Linux進程管理2-day21

1.管理進程狀態(tài)

當程序運行為進程后,如果希望停止進程,那么此時我們可以使用linux的kill命令對進程發(fā)送關(guān)閉信號,當然除了kill,還有killall,pkill

1.使用kill -l列出當前系統(tǒng)所支持的信號

87.png
雖然linux支持信號很多,但是我們僅列出我們最為常用的三個信號
88.png

2.我們使用kill命令殺死指定的PID進程。

#1.給 vsftpd 進程發(fā)送信號 1,15
[root@oldboy ~]# yum -y install vsftpd
[root@oldboy ~]# systemctl start vsftpd
[root@oldboy ~]# ps aux|grep vsftpd

#2.發(fā)送重載信號,例如 vsftpd 的配置文件發(fā)生改變,希望重新加載
[root@oldboy ~]# kill -1 9160

#3.發(fā)送停止信號,當然vsftpd 服務(wù)有停止的腳本 systemctl stop vsftpd
[root@oldboy ~]# kill 9160

#4.發(fā)送強制停止信號,當無法停止服務(wù)時,可強制終止信號
[root@oldboy ~]# kill -9 9160

3.linux系統(tǒng)中的killall,pkill命令用于殺死指定名字的進程,我們可以使用kill名殺死指定進程PID的進程,如果要找到我們需要殺死的進程我們需要在之前使用ps等命令再配合grep來查找進程,而killall,pkill把這兩個過程合二為一,是一個很好用的命令

#例1、通過服務(wù)名稱殺掉進程
[root@oldboy ~]# pkill nginx
[root@oldboy ~]# killall nginx

#例2、使用pkill踢出從遠程登錄到本機的用戶,終止pts/0上所有進程, 并且bash也結(jié)束(用戶被強制退出)
[root@xuliangwei ~]# pkill -9 -t pts/0

2.管理后臺進程

1.什么是后臺進程

通常進程都會在終端前臺運行,一旦關(guān)閉終端,進程也會隨著結(jié)束,那么此時我們就希望進程能在后臺運行,就是將在前臺運行的進程放入后臺運行,這樣及時我們關(guān)閉了終端也不影響進程的正常運行。

2.我們?yōu)槭裁匆獙⑦M程放入后臺運行

比如:我們此前在國內(nèi)服務(wù)器往國外服務(wù)器傳輸大文件時,由于網(wǎng)絡(luò)的問題需要傳輸很久,如果在傳輸?shù)倪^程中出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)抖動或者不小心關(guān)閉了終端則會導致傳輸失敗,如果能將傳輸?shù)倪M程放入后臺,是不是就能解決此類問題了。

3.使用什么工具將進程放入后臺

早期的時候大家都選擇使用&符號將進程放入后臺,然后在使用jobs、bg、fg等方式查看進程狀態(tài),但太麻煩了。也不直觀,所以我們推薦使用screen。
screen的使用(生產(chǎn)必用)
#1.安裝
[root@oldboy ~]# yum install screen -y

#2.開啟一個screen窗口,指定名稱
[root@oldboy ~]# screen -S wget_mysql

#3.在screen窗口中執(zhí)行任務(wù)即可

#4.平滑的退出screen,但不會終止screen中的任務(wù)。注意: 如果使用exit 才算真的關(guān)閉screen窗口
ctrl+a+d

#5.查看當前正在運行的screen有哪些
[root@oldboy ~]# screen -list
There is a screen on:
    22058.wget_mysql    (Detached)
1 Socket in /var/run/screen/S-root.

#6.進入正在運行的screen
[root@oldboy ~]# screen -r wget_mysql
[root@oldboy ~]# screen -r 22058

3.進程的優(yōu)先級

1.什么是優(yōu)先級

優(yōu)先級指的是優(yōu)先享受資源,比如排隊買票時,軍人優(yōu)先,老人優(yōu)先。。。。

2.為什么要有系統(tǒng)優(yōu)先級

舉個例子: 海底撈火鍋正常情況下響應(yīng)就特別快,那么當節(jié)假日來臨時人員突增則會導致處理請求特別慢,那么假設(shè)我是海底撈VIP客戶(最高優(yōu)先級),無論門店多么繁忙,我都不用排隊,海底撈人員會直接服務(wù)于我,滿足我的需求。至于沒有VIP的人員(較低優(yōu)先級)則進入排隊等待狀態(tài)。(PS: 至于等多久,那.....)

3.系統(tǒng)中如何給進程配置優(yōu)先級?

在啟動進程時,為不同的進程使用不同的調(diào)度策略。
nice 值越高: 表示優(yōu)先級越低,例如+19,該進程容易將CPU 使用量讓給其他進程。
nice 值越低: 表示優(yōu)先級越高,例如-20,該進程更不傾向于讓出CPU。
1)使用top或ps命令查看進程的優(yōu)先級
#1.使用top可以查看nice優(yōu)先級。  NI: 實際nice級別,默認是0。 PR: 顯示nice值,-20映射到0,+19映射到39
PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S %CPU %MEM     TIME+ COMMAND
1083 root      20   0  298628   2808   1544 S  0.3  0.1   2:49.28 vmtoolsd
5    root       0 -20       0      0      0 S  0.0  0.0   0:00.00 kworker/0:+

#2.使用ps查看進程優(yōu)先級
[root@oldboy ~]# ps axo command,nice |grep sshd|grep -v grep
/usr/sbin/sshd -D             0
sshd: root@pts/2              0
2)nice指定程序的優(yōu)先級。語法格式 nice -n 優(yōu)先級數(shù)字 進程名稱
#1.開啟vim并且指定程序優(yōu)先級為-5
[root@oldboy ~]# nice -n -5 vim 
[1] 98417

#2.查看該進程的優(yōu)先級情況
[root@oldboy ~]# ps axo pid,command,nice |grep 98417
 98417 vim                         -5
3)renice命令修改一個正在運行的進程優(yōu)先級。語法格式 renice -n 優(yōu)先級數(shù)字 進程pid
#1.查看sshd進程當前的優(yōu)先級狀態(tài)
[root@oldboy ~]# ps axo pid,command,nice |grep sshd
 70840 sshd: root@pts/2              0
 98002 /usr/sbin/sshd -D             0
 
#2.調(diào)整sshd主進程的優(yōu)先級
[root@oldboy ~]# renice -n -20 98002
98002 (process ID) old priority 0, new priority -20

#3.調(diào)整之后記得退出終端
[root@oldboy ~]# ps axo pid,command,nice |grep sshd
 70840 sshd: root@pts/2              0
 98002 /usr/sbin/sshd -D           -20
[root@m01 ~]# exit

#4.當再次登陸sshd服務(wù),會由主進程fork子進程(那么子進程會繼承主進程的優(yōu)先級)
[root@oldboy ~]# ps axo pid,command,nice |grep sshd
 98002 /usr/sbin/sshd -D           -20
 98122 sshd: root@pts/0            -20

4.系統(tǒng)平均負載

每次發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)變慢時,我們通常做的第一件事,就是執(zhí)行 top 或者 uptime 命令,來了解系統(tǒng)的負載情況。比如像下面這樣,我在命令行里輸入了 uptime 命令,系統(tǒng)也隨即給出了結(jié)果。
[root@oldboy ~]# uptime
 04:49:26 up 2 days,  2:33,  2 users,  load average: 0.70, 0.04, 0.05
#我們已經(jīng)比較熟悉前面幾列,它們分別是當前時間、系統(tǒng)運行時間以及正在登錄用戶數(shù)。

# 而最后三個數(shù)字呢,依次則是過去 1 分鐘、5 分鐘、15 分鐘的平均負載(Load Average)。

1.什么是平均負載

平均負載不就是單位時間內(nèi)的 CPU 使用率嗎?上面的 0.70,就代表 CPU 使用率是 70%。其實上并.....

那到底如何理解平均負載: 平均負載是指單位時間內(nèi),系統(tǒng)處于可運行狀態(tài)和不可中斷狀態(tài)的平均進程數(shù),也就是平均活躍進程數(shù), PS: 平均負載與 CPU 使用率并沒有直接關(guān)系。

2.可運行狀態(tài)和不可中斷狀態(tài)是什么

1.可運行狀態(tài)進程,是指正在使用 CPU 或者正在等待 CPU 的進程,也就是我們ps 命令看到處于 R 狀態(tài)的進程。
2.不可中斷進程,(你做什么事情的時候是不能打斷的?) 系統(tǒng)中最常見的是等待硬件設(shè)備的 I/O 響應(yīng),也就是我們 ps 命令中看到的 D 狀態(tài)(也稱為 Disk Sleep)的進程。
例如: 當一個進程向磁盤讀寫數(shù)據(jù)時,為了保證數(shù)據(jù)的一致性,在得到磁盤回復前,它是不能被其他進程或者中斷打斷的,這個時候的進程就處于不可中斷狀態(tài)。如果此時的進程被打斷了,就容易出現(xiàn)磁盤數(shù)據(jù)與進程數(shù)據(jù)不一致的問題。所以,不可中斷狀態(tài)實際上是系統(tǒng)對進程和硬件設(shè)備的一種保護機制。
劃重點,因此可以簡單理解為,平均負載其實就是單位時間內(nèi)的活躍進程數(shù)。

3.那平均負載為多少時合理

最理想的狀態(tài)是每個 CPU 上都剛好運行著一個進程,這樣每個 CPU 都得到了充分利用。所以在評判平均負載時,首先你要知道系統(tǒng)有幾個 CPU,這可以通過 top 命令獲取,或grep 'model name' /proc/cpuinfo
例1、假設(shè)現(xiàn)在在 4、2、1核的CPU上,如果平均負載為 2 時,意味著什么呢?
Q1.在4 個 CPU 的系統(tǒng)上,意味著 CPU 有 50% 的空閑。
Q2.在2 個 CPU 的系統(tǒng)上,意味著所有的 CPU 都剛好被完全占用。
Q3.而1 個 CPU 的系統(tǒng)上,則意味著有一半的進程競爭不到 CPU。

PS: 平均負載有三個數(shù)值,我們應(yīng)該關(guān)注哪個呢?

實際上,我們都需要關(guān)注。就好比上海4月的天氣,如果只看晚上天氣,感覺在過冬天呢。但如果你結(jié)合了早上、中午、晚上三個時間點的溫度來看,基本就可以全方位了解這一天的天氣情況了。
1.如果 1 分鐘、5 分鐘、15 分鐘的三個值基本相同,或者相差不大,那就說明系統(tǒng)負載很平穩(wěn)。
2.但如果 1 分鐘的值遠小于 15 分鐘的值,就說明系統(tǒng)最近 1 分鐘的負載在減少,而過去 15 分鐘內(nèi)卻有很大的負載。
3.反過來,如果 1 分鐘的值遠大于 15 分鐘的值,就說明最近 1 分鐘的負載在增加,這種增加有可能只是臨時性的,也有可能還會持續(xù)上升,所以就需要持續(xù)觀察。
PS: 一旦 1 分鐘的平均負載接近或超過了 CPU 的個數(shù),就意味著系統(tǒng)正在發(fā)生過載的問題,這時就得分析問題,并要想辦法優(yōu)化了

在來看個例子3

假設(shè)我們在有2個 CPU 系統(tǒng)上看到平均負載為 2.73,6.90,12.98
那么說明在過去1 分鐘內(nèi),系統(tǒng)有 136% 的超載 (2.73/2=136%)
而在過去 5 分鐘內(nèi),有 345% 的超載 (6.90/2=345%)
而在過去15 分鐘內(nèi),有 649% 的超載,(12.98/2=649%)
但從整體趨勢來看,系統(tǒng)的負載是在逐步的降低。

4.那么在實際生產(chǎn)環(huán)境中,平均負載多高時,需要我們重點關(guān)注呢?

當平均負載高于 CPU 數(shù)量 70% 的時候,你就應(yīng)該分析排查負載高的問題了。一旦負載過高,就可能導致進程響應(yīng)變慢,進而影響服務(wù)的正常功能。
但 70% 這個數(shù)字并不是絕對的,最推薦的方法,還是把系統(tǒng)的平均負載監(jiān)控起來,然后根據(jù)更多的歷史數(shù)據(jù),判斷負載的變化趨勢。當發(fā)現(xiàn)負載有明顯升高趨勢時,比如說負載翻倍了,你再去做分析和調(diào)查。

5.平均負載與 CPU 使用率有什么關(guān)系

在實際工作中,我們經(jīng)常容易把平均負載和 CPU 使用率混淆,所以在這里,我也做一個區(qū)分??赡苣銜苫?,既然平均負載代表的是活躍進程數(shù),那平均負載高了,不就意味著 CPU 使用率高嗎?
我們還是要回到平均負載的含義上來,平均負載是指單位時間內(nèi),處于可運行狀態(tài)和不可中斷狀態(tài)的進程數(shù)。所以,它不僅包括了正在使用 CPU 的進程,還包括等待 CPU 和等待 I/O 的進程。
而 CPU 使用率,是單位時間內(nèi) CPU 繁忙情況的統(tǒng)計,跟平均負載并不一定完全對應(yīng)。比如:
CPU 密集型進程,使用大量 CPU 會導致平均負載升高,此時這兩者是一致的;
I/O 密集型進程,等待 I/O 也會導致平均負載升高,但 CPU 使用率不一定很高;
大量等待 CPU 的進程調(diào)度也會導致平均負載升高,此時的 CPU 使用率也會比較高。

6.平均負載案例分析實戰(zhàn)

下面,我們以三個示例分別來看這三種情況,并用 stress、mpstat、pidstat 等工具,找出平均負載升高的根源。
stress 是 Linux 系統(tǒng)壓力測試工具,這里我們用作異常進程模擬平均負載升高的場景。
mpstat 是多核 CPU 性能分析工具,用來實時查看每個 CPU 的性能指標,以及所有 CPU 的平均指標。
pidstat 是一個常用的進程性能分析工具,用來實時查看進程的 CPU、內(nèi)存、I/O 以及上下文切換等性能指標。
#如果出現(xiàn)無法使用mpstat、pidstat命令查看%wait指標建議更新下軟件包
wget http://pagesperso-orange.fr/sebastien.godard/sysstat-11.7.3-1.x86_64.rpm
rpm -Uvh sysstat-11.7.3-1.x86_64.rpm
場景一:CPU 密集型進程
1.首先,我們在第一個終端運行 stress 命令,模擬一個 CPU 使用率 100% 的場景:
[root@oldboy ~]# stress --cpu 1 --timeout 600
2.接著,在第二個終端運行 uptime 查看平均負載的變化情況
# 使用watch -d 參數(shù)表示高亮顯示變化的區(qū)域(注意負載會持續(xù)升高)
[root@oldboy ~]# watch -d uptime
17:27:44 up 2 days,  3:11,  3 users,  load average: 1.10, 0.30, 0.17
3.最后,在第三個終端運行 mpstat 查看 CPU 使用率的變化情況
# -P ALL 表示監(jiān)控所有 CPU,后面數(shù)字 5 表示間隔 5 秒后輸出一組數(shù)據(jù)
[root@oldboy ~]# mpstat -P ALL 5
Linux 3.10.0-957.1.3.el7.x86_64 (m01)   2019年04月29日     _x86_64_    (1 CPU)

17時32分03秒  CPU    %usr   %nice    %sys %iowait    %irq   %soft  %steal  %guest  %gnice   %idle
17時32分08秒  all   99.80    0.00    0.20    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00
17時32分08秒    0   99.80    0.00    0.20    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00
4.從終端二中可以看到,1 分鐘的平均負載會慢慢增加到 1.00,而從終端三中還可以看到,正好有一個 CPU 的使用率為 100%,但它的 iowait 只有 0。這說明,平均負載的升高正是由于 CPU 使用率為 100% 。那么,到底是哪個進程導致了 CPU 使用率為 100% 呢?可以使用 pidstat 來查詢
# 間隔 5 秒后輸出一組數(shù)據(jù)
[root@oldboy ~]# pidstat -u 5 1
Linux 3.10.0-957.1.3.el7.x86_64 (m01)   2019年04月29日     _x86_64_(1 CPU)

17時33分21秒   UID       PID    %usr %system  %guest    %CPU   CPU  Command
17時33分26秒     0    110019   98.80    0.00    0.00   98.80     0  stress

#從這里可以明顯看到,stress 進程的 CPU 使用率為 100%。
場景二:I/O 密集型進程
1.首先還是運行 stress 命令,但這次模擬 I/O 壓力,即不停地執(zhí)行 sync
[root@oldboy ~]# stress  --io 1 --timeout 600s
2.然后在第二個終端運行 uptime 查看平均負載的變化情況:
[root@oldboy ~]# watch -d uptime
18:43:51 up 2 days,  4:27,  3 users,  load average: 1.12, 0.65, 0.00
3.最后第三個終端運行 mpstat 查看 CPU 使用率的變化情況:
# 顯示所有 CPU 的指標,并在間隔 5 秒輸出一組數(shù)據(jù)
[root@oldboy ~]# mpstat -P ALL 5
Linux 3.10.0-693.2.2.el7.x86_64 (bgx.com)   2019年05月07日     _x86_64_    (1 CPU)

14時20分07秒  CPU    %usr   %nice    %sys %iowait    %irq   %soft  %steal  %guest  %gnice   %idle
14時20分12秒  all    0.20    0.00   82.45   17.35    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00
14時20分12秒    0    0.20    0.00   82.45   17.35    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00

#會發(fā)現(xiàn)cpu的與內(nèi)核打交道的sys占用非常高
4.那么到底是哪個進程,導致 iowait 這么高呢?我們還是用 pidstat 來查詢
# 間隔 5 秒后輸出一組數(shù)據(jù),-u 表示 CPU 指標
[root@oldboy ~]# pidstat -u 5 1
Linux 3.10.0-957.1.3.el7.x86_64 (m01)   2019年04月29日     _x86_64_(1 CPU)
18時29分37秒   UID       PID    %usr %system  %guest   %wait    %CPU   CPU  Command
18時29分42秒     0    127259   32.60    0.20    0.00   67.20   32.80     0  stress
18時29分42秒     0    127261    4.60   28.20    0.00   67.20   32.80     0  stress
18時29分42秒     0    127262    4.20   28.60    0.00   67.20   32.80     0  stress

#可以發(fā)現(xiàn),還是 stress 進程導致的。
場景三:大量進程的場景
當系統(tǒng)中運行進程超出 CPU 運行能力時,就會出現(xiàn)等待 CPU 的進程。
1.首先,我們還是使用 stress,但這次模擬的是 4 個進程
[root@oldboy ~]# stress -c 4 --timeout 600
2.由于系統(tǒng)只有 1 個 CPU,明顯比 4 個進程要少得多,因而,系統(tǒng)的 CPU 處于嚴重過載狀態(tài)
[root@oldboy ~]# watch -d uptime
19:11:07 up 2 days,  4:45,  3 users,  load average: 4.65, 2.65, 4.65
3.然后,再運行 pidstat 來看一下進程的情況:
# 間隔 5 秒后輸出一組數(shù)據(jù)
[root@oldboy ~]# pidstat -u 5 1
平均時間:   UID       PID    %usr %system  %guest   %wait    %CPU   CPU  Command
平均時間:     0    130290   24.55    0.00    0.00   75.25   24.55     -  stress
平均時間:     0    130291   24.95    0.00    0.00   75.25   24.95     -  stress
平均時間:     0    130292   24.95    0.00    0.00   75.25   24.95     -  stress
平均時間:     0    130293   24.75    0.00    0.00   74.65   24.75     -  stress
可以看出,4 個進程在爭搶 1 個 CPU,每個進程等待 CPU 的時間(也就是代碼塊中的 %wait 列)高達 75%。這些超出 CPU 計算能力的進程,最終導致 CPU 過載。
分析完這三個案例,再來歸納一下平均負載與CPU
平均負載提供了一個快速查看系統(tǒng)整體性能的手段,反映了整體的負載情況。但只看平均負載本身,我們并不能直接發(fā)現(xiàn),到底是哪里出現(xiàn)了瓶頸。所以,在理解平均負載時,也要注意:
平均負載高有可能是 CPU 密集型進程導致的;
平均負載高并不一定代表 CPU 使用率高,還有可能是 I/O 更繁忙了;
當發(fā)現(xiàn)負載高的時候,可以使用 mpstat、pidstat 等工具,輔助分析負載的來源
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