系统性能检测与资源限制管理：OpenEuler 24.03 实践指南
文章目录
在服务器运维与系统优化领域，性能检测与资源限制是保障系统稳定运行的核心环节。OpenEuler 24.03 作为企业级 Linux 操作系统，提供了一套完整的性能分析工具与资源管理机制。本文将深入解析
sar、 iostat、 mpstat、 vmstat 等性能检测工具的原理与应用，并详细阐述 ulimit 资源限制机制的配置方法，帮助运维人员精准定位系统瓶颈，实现资源的精细化管理。
一、sar：系统运行状态统计工具
1.1 sar 概述与核心功能
sar（System Activity Reporter）是 OpenEuler 24.03 中最常用的系统性能监控工具之一，其核心功能是通过采样系统状态计数器，生成详细的系统活动报告。该工具的特点在于：
- 低资源消耗：采样过程对系统性能影响极小，适合长期运行
- 多维度监控：支持 CPU、内存、IO、网络等全系统资源监控
- 数据持久化：可将采样数据存储至文件，便于历史分析
在 OpenEuler 24.03 中，sar 命令基于 sysstat 软件包提供，默认已安装。其数据采样逻辑基于 /proc 文件系统与内核计数器，能够准确反映系统实时运行状态。
1.2 核心选项与功能解析
| 选项 | 功能描述 |
|---|---|
-A |
显示所有类型的系统活动报告 |
-u |
监控 CPU 利用率 |
-r |
报告内存利用率统计信息 |
-b |
显示 I/O 速率与传输统计 |
-d |
监控块设备状态 |
-n DEV |
显示网络接口统计信息 |
-o <文件> |
以二进制格式保存数据至文件 |
-f <文件> |
从二进制文件读取历史数据 |
1.3 实战案例：CPU 性能分析
案例：每 2 秒采样一次，连续 5 次监控 CPU 使用率
sar -u 2 5
Linux 5.10.0-190.21.1.openeuler24.03.x86_64 (server.example.com) 2025年07月03日 _x86_64_ (8 CPU)
10时22分24秒 CPU %user %nice %system %iowait %steal %idle
10时22分26秒 all 4.62 0.00 4.10 0.00 0.00 91.28
10时22分28秒 all 15.82 0.00 8.67 1.02 0.00 74.49
10时22分30秒 all 8.85 0.00 4.17 0.00 0.00 86.98
10时22分32秒 all 8.21 0.00 3.08 0.00 0.00 88.72
10时22分34秒 all 5.67 0.00 3.61 0.00 0.00 90.72
平均时间: all 8.64 0.00 4.73 0.21 0.00 86.42
字段解析：
%user：用户空间进程占用 CPU 时间百分比%system：内核空间进程占用 CPU 时间百分比%iowait：CPU 等待 IO 操作的时间百分比（关键指标，高于 30% 可能存在 IO 瓶颈）%idle：CPU 空闲时间百分比（若低于 10% 且系统响应慢，可能需升级 CPU）
注意事项：
- 当
%iowait持续高于 20%，应检查磁盘 IO 负载 - 若
%idle高但系统响应慢，可能是内存不足导致 CPU 等待内存分配 - 多 CPU 系统中，可使用
-P ALL选项查看每个 CPU 核心的负载情况
1.4 内存与 IO 监控案例
案例：监控内存分页活动
sar -B 10 3
10时38分15秒 pgpgin/s pgpgout/s fault/s majflt/s pgfree/s pgscank/s pgscand/s pgsteal/s %vmeff
10时38分25秒 0.00 2.41 4.83 0.00 26.96 0.00 0.00 0.00 0.00
10时38分35秒 0.00 2.81 4.71 0.00 25.98 0.00 0.00 0.00 0.00
10时38分45秒 0.00 3.25 3.76 0.00 70.22 0.00 0.00 0.00 0.00
平均时间: 0.00 2.82 4.44 0.00 40.94 0.00 0.00 0.00 0.00
关键指标：
pgpgout/s：内存置换到磁盘的速率（持续高于 100 表明内存不足）fault/s：缺页中断率（反映内存访问效率）
案例：监控块设备 IO 性能
sar -dp 10 3
15时08分28秒 DEV tps rd_sec/s wr_sec/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util
15时08分38秒 sda 0.60 0.00 6.44 10.67 0.00 2.17 1.17 0.07
15时08分38秒 VolGroup-lv_root 0.80 0.00 6.44 8.00 0.00 2.12 0.88 0.07
关键指标：
%util：IO 设备利用率（接近 100% 表明设备饱和）await：IO 请求平均等待时间（高于 50ms 表明 IO 响应缓慢）
二、iostat：IO 与 CPU 性能分析工具
2.1 iostat 功能与应用场景
iostat（Input/Output Statistics）是 OpenEuler 24.03 中专门用于分析系统 IO 性能的工具，其特点是：
- 专注 IO 监控：详细报告磁盘设备的读写性能
- CPU 协同分析：同时展示 CPU 利用率，便于关联分析
- 多维度统计：支持块设备、分区、文件系统级别的监控
该工具基于 sysstat 包，数据来源为内核 IO 统计计数器，适用于定位磁盘瓶颈、优化存储性能。
2.2 核心选项与参数说明
| 选项 | 功能描述 |
|---|---|
-c |
仅显示 CPU 使用率 |
-d |
仅显示设备利用率 |
-k |
以 KB/s 为单位显示数据 |
-m |
以 MB/s 为单位显示数据 |
-x |
显示扩展统计信息（如 IO 队列长度、服务时间） |
-p <设备> |
仅显示指定磁盘分区的状态 |
2.3 实战案例：磁盘性能全面分析
案例：显示 CPU 和磁盘利用率
iostat
Linux 5.10.0-190.21.1.openeuler24.03.x86_64 (server.example.com) 2025年07月03日 _x86_64_ (8 CPU)
avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle
0.83 0.18 0.86 0.07 0.00 98.06
Device: tps Blk_read/s Blk_wrtn/s Blk_read Blk_wrtn
scd0 0.02 0.65 0.00 14200 0
sda 2.71 110.91 70.52 2427162 1543400
关键指标解析：
tps：每秒磁盘传输次数（Transaction Per Second）Blk_read/s：每秒读取的块数（1 块 = 1024 字节）%iowait：CPU 等待 IO 的时间百分比（与 sar 中的定义一致）
案例：显示扩展 IO 统计信息
iostat -dxk
Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util
sda 0.39 8.48 2.05 0.56 53.29 33.93 66.70 0.00 1.40 0.82 0.22
深度指标解析：
avgqu-sz：IO 队列平均长度（高于 5 表明队列积压严重）await：IO 请求平均等待时间（包含队列等待与服务时间）svctm：IO 请求平均服务时间（理想情况下应接近 await）%util：设备利用率（持续高于 60% 需考虑磁盘性能优化）
2.4 性能优化决策依据
- 若
%iowait高且%idle高：可能是内存不足导致频繁换页，应增加物理内存 - 若
avgqu-sz高且%util高：磁盘性能瓶颈，可考虑 SSD 替换或 RAID 优化 - 若
await远大于svctm：IO 队列过长，需减少并发 IO 请求或优化磁盘调度算法
三、mpstat：多 CPU 性能分析工具
3.1 mpstat 核心功能
mpstat（Multi-Processor Statistics）是 OpenEuler 24.03 中针对多 CPU 系统的专用性能分析工具，主要功能包括：
- CPU 核心级监控：精确到每个 CPU 核心的利用率统计
- 中断性能分析：报告 CPU 中断处理开销
- 虚拟化环境支持：显示虚拟机 CPU 等待时间
在多核服务器环境中，mpstat 能够帮助识别 CPU 核心负载不均衡问题，定位中断处理密集型进程。
3.2 关键选项与参数
| 选项 | 功能描述 |
|---|---|
-P ALL |
显示所有 CPU 核心的统计信息 |
-I SUM |
报告所有 CPU 的中断总数 |
-u |
显示 CPU 利用率统计 |
-V |
显示版本信息 |
3.3 实战案例：CPU 核心负载分析
案例：显示每个 CPU 核心的利用率
mpstat -P ALL 5 2
Linux 5.10.0-190.21.1.openeuler24.03.x86_64 (server.example.com) 2025年07月03日 _x86_64_ (8 CPU)
16时20分12秒 CPU %usr %nice %sys %iowait %irq %soft %steal %guest %idle
16时20分17秒 all 0.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 99.80
16时20分17秒 0 0.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 99.80
16时20分22秒 all 1.62 0.00 0.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 97.77
16时20分22秒 0 1.62 0.00 0.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 97.77
字段解析：
%usr：用户空间进程在该 CPU 上的时间占比%sys：内核空间进程在该 CPU 上的时间占比%irq：CPU 处理硬件中断的时间占比%soft：CPU 处理软件中断的时间占比
案例：监控 CPU 中断性能
mpstat -I SUM
16时08分16秒 CPU intr/s
16时08分16秒 all 54.68
关键指标：
intr/s：每秒 CPU 接收的中断次数（过高可能导致 CPU 利用率飙升）
四、vmstat：虚拟内存与系统状态监控
4.1 vmstat 功能与数据来源
vmstat（Virtual Memory Statistics）是 OpenEuler 24.03 中用于监控虚拟内存、进程状态、CPU 活动的综合工具，其数据来源包括：
- 虚拟内存管理系统统计
- 进程调度器状态
- CPU 中断与上下文切换统计
该工具适用于快速定位内存瓶颈、进程调度问题及系统整体负载情况。
4.2 核心输出字段解析
案例：显示系统整体状态
vmstat
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu-----
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st
0 0 1020 137900 47508 447864 0 0 49 31 54 91 1 1 98 0 0
关键字段分组解析：
进程状态（procs）
r：运行队列长度（等待 CPU 资源的进程数，理想值应小于 CPU 核心数）b：阻塞队列长度（等待 IO 资源的进程数）
内存状态（memory）
swpd：已使用的虚拟内存大小（持续大于 0 表明物理内存不足）free：空闲物理内存大小buff/cache：缓冲区/缓存大小（Linux 会自动利用空闲内存优化 IO 性能）
交换分区（swap）
si：每秒从磁盘读入虚拟内存的大小（大于 0 表明内存不足）so：每秒虚拟内存写入磁盘的大小（大于 0 同上）
IO 统计（io）
bi：每秒从块设备读取的数据量bo：每秒向块设备写入的数据量
系统活动（system）
in：每秒 CPU 中断次数cs：每秒上下文切换次数（过高表明进程/线程切换频繁，消耗 CPU 资源）
CPU 利用率（cpu）
us：用户空间 CPU 时间占比sy：内核空间 CPU 时间占比id：空闲时间占比wa：CPU 等待 IO 的时间占比（与 iostat 中的 %iowait 一致）
4.3 内存性能分析案例
案例：显示活跃与非活跃内存统计
vmstat -a
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu-----
r b swpd free inact active si so bi bo in cs us sy id wa st
0 0 1020 137932 394036 328260 0 0 48 30 54 91 1 1 98 0 0
关键指标：
inact：非活跃内存大小（可被系统回收的内存）active：活跃内存大小（正在被使用的内存）
内存优化建议：
- 若
swpd > 0且so > 0，优先增加物理内存 - 若
cache占用高，属于正常现象（Linux 会自动利用空闲内存缓存文件） - 当
r > CPU 核心数且us + sy > 80%，考虑优化进程调度或增加 CPU 资源
五、ulimit：系统资源使用限制机制
5.1 ulimit 功能与应用场景
ulimit 是 OpenEuler 24.03 中用于限制用户进程资源使用的核心机制，其应用场景包括：
- 防止资源耗尽：避免单个进程占用过多资源导致系统崩溃
- 资源隔离：在多用户环境中实现资源公平分配
- 安全防护：限制恶意程序的资源滥用
该机制支持临时限制（仅对当前 shell 会话有效）和永久限制（通过配置文件生效），可限制的资源包括文件描述符、进程数、内存等。
5.2 核心选项与资源类型
| 选项 | 资源类型 | 单位 |
|---|---|---|
-n |
打开文件描述符数量 | 个数 |
-u |
最大进程数 | 个数 |
-m |
最大内存使用 | KB |
-s |
堆栈大小 | KB |
-c |
core 文件大小 | 块 |
-t |
CPU 时间 | 秒 |
5.3 临时资源限制配置
案例：临时增加文件描述符限制至 4096
ulimit -n 4096
案例：查看当前所有资源限制
ulimit -a
core file size (blocks, -c) 0
data seg size (kbytes, -d) unlimited
open files (-n) 1024
max user processes (-u) 7684
5.4 永久资源限制配置
5.4.1 /etc/security/limits.conf 文件解析
limits.conf 是 OpenEuler 24.03 中管理永久资源限制的核心配置文件，格式为：
<domain> <type> <item> <value>
- domain：用户、组或通配符（
*表示所有用户，@group表示组） - type：
soft（软限制）、hard（硬限制）、-（同时设置软硬限制） - item：资源类型（如
nofile、nproc、memlock等） - value：限制值
5.4.2 配置案例
案例：为用户 zhangsan 设置文件描述符限制
zhangsan soft nofile 65536
zhangsan hard nofile 65536
案例：为 www 组设置最大进程数限制
@www - nproc 2000
案例：设置所有用户的核心转储文件大小
* hard core 10240
5.4.3 配置生效机制
- 配置修改后，新登录的用户会自动应用限制
- 已登录用户可通过重新登录或执行
su - <用户>应用新限制 - 系统服务的资源限制需结合 systemd 配置（如
/etc/systemd/system.conf）
六、性能检测与资源限制的综合应用
6.1 系统瓶颈定位流程
CPU 瓶颈检测
- 使用
sar -u或iostat -c监控 CPU 利用率 - 若
%idle < 10%且%user + %system > 80%，定位高 CPU 进程（top/htop）
- 使用
内存瓶颈检测
- 检查
vmstat的swpd和so指标（非零则内存不足） - 结合
sar -r查看内存利用率，计算实际可用内存（kbmemfree + kbcached + kbbuffers）
- 检查
IO 瓶颈检测
- 使用
iostat -dxk查看await和%util（await > 50ms或%util > 60%表明瓶颈） - 通过
sar -b监控 IO 传输速率，确认读写负载
- 使用
6.2 高并发服务资源优化实践
以 Web 服务器为例，典型优化配置如下：
1. 文件描述符优化
# 临时设置
ulimit -n 65536
# 永久设置（/etc/security/limits.conf）
* hard nofile 65536
* soft nofile 65536
2. 进程数限制优化
# 临时设置
ulimit -u 10000
# 永久设置
* hard nproc 10000
* soft nproc 10000
3. 内存锁定优化（适用于数据库服务）
# 永久设置
oracle hard memlock 5242880 # 5GB
oracle soft memlock 5242880
七、总结与最佳实践
OpenEuler 24.03 提供的性能检测工具与资源限制机制，构成了完整的系统性能管理体系。在实际应用中，应遵循以下最佳实践：
- 常态化监控：通过
cron定时运行sar并保存数据，建立性能基线 - 瓶颈定位流程：先整体后局部，从 CPU、内存、IO 到具体进程的逐层分析
- 资源限制策略：根据服务类型设置合理限制，避免过度限制导致性能下降
- 工具组合使用：结合
top、iotop、pidstat等工具进行进程级分析 - 性能调优闭环：监控→分析→优化→验证→固化，形成持续改进机制
（适用于数据库服务）
# 永久设置
oracle hard memlock 5242880 # 5GB
oracle soft memlock 5242880
七、总结与最佳实践
OpenEuler 24.03 提供的性能检测工具与资源限制机制，构成了完整的系统性能管理体系。在实际应用中，应遵循以下最佳实践：
- 常态化监控：通过
cron定时运行sar并保存数据，建立性能基线 - 瓶颈定位流程：先整体后局部，从 CPU、内存、IO 到具体进程的逐层分析
- 资源限制策略：根据服务类型设置合理限制，避免过度限制导致性能下降
- 工具组合使用：结合
top、iotop、pidstat等工具进行进程级分析 - 性能调优闭环：监控→分析→优化→验证→固化，形成持续改进机制
通过熟练掌握这些工具与机制，运维人员能够精准定位系统性能瓶颈，实现资源的高效利用与系统的稳定运行。在云计算与容器化部署场景中，这些工具与技术更是保障服务质量的关键基础。