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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
### 56 | 套路篇:优化Linux性能问题的一般方法 在Linux系统的运维与管理工作中,性能优化是一项核心且持续的任务。无论是面对高负载的服务器集群,还是追求极致用户体验的桌面环境,掌握一套系统而有效的性能优化策略都至关重要。本章“套路篇:优化性能问题的一般方法”旨在为读者提供一套通用且实用的方法论,帮助读者在面对Linux系统性能瓶颈时,能够迅速定位问题、分析原因,并采取相应的优化措施。 #### 一、性能优化的前提:理解系统架构与负载特性 **1.1 系统架构概览** 首先,对目标系统进行全面的架构分析是基础。这包括了解系统的硬件配置(CPU型号、内存大小、磁盘类型及速度、网络带宽等)、软件堆栈(操作系统版本、内核配置、应用服务器类型、数据库类型及配置等)以及系统间的依赖关系。清晰的系统架构图有助于从宏观上把握系统的性能瓶颈可能所在。 **1.2 负载特性分析** 理解系统的负载特性同样重要。通过监控工具(如`top`、`htop`、`vmstat`、`iostat`、`netstat`等)收集系统资源使用情况的数据,包括CPU使用率、内存占用、磁盘I/O、网络吞吐量等,分析这些数据的趋势和周期性变化,可以初步判断系统的性能瓶颈所在。此外,还需关注应用的特定性能指标,如响应时间、吞吐量等。 #### 二、性能瓶颈定位:从症状到根源 **2.1 识别症状** 性能问题的表现形式多种多样,可能是系统响应缓慢、服务崩溃、资源耗尽等。准确识别症状是解决问题的第一步。用户反馈、日志信息、监控告警等都是识别症状的重要来源。 **2.2 深入分析** 一旦识别出症状,就需要进行深入分析,以确定问题的根源。这通常涉及对系统日志的细致审查、性能数据的对比分析、以及可能的代码审查或网络抓包分析。使用如`strace`、`perf`、`systemtap`等高级工具可以帮助捕捉程序运行时的行为细节,从而定位到具体的代码行或系统调用。 **2.3 瓶颈确认** 在深入分析的基础上,结合系统的架构和负载特性,确认性能瓶颈的具体位置。常见的瓶颈包括CPU过载、内存泄漏、磁盘I/O瓶颈、网络延迟或饱和、以及应用逻辑不当等。 #### 三、优化策略与实施 **3.1 硬件升级与优化** 对于硬件资源不足导致的性能瓶颈,最直接的解决方式是进行硬件升级。例如,增加CPU核心数、扩展内存容量、更换更快的磁盘(如SSD)或增加网络接口卡等。同时,优化硬件的使用方式也很重要,比如通过调整RAID级别、启用磁盘缓存、配置合理的网络路由等。 **3.2 软件与配置调优** 软件层面的优化包括操作系统、中间件、数据库以及应用程序本身的优化。操作系统层面,可以通过调整内核参数(如文件系统缓存大小、TCP/IP协议栈参数等)、优化进程调度策略、使用性能更好的文件系统等方式来提升系统性能。中间件和数据库则需要根据具体的业务场景进行针对性的配置优化,如调整缓存大小、优化查询语句、合理分布数据等。应用程序的优化则可能涉及代码重构、算法优化、并行处理等方面。 **3.3 架构与代码优化** 对于复杂系统,架构和代码层面的优化往往能带来显著的性能提升。这包括优化系统架构以减少不必要的组件间通信、引入负载均衡和集群技术以提高系统的并发处理能力、采用缓存机制减少对数据库的访问次数等。同时,对代码进行细致的性能分析,找出热点代码并进行优化,也是不可忽视的一环。 **3.4 自动化与监控** 性能优化是一个持续的过程,因此建立自动化的监控和预警机制至关重要。通过配置监控系统实时收集系统的性能指标,并在出现异常时及时发出告警,可以帮助运维人员快速响应并解决问题。同时,自动化的性能测试和调优流程也能提高优化工作的效率和准确性。 #### 四、总结与反思 **4.1 持续优化** 性能优化并非一蹴而就,而是一个持续的过程。随着业务的发展和技术的演进,系统的性能瓶颈也会不断变化。因此,运维人员需要保持对系统性能的持续关注,并根据实际情况调整优化策略。 **4.2 复盘与总结** 每次性能优化工作结束后,都应进行复盘和总结。分析优化过程中遇到的问题、采取的措施以及取得的效果,提炼出有价值的经验和教训。这些经验和教训不仅可以为未来的优化工作提供参考,还能提升团队的整体技术水平。 **4.3 推广与分享** 优秀的优化经验和策略应该被广泛传播和分享。通过内部培训、技术分享会等形式,将优化成果转化为团队的共同财富,促进团队整体性能优化能力的提升。 综上所述,“套路篇:优化性能问题的一般方法”为Linux系统的性能优化提供了一套从理解系统架构与负载特性、性能瓶颈定位到优化策略实施、总结与反思的完整流程。希望读者能够掌握这些方法论,并在实践中不断积累经验,提升系统性能优化的能力。
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