性能分析小案例系列，可以通过下面链接查看哦
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1814570.html
前言
软中断基本原理，可参考这篇博客：https://www.cnblogs.com/poloyy/p/13435519.html
中断
- 一种异步的事件处理机制，用来提供系统的并发处理能力
- 当中断事件发生，会触发执行中断处理程序
- 中断处理程序分为上半部和下半部
- 上半部：硬中断，快速处理中断
- 下半部：软中断，用来异步处理上半部未完成的工作
软中断
- 每个 CPU 都对应一个软中断内核线程，名字是 ksoftirqd/CPU 编号
- 当软中断事件的频率过高时，内核线程也会因为 CPU 使用率过高而导致软中断处理不及时，进而引发网络收发延迟，调度缓慢等性能问题
软中断频率过高案例
系统配置
Ubuntu 18.04， 2 CPU，2GB 内存，共两台虚拟机
三个工具
- sar：是一个系统活动报告工具，既可以实时查看系统的当前活动，又可以配置保存和报告 历史统计数据。
- hping3：是一个可以构造 TCP/IP 协议数据包的工具，可以对系统进行安全审计、防火墙 测试等。
- tcpdump：是一个常用的网络抓包工具，常用来分析各种网络问题
虚拟机关系
通过 docker 运行案例
在 VM1 中执行命令
docker run -itd --name=nginx -p 80:80 nginx
通过 curl 确认 Nginx 正常启动
在 VM2 中执行命令
curl http://172.20.72.58/
通过 hping3 模拟 Nginx 的客户端请求
在 VM2 中执行命令
hping3 -S -p 80 -i u100 172.20.72.58
- -S：参数表示设置 TCP 协议的 SYN（同步序列号）
- -p：表示目的端口为 80
- -i：u100 表示每隔 100 微秒发送一个网络帧
回到 VM1
感觉系统响应明显变慢了，即便只 是在终端中敲几个回车，都得很久才能得到响应
分析系统为什么会响应变慢
以下命令均在 VM1 中执行
通过 top 命令查看系统资源使用情况
- 系统 CPU 使用率（用户态 us 和内核态 sy ）并不高
- 平均负载适中，只有 2 个 R 状态的进程，无僵尸进程
- 但是软中断进程1号（ksoftirqd/1）的 CPU 使用率偏高，而且处理软中断的 CPU 占比已达到 94
- 此外，并无其他异常进程
- 可以猜测，软中断就是罪魁祸首
确认是什么类型的软中断
观察 /proc/softirqs 文件的内容，就能知道各种软中断类型的次数
这里的各类软中断次数，又是什么时间段里的次数呢？
- 它是系统运行以来的累积中断次数
- 所以直接查看文件内容，得到的只是累积中断次数，对这里的问题并没有直接参考意义
- 中断次数的变化速率才是我们需要关注的
通过 watch 动态查看命令输出结果
因为我的机器是两核，如果直接读取 /proc/softirqs 会打印 128 核的信息，但对于我来说，只要看前面两核的信息足以，所以需要写提取关键数据
watch -d "/bin/cat /proc/softirqs | /usr/bin/awk 'NR == 1{printf \"%-15s %-15s %-15s\n\",\" \"
结果分析
- TIMER（定时中断）、 NET_RX（网络接收）、SCHED（内核调度）、RCU（RCU 锁）等这几个软中断都在不停变化
- 而 NET_RX，就是网络数据包接收软中断的变化速率最快
- 其他几种类型的软中断，是保证 Linux 调度、时钟、临界区保护这些正常工作所必需的，所以有变化时正常的
通过 sar 查看系统的网络收发情况
上面确认了从网络接收的软中断入手，所以第一步应该要看下系统的网络接收情况
sar 的好处
- 不仅可以观察网络收发的吞吐量（BPS，每秒收发的字节数）
- 还可以观察网络收发的 PPS（每秒收发的网络帧数）
执行 sar 命令
sar -n DEV 1
- 第二列：IFACE 表示网卡
- 第三、四列：rxpck/s 和 txpck/s 分别表示每秒接收、发送的网络帧数【PPS】
- 第五、六列：rxkB/s 和 txkB/s 分别表示每秒接收、发送的千字节数【BPS】
结果分析
对网卡 ens33来说
- 每秒接收的网络帧数比较大，几乎达到 8w，而发送的网络帧数较小，只有接近 4w
- 每秒接收的千字节数只有 4611 KB，发送的千字节数更小，只有2314 KB
docker0和 veth04076e3
- 数据跟 ens33 基本一致只是发送和接收相反，发送的数据较大而接收的数据较小
- 这是 Linux 内部网桥转发导致的，暂且不用深究，只要知道这是系统把 ens33 收到的包转发给 Nginx 服务即可
异常点
- 前面说到是网络数据包接收软中断的问题，那就重点看 ens33
- 接收的 PPS 达到 8w，但接收的 BPS 只有 5k 不到，网络帧看起来是比较小的
- 4611 * 1024 / 78694 = 64 字节，说明平均每个网络帧只有 60 字节，这显然是很小的网络帧，也就是常说的小包问题
灵魂拷问
如何知道这是一个什么样的网络帧，它又是从哪里发过来的呢？
通过 tcpdump 抓取网络包
已知条件
Nginx 监听在 80端口， 它所提供的 HTTP 服务是基于 TCP协议的
执行 tcpdump 命令
tcpdump -i ens33 -n tcp port 80
- -i ens33：只抓取 ens33 网卡
- -n：不解析协议名和主机名
- tcp port 80：表示只抓取 tcp 协议并且端口号为 80 的网络帧
172.20.72.59.52195 > 172.20.72.58.80
- 表示网络帧从 172.20.72.59 的 52195 端口发 送到 172.20.72.58 的 80 端口
- 也就是从运行 hping3 机器的 52195 端口发送网络帧， 目的为 Nginx 所在机器的 80 端口
Flags [S]
表示这是一个 SYN 包
性能分析结果
结合 sar命令发现的 PPS 接近 4w 的现象，可以认为这就是从 172.20.72.59 这个地址发送过来的 SYN FLOOD 攻击
解决 SYN FLOOD 问题
从交换机或者硬件防火墙中封掉来源 IP，这样 SYN FLOOD 网络帧就不会发送到服务器中
后续的期待
至于 SYN FLOOD 的原理和更多解决思路在后面会讲到哦
分析的整体思路
- 系统出现卡顿，执行命令，响应也会变慢
- 通过 top查看系统资源情况
- 发现 CPU 使用率（us 和 sy）均不高，平均负载适中，没有超 CPU 核数的运行状态的进程，也没有僵尸进程
- 但是发现处理软中断的 CPU 占比（si）较高，在进程列表也可以看到软中断进程 CPU 使用率偏高，猜测是软中断导致系统变卡顿的主要原因
- 通过 /proc/sorfirqs查看软中断类型和变化频率，发现直接 cat 的话会打印 128 个核的信息，但只想要两个核的信息
- 所以结合 awk进行过滤，再通过 watch命令可以动态输出查看结果
- 发现有多个软中断类型在变化，重点是 NET_RX变化频率超高，而且幅度也很大，它是网络数据包接收软中断，暂且认为它是问题根源
- 既然跟网络有关系，可以先通过 sar命令查看系统网络接收和发送的整体情况
- 然后可以看到接收的 PPS 会比接收的 BPS 大很多，做下运算，发现网络帧会非常小，也就是常说的小包问题
- 接下来，通过 tcpdump抓取 80端口的 tcp 协议网络包，会发现大量来自 VM2 发送的 SYN 包，结合 sar 命令，确认是 SYN FLOOD 攻击
