系统的软中断CPU使用率升高，我该怎么办？-技术圈

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中断是一种异步的事件处理机制，用来提高系统的并发处理能力。中断事件发生，会触发执行中断处理程序，而中断处理程序被分为上半部和下半部这两个部分。

上半部对应硬中断，用来快速处理中断；
下半部对应软中断，用来异步处理上半部未完成的工作。

Linux 中的软中断包括网络收发、定时、调度、RCU 锁等各种类型，我们可以查看 proc 文件系统中的 /proc/softirqs ，观察软中断的运行情况。

在 Linux 中，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 CPU 使用率过高也是一种最常见的性能问题。今天，我就用最常见的反向代理服务器 Nginx 的案例，教你学会分析这种情况。

案例

接下来的案例基于 Ubuntu 18.04，也同样适用于其他的 Linux 系统。我使用的案例环境是这样的：

机器配置：2 CPU、8 GB 内存。
预先安装 docker、sysstat、sar 、hping3、tcpdump 等工具，比如 apt-get install docker.io sysstat hping3 tcpdump。

这里我又用到了三个新工具，sar、 hping3 和 tcpdump，先简单介绍一下：

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。

本次案例用到两台虚拟机，我画了一张图来表示它们的关系。

你可以看到，其中一台虚拟机运行 Nginx ，用来模拟待分析的 Web 服务器；而另一台当作 Web 服务器的客户端，用来给 Nginx 增加压力请求。使用两台虚拟机的目的，是为了相互隔离，避免“交叉感染”。

接下来，我们打开两个终端，分别 SSH 登录到两台机器上，并安装上面提到的这些工具。

同以前的案例一样，下面的所有命令都默认以 root 用户运行，如果你是用普通用户身份登陆系统，请运行 sudo su root 命令切换到 root 用户。

操作和分析

安装完成后，我们先在第一个终端，执行下面的命令运行案例，也就是一个最基本的 Nginx 应用：

# 运行Nginx服务并对外开放80端口
$ docker run -itd --name=nginx -p 80:80 nginx

然后，在第二个终端，使用 curl 访问 Nginx 监听的端口，确认 Nginx 正常启动。假设 192.168.58.99 是 Nginx 所在虚拟机的 IP 地址，运行 curl 命令后你应该会看到下面这个输出界面：

$ curl http://192.168.58.99/
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Welcome to nginx!</title>
...

接着，还是在第二个终端，我们运行 hping3 命令，来模拟 Nginx 的客户端请求：

# -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
# 注：如果你在实践过程中现象不明显，可以尝试把100调小，比如调成10甚至1
$ hping3 -S -p 80 -i u100 192.168.58.99

现在我们再回到第一个终端，你应该发现了异常。是不是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？这个时候应该怎么办呢？

虽然在运行 hping3 命令时，我就已经告诉你，这是一个 SYN FLOOD 攻击，你肯定也会想到从网络方面入手，来分析这个问题。不过，在实际的生产环境中，没人直接告诉你原因。

所以，我希望你把 hping3 模拟 SYN FLOOD 这个操作暂时忘掉，然后重新从观察到的问题开始，分析系统的资源使用情况，逐步找出问题的根源。

那么，该从什么地方入手呢？刚才我们发现，简单的 SHELL 命令都明显变慢了，先看看系统的整体资源使用情况应该是个不错的注意，比如执行下 top 看看是不是出现了 CPU 的瓶颈。我们在第一个终端运行 top 命令，看一下系统整体的资源使用情况。

# top运行后按数字1切换到显示所有CPU
$ top
top - 10:50:58 up 1 days, 22:10,  1 user,  load average: 0.00, 0.00, 0.00
Tasks: 122 total,   1 running,  71 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
%Cpu0  :  0.0 us,  0.0 sy,  0.0 ni, 96.7 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  3.3 si,  0.0 st
%Cpu1  :  0.0 us,  0.0 sy,  0.0 ni, 95.6 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  4.4 si,  0.0 st
...

  PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU %MEM     TIME+ COMMAND
    7 root      20   0       0      0      0 S   0.3  0.0   0:01.64 ksoftirqd/0
   16 root      20   0       0      0      0 S   0.3  0.0   0:01.97 ksoftirqd/1
 2663 root      20   0  923480  28292  13996 S   0.3  0.3   4:58.66 docker-containe
 3699 root      20   0       0      0      0 I   0.3  0.0   0:00.13 kworker/u4:0
 3708 root      20   0   44572   4176   3512 R   0.3  0.1   0:00.07 top
    1 root      20   0  225384   9136   6724 S   0.0  0.1   0:23.25 systemd
    2 root      20   0       0      0      0 S   0.0  0.0   0:00.03 kthreadd
...

这里你有没有发现异常的现象？我们从第一行开始，逐个看一下：

平均负载全是 0，就绪队列里面只有一个进程（1 running）。
每个 CPU 的使用率都挺低，最高的 CPU1 的使用率也只有 4.4%，并不算高。
再看进程列表，CPU 使用率最高的进程也只有 0.3%，还是不高呀。

那为什么系统的响应变慢了呢？既然每个指标的数值都不大，那我们就再来看看，这些指标对应的更具体的含义。毕竟，哪怕是同一个指标，用在系统的不同部位和场景上，都有可能对应着不同的性能问题。

仔细看 top 的输出，两个 CPU 的使用率虽然分别只有 3.3% 和 4.4%，但都用在了软中断上；而从进程列表上也可以看到，CPU 使用率最高的也是软中断进程 ksoftirqd。看起来，软中断有点可疑了。

根据上一期的内容，既然软中断可能有问题，那你先要知道，究竟是哪类软中断的问题。停下来想想，上一节我们用了什么方法，来判断软中断类型呢？没错，还是 proc 文件系统。观察 /proc/softirqs 文件的内容，你就能知道各种软中断类型的次数。

不过，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。所以我们直接查看文件内容，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。因为，这些中断次数的变化速率才是我们需要关注的。

那什么工具可以观察命令输出的变化情况呢？我想你应该想起来了，在前面案例中用过的 watch 命令，就可以定期运行一个命令来查看输出；如果再加上 -d 参数，还可以高亮出变化的部分，从高亮部分我们就可以直观看出，哪些内容变化得更快。

比如，还是在第一个终端，我们运行下面的命令：

$ watch -d cat /proc/softirqs
                    CPU0       CPU1
          HI:          0          0
       TIMER:    1083906    2368646
      NET_TX:         53          9
      NET_RX:    1550643    1916776
       BLOCK:          0          0
    IRQ_POLL:          0          0
     TASKLET:     333637       3930
       SCHED:     963675    2293171
     HRTIMER:          0          0
         RCU:    1542111    1590625

通过 /proc/softirqs 文件内容的变化情况，你可以发现， 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。

其中，NET_RX，也就是网络数据包接收软中断的变化速率最快。而其他几种类型的软中断，是保证 Linux 调度、时钟和临界区保护这些正常工作所必需的，所以它们有一定的变化倒是正常的。

那么接下来，我们就从网络接收的软中断着手，继续分析。既然是网络接收的软中断，第一步应该就是观察系统的网络接收情况。这里你可能想起了很多网络工具，不过，我推荐今天的主人公工具 sar 。

sar 可以用来查看系统的网络收发情况，还有一个好处是，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，即每秒收发的网络帧数。

我们在第一个终端中运行 sar 命令，并添加 -n DEV 参数显示网络收发的报告：

# -n DEV 表示显示网络收发的报告，间隔1秒输出一组数据
$ sar -n DEV 1
15:03:46        IFACE   rxpck/s   txpck/s    rxkB/s    txkB/s   rxcmp/s   txcmp/s  rxmcst/s   %ifutil
15:03:47         eth0  12607.00   6304.00    664.86    358.11      0.00      0.00      0.00      0.01
15:03:47      docker0   6302.00  12604.00    270.79    664.66      0.00      0.00      0.00      0.00
15:03:47           lo      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00
15:03:47    veth9f6bbcd   6302.00  12604.00    356.95    664.66      0.00      0.00      0.00      0.05

对于 sar 的输出界面，我先来简单介绍一下，从左往右依次是：

第一列：表示报告的时间。
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，也就是 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，也就是 BPS。
后面的其他参数基本接近 0，显然跟今天的问题没有直接关系，你可以先忽略掉。

我们具体来看输出的内容，你可以发现：

对网卡 eth0 来说，每秒接收的网络帧数比较大，达到了 12607，而发送的网络帧数则比较小，只有 6304；每秒接收的千字节数只有 664 KB，而发送的千字节数更小，只有 358 KB。
docker0 和 veth9f6bbcd 的数据跟 eth0 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，你暂且不用深究，只要知道这是系统把 eth0 收到的包转发给 Nginx 服务即可。具体工作原理，我会在后面的网络部分详细介绍。

从这些数据，你有没有发现什么异常的地方？

既然怀疑是网络接收中断的问题，我们还是重点来看 eth0 ：接收的 PPS 比较大，达到 12607，而接收的 BPS 却很小，只有 664 KB。直观来看网络帧应该都是比较小的，我们稍微计算一下，664*1024/12607 = 54 字节，说明平均每个网络帧只有 54 字节，这显然是很小的网络帧，也就是我们通常所说的小包问题。

那么，有没有办法知道这是一个什么样的网络帧，以及从哪里发过来的呢？

使用 tcpdump 抓取 eth0 上的包就可以了。我们事先已经知道， Nginx 监听在 80 端口，它所提供的 HTTP 服务是基于 TCP 协议的，所以我们可以指定 TCP 协议和 80 端口精确抓包。

接下来，我们在第一个终端中运行 tcpdump 命令，通过 -i eth0 选项指定网卡 eth0，并通过 tcp port 80 选项指定 TCP 协议的 80 端口：

# -i eth0 只抓取eth0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
$ tcpdump -i eth0 -n tcp port 80
15:11:32.678966 IP 192.168.0.2.18238 > 192.168.0.30.80: Flags [S], seq 458303614, win 512, length 0
...

从 tcpdump 的输出中，你可以发现

192.168.0.2.18238 > 192.168.0.30.80 ，表示网络帧从 192.168.0.2 的 18238 端口发送到 192.168.0.30 的 80 端口，也就是从运行 hping3 机器的 18238 端口发送网络帧，目的为 Nginx 所在机器的 80 端口。
Flags [S] 则表示这是一个 SYN 包。

再加上前面用 sar 发现的， PPS 超过 12000 的现象，现在我们可以确认，这就是从 192.168.0.2 这个地址发送过来的 SYN FLOOD 攻击。

到这里，我们已经做了全套的性能诊断和分析。从系统的软中断使用率高这个现象出发，通过观察 /proc/softirqs 文件的变化情况，判断出软中断类型是网络接收中断；再通过 sar 和 tcpdump ，确认这是一个 SYN FLOOD 问题。

SYN FLOOD 问题最简单的解决方法，就是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。

案例结束后，也不要忘了收尾，记得停止最开始启动的 Nginx 服务以及 hping3 命令。

在第一个终端中，运行下面的命令就可以停止 Nginx 了：

# 停止 Nginx 服务$ docker rm -f nginx

小结

软中断 CPU 使用率（softirq）升高是一种很常见的性能问题。虽然软中断的类型很多，但实际生产中，我们遇到的性能瓶颈大多是网络收发类型的软中断，特别是网络接收的软中断。

在碰到这类问题时，你可以借用 sar、tcpdump 等工具，做进一步分析。

有同学说在查看软中断数据时会显示128个核的数据，我的也是，虽然只有一个核，但是会显示128个核的信息，用下面的命令可以提取有数据的核，我的1核，所以这个命令只能显示1核，多核需要做下修改

watch -d "/bin/cat /proc/softirqs | /usr/bin/awk 'NR == 1{printf "%13s %s\\n"," ",$1}; NR > 1{printf "%13s %s\\n",$1,$2}'"

（感谢阅读，希望对你所有帮助)

来源：www.jianshu.com/p/60f29e51ac27

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