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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
### 31 | 套路篇:磁盘 I/O 性能优化的几个思路 在Linux系统中,磁盘I/O(输入/输出)性能是影响整体系统性能的关键因素之一,尤其是在处理大量数据读写操作的应用场景中,如数据库、大数据分析、Web服务等。有效的磁盘I/O性能优化能够显著提升系统的响应速度和吞吐量。本章将从多个角度探讨磁盘I/O性能优化的策略与思路,旨在为读者提供一套系统性的优化方法论。 #### 一、理解磁盘I/O性能瓶颈 在进行优化之前,首先需要准确识别磁盘I/O的瓶颈所在。常见的磁盘I/O瓶颈包括: 1. **磁盘速度限制**:传统HDD(硬盘驱动器)的寻道时间和旋转延迟远高于SSD(固态硬盘),导致读写速度受限。 2. **并发能力不足**:当多个进程或线程同时访问同一磁盘时,若磁盘的并发处理能力不足,将导致I/O等待时间增加。 3. **I/O队列深度**:系统I/O调度器管理的队列长度有限,当请求量超过处理能力时,会出现排队现象。 4. **文件系统选择**:不同的文件系统对I/O性能的支持程度不同,选择不当会影响性能。 5. **缓存利用率**:操作系统和应用程序的缓存策略直接影响数据访问的效率。 #### 二、硬件层面的优化 1. **升级至SSD**: - SSD以其低延迟、高并发、抗震动等特性,成为提升磁盘I/O性能的首选方案。通过替换HDD为SSD,可以显著减少数据访问时间。 - 考虑使用NVMe SSD,相较于SATA SSD,NVMe提供了更高的带宽和更低的延迟。 2. **RAID配置**: - 使用RAID(独立磁盘冗余阵列)技术,可以在提高数据可靠性的同时,通过条带化(Striping)技术提升读写性能。 - 根据需求选择合适的RAID级别,如RAID 0(无冗余,性能最优)、RAID 10(性能与冗余的平衡)等。 3. **增加磁盘数量**: - 在硬件资源允许的情况下,增加磁盘数量,通过负载均衡分散I/O请求,减少单个磁盘的负载压力。 4. **使用高速网络接口**: - 对于网络存储(如NAS、SAN),提升网络接口的带宽和速度,如从千兆以太网升级到万兆以太网,以减少网络延迟对磁盘I/O性能的影响。 #### 三、操作系统层面的优化 1. **调整I/O调度器**: - Linux提供了多种I/O调度算法,如CFQ(完全公平队列)、Noop(适用于SSD)、Deadline等。根据磁盘类型和工作负载特性选择合适的调度器,可以提升I/O性能。 - 对于SSD,推荐使用Noop或Deadline调度器,因为它们减少了不必要的调度开销。 2. **优化文件系统**: - 选择适合当前工作负载的文件系统。例如,对于大量小文件操作,ext4可能优于XFS;而对于数据库应用,XFS的日志功能可能更有优势。 - 定期检查和修复文件系统错误,确保文件系统的健康状态。 3. **调整缓存设置**: - 增大或调整操作系统的页面缓存和inode缓存大小,以存储更多的常用数据和文件信息,减少磁盘访问次数。 - 使用vmstat、iostat等工具监控内存和缓存的使用情况,根据实际情况调整。 4. **I/O多路复用和异步I/O**: - 利用Linux的I/O多路复用技术(如epoll)和异步I/O接口(如libaio),可以提高应用程序处理I/O请求的效率,减少等待时间。 #### 四、应用层面的优化 1. **合理设计数据库和索引**: - 对于数据库应用,合理设计数据库结构、索引和查询语句,可以显著减少磁盘I/O操作。 - 使用缓存技术(如Redis、Memcached)存储热点数据,减少对数据库的直接访问。 2. **批量处理**: - 将多个小I/O请求合并成较大的I/O请求进行处理,可以减少I/O操作的次数和开销。 - 在应用程序中实现批量读写操作,如批量插入、批量更新等。 3. **读写分离**: - 对于高并发的数据库应用,实施读写分离策略,将读操作和写操作分散到不同的服务器上,减轻主数据库的I/O压力。 4. **日志和监控**: - 实施详尽的日志记录和监控策略,定期分析磁盘I/O性能数据,及时发现并解决潜在的性能问题。 - 使用如sar、iostat、iotop等工具监控磁盘I/O性能,为优化提供依据。 #### 五、总结与展望 磁盘I/O性能优化是一个系统工程,需要从硬件、操作系统、应用等多个层面综合考虑。通过上述策略的实施,可以显著提升Linux系统的磁盘I/O性能,从而提高整体系统的响应速度和吞吐量。然而,随着技术的不断进步和应用场景的不断变化,新的优化方法和工具层出不穷,因此,持续优化和关注最新的技术动态是保持系统高性能的关键。 未来,随着SSD技术的进一步成熟和普及,以及新型存储技术的不断涌现(如NVMe over Fabrics、持久化内存等),磁盘I/O性能优化的策略也将随之演进。同时,随着云计算和容器化技术的普及,如何在虚拟化环境中高效利用存储资源,也将成为未来研究的重要方向。总之,不断学习和实践,是成为一名优秀系统管理员和开发者的必经之路。
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