ksmksmtuned 服务。

      # 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.
注意

取消激活 KSM 前在虚拟机间共享的内存页将保持共享。要停止共享,请使用以下命令删除系统中的所有 PageKSM 页面:

# echo 2 > /sys/kernel/mm/ksm/run

匿名页面替换了 KSM 页面后,khugepaged 内核服务将在虚拟机物理内存中重建透明的大页面。

  • 启用 KSM:
警告

启用 KSM 会增加 CPU 使用率并影响整体 CPU 性能。

  1. 安装 ksmtuned 服务:

    # dnf install ksmtuned

  2. 启动服务:

    • 要为单个会话启用 KSM,请使用 systemctl 程序启动 ksmksmtuned 服务。

      # systemctl start ksm
      # systemctl start ksmtuned
    • 要永久启用 KSM,请使用 systemctl 程序启用 ksmksmtuned 服务。

      # systemctl enable ksm
      Created symlink /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/ksm.service → /usr/lib/systemd/system/ksm.service
      
      # systemctl enable ksmtuned
      Created symlink /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/ksmtuned.service → /usr/lib/systemd/system/ksmtuned.service

13.7. 优化虚拟机网络性能

由于虚拟机的网络接口卡 (NIC) 的虚拟性质,虚拟机会丢失其分配的主机网络带宽的一部分,这可以降低虚拟机的整体工作负载效率。以下提示可最大程度降低虚拟化对虚拟 NIC (vNIC) 吞吐量的负面影响。

流程

使用以下任一方法并观察它是否对虚拟机网络性能有帮助:

启用 vhost_net 模块

在主机上,确保启用了 vhost_net 内核特性:

# lsmod | grep vhost
vhost_net              32768  1
vhost                  53248  1 vhost_net
tap                    24576  1 vhost_net
tun                    57344  6 vhost_net

如果这个命令的输出为空,请启用 vhost_net 内核模块:

# modprobe vhost_net
设置 multi-queue virtio-net

要为虚拟机设置 multi-queue virtio-net 特性,请使用 virsh edit 命令来编辑虚拟机的 XML 配置。在 XML 中,将以下内容添加到 <devices> 部分,并将 N 替换为虚拟机中的 vCPU 个数,最多 16 个:

<interface type='network'>
      <source network='default'/>
      <model type='virtio'/>
      <driver name='vhost' queues='N'/>
</interface>

如果虚拟机正在运行,重启它以使更改生效。

批量网络数据包

在具有长传输路径的 Linux VM 配置中,在将数据包提交给内核之前对其进行批处理可以提高缓存利用率。要设置数据包批处理,请在主机上使用以下命令,并将 tap0 替换为虚拟机使用的网络接口的名称:

# ethtool -C tap0 rx-frames 64
SR-IOV
如果您的主机 NIC 支持 SR-IOV,请为您的 vNIC 使用 SR-IOV 设备分配。如需更多信息,请参阅管理 SR-IOV 设备

其他资源

13.8. 虚拟机性能监控工具

要确定什么消耗了最多的 VM 资源,以及虚拟机性能的哪方面需要优化,可以使用性能诊断工具,包括通用的和特定于虚拟机的。

默认操作系统性能监控工具

对于标准性能评估,您可以使用主机和虚拟机操作系统默认提供的实用程序:

  • 在 RHEL 9 主机上,以 root 用户身份使用 top 实用程序或 系统监控 应用程序,并在输出中查找 qemuvirt。这显示了您的虚拟机消耗的主机系统资源量。

    • 如果监控工具显示任何 qemuvirt 进程消耗了大量的主机 CPU 或内存量,请使用 perf 工具进行调查。详情请查看以下信息。
    • 另外,如果 vhost_net 线程进程(如 vhost_net-1234 )被显示为消耗大量主机 CPU 容量,请考虑使用 虚拟网络优化功能,如 multi-queue virtio-net
  • 在客户机操作系统上,使用系统上可用的性能工具和应用程序来评估哪些进程消耗了最多的系统资源。

    • 在 Linux 系统上,您可以使用 top 工具。
    • 在 Windows 系统中,您可以使用 Task Manager 应用程序。

perf kvm

您可以使用 perf 实用程序收集有关 RHEL 9 主机性能的特定虚拟化统计。要做到这一点:

  1. 在主机上安装 perf 软件包:

    # dnf install perf
  2. 使用 perf kvm stat 命令之一来显示您的虚拟化主机的 perf 统计信息:

    • 若要实时监控 hypervisor ,请使用 perf kvm stat live 命令。
    • 若要记录一段时间内 hypervisor 的 perf 数据,请使用 perf kvm stat record 命令激活日志记录。命令被取消或中断后,数据保存在 perf.data.guest 文件中,可以使用 perf kvm stat report 命令进行分析。
  3. 分析 VM-EXIT 事件类型及其分发的 perf 输出。例如,PAUSE_INSTRUCTION 事件应当不常发生,但在以下输出中,此事件的频繁发生表明主机 CPU 没有很好地处理正在运行的 vCPU。在这种场景下,请考虑关闭某些处于活动状态的虚拟机,从这些虚拟机中删除 vCPU,或者 调优 vCPU 的性能

    # 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 输出中表明有问题的其它事件类型包括:

有关使用 perf 监控虚拟化性能的更多信息,请参阅 perf-kvm 手册页。

numastat

要查看系统当前的 NUMA 配置,您可以使用 numastat 工具,该工具通过安装 numactl 软件包来提供。

以下显示了一个有 4 个运行虚拟机的主机,各自从多个 NUMA 节点获取内存。这不是 vCPU 性能的最佳方案,并保证调整

# 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

相反,以下显示单个节点为每个虚拟机提供内存,这效率显著提高。

# 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 14 章 电源管理的重要性

降低计算机系统的整体功耗有助于节省成本。有效地优化每个系统组件的能源消耗包括研究系统执行的不同任务,并配置各个组件以确保其在该作业的性能正确。降低特定组件或整个系统的功耗,可以降低产生的热量并可能会降低性能。

正确的电源管理结果包括:

  • 服务器和计算中心的发热的缩减
  • 降低辅助成本,包括冷却、空间、电缆、发电机和不间断电源 (UPS)
  • 延长笔记本电脑的电池寿命
  • 降低二氧化碳的输出
  • 满足与绿色 IT 相关的政府法规或法律要求,例如,节能星级
  • 使新系统满足公司的要求

这部分论述了有关 Red Hat Enterprise Linux 系统的电源管理的信息。

14.1. 电源管理基础

有效电源管理基于以下原则构建:

闲置 CPU 应该在需要时唤醒

从 Red Hat Enterprise Linux 6 开始,内核以 tickless 方式运行,这意味着,以前使用的定期计时器中断已被按需中断替代。因此,空闲的 CPU 可以在新任务排队进行处理前保持闲置状态,并且已处于较低电源状态的 CPU 可以保持这个状态更长时间。但是,如果您的系统中存在会创建不必要的计时器事件的应用程序时,此功能的好处可能会减少。轮询事件(如检查卷更改或鼠标移动)是此类事件的示例。

Red Hat Enterprise Linux 包括您可以使用的工具,您可以根据自己的 CPU 使用量识别和审核应用程序。有关更多信息,请参见审计和分析概述工具以进行审计

应该完全禁用未使用的硬件和设备
对于存在移动部分的设备(如硬盘)也是如此。除此之外,一些应用程序可能会留下未使用但已启用的设备"打开";当发生这种情况时,内核会假定设备处于使用状态,这样可防止设备进入节能状态。
较少的活动应转代表低的电源消耗

然而,在很多情况下,这取决于现代的硬件以及正确的 BIOS 配置,或在现代系统中使用 UEFI,包括非 x86 架构。确保您的系统使用了最新的官方固件,且在 BIOS 的电源管理或设备配置部分中启用了电源管理功能。要查找的一些功能包括:

  • 对 ARM64 的 Collaborative Processor Performance Controls (CPPC) 支持
  • IBM Power 系统的 PowerNV 支持
  • SpeedStep
  • PowerNow!
  • Cool’n’Quiet
  • ACPI (C-state)
  • Smart

    如果您的硬件对这些功能的支持,且在 BIOS 中启用了它们,Red Hat Enterprise Linux 默认使用它们。

不同的 CPU 状态形式及其影响

现代 CPU 与高级配置和电源接口 (ACPI) 结合会提供不同的电源状态。三个不同的状态是:

  • Sleep (C-states)
  • Frequency and voltage (P-states)
  • Heat output (T-states or thermal states)

    在以最低的睡眠(sleep)状态中运行的 CPU 会消耗最小的电能,但在需要时也会花费大量时间从该状态唤醒。在非常罕见的情形中,这可能会导致 CPU 在每次将要进入睡眠状态时被立即唤醒。这种情况会导致 CPU 一直处于忙碌状态,并在已使用另一个状态时丧失一些潜在的节能好处。

关闭的机器使用最少电能
省电功能的最佳方法是关闭系统。例如,您的公司可以开发一个企业文化,专注于"绿色 IT"感知,例如在午餐休息或下班后关闭机器。您还可以将多个物理服务器整合为一个较大的服务器,并使用 Red Hat Enterprise Linux 提供的虚拟化技术虚拟化它们。

14.2. 审计和分析概述

通常,单个系统的详细手动审计、分析和调优是例外,因为通常要做的时间和成本远远超过了从这些最后一部分系统调节中获得的好处。

但是,对于相似的、可以在所有系统中重复使用相同设置的大量系统,一次执行这些任务可能会非常有用。例如,部署数千台桌面系统,或部署由几乎相同的机器组成的 HPC 集群。进行审核和分析的另一种原因是,您可以创建一个基础,用于在以后比较环境变化造成的影响。对于需要定期更新硬件、BIOS 或软件的环境,此分析结果会非常有帮助,可以帮助避免出现与功耗相关的任何意外情况。通常,全面的审计和分析让您可以更好地了解特定系统中发生的情况。

对于电源消耗,审计和分析系统相对来说比较困难,即使对于大多数现代系统也是如此。大多数系统并不会提供通过软件测量电源使用情况的方法。然而,会存在一些例外:

  • Hewlett Packard 服务器系统的 iLO 管理控制台具有一个电源管理模块,您可以通过 Web 访问。
  • IBM 在其 BladeCenter 电源管理模块中提供类似的解决方案。
  • 在一些 Dell 系统中,IT Assistant 也提供了电源监控功能。

其他供应商可能会为其服务器平台提供类似的功能,但并没有一个统一的解决方案用于所有厂商。通常,通过直接测量功耗来进行节能只会尽力而为。

14.3. 用于审计的工具

Red Hat Enterprise Linux 8 提供用于执行系统审核和分析的工具。如果您想要验证已经发现的内容或需要某些部分的更深入的信息,则它们中的大多数都可以用作补充的信息源。

其中许多工具也用于性能调优,其中包括:

powertop
它可识别频繁绕过 CPU 的内核和用户空间应用程序的特定组件。以 root 用户身份使用 powertop 命令启动 PowerTop 工具和 powertop --calibrate 来布线电源估算引擎。有关 PowerTop 的更多信息,请参阅 使用 PowerTOP 管理功耗
Diskdevstat 和 netdevstat

它们是 SystemTap 工具,可收集有关系统中所有应用程序的磁盘活动和网络活动的详细信息。使用这些工具收集的统计数据,您可以识别与许多小 I/O 操作(而非更小且更大型的操作)的强大应用程序。以 root 用户身份使用 dnf install tuned-utils-systemtap kernel-debuginfo 命令,安装 diskdevstatnetdevstat 工具。

要查看磁盘和网络活动的详细信息,请使用:

# 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
[...]

使用这些命令,您可以指定三个参数:update_intervaltotal_durationdisplay_histogram

TuneD
它是一个基于配置集的系统调整工具,它使用 udev 设备管理器监控连接的设备,并支持系统设置的静态和动态调优。您可以使用 tuned-adm recommend 命令确定红帽推荐的配置集作为最适合特定产品的配置集。如需有关 TuneD 的更多信息,请参阅 开始使用 TuneD自定义 TuneD 配置文件。使用 powertop2tuned 实用程序,您可以从 PowerTOP 推荐创建自定义 TuneD 配置集。有关 powertop2tuned 工具的详情,请参考 优化功耗
虚拟内存统计信息 (vmstat)

它由 procps-ng 软件包提供。使用这个工具,您可以查看进程、内存、分页、块 I/O、陷阱和 CPU 活动的详细信息。

要查看此信息,请使用:

$ 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

使用 vmstat -a 命令,可以显示活动和不活跃的内存。有关其他 vmstat 选项的详情,请查看 vmstat 手册页。

iostat

它由 sysstat 软件包提供。此工具与 vmstat 类似,但只适用于监控块设备上的 I/O。它还提供了更详细的输出和统计数据。

要监控系统 I/O,请使用:

$ 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

它提供有关在 I/O 子系统中花费时间的详细信息。

要以人类可读格式查看此信息,请使用:

# 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]
[...]

第一列 253,0 是设备主和次的元组。第二列 1 提供了有关 CPU 的信息,后跟用于发出 IO 进程的进程的时间戳和 PID 的列。

第六个列 Q 显示事件类型,第 7 列,W 代表写入操作,第 8 列为 76423384,是块号,+ 8 是请求的块的数量。

最后一个字段 [kworker/u16:1] 是进程名称。

默认情况下,blktrace 命令会永久运行,直到进程被明确终止。使用 -w 选项指定运行时持续时间。

turbostat

它由 kernel-tools 软件包提供。它报告了 x86-64 处理器上的处理器拓扑、频率、空闲的电源状态统计、温度和功耗。

要查看此摘要,请使用:

# 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
[...]

默认情况下,turbostat 显示整个屏幕的计数器结果摘要,每 5 秒显示计数器结果。使用 -i 选项指定计数器结果之间的不同周期,例如,执行 turbostat -i 10 会每 10 秒打印结果。

Turbostat 在识别电源使用或空闲时间方面效率低下的服务器也很有用。它还有助于识别系统中发生的系统管理中断 (SMI) 的速度。它还可用于验证电源管理调整的影响。

cpupower

IT 是用于检查和调优处理器相关功能的工具集合。在 cpupower 命令中使用 frequency-info, frequency-set, idle-info, idle-set, set, info, 和 monitor 选项来显示和设置处理器相关的值。

例如,要查看可用的 cpufreq 管理器,请使用:

$ cpupower frequency-info --governors
analyzing CPU 0:
  available cpufreq governors: performance powersave

有关 cpupower 的更多信息,请参阅查看 CPU 相关信息。

GNOME Power Manager
它是作为 GNOME 桌面环境的一部分安装的守护进程。GNOME Power Manager 通知您系统的电源状态变化,例如,从电池改为 AC 电源。它还会报告电池状态,并在电池电源较低时提醒您。

其他资源

  • powertop(1), diskdevstat(8), netdevstat(8), tuned(8), vmstat(8), iostat(1), blktrace(8), blkparse(8), 和 turbostat(8) man page
  • cpupower(1), cpupower-set(1), cpupower-info(1), cpupower-idle(1), cpupower-frequency-set(1), cpupower-frequency-info(1), and cpupower-monitor(1) man page

第 15 章 使用 PowerTOP 管理能耗

作为系统管理员,您可以使用 PowerTOP 工具来分析和管理功耗。

15.1. PowerTOP 的目的

PowerTOP 是一个诊断与功耗相关的问题的程序,并提供如何延长生动生命周期的建议。

PowerTOP 工具可提供系统总功耗和各个进程、设备、内核工作器、计时器和中断处理器的功耗。工具还可识别频繁绕过 CPU 的内核和用户空间应用程序的特定组件。

Red Hat Enterprise Linux 9 使用 PowerTOP 版本 2.x。

15.2. 使用 PowerTOP

先决条件

  • 为了可以使用 PowerTOP,请确定在您的系统中已安装了 powertop 软件包:

    # dnf install powertop

15.2.1. 启动 PowerTOP

步骤

  • 要运行 PowerTOP,请使用以下命令:

    # powertop
重要

笔记本电脑应在运行 powertop 命令时以电能量运行。

15.2.2. 校准 PowerTOP

步骤

  1. 在笔记本电脑中,您可以通过运行以下命令来布放节能引擎:

    # powertop --calibrate
  2. 让校准完成,而不会在此过程中与机器交互。

    校准需要一些时间,因为进程执行各种测试,整个测试通过强度级别和交换机设备进行循环。

  3. 在完成校准过程后,PowerTOP 会正常启动。让它运行大约一小时以收集数据。

    收集足够数据后,输出表的第一列中将显示节能数据。

注意

请注意,powertop --calibrate 仅适用于笔记本电脑。

15.2.3. 设置测量间隔

默认情况下,PowerTOP 将测量间隔为 20 秒。

如果要更改此测量频率,请使用以下步骤:

步骤

  • 使用 --time 选项运行 powertop 命令:

    # powertop --time=time in seconds

15.3. powertop 统计

在运行期间,PowerTOP 会从系统收集统计信息。

powertop的输出提供多个标签:

  • 概述
  • idle stats
  • 频率统计
  • 设备统计
  • Tunables
  • WakeUp

您可以使用 TabShift+Tab 键通过这些选项卡进行循环。

15.3.1. Overview 选项卡

Overview 选项卡中,您可以查看将 wakeups 发送到 CPU 最频繁或消耗最多功能的组件列表。Overview 选项卡中的项目(包括进程、中断、设备和其他资源)会根据它们的使用情况进行排序。

Overview 选项卡中的 adjacent 列提供以下信息:

使用
详细估算资源的使用情况。
Events/s
每秒的 Wakeups 数。每秒唤醒的时间数代表如何高效地执行内核的设备和驱动程序。较少的 wakeups 表示消耗较少电源。组件按照可进一步优化的电源使用量排序。
类别
组件的类别,如进程、设备或计时器。
描述
组件的描述。

如果正确校准,则会显示第一列中每个列出的项目的功耗估算。

除此之外,Overview 选项卡还包含包含摘要统计的行,例如:

  • 电源消耗总数
  • 剩余限制生命周期(仅在适用的情况下)
  • 每秒的 GPU 操作总数(每秒为 GPU 操作)和每秒虚拟文件系统操作

15.3.2. Idle stats 标签页

Idle stats 选项卡显示所有处理器和内核的使用 C-states,而 Frequency stats 选项卡显示 P-states 的使用,包括 Turbo 模式(若适用)所有处理器和内核。C- 或 P-states 的持续时间代表 CPU 用量的优化程度。CPU 使用率更长的 CPU 处于更高的 C- 或 P-states(例如,C4 大于 C3),CPU 使用量优化越好。理想情况下,当系统闲置时,驻留的最高 C- 或 P-state 应该为 90% 或更高。

15.3.3. Device stats 标签页

Device stats 选项卡中提供与 Overview 选项卡类似的信息,但只适用于设备。

15.3.4. Tunables 选项卡

Tunables 选项卡包含 PowerTOP的建议,以优化系统以降低功耗。

使用 updown 键移动建议,使用 enter 键打开或关闭建议。

15.3.5. WakeUp 选项卡

WakeUp 选项卡显示设备 wakeup 设置,供用户根据需要更改。

使用 updown 键通过可用的设置移动,并使用 enter 键启用或禁用设置。

图 15.1. PowerTOP 输出

powertop2 14

其他资源

有关 PowerTOP 的详情,请参阅 PowerTOP 主页

15.4. 为什么 Powertop 不会在一些实例中显示 Frequency stats 值

在使用 Intel P-State 驱动程序时,如果驱动程序处于被动模式,PowerTOP 仅显示 Frequency Stats 选项卡中的值。但在这种情况下,这些值可能不完整。

总而言,Intel P-State 驱动程序有三种可能模式:

  • 使用硬件 P-States (HWP) 的活跃模式
  • 没有 HWP 的活跃模式
  • 被动模式

切换到 ACPI CPUfreq 驱动程序会导致 PowerTOP 显示的完整信息。但是,建议将您的系统保留在默认设置中。

要查看载入哪些驱动程序以及在什么模式下运行:

# cat /sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq/scaling_driver
  • 如果 Intel P-State 驱动程序被加载且处于活跃模式,则返回 intel_pstate
  • 如果 Intel P-State 驱动程序被加载且处于被动模式,则返回 intel_cpufreq
  • 如果载入 ACPI CPUfreq 驱动程序,则返回 acpi-cpufreq

在使用 Intel P-State 驱动程序时,在内核命令行中添加以下参数,以强制驱动程序在被动模式下运行:

intel_pstate=passive

要禁用 Intel P-State 驱动程序并使用,而是使用 ACPI CPUfreq 驱动程序,在内核引导命令行中添加以下参数:

intel_pstate=disable

15.5. 生成 HTML 输出

除了终端中的 powertop 输出外,您还可以生成 HTML 报告。

步骤

  • 使用 --html 选项运行 powertop 命令:

    # powertop --html=htmlfile.html

    htmlfile.html 参数替换为输出文件所需名称。

15.6. 优化功耗

要优化功耗,您可以使用 powertop 服务或 powertop2tuned 程序。

15.6.1. 使用 powertop 服务优化功耗

您可以使用 powertop 服务,从引导时的 Tunables 选项卡中自动启用所有 PowerTOP 的建议:

步骤

  • 启用 powertop 服务:

    # systemctl enable powertop

15.6.2. powertop2tuned 工具

powertop2tuned 程序允许您从 PowerTOP 建议创建自定义 TuneD 配置集。

默认情况下,powertop2tuned/etc/tuned/ 目录中创建配置集,并在当前选择的 TuneD 配置集中基础配置集。为安全起见,所有 PowerTOP 调优最初在新配置集中被禁用。

要启用调整,您可以:

  • /etc/tuned/profile_name/tuned.conf 文件中 取消注释。
  • 使用 --enable-e 选项生成新的配置集,启用 PowerTOP 建议的大部分调优。

    某些潜在的调整(如 USB 自动暂停)在默认情况下被禁用,需要手动取消注释。

15.6.3. 使用 powertop2tuned 程序优化电源消耗

先决条件

  • powertop2tuned 程序已安装在系统上:

    # dnf install tuned-utils

步骤

  1. 创建自定义配置集:

    # powertop2tuned new_profile_name
  2. 激活新配置集:

    # tuned-adm profile new_profile_name

附加信息

  • 要获得 powertop2tuned 支持的选项列表,请使用:

    $ powertop2tuned --help

15.6.4. powertop.service 和 powertop2tuned 的比较

powertop.service 相比,对于优化能耗应首选 powertop2tuned,理由如下:

  • powertop2tuned 实用程序代表将 PowerTOP 集成到 TuneD 中,这能够带来这两个工具的优势。
  • powertop2tuned 实用程序允许对已启用的调优进行精细的控制。
  • 使用 powertop2tuned 时,可能无法自动启用潜在的危险调整。
  • 通过 powertop2tuned,可以在不重启的情况下进行回滚。

第 16 章 perf 入门

作为系统管理员,您可以使用 perf 工具来收集和分析系统的性能数据。

16.1. perf 简介

与基于内核的子系统 Performance Counters for Linux (PCL) 的 perf 用户空间工具接口。perf 是一个强大的工具,它使用性能监控单元 (PMU) 测量、记录和监控各种硬件和软件事件。perf 还支持追踪点、kprobes 和 uprobes。

16.2. 安装 perf

此流程安装 perf 用户空间工具。

步骤

  • 安装 perf 工具:

    # dnf install perf

16.3. 常见 perf 命令

perf stat
此命令提供常见性能事件的总体统计信息,包括执行的指令和消耗的时钟周期。选项可用于选择默认测量事件以外的事件。
perf 记录
此命令将性能数据记录到文件 perf.data 中,稍后可以使用 perf report 命令进行分析。
perf 报告
此命令从 perf 记录 创建的 perf.data 文件中读取和显示性能数据。
perf list
此命令列出特定计算机上可用的事件。这些事件将根据系统的性能监控硬件和软件配置而有所不同。
perf top
此命令执行与 top 实用程序类似的功能。它生成并实时显示性能计数器配置集。
perf trace
此命令执行与 strace 工具类似的函数。它监控指定线程或进程使用的系统调用,以及该应用收到的所有信号。
perf help
此命令显示 perf 命令的完整列表。

其他资源

  • 在 子命令中添加 --help 选项以打开 man page。

第 17 章 使用 perf top 实时分析 CPU 使用量

您可以使用 perf top 命令来实时测量不同功能的 CPU 使用量。

先决条件

  • 已安装 perf 用户空间工具,如安装 perf 所述。

17.1. perf top 的目的

perf top 命令用于实时系统分析,功能类似于 top 实用程序。但是,当 top 实用工具通常会显示给定进程或线程使用的 CPU 时间,perf top 则显示每个特定功能使用的 CPU 时间。在其默认状态下,perf top 告知您在用户空间和内核空间中的所有 CPU 之间使用的功能。要使用 perf, 您需要 root 访问权限。

17.2. 使用 perf top 分析 CPU 使用量

此流程实时激活 perf top 和实时 profile CPU 用量。

先决条件

  • 已安装 perf 用户空间工具,如安装 perf 所述。
  • 有 root 访问权限

流程

  • 启动 perf top 监控接口:

    # perf top

    监控接口类似如下:

    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

    在这个示例中,内核功能 do_syscall_64 使用最多的 CPU 时间。

其他资源

  • perf-top (1) man page

17.3. perf output 输出的解释

perf output 监控接口在多个列中显示数据:

"Overhead" 列
显示特点功能使用的 CPU 百分比。
"Shared Object" 列
显示使用函数的程序或库的名称。
"Symbol" 列
显示功能名称或符号。在内核空间中执行的功能由 [k] 标识,在用户空间中执行的功能由 [.] 标识。

17.4. 为什么 perf 会显示一些功能名称作为原始功能地址

对于内核功能,perf 使用 /proc/kallsyms 文件中的信息将示例映射到其相应的功能名称或符号。对于用户空间中执行的功能,您可能会看到原始功能地址,因为二进制文件被剥离。

必须安装可执行文件的 debuginfo 软件包;如果可执行文件是本地开发的应用程序,则必须通过打开的调试信息(GCC 中的 -g 选项)编译,以显示这样的情形中的功能名称或符号。

注意

安装与可执行文件关联的 debuginfo 后,不需要重新运行 perf record 命令。只需重新运行 perf report 命令。

17.5. 启用调试和源存储库

Red Hat Enterprise Linux 的标准安装并不会启用 debug 和 source 软件仓库。这些仓库包含调试系统组件并测量其性能所需的信息。

流程

  • 启用源和调试信息软件包频道: $ (uname -i) 部分会自动替换为您系统构架的匹配值:

    架构名称Value

    64 位 Intel 和 AMD

    x86_64

    64-bit ARM

    aarch64

    IBM POWER

    ppc64le

    64-bit IBM Z

    s390x

17.6. 使用 GDB 获取应用程序或库的 debuginfo 软件包

调试代码需要调试信息。对于从软件包安装的代码,GNU Debugger (GDB) 会自动识别缺少的调试信息,解析软件包名称,并提供了有关如何获取软件包的建议。

先决条件

  • 必须在系统上安装您要调试的应用程序或库。
  • 在系统中必须安装 GDB 和 debuginfo-install 工具。详情请参阅设置调试应用程序
  • 提供 debuginfodebugsource 软件包的存储库必须在系统上配置和启用。详情请参阅 启用调试和源存储库

步骤

  1. 启动附加到您要调试的应用程序或库的 GDB。GDB 会自动识别缺少的调试信息并建议一个命令运行。

    $ 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. 退出 GDB:键入 q,使用 Enter 进行确认。

    (gdb) q
  3. 运行 GDB 建议的命令来安装所需的 debuginfo 软件包:

    # dnf debuginfo-install coreutils-8.30-6.el8.x86_64

    dnf 软件包管理工具提供了更改摘要,要求确认,一旦被您确认后会下载和安装所有需要的文件。

  4. 如果 GDB 无法建议 debuginfo 软件包,请按照 手动应用程序或库获取 debuginfo 软件包中所述的步骤操作

其他资源

第 18 章 使用 perf stat 在进程执行过程中计算事件

您可以使用 perf stat 命令在进程执行期间计算硬件和软件事件。

先决条件

  • 已安装 perf 用户空间工具,如安装 perf 所述。

18.1. perf stat 的目的

perf stat 命令执行指定的命令,在命令执行过程中保留运行次数和软件事件,并生成这些计数的统计信息。如果您没有指定任何事件,则 perf stat 会计算一组通用的硬件和软件事件。

18.2. 使用 perf stat 计数事件

您可以使用 perf stat 计算命令执行过程中出现的硬件和软件事件,并生成这些计数的统计信息。默认情况下,perf stat 以针对每个线程的模式运行。

先决条件

  • 已安装 perf 用户空间工具,如安装 perf 所述。

流程

  • 计算事件数。

    • 在没有 root 访问权限的情况下运行 perf stat 命令只会计算在用户空间中出现的事件:

      $ perf stat ls

      例 18.1. perf stat 的输出在没有 root 访问权限的情况下运行

      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

      如上例中所示,如果 perf stat 运行没有 root 访问权限,则事件名称会加上 :u,表示这些事件只在用户空间中计算出来。

    • 要计算用户空间和内核空间事件,在运行 perf stat 时必须具有 root 访问权限:

      # perf stat ls

      例 18.2. 使用 root 访问权限运行 perf stat 的输出

      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
      • 默认情况下,perf stat 以针对每个线程的模式运行。要更改为 CPU 范围事件计数,请将 -a 选项传递给 perf stat。要计算 CPU 范围内的事件,您需要 root 访问权限:

        # perf stat -a ls

其他资源

  • perf-stat(1) man page

18.3. perf stat 输出的解释

perf stat 在命令执行期间执行指定命令并计数发生事件,并在三列中显示这些计数的统计信息:

  1. 给定事件的发生次数
  2. 被计算的事件的名称
  3. 当相关的指标可用时,右列中的 hash 符号 (#) 会显示比例或百分比。

    例如,当以默认模式运行时,perf stat 会计算周期和说明,因此计算并在最接近列中显示每个周期的说明。对于缺失的分支(占所有分支的百分比),您可以看到类似行为,因为默认情况下这两个事件都会被计算。

18.4. 将 perf stat 附加到正在运行的进程

您可以将 perf stat 附加到正在运行的进程。这将指示 perf stat 在执行命令期间仅在指定进程中发生事件。

先决条件

  • 已安装 perf 用户空间工具,如安装 perf 所述。

流程

  • perf stat 附加到正在运行的进程中:

    $ perf stat -p ID1,ID2 sleep seconds

    前面的例子计算进程 ID1ID2 的事件,这些事件的时间单位是 sleep 命令使用的数。

其他资源

  • perf-stat(1) man page

第 19 章 使用 perf 记录和分析性能配置集

perf 工具允许您记录性能数据并在以后对其进行分析。

先决条件

  • 已安装 perf 用户空间工具,如安装 perf 所述。

19.1. perf record 的目的

perf record 命令对性能数据进行样本,并将其存储在文件 perf.data 中,可以使用其他 perf 命令来读取和视觉化。perf.data 在当前目录中生成,并可以在以后访问,可能在不同计算机上。

如果您没有为 perf record 指定命令,它将持续进行记录,直到您通过按 Ctrl+C 手动停止进程为止。您可以通过传递 -p 选项后跟一个或多个进程 ID,将 perf record 附加到特定进程。但是,您可以在没有 root 访问权限的情况下运行 perf record,因此只有用户空间中的性能数据示例。在默认模式中,perf record 使用 CPU 周期作为抽样事件,并在每个线程模式下运行,并启用了继承模式。

19.2. 在没有 root 访问权限的情况下记录性能配置集

您可以在没有 root 访问权限的情况下使用 perf record 来记录用户空间中的性能数据。

先决条件

  • 已安装 perf 用户空间工具,如安装 perf 所述。

流程

  • 记录性能数据示例:

    $ perf record command

    使用您要其期间对其进行抽样的命令替换 command。如果没有指定命令,则 perf record 将持续对数据进行抽样,直到手动按 Ctrl+C 来为止。

其他资源

  • perf-record (1) man page

19.3. 使用 root 访问权限记录性能配置集

您可以使用带有 root 访问权限的 perf record 来同时在用户空间和内核空间中记录性能数据。

先决条件

  • 已安装 perf 用户空间工具,如安装 perf 所述。
  • 有 root 访问权限。

流程

  • 记录性能数据示例:

    # perf record command

    使用您要其期间对其进行抽样的命令替换 command。如果没有指定命令,则 perf record 将持续对数据进行抽样,直到手动按 Ctrl+C 来为止。

其他资源

  • perf-record (1) man page

19.4. 以针对每个 CPU 的模式记录性能档案

您可以使用针对每个 CPU 的模式运行 perf record 来抽样和记录在一个被监测的 CPU 中的所有线程的用户空间和内核空间的性能数据。默认情况下,CPU 模式会监控所有在线 CPU。

先决条件

  • 已安装 perf 用户空间工具,如安装 perf 所述。

流程

  • 记录性能数据示例:

    # perf record -a command

    使用您要其期间对其进行抽样的命令替换 command。如果没有指定命令,则 perf record 将持续对数据进行抽样,直到手动按 Ctrl+C 来为止。

其他资源

  • perf-record (1) man page

19.5. 使用 perf record 捕获调用图形数据

您可以配置 perf record 工具,以便其记录在性能配置集中调用其他功能的功能。如果多个进程调用相同功能,这有助于识别瓶颈。

先决条件

  • 已安装 perf 用户空间工具,如安装 perf 所述。

流程

  • 使用 --call-graph 选项记录性能数据示例:

    $ perf record --call-graph method command
    • 使用您要其期间对其进行抽样的命令替换 command。如果没有指定命令,则 perf record 将持续对数据进行抽样,直到手动按 Ctrl+C 来为止。
    • 使用以下 unwinding 的方法之一替换 method:

      fp
      使用帧指针方法。根据编译器优化,如使用 GCC 选项 --fomit-frame-pointer 构建的二进制文件,这可能无法取消验证堆栈。
      dwarf
      使用 DWARF Call Frame 信息来 unwind 堆栈。
      lbr
      使用 Intel 处理器上的最后分支记录硬件。

其他资源

  • perf-record (1) man page

19.6. 使用 perf report 分析 perf.data

您可以使用 perf report 来显示和分析 perf.data 文件。

先决条件

  • 已安装 perf 用户空间工具,如安装 perf 所述。
  • 当前目录中有一个 perf.data 文件。
  • 如果 perf.data 文件是使用 root 访问权限创建的,则需要使用 root 访问权限运行 perf report

流程

  • 显示 perf.data 文件的内容,以进一步分析:

    # perf report

    这个命令显示类似如下的输出:

    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

其他资源

  • perf-report (1) man page

19.7. perf 报告输出的解释

运行 perf report 命令显示的表会将数据排序为几列:

'Overhead' 列
指明在该特定功能中收集的整体样本的百分比。
'Command' 列
告诉您从哪个进程收集样本。
'Shared Object' 列
显示示例来自内核的 ELF 镜像的名称(当样本来自内核时使用名称 [kernel.kallsyms])。
'Symbol' 列
显示功能名称或符号。

在默认模式中,功能按照降序排列,首先显示最高的开销。

19.8. 生成可在不同设备上读取的 perf.data 文件

您可以使用 perf 工具将性能数据记录到 perf.data 文件中,以便在不同的设备上分析。

先决条件

流程

  1. 捕获您需要进一步调查的性能数据:

    # perf record -a --call-graph fp sleep seconds

    这个示例会在整个系统中生成一个 perf.data,其包括的时间是使用 sleep 命令指定的 seconds 秒数。它还将使用数据框架指针方法捕获调用图形数据。

  2. 生成包含记录数据的 debug 符号的归档文件:

    # perf archive

验证步骤

  • 验证存档文件是否已在您的当前活跃目录中生成:

    # ls perf.data*

    输出中将显示以 perf.data 开头的每个文件。归档文件将命名为:

    perf.data.tar.gz

    或者

    perf.data.tar.bz2

19.9. 分析在不同设备中创建的 perf.data 文件

您可以使用 perf 工具分析在不同设备上生成的 perf.data 文件。

先决条件

  • 已安装 perf 用户空间工具,如安装 perf 所述。
  • 使用的 perf.data 文件和相关存档文件存在于不同的设备上。

流程

  1. perf.data 文件和存档文件复制到您当前的活跃目录中。
  2. 将存档文件提取到 ~/.debug 中:

    # mkdir -p ~/.debug
    # tar xf perf.data.tar.bz2 -C ~/.debug
    注意

    归档文件可能也命名为 perf.data.tar.gz

  3. 打开 perf.data 文件以进一步分析:

    # perf report

19.10. 为什么 perf 会显示一些功能名称作为原始功能地址

对于内核功能,perf 使用 /proc/kallsyms 文件中的信息将示例映射到其相应的功能名称或符号。对于用户空间中执行的功能,您可能会看到原始功能地址,因为二进制文件被剥离。

必须安装可执行文件的 debuginfo 软件包;如果可执行文件是本地开发的应用程序,则必须通过打开的调试信息(GCC 中的 -g 选项)编译,以显示这样的情形中的功能名称或符号。

注意

安装与可执行文件关联的 debuginfo 后,不需要重新运行 perf record 命令。只需重新运行 perf report 命令。

19.11. 启用调试和源存储库

Red Hat Enterprise Linux 的标准安装并不会启用 debug 和 source 软件仓库。这些仓库包含调试系统组件并测量其性能所需的信息。

流程

  • 启用源和调试信息软件包频道: $ (uname -i) 部分会自动替换为您系统构架的匹配值:

    架构名称Value

    64 位 Intel 和 AMD

    x86_64

    64-bit ARM

    aarch64

    IBM POWER

    ppc64le

    64-bit IBM Z

    s390x

19.12. 使用 GDB 获取应用程序或库的 debuginfo 软件包

调试代码需要调试信息。对于从软件包安装的代码,GNU Debugger (GDB) 会自动识别缺少的调试信息,解析软件包名称,并提供了有关如何获取软件包的建议。

先决条件

  • 必须在系统上安装您要调试的应用程序或库。
  • 在系统中必须安装 GDB 和 debuginfo-install 工具。详情请参阅设置调试应用程序
  • 提供 debuginfodebugsource 软件包的存储库必须在系统上配置和启用。详情请参阅 启用调试和源存储库

步骤

  1. 启动附加到您要调试的应用程序或库的 GDB。GDB 会自动识别缺少的调试信息并建议一个命令运行。

    $ 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. 退出 GDB:键入 q,使用 Enter 进行确认。

    (gdb) q
  3. 运行 GDB 建议的命令来安装所需的 debuginfo 软件包:

    # dnf debuginfo-install coreutils-8.30-6.el8.x86_64

    dnf 软件包管理工具提供了更改摘要,要求确认,一旦被您确认后会下载和安装所有需要的文件。

  4. 如果 GDB 无法建议 debuginfo 软件包,请按照 手动应用程序或库获取 debuginfo 软件包中所述的步骤操作

其他资源

第 20 章 使用 perf 调查繁忙的 CPU

在调查系统上的性能问题时,您可以使用 perf 工具来识别和监控总线 CPU,以便专注于您的努力。

20.1. 显示使用 perf stat 时会计算哪些 CPU 事件

您可以使用 perf stat 来显示因为禁用 CPU 计数聚而被计算的 CPU 事件。您必须使用 -a 标志来计算系统范围的事件,才能使用此功能。

先决条件

  • 已安装 perf 用户空间工具,如安装 perf 所述。

流程

  • 计算禁用 CPU 数聚合的事件:

    # perf stat -a -A sleep seconds

    前面的例子显示了一组默认的硬件和软件事件,覆盖的时间是 sleep 命令中指定的 seconds 的秒数,针对每个 CPU(从 CPU0 开始以升序进行排序)。因此,它可以用于指定一个事件(如周期):

    # perf stat -a -A -e cycles sleep seconds

20.2. 显示使用 perf report 要使用哪些 CPU 样本

perf record 命令对性能数据进行样本,并将其存储在文件 perf.data 中,您可以使用 perf report 命令来读取这个文件。perf record 命令会记录要使用哪些 CPU 样本。您可以配置 perf report 来显示此信息。

先决条件

  • 已安装 perf 用户空间工具,如安装 perf 所述。
  • 在当前的目录中有一个使用 perf record 创建的 perf.data 文件。如果 perf.data 文件是使用 root 访问权限创建的,则需要使用 root 访问权限运行 perf report

流程

  • 显示 perf.data 文件的内容用于进一步分析,按 CPU 排序:

    # perf report --sort cpu
    • 您可以按 CPU 和命令排序,以显示消耗的 CPU 时间的更多详细信息:

      # perf report --sort cpu,comm

      本示例将按开销使用量降序列出所有受监控 CPU 的命令,并标识从中执行命令的 CPU。

20.3. 使用 perf top 在性能分析期间显示特定 CPU

您可以在实时分析系统时,配置 perf top 来显示特定的 CPU 及其相对使用量。

先决条件

  • 已安装 perf 用户空间工具,如安装 perf 所述。

流程

  • 启动 perf top 接口,按 CPU 排序:

    # perf top --sort cpu

    这个示例将实时列出 CPU 及其对应开销,以降序排列。

    • 您可以按 CPU 和命令排序,以了解 CPU 时间被消耗在什么地方:

      # perf top --sort cpu,comm

      本示例将按消耗使用量降序列出命令,并确定命令实时在哪个 CPU 上执行。

20.4. 使用 perf record 和 perf report 监控特定 CPU

您可以将 perf record 配置为仅针对目标的特定 CPU 样本,并使用 perf report 分析生成的 perf.data 文件以进一步分析。

先决条件

  • 已安装 perf 用户空间工具,如安装 perf 所述。

流程

  1. 对特定 CPU 进行抽样并记录性能数据,生成 perf.data 文件:

    • 使用以逗号分隔的 CPU 列表:

      # perf record -C 0,1 sleep seconds

      以上示例抽样并记录 CPU 0 和 1 中的数据,覆盖的时间为 sleep 命令指定的 seconds 秒数。

    • 使用一系列 CPU:

      # perf record -C 0-2 sleep seconds

      以上示例对 CPU 0 到 2 的所有 CPU 进行抽样并记录数据,覆盖时间为 sleep 命令中使用的 seconds 指定的秒数。

  2. 显示 perf.data 文件的内容,以进一步分析:

    # perf report

    本例将显示 perf.data 的内容。如果您在监控多个 CPU 并想了解哪些 CPU 数据被抽样,请参阅使用 perf report 显示哪些 CPU 样本

第 21 章 使用 perf 监控应用程序性能

您可以使用 perf 工具来监控和分析应用程序性能。

21.1. 将 perf 记录附加到正在运行的进程

您可以将 perf record 附加到正在运行的进程。这将指示 perf record 只对于特定的进程进行抽样并记录性能数据。

先决条件

  • 已安装 perf 用户空间工具,如安装 perf 所述。

流程

  • perf record 附加到正在运行的进程中:

    $ perf record -p ID1,ID2 sleep seconds

    前面的示例抽样并记录 ID 为 ID1ID2 的进程,覆盖的时间范围为 sleep 命令指定的 seconds 秒数。您还可以配置 perf 来记录特定线程中的事件:

    $ perf record -t ID1,ID2 sleep seconds
    注意

    当使用 -t 标志和处理线程 ID 时,perf 会默认禁用继承功能。您可以通过添加 --inherit 选项来启用继承性。

21.2. 使用 perf record 捕获调用图形数据

您可以配置 perf record 工具,以便其记录在性能配置集中调用其他功能的功能。如果多个进程调用相同功能,这有助于识别瓶颈。

先决条件

  • 已安装 perf 用户空间工具,如安装 perf 所述。

流程

  • 使用 --call-graph 选项记录性能数据示例:

    $ perf record --call-graph method command
    • 使用您要其期间对其进行抽样的命令替换 command。如果没有指定命令,则 perf record 将持续对数据进行抽样,直到手动按 Ctrl+C 来为止。
    • 使用以下 unwinding 的方法之一替换 method:

      fp
      使用帧指针方法。根据编译器优化,如使用 GCC 选项 --fomit-frame-pointer 构建的二进制文件,这可能无法取消验证堆栈。
      dwarf
      使用 DWARF Call Frame 信息来 unwind 堆栈。
      lbr
      使用 Intel 处理器上的最后分支记录硬件。

其他资源

  • perf-record (1) man page

21.3. 使用 perf report 分析 perf.data

您可以使用 perf report 来显示和分析 perf.data 文件。

先决条件

  • 已安装 perf 用户空间工具,如安装 perf 所述。
  • 当前目录中有一个 perf.data 文件。
  • 如果 perf.data 文件是使用 root 访问权限创建的,则需要使用 root 访问权限运行 perf report

流程

  • 显示 perf.data 文件的内容,以进一步分析:

    # perf report

    这个命令显示类似如下的输出:

    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

其他资源

  • perf-report (1) man page

第 22 章 使用 perf 创建 uprobes

22.1. 在功能级别使用 perf 创建 uprobes

您可以使用 perf 工具在进程或应用程序的任意点处创建动态追踪点。然后,这些追踪点可以与其他 perf 工具(如 perf statperf 记录 )一起使用,以更好地理解进程或应用程序行为。

先决条件

  • 已安装 perf 用户空间工具,如安装 perf 所述。

流程

  1. 在对进程或应用程序感兴趣的位置监控的进程或应用程序中创建 uprobe:

    # 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

22.2. 在带有 perf 的函数内创建 uprobes

然后,这些追踪点可以与其他 perf 工具(如 perf statperf 记录 )一起使用,以更好地理解进程或应用程序行为。

先决条件

  • 已安装 perf 用户空间工具,如安装 perf 所述。
  • 您已获得可执行文件的调试符号:

    # objdump -t ./your_executable | head
    注意

    要做到这一点,必须安装可执行文件的 debuginfo 软件包;或者,如果可执行文件是本地开发的应用程序,则必须使用调试信息(GCC 中的 -g 选项)编译应用程序。

流程

  1. 查看可放置 uprobe 的功能行:

    $ perf probe -x ./your_executable -L main

    这个命令的输出结果类似如下:

    <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. 为所需的功能行创建 uprobe:

    # 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

22.3. 通过 uprobes 记录的数据 perf 脚本输出

通过 uprobes 分析收集的数据的常用方法是使用 perf script 命令来读取 perf.data 文件,并显示记录的工作负载的详细跟踪。

在 perf 脚本示例输出中:

  • uprobe 被添加到名为 my_prog 的程序中的函数 isprime()
  • a 是添加到 uprobe 中的一个函数参数。或者,a 可以是您在添加 uprobe 的代码范围中可见的任意变量:
# 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 23 章 使用 perf mem 分析内存访问

您可以使用 perf mem 命令对系统上的内存访问进行示例。

23.1. perf mem 的目的

perf 工具的 mem 子命令启用内存访问抽样(加载和存储)。perf mem 命令提供有关内存延迟、内存访问类型、导致缓存命中和丢失的功能,并通过记录数据符号(这些点和丢失的内存位置)。

23.2. 使用 perf mem 抽样内存访问

这个步骤描述了如何使用 perf mem 命令示例系统中的内存访问示例。该命令使用与 perf recordperf report 相同的选项,以及一些选项专用于 mem 子命令。记录的数据保存在当前目录中的 perf.data 文件中,以便稍后进行分析。

先决条件

  • 已安装 perf 用户空间工具,如安装 perf 所述。

流程

  1. 内存访问示例:

    # perf mem record -a sleep seconds

    这个示例所有 CPU 的抽样内存访问,覆盖的时间是 sleep 命令指定的 seconds 秒数。您可以替换您要在其中示例内存访问数据的任何命令的 sleep 命令。默认情况下,perf mem 样本会加载和存储。您可以使用 -t 选项并选择一个内存操作,并指定 perf memrecord 之间的 "load" 或 "store"。对于负载,捕获内存层次结构级别的信息、TLB 内存访问、总线 snoops 和内存锁定。

  2. 打开 perf.data 文件进行分析:

    # perf mem report

    如果您使用了示例命令,输出为:

    Available samples
    35k cpu/mem-loads,ldlat=30/P
    54k cpu/mem-stores/P

    cpu/mem-loads,ldlat=30/P 行表示通过内存负载收集的数据,cpu/mem-stores/P 行表示通过内存存储收集的数据。突出显示感兴趣的类别,然后按 Enter 键以查看数据:

    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

    或者,您也可以对结果进行排序,以便在显示数据时调查感兴趣的不同方面。例如,在抽样周期内按类型内存访问对内存负载进行排序,以降低其帐户的开销:

    # perf mem -t load report --sort=mem

    例如,输出可以是:

    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

其他资源

  • perf-mem (1) man page.

23.3. perf mem 报告输出的解释

运行 perf mem report 命令显示的表,没有任何修饰符将数据排序为几列:

'Overhead' 列
表示该特定功能中收集的整体样本的百分比。
'Samples' 列
显示该行所指定的示例数量。
"Local Weight" 列
在处理器核心周期中显示访问延迟。
'Memory Access' 列
显示发生的内存访问类型。
'Symbol' 列
显示功能名称或符号。
'Shared Object' 列
显示示例来自内核的 ELF 镜像的名称(当样本来自内核时使用名称 [kernel.kallsyms])。
'Data Symbol' 列
显示行目标的内存位置的地址。
重要

通常,由于被访问的内存或堆栈内存的动态分配,"Data Symbol"列将显示原始地址。

"Snoop" 列
显示总线事务。
'TLB Access' 列
显示 TLB 内存访问。
'Locked' 列
指明某个函数是或者没有内存锁定。

在默认模式中,功能按照降序排列,首先显示最高的开销。

第 24 章 检测错误共享

当 Symmetric Multi Processing (SMP) 系统上的处理器核心修改供其他处理器使用的相同缓存行上的数据项时,会发生错误。

这个初始修改要求另一个使用缓存行的处理器使其副本无效,并且请求更新后一,尽管处理器不需要,甚至可能具有修改的数据项的更新版本。

您可以使用 perf c2c 命令检测 false 共享。

24.1. perf c2c 的目的

perf 工具的 c2c 子命令启用 Shared Data Cache-to-Cache (C2C) 分析。您可以使用 perf c2c 命令检查 cache-line contention 来检测 true 和 false 共享。

当 Symmetric Multi Processing (SMP) 系统中的处理器内核修改由其他处理器使用的同一缓存行上的数据项时,缓存行争用会出现这种情况。使用这个缓存行的所有其他处理器都必须使其副本无效,并请求更新过。这会导致性能下降。

perf c2c 命令提供以下信息:

  • 缓存被检测到竞争的行
  • 读取和写入数据的进程
  • 导致竞争的说明
  • 涉及内容的 Non-Uniform Memory Access (NUMA) 节点

24.2. 使用 perf c2c 检测缓存行竞争

使用 perf c2c 命令检测系统中的缓存行争用。

perf c2c 命令支持与 perf record 相同的选项,以及 c2c 子命令的一些选项。记录的数据保存在当前目录中的 perf.data 文件中,以便稍后进行分析。

先决条件

  • 已安装 perf 用户空间工具。如需更多信息,请参阅安装 perf

流程

  • 使用 perf c2c 检测缓存行争用:

    # perf c2c record -a sleep seconds

    这个示例抽样并记录所有 CPU 中的缓存行内容数据,覆盖的时间为 sleep 命令指定的 seconds 秒数。您可以使用您要收集缓存数据的任何命令替换 sleep 命令。

其他资源

  • perf-c2c (1) man page

24.3. 视觉化使用 perf c2c 记录所记录的 perf.data 文件

此流程描述了如何视觉化 perf.data 文件,该文件使用 perf c2c 命令记录。

先决条件

流程

  1. 打开 perf.data 文件以进一步分析:

    # perf c2c report --stdio

    此命令可在终端中将 perf.data 文件视觉化到多个图中:

    =================================================
               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}

24.4. perf c2c 报告输出的解释

运行 perf c2c report --stdio 命令显示的视觉化会将数据排序为几个表格中:

跟踪事件信息
这个表提供了 perf c2c record 命令收集的所有负载和存储样本的高级概述。
全局共享缓存行事件信息
此表提供了共享缓存行的统计信息。
c2c 详情
此表提供有关记录事件的信息以及 perf c2c report 数据在视觉化中组织的方式。
共享数据缓存行表
这个表格为检测到 false 共享的热测试缓存行提供了一行摘要,并默认按每个缓存行检测到的远程 Hitm 量降序排列。
共享缓存行分发 Pareto

这个表提供有关每个缓存行遇到竞争的各种信息:

  • 缓存行在 NUM 列中编号,从 0 开始。
  • 每个缓存行的虚拟地址都包含在 Data address Offset 列中,随后是偏移到发生不同访问权限的缓存行中。
  • Pid 列包含进程 ID。
  • Code Address 列包含指令指针代码地址。
  • cycles 标签下的列显示平均负载延迟。
  • cpu cnt 列中显示来自多少个不同 CPU 样本(本质上,等待在给定位置索引的数据不同 CPU 数量)。
  • Symbol 列显示功能名称或符号。
  • Shared Object 列显示来自示例的 ELF 镜像的名称(当样本来自内核时使用 [kernel.kallsyms] )。
  • Source:Line 列显示源文件和行号。
  • Node{cpu list} 列显示每个节点来自哪些特定 CPU 样本。

24.5. 使用 perf c2c 检测错误共享

这个步骤描述了如何使用 perf c2c 命令检测错误共享。

先决条件

流程

  1. 打开 perf.data 文件以进一步分析:

    # perf c2c report --stdio

    这会在终端中打开 perf.data 文件。

  2. 在 "Trace Event Information" 表中,找到包含 LLC Misses to Remote Cache (HITM) 的值的行:

    LLC Misses to Remote Cache (HITM) 行的值列中的百分比表示被修改的 cache-lines 中的 NUMA 丢失的次数,并出现一个关键指示符错误。

    =================================================
                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. 检查 Shared Data Cache Line TableLLC Load Hitm 字段的 Rmt 列:

      =================================================
                 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

    这个表根据每个缓存行检测到的远程 Hitm 的数量降序排列。LLC Load Hitm 部分的 Rmt 列中的数量很高,需要进一步检查调试 false 共享活动的缓存行。

第 25 章 flamegraphs 入门

作为系统管理员,您可以使用 flamegraphs 来创建使用 perf 工具记录的系统性能数据的可视化。作为软件开发人员,您可以使用 flamegraphs 创建使用 perf 工具记录的应用程序性能数据的视觉化。

抽样堆栈追踪是使用 perf 工具分析 CPU 性能的常见技术。不幸的是,利用 perf 的性能分析堆栈跟踪的结果可能非常详细,对其进行分析是一个人工密集型的工作。flamegraphs 是从通过 perf 记录的数据创建的视觉化呈现,以便更快、更轻松地识别热代码路径。

25.1. 安装 flamegraphs

要开始使用 flamegraphs,请安装所需软件包。

流程

  • 安装 flamegraphs 软件包:

    # dnf install js-d3-flame-graph

25.2. 在整个系统中创建 flamegraphs

这个步骤描述了如何使用 flamegraphs 来视觉化在整个系统中记录的性能数据。

先决条件

流程

  • 记录数据并创建视觉化:

    # perf script flamegraph -a -F 99 sleep 60

    该命令会抽样并记录整个系统的性能数据(使用 sleep 命令确定),然后作为 flamegraph.html 形式将保存在当前活动目录中的视觉化显示。覆盖的时间为 60 秒。命令默认示例调用数据,并在特定情况下使用与 perf 工具相同的参数:

    -a
    保证记录整个系统的数据。
    -F
    设置每秒抽样频率。

验证步骤

  • 要分析,请查看生成的视觉化:

    # xdg-open flamegraph.html

    这个命令在默认浏览器中打开视觉化:

    flamegraph allcpus

25.3. 在特定进程中创建 flamegraphs

您可以使用 flamegraphs 来视觉化在特定运行中的进程中记录的性能数据。

先决条件

流程

  • 记录数据并创建视觉化:

    # perf script flamegraph -a -F 99 -p ID1,ID2 sleep 60

    该命令会取样并记录进程 ID 为 ID1ID2 的进程的 60 秒的性能数据,使用 sleep 命令确定,然后以 flamegraph.html 形式保存在当前活动目录中的视觉化。命令默认示例调用数据,并在特定情况下使用与 perf 工具相同的参数:

    -a
    保证记录整个系统的数据。
    -F
    设置每秒抽样频率。
    -p
    要推断特定进程 ID 的示例并记录数据。

验证步骤

  • 要分析,请查看生成的视觉化:

    # xdg-open flamegraph.html

    这个命令在默认浏览器中打开视觉化:

    flamegraph

25.4. 解释 flamegraphs

flamegraph 的每个框代表堆栈中的不同功能。y 轴显示堆栈在顶部框的深度,每个堆栈都是实际处于 CPU 的函数,以及它处于ancestry 下的一切。x 轴显示抽样的 call-graph 数据的填充。

给定行中堆栈的子项会根据在 x 轴之间以降序排列的样本数量显示,x 轴并不代表传递时间。更广泛的一个单独框是,在数据被抽样时,它更频繁地处于 CPU 或一个 on-CPU ancestry 的一部分。

流程

  • 要显示之前未显示的功能名称,进一步调查数据,点 flamegraph 中的方框,将缩放到指定位置的堆栈中:

    zoomed in flamegraph

  • 要返回 flamegraph 的默认视图,请点 Reset Zoom
重要

代表用户空间功能的框可以在 flamegraphs 中被标记为 Unknown,因为函数的二进制文件被剥离。必须安装可执行文件的 debuginfo 软件包,或者如果可执行文件是本地开发的应用程序,则必须使用调试信息进行编译。使用 GCC 中的 -g 选项,在这种情形中显示功能名称或符号。

flamegraph

第 26 章 监控使用 perf 环形缓冲的性能瓶颈

您可以创建环形缓冲区,它使用 perf 工具获取特定于事件的数据快照,以监控您系统上运行的特定进程或部分性能瓶颈。在这种情况下,perf 仅将数据写入 perf.data 文件,以便在检测到指定事件时进行后续分析。

26.1. 使用 perf 环缓冲缓冲和特定于事件的快照

在通过 perf 对进程或应用中调查性能问题时,在发生特定事件前数小时内可能无法记录数据。在这种情况下,您可以使用 perf record 来创建自定义环形缓冲,该缓冲区在特定事件后拍摄快照。

--overwrite 选项会使 perf record 将所有数据存储在可被覆盖的循环缓冲区中。当缓冲区已满时,perf record 会自动覆盖最旧的记录,因此永远不会被写入 perf.data 文件。

--overwrite--switch-output-event 选项一起配置循环缓冲区,记录并持续转储数据,直到它检测到 --switch-output-event 触发器事件。对 perf record 的事件信号发生与用户相关的内容,并将 circular 缓冲区中的数据写入 perf.data 文件。这会收集您感兴趣的特定数据,这会同时减少运行 perf 进程的开销,因为您不需要的数据不会写入 perf.data 文件。

26.2. 收集特定数据以监控使用 perf 环形缓冲的性能瓶颈

使用 perf 工具,您可以创建由您指定的事件触发的环形缓冲,以便仅收集您感兴趣的数据。要创建收集事件数据的 circular 缓冲,请将 --overwrite--switch-output-event 选项用于 perf

先决条件

  • 已安装 perf 用户空间工具,如安装 perf 所述。
  • 您已在想要监测的进程或应用程序中放置了一个 uprobe:

    # 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

流程

  • 使用 uprobe 作为触发器事件创建环形缓冲:

    # 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> ]

    这个示例启动可执行文件并收集 cpu 周期(在 -e 选项后指定),直到 perf 检测到 uprobe(在 --switch-output-event 选项后指定的触发器事件)。此时,perf 采用循环缓冲区中所有数据的快照,并将其存储在由时间戳标识的唯一 perf.data 文件中。此示例生成总共 2 个快照,最后的 perf.data 文件是通过按 Ctrl+c 强制执行的。

第 27 章 在不停止或重启 perf 的情况下从正在运行的 perf 收集器添加或删除追踪点

通过使用控制管道接口在正在运行的 perf 收集器中启用和禁用不同的追踪点,您可以动态调整收集的数据,而无需停止或重启 perf。这样可确保您不会丢失在停止或重启过程中记录的性能数据。

27.1. 在没有停止或重启 perf 的情况下向正在运行的 perf 添加追踪点

使用控制管道接口向正在运行的 perf 收集器添加追踪点,以调整您正在记录的数据,而无需停止 perf 和丢失性能数据。

先决条件

  • 已安装 perf 用户空间工具,如安装 perf 所述。

流程

  1. 配置控制管道接口:

    # mkfifo control ack perf.pipe
  2. 使用您启用的控制文件设置和事件运行 perf 记录

    # perf record --control=fifo:control,ack -D -1 --no-buffering -e 'sched:*' -o - > perf.pipe

    在本例中,在 -e 选项后声明 'sched:*' 使用调度程序事件启动 perf record

  3. 在第二个终端中,启动控制管道的读取权限:

    # cat perf.pipe | perf --no-pager script -i -

    启动控制管道的读取侧会在第一个终端中触发以下信息:

    Events disabled
  4. 在第三个终端中,使用 control 文件启用 tracepoint:

    # echo 'enable sched:sched_process_fork' > control

    此命令触发 perf,以扫描控制文件中针对声明的事件扫描当前事件列表。如果事件存在,则会启用 tracepoint,并在第一个终端中显示以下消息:

    event sched:sched_process_fork enabled

    启用追踪点后,第二个终端会显示 perf 检测追踪点的输出:

    bash 33349 [034] 149587.674295: sched:sched_process_fork: comm=bash pid=33349 child_comm=bash child_pid=34056

27.2. 在不停止或重启 perf 的情况下从正在运行的 perf 收集器中除追踪点

使用控制管道接口从正在运行的 perf 收集器中删除追踪点,以减少收集的数据范围,而无需停止 perf 和丢失性能数据。

先决条件

流程

  • 删除追踪点:

    # echo 'disable sched:sched_process_fork' > control
    注意

    本例假设您之前已将调度程序事件加载到控制文件中,并启用 tracepoint sched_process_fork

    此命令触发 perf,以扫描控制文件中针对声明的事件扫描当前事件列表。如果事件存在,则会禁用 tracepoint,并在用于配置控制管道的终端中显示以下消息:

    event sched:sched_process_fork disabled

第 28 章 使用 numastat 分析内存分配

使用 numastat 工具,您可以显示系统中内存分配的统计信息。

numastat 工具会单独显示每个 NUMA 节点的数据。您可以使用这些信息来调查系统的内存性能,或者系统上的不同内存策略的有效性。

28.1. 默认 numastat 统计

默认情况下,numastat 工具显示各个 NUMA 节点的这些类别数据的统计信息:

numa_hit
成功分配给此节点的页面数量。
numa_miss
由于预期节点上的内存较低,在此节点上分配的页面数量。每个 numa_miss 事件在另一个节点上都有对应的 numa_foreign 事件。
numa_foreign
最初用于分配给另一节点的页面数量。每个 numa_foreign 事件在另一节点上都有对应的 numa_miss 事件。
interleave_hit
成功分配给此节点的交集策略页面数量。
local_node
此节点上的进程在这个节点上成功分配的页面数量。
other_node
通过另一节点上的进程在这个节点上分配的页面数量。
注意

numa_hit 值和低 numa_miss 值(相对于彼此)代表优化的性能。

28.2. 使用 numastat 查看内存分配

您可以使用 numastat 工具查看系统的内存分配。

先决条件

  • 安装 numactl 软件包:

    # dnf install numactl

流程

  • 查看系统的内存分配:

    $ numastat
                                 node0         node1
    numa_hit                  76557759      92126519
    numa_miss                 30772308      30827638
    numa_foreign              30827638      30772308
    interleave_hit              106507        103832
    local_node                76502227      92086995
    other_node                30827840      30867162

其他资源

  • numastat (8) 手册页

第 29 章 配置操作系统以优化 CPU 使用率

您可以配置操作系统来优化跨工作负载的 CPU 使用率。

29.1. 监控和诊断处理器问题的工具

以下是 Red Hat Enterprise Linux 9 中用于监控并诊断处理器相关性能问题的工具:

  • turbostat 工具以指定间隔打印计数器结果,以帮助管理员识别服务器中的意外行为,如过量电源使用、无法进入深度睡眠状态或系统管理中断 (SMI) 创建不必要。
  • numactl 实用程序提供了多个选项来管理处理器和内存关联性。numactl 软件包包含 libnuma 库,它为内核支持的 NUMA 策略提供简单编程接口,并可用于比 numactl 应用更精细的调优。
  • numastat 工具显示操作系统及其进程的每个 NUMA 节点内存统计信息,并演示进程内存是否在整个系统中分散,还是集中于特定的节点上。此工具由 numactl 软件包提供。
  • numad 是一个自动 NUMA 关联性管理守护进程。它监控系统中的 NUMA 拓扑和资源使用情况,以便动态改进 NUMA 资源分配和管理。
  • /proc/interrupts 文件显示中断请求 (IRQ) 编号、系统中的每个处理器处理的类似中断请求数量、中断发送的类型以及响应所列中断请求的设备的逗号分隔列表。
  • pqos 程序在 intel-cmt-cat 软件包中提供。它监控最近 Intel 处理器上的 CPU 缓存和内存带宽。它监控:

    • 每个周期的说明 (IPC) 。
    • 最后一次缓存 MISSES 的计数。
    • 在 LLC 中给定 CPU occupies 中程序执行的大小(以 KB 为单位)。
    • 到本地内存的带宽 (MBL) 。
    • 远程内存的带宽 (MBR) 。
  • x86_energy_perf_policy 工具让管理员能够定义与性能和能源效率相对的重要性。然后,当这些信息选择在性能和能源效率之间权衡的选项时,可以使用这些信息来影响支持此功能的处理器。
  • taskset 工具由 util-linux 软件包提供。它允许管理员检索和设置正在运行的进程的处理器关联,或启动具有指定处理器关联性的进程。

其他资源

  • turbostat (8) , numactl (8) , numastat (8) , numa (7) , numad (8) , pqos (8) , x86_energy_perf_policy (8) , 和 taskset (1) man page

29.2. 系统拓扑类型

在现代计算中,CPU 的概念有误导,因为大多数现代系统具有多个处理器。系统的拓扑是这些处理器互相连接并与其他系统资源的连接的方式。这可能会影响系统和应用程序性能,以及系统的调优注意事项。

以下是现代计算中使用的两种主要拓扑类型:

对称多进程 (SMP) 拓扑
SMP 拓扑允许所有处理器在相同时间内访问内存。但是,因为共享和相同的内存访问本质上会阻止所有 CPU 进行序列化内存访问,SMP 系统扩展限制通常被视为不可接受的。因此,所有现代服务器系统都是 NUMA 机器。
非统一内存访问 (NUMA) 拓扑

NUMA 拓扑是比 SMP 拓扑更久而开发的。在 NUMA 系统中,多个处理器通过插槽被物理分组。每个套接字都有一个专用的内存和处理器区域,它们对该内存进行本地访问,它们统称为节点。同一节点上的处理器对该节点的内存银行具有高速度访问,而对内存银行而非其节点上的内存银行而言较慢。

因此,访问非本地内存时会有一个性能损失。因此,具有 NUMA 拓扑的系统上性能敏感的应用程序应该访问与执行应用程序的处理器相同的内存,并应尽可能避免访问远程内存。

对于性能敏感的多线程应用程序,这些应用程序可能会被配置为在特定 NUMA 节点上执行,而不是特定处理器。这是否适当地取决于您的系统和应用程序的要求。如果多个应用程序线程访问同一缓存的数据,那么可将这些线程配置为在同一处理器上执行。但是,如果多个访问和缓存不同数据在同一处理器上执行的线程,每个线程可能会驱除由上一线程访问的缓存数据。这意味着,每个线程"misses"缓存,浪费执行时间从内存中获取数据并在缓存中替换。使用 perf 工具检查是否有过多的缓存未命中。

29.2.1. 显示系统拓扑

有许多命令可帮助了解系统拓扑。这个步骤描述了如何确定系统拓扑。

步骤

  • 显示系统拓扑概述:

    $ numactl --hardware
    available: 4 nodes (0-3)
    node 0 cpus: 0 4 8 12 16 20 24 28 32 36
    node 0 size: 65415 MB
    node 0 free: 43971 MB
    [...]
  • 要收集有关 CPU 架构的信息,如 CPU、线程、内核、插槽和 NUMA 节点的数量:

    $ lscpu
    Architecture:          x86_64
    CPU op-mode(s):        32-bit, 64-bit
    Byte Order:            Little Endian
    CPU(s):                40
    On-line CPU(s) list:   0-39
    Thread(s) per core:    1
    Core(s) per socket:    10
    Socket(s):             4
    NUMA node(s):          4
    Vendor ID:             GenuineIntel
    CPU family:            6
    Model:                 47
    Model name:            Intel(R) Xeon(R) CPU E7- 4870  @ 2.40GHz
    Stepping:              2
    CPU MHz:               2394.204
    BogoMIPS:              4787.85
    Virtualization:        VT-x
    L1d cache:             32K
    L1i cache:             32K
    L2 cache:              256K
    L3 cache:              30720K
    NUMA node0 CPU(s):     0,4,8,12,16,20,24,28,32,36
    NUMA node1 CPU(s):     2,6,10,14,18,22,26,30,34,38
    NUMA node2 CPU(s):     1,5,9,13,17,21,25,29,33,37
    NUMA node3 CPU(s):     3,7,11,15,19,23,27,31,35,39
  • 查看系统的图形表示:

    # dnf install hwloc-gui
    # lstopo

    图 29.1. lstopo 输出

    lstopo
  • 查看详细文本输出:

    # dnf install hwloc
    # lstopo-no-graphics
    Machine (15GB)
      Package L#0 + L3 L#0 (8192KB)
        L2 L#0 (256KB) + L1d L#0 (32KB) + L1i L#0 (32KB) + Core L#0
            PU L#0 (P#0)
            PU L#1 (P#4)
           HostBridge L#0
        PCI 8086:5917
            GPU L#0 "renderD128"
            GPU L#1 "controlD64"
            GPU L#2 "card0"
        PCIBridge
            PCI 8086:24fd
              Net L#3 "wlp61s0"
        PCIBridge
            PCI 8086:f1a6
        PCI 8086:15d7
            Net L#4 "enp0s31f6"

其他资源

  • numactl (8) , lscpu (1) , 和 lstopo (1) man pages

29.3. 配置内核空循环时间

默认情况下,Red Hat Enterprise Linux 9 使用无空循环内核,它不会中断空闲的 CPU 来降低功耗,并允许新处理器利用深度睡眠状态。

Red Hat Enterprise Linux 9 还提供了动态无空选项,这对于对延迟敏感型工作负载(如高性能计算或实时计算)非常有用。默认情况下禁用动态无空选项。红帽建议使用 cpu-partitioning TuneD 配置集为指定为 isolated_cores 的内核启用动态无空选项。

这个步骤描述了如何永久启用动态无数性行为。

步骤

  1. 要在特定内核中启用动态无空行为,在内核命令行中使用 nohz_full 参数指定这些核心。在 16 核系统上,启用 nohz_full=1-15 内核选项:

    # grubby --update-kernel=ALL --args="nohz_full=1-15"

    这启用了内核 115 的动态无数性行为,将所有时间保留到唯一未指定的内核(内核 0)。

  2. 当系统引导时,手动将 rcu 线程移到非延迟敏感的内核中,在本例中是 core 0

    # for i in `pgrep rcu[^c]` ; do taskset -pc 0 $i ; done
  3. 可选:在内核命令行中使用 isolcpus 参数,将特定内核与用户空间任务隔离开来。
  4. 可选:将内核的 write-back bdi-flush 线程的 CPU 关联性设置为 housekeeping 内核:

    echo 1 > /sys/bus/workqueue/devices/writeback/cpumask

验证步骤

  • 系统重启后,验证是否启用了 dynticks

    # journalctl -xe | grep dynticks
    Mar 15 18:34:54 rhel-server kernel: NO_HZ: Full dynticks CPUs: 1-15.
  • 验证动态无空配置是否正常工作:

    # perf stat -C 1 -e irq_vectors:local_timer_entry taskset -c 1 sleep 3

    这个命令会在 CPU 1 上测量升级,同时告诉 CPU 1 休眠 3 秒。

  • 默认内核计时器配置在常规 CPU 上显示大约 3100 勾号:

    # perf stat -C 0 -e irq_vectors:local_timer_entry taskset -c 0 sleep 3
    
     Performance counter stats for 'CPU(s) 0':
    
                 3,107      irq_vectors:local_timer_entry
    
           3.001342790 seconds time elapsed
  • 配置动态无数内核后,您应该会看到大约 4 个空循环:

    # perf stat -C 1 -e irq_vectors:local_timer_entry taskset -c 1 sleep 3
    
     Performance counter stats for 'CPU(s) 1':
    
                     4      irq_vectors:local_timer_entry
    
           3.001544078 seconds time elapsed

29.4. 中断请求概述

中断请求或 IRQ 是从硬件立即发送到处理器的信号。系统中的每个设备都会被分配一个或多个 IRQ 编号,允许它发送唯一的中断。启用中断后,接收中断请求的处理器会立即暂停当前应用程序线程执行,以处理中断请求。

由于中断中断会停止正常操作,因此高中断率可能会严重降低系统性能。通过配置中断的关联性,或者向批处理中发送多个较低优先级中断(协调多个中断),这可以减少中断所花费的时间。

中断请求具有关联的关联性属性 smp_affinity,它定义了处理中断请求的处理器。要提高应用性能,请将中断关联和进程关联分配到同一处理器,或分配到同一内核上的处理器。这允许指定的中断和应用程序线程共享缓存行。

在支持中断中断的系统上,修改中断请求的 smp_affinity 属性可设置硬件,以便决定使用特定处理器在硬件级别提供中断,而无需在内核中干预。

29.4.1. 手动平衡中断

如果您的 BIOS 导出它的 NUMA 拓扑,则 irqbalance 服务可自动为节点上对请求服务的硬件进行中断请求。

步骤

  1. 检查哪些设备对应于您要配置的中断请求。
  2. 查找平台的硬件规格。检查您系统上的芯片组是否支持分发中断。

    1. 如果这样做,您可以按照以下步骤中的内容配置中断交付。另外,检查您的芯片组用来平衡中断的算法。有些 BIOS 有一些选项来配置中断交付。
    2. 如果没有,您的芯片组总会将所有中断路由到单个静态 CPU。您无法配置使用哪些 CPU。
  3. 检查系统上使用了 Advanced Programmable Interrupt Controller (APIC) 模式:

    $ journalctl --dmesg | grep APIC

    在这里,

    • 如果您的系统使用 flat 以外的模式,您可以看到一个类似于 Setting APIC routing to physical flat 的行。
    • 如果看不到这个信息,代表您的系统使用 flat 模式。

      如果您的系统使用 x2apic 模式,您可以在 引导装载程序配置 的内核命令行中添加 nox2apic 选项来禁用它。

      只有非物理平面模式(flat)支持将中断分发到多个 CPU。这个模式仅适用于最多 8 个 CPU 的系统。

  4. 计算 smp_affinity 掩码。有关如何计算 smp_affinity mask 的更多信息,请参阅 设置 smp_affinity 掩码

其他资源

  • journalctl (1) taskset (1) man page

29.4.2. 设置 smp_affinity 掩码

smp_affinity 值存储为代表系统中所有处理器的十六进制位掩码。每个位配置不同的 CPU。最重要的位是 CPU 0。

掩码的默认值为 f,这意味着可在系统中的任何处理器上处理中断请求。将此值设置为 1 表示只有处理器 0 可以处理中断。

步骤

  1. 二进制代码中,将值 1 用于处理中断的 CPU。例如,要设置 CPU 0 和 CPU 7 以处理中断,请使用 0000000010000001 作为二进制代码:

    表 29.1. CPU 的二进制位

    CPU

    15

    14

    13

    12

    11

    10

    9

    8

    7

    6

    5

    4

    3

    2

    1

    0

    二进制

    0

    0

    0

    0

    0

    0

    0

    0

    1

    0

    0

    0

    0

    0

    0

    1

  2. 将二进制代码转换为十六进制代码:

    例如,使用 Python 转换二进制代码:

    >>> hex(int('0000000010000001', 2))
    
    '0x81'

    在有 32 个处理器的系统上,您必须限制离散的 32 位组的 smp_affinity 值。例如,如果您只想 64 位处理器系统的第一个 32 个处理器来服务中断请求,请使用 0xffffffff,00000000

  3. 特定中断请求的中断关联性值存储在关联的 /proc/irq/irq_number/smp_affinity 文件中。在此文件中设置 smp_affinity mask:

    # echo mask > /proc/irq/irq_number/smp_affinity

其他资源

  • journalctl (1) , irqbalance (1) , 和 taskset (1) man pages

第 30 章 调优调度策略

在 Red Hat Enterprise Linux 中,进程执行的最小单元称为线程。系统调度程序决定哪个处理器运行线程,以及线程的运行时间。但是,因为调度程序的主要关注是保持系统忙碌,因此可能无法为应用程序性能最佳调度线程。

例如,当 Node B 上的处理器可用时,NUMA 系统上的应用程序在 Node A 上运行。为了将处理器保持在节点 B忙碌上,调度程序会将其中一个应用的线程移至节点 B。但是,应用程序线程仍然需要访问 Node A 上的内存。但是,这个内存会更长时间访问,因为线程现在在 Node B 和 Node A 内存上运行,而 Node A 内存不再是线程本地的。因此,线程完成在 Node B 上运行的时间可能要长于在 Node B 上运行,等待 Node A 上的处理器变得可用,然后在具有本地内存访问的原始节点上执行线程。

30.1. 调度策略的类别

性能敏感的应用程序通常受益于设计人员或管理员确定运行线程的位置。Linux 调度程序实施多个调度策略,用于决定线程的运行时间和时长。

以下是调度策略的两个主要类别:

普通策略
常规线程用于普通优先级的任务。
实时策略

实时策略用于不需要中断时必须完成的时间敏感任务。实时线程不会受到时间分片。这意味着线程会运行直到它们 block、exit、voluntarily yield 或被较高优先级线程抢占。

任何具有一般策略线程的线程前,会调度最低优先级实时线程。如需更多信息,请参阅使用 SCHED_FIFO 的静态优先级调度和使用 SCHED_RR 进行循环优先级调度

其他资源

  • sched (7) , sched_setaffinity (2) , sched_getaffinity (2) , sched_setscheduler (2) , 和 sched_getscheduler (2) man pages

30.2. 使用 SCHED_FIFO 的静态优先级调度

SCHED_FIFO 也称为静态优先级调度,是一种实时策略,为每个线程定义固定优先级。此策略允许管理员提高事件响应时间并缩短延迟。建议您不要在时间敏感时执行此策略。

当使用 SCHED_FIFO 时,调度程序会按照优先级顺序扫描所有 SCHED_FIFO 线程的列表,并调度可随时运行的最高优先级线程。SCHED_FIFO 线程的优先级级别可以是从 199 的任何整数,其中 99 被视为最高优先级。红帽建议仅在识别延迟问题时以较低数量开始并增加优先级。

警告

因为实时线程不会受到时间分片,因此红帽不推荐将优先级设置为 99。这与迁移和 watchdog 线程相同的优先级级别保持您的进程;如果您的线程进入计算循环,并且这些线程被阻止,则它们将无法运行。具有单一处理器的系统最终会在这种情况下挂起。

管理员可以限制 SCHED_FIFO 带宽,以防止实时应用程序程序员启动对处理器进行单调执行的实时任务。

以下是此策略中使用的一些参数:

/proc/sys/kernel/sched_rt_period_us
此参数以微秒为单位定义时间,它被视为处理器带宽的 10%。默认值为 1000000 InventoryServices,或 1 秒
/proc/sys/kernel/sched_rt_runtime_us
此参数以微秒为单位定义运行实时线程的时间周期。默认值为 950000 μs,即 0.95 秒

30.3. 使用 SCHED_RR 循环优先级调度

SCHED_RRSCHED_FIFO 的循环变体。当多个线程需要在同一优先级级别上运行时,此策略很有用。

SCHED_FIFO 一样,SCHED_RR 是一个实时策略,用于为每个线程定义固定优先级。调度程序会按照优先级顺序扫描所有 SCHED_RR 线程的列表,并调度可随时运行的最高优先级线程。但是,与 SCHED_FIFO 不同,在特定时间片段中以 round-robin 样式调度具有相同优先级的线程。

您可以使用 /proc/sys/kernel/sched_rr_timeslice_ms 文件中的 sched_rr_timeslice_ms 内核参数以毫秒为单位设置这个时间片段的值。最低值为 1 毫秒

30.4. 使用 SCHED_OTHER 常规调度

SCHED_OTHER 是 Red Hat Enterprise Linux 9 中的默认调度策略。此策略使用完全公平调度程序 (CFS) ,允许对使用该策略调度的所有线程进行公平处理器访问。当有大量线程或数据吞吐量是优先级时,此策略最有用,因为它可以更有效地调度线程。

当使用此策略时,调度程序会根据每个进程线程的 niceness 值创建动态优先级列表。管理员可以更改进程的 niceness 值,但不能直接更改调度程序的动态优先级列表。

30.5. 设置调度程序策略

使用 chrt 命令行工具检查并调整调度程序策略和优先级。它可以启动具有所需属性的新进程,或更改正在运行的进程的属性。它还可用于在运行时设置策略。

步骤

  1. 查看活跃进程的进程 ID (PID) :

    # ps

    ps 命令中使用 --pid-p 选项来查看特定 PID 的详细信息。

  2. 检查特定进程的调度策略、PID 和优先级:

    # chrt -p 468
    pid 468's current scheduling policy: SCHED_FIFO
    pid 468's current scheduling priority: 85
    
    # chrt -p 476
    pid 476's current scheduling policy: SCHED_OTHER
    pid 476's current scheduling priority: 0

    在这里,468476 是进程的 PID。

  3. 设置进程的调度策略:

    1. 例如,要将 PID 为 1000 的进程设置为 SCHED_FIFO,其优先级为 50

      # chrt -f -p 50 1000
    2. 例如,要将 PID 为 1000 的进程设置为 SCHED_OTHER,其优先级为 0

      # chrt -o -p 0 1000
    3. 例如,要将 PID 为 1000 的进程设置为 SCHED_RR,其优先级为 10

      # chrt -r -p 10 1000
    4. 要启动具有特定策略和优先级的新应用,请指定应用程序的名称:

      # chrt -f 36 /bin/my-app

30.6. chrt 命令的策略选项

使用 chrt 命令,您可以查看和设置进程的调度策略。

下表描述了适当的策略选项,可用于设置进程的调度策略。

表 30.1. chrt 命令的策略选项

短选项长选项描述

-f

--fifo

将调度设置为 SCHED_FIFO

-o

--other

将调度设置为 SCHED_OTHER

-r

--rr

将调度设置为 SCHED_RR

30.7. 在引导过程中更改服务优先级

使用 systemd 服务时,可以在引导过程中为启动的服务设置实时优先级。单元配置指令 用于在引导过程中更改服务的优先级。

引导过程优先级更改通过使用 service 部分中的以下指令进行:

CPUSchedulingPolicy=
设置已执行进程的 CPU 调度策略。它被用于设置 other, fifo, 和 rr 策略。
CPUSchedulingPriority=
设置已执行进程的 CPU 调度优先级。可用的优先级范围取决于所选的 CPU 调度策略。对于实时调度策略,可以使用 1(最低优先级)和 99 (最高优先级)之间的整数。

下面的步骤描述了如何使用 mcelog 服务在引导过程中更改服务的优先级。

先决条件

  1. 安装 TuneD 软件包:

    # dnf install tuned
  2. 启用并启动 TuneD 服务:

    # systemctl enable --now tuned

流程

  1. 查看正在运行的线程的调度优先级:

    # tuna --show_threads
                          thread       ctxt_switches
        pid SCHED_ rtpri affinity voluntary nonvoluntary             cmd
      1      OTHER     0     0xff      3181          292         systemd
      2      OTHER     0     0xff       254            0        kthreadd
      3      OTHER     0     0xff         2            0          rcu_gp
      4      OTHER     0     0xff         2            0      rcu_par_gp
      6      OTHER     0        0         9            0 kworker/0:0H-kblockd
      7      OTHER     0     0xff      1301            1 kworker/u16:0-events_unbound
      8      OTHER     0     0xff         2            0    mm_percpu_wq
      9      OTHER     0        0       266            0     ksoftirqd/0
    [...]
  2. 创建附加 mcelog 服务配置文件,并在该文件中插入策略名称和优先级:

    # cat << EOF > /etc/systemd/system/mcelog.system.d/priority.conf
    
    [SERVICE]
    CPUSchedulingPolicy=fifo
    CPUSchedulingPriority=20
    EOF
  3. 重新载入 systemd 脚本配置:

    # systemctl daemon-reload
  4. 重启 mcelog 服务:

    # systemctl restart mcelog

验证步骤

  • 显示 systemd 问题设置的 mcelog 优先级:

    # tuna -t mcelog -P
    thread       ctxt_switches
      pid SCHED_ rtpri affinity voluntary nonvoluntary             cmd
    826     FIFO    20  0,1,2,3        13            0          mcelog

其他资源

30.8. 优先级映射

优先级在组中定义,有一些组专用于特定内核功能。对于实时调度策略,可以使用 1(最低优先级)和 99 (最高优先级)之间的整数。

下表描述了优先级范围,可在设置进程的调度策略时使用。

表 30.2. 优先级范围的描述

Priority线程描述

1

低优先级内核线程

此优先级通常为需要超过 SCHED_OTHER 的任务保留。

2 - 49

可供使用

用于典型的应用程序优先级的范围。

50

默认 hard-IRQ 值

 

51 - 98

高优先级线程

对定期执行的线程使用此范围,且必须快速响应时间。不要将此范围用于 CPU 密集型线程,因为您将中断。

99

Watchdogs 和 migration

必须以最高优先级运行的系统线程。

30.9. TuneD cpu-partitioning 配置集

要为对延迟敏感的工作负载调整 Red Hat Enterprise Linux 9,红帽建议使用 cpu-partitioning TuneD 配置集。

在 Red Hat Enterprise Linux 9 之前,低延迟 Red Hat 文档描述了实现低延迟调整所需的大量低级别步骤。在 Red Hat Enterprise Linux 9 中,您可以使用 cpu-partitioning TuneD 配置集更有效地执行低延迟性能优化。根据个人低延迟应用程序的要求,此配置集可轻松自定义。

下图显示了如何使用 cpu-partitioning 配置集。这个示例使用 CPU 和节点布局。

图 30.1. cpu-partitioning 图

CPU 分区

您可以使用以下配置选项在 /etc/tuned/cpu-partitioning-variables.conf 文件中配置 cpu-partitioning 配置集:

带有负载均衡的隔离 CPU

在 cpu-partitioning 图中,从 4 到 23 编号的块是默认的隔离 CPU。在这些 CPU 上启用了内核调度程序的进程负载均衡。它专为需要内核调度程序负载平衡的多个线程的低延迟进程而设计。

您可以使用 isolated_cores=cpu-list 选项在 /etc/tuned/cpu-partitioning-variables.conf 文件中配置 cpu-partitioning 配置集,它列出了 CPU 来隔离将使用内核调度程序负载平衡。

隔离的 CPU 列表用逗号分开,也可以使用一个短划线(如 3-5 )指定范围。这个选项是必须的。这个列表中缺少的任何 CPU 会自动被视为内务 CPU。

没有负载均衡的隔离 CPU

在 cpu-partitioning 图中,编号为 2 和 3 的块是不提供任何其他内核调度程序进程负载均衡的隔离 CPU。

您可以使用 no_balance_cores=cpu-list 选项在 /etc/tuned/cpu-partitioning-variables.conf 文件中配置 cpu-partitioning 配置集,它列出了不使用内核调度程序负载平衡的 CPU。

指定 no_balance_cores 选项是可选的,但此列表中的任何 CPU 都必须是 isolated_cores 列表中所列 CPU 的子集。

使用这些 CPU 的应用程序线程需要单独固定到每个 CPU。

日常 CPU
cpu-partitioning-variables.conf 文件中没有隔离的 CPU 会自动被视为内务 CPU。在内务 CPU 上,允许执行所有服务、守护进程、用户进程、可移动内核线程、中断处理程序和内核计时器。

其他资源

  • tuned-profiles-cpu-partitioning (7) man page

30.10. 使用 TuneD cpu-partitioning 配置集进行低延迟调整

这个步骤描述了如何使用 TuneD 的 cpu-partitioning 配置集为低延迟调整系统。它使用了低延迟应用的示例,它可以使用 cpu-partitioning 和 CPU 布局,如 cpu-partitioning 图中所述。

本例中的应用程序使用了:

  • 从网络读取数据的专用的 reader 线程将固定到 CPU 2。
  • 处理此网络数据的大量线程将固定到 CPU 4-23。
  • 将处理的数据写入网络的专用写入器线程将固定到 CPU 3。

先决条件

  • 您已以 root 用户身份,使用 dnf install tuned-profiles-cpu-partitioning 命令安装 cpu-partitioning TuneD 配置集。

步骤

  1. 编辑 /etc/tuned/cpu-partitioning-variables.conf 文件并添加以下信息:

    # All isolated CPUs:
    isolated_cores=2-23
    # Isolated CPUs without the kernel’s scheduler load balancing:
    no_balance_cores=2,3
  2. 设置 cpu-partitioning TuneD 配置集:

    # tuned-adm profile cpu-partitioning
  3. 重启

    重新引导后,将根据 cpu-partitioning 图中的隔离,为低延迟调优。该应用可以使用 taskset 将读取器和写入器线程固定到 CPU 2 和 3,以及 CPU 4-23 上剩余的应用程序线程。

其他资源

  • tuned-profiles-cpu-partitioning (7) man page

30.11. 自定义 cpu-partitioning TuneD 配置集

您可以扩展 TuneD 配置集,以进行额外的性能优化更改。

例如,cpu-partitioning 配置集将 CPU 设置为使用 cstate=1。要使用 cpu-partitioning 配置集,但额外将 CPU cstate 从 cstate1 更改为 cstate0,