記錄《Linux效能最佳化》課程實踐過程。
環境準備
- 兩臺虛擬機器（Ubuntu 18.04）
- 機器配置：2 CPU，8GB 記憶體
- 預先安裝 docker、sysstat、perf、ab 等工具，如 apt install docker.io sysstat linux-tools-common apache2-utils
操作和分析
其中一臺用作 Web 伺服器，來模擬效能問題；另一臺用作 Web 伺服器的客戶端，來給 Web 服務增加壓力請求。
開啟兩個終端，分別 SSH 登入到兩臺機器上，並安裝上面提到的工具。
預設以 root 使用者執行所有命令，先執行 sudo su root 命令切換到 root 使用者。
由於 Nginx 和 PHP 的配置比較麻煩， 課程提供了兩個Docker 映象，這樣只需要執行兩個容器，就可以得到模擬環境。
執行docker容器應用
首先，在第一個終端執行下面的命令來執行 Nginx 和 PHP 應用：
$ docker run --name nginx -p 10000:80 -itd feisky/nginx
$ docker run --name phpfpm -itd --network container:nginx feisky/php-fpm下載過程可能比較緩慢…下載完成後，執行 docker ps -a ，如圖：
第二個終端使用 curl 訪問 http://[VM1 的 IP]:10000，確認 Nginx 已正常啟動。
# 192.168.139.139是第一臺虛擬機器的IP地址
$ curl http://192.168.139.139:10000/如圖：
壓力測試一
在第二個終端執行下面的 ab 命令：
# 併發10個請求測試Nginx效能，總共測試100個請求
$ ab -c 10 -n 100 http://192.168.139.139:10000/如圖：
從 ab 的輸出結果我們可以看到，Nginx 能承受的每秒平均請求數只有 11.47。這個資料實際是很差的，如果暫時感覺不到什麼，那嘗試用 top 和 pidstat 再做觀察。
壓力測試二
繼續在第二個終端，執行 ab 命令：
# 這次將測試的請求總數增加到10000
$ ab -c 10 -n 10000 http://192.168.139.139:10000/回到第一個終端執行 top 命令，並按下數字 1 ，切換到每個 CPU 的使用率：
這裡可以看到，系統中有幾個 php-fpm 程式的 CPU 使用率加起來接近 100%；而 CPU 的使用者使用率（us）也已經超過了 99%，接近飽和。這裡猜測是使用者空間的 php-fpm 程式，導致 CPU 使用率驟升。
perf 分析 php-fpm 程式
那怎麼知道是 php-fpm 的哪個函式導致了 CPU 使用率升高呢？我們來用 perf 分析一下。
在第一個終端執行下面的 perf 命令（如果提示命令not found，按提示安裝即可）：
# -g開啟呼叫關係分析，-p指定php-fpm的程式號2250
$ perf top -g -p 2250如圖：
透過方向鍵移動到 php-fpm 程式，透過 enter 鍵展開 + 號位置的內容，如圖：
可以看到，呼叫關係最終到了 sqrt 和 add_function。
grep 查詢具體函式
嘗試將PHP原始碼複製出來，然後檢視是不是呼叫了這兩個函式，
# 從容器phpfpm中將PHP原始碼複製出來
$ docker cp phpfpm:/app .
# 使用grep查詢函式呼叫
$ grep sqrt -r app/ #找到了sqrt呼叫
$ grep add_function -r app/ #沒找到add_function呼叫，這其實是PHP內建函式如圖：
到這裡可知，只有 sqrt 函式在 app/index.php 被呼叫。最後我們來看下這個檔案原始碼，
其實，這裡的本意，//test only 下的程式碼是不應該存在的，因為它造成多餘地消耗CPU。程式碼雖然簡單，但我們還是嘗試把測試程式碼刪除，再看看執行效果吧。
最佳化應用程式碼
課程提供了一個最佳化後的映象，可以如下操作：
# 停止原來的應用
$ docker rm -f nginx phpfpm
# 執行最佳化後的應用
$ docker run --name nginx -p 10000:80 -itd feisky/nginx:cpu-fix
$ docker run --name phpfpm -itd --network container:nginx feisky/php-fpm:cpu-fix不過，我想直接在現有容器上修改，修改已經複製出來的 index.php
然後覆蓋到php-fpm容器裡面，並驗證是否更新了程式碼，
壓力測試三
確保終端一正常執行 Nginx 和 PHP 應用，切換到終端二，首先 Ctrl+C 停止之前的 ab 命令後，再執行下面的命令：
ab -c 10 -n 10000 http://192.168.139.139:10000/如圖：
可以看到，現在每秒的平均請求數，已經從原來的 11 變成了 1222。
結語
本案例程式碼設計較為簡單，工作中可能遇到更加複雜的問題，這裡只是分享下，一種查詢發現問題的方法。
同時，我會把更多實踐案例歸納在 Linux 效能最佳化筆記 文章底部，歡迎閱讀。
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