Linux下swap升高的原因分析案例
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了Linux下swap升高的原因分析案例，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含4728字，纯文字阅读大概需要7分钟。
内容图文
机器配置：2 CPU，8GB 内存
需要预先安装 sysstat 等工具，如 yum install sysstat
终端中运行 free 命令，查看 Swap 的使用情况。
$ free
total used free shared buff/cache available
Mem: 8169348 331668 6715972 696 1121708 7522896
Swap: 0 0 0
从这个 free 输出你可以看到，Swap 的大小是 0，这说明我的机器没有配置 Swap。为了继续 Swap 的案例， 就需要先配置、开启 Swap。如果你的环境中已经开启了 Swap，那你可以略过下面的开启步骤，继续往后走。要开启 Swap，我们首先要清楚，Linux 本身支持两种类型的 Swap，即 Swap 分区和 Swap 文件。以 Swap 文件为例，在第一个终端中运行下面的命令开启 Swap，这里配置 Swap 文件的大小为 8GB：
# 创建Swap文件 $ fallocate -l 8G /mnt/swapfile # 修改权限只有根用户可以访问 $ chmod 600 /mnt/swapfile # 配置Swap文件 $ mkswap /mnt/swapfile # 开启Swap $ swapon /mnt/swapfile
再执行 free 命令，确认 Swap 配置成功：
$ free
total used free shared buff/cache available
Mem: 8169348 331668 6715972 696 1121708 7522896
Swap: 8388604 0 8388604
现在，free 输出中，Swap 空间以及剩余空间都从 0 变成了 8GB，说明 Swap 已经正常开启。接下来，在第一个终端中，运行下面的 dd 命令，模拟大文件的读取：
# 写入空设备，实际上只有磁盘的读请求 $ dd if=/dev/sda1 of=/dev/null bs=1G count=2048
接着，在第二个终端中运行 sar 命令，查看内存各个指标的变化情况。
# 间隔1秒输出一组数据 # -r表示显示内存使用情况，-S表示显示Swap使用情况 $ sar -r -S 1 04:39:56 kbmemfree kbavail kbmemused %memused kbbuffers kbcached kbcommit %commit kbactive kbinact kbdirty 04:39:57 6249676 6839824 1919632 23.50 740512 67316 1691736 10.22 815156 841868 4 04:39:56 kbswpfree kbswpused %swpused kbswpcad %swpcad 04:39:57 8388604 0 0.00 0 0.00 04:39:57 kbmemfree kbavail kbmemused %memused kbbuffers kbcached kbcommit %commit kbactive kbinact kbdirty 04:39:58 6184472 6807064 1984836 24.30 772768 67380 1691736 10.22 847932 874224 20 04:39:57 kbswpfree kbswpused %swpused kbswpcad %swpcad 04:39:58 8388604 0 0.00 0 0.00 … 04:44:06 kbmemfree kbavail kbmemused %memused kbbuffers kbcached kbcommit %commit kbactive kbinact kbdirty 04:44:07 152780 6525716 8016528 98.13 6530440 51316 1691736 10.22 867124 6869332 0 04:44:06 kbswpfree kbswpused %swpused kbswpcad %swpcad 04:44:07 8384508 4096 0.05 52 1.27
sar 的输出结果是两个表格，第一个表格表示内存的使用情况，第二个表格表示 Swap 的使用情况。其中，各个指标名称前面的 kb 前缀，表示这些指标的单位是 KB。
大部分指标我们都已经见过了，剩下的几个新出现的指标，简单介绍一下。
kbcommit，表示当前系统负载需要的内存。它实际上是为了保证系统内存不溢出，对需要内存的估计值。%commit，就是这个值相对总内存的百分比。
kbactive，表示活跃内存，也就是最近使用过的内存，一般不会被系统回收。
kbinact，表示非活跃内存，也就是不常访问的内存，有可能会被系统回收。
清楚了界面指标的含义后，再结合具体数值，来分析相关的现象。可以清楚地看到，总的内存使用率（%memused）在不断增长，从开始的 23% 一直长到了 98%，并且主要内存都被缓冲区（kbbuffers）占用。具体来说：
刚开始，剩余内存（kbmemfree）不断减少，而缓冲区（kbbuffers）则不断增大，由此可知，剩余内存不断分配给了缓冲区。
一段时间后，剩余内存已经很小，而缓冲区占用了大部分内存。这时候，Swap 的使用开始逐渐增大，缓冲区和剩余内存则只在小范围内波动。
还得看看进程缓存的情况。cachetop 正好能满足这一点。
在第二个终端中，按下 Ctrl+C 停止 sar 命令，然后运行下面的 cachetop 命令，观察缓存的使用情况：
$ cachetop 5 12:28:28 Buffers MB: 6349 / Cached MB: 87 / Sort: HITS / Order: ascending PID UID CMD HITS MISSES DIRTIES READ_HIT% WRITE_HIT% 18280 root python 22 0 0 100.0% 0.0% 18279 root dd 41088 41022 0 50.0% 50.0%
通过 cachetop 的输出，dd 进程的读写请求只有 50% 的命中率，并且未命中的缓存页数（MISSES）为 41022（单位是页）。这说明，正是案例开始时运行的 dd，导致了缓冲区使用升高。
这种情况，还得进一步通过 /proc/zoneinfo ，观察剩余内存、内存阈值以及匿名页和文件页的活跃情况。
可以在第二个终端中，按下 Ctrl+C，停止 cachetop 命令。然后运行下面的命令，观察 /proc/zoneinfo 中这几个指标的变化情况：
# -d 表示高亮变化的字段
# -A 表示仅显示Normal行以及之后的15行输出
$ watch -d grep -A 15 ‘Normal‘ /proc/zoneinfo
Node 0, zone Normal
pages free 21328
min 14896
low 18620
high 22344
spanned 1835008
present 1835008
managed 1796710
protection: (0, 0, 0, 0, 0)
nr_free_pages 21328
nr_zone_inactive_anon 79776
nr_zone_active_anon 206854
nr_zone_inactive_file 918561
nr_zone_active_file 496695
nr_zone_unevictable 2251
nr_zone_write_pending 0
可以发现，剩余内存（pages_free）在一个小范围内不停地波动。当它小于页低阈值（pages_low) 时，又会突然增大到一个大于页高阈值（pages_high）的值。‘
再结合刚刚用 sar 看到的剩余内存和缓冲区的变化情况，我们可以推导出，剩余内存和缓冲区的波动变化，正是由于内存回收和缓存再次分配的循环往复。当剩余内存小于页低阈值时，系统会回收一些缓存和匿名内存，使剩余内存增大。其中，缓存的回收导致 sar 中的缓冲区减小，而匿名内存的回收导致了 Swap 的使用增大。紧接着，由于 dd 还在继续，剩余内存又会重新分配给缓存，导致剩余内存减少，缓冲区增大。
其实还有一个有趣的现象，如果多次运行 dd 和 sar，可能会发现，在多次的循环重复中，有时候是 Swap 用得比较多，有时候 Swap 很少，反而缓冲区的波动更大。换句话说，系统回收内存时，有时候会回收更多的文件页，有时候又回收了更多的匿名页。显然，系统回收不同类型内存的倾向，似乎不那么明显。你应该想到了上节课提到的 swappiness，正是调整不同类型内存回收的配置选项。
还是在第二个终端中，按下 Ctrl+C 停止 watch 命令，然后运行下面的命令，查看 swappiness 的配置：
$ cat /proc/sys/vm/swappiness 60
swappiness 显示的是默认值 60，这是一个相对中和的配置，所以系统会根据实际运行情况，选择合适的回收类型，比如回收不活跃的匿名页，或者不活跃的文件页
到这里，已经找出了 Swap 发生的根源
还是推荐 proc 文件系统，用来查看进程 Swap 换出的虚拟内存大小，它保存在 /proc/pid/status 中的 VmSwap 中（推荐你执行 man proc 来查询其他字段的含义）。
第二个终端中运行下面的命令，就可以查看使用 Swap 最多的进程。
# 按VmSwap使用量对进程排序，输出进程名称、进程ID以及SWAP用量
$ for file in /proc/*/status ; do awk ‘/VmSwap|Name|^Pid/{printf $2 " " $3}END{ print ""}‘ $file; done | sort -k 3 -n -r | head
dockerd 2226 10728 kB
docker-containe 2251 8516 kB
snapd 936 4020 kB
networkd-dispat 911 836 kB
polkitd 1004 44 kB
从这里你可以看到，使用 Swap 比较多的是 dockerd 和 docker-containe 进程，所以，当 dockerd 再次访问这些换出到磁盘的内存时，也会比较慢。这也说明了一点，虽然缓存属于可回收内存，但在类似大文件拷贝这类场景下，系统还是会用 Swap 机制来回收匿名内存，而不仅仅是回收占用绝大部分内存的文件页。最后，如果你在一开始配置了 Swap，不要忘记在案例结束后关闭。你可以运行下面的命令，关闭 Swap：
$ swapoff -a
实际上，关闭 Swap 后再重新打开，也是一种常用的 Swap 空间清理方法，比如：
$ swapoff -a && swapon -a
原文：https://www.cnblogs.com/rdchenxi/p/13617625.html
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的Linux下swap升高的原因分析案例全部内容，希望文章能够帮你解决Linux下swap升高的原因分析案例所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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