震惊，用了这么多年的 CPU 利用率，其实是错的 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUxNjE3MTcwMg==&mid=2247483755&idx=1&sn=5324f7e46c91739b566dfc1d0847fc4a&chksm=f9aa33b2ceddbaa478729383cac89967cc515bafa472001adc4ad42fb37e3ce473eddc3b591a&mpshare=1&scene=1&srcid=0127mp3WJ6Kd1UOQISFg3SIC#rd
原文链接：http://www.brendangregg.com/blog/2017-05-09/cpu-utilization-is-wrong.html
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导读：本文翻译自 Brendan Gregg 去年的一片博客文章 “CPU Utilization is Wrong”，从标题就能想到这篇文章将会引起争议。文章一上来就说，我们“人人皆用、处处使用，每个性能监控工具里都在用”的
top命令里的 “%CPU” 指标，是不对的，其并非用于衡量 CPU 的繁忙程度的正确指标，作者谴责了一下众人(或许也包括你我)的这一行为是具有很大的误导性(deeply misleading)的，而且这种情况还在连年恶化。对于这么大一顶帽子，让我们暂且按下躁动的心，听听作者是怎么深入阐释他的观点的。
可能你认为的 90% CPU 利用率意味着这样的情形：
而实际却可能是这样的：
CPU 并非 90% 的时间都在忙着，很大一部分时间在等待，或者说“停顿(Stalled)”了。这种情况表示处理器流水线停顿，一般由资源竞争、数据依赖等原因造成。多数情况下表现为等待访存操作，其中又以读操作为主。在停顿周期内，不能执行指令，这意味着你的程序不往前走。值得注意的是，图中 “Stalled” 状态所占的比例是作者依据生产环境中的典型场景计算而来，具有普遍现实意义。因此，大多时候 CPU 处于停顿状态，而你却不知道，因为 CPU 利用率这个指标没有告诉你真相。通过进一步分析 CPU 停顿的原因，可以指导代码优化，提高执行效率，这是我们深入理解CPU微架构的动力之一。
我们通常所说的CPU利用率是指 “non-idle time”：即CPU不执行 idle thread 的时间。操作系统内核会在上下文切换时记录CPU的运行时间。假设一个 non-idle thread 开始运行，100ms 后结束，内核会认为这段时间内 CPU 利用率为 100%。这种度量方式源于分时复用系统。早在阿波罗登月舱的导航计算机中，idle thread 当时被叫做 “DUMMY JOB”，工程师通过比对运行 “DUMMY JOB” 和 “实际任务” 的时间来衡量导航系统的利用率。
那么这个所谓“利用率”的问题在哪儿呢？
当今时代，CPU 执行速度远远大于内存访问速度，等待访存的时间成为占用 CPU 时间的主要部分。当你在 top 中看到很高的 “%CPU”，你可能认为处理器是瓶颈，但实际上却是内存。在过去很长一段时间内，CPU 频率增长的速度大于 DRAM 访存延时降低的速度（CPU DRAM gap），直到2005年前后，处理器厂商们才开始放弃“频率路线”，转向多核、超线程技术，再加上多处理器架构，这些都导致访存需求急剧上升。尽管厂商通过增大 cache 容量、优化 cache 策略、提升总线带宽来试图缓解访存瓶颈，但我们的程序仍深受 CPU stall 困扰。
在 PMC(Performance Monitoring Counters) 的帮助下，我们能看到更多的 CPU 运行状态信息。下图中，perf 采集了10秒内全部 CPU 的运行状态。
这里我们重点关注的核心度量指标是 IPC(instructions per cycle)，它表示平均每个 CPU cycle 执行的指令数量，很显然该数值越大性能越好。上图中
IPC 为 0.78，看起来还不错，是不是 78% busy 呢？现代处理器一般有多条流水线，运行 perf 的那台机器，IPC 的理论值可达到 4.0。如果我们从 IPC
的角度来看，这台机器只运行到其处理器最高速度的 19.5%（0.78 / 4.0)。幸运的是，在处理器内部，有很多 PMU event，可用来帮助我们分析造成 CPU stall 的原因。用好 PMU 需要我们熟悉处理器微架构，可以参考 Intel SDM。
如果 IPC < 1.0, 很可能是 Memory stall 占主导，可从软件和硬件两个方面考虑这个问题。软件方面：减少不必要的访存操作，提升 cache 命中率，尽量访问本地节点内存；硬件方面：增加 cache 容量，加快访存速度，提升总线带宽。
如果IPC > 1.0, 很可能是计算密集型的程序。可以试图减少执行指令的数量：消除不必要的工作。火焰图CPU flame graphs，非常适用于分析这类问题。硬件方面：尝试超频、使用更多的 core 或 hyperthread。作者根据PMU相关的工作经验，设定了1.0这个阈值，用于区分访存密集型(memory-bound)和计算密集型(cpu-bound)程序。读者可以根据自己的实际工作平台，合理调整这个阈值。
作者认为，性能工具中使用 %CPU 时都应该附带上 IPC，或者将 %CPU 拆分为指令执行消耗 cycle(%INS) 和 stalled 的 cycle(%STL)。对应到 top，在 Linux 系统有一个能够显示每个处理器 IPC 的工具 tiptop:
除了访存导致的 stall 容易让人误解 CPU 利用率外，还有其他一些因素：
温度原因导致处理器 stall；
Turboboost 干扰了时钟速率；
内核使得时钟速率加快；
平均带来的问题：1分钟利用率平均 80%，掩盖了中间 100% 部分；
自旋锁: CPU 一直在被使用，同时 IPC 也很高，但是应用逻辑上并没有任何进展。
这篇文章引起了大量留言：
http://www.brendangregg.com/blog/2017-05-09/cpu-utilization-is-wrong.html 的留言栏;
https://news.ycombinator.com/item?id=14301739
https://www.reddit.com/r/programming/comments/6a6v8g/cpu_utilization_is_wrong/
总结下作者的回答是：这里讨论的并不是 iowait (那是磁盘IO)，而且如果你已经确认是访存密集型，是有些处理办法（参考上面）。
那么 CPU 利用率指标是确确实实错误的，还是只是容易误导？如作者前面所说，他认为许多人把高 CPU 利用率理解为瓶颈在 CPU 上，这一行为才是错误的；其实单看 CPU 利用率并不清楚瓶颈在何处，很多时候瓶颈是在外部。这个指标技术上看是否正确？如果 CPU stall 的周期并不能被其他地方使用，它们是不是也就因此是“忙于等待“（听起来有点矛盾）？在有些情况，确实如此，你可以说 CPU 利用率作为操作系统级别的指标技术上看是对的，但是容易产生误导。从另一个角度来说，有超线程的情况下，那些 stalled 的周期是可以被其他线程使用的，这时 “%CPU” 可能会将可用的周期统计为正在使用，这种情况是错误的。这篇文章作者想关注的是解释清楚这个问题，并给出解决方法建议，但没错，CPU 利用率这个指标本身也是存在一些问题的。
当你可能会说利用率作为一个指标已经不对，Andrian Cockcroft之前讨论已经指出过 (http://www.hpts.ws/papers/2007/Cockcroft_HPTS-Useless.pdf )。
CPU 利用率已经开始成为一个容易误导的指标：它包含访存导致的等待周期，这样会影响一些新应用。也许 “%CPU” 应该重命名为 “%CYC”（cycles的缩写）。要清楚知道 “%CPU” 的含义，需要使用其他指标进行辅助，其中就包括每周期指令数(IPC)。IPC < 1.0 多半意味着访存密集型，IPC > 1.0 多半意味着计算密集型。作者之前的文章中涵盖有 IPC 说明，以及用于测量 IPC 的 Performance Monitoring Counters（PMCs）的介绍。
所有的性能监控产品如果展示 “%CPU”，都应该同时展示 PMC 指标用于解释其真实意义，不要误导用户。比如，可以把 “%CPU” 和 “IPC” 一起放，或者说指令执行消耗周期和 stalled 周期。有这些指标之后，开发者和操作者就能够知道该如何更好地对应用和系统进行调优。