本文不是liunx命令使用教程，也不打算全方面阐明其用法，互联网公司项目很多，服务程序之间相互依赖调用很复杂，各种因素会影响线程服务正常运行，特别是基础服务组件更是如此，当出现各种问题时，如何诊断linux下哪个环节出现问题或状况。从linux系统层面看，通过各种操作命令和手段快速定位线上程序的症状和要害很有必要。比如说：当线上服务长时间正常运行,张三某天突然监控到自己的程序出问题了，自己负责某个程序不提供服务或服务处于挂死(进程还在，但无法接收外部响应)状态，查看应用程序日志没发现明显错误或可提示信息(看了隐藏比较深)，可能(压力比较大，时间紧迫)经验丰富开发工程师也一时半会找不出症状所在，笔者想尽量覆盖关键和重要部分分享给读者，以期待提供有价值可参考的依据,笔者更想提供一些自己遇到问题的解决方法和思路作为大家的参考，但限于水平限制，难免有疏漏和不足之处，欢迎大家提出宝贵意见和想法以帮助我更正或提高。

下面出现的问题是工程师日常开发中真实写照。

诊断技术与调试解释

注 :关于swap和paging含义后面有名称解释

linux 系统性能分析命令或工具

常用命令：

     dstat,vmstat、sar、iostat、netstat、free、ps、top等

性能分析和诊断工具

1. 用vmstat、sar、iostat检测是否是CPU、磁盘，内存瓶颈
2. 用free、vmstat检测是否是内存、IO瓶颈
3. 用iostat检测是否是磁盘I/O瓶颈
4. 用dstat检测是否是网络带宽、磁盘io、内存、负载等综合瓶颈分析
5. 用mpstat检测是否cpu调用不均衡,也可以使用top替代
6. 用pidstat检测相应进程cpu消耗情况
7. 用netstat检测socket buffer有未发送或处理的数据,从而判断程序处理能力下降或出现问题.
8. 用lsof检测打开文件描述(网络文件和磁盘文件,管道等)符过多，导致资源不足
9. 用df和du组合检测挂载磁盘或目录占用空间巨大或inode节点消耗殆尽。
10. 用iftop检查2台主机间是否存在流量瓶颈.
11. 系统跟踪命令truss/strace
    
12. 路由跟踪traceroute/trace用于诊断网络拥堵
    

下面命令中参数名词解释：

buffer是用于存放(缓存)要输出到disk（块设备）的数据的，
cache是存放从disk上读出的数据。这buffer和cache是为了提高IO性能的，并由OS管理。
swap: linux内核读写虚拟内存是以 “页” 为单位操作的，把内存转移到硬盘交换空间（SWAP）和从交换空间读取到内存 的时候都是按页来读写的。
Paging:内存和SWAP的这种交换过程称为页面交换（Paging）

Linux - top

top

• shift + h 按线程查看cpu消耗情况
• 查看每个核消耗情况
• us 过高说明应用程序消耗了大部分cpu
• sy 过高表示系统线程切换频繁
• wa 表示为在执行过程中等待io所占的百分比 hi 硬件中断(ex:网卡接收数据频发)
• top -p pid 多列信息列表中直显示对应进程信息.

Linux - free

free -m

-/+ buffers/cache
used应用程序总共使用的内存数=Mem.used-Mem.buffers-Mem.cached
应用程序还未使用的内存数=Mem.free+Mem.buffers+Mem.cached
上面是free -m的运行结果，一共有4行。为了方便说明，笔者加上了列号。这样可以把free的输出看成一个二维数组rowcols(Free Output),下面可以使用2个等式表示两个等式
rowcols[3][2] = rowcols[2][2] - rowcols[2][5] - rowcols[2][6]
rowcols[3][3] = rowcols[2][3] + rowcols[2][5] + rowcols[2][6]

注:free命令中内存参数与top中第四行，五行--对应，top就是少了free第三行参数值

Linux - netstat / ss

netstat –an | grep 端口

Recv-Q 网络接收队列 一般情况为0,如果持续为非0表示收到的数据已经在本地接收缓冲,应用程序还没处理,可能是应用程序处理性能下降。
Send-Q 发送队列 一般情况为0,如果持续为非0可能是应用向外发送数据包过快,或者是 对方接收数据包不够快。
netstat –an | grep 端口 (查看应用程序端口是否正常监听)
以前遇到过分布式缓存memcached在高峰访问中会出现这种现象，由于高峰时期极端情况下多线程lock内存池原因，导致服务端性能急剧下降。

Linux - vmstat

vmstat 1 10

vmstat CPU使用率,内存使用,虚拟内存交换情况,IO读写情况
一般使用格式为：vmstat interval count //表示输出频率1秒，连续输出10次
使用实例: vmstat 1 10

如果CPU的sy和us值相加的百分比接近100%,或者运行队列(r)中等待 的进程数总是不等于0,且经常大于4,同时id也经常小于40,则该系 统受限于CPU;如果bi、bo的值总是不等于0,则该系统受限于内存。 swpd值过高一般情况由于物理内存不够用.

• free列表示当前空闲的物理内存数量（以k为单位）
• buff列表示buffers cache的内存数量，一般对块设备的读写才需要缓冲。
• memory
  cache列表示page cached的内存数量，一般作为文件系统cached，频繁访问的文件都会被cached，如果cache值较大，说明cached的文件数较多，如果此时IO中bi比较小，说明文件系统效率比较好。
• swap

  si列表示由磁盘调入内存，也就是内存进入内存交换区的数量。
  so列表示由内存调入磁盘，也就是内存交换区进入内存的数量。 
  一般情况下，si、so的值都为0，如果si、so的值长期不为0，则表示系统内存不足。需要增加系统内存。

• in 每秒CPU的中断次数
• cs 每秒上下文切换次数 //如果上下文切换过多(远高于平常数值)，则可能是线程创建过多
• us 用户CPU时间占百分比
• sy 系统CPU时间占百分比
• id 空闲 CPU时间占百分比
• wt 等待IO

Linux - sar

sar 1 10

格式如下:sar -d interval count

需要关注几个参数：

• await表示平均每次设备I/O操作的等待时间（以毫秒为单位）。
• svctm表示平均每次设备I/O操作的服务时间（以毫秒为单位）。
• %util表示一秒中有百分之几的时间用于I/O操作。

利用sar作性能评估

磁盘IO性能，一般有如下评判标准：

• 正常情况下svctm应该是小于await值的，而svctm的大小和磁盘性能有关，CPU、内存的负荷也会对svctm值造成影响，过多的请求也会间接的导致svctm值的增加。await值的大小一般取决与svctm的值和I/O队列长度以及I/O请求模式，如果svctm的值与await很接近，表示几乎没有I/O等待，磁盘性能很好，如果await的值远高于svctm的值，则表示I/O队列等待太长，系统上运行的应用程序将变慢，此时可以通过更换更快的硬盘来解决问题。
• %util项的值也是衡量磁盘I/O的一个重要指标，如果%util接近100%，表示磁盘产生的I/O请求太多，I/O系统已经满负荷的在工作，该磁盘可能存在瓶颈。长期下去，势必影响系统的性能，可以通过优化程序或者通过更换更高、更快的磁盘来解决此问题。

Linux - iostat

iostat 1 10

iostat interval cont

dstat是多功能系统资源统计工具

dstat具体参数说明就不列出了，上述其他命令已经有说明
在获取的信息上有点类似于top、free、iostat、vmstat等多个工具的合集.

• CPU状态：CPU的使用率
• 磁盘统计：磁盘的读写操作，这一栏显示磁盘的读、写总数。
• 网络流量统计：网络设备发送和接受的数据，这一栏显示的网络收、发数据总数。
• 分页统计：系统的分页活动
• 系统统计：这一项显示的是中断（int）和上下文切换（csw）
• 内存统计：这一项列出应用程序已使用物理内存，buffer,cache,free空闲内存

linux - iftop

iftop

iftop显示了系统上所有源主机或者目的主机网络带宽使用的列表，此列表定期更新。

iftop部分参数说明与解释

1. 主机显示
   n: 切换是否解析主机名，你可以选择显示域名还是 IP 地址；
   s/d: 切换是否显示源主机或者目的主机；
   t: 切换主机接收和发送显示的模式：两行显示、一行显示、只显示发送流量、只显示发送流量；
2. 端口显示
   N: 切换显示服务名称还是端口号，例如 ssh 或者 22；
   S/D：切换是否显示源主机端口或者目的主机端口；
   p：切换是否显示端口号；
3. 排序显示
   1/2/3：根据最近 2 秒、10 秒、40 秒的平均网络流量排序；
   <：根据源主机地址排序；
   >：根据目的主机地址排序；
   o：固定显示当前连接，用来观察当前连接的流量情况，避免刷新后连接顺序变化；
4. 下面部分含义
   TX：发送流量
   RX：接收流量
   TOTAL：总流量
   Cumm：运行iftop到目前时间的总流量
   peak：流量峰值
   rates：分别表示过去 2s 10s 40s 的平均流量

linux - df & du

查看磁盘空间使用、挂载和inode情况

du命令查看文件和目录磁盘使用的空间

输出当前目录下各个子目录所使用的空间:du -h --max-depth=1
按照子目录大小排序(降序):du -s * | sort -rn | cut -f2- | xargs -d "\n" du -sh

linux诊断与调试部分命令使用汇总

//本机监听端口来自客户端连接数统计排序(降序)
lsof -i:9092 | awk '{print $9}' | cut -d ">" -f2 | awk '{ cidx=index($1,":");print substr($1,0,cidx-1)}' | sort | uniq -c | sort -rn

案例剖析

案例1 创建大量网络连接数导致服务进程挂死或假死

当某台或几台机器作为基础服务组件或中间件节点(不一定为java，或python,go,c/c++等等)集群部署时，会有大量客户端会依赖此服务而连接此目标集群。笔者遇到真实情况，集群正常运行好长一段时间后，有一天突然发现集群中某个节点处于不可用状态。观察其应用程序日志没有任何错误信息，而且服务程序却无法正常对外提供响应。
笔者通过相关命令按照以上几个法则(cpu，内存,磁盘io,网络io,网络流量)，当我们查看cpu，io，网络流量，磁盘容量，
发现监听端口连接数数量巨大，存在问题，经定位分析发现某台客户端主机创建大量网络连接没有释放。一般情况下linux系统最大文件描述数量设置都非常大，到达100W以上，多数是其他资源先消耗。
下面是模拟当时环境的一幅图。
[lizhitao@host ] netstat -an | grep 9094

[lizhitao@host ] lsof -i:9094 | awk '{print $9}' | cut -d ">" -f2 | awk '{ cidx=index($1,":");print substr($1,0,cidx-1)}' | sort | uniq -c | sort -rn

很明显mafka.sankuai.com这台主机创建了大量连接，导致资源耗尽。

说明:netstat一般显示是ip,lsof一般显示主机名，因为客户端连接比较多(在TCP里好像每个socket占用500byte)，很难一下子看出哪个客户主机数比较多，所以2命令组合使用就比较方便。

扩展阅读：
上面案例是网络连接(网络文件描述符)问题，而有些可能是磁盘文件(描述符)打开量巨大，而没有释放资源导致程序bug。
典型就是存储图片或小文件的分布式文件系统。

• 递归查找某个目录中所有打开的文件
  [lizhitao@host ] lsof +D /DIR/
  lsof的列表中Type为REG和DIR分别表示打开磁盘文件和目录
  [lizhitao@host ] lsof -p [pid] | grep "REG" //列举该进程所有打开的磁盘文件.
  然后通过计算和分析就能知道是否有大量磁盘文件没有释放，然后定位出问题的代码块.

案例2 线上java服务进程突然cpu占用很高。

java进程cpu的消耗排序
[lizhitao@host ] ps p 31476 -L -o pcpu,pid,tid,time,tname,stat,psr | gawk '{printf("%s %d %d %s %s %s %x\n",$1,$2,$3,$4,$5,$6,$3) }' | sort -n -k1 -r

假如上述图片列表中显示的cpu消耗很高且大约80%cpu，则我们可以通过上述命令操作，找到对应线程号nid=31510转换为十六进制0x7b16
[lizhitao@host ] jstack 31476 | grep "7b16"

[lizhitao@host ] jstack 31476
缩小代码排查范围，顺藤摸瓜找到对应的调用堆栈信息和代码，然后对相关代码逻辑进行分析。

案例3 某个进程启动时无法创建文件

如果遇到上述错误，可以先检测一下硬盘状态信息(一般是这类问题概率不大，除非是数据库或做存储用的服务器)
请参考硬盘检测smartctl：Linux系统下检测硬盘的健康状态
Linux硬盘的检测
如果磁盘状态一切正常，则分析可能为挂载磁盘空间占满。
执行 ：df -h 查看磁盘空间占用情况
然后到相应的应用程序软件部署目录或数据存储目录下执行:
du -s * | sort -rn | cut -f2- | xargs -d "\n" du -sh
就可以顺利找到占用空间比较大的目录,然后做相应处理。

总结

以上，就是我在linux下后端诊断与调试时遇到的问题和收获，以及解决办法，下面是我对这些方面的总结：
linux下后端诊断与调试是复杂而比较有挑战性工作，需要操作者或工程师综合运用各种手段找到问题所在，从而逐步地缩小范围，定位到某个点上，不同的应用程序也会不一样，比如说：普通的java(tomcat)服务与memcached分布式缓存遇到问题也不尽相同。首先我们可以从系统层面上划清界限，是操作系统，本机服务程序，还是其他主机访问导致的。通过六种手段，比如说网络io，磁盘io，内存，cpu，打开文件，线程等，分析其瓶颈方向。所以没有一种命令或方法能“包治百病”，需要工程师在不同应用环境下，巧妙选择且综合运用不同手段，搭配多种命令组合才能完成。

参考

http://kodango.com/using-iftop
http://www.vpsee.com/2009/11/linux-system-performance-monitoring-io/
http://blog.csdn.net/guoguo1980/article/details/2324454
http://coolshell.cn/articles/7490.html