TSA方法：基于线程时间分布分析性能瓶颈

引

在分析性能问题时，我们有两种简单而又行之有效的分析方法。第一种是基于资源视角的USE方法，通过一系列的检查清单来帮助发现瓶颈和错误；第二种方法就是本文要介绍的基于线程视角的TSA方法。和USE方法一样，TSA方法提供了分析问题的起点，帮助我们缩小问题的区域。这种方法可以用在所有的操作系统上，因为TSA方法的出发点很明确：线程的时间都花在哪里了？

TSA方法

TSA(Thread State Analysis)方法可以被概括成如下的两个步骤：

• 对于每个感兴趣的线程，衡量线程在不同状态下的总时间；
• 使用适当的工具按最频繁到最不频繁的顺序分析线程的状态；

这里线程可以指代操作系统可以运行的任何实体，不管是线程、任务还是进程。

状态

线程有多种状态，通常来说我们可以关注如下的六种比较通用的状态：

• 执行(Executing)：在CPU上运行；
• 可执行(Runnable)：等待被调度到CPU上运行；
• 匿名换页(Anonymous Paging)：可运行，因为等待匿名换页而被阻塞；
• 睡眠(Sleeping)：等待I/O；
• 锁(Lock)：等待拿锁状态；
• 空闲(Idle)：等待任务；

除了这些比较通用的状态，对于可以简单的获取并且很有用的附加状态，我们也可以将它们加入到考虑中。

状态分析

我们通过下表展示每种状态的含义和针对每种状态的分析方法：

简单来说，对于每种状态都有不同的分析思路：

• 线程大部分的时间在运行态：将运行时间划分为用户态运行时间和内核运行时间。对于用户态运行时间，通过CPU采样来寻找程序热点；对于内核态运行时间，通过观察系统调用和对内核做采样来寻找热点；
• 线程大部分时间在可运行状态：检查CPU的利用率和饱和度，看看是否有超载的情况存在。此外，检查是否有绑核；
• 线程大部分时间在匿名换页阶段：检查系统主存的可用情况，看看是否有资源限制，并且检查分页和换页情况；
• 线程大部分时间在睡眠状态：检查系统调用、资源使用情况和线程阻塞；
• 线程大部分时间在等待锁：确定线程正在等待锁，并且分析获取锁等待的原因；
• 线程大部分状态在闲置状态：检查应用的客户端负载；

状态转移

下面是这些状态的转移图：

空闲状态

一般来说，我们没有什么简单的方法来识别空闲的情况。线程可能因为各种原因而在等待运行，此时从内核的角度来看，应用线程处在睡眠或者等待锁阶段，但事实上这个线程可能是处于空闲状态。因此一般情况下，我们可以在分析中跳过空闲状态的分析，我们需要调查空闲状态之后的最常见状态。

延时状态

我们可以用延迟指标来衡量可运行、匿名换页、睡眠和锁等待状态，通过优化延时，我们可以减少这些状态的时间，甚至将这些状态的时间缩减为0，这种情况下，就可以减少分析的难度，从而更快的进行分析。因此，如果线程有比较多的时间在可运行或者匿名换页状态，我们可以尝试先调整并消除这些状态。

添加其他状态

我们前面说的六种状态是最通用的状态，我们可以尝试将它们做更近一步的划分。添加状态可以帮助我们更清晰的了解线程在干什么。比如我们可以做如下的细分：

• 将执行状态分为用户态执行状态和内核态执行状态；
• 将睡眠状态根据其原因分为因为存储睡眠、网络睡眠还是其他原因睡眠等多种状态；

在实际的状态添加过程中，可能会有一些困难。例如如何衡量睡眠状态的多种子状态消耗的时间。

使用例子

下面我们会通过一个简短的例子来分析云计算中常见的性能问题，并展示在这个过程中TSA方法是如何为我们寻找方向的。

我们假设某个应用存在性能问题。遵循TSA方法，我们测量线程在六种状态下持续的时间。我们发现有大约50%的时间在Runnable状态，也即等待被调度到CPU上运行的状态。基于这个信息，我们将分析方向先放在CPU上。我们可以使用查看CPU是否过载的mpstat命令来观察CPU是否超载。很快我们可能会发现应用程序的性能瓶颈在CPU资源限制上，这可能是因为在云计算场景中资源会被限制。因此我们尝试提高CPU资源限制，就可能会提高性能。

pidstat

在原文中，Gregg介绍了Solaris 系统中的prstat命令来作为使用TSA方法的工具：

在Linux中，没有该工具，笔者认为可以尝试通过pidstat来协助我们进行分析：

pidstat -p 34653 -udhr

这是pidstat一些常用的选项：

• -u：显示CPU使用率、用户空间和内核空间进程的使用率、上下文切换次数、中断次数等信息。
• -r：显示内存使用率、虚拟内存大小、物理内存大小、缺页错误次数等信息。
• -d：显示磁盘I/O使用率、读写速度、I/O操作次数等信息。
• -t：显示进程的线程信息。
• -h：以人类可读的格式显示输出结果。
• -p：指定进程pid

结果如下图：

以下是对应指标的含义：

• %CPU：进程使用CPU时间的百分比、
• %usr：用户空间进程占用CPU时间的百分比
• %system：内核空间进程占用CPU时间的百分比
• %guest：运行虚拟机的时间占用CPU时间的百分比
• %wait：等待I/O完成的时间占用CPU时间的百分比
• %CPU：进程使用CPU时间的百分比
• minflt/s：每秒钟发生的次缺页错误（minor page faults）的数量
• majflt/s：每秒钟发生的主缺页错误（major page faults）的数量
• VSZ：进程使用的虚拟内存大小（单位为KB）
• RSS：进程使用的物理内存大小（单位为KB）
• %disk read：进程从磁盘读取数据的时间占用CPU时间的百分比
• %disk write：进程向磁盘写入数据的时间占用CPU时间的百分比
• KB_rd/s：每秒钟从磁盘读取的数据量（单位为KB）
• KB_wr/s：每秒钟向磁盘写入的数据量（单位为KB）
• KB_ccwr/s：每秒钟向磁盘写入的数据量，但是被缓存了（单位为KB）
• iodelay：I/O操作的平均延迟时间（单位为毫秒）
• Command：进程的名称

基于pidstat我们可以初步的做一些分析，查看进程的时间主要花在哪里。更进一步的分析则需要使用更多的工具进行分析。

结论

TSA方法告诉我们分析性能问题时，可以去了解线程的时间主要花在哪里，然后进行更进一步的分析。其出发点和USE方法大体一致，也即先了解系统上正在发生什么，再去进行针对性的分析，只不过两者的视角并不一致。

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参考资料

• TSA Method(www.brendangregg.com/tsamethod.h…)