針對效能診斷的Linux虛擬機效能問題進行疑難解答 （PerfInsights）

適用於：✔️ Linux VM

PerfInsights Linux 是一種自助診斷工具，可收集和分析診斷數據，並提供報告來協助針對 Azure 中的 Linux 虛擬機效能問題進行疑難解答。 PerfInsights 可以在支援的虛擬機上以獨立工具的形式執行，或使用 Azure 虛擬機的效能診斷直接從入口網站執行。

如果您在連絡支持人員之前遇到虛擬機的效能問題，請執行此工具。

支援的疑難解答案例

PerfInsights 可以收集和分析數種資訊。 下列各節涵蓋常見案例。

快速效能分析

此案例會收集基本資訊，例如虛擬機的記憶體和硬體設定、各種記錄，包括：

• 操作系統資訊

• PCI 裝置資訊

• 一般客體OS記錄

• 組態檔

• 儲存空間資訊

• Azure 虛擬機組態 （使用 Azure 實例元數據服務收集

• 執行中進程、磁碟、記憶體和CPU使用量的清單

• 網路資訊

這是不應該影響系統的被動資訊集合。

效能分析

此案例類似於快速效能分析，但允許擷取較長持續時間的診斷資訊。

HPC 效能分析

此案例旨在針對 HPC 大小 VM 的問題進行疑難解答，這表示 H 系列和 N 系列。 它會根據 Azure HPC Platform 小組已測試及建議的內容，檢查 VM 組態。 它也會收集與這些 VM 上可用之特殊硬體狀態和設定相關的記錄和診斷，包括：

• GPU 驅動程式資訊

• GPU 硬體診斷

• InfiniBand 驅動程式資訊和設定

• InfiniBand 裝置診斷

• 網路組態檔

• 效能微調資訊

PerfInsights 收集何種資訊

收集 Linux 虛擬機、操作系統、封鎖裝置、高資源取用者、組態和各種記錄的相關信息。 以下是詳細資料：

• 作業系統

  • Linux 發行版本和版本
  • 核心資訊
  • 驅動程序資訊
  • Azure HPC Driver VM 擴充功能記錄*
  • SELinux 組態*

• 硬體

  • PCI 裝置 [*]
  • lscpu 的輸出*
  • 系統管理 BIOS 數據表傾印*

• 進程和記憶體

  • 行程清單（工作名稱、使用的記憶體、開啟的檔案）
  • 總計、可用和可用物理記憶體
  • 總計、可用和可用交換記憶體
  • 分析擷取 CPU，並以 5 秒間隔處理 CPU 使用量
  • 以 5 秒間隔分析擷取進程記憶體使用量
  • 記憶體存取的使用者限制*
  • NUMA 組態*

• GPU

  • Nvidia SMI 輸出*
  • Nvidia DCGM 診斷*
  • Nvidia 偵錯傾印*

• 網路

  • 具有配接器統計數據的網路適配器清單
  • 網路路由表
  • 已開啟的埠和狀態
  • InfiniBand 數據分割索引鍵*
  • ibstat 的輸出*

• 儲存體

  • 區塊裝置清單
  • 資料分割清單
  • 掛接點清單
  • MDADM 磁碟區資訊
  • LVM 磁碟區資訊
  • 所有磁碟每 5 秒就會分析一次擷取

• 記錄

  • /var/log/messages
  • /var/log/syslog
  • /var/log/kern.log
  • /var/log/cron.log
  • /var/log/boot.log
  • /var/log/yum.log
  • /var/log/dpkg.log
  • /var/log/sysstat 或 /var/log/sa [**]
  • /var/log/cloud-init.log
  • /var/log/cloud-init-output.log
  • /var/log/gpu-manager.log
  • /var/log/waagent.log
  • /var/log/azure/[extension folder]/*log*
  • /var/opt/microsoft/omsconfig/omsconfig.log
  • /var/opt/microsoft/omsagent/log/omsagent.log
  • /etc/waagent.config
  • 過去五天的 journalctl 輸出

• Azure 虛擬機實例元數據

* 僅在 HPC 案例中

效能診斷追蹤

在背景中執行以規則為基礎的引擎，以收集數據並診斷進行中的效能問題。 規則會顯示在報表的 [類別 -> 尋找] 索引標籤底下。

每個規則都包含下列各項：

• 尋找：尋找的描述。
• 建議：建議針對尋找採取哪些動作。 此外，還有參考連結至檔，可提供有關尋找和/或建議的詳細資訊。
• 影響層級：代表對效能造成影響的可能性。

目前支援下列規則類別：

• 高資源使用量：

  • 高 CPU 使用量：偵測高 CPU 使用量期間，並顯示這些期間最高的 CPU 使用量取用者。
  • 高記憶體使用量：偵測高記憶體使用量期間，並顯示這些期間記憶體使用量最高的取用者。
  • 高磁碟使用量：偵測實體磁碟上的高磁碟使用量週期，並在這些期間顯示磁碟使用量最高的取用者。

• 記憶體：偵測特定的記憶體組態。

• 記憶體：偵測特定的記憶體組態。

• GPU：偵測特定的 GPU 組態。

• 網路：偵測特定網路設定。

• 系統：偵測特定系統設定。

在您的 VM 上執行 PerfInsights Linux

執行工具之前，我必須知道什麼

工具需求

• 此工具必須在有效能問題的 VM 上執行。

• Python 3.6 或更新版本必須安裝在 VM 上。

  注意

  Python Software Foundation （PSF） 不再支援 Python 2。 如果 VM 上安裝 Python 2.7，則可以安裝 PerfInsights。 不過，PerfInsights 中不會進行任何變更或錯誤修正，以支援 Python 2.7。 如需詳細資訊，請參閱 日落 Python 2。

• 目前支援下列散發套件：

  注意

  Microsoft只測試數據表中列出的版本。 如果數據表中未列出版本，則不會透過Microsoft明確測試版本，但版本可能仍可運作。

  Distribution	版本
  Oracle Linux Server	6.10 [*]， 7.3， 7.5， 7.6， 7.7， 7.8， 7.9
  CentOS	6.5 [*]， 7.6， 7.7， 7.8， 7.9
  RHEL	7.2、7.5、8.0 [*]、8.1、8.2、8.6、8.8
  Ubuntu	14.04, 16.04, 18.04, 20.04, 22.04
  Debian	8， 9， 10， 11 [*]
  SLES	12 SP4 []， 12 SP5 [*]， 15 [**]， 15 SP1 [*]， 15 SP2 [*]， 15 SP4 [*]
  AlmaLinux	8.4, 8.5
  Azure Linux	2.0

已知問題

• 根據預設，RHEL 8 未安裝 Python。 若要執行 PerfInsights Linux，您必須先安裝 Python 3.6 或更新版本。

• CentOS 6.x 上的客體代理程式資訊收集可能會失敗。

• PCI 裝置資訊不會收集於 Debian 型散發套件上。

• 部分散發套件會收集 LVM 資訊。

如何? 執行 PerfInsights

您可以從 Azure 入口網站 安裝 Azure 效能診斷，在虛擬機上執行 PerfInsights。 您也可以將它當作獨立工具執行。

從 Azure 入口網站 安裝並執行 PerfInsights

如需此選項的詳細資訊，請參閱 Azure 效能診斷。

在獨立模式中執行 PerfInsights

若要執行 PerfInsights 工具，請遵循下列步驟：

1. 將PerfInsights.tar.gz下載至虛擬機上的資料夾，並使用下列命令從終端機擷取內容。

   wget https://download.microsoft.com/download/9/F/8/9F80419C-D60D-45F1-8A98-718855F25722/PerfInsights.tar.gz
   

   tar xzvf PerfInsights.tar.gz
   

2. 流覽至包含 perfinsights.py 檔案的資料夾，然後執行 perfinsights.py 以檢視可用的命令行參數。

   cd <the path of PerfInsights folder>
   sudo python perfinsights.py
   

   

   執行 PerfInsights 案例的基本語法如下：

   sudo python perfinsights.py -r <ScenarioName> -d [duration]<H | M | S> [AdditionalOptions]
   

   您可以使用下列範例執行為時 1 分鐘的快速效能分析案例，並在 /tmp/output 資料夾下建立結果：

   sudo python perfinsights.py -r quick -d 1M -a -o /tmp/output
   

   您可以使用下列範例執行效能分析案例 5 分鐘，並將結果 （儲存在 TAR 檔案中）上傳至記憶體帳戶：

   sudo python perfinsights.py -r vmslow -d 300S -a -t <StorageAccountName> -k <StorageAccountKey> -i <full resource Uri of the current VM>
   

   您可以使用下列範例來執行 HPC 效能分析案例 1 分鐘，並將結果 TAR 檔案上傳至記憶體帳戶：

   sudo python perfinsights.py -r hpc -d 60S -a -t <StorageAccountName> -k <StorageAccountKey> -i <full resource Uri of the current VM>
   

   注意

   在執行案例之前，PerfInsights 會提示使用者同意共用診斷資訊，並同意 EULA。 使用 -a 或 --accept-disclaimer-and-share-diagnostics 選項來略過這些提示。

   如果您有使用中支援票證，且具有Microsoft，並且根據您正在使用的支持工程師的要求執行 PerfInsights，請務必使用 -s 或 --support-request 選項提供支援票證號碼。

執行完成時，除非未指定任何輸出資料夾，否則新的 tar 檔案會出現在與 PerfInsights 相同的資料夾中。 檔案的名稱是 PerformanceDiagnostics_yyyy-MM-dd_hh-mm-ss-fff.tar.gz。 您可以將此檔案傳送至支援代理程式進行分析，或開啟檔案內部的報告，以檢閱結果和建議。

檢閱診斷報告

在PerformanceDiagnostics_yyyy-MM-dd_hh-mm-ss-fff.tar.gz檔案中，您可以找到一份 HTML 報表，詳細說明 PerfInsights 的結果。 若要檢閱報告，請展開 PerformanceDiagnostics_yyyy-MM-dd_hh-mm-ss-fff.tar.gz 檔案，然後開啟 PerfInsights Report.html 檔案。

概觀索引標籤

[概觀] 索引標籤提供基本執行詳細數據和虛擬機資訊。 [結果] 索引標籤會顯示 PerfInsights 報表中所有不同區段的建議摘要。

檢閱所有高中結果的建議和連結。 了解它們如何影響效能，以及效能優化設定的最佳做法。

CPU 索引標籤

[CPU] 索引標籤提供 PerfInsights 執行期間全系統 CPU 耗用量的相關信息。 高 CPU 使用量週期和長時間執行 CPU 取用者的相關信息，有助於針對高 CPU 相關問題進行疑難解答。

GPU 索引標籤

[GPU ] 索引標籤提供有關針對 GPU 相關問題進行疑難解答之結果的相關信息。

網路索引標籤

[網络 ] 索引標籤提供網路組態和狀態的相關信息。 如需有關網路相關結果的資訊，包括 HPC 案例中的 InfiniBand 問題，請參閱這裡。

[儲存體] 索引標籤

[結果] 區段會顯示與記憶體相關的各種結果和建議。

[ 封鎖裝置 ] 和其他相關區段，例如 分割區、 LVM 和 MDADM 索引標籤，說明如何設定區塊裝置並彼此相關。

Linux 索引標籤

[Linux] 索引標籤包含 VM 中執行之硬體和作業系統的相關信息。 詳細數據包括執行中的進程清單，以及客體代理程式、PCI、CPU、GPU、驅動程式和 LIS 驅動程式的相關信息。

或在已啟用 GPU 的 VM 上：

下一步

您可以將診斷記錄和報告上傳至 Microsoft 支援服務，以進一步檢閱。 當您與 Microsoft 支援服務 員工合作時，他們可能會要求您傳輸 PerfInsights 所產生的輸出，以協助進行疑難解答程式。

下列螢幕快照顯示類似您可能會收到的訊息：

請遵循訊息中的指示來存取檔傳輸工作區。 若要獲得額外的安全性，您必須在第一次使用時變更密碼。

登入之後，您會看到一個對話框，以上傳 PerfInsights 收集的PerformanceDiagnostics_yyyy-MM-dd_hh-mm-ss-fff.tar.gz 檔案。

與我們連絡，以取得說明

如果您有問題或需要相關協助，請建立支援要求，或詢問 Azure community 支援。 您也可以向 Azure 意見反應社群提交產品意見反應。