解决CPU与带宽高使用率问题：深入分析与应对策略
引言：性能问题的诊断与优化
在运维工作中，操作系统性能问题如影随形，典型代表是CPU使用率高和带宽使用率高的问题，它们直接影响应用的性能和响应时间。这篇记录将逐个分析这两个问题的产生原因和解决方法。
一、CPU使用率问题的全面剖析
排查分析
- 解决CPU使用率高的第一步是登录到服务器操作系统并执行
top命令，该命令能实时显示系统中各个进程的资源占用情况。通过分析top命令的输出结果，可以确定哪些进程消耗了过多的CPU资源。
top
- 查看显示结果。
- 命令回显第一行：20:56:02 up 37 days，1 user, load average: 0.00, 0.01, 0.05的每个字段含义如下：
系统当前时间为20:56:02，该云服务器已运行37天，当前共有1个用户登录， 最近1分钟、最近5分钟和最近15分钟的CPU平均负载。
- 命令回显第三行：CPU资源总体使用情况。
- 命令回显第四行：内存资源总体使用情况。
- 回显最下方显示各进程的资源占用情况。
❝如下补充说明：
- 在top页面，可以直接输入小写“q”或者在键盘上按“Ctrl+C”退出。
- 在top运行中常用的内容命令如下：
- 通过
ll /proc/PID/exe命令可以查看每个进程ID对应的程序文件。
ll /proc/PID/exe
问题处理
- 异常进程处理：如果发现某个进程的CPU占用率异常高，可以直接通过
top命令中的k选项终止该进程。
- 具体操作为在
top界面中按k键，输入进程的PID，然后回车确认。进程的PID为top命令回显的第一列数值。例如，要终止PID为52的进程，直接输入“52”后回车。
- 操作成功后，会出现如下图所示类似信息，按回车确认。
- 内存泄漏问题：如发现
kswapd0进程频繁运行，说明系统可能在进行大量的页面交换操作，这通常与物理内存不足有关。
- 通过
top命令查看kswapd0进程的资源使用。 - 如果
kswapd0进程持续处于非睡眠状态，且运行时间较长，可以初步判定系统在持续的进行换页操作，可以将问题转向内存不足的原因来排查。
- 通过vmstat命令进一步查看系统虚拟内存的使用情况。如果si和so的值也比较高，说明系统存在频繁的换页操作，系统物理内存不足。
- si：每秒从交换区写到内存的大小，由磁盘调入内存。
- so：每秒写入交换区的内存大小，由内存调入磁盘。
- 解决这个问题的方法包括：
- 临时解决方案：在业务低峰期重启应用或系统来临时释放内存。
- 长期解决方案：从根本上解决内存不足的问题，需要对服务器内存进行扩容，扩大内存空间。如果不具备扩容的条件，可通过优化应用程序，以及配置使用大页内存来进行缓解。
二、带宽使用率高问题的策略分析
对于带宽使用率高的问题，首先要区分是正常的业务需求还是非正常访问（如恶意攻击）。
排查工具
使用nethogs工具可以帮助实时监测各个进程的带宽使用情况。安装nethogs后，通过简单的命令即可监控指定网络接口的流量使用情况，定位高带宽使用的进程。
问题处理
一、正常业务导致的高带宽使用：如果是由于正常业务增长导致的带宽使用率高，应考虑升级服务器的网络带宽。
二、非正常访问导致的问题：
- 执行以下命令，安装nethogs工具。
yum install nethogs -y
安装成功后可以通过netgos命令查看网络带宽的使用情况。
❝nethogs命令常用参数说明如下：
- d：设置刷新的时间间隔，默认为 1s。
- t：开启跟踪模式。
- c：设置更新次数。
- device：设置要监测的网卡，默认是eth0。
❝运行时可以输入以下参数完成相应的操作：
- q：退出nethogs工具。
- s：按发送流量大小的顺序排列进程列表。
- r：按接收流量大小的顺序排列进程列表。
- m：切换显示计量单位，切换顺序依次为KB/s、KB、B、MB。
- 执行以下命令，查看指定的网络端口每个进程的网络带宽使用情况。
nethogs eth1
❝回显参数说明如下：
- PID：进程 ID。
- USER：运行该进程的用户。
- PROGRAM：进程或连接双方的IP地址和端口，前面是服务器的IP和端口，后面是客户端的IP和端口。
- DEV：流量要去往的网络端口。
- SENT：进程每秒发送的数据量。
- RECEIVED：进程每秒接收的数据量。
- 如果确认大量占用网络带宽的进程是恶意进程，可以使用
kill PID命令终止恶意进程。 - 针对特定IP的恶意访问，可以使用
iptables对恶意IP进行屏蔽或限速。
最后：持续监控与优化
解决CPU和带宽使用率高的问题不是一蹴而就的，需要持续监控和及时调整。通过定期检查系统性能和使用情况，可以及时发现潜在问题并进行优化。
此外，利用工具如top和nethogs能够帮助运维人员快速定位问题源头，而合适的处理策略则能够确保系统的稳定运行。
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