一、前言
在博客 基於Docker搭建node-exporter+Prometheus+Grafana服務器監控平臺 已經搭建好服務器監控平臺。
在 Linux服務器監控，你必須要知道的“指標”和“命令”！ 中歸納出服務器性能監控中需要重點關注的幾大模塊。而cpu作爲重點關注的模塊，需要注意下面這些和cpu相關的指標數據。
在實際的性能測試過程中，cpu的性能問題大部分都體現在us(user)、wa(iowait)、sy(system)、si(softirq)這幾個數據中。並且通過Grafana展示數據中，我們可以看到，關於cpu的數據也只是展示了total、user、system、iowait這幾個數據。下面就是通過常見的幾個數據的分析過程。
二、鏈路分析
當我們在性能測試過程中，發現是操作系統層面的瓶頸時，首先需要看的就是CPU相關數據。通過top、mpstat命令查看us、wa、sy、si的數據是否正常，當然也可以用前面說到的Grafana平臺，當然這個平臺最後的本質也是使用的相關命令。
一般來說us>70%就高了，sy>30%就高了，wa>5%就高了，可以通過這個標準來看是那部分cpu使用率過高。關於si的數據，是最好爲0，雖然Grafana中沒有展示si的數據，但是可以通過total-us-sy-wa來判斷是不是其他部分cpu使用率過高。一般來說total-us-sy-wa的值接近於0。
2.1 us
us爲
CPU運行（未調整優先級的）用戶進程時間佔比，典型的用戶進程有：Shells、數據庫、Web服務器…
CPU使用率中us的使用率過高時的分析流程如下：
2.2 wa
wa（iowait）爲CPU用於
等待IO完成的CPU時間佔比，一般IO操作特別頻繁時，這個值就會高。
CPU使用率中wa的使用率過高時的分析流程如下：
2.3 sy
sy（system）爲
CPU運行內核進程時間佔比，分配內存、IO操作、創建子進程都是內核操作.
CPU使用率中sy的使用率過高時的分析流程如下：
2.4 si
si（softirq）爲
CPU處理軟件中斷時間佔比。軟件中斷的含義爲：CPU 正在運行時，突然來了一個優先級高的，這時就會發一個中斷信號給 CPU。作爲一個幹活的，CPU就把手頭的工作現場保存一下，幹這個優先級高的活。除非這個中斷是致命的，不然 CPU 會在幹完這個活之後再回去幹之前的活，這就是一次軟件中斷。
CPU使用率中si的使用率過高時的分析流程如下：
三、寫在最後
參考鏈接：cpu熱點分析
最後，CPU的數據分析可以總結爲下面這張圖。
