性能测试中CPU风险诊断方法有哪些

CPU关键性能指标

1>CPU负载

什么是负载？简而言之就是CPU的任务数。系统的负载决定了系统繁忙程度，负载由CPU来处理，CPU的个数为定值，所以最大负载也为定值。当超出最大负载就会出现是无阻塞。CPU的负载实际上是由操作系统来组织的，我们可以通过命令top,vmstat来进行监控。

2>CPU利用率

当前主流Linux系统对于CPU资源的分配多数是采用时间片的方式。任务线程获取CPU时间片后，CPU开始处理任务，整个时间片的时间都由当前任务占有；这个时间片的中的CPU繁忙程度就是CPU的利用率，即这个时间片中CPU到底利用多少时间。

典型的场景有IO等待导致的CPU等待，叫做CPU非空闲等待，即申请到了时间片，没有充分的利用上。这种现象的监控CPU时可以获取，实际上是IO的性能风险。

在Linux中，CPU利用率还可以一分为二，分别是用户CPU利用率与系统系统CPU利用率。

用户CPU利用率：顾名思义就是用户占用的CPU利用率，即我们在主机上发布个应用程序，这个应用程序运行时占用的CPU利用率(%CPU)。

系统CPU利用率：字面来讲是操作系统在运行时占用的CPU，以维护整个主机的正常运行，协调资源。

例如，应用程序的IO请求由操作系统的API去操作磁盘，来自网络的请求由网卡中断告知操作系统，然后由CPU去处理。这些操作是在操作系统层面完成的，这些API的调用就叫作系统调用，占用的CPU资源就是系统CPU。

综上所述，我们从以下两个方面关注 CPU的性能风险。

CPU利用率。当%CPU>50%时，需要引起注意；当%CPU>70%时，就需要密切关注了，如果是测试，此时需要分析原因；当%CPU>90%时，就处于危险状态，此状态不应该成为一个常态，在测试时就必须分析原因了。

负载(load average)，当load average>CPU核心数x1时，工作负载已经比较重了，需要分析原因；当load average>CPU核心数x2时，已经是高负载，需要排查原因。

定位方法

应用程序在运行时通常以进程或者线程的形态存在，Java语言开发的程序运行在VM(Java虚拟机)上，JVM 的一个实例是一个进程，进程中又有若干个线程，线程是处理任务的单位，IVM中以线程进行运算调度。线程需要申请内存空间(线程)来记录程序(函数的调用过程、存储变量(成员变量、内部变量)。所以我们可以通过分析线程栈的信息来了解当前线程的执行状态，执行到哪个方法、哪条语句等。所以我们可以有如下方式来分析CPU的性能问题。

1>找到 CPU 利用率大的进程。

2>找到这个进程中占CPU大的线程。

3>得到当前线程的栈信息。（线程快照）

4>分析程序的执行过程。

性能测试中的CPU风险诊断方法主要包括以下几个方面

监控和分析CPU使用率

使用工具如top、htop、mpstat等来监控CPU的使用情况。关注CPU使用率是否过高，以及是否存在单个进程占用过多CPU资源的情况。

分析CPU使用率趋势，了解在不同负载下的表现。

检查CPU队列长度

通过vmstat或sar命令查看系统的运行队列长度（run queue）。如果这个值长期超过CPU核心数量，则可能表明CPU过载。

评估上下文切换频率

使用vmstat命令中的cs字段来监测每秒发生的上下文切换次数。频繁的上下文切换可能是CPU瓶颈的一个迹象，也可能是高并发场景下的正常现象。

分析中断活动

查看/proc/interrupts文件以了解硬件中断（HI）和软件中断（SI）的数量。过多的中断处理可能会导致CPU使用率升高。

识别特定线程的CPU消耗

使用top -H或者pidstat -t找到最耗CPU的线程，并进一步调查这些线程正在执行的任务。对于Java应用，可以使用jstack生成线程转储并分析具体的线程堆栈信息。

深入代码级分析

对于应用程序级别的问题，可以通过AOP（面向切面编程）、日志记录或者其他调试手段追踪到具体的方法调用链路，找出热点函数或循环。

优化配置和服务

检查服务配置，例如调整JVM参数、数据库连接池大小等，确保它们被正确地设置以匹配工作负载。

如果是网络相关的软中断过高，检查网卡驱动程序版本和设置，考虑调整IRQ亲和性或关闭不必要的网络特性。

模拟真实用户行为进行压力测试

使用性能测试工具（如Apache JMeter, LoadRunner, Gatling等）模拟大量用户访问，观察系统在高并发条件下的CPU响应。

利用自动化脚本辅助诊断

编写脚本来自动化收集和解析上述提到的各种指标数据，帮助快速定位问题所在。

结合其他资源一起考量

CPU的问题有时候并非孤立存在的，还应该结合内存、磁盘I/O、网络等其他方面的性能指标综合判断，以便更准确地定位问题原因。

以上方法可以帮助你在性能测试中有效地诊断与CPU相关的风险，并采取适当的措施进行优化。

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