系统调用

发起系统调用时的场景

查看系统调用

一个简单的 HelloWorld C程序发生了什么系统调用呢？

//hello.c
#include <stdio.h>

int main(void)
{
	puts("hello world");
	return 0;
}

可以通过strace命令来查看，执行

gcc -o hello hello.c
strace -o hello.log ./hello

其中关键的系统调用为write()

如果用Python进行上述同样的操作呢？

print("hello world")

可以看到，同样产生了write()这个关键的操作，需要注意的是，同样是打印一句hello world，python有六百多次系统调用。

其中1表示标准输出，即我们的屏幕，然后是输出的内容，以及内容的长度为12。

统计系统调用占比

也可以通过sar命令，来监控进程在用户模式和系统模式的时间比例

sar -P ALL 1 1

# -P cpu lists ALL表示全部
# 1  intervel  1代表间隔1s
# 1  count     1代表一次

结果如下：

其中 %user + %nice 为用户模式的时间占比，%system为内核模式占比，%idle为空闲占比。all一栏为所有CPU平均(sorry, 我只有1核…)

跑一个for循环来看看效果

//loop.c
int main(void)
{
	for (;;)
		;
}

执行结果：

可以看到，CPU上99%都是用户模式（因为采样周期的1s，如果多执行几次sar命令，会看到结果有些微差异，%nice可能为100%），可以推断出，这个循环是一直运行在用户模式的，当然，这也符合我们的认知。

如果我们一直在这个循环里加系统调用呢？改造一下程序

#include <sys/types.h>
#include <unistd.h>

int main(void)
{
	for (;;)
		getppid();
}

执行结果：

可以看到，系统调用占了71%，用户模式下降到了29%

系统调用执行时间

上面是在CPU层面统计了运行时间占比，那如何知道进程的系统调用占比呢？比如我们现在需要知道二进制文件sleep3时间都花在哪里了，可以用strace -T。执行命令

strace -T -o sleep3.log ./sleep3

观察结果：

发现有3s的时间都花在系统调用nanosleep上，也就是sleep()上了，方便我们接下来的排查。