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性能监控（操作系统层面-CPU）

一、性能监控概述

1.监控的重要性

• 必须做监控：做性能测试必须监控，否则不知道问题出在哪里

• 监控是性能测试的核心环节

2.监控的两个维度

• 操作系统维度：所有系统都必须监控（通用）

  • 监控对象：CPU、内存、网络、磁盘

  • 适用性：无论什么语言（PHP、Python、Java、Go、C）都需要

• 应用程序维度：监控特定语言的应用程序

  • 如：Java应用、C++应用、Python应用等

二、监控方法论

1.学习路径建议

• 先学底层：先掌握操作系统原生命令

• 再学工具：再学习高级监控工具/平台

• 原因：

  • 面试重点考察基础命令

  • 理解原理后才能更好使用高级工具

  • 类比：先学SQL再学可视化工具（如Navicat）

2.监控原则

• 掌握根本：底层原生命令是基础

• 理解原理：知道监控数据如何计算得出

三、CPU监控详解

1.监控命令：top

• 功能：Linux下的实时交互式监控工具

• 监控范围：CPU、内存、进程

• 刷新频率：默认每3秒刷新一次

• 退出方式：按Ctrl + C

2.CPU监控关键指标

(1)CPU使用率计算

• 核心公式：CPU使用率 = 100% - %ID

• %ID（idle）：CPU空闲率

• 示例：%ID = 98.3%，则CPU使用率 = 1.7%

(2)CPU使用率各组成部分

(3)理解要点

• 计算基础：CPU使用率基于时间统计

• 计算方法：CPU处理任务时间 ÷ 总时间 = CPU使用率

• 统计周期：top命令统计过去3秒的平均值

3.多核CPU监控

(1)关键前提

• 每个CPU核心：同一时刻只能执行一个任务

• 多核CPU：n个核心同一时刻可执行n个任务

(2)多线程实现原理

• 单核多线程：通过快速切换实现"同时"运行多个线程

• 切换速度：CPU切换速度极快，人类无法感知

• 实际并发：1万个并发线程用8核CPU处理 → 需要快速切换

(3)查看多核使用情况

• 默认显示：所有CPU核心的平均值

• 按数字1：显示每个核心的详细使用情况

• 作用：

  • 查看CPU核心数

  • 分析各核心负载是否均衡

4.进程监控与排序

(1)进程列表

• 显示内容：各进程消耗的CPU和内存数据

• 默认排序：按CPU使用率降序排列

• 内存排序：按大写M键切换到内存使用率排序

• 切回CPU排序：按P键切回CPU排序

(2)关键字段解析

• PID：进程ID

• %CPU：进程占用CPU百分比

• %MEM：进程占用内存百分比

• RES：进程占用的物理内存（单位：KB）

  • 示例：277MB ≈ 15%内存使用率（基于2GB总内存）

(3)重要特性

• 进程%CPU可能超过100%：

  • 原因：统计的是进程占用所有CPU核心使用率之和

  • 上限：n核CPU上限为 n × 100%

  • 示例：16核CPU上，进程%CPU可达1600%

• 与整体CPU使用率的区别：

  • 整体CPU：所有核心的平均值（上限100%）

  • 进程CPU：占用各核心之和（上限为n×100%）

5.CPU问题排查流程

(1)排查步骤

1. 发现CPU使用率高：top命令看到整体CPU使用率高

2. 定位问题进程：

   • 查看进程列表（默认按CPU排序）

   • 找到占用CPU最高的进程

3. 分析归属：

   • 如果是压测程序 → 程序本身问题

   • 如果是其他程序 → 系统其他问题

4. 深入分析：按1查看各核心负载情况

(2)实战案例

• 挖矿病毒案例：

  • 现象：CPU持续100%但无压测

  • 排查：top发现陌生高CPU进程

  • 确认：百度搜索进程名确认为挖矿程序

  • 解决：重装系统、修改密码

• 教训：定期检查服务器异常进程

四、监控实战技巧

1.产生测试负载

• 目的：模拟真实场景观察监控数据变化

• 方法：

  • 使用JMeter等压测工具

  • 对Web应用接口施加压力

  • 观察监控数据动态变化

2.监控时机

• 压测期间：持续监控系统资源使用情况

• 日常运维：定期检查异常进程

• 问题排查：出现性能问题时第一时间监控

3.监控数据解读

• 动态变化：监控数据随负载变化而变化

• 基准对比：建立系统正常状态下的基准值

• 阈值报警：设定关键指标的报警阈值