深入字节版atop: 线上系统的性能监控实践

atop 是一款开源的单机性能监测工具，支持实时观测的同时、也支持读取历史文件排查问题。另外一个优点是除提供 CPU、MEM、DISK 等全局指标外，还提供进程、线程级别的各项指标监控数据。鉴于 atop 的这些优点，字节跳动基于社区的 atop 进行优化，目前已迭代 3 个版本，稳定运行接近三年。本文将和大家分享字节跳动内部 atop 工具的新特性及使用情况。

传统特性介绍

What - atop 是什么

atop 本身是一个单机性能监测工具，每间隔 interval（实时监控默认间隔是 10s，而后台采集社区默认间隔是 600s，即 10min）时间去采集本机常用的全局指标和进程指标。直接执行atop即可展示，大致分为上下两部分，分别展示全局指标和进程指标。同时支持快捷键切换多种“界面模式”，用于专门查看进程的 CPU、内存、磁盘等指标信息。

根据用户使用需求，能够以多种形式运行。一种是直接运行 atop 二进制，显示实时数据；一种是以服务形式（systemd 或 SysV Init）部署在物理机、虚拟机或容器里，作为常驻进程，采集数据写入磁盘，以天为分割单位计入不同文件；一种是使用atop -r $atop_log_file按需读取历史数据。是一款少见的能够支持查看详细历史记录的工具，这在定位非实时问题时尤其有帮助。

When - 什么时候使用 atop

atop 记录了很多指标，如全局的 CPU、CPL、MEM、DISK、NET、PSI，进程的 PID、PPID、TID、CMD、SYSCPU、USRCPU、CPUNR、RSIZE、PSIZE、RDDSK、WRDSK 等，称得上一个大而全的工具。而 atop 本身占有资源很少，并不会带来额外的性能开销。因此很多场景都可以使用 atop 来查看各种指标，进而帮助用户更好的了解业务进程在操作系统中的呈现。举例如下：

目前上游还不支持 atop 指标在集群粒度的聚合，但字节内部提供 JSON 数据的输出，可通过数据处理一系列流程将隶属同一集群的所有机器的 atop 数据都入库存储（可选择性按时间对数据进行稀释）。并按照业务需求加以展示，如分别对全局常用指标和某类业务（多进程 PID 加以聚合）各项指标绘制成曲线图，用于观测 24h 时间周期内的数据变化；也可以用于统计基础服务的利用率。

在线排查

业务高峰期，如果发现抖动，可直接运行atop综合查看全局指标和进程指标的哪项指标异常，进而定位排查问题。一般来说先观察全局指标来缩小范围，看是 CPU、MEM、磁盘读写、网络中的哪项引发的问题。常见问题有，如果总 CPU 的 sys 态及 user 态飙高、并且只有几个单 CPU 核很高，多半是绑核不均匀引起的；如果 CPL（CPU Load Average）不高但 CPU 的中断 irq 很高，多半是 IO 操作引发的。

历史定位

前文提到过，常用的监控工具中，能够提供详细历史数据并且能高效保存的几乎没有；如果需要存储，需要人工干预、打通整个流程。而 atop 本身提供了日志存储功能，并自带日志压缩机制，尽量确保存储无压力。为保证历史日志不会将系统盘打满，字节开发了定制化存储位置和存储天数的功能，将在下文详细说明。

功能上线

atop 有个 interval 参数，可通过配置，来定制化数据采集的间隔，如 10s、甚至 1s。如果业务有新功能上线，想自测新功能对系统带来的影响，可以将 interval 设置成 1 秒，实时观测各指标的动态变化。

性能优化

atop 提供细粒度的进程态各项指标值的展示，在业务调优过程中，可参考进程态的数据变化来衡量调优是否符合预期。

告警辅助

atop 的数据比较全，有很多其他监控工具不具备的指标，如 oom-kill、per NUMA 指标等。可用于告警数据来源的补充。

How - 如何使用 atop

atop 针对全局指标和进程指标分别提供了很多快捷键，供用户查看更多的指标。接下来列举一些常见问题，详细参数可以通过man atop进行查看。

如何使用 atop？如何查看历史数据？

用户可直接运行 atop 命令查看实时的信息，也可以通过 atop -r /var/log/atop/atop_$date 文件查看历史信息。读取文件时有多种交互方式，比如-b 代表从什么时刻开始读，-e 代表读取到什么时刻（在社区支持分钟级别读取的基础上，字节内部支持秒级别读取）。快捷键说明如下图：

非 root 用户是否可以查看日志？

可以，默认有读权限。但是安装包、重启服务、修改日志存储天数等还是需要 root 权限。但非 root 用户按 d 无权限实时查看进程的磁盘信息。这是因为非 root 用户默认被禁止读取其他用户的/proc/$pid/io 文件，反映到 atop 代码里就是没有设置相关标志位，导致无法查看磁盘。

但查看历史文件数据可以打消这个魔咒，也就是说非 root 用户可以通过atop -r /var/log/atop/atop_$date 查看磁盘相关数据，毕竟 atop 写日志时是以 root 用户在运行。

atop 如何查看线程信息

默认只有进程信息展示，按 y 可查看线程。如下图，白色为进程，黄色为该进程的所有线程。再次按 y，线程展示消失。

netatop：记录进程态网络指标

进程态网络相关的指标是通过定制化安装 netatop kernel module 完成的。本质上是通过 netfilter hook 获取进程数据，额外有个 netatopd daemon 负责数据记录及压缩。在数据量比较大的场景，会影响到性能，因此默认不开启该功能。如果开启，可以按 n 查看 per 进程的网络指标。

磁盘常见问题

• 全局指标中 DSK 行的 busy 代表什么？

  • busy=io_ms/per_cpu_ms，其中 io_ms 是处理 io 所花费的时间（ms 单位是毫秒），busy 就是过去 10s 内 io 处理的时间占单 CPU 时间的比例（其中 io wait 并不真实占用 CPU 资源，而是处于 sleep 状态）。

• 按 d 之后，查看到进程栏的 DSK 列 很高，表示什么？

  • DSK 列的数值是个相对比，表示该进程占当前展示的所有进程之和的比率，是个相对值; 换句话说，该列对于排查是哪个进程导致的 heavy load 并无意义。

  • 查看进程的磁盘利用率，要看 RDDSK, WRDSK 这两列绝对值，表示所属进程的读/写字节数。

字节版新特性一览

NUMA 聚合

随着云原生场景的推进，各云厂商正尝试将不同特征的业务（如优先级不同、延迟敏感度不同的多个业务）混部在同一台物理机上，尽量充分地将机器的物理资源利用起来，以提高单机的资源利用率。常见的混部场景有在离线混部，而常用的混部手法是将不同业务绑定不同 NUMA，从物理上达到隔离。那么查看 NUMA 粒度而不是整机粒度的 CPU、MEM 等指标则更有意义。基于这迫切的需求，字节内部实现了 NUMA 的监控粒度，相关代码已被社区接收，展示效果如下：

https://github.com/Atoptool/atop/pull/163

• 支持 per NUMA 粒度内存相关信息查看

例：一台 4NUMA 的机器，其 NUM（Memory per NUMA）展示如下图

• 支持查看 per NUMA 内存碎片化，使用百分比展示

例：如上图 NUM 的 frag 字段。

• 支持 per NUMA 粒度 CPU 相关指标的聚合

例：一台 4NUMA，运行了虚拟机的 arm 机器上，其 NUC（CPU per NUMA）展示如下图

JSON 格式输出

前文提到过，目前社区不支持 atop 指标在集群粒度的聚合；除此之外，atop 作为一个单机工具，如果业务想查看某台服务器的监控，需要申请权限登录到机器上，这在某些场景下比较受限。因此想到有没有一种方式，针对拥有某个集群机器权限的同学来说，可以直接查看该集群内所有机器的 atop 数据，而无需再走工单申请单台机器权限，即网页版 atop。

考虑到数据处理过程中 JSON 数据的强兼容性，敲定将 atop 的原始数据以 JSON 数据输出：支持输出到终端，以及写本地 unix domain socket。针对前者，主要是用于本机的一些数据调试，也可以与其他组件打通，如数据报警等。针对本地 UDS，atop 作为 server 端，提供一种数据输出的能力；另外需要引入 client 端、监听并获取 atop 数据，同时作为数据源端、与数据处理打通、将本机 atop 数据流过数据通路落入数据库，供业务方使用。整体流程如下：

用法如下：

交互界面改进

虽然 atop 的指标很全，且有历史记录可以查询，但依旧有不少声音提到 atop 做的还有欠缺。比如无法将所有 CPU 的使用情况同时展示，即使将显示器横过来也不能解决，这在高达 128 核的物理机上尤其头痛。为解决这个痛点，参考类似 htop 的展示方式，结合 atop 本身代码，从零开始用 ncurses 加以绘制，展示效果如下。目前只支持 CPU 和 MEM 的展示，如有其他需求，欢迎联系我们。

支持类似 htop 直观的展示所有 CPU 和内存的使用情况，但新增 NUMA 粒度的支持。一是解决因 CPU 核数太多展示不全的问题；进一步可以纵览所有 CPU 的负载，直观判断绑核是否有问题

• 双 NUMA 使用 bar 展示

• 双 NUMA 使用百分比展示

• 4NUMA 使用 bar 展示

• 4NUMA 使用百分比展示

前面提到，atop 支持历史日志的记录，这在定位排查非实时问题时非常有帮助。然而在字节内部，曾因 atop 日志过大引发过比较严重的问题。起因是 atop 默认会将日志写到/var/log/atop 目录下，并且记录所有的进程、线程信息到日志里。有些业务服务器（如 Java 业务）动辄每 10 秒几万个线程，一天的日志量高达几 G，7 天高达几十 G，如果服务器本身的系统盘存储空间很紧张，就会造成系统盘打满、登录不上机器的严重后果。

为解决日志相关的问题，字节内部在新版本中推出了以下特性：

• 默认只存储每个进程的 top100 线程

根据日常排查问题来看，一般只关心 topM 的进程或每个进程的 topN 线程。观察每个进程，通常超过 top100 线程的 CPU 或 MEM 都处于不活跃状态，对于排查问题来说意义不大，没必要记录到日志。据此字节内部引入-H 参数，通过指定-H 100 可以过滤掉 top100（按照 CPU/MEM/DISK 比例之和倒叙排列）之外的线程，大大减少了日志存储量，尤其适用于线程数目多达几千或几万的 Java 业务场景。

• 使用 systemd timer 控制 daily 日志重定位

引用上游最新的 atop-rotate.timer 和 atop-rotate.service，取代之前的 cronjob。避免某些机器修改时区后未重启 cron.service，导致 cron 服务重启时间未遵守本机时间，写 atop 日志时间出错。

• 支持用户修改 atop 日志存储时间，默认存储为最近 7 天

上游默认存储天数为 30 天，在实际排查问题时必要性不大，反而浪费了系统盘的存储空间。如有需要，可以通过 atop-json 机制将本机日志传输到统一的存储池子中，采取数据稀释的方式（如保留 topM 进程、按时间顺序增大记录间隔等）进行保存。字节内部在 atoprc 中引入generations变量，表示存储天数为generations+2天。

例：echo 'generations 1' >> /etc/atoprc && systemctl restart atop代表只保留存储最近 3 天的日志

• 支持用户修改 atop 日志存储位置，默认是/var/log/atop

有些服务器虽然系统盘存储空间小，但数据盘有多块，容量高达几 T，针对这种场景，用户可以通过修改 atop 日志存储位置，来缓解存储压力。字节内部在 atoprc 中引入 logpath 变量，标识日志存储目录。

例：echo 'logpath /data00/log/atop' >> /etc/atoprc && systemctl restart atop将日志存储到/data00/log/atop目录下

• 限制 atop 日志存储总量为 10G，超过 10G 会按照时间倒序删除日志文件

• 解决因 systemd 没能 daily 重启 atop 服务，导致持续写相同文件，导致单个文件过大的问题

其他指标及特性

• 通过-b/-e 参数指定时间范围时支持精确到秒

• 新增 compact_stall、allocastall、InCsumErrors 等指标

• 关闭 perfevent 采集 instr 和 cycle 两项指标的功能，释放 PMU 给其它专用工具，如 perf

• 修复低于 4.19 内核，用户态读取/proc/$pid/cpuset 文件遇到 css offline、导致永久陷入内核态的问题

• 修复/run/pacct_source 文件过大，导致 tmpfs 被占满的问题

落地使用情况

到目前为止，字节已稳定运行接近三年，覆盖公司全量服务器，推出 3 个版本。

字节内部目前在用代码已 push 到相关分支，欢迎使用：

• https://github.com/bytedance/atop/commits/bytedance-internal-v2.6.0%2Bbyted2

相关 repo 请访问：

• https://github.com/bytedance/atop

其中 master 分支紧跟社区 atop 的 master 分支，其余分支是一些已推社区但尚未被合入的特性或 bug fix（如 Fix atop stuck when reading offline css 虽然本质上是内核的 bug，但可以通过修改 atop 代码加以规避，避免重启服务器）。

合作与共建

新版本 atop 的部分特性已经推社区并被上游接收，接下来还会将其余特性继续推上游，更好的回馈社区。

关于字节跳动系统部 STE 团队：

字节跳动系统部 STE 团队 (STE=System Technologies & Engineering，系统技术与工程) 一直致力于操作系统内核与虚拟化、系统基础软件与基础库的构建和性能优化、超大规模数据中心的系统稳定性和可靠性建设、新硬件与软件的协同设计等基础技术领域的研发与工程化落地，具备全面的基础软件工程能力，为字节上层业务保驾护航。同时，团队积极关注社区技术动向，拥抱开源和标准。

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