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01 | 如何学习Linux性能优化?
02 | 基础篇:到底应该怎么理解“平均负载”?
03 | 基础篇:经常说的 CPU 上下文切换是什么意思?(上)
04 | 基础篇:经常说的 CPU 上下文切换是什么意思?(下)
05 | 基础篇:某个应用的CPU使用率居然达到100%,我该怎么办?
06 | 案例篇:系统的 CPU 使用率很高,但为啥却找不到高 CPU 的应用?
07 | 案例篇:系统中出现大量不可中断进程和僵尸进程怎么办?(上)
08 | 案例篇:系统中出现大量不可中断进程和僵尸进程怎么办?(下)
09 | 基础篇:怎么理解Linux软中断?
10 | 案例篇:系统的软中断CPU使用率升高,我该怎么办?
11 | 套路篇:如何迅速分析出系统CPU的瓶颈在哪里?
12 | 套路篇:CPU 性能优化的几个思路
13 | 答疑(一):无法模拟出 RES 中断的问题,怎么办?
14 | 答疑(二):如何用perf工具分析Java程序?
15 | 基础篇:Linux内存是怎么工作的?
16 | 基础篇:怎么理解内存中的Buffer和Cache?
17 | 案例篇:如何利用系统缓存优化程序的运行效率?
18 | 案例篇:内存泄漏了,我该如何定位和处理?
19 | 案例篇:为什么系统的Swap变高了(上)
20 | 案例篇:为什么系统的Swap变高了?(下)
21 | 套路篇:如何“快准狠”找到系统内存的问题?
22 | 答疑(三):文件系统与磁盘的区别是什么?
23 | 基础篇:Linux 文件系统是怎么工作的?
24 | 基础篇:Linux 磁盘I/O是怎么工作的(上)
25 | 基础篇:Linux 磁盘I/O是怎么工作的(下)
26 | 案例篇:如何找出狂打日志的“内鬼”?
27 | 案例篇:为什么我的磁盘I/O延迟很高?
28 | 案例篇:一个SQL查询要15秒,这是怎么回事?
29 | 案例篇:Redis响应严重延迟,如何解决?
30 | 套路篇:如何迅速分析出系统I/O的瓶颈在哪里?
31 | 套路篇:磁盘 I/O 性能优化的几个思路
32 | 答疑(四):阻塞、非阻塞 I/O 与同步、异步 I/O 的区别和联系
33 | 关于 Linux 网络,你必须知道这些(上)
34 | 关于 Linux 网络,你必须知道这些(下)
35 | 基础篇:C10K 和 C1000K 回顾
36 | 套路篇:怎么评估系统的网络性能?
37 | 案例篇:DNS 解析时快时慢,我该怎么办?
38 | 案例篇:怎么使用 tcpdump 和 Wireshark 分析网络流量?
39 | 案例篇:怎么缓解 DDoS 攻击带来的性能下降问题?
40 | 案例篇:网络请求延迟变大了,我该怎么办?
41 | 案例篇:如何优化 NAT 性能?(上)
42 | 案例篇:如何优化 NAT 性能?(下)
43 | 套路篇:网络性能优化的几个思路(上)
44 | 套路篇:网络性能优化的几个思路(下)
45 | 答疑(五):网络收发过程中,缓冲区位置在哪里?
46 | 案例篇:为什么应用容器化后,启动慢了很多?
47 | 案例篇:服务器总是时不时丢包,我该怎么办?(上)
48 | 案例篇:服务器总是时不时丢包,我该怎么办?(下)
49 | 案例篇:内核线程 CPU 利用率太高,我该怎么办?
50 | 案例篇:动态追踪怎么用?(上)
51 | 案例篇:动态追踪怎么用?(下)
52 | 案例篇:服务吞吐量下降很厉害,怎么分析?
53 | 套路篇:系统监控的综合思路
54 | 套路篇:应用监控的一般思路
55 | 套路篇:分析性能问题的一般步骤
56 | 套路篇:优化性能问题的一般方法
57 | 套路篇:Linux 性能工具速查
58 | 答疑(六):容器冷启动如何性能分析?
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Linux性能优化实战
小册名称:Linux性能优化实战
### 20 | 案例篇:为什么系统的Swap变高了?(下) 在上一章节中,我们初步探讨了系统Swap使用率增高的可能原因,包括物理内存不足、内存泄漏、内存分配策略不当以及特定应用程序的行为等。本章节将深入剖析这些原因,并通过具体案例,详细阐述如何诊断、分析和解决Swap使用率过高的问题,以实战角度提升Linux系统的性能优化能力。 #### 一、深入内存管理机制 **1.1 缓存与缓冲区的角色** Linux系统通过高效的缓存和缓冲区机制来优化文件系统的读写性能。这些机制会占用大量内存,但通常不会直接导致Swap使用率显著上升,除非系统面临极端的内存压力。理解`page cache`(页面缓存)、`dentries`(目录项缓存)和`inodes`(索引节点)等概念,对于判断内存使用是否健康至关重要。通过`vmstat`、`free`命令结合`/proc/meminfo`文件,可以观察这些缓存的使用情况,并评估其是否正常。 **1.2 虚拟内存(VM)与Swap的交互** 虚拟内存是操作系统提供的一种内存抽象,允许程序使用比物理内存更多的地址空间。当物理内存不足时,内核会启动Swap机制,将部分内存页交换到磁盘上的Swap空间,以释放物理内存供其他进程使用。理解这一机制对于分析Swap使用率高的原因至关重要。 #### 二、案例分析:深入排查Swap使用高的根源 **2.1 案例一:内存泄漏导致Swap升高** **问题描述**:某Web服务器在运行数天后,Swap使用率逐渐上升,系统响应变慢。 **分析步骤**: 1. **使用`top`、`htop`查看内存和CPU使用情况**:初步确认是否有进程异常占用大量内存。 2. **运行`valgrind`或`memleak`等工具**:针对疑似内存泄漏的应用程序进行内存泄漏检测。 3. **查看`/proc/[pid]/smaps`**:分析特定进程的内存映射,查找哪些内存段持续增长。 4. **重启应用后观察**:如果Swap使用率下降,则很可能是内存泄漏引起。 **解决方案**:修复内存泄漏的代码,或者调整应用程序配置,减少内存使用。 **2.2 案例二:内存分配策略不当** **问题描述**:系统频繁进行大量小对象的分配与释放,导致内存碎片严重,影响内存管理效率,间接导致Swap使用率上升。 **分析步骤**: 1. **使用`slabtop`查看内核缓存使用情况**:识别是否有缓存项频繁增长且回收效率低。 2. **调整内核参数**:如`vm.min_free_kbytes`、`vm.vfs_cache_pressure`等,优化缓存管理策略。 3. **考虑使用内存池或对象池技术**:在应用程序层面减少内存分配与释放的频率。 **解决方案**:优化内存分配策略,减少内存碎片,提高内存使用效率。 **2.3 案例三:特定应用程序行为** **问题描述**:某数据库服务器在特定查询或操作时,Swap使用率急剧上升。 **分析步骤**: 1. **分析数据库查询日志**:识别导致Swap使用率上升的具体查询或操作。 2. **使用性能分析工具**:如`percona-toolkit`、`Oracle Enterprise Manager`等,对数据库进行性能分析。 3. **调整数据库配置**:如增加缓存大小、优化查询语句、调整索引策略等。 4. **监控内存使用情况**:实时监控数据库进程的内存使用情况,确保其在合理范围内。 **解决方案**:根据分析结果,优化数据库配置和查询性能,减少内存消耗。 #### 三、优化策略与最佳实践 **3.1 优化内存使用** - **减少不必要的服务**:关闭不必要的系统服务和应用程序,减少内存消耗。 - **使用轻量级工具**:替换重量级工具为轻量级替代品,降低内存占用。 - **内存压缩**:考虑使用如`zram`等内存压缩技术,提高内存利用率。 **3.2 调整Swap配置** - **合理配置Swap空间大小**:根据系统内存大小和实际应用需求,合理配置Swap空间大小。 - **使用更快的存储设备**:将Swap配置到更快的存储设备(如SSD)上,提高Swap操作的性能。 - **禁用或限制Swap使用**:对于内存充足且对性能要求极高的系统,可以考虑禁用Swap或限制其使用。 **3.3 监控与警报** - **实时监控内存和Swap使用情况**:使用如`Nagios`、`Zabbix`等监控工具,实时监控内存和Swap的使用情况。 - **设置警报阈值**:为内存和Swap使用率设置合理的警报阈值,一旦超过阈值立即通知管理员。 #### 四、总结 系统Swap使用率增高是一个复杂的问题,涉及内存管理机制、应用程序行为、系统配置等多个方面。通过深入理解Linux的内存管理机制,结合具体的案例分析,我们可以有效地诊断并解决Swap使用率过高的问题。同时,通过优化内存使用、调整Swap配置以及加强监控与警报,我们可以进一步提升Linux系统的稳定性和性能。希望本章节的内容能为您在Linux性能优化之路上提供有力支持。
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