了解vEdge 5000/2000/1000/100B和vEdge云平台的vManage报告的高CPU利用率
简介
本文档说明为什么您可能会看到针对vEdge 5000/2000/1000/100B和vEdge云平台的vManage中报告的高CPU使用率，尽管这些平台的性能正常，并且没有报告高CPU使用率，如顶端所见。
了解vEdge 5000/2000/1000/100B和vEdge云平台上报告的高CPU利用率
使用17.2.x及更高版本，可以发现vEdge和vEdge云平台的CPU和内存消耗较高。这会在给定设备的vManage控制面板上看到。在某些情况下，这也会导致vManage中的警报和警告数量增加。
说明
当设备在正常、低负载或无负载下正常运行时，之所以报告高CPU使用率，是因为用于计算使用率的公式发生更改。对于17.2版本，根据show system status中的Load Average计算CPU使用率。
vManage显示设备的实时CPU利用率。它根据历史数据提取1分钟平均值[min1_avg]和5分钟平均值[min5_avg]。根据定义，“平均负载”包括各种因素，而不只是影响利用率计算的CPU周期。 例如，当您为平台显示此值时，会考虑IO等待时间、进程挂起时间和其他值。在这种情况下，将忽略vShell中top命令中显示的CPU状态和CPU值。
下面是一个示例，介绍如何在vManage控制面板中计算并显示CPU利用率（实际上是1分钟负载平均值）：
当您从vEdge CLI检查负载时，可以看到以下内容：
vEdge# show system status | include Load Load average: 1 minute: 3.10, 5 minutes: 3.06, 15 minutes: 3.05 Load average: 1 minute: 3.12, 5 minutes: 3.07, 15 minutes: 3.06 Load average: 1 minute: 3.13, 5 minutes: 3.08, 15 minutes: 3.07
Load average: 1 minute: 3.10, 5 minutes: 3.07, 15 minutes: 3.05
在这种情况下，CPU使用率是根据平均负载/核心数(vCPU)计算的。 在本示例中，节点有4个核心。然后将负载平均值转换为100倍，再除以内核数。当计算所有内核的负载平均值并乘以100时，得到的值为~310。将此值除以4得出，CPU读数为77.5%，与在收集CLI输出时捕获的vManage实时图形中的值一致，如图所示。
要查看系统中的负载平均值和CPU核心数，可以从设备上的vShell查看top的输出。
在此处的示例中，vEdge包含4个vCPU。第一个内核(Cpu0)用于控制（通过较低的用户利用率看出来），而其余3个内核用于Data:
top - 01:14:57 up 1 day, 3:15, 1 user, load average: 3.06, 3.06, 3.08 Tasks: 219 total, 5 running, 214 sleeping, 0 stopped, 0 zombie Cpu0 : 1.7%us, 4.0%sy, 0.0%ni, 94.3%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu1 : 56.0%us, 44.0%sy, 0.0%ni, 0.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu2 : 54.2%us, 45.8%sy, 0.0%ni, 0.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu3 : 59.3%us, 40.7%sy, 0.0%ni, 0.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Mem: 7382664k total, 2835232k used, 4547432k free, 130520k buffers Swap: 0k total, 0k used, 0k free, 587880k cached PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 978 root 20 0 3392m 664m 127m R 100 9.2 1635:21 fp-um-2 692 root 20 0 3392m 664m 127m R 100 9.2 1635:18 fp-um-1 979 root 20 0 3392m 664m 127m R 100 9.2 1634:51 fp-um-3 694 root 20 0 1908m 204m 131m S 1 2.8 15:29.95 ftmd 496 root 20 0 759m 72m 3764 S 0 1.0 1:31.50 confd
要从vEdge CLI获取CPU数量，可以使用以下命令：
vEdge# show system status | display xml | include total_cpu
<total_cpu_count>4</total_cpu_count>
下面提供了计算vEdge 1000上的vManage中所示值的另一个示例。从vShell发出top后，l对于显示所有内核的负载感兴趣：
top - 18:19:49 up 19 days, 1:37, 1 user, load average: 0.55, 0.71, 0.73
由于vEdge 1000只有一个CPU核心可用，因此此处报告的负载为55%(0.55*100)。
使用fp-um进程时的CPU使用率较高
您有时也会从顶部注意到fp-um进程运行高，并且显示多达100%的CPU。在用于数据平面处理的CPU核心上预期会出现这种情况。
从前面引用的top命令中，3个内核以100%的CPU运行，1个内核显示正常利用率：
top - 01:14:57 up 1 day, 3:15, 1 user, load average: 3.06, 3.06, 3.08 Tasks: 219 total, 5 running, 214 sleeping, 0 stopped, 0 zombie Cpu0 : 1.7%us, 4.0%sy, 0.0%ni, 94.3%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu1 : 56.0%us, 44.0%sy, 0.0%ni, 0.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu2 : 54.2%us, 45.8%sy, 0.0%ni, 0.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu3 : 59.3%us, 40.7%sy, 0.0%ni, 0.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Mem: 7382664k total, 2835232k used, 4547432k free, 130520k buffers Swap: 0k total, 0k used, 0k free, 587880k cached PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 978 root 20 0 3392m 664m 127m R 100 9.2 1635:21 fp-um-2 692 root 20 0 3392m 664m 127m R 100 9.2 1635:18 fp-um-1 979 root 20 0 3392m 664m 127m R 100 9.2 1634:51 fp-um-3 ...
第一个内核(Cpu0)用于Control，其余三个内核用于Data。正如您在进程列表中看到的，fp-um进程使用这些资源。
fp-um是一个使用轮询模式驱动程序的进程，这意味着它持续地驻留在基础端口上并轮询数据包，以便在收到任何帧后立即对其进行处理。此进程处理转发，相当于vEdge 1000、vEdge 2000和vEdge 100中的快速路径转发。此轮询模式体系结构由英特尔用于基于数据平面开发套件(DPDK)框架的高效数据包处理。由于数据包转发是在紧密环路中实施的，因此CPU始终保持或接近100%。虽然这样做了，但不会通过这些CPU引入延迟，因为这是预期行为。
有关DPDK轮询的背景信息可在此处找到。
vEdge Cloud和vEdge 5000平台使用相同的转发架构，并且在这方面表现出相同的行为。下面是从顶部输出中抽取的vEdge 5000的示例。它有28个内核，其中2个（Cpu0和Cpu1）用于Control（与vEdge 2000类似），26个用于Data。
top - 02:18:30 up 1 day, 7:33, 1 user, load average: 26.24, 26.28, 26.31 Tasks: 382 total, 27 running, 355 sleeping, 0 stopped, 0 zombie Cpu0 : 0.7%us, 1.3%sy, 0.0%ni, 98.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu1 : 0.7%us, 1.3%sy, 0.0%ni, 98.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu2 : 79.4%us, 20.6%sy, 0.0%ni, 0.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu3 : 73.4%us, 26.6%sy, 0.0%ni, 0.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu4 : 73.4%us, 26.6%sy, 0.0%ni, 0.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu5 :100.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 0.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu6 :100.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 0.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu7 :100.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 0.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu8 :100.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 0.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu9 :100.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 0.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu10 :100.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 0.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu11 :100.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 0.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu12 :100.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 0.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu13 :100.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 0.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu14 :100.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 0.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu15 :100.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 0.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu16 :100.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 0.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu17 :100.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 0.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu18 :100.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 0.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu19 :100.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 0.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu20 :100.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 0.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu21 :100.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 0.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu22 :100.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 0.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu23 :100.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 0.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu24 :100.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 0.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu25 :100.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 0.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu26 :100.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 0.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu27 :100.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 0.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Mem: 32659508k total, 10877980k used, 21781528k free, 214788k buffers Swap: 0k total, 0k used, 0k free, 1039104k cached PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 2028 root 20 0 12.1g 668m 124m R 100 2.1 1897:21 fp-um-3 2029 root 20 0 12.1g 668m 124m R 100 2.1 1897:22 fp-um-4 2030 root 20 0 12.1g 668m 124m R 100 2.1 1897:12 fp-um-5 2031 root 20 0 12.1g 668m 124m R 100 2.1 1897:22 fp-um-6 2032 root 20 0 12.1g 668m 124m R 100 2.1 1897:22 fp-um-7 2034 root 20 0 12.1g 668m 124m R 100 2.1 1897:22 fp-um-9 2035 root 20 0 12.1g 668m 124m R 100 2.1 1897:21 fp-um-10 2038 root 20 0 12.1g 668m 124m R 100 2.1 1897:21 fp-um-13 2040 root 20 0 12.1g 668m 124m R 100 2.1 1897:23 fp-um-15 2041 root 20 0 12.1g 668m 124m R 100 2.1 1897:23 fp-um-16 2043 root 20 0 12.1g 668m 124m R 100 2.1 1897:22 fp-um-18 2045 root 20 0 12.1g 668m 124m R 100 2.1 1897:23 fp-um-20 2052 root 20 0 12.1g 668m 124m R 100 2.1 1897:18 fp-um-27 2033 root 20 0 12.1g 668m 124m R 100 2.1 1897:21 fp-um-8 2036 root 20 0 12.1g 668m 124m R 100 2.1 1897:21 fp-um-11 2037 root 20 0 12.1g 668m 124m R 100 2.1 1897:21 fp-um-12 2039 root 20 0 12.1g 668m 124m R 100 2.1 1897:09 fp-um-14 2042 root 20 0 12.1g 668m 124m R 100 2.1 1897:23 fp-um-17 2044 root 20 0 12.1g 668m 124m R 100 2.1 1897:23 fp-um-19 2046 root 20 0 12.1g 668m 124m R 100 2.1 1897:23 fp-um-21 2047 root 20 0 12.1g 668m 124m R 100 2.1 1897:23 fp-um-22 2048 root 20 0 12.1g 668m 124m R 100 2.1 1897:23 fp-um-23 2049 root 20 0 12.1g 668m 124m R 100 2.1 1897:23 fp-um-24 2050 root 20 0 12.1g 668m 124m R 100 2.1 1897:22 fp-um-25 2051 root 20 0 12.1g 668m 124m R 100 2.1 1897:23 fp-um-26 1419 root 20 0 116m 5732 2280 S 0 0.0 0:02.00 chmgrd 1323 root 20 0 753m 70m 3764 S 0 0.2 1:51.20 confd 1432 root 20 0 1683m 172m 134m S 0 0.5 0:58.91 fpmd
这里，负载平均值始终较高，因为28个处理器中的26个由于fp-um进程以100%的速率运行。
结论
17.2.7之前的17.2.x版本的vManage中报告的CPU使用率不是实际CPU使用率，而是根据负载平均值计算。当平台在正常、低或无实际流量/网络负载下正常运行时，这可能导致对报告值的理解混乱，并导致与高CPU相关的错误警报。
使用17.2.7和18.2版本更改/修改此行为，这样，CPU读取现在可以根据cpu_user从顶部读取的准确度进行。
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