Netflix at Velocity 2015: Linux Performance Tools
There are many performance tools nowadays for Linux, but how do they all fit together, and when do we use them? At Velocity 2015, I gave a 90 minute tutorial on Linux performance tools. I’ve spoken on this topic before, but given a 90 minute time slot I was able to include more methodologies, tools, and live demonstrations, making it the most complete tour of the topic I’ve done. The video and sli
Linux Applications Performance: Introduction
Articles in this series Part I. Iterative ServersPart II. Forking ServersPart III. Pre-forking ServersPart IV. Threaded ServersPart V. Pre-threaded ServersPart VI: poll-based serverPart VII: epoll-based server On HackerNews There are several interesting takeaways from the HackerNews thread for this article series. Do check it out. Web apps are the staple of consumers and enterprises. Among the man
Linux 4.20 Showing Some Performance Slowdowns - Phoronix
Linux 4.20 Showing Some Performance Slowdowns Written by Michael Larabel in Linux Kernel on 15 November 2018 at 08:29 PM EST. 24 Comments Being well past the Linux 4.20 merge window I have moved onto benchmarking more of this development version of the Linux kernel. Unfortunately, there are some clear performance regressions. This week I got to firing off some Linux 4.20 kernel benchmarks... I sta
6万ミリ秒でできるLinuxパフォーマンス分析 | Yakst
NetflixのシニアパフォーマンスアーキテクトであるBrendan Gregg氏による、Linuxサーバにログインして60秒でまず調べることのまとめ。 パフォーマンス問題でLinuxサーバーにログインしたとして、最初の1分で何を調べますか？ Netflixには、多数のEC2 Linuxからなるクラウドがあり、そのパフォーマンスを監視したり調査したりするための数々のパフォーマンス分析ツールがあります。その中には、クラウド全体にわたる監視を行うAtlasや、オンデマンドにインスタンスの分析を行うVectorがあります。これらのツールは多くの問題を解決する手助けをしてくれますが、各インスタンスにログインし、標準的なLinuxパフォーマンスツールを実行する必要がある場合もあります。 この記事では、すぐ使えるはずの標準的Linuxツールを使いコマンドラインにおいて、最適化されたパフォーマンス調査を
[OS] OS コマンドによるボトルネック調査 - th0x4c 備忘録
目的 OS コマンドによるボトルネック調査方法をまとめる。 CPU メモリ I/O ネットワーク 環境 OS: CentOS 5.5 Kernel: 2.6.18-194.el5 x86_64 CPU サーバ全体の CPU 使用率 CPU 使用率を確認する。使用率が 100% に近くなっている(= idle が 0% に近くなっている)とボトルネック。 top top では複数の論理 CPU がある場合もサーバ全体として 1 つに集約されて出力される。 $ top top - 07:23:36 up 45 days, 17:41, 2 users, load average: 7.22, 9.43, 8.03 Tasks: 223 total, 1 running, 222 sleeping, 0 stopped, 0 zombie Cpu(s): 7.1%us, 8.0%sy, 0.0%
詳解システム・パフォーマンス 3章「オペレーティングシステム」輪読メモ - ゆううきメモ
詳解システム・パフォーマンス 第2章「メソドロジ」メモ - ゆううきメモ の続き。今回は第３章「オペレーティングシステム」 システムパフォーマンス分析では、オペレーティングシステムとそのカーネルについての理解は必要不可欠だ。システムコールがどのように実行されるか、CPU がどのようにスレッドをスケ ジューリングするか、限られたメモリがパフォーマンスにどのような影響を及ぼすか、ファイルシステムは I/O をどのように処理するかなどのシステムのふるまいについて、あなたは頻繁に仮説を立て、それをテストすることになる。これらのふるまいを理解するためには、オペレーティングシステムとカーネルの知識を使わなければならない。 Brendan Gregg,西脇靖紘,長尾高弘「詳解システム・パフォーマンス」, オライリージャパン p.85 議論 章の内容をベースに議論
Broken Linux Performance Tools 2016
Broken benchmarks, misleading metrics, and terrible tools. This talk will help you navigate the treacherous waters of Linux performance tools, touring common problems with system tools, metrics, statistics, visualizations, measurement overhead, and benchmarks. You might discover that tools you have been using for years, are in fact, misleading, dangerous, or broken. The speaker, Brendan Gregg, has
Linux ネットワークパフォーマンスの機能強化 - Qiita
ソフトウェア割り込みが偏る？ Linuxを利用していて、ネットワーク負荷が高いサーバを運用していると、特定のCPU負荷が高くなっている事があるのですが、そのようなケースを経験されたことはないでしょうか？ topでみると特定CPU(topを起動して1を押すとCPU単位で確認できる)の%si(software interrupt)がやたら高くなっている場合、それはネットワークの負荷が原因かも知れません。(実際のtopを貼り付けたかったのですが、持ち合わせがなかった・・・。)何も設定していない場合はネットワークの割り込みは特定のCPUで行われるため、ネットワークの割り込みに関連づいたCPUの%siが高くなります。ソフトウェア割り込みを確認するには、/proc/interruptsを確認しましょう。 # cat /proc/interrupts CPU0 CPU1 CPU2 CPU3 0: 129
Helpful Linux I/O stack diagram
During one of my regular trips to reddit, I stumbled upon an amazingly helpful Linux I/O stack diagram: It’s quite comprehensive and it can really help if you’re digging through a bottleneck and you’re not quite sure where to look. The original diagram is available in multiple formats from Thomas Krenn’s website. If you combine that with this slide from Brendan Gregg’s Linux Performance Analysis a
Linuxの性能関連のまとめ - ITメモ
性能測定コマンド sar ：システム稼動状況 mpstat：CPU稼働状況 vmstat：仮想メモリ稼働状況 free ：メモリ情報 iostat：ハードディスク,CPU使用状況 ps ：プロセス情報 top ：プロセス情報 目安 CPU CPU使用率：90%以上 CPU待ちプロセス数：2より大きい(1CPUあたり) メモリ メモリ使用量：ページングの発生回数 ディスク ディスク使用率：80%以上 ネットワーク ネットワーク使用率：80%以上 パケット衝突回数：送信パケットの10%以上 sarコマンド # sar [オプション] [-o ファイル名] 取得間隔 取得回数 -u：CPU：CPU使用状況 -q：CPU：プロセスキュー、システム稼動負荷 -r：メモリ：メモリ,スワップ領域使用状況 -R：メモリ：メモリ動作状況 -B：メモリ：ページング統計値 -W：メモリ：スワッピング統計値 -b
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https://dl.acm.org/doi/10.1145/3341301.3359640
ptraceとELFとLinuxレジスタ : sonots:blog
コマンドによる「負荷」の原因切り分け