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随着X86服务器的普及，目前各种主流数据库、中间件、容器等都在逐步迁往Linux平台，那对于应用开发人员还有系统运维人员掌握Linux相关技术将显得尤为重要。今天我们就来分享一下Linux三板斧摆脱小白的烦恼。
大家都知道服务器硬件简单理解就是Cpu+内存+硬盘(存储)这些,那Linux就是负责调度这些硬件的软件，让大家一起和谐工作产生GDP。由此我们可以发现Linux主要就是管Cpu、内存、硬盘这3类的工作，那换一个角度也就是说Linux运行异常也大概率就这3类问题。下面我们就来重点说说这3个东西：
CPU
一说cpu，熟悉linux的都知道vmstat、top之类的命令，这里我们找个案例来解读一下:
图中可以看到这是一台4cpu的服务器，目前procs-r17,18左右，cpuid空闲为0，由于这是一台4cpu的服务器，理论上在某一时刻CPU的并行处理能力上限将是4，那procs-r远远大于cpu核心数意味着CPU忙不过来了，拼了命淦但还是有一堆任务等着它淦(来者不拒)，所以后面的cpuidle是0，那这就是一个高并发场景的cpu过载的特征。
通过top命令同样可以看到目前有17个进程处于running状态，31.4%us:用户状态的调用,68.4%sy:涉及到系统内核的调用.在进程模块中可以看到大量的dd进程以及外层的bash(测试启动的ddif=/dev/zeroof=/dev/null命令)。当发现服务器cpu过载时便可以通过这个思路来排查是否存在异常高消耗进程。注意对于多线程的程序比如java，%CPU字段很可能出现1100%这种情况，简单理解就是多个线程在cpu上运行，相当于消耗了11颗cpu的运算量。
参考man vmstat:
Procs
r: The number of processes waiting for run time.
b: The number of processes in uninterruptible sleep.
内存
再来说说内存，由于内存容量存在上限，比如服务器物理内存128G，当我们进行一个500G数据运算时，内存是明显放不下的，这时候Linux就引入了一个叫swap的东西，相当于一个临时空间，它基于磁盘，当内存不够时，将部分当前不使用的数据转储到swap空间中，这样就可以最大化的利用有限的内存进行计算。这个设计理念是好的，但实际生产环境中往往引发各种惨痛的案例,如下：
可以看到图中的服务器总共配置了32Gswap空间,当前已经使用了12G说明已经有数据被从内存中swapout到临时空间,top进程也同样出现kswapd[0-9],这些进程就是专门负责swapin,swap out，Top中看到这类进程时需额外注意。这时cpu6.%us,12.6%sy,13.9%id,66.7%wa,这个wa说明存在磁盘IO等待,那简单理解就是由于swap空间的硬盘性能不足，内存中的数据swapout速度过慢，引发系统层的panic，服务器hang,造成业务中断故障。实际在这个案例过程中vmstat命令输出也可以发现cpu–b/si so这些指标的异常
总结一下swap,一般在服务器系统安装时系统管理员便会用本地盘划分swap分区，这里本地盘的性能比较容易出现瓶颈,大量的swap易引发系统panic，另外一个Linux使用vm.swappiness参数来控制使用物理内存还是使用交换空间的权重,在老旧一些的版本中设置为0容易引发系统bug推荐设置为1，在较新的版本中比如redhat7/8则推荐设置为0来避免使用交换空间，那在一些数据库一体机等专有服务器上物理内存都能达到TB级，这种也可以直接关闭swap功能。
参考Man :
Swappiness is a Linux kernel parameter that controls the relative weight given to swapping out runtime memory, as opposed to dropping pages from the system page cache. Swappiness can be set to values between 0 and 100 inclusive. A low value causes the kernel to avoid swapping, a higher value causes the kernel to try to use swap space. The default value is 60, and for most desktop systems, setting it to 100 may affect the overall performance, whereas setting it lower (even 0) may decrease response latency.
Man vmstat
Procs
r: The number of processes waiting for run time.
b: The number of processes in uninterruptible sleep.
man top
2c. SUMMARY Area Fields
The summary area fields describing CPU statistics are abbreviated. They provide information about times spent in:
us = user mode
sy = system mode
ni = low priority user mode (nice)
id = idle task
wa = I/O waiting
man vmstat ，
Swap
si: Amount of memory swapped in from disk (/s).
so: Amount of memory swapped to disk (/s).
最后我们在来说说磁盘类的问题，目前主流方法都是基于磁盘响应时间作为判断依据(iostat命令输出的await值)，这里不区分读写，比如SSD存储响应时间都在5ms以内，高端SSD的响应时间甚至达到1ms以内,而传统的机械硬盘响应时间则较慢一些，高端类的存储阵列也在20ms以内，差一点的40ms，50ms也比较常见。了解了这些当我们通过iostat命令来核查服务器磁盘响应情况时便能够直观的发现是否存在问题。如图：
可以看到%iowait已经超过了%user,%system,IO方面压力较大，再往下可以看到sdb/sdc读写都非常少而await(响应时间单位ms)值却异常的大，IO几乎无法完成,推测存储出现异常，通知系统管理员核验确认RAID出现降级故障.这里需要额外注意iostat输出的sdb/sdc的%util值为100%，这个%util100实际没有参考意义，因为系统也并不知道后端存储的iops能力以及使用率，只有await才能判断磁盘IO响应是否正常.如图：
这是一台本地机械盘(sda),在少量的读写情况下%util已经97.9,但响应时间24.18任然在正常范围内，不能根据util%值来判断sda是否存在问题。而下面的sdb/sdc等等磁盘都是外挂SSD存储，可以看到iops近万的情况下较慢的盘await也才1点几ms，快的盘都不到1ms。
参考man iostat
await
The average time (in milliseconds) for I/O requests issued to the device to be served. This includes the time spent
by the requests in queue and the time spent servicing them.
通过以上三板斧，我们便可以对当前Linux系统的运行情况做到心中有数，在此基础上实际运用过程中,比如swap引起的案例中,vmstatcpu-b/si so以及iostat的swap空间挂载盘一定会有所表现，不能教条的认为一定是这一方面的问题,所以需要结合起来分析。本期分享就到此结束。
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