在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，Linux 系統(tǒng)憑借其強(qiáng)大的穩(wěn)定性、開(kāi)放性和靈活性，廣泛應(yīng)用于服務(wù)器、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等諸多領(lǐng)域。然而，隨著業(yè)務(wù)量的不斷增長(zhǎng)和應(yīng)用場(chǎng)景的日益復(fù)雜，Linux 內(nèi)核的性能面臨著巨大挑戰(zhàn)。哪怕是微小的性能瓶頸，都可能像滾雪球一樣，在高負(fù)載運(yùn)行時(shí)被無(wú)限放大，進(jìn)而引發(fā)一系列嚴(yán)重問(wèn)題。

想象一下，一個(gè)電商網(wǎng)站在購(gòu)物高峰期，由于 Linux 內(nèi)核性能不佳，導(dǎo)致服務(wù)器響應(yīng)遲緩。用戶點(diǎn)擊商品詳情，頁(yè)面卻遲遲無(wú)法加載；提交訂單后，長(zhǎng)時(shí)間得不到反饋。這不僅會(huì)讓用戶體驗(yàn)大打折扣，還可能導(dǎo)致大量潛在客戶流失，給企業(yè)帶來(lái)不可估量的經(jīng)濟(jì)損失。再比如，一個(gè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，因?yàn)閮?nèi)核性能問(wèn)題，無(wú)法及時(shí)處理海量數(shù)據(jù)，使得分析結(jié)果嚴(yán)重滯后，企業(yè)決策層基于這些滯后數(shù)據(jù)做出的決策，很可能與市場(chǎng)實(shí)際情況脫節(jié)，進(jìn)而影響企業(yè)的戰(zhàn)略布局和發(fā)展方向。

由此可見(jiàn)，Linux 內(nèi)核性能調(diào)優(yōu)絕非小事，它直接關(guān)系到系統(tǒng)的穩(wěn)定性、可靠性以及業(yè)務(wù)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。通過(guò)對(duì)內(nèi)核參數(shù)進(jìn)行合理調(diào)整、優(yōu)化系統(tǒng)資源分配、采用高效的調(diào)度算法等手段，可以顯著提升 Linux 內(nèi)核的性能，讓系統(tǒng)在面對(duì)各種復(fù)雜工作負(fù)載時(shí)都能游刃有余。接下來(lái)，就讓我們一同深入探索 Linux 內(nèi)核性能調(diào)優(yōu)的精彩世界。

一、系統(tǒng)性能指標(biāo)大揭秘

在深入探討 Linux 內(nèi)核性能調(diào)優(yōu)方法之前，我們首先要明確衡量系統(tǒng)性能的關(guān)鍵指標(biāo)。就如同評(píng)價(jià)一輛汽車的性能，我們會(huì)關(guān)注它的速度、油耗、操控性等指標(biāo)一樣，對(duì)于 Linux 系統(tǒng)，吞吐量、系統(tǒng)延遲、CPU 使用率、內(nèi)存使用率和磁盤 I/O 等指標(biāo)，能幫助我們?nèi)媪私庀到y(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)。

1.1吞吐量：數(shù)據(jù)處理的速度擔(dān)當(dāng)

吞吐量，是指在單位時(shí)間內(nèi)系統(tǒng)成功處理的數(shù)據(jù)量或請(qǐng)求數(shù) ，它直觀地反映了系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理能力。以一個(gè)電商網(wǎng)站為例，假設(shè)在促銷活動(dòng)期間，該網(wǎng)站每秒能夠處理 1000 個(gè)商品查詢請(qǐng)求和 200 個(gè)訂單提交請(qǐng)求，這些請(qǐng)求處理的數(shù)量就是網(wǎng)站系統(tǒng)的吞吐量體現(xiàn)。如果網(wǎng)站的吞吐量較低，在高并發(fā)的情況下，大量請(qǐng)求就會(huì)堆積，導(dǎo)致系統(tǒng)響應(yīng)緩慢甚至崩潰。就像一條狹窄的公路，車流量稍大就會(huì)造成交通堵塞。提高系統(tǒng)吞吐量，能夠讓系統(tǒng)在單位時(shí)間內(nèi)處理更多的任務(wù)，滿足業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的需求。

1.2系統(tǒng)延遲：影響用戶體驗(yàn)的關(guān)鍵

系統(tǒng)延遲，指的是從請(qǐng)求發(fā)出到收到響應(yīng)所經(jīng)歷的時(shí)間。還是以電商網(wǎng)站為例，當(dāng)用戶點(diǎn)擊商品詳情頁(yè)時(shí)，頁(yè)面如果能在 1 秒內(nèi)加載完成，用戶幾乎察覺(jué)不到延遲，體驗(yàn)流暢；但如果加載時(shí)間長(zhǎng)達(dá) 5 秒甚至更久，用戶就會(huì)感到不耐煩，可能會(huì)離開(kāi)網(wǎng)站。低延遲對(duì)于提升用戶體驗(yàn)至關(guān)重要，尤其在對(duì)實(shí)時(shí)性要求極高的場(chǎng)景，如在線游戲、金融交易等。在在線游戲中，玩家的每一個(gè)操作都需要及時(shí)反饋到游戲畫面中，如果系統(tǒng)延遲過(guò)高，玩家發(fā)出的攻擊指令可能要數(shù)秒后才會(huì)生效，這會(huì)嚴(yán)重影響游戲的公平性和趣味性。

一般來(lái)說(shuō)，一個(gè)系統(tǒng)的性能受到這兩個(gè)條件的約束，缺一不可。比如，我的系統(tǒng)可以頂?shù)米∫话偃f(wàn)的并發(fā)，但是系統(tǒng)的延遲是2分鐘以上，那么，這個(gè)一百萬(wàn)的負(fù)載毫無(wú)意義。系統(tǒng)延遲很短，但是吞吐量很低，同樣沒(méi)有意義。所以，一個(gè)好的系統(tǒng)的性能測(cè)試必然受到這兩個(gè)條件的同時(shí)作用。

有經(jīng)驗(yàn)的朋友一定知道，這兩個(gè)東西的一些關(guān)系：

• Throughput越大，Latency會(huì)越差。因?yàn)檎?qǐng)求量過(guò)大，系統(tǒng)太繁忙，所以響應(yīng)速度自然會(huì)低。
• Latency越好，能支持的Throughput就會(huì)越高。因?yàn)長(zhǎng)atency短說(shuō)明處理速度快，于是就可以處理更多的請(qǐng)求。

二、定位性能瓶頸的實(shí)用方法

2.1系統(tǒng)性能測(cè)試

經(jīng)過(guò)上述的說(shuō)明，我們知道要測(cè)試系統(tǒng)的性能，需要我們收集系統(tǒng)的Throughput和Latency這兩個(gè)值。

• 首先，需要定義Latency這個(gè)值，比如說(shuō)，對(duì)于網(wǎng)站系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間必需是5秒以內(nèi)（對(duì)于某些實(shí)時(shí)系統(tǒng)可能需要定義的更短，比如5ms以內(nèi)，這個(gè)更根據(jù)不同的業(yè)務(wù)來(lái)定義）
• 其次，開(kāi)發(fā)性能測(cè)試工具，一個(gè)工具用來(lái)制造高強(qiáng)度的Throughput，另一個(gè)工具用來(lái)測(cè)量Latency。對(duì)于第一個(gè)工具，你可以參考一下“十個(gè)免費(fèi)的Web壓力測(cè)試工具”，關(guān)于如何測(cè)量Latency，你可以在代碼中測(cè)量，但是這樣會(huì)影響程序的執(zhí)行，而且只能測(cè)試到程序內(nèi)部的Latency，真正的Latency是整個(gè)系統(tǒng)都算上，包括操作系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)的延時(shí)，你可以使用Wireshark來(lái)抓網(wǎng)絡(luò)包來(lái)測(cè)量。這兩個(gè)工具具體怎么做，這個(gè)還請(qǐng)大家自己思考去了。
• 最后，開(kāi)始性能測(cè)試。你需要不斷地提升測(cè)試的Throughput，然后觀察系統(tǒng)的負(fù)載情況，如果系統(tǒng)頂?shù)米?，那就觀察Latency的值。這樣，你就可以找到系統(tǒng)的最大負(fù)載，并且你可以知道系統(tǒng)的響應(yīng)延時(shí)是多少。

再多說(shuō)一些，

• 關(guān)于Latency，如果吞吐量很少，這個(gè)值估計(jì)會(huì)非常穩(wěn)定，當(dāng)吞吐量越來(lái)越大時(shí)，系統(tǒng)的Latency會(huì)出現(xiàn)非常劇烈的抖動(dòng)，所以，我們?cè)跍y(cè)量Latency的時(shí)候，我們需要注意到Latency的分布，也就是說(shuō)，有百分之幾的在我們?cè)试S的范圍，有百分之幾的超出了，有百分之幾的完全不可接受。也許，平均下來(lái)的Latency達(dá)標(biāo)了，但是其中僅有50%的達(dá)到了我們可接受的范圍。那也沒(méi)有意義。
• 關(guān)于性能測(cè)試，我們還需要定義一個(gè)時(shí)間段。比如：在某個(gè)吞吐量上持續(xù)15分鐘。因?yàn)楫?dāng)負(fù)載到達(dá)的時(shí)候，系統(tǒng)會(huì)變得不穩(wěn)定，當(dāng)過(guò)了一兩分鐘后，系統(tǒng)才會(huì)穩(wěn)定。另外，也有可能是，你的系統(tǒng)在這個(gè)負(fù)載下前幾分鐘還表現(xiàn)正常，然后就不穩(wěn)定了，甚至垮了。所以，需要這么一段時(shí)間。這個(gè)值，我們叫做峰值極限。
• 性能測(cè)試還需要做Soak Test，也就是在某個(gè)吞吐量下，系統(tǒng)可以持續(xù)跑一周甚至更長(zhǎng)。這個(gè)值，我們叫做系統(tǒng)的正常運(yùn)行的負(fù)載極限。

性能測(cè)試有很多很復(fù)要的東西，比如：burst test等。這里不能一一詳述，這里只說(shuō)了一些和性能調(diào)優(yōu)相關(guān)的東西。總之，性能測(cè)試是一細(xì)活和累活。

有了上面的鋪墊，我們就可以測(cè)試到到系統(tǒng)的性能了，再調(diào)優(yōu)之前，我們先來(lái)說(shuō)說(shuō)如何找到性能的瓶頸。我見(jiàn)過(guò)很多朋友會(huì)覺(jué)得這很容易，但是仔細(xì)一問(wèn)，其實(shí)他們并沒(méi)有一個(gè)比較系統(tǒng)的方法。

2.2查看操作系統(tǒng)負(fù)載

在排查 Linux 內(nèi)核性能問(wèn)題時(shí)，查看操作系統(tǒng)負(fù)載是關(guān)鍵的第一步。通過(guò)這一操作，我們能夠了解系統(tǒng)當(dāng)前的工作壓力，進(jìn)而找出可能存在的性能瓶頸。

利用 top 命令，我們可以實(shí)時(shí)查看系統(tǒng)的整體運(yùn)行狀態(tài)。在命令行中輸入 “top”，隨即會(huì)出現(xiàn)一個(gè)動(dòng)態(tài)更新的界面，展示諸多重要信息。最上方的一行詳細(xì)呈現(xiàn)了 CPU 的使用情況，其中包括用戶空間進(jìn)程使用的 CPU 時(shí)間百分比（us）、內(nèi)核空間進(jìn)程使用的 CPU 時(shí)間百分比（sy）、被調(diào)整優(yōu)先級(jí)的用戶進(jìn)程使用的 CPU 時(shí)間（ni）、空閑的 CPU 時(shí)間百分比（id）、等待 I/O 操作完成的 CPU 時(shí)間百分比（wa）、硬件中斷使用的 CPU 時(shí)間百分比（hi）、軟件中斷使用的 CPU 時(shí)間百分比（si）以及虛擬機(jī)管理程序等待其他虛擬 CPU 運(yùn)行的時(shí)間百分比（st）。舉例來(lái)說(shuō)，如果發(fā)現(xiàn) us 值較高，那就意味著用戶空間的進(jìn)程消耗了大量 CPU 資源，此時(shí)我們就需要深入檢查這些進(jìn)程，判斷是否存在異常或低效的代碼。

而 htop 命令則提供了更為直觀和豐富的信息展示。它以可視化的方式呈現(xiàn) CPU 的使用情況，不同顏色的條形圖分別代表不同類型的 CPU 負(fù)載，如綠色表示用戶進(jìn)程使用的 CPU，紅色表示內(nèi)核進(jìn)程使用的 CPU 等。同時(shí)，它還能清晰地顯示每個(gè)進(jìn)程的詳細(xì)信息，包括進(jìn)程 ID、用戶、優(yōu)先級(jí)、內(nèi)存使用量等。當(dāng)我們懷疑某個(gè)進(jìn)程對(duì)系統(tǒng)性能產(chǎn)生較大影響時(shí)，使用 htop 能夠更方便地定位和分析該進(jìn)程。

SystemTap 是一款強(qiáng)大的動(dòng)態(tài)內(nèi)核和用戶空間追蹤工具。它允許我們編寫腳本，對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)的各種事件進(jìn)行捕獲和分析。假設(shè)我們想要了解某個(gè)特定進(jìn)程在執(zhí)行過(guò)程中對(duì)系統(tǒng)資源的占用情況，就可以編寫一個(gè) SystemTap 腳本，專門針對(duì)該進(jìn)程進(jìn)行監(jiān)控。通過(guò)腳本，我們能夠獲取該進(jìn)程的 CPU 利用率、內(nèi)存訪問(wèn)頻率等詳細(xì)信息，從而精準(zhǔn)定位問(wèn)題所在。

LatencyTOP 則專注于檢測(cè)系統(tǒng)中的延遲問(wèn)題。在運(yùn)行 LatencyTOP 后，它會(huì)分析系統(tǒng)中各個(gè)進(jìn)程的延遲情況，并將延遲較高的進(jìn)程凸顯出來(lái)。例如，若 LatencyTOP 報(bào)告某個(gè)驅(qū)動(dòng)程序進(jìn)程的延遲過(guò)高，這可能表明該驅(qū)動(dòng)程序存在性能缺陷，需要進(jìn)一步優(yōu)化或更新。

首先，當(dāng)我們系統(tǒng)有問(wèn)題的時(shí)候，我們不要急于去調(diào)查我們代碼，這個(gè)毫無(wú)意義。我們首要需要看的是操作系統(tǒng)的報(bào)告。看看操作系統(tǒng)的CPU利用率，看看內(nèi)存使用率，看看操作系統(tǒng)的IO，還有網(wǎng)絡(luò)的IO，網(wǎng)絡(luò)鏈接數(shù)，等等。Windows下的perfmon是一個(gè)很不錯(cuò)的工具，Linux下也有很多相關(guān)的命令和工具，比如：SystemTap，LatencyTOP，vmstat, sar, iostat, top, tcpdump等等 。通過(guò)觀察這些數(shù)據(jù)，我們就可以知道我們的軟件的性能基本上出在哪里。比如：

• 先看CPU利用率，如果CPU利用率不高，但是系統(tǒng)的Throughput和Latency上不去了，這說(shuō)明我們的程序并沒(méi)有忙于計(jì)算，而是忙于別的一些事，比如IO。（另外，CPU的利用率還要看內(nèi)核態(tài)的和用戶態(tài)的，內(nèi)核態(tài)的一上去了，整個(gè)系統(tǒng)的性能就下來(lái)了。而對(duì)于多核CPU來(lái)說(shuō)，CPU 0 是相當(dāng)關(guān)鍵的，如果CPU 0的負(fù)載高，那么會(huì)影響其它核的性能，因?yàn)镃PU各核間是需要有調(diào)度的，這靠CPU0完成）
• 然后，我們可以看一下IO大不大，IO和CPU一般是反著來(lái)的，CPU利用率高則IO不大，IO大則CPU就小。關(guān)于IO，我們要看三個(gè)事，一個(gè)是磁盤文件IO，一個(gè)是驅(qū)動(dòng)程序的IO（如：網(wǎng)卡），一個(gè)是內(nèi)存換頁(yè)率。這三個(gè)事都會(huì)影響系統(tǒng)性能。
• 然后，查看一下網(wǎng)絡(luò)帶寬使用情況，在Linux下，你可以使用iftop, iptraf, ntop, tcpdump這些命令來(lái)查看?；蚴怯肳ireshark來(lái)查看。
• 如果CPU不高，IO不高，內(nèi)存使用不高，網(wǎng)絡(luò)帶寬使用不高。但是系統(tǒng)的性能上不去。這說(shuō)明你的程序有問(wèn)題，比如，你的程序被阻塞了?？赡苁且?yàn)榈饶莻€(gè)鎖，可能是因?yàn)榈饶硞€(gè)資源，或者是在切換上下文。

通過(guò)了解操作系統(tǒng)的性能，我們才知道性能的問(wèn)題，比如：帶寬不夠，內(nèi)存不夠，TCP緩沖區(qū)不夠，等等，很多時(shí)候，不需要調(diào)整程序的，只需要調(diào)整一下硬件或操作系統(tǒng)的配置就可以了。

2.3使用Profiler測(cè)試

接下來(lái)，我們需要使用性能檢測(cè)工具，也就是使用某個(gè)Profiler來(lái)差看一下我們程序的運(yùn)行性能。如：Java的JProfiler/TPTP/CodePro Profiler，GNU的gprof，IBM的PurifyPlus，Intel的VTune，AMD的CodeAnalyst，還有Linux下的OProfile/perf，后面兩個(gè)可以讓你對(duì)你的代碼優(yōu)化到CPU的微指令級(jí)別，如果你關(guān)心CPU的L1/L2的緩存調(diào)優(yōu)，那么你需要考慮一下使用VTune。使用這些Profiler工具，可以讓你程序中各個(gè)模塊函數(shù)甚至指令的很多東西，如：運(yùn)行的時(shí)間 ，調(diào)用的次數(shù)，CPU的利用率，等等。這些東西對(duì)我們來(lái)說(shuō)非常有用。

我們重點(diǎn)觀察運(yùn)行時(shí)間最多，調(diào)用次數(shù)最多的那些函數(shù)和指令。這里注意一下，對(duì)于調(diào)用次數(shù)多但是時(shí)間很短的函數(shù)，你可能只需要輕微優(yōu)化一下，你的性能就上去了（比如：某函數(shù)一秒種被調(diào)用100萬(wàn)次，你想想如果你讓這個(gè)函數(shù)提高0.01毫秒的時(shí)間 ，這會(huì)給你帶來(lái)多大的性能）

使用Profiler有個(gè)問(wèn)題我們需要注意一下，因?yàn)镻rofiler會(huì)讓你的程序運(yùn)行的性能變低，像PurifyPlus這樣的工具會(huì)在你的代碼中插入很多代碼，會(huì)導(dǎo)致你的程序運(yùn)行效率變低，從而沒(méi)發(fā)測(cè)試出在高吞吐量下的系統(tǒng)的性能，對(duì)此，一般有兩個(gè)方法來(lái)定位系統(tǒng)瓶頸：

• 在你的代碼中自己做統(tǒng)計(jì)，使用微秒級(jí)的計(jì)時(shí)器和函數(shù)調(diào)用計(jì)算器，每隔10秒把統(tǒng)計(jì)log到文件中。
• 分段注釋你的代碼塊，讓一些函數(shù)空轉(zhuǎn)，做Hard Code的Mock，然后再測(cè)試一下系統(tǒng)的Throughput和Latency是否有質(zhì)的變化，如果有，那么被注釋的函數(shù)就是性能瓶頸，再在這個(gè)函數(shù)體內(nèi)注釋代碼，直到找到最耗性能的語(yǔ)句。

最后再說(shuō)一點(diǎn)，對(duì)于性能測(cè)試，不同的Throughput會(huì)出現(xiàn)不同的測(cè)試結(jié)果，不同的測(cè)試數(shù)據(jù)也會(huì)有不同的測(cè)試結(jié)果。所以，用于性能測(cè)試的數(shù)據(jù)非常重要，性能測(cè)試中，我們需要觀測(cè)試不同Throughput的結(jié)果。

2.4剖析 IO 情況

IO 操作在系統(tǒng)性能中扮演著舉足輕重的角色，對(duì)其進(jìn)行深入剖析，能幫助我們發(fā)現(xiàn)許多潛在的性能問(wèn)題。

在磁盤文件 IO 方面，iostat 命令是我們的得力助手。通過(guò)執(zhí)行 “iostat -d -x 1”（其中 “-d” 表示僅顯示磁盤相關(guān)信息，“-x” 表示顯示更詳細(xì)的信息，“1” 表示每隔 1 秒輸出一次數(shù)據(jù)），我們可以獲取到每個(gè)磁盤設(shè)備的詳細(xì)統(tǒng)計(jì)信息。其中，“r/s” 代表每秒完成的讀次數(shù)，“w/s” 代表每秒完成的寫次數(shù)，“rkB/s” 表示每秒讀數(shù)據(jù)量，“wkB/s” 表示每秒寫數(shù)據(jù)量，“% util” 則表示設(shè)備的繁忙程度。當(dāng) “% util” 接近 100% 時(shí)，說(shuō)明磁盤 I/O 系統(tǒng)已經(jīng)滿負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn)，很可能成為系統(tǒng)性能的瓶頸。比如，在一個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)器中，如果發(fā)現(xiàn)某個(gè)磁盤的 “% util” 長(zhǎng)期保持在 95% 以上，那么就需要考慮對(duì)該磁盤進(jìn)行優(yōu)化，如更換為更高性能的磁盤，或者對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式進(jìn)行調(diào)整。

iotop 命令能夠讓我們清晰地看到哪些進(jìn)程正在大量占用磁盤 I/O 資源。執(zhí)行 “iotop” 后，會(huì)列出各個(gè)進(jìn)程的 I/O 使用情況，包括讀速率、寫速率等。當(dāng)我們發(fā)現(xiàn)某個(gè)進(jìn)程的 I/O 讀寫速率異常高時(shí)，就需要進(jìn)一步分析該進(jìn)程的業(yè)務(wù)邏輯，看是否存在不合理的 I/O 操作。例如，某個(gè)備份進(jìn)程在進(jìn)行數(shù)據(jù)備份時(shí)，采用了頻繁的小文件讀寫方式，這可能會(huì)導(dǎo)致磁盤 I/O 性能下降，此時(shí)可以考慮優(yōu)化備份策略，采用大文件讀寫或者批量操作的方式。

驅(qū)動(dòng)程序 IO 對(duì)系統(tǒng)性能的影響也不容小覷。如果驅(qū)動(dòng)程序存在問(wèn)題，可能會(huì)導(dǎo)致設(shè)備與系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)傳輸效率低下。以網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動(dòng)程序?yàn)槔?，若?qū)動(dòng)程序版本過(guò)舊，可能無(wú)法充分發(fā)揮網(wǎng)卡的性能，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)傳輸速度受限。在這種情況下，及時(shí)更新驅(qū)動(dòng)程序往往能顯著提升系統(tǒng)性能。

內(nèi)存換頁(yè)率也是衡量系統(tǒng)性能的重要指標(biāo)。vmstat 命令可以幫助我們查看內(nèi)存換頁(yè)情況。在輸出結(jié)果中，“si” 表示從磁盤交換到內(nèi)存的交換頁(yè)數(shù)量，“so” 表示從內(nèi)存交換到磁盤的交換頁(yè)數(shù)量。如果 “si” 和 “so” 的值較大，說(shuō)明系統(tǒng)頻繁進(jìn)行內(nèi)存換頁(yè)操作，這會(huì)嚴(yán)重影響系統(tǒng)性能。通常，這可能是由于內(nèi)存不足導(dǎo)致的。比如，在一個(gè)運(yùn)行多個(gè)大型應(yīng)用程序的服務(wù)器上，如果發(fā)現(xiàn)內(nèi)存換頁(yè)率過(guò)高，就需要考慮增加物理內(nèi)存，或者對(duì)應(yīng)用程序的內(nèi)存使用進(jìn)行優(yōu)化。

2.5洞察網(wǎng)絡(luò)帶寬使用

在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，了解網(wǎng)絡(luò)帶寬的使用情況對(duì)于定位性能瓶頸至關(guān)重要。

iftop 是一款出色的實(shí)時(shí)流量監(jiān)控工具。通過(guò)執(zhí)行 “iftop -i eth0”（其中 “-i” 指定要監(jiān)測(cè)的網(wǎng)卡，“eth0” 是常見(jiàn)的網(wǎng)卡名稱），我們可以直觀地看到指定網(wǎng)卡的實(shí)時(shí)流量情況。在 iftop 的界面中，會(huì)清晰地顯示出各個(gè) IP 地址之間的流量傳輸情況，包括發(fā)送流量（TX）、接收流量（RX）以及總流量（TOTAL）。同時(shí)，還能看到不同時(shí)間段的平均流量，如過(guò)去 2 秒、10 秒、40 秒的平均流量。這有助于我們快速發(fā)現(xiàn)哪些 IP 地址之間的流量過(guò)大，從而判斷是否存在網(wǎng)絡(luò)瓶頸。例如，在一個(gè)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)中，如果發(fā)現(xiàn)某個(gè) IP 地址與外部服務(wù)器之間的流量持續(xù)超過(guò)網(wǎng)絡(luò)帶寬的 80%，那么就需要進(jìn)一步檢查該 IP 地址對(duì)應(yīng)的業(yè)務(wù)，看是否存在數(shù)據(jù)傳輸異常的情況。

iptraf 同樣是一款功能強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)測(cè)工具。它不僅可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)接口的流量，還能提供詳細(xì)的網(wǎng)絡(luò)連接信息，如 TCP 連接、UDP 連接等。通過(guò) “iptraf -g” 命令，我們可以進(jìn)入圖形化界面，方便地查看各個(gè)網(wǎng)絡(luò)接口的流量統(tǒng)計(jì)信息。此外，iptraf 還支持按協(xié)議類型查看流量，這對(duì)于分析網(wǎng)絡(luò)中不同協(xié)議的使用情況非常有幫助。比如，在一個(gè)以 HTTP 協(xié)議為主的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，如果發(fā)現(xiàn) HTTP 流量占比過(guò)高，導(dǎo)致其他業(yè)務(wù)的網(wǎng)絡(luò)帶寬受到擠壓，那么就可以考慮對(duì) HTTP 業(yè)務(wù)進(jìn)行優(yōu)化，如采用緩存技術(shù)、優(yōu)化頁(yè)面加載方式等，以減少網(wǎng)絡(luò)帶寬的占用。

三、性能調(diào)優(yōu)的方法

下面這些東西是我所經(jīng)歷過(guò)的一些問(wèn)題，也許并不全，也許并不對(duì)，大家可以補(bǔ)充指正，我純屬拋磚引玉。一般來(lái)說(shuō)，性能優(yōu)化也就是下面的幾個(gè)策略：

• 用空間換時(shí)間。各種cache如CPU L1/L2/RAM到硬盤，都是用空間來(lái)?yè)Q時(shí)間的策略。這樣策略基本上是把計(jì)算的過(guò)程一步一步的保存或緩存下來(lái)，這樣就不用每次用的時(shí)候都要再計(jì)算一遍，比如數(shù)據(jù)緩沖，CDN，等。這樣的策略還表現(xiàn)為冗余數(shù)據(jù)，比如數(shù)據(jù)鏡象，負(fù)載均衡什么的。
• 用時(shí)間換空間。有時(shí)候，少量的空間可能性能會(huì)更好，比如網(wǎng)絡(luò)傳輸，如果有一些壓縮數(shù)據(jù)的算法（如前些天說(shuō)的“Huffman 編碼壓縮算法” 和 “rsync 的核心算法”），這樣的算法其實(shí)很耗時(shí)，但是因?yàn)槠款i在網(wǎng)絡(luò)傳輸，所以用時(shí)間來(lái)?yè)Q空間反而能省時(shí)間。
• 簡(jiǎn)化代碼。最高效的程序就是不執(zhí)行任何代碼的程序，所以，代碼越少性能就越高。關(guān)于代碼級(jí)優(yōu)化的技術(shù)大學(xué)里的教科書有很多示例了。如：減少循環(huán)的層數(shù)，減少遞歸，在循環(huán)中少聲明變量，少做分配和釋放內(nèi)存的操作，盡量把循環(huán)體內(nèi)的表達(dá)式抽到循環(huán)外，條件表達(dá)的中的多個(gè)條件判斷的次序，盡量在程序啟動(dòng)時(shí)把一些東西準(zhǔn)備好，注意函數(shù)調(diào)用的開(kāi)銷（棧上開(kāi)銷），注意面向?qū)ο笳Z(yǔ)言中臨時(shí)對(duì)象的開(kāi)銷，小心使用異常（不要用異常來(lái)檢查一些可接受可忽略并經(jīng)常發(fā)生的錯(cuò)誤），…… 等等，等等，這連東西需要我們非常了解編程語(yǔ)言和常用的庫(kù)。
• 并行處理。如果CPU只有一個(gè)核，你要玩多進(jìn)程，多線程，對(duì)于計(jì)算密集型的軟件會(huì)反而更慢（因?yàn)椴僮飨到y(tǒng)調(diào)度和切換開(kāi)銷很大），CPU的核多了才能真正體現(xiàn)出多進(jìn)程多線程的優(yōu)勢(shì)。并行處理需要我們的程序有Scalability，不能水平或垂直擴(kuò)展的程序無(wú)法進(jìn)行并行處理。

從架構(gòu)上來(lái)說(shuō)，這表再為——是否可以做到不改代碼只是加加機(jī)器就可以完成性能提升？

總之，根據(jù)2：8原則來(lái)說(shuō)，20%的代碼耗了你80%的性能，找到那20%的代碼，你就可以優(yōu)化那80%的性能。下面的一些東西都是我的一些經(jīng)驗(yàn)，我只例舉了一些最有價(jià)值的性能調(diào)優(yōu)的的方法，供你參考，也歡迎補(bǔ)充。

3.1算法調(diào)優(yōu)

算法非常重要，好的算法會(huì)有更好的性能。舉幾個(gè)我經(jīng)歷過(guò)的項(xiàng)目的例子，大家可以感覺(jué)一下。

• 一個(gè)是過(guò)濾算法，系統(tǒng)需要對(duì)收到的請(qǐng)求做過(guò)濾，我們把可以被filter in/out的東西配置在了一個(gè)文件中，原有的過(guò)濾算法是遍歷過(guò)濾配置，后來(lái)，我們找到了一種方法可以對(duì)這個(gè)過(guò)濾配置進(jìn)行排序，這樣就可以用二分折半的方法來(lái)過(guò)濾，系統(tǒng)性能增加了50%。
• 一個(gè)是哈希算法。計(jì)算哈希算法的函數(shù)并不高效，一方面是計(jì)算太費(fèi)時(shí)，另一方面是碰撞太高，碰撞高了就跟單向鏈表一個(gè)性能（可參看Hash Collision DoS 問(wèn)題）。我們知道，算法都是和需要處理的數(shù)據(jù)很有關(guān)系的，就算是被大家所嘲笑的“冒泡排序”在某些情況下（大多數(shù)數(shù)據(jù)是排好序的）其效率會(huì)高于所有的排序算法。哈希算法也一樣，廣為人知的哈希算法都是用英文字典做測(cè)試，但是我們的業(yè)務(wù)在數(shù)據(jù)有其特殊性，所以，對(duì)于還需要根據(jù)自己的數(shù)據(jù)來(lái)挑選適合的哈希算法。對(duì)于我以前的一個(gè)項(xiàng)目，公司內(nèi)某牛人給我發(fā)來(lái)了一個(gè)哈希算法，結(jié)果讓我們的系統(tǒng)性能上升了150%。（關(guān)于各種哈希算法，你一定要看看StackExchange上的這篇關(guān)于各種hash算法的文章 ）

分而治之和預(yù)處理。以前有一個(gè)程序?yàn)榱松稍聢?bào)表，每次都需要計(jì)算很長(zhǎng)的時(shí)間，有時(shí)候需要花將近一整天的時(shí)間。于是我們把我們找到了一種方法可以把這個(gè)算法發(fā)成增量式的，也就是說(shuō)我每天都把當(dāng)天的數(shù)據(jù)計(jì)算好了后和前一天的報(bào)表合并，這樣可以大大的節(jié)省計(jì)算時(shí)間，每天的數(shù)據(jù)計(jì)算量只需要20分鐘，但是如果我要算整個(gè)月的，系統(tǒng)則需要10個(gè)小時(shí)以上（SQL語(yǔ)句在大數(shù)據(jù)量面前性能成級(jí)數(shù)性下降）。這種分而治之的思路在大數(shù)據(jù)面前對(duì)性能有很幫助，就像merge排序一樣。SQL語(yǔ)句和數(shù)據(jù)庫(kù)的性能優(yōu)化也是這一策略，如：使用嵌套式的Select而不是笛卡爾積的Select，使用視圖，等等。

3.2代碼調(diào)優(yōu)

從我的經(jīng)驗(yàn)上來(lái)說(shuō)，代碼上的調(diào)優(yōu)有下面這幾點(diǎn)：

字符串操作。這是最費(fèi)系統(tǒng)性能的事了，無(wú)論是strcpy, strcat還是strlen，最需要注意的是字符串子串匹配。所以，能用整型最好用整型。舉幾個(gè)例子，第一個(gè)例子是N年前做銀行的時(shí)候，我的同事喜歡把日期存成字符串（如：2012-05-29 08:30:02），我勒個(gè)去，一個(gè)select where between語(yǔ)句相當(dāng)耗時(shí)。另一個(gè)例子是，我以前有個(gè)同事把一些狀態(tài)碼用字符串來(lái)處理，他的理由是，這樣可以在界面上直接顯示，后來(lái)性能調(diào)優(yōu)的時(shí)候，我把這些狀態(tài)碼全改成整型，然后用位操作查狀態(tài)，因?yàn)橛幸粋€(gè)每秒鐘被調(diào)用了150K次的函數(shù)里面有三處需要檢查狀態(tài)，經(jīng)過(guò)改善以后，整個(gè)系統(tǒng)的性能上升了30%左右。還有一個(gè)例子是，我以前從事的某個(gè)產(chǎn)品編程規(guī)范中有一條是要在每個(gè)函數(shù)中把函數(shù)名定義出來(lái)，如：const char fname[]=”functionName()”, 這是為了好打日志，但是為什么不聲明成 static類型的呢？

多線程調(diào)優(yōu)。有人說(shuō)，thread is evil，這個(gè)對(duì)于系統(tǒng)性能在某些時(shí)候是個(gè)問(wèn)題。因?yàn)槎嗑€程瓶頸就在于互斥和同步的鎖上，以及線程上下文切換的成本，怎么樣的少用鎖或不用鎖是根本（比如：多版本并發(fā)控制(MVCC)在分布式系統(tǒng)中的應(yīng)用 中說(shuō)的樂(lè)觀鎖可以解決性能問(wèn)題），此外，還有讀寫鎖也可以解決大多數(shù)是讀操作的并發(fā)的性能問(wèn)題。這里多說(shuō)一點(diǎn)在C++中，我們可能會(huì)使用線程安全的智能指針AutoPtr或是別的一些容器，只要是線程安全的，其不管三七二十一都要上鎖，上鎖是個(gè)成本很高的操作，使用AutoPtr會(huì)讓我們的系統(tǒng)性能下降得很快，如果你可以保證不會(huì)有線程并發(fā)問(wèn)題，那么你應(yīng)該不要用AutoPtr。

我記得我上次我們同事去掉智能指針的引用計(jì)數(shù)，讓系統(tǒng)性能提升了50%以上。對(duì)于Java對(duì)象的引用計(jì)數(shù)，如果我猜的沒(méi)錯(cuò)的話，到處都是鎖，所以，Java的性能問(wèn)題一直是個(gè)問(wèn)題。另外，線程不是越多越好，線程間的調(diào)度和上下文切換也是很夸張的事，盡可能的在一個(gè)線程里干，盡可能的不要同步線程。這會(huì)讓你有很多的性能。

內(nèi)存分配。不要小看程序的內(nèi)存分配。malloc/realloc/calloc這樣的系統(tǒng)調(diào)非常耗時(shí)，尤其是當(dāng)內(nèi)存出現(xiàn)碎片的時(shí)候。我以前的公司出過(guò)這樣一個(gè)問(wèn)題——在用戶的站點(diǎn)上，我們的程序有一天不響應(yīng)了，用GDB跟進(jìn)去一看，系統(tǒng)hang在了malloc操作上，20秒都沒(méi)有返回，重啟一些系統(tǒng)就好了。這就是內(nèi)存碎片的問(wèn)題。這就是為什么很多人抱怨STL有嚴(yán)重的內(nèi)存碎片的問(wèn)題，因?yàn)樘嗟男?nèi)存的分配釋放了。有很多人會(huì)以為用內(nèi)存池可以解決這個(gè)問(wèn)題，但是實(shí)際上他們只是重新發(fā)明了Runtime-C或操作系統(tǒng)的內(nèi)存管理機(jī)制，完全于事無(wú)補(bǔ)。

當(dāng)然解決內(nèi)存碎片的問(wèn)題還是通過(guò)內(nèi)存池，具體來(lái)說(shuō)是一系列不同尺寸的內(nèi)存池（這個(gè)留給大家自己去思考）。當(dāng)然，少進(jìn)行動(dòng)態(tài)內(nèi)存分配是最好的。說(shuō)到內(nèi)存池就需要說(shuō)一下池化技術(shù)。比如線程池，連接池等。池化技術(shù)對(duì)于一些短作業(yè)來(lái)說(shuō)（如http服務(wù)） 相當(dāng)相當(dāng)?shù)挠行?。這項(xiàng)技術(shù)可以減少鏈接建立，線程創(chuàng)建的開(kāi)銷，從而提高性能。

異步操作。我們知道Unix下的文件操作是有block和non-block的方式的，像有些系統(tǒng)調(diào)用也是block式的，如：Socket下的select，Windows下的WaitforObject之類的，如果我們的程序是同步操作，那么會(huì)非常影響性能，我們可以改成異步的，但是改成異步的方式會(huì)讓你的程序變復(fù)雜。異步方式一般要通過(guò)隊(duì)列，要注間隊(duì)列的性能問(wèn)題，另外，異步下的狀態(tài)通知通常是個(gè)問(wèn)題，比如消息事件通知方式，有callback方式，等，這些方式同樣可能會(huì)影響你的性能。但是通常來(lái)說(shuō)，異步操作會(huì)讓性能的吞吐率有很大提升（Throughput），但是會(huì)犧牲系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間（latency）。這需要業(yè)務(wù)上支持。

語(yǔ)言和代碼庫(kù)。我們要熟悉語(yǔ)言以及所使用的函數(shù)庫(kù)或類庫(kù)的性能。比如：STL中的很多容器分配了內(nèi)存后，那怕你刪除元素，內(nèi)存也不會(huì)回收，其會(huì)造成內(nèi)存泄露的假像，并可能造成內(nèi)存碎片問(wèn)題。再如，STL某些容器的size()==0 和 empty()是不一樣的，因?yàn)椋瑂ize()是O(n)復(fù)雜度，empty()是O(1)的復(fù)雜度，這個(gè)要小心。Java中的JVM調(diào)優(yōu)需要使用的這些參數(shù)：-Xms -Xmx -Xmn -XX:SurvivorRatio -XX:MaxTenuringThreshold，還需要注意JVM的GC，GC的霸氣大家都知道，尤其是full GC（還整理內(nèi)存碎片），他就像“恐龍?zhí)丶?jí)克賽號(hào)”一樣，他運(yùn)行的時(shí)候，整個(gè)世界的時(shí)間都停止了。

3.3網(wǎng)絡(luò)調(diào)優(yōu)

關(guān)于網(wǎng)絡(luò)調(diào)優(yōu)，尤其是TCP Tuning（你可以以這兩個(gè)關(guān)鍵詞在網(wǎng)上找到很多文章），這里面有很多很多東西可以說(shuō)?？纯碙inux下TCP/IP的那么多參數(shù)就知道了（順便說(shuō)一下，你也許不喜歡Linux，但是你不能否認(rèn)Linux給我們了很多可以進(jìn)行內(nèi)核調(diào)優(yōu)的權(quán)力）。

⑴TCP調(diào)優(yōu)

我們知道TCP鏈接是有很多開(kāi)銷的，一個(gè)是會(huì)占用文件描述符，另一個(gè)是會(huì)開(kāi)緩存，一般來(lái)說(shuō)一個(gè)系統(tǒng)可以支持的TCP鏈接數(shù)是有限的，我們需要清楚地認(rèn)識(shí)到TCP鏈接對(duì)系統(tǒng)的開(kāi)銷是很大的。正是因?yàn)門CP是耗資源的，所以，很多攻擊都是讓你系統(tǒng)上出現(xiàn)大量的TCP鏈接，把你的系統(tǒng)資源耗盡。比如著名的SYNC Flood攻擊。

所以，我們要注意配置KeepAlive參數(shù)，這個(gè)參數(shù)的意思是定義一個(gè)時(shí)間，如果鏈接上沒(méi)有數(shù)據(jù)傳輸，系統(tǒng)會(huì)在這個(gè)時(shí)間發(fā)一個(gè)包，如果沒(méi)有收到回應(yīng)，那么TCP就認(rèn)為鏈接斷了，然后就會(huì)把鏈接關(guān)閉，這樣可以回收系統(tǒng)資源開(kāi)銷。（注：HTTP層上也有KeepAlive參數(shù)）對(duì)于像HTTP這樣的短鏈接，設(shè)置一個(gè)1-2分鐘的keepalive非常重要。這可以在一定程度上防止DoS攻擊。有下面幾個(gè)參數(shù)（下面這些參數(shù)的值僅供參考）：

net. ipv4. tcp_ keepalive_ probes =5
net. ipv4.tcp. keepalive. intvl = 20
net. ipv4.tcp_ fin. timeout = 30

對(duì)于TCP的TIME_WAIT這個(gè)狀態(tài)，主動(dòng)關(guān)閉的一方進(jìn)入TIME_WAIT狀態(tài)，TIME_WAIT狀態(tài)將持續(xù)2個(gè)MSL(Max Segment Lifetime)，默認(rèn)為4分鐘，TIME_WAIT狀態(tài)下的資源不能回收。有大量的TIME_WAIT鏈接的情況一般是在HTTP服務(wù)器上。對(duì)此，有兩個(gè)參數(shù)需要注意：

net.ipv4.tcp_tw_ reuse = 1
net.ipv4.tcp_tw_ recycle = 1

前者表示重用TIME_WAIT，后者表示回收TIME_WAIT的資源。TCP還有一個(gè)重要的概念叫RWIN（TCP Receive Window Size），這個(gè)東西的意思是，我一個(gè)TCP鏈接在沒(méi)有向Sender發(fā)出ack時(shí)可以接收到的最大的數(shù)據(jù)包。為什么這個(gè)很重要？因?yàn)槿绻鸖ender沒(méi)有收到Receiver發(fā)過(guò)來(lái)ack，Sender就會(huì)停止發(fā)送數(shù)據(jù)并會(huì)等一段時(shí)間，如果超時(shí)，那么就會(huì)重傳。這就是為什么TCP鏈接是可靠鏈接的原因。重傳還不是最嚴(yán)重的，如果有丟包發(fā)生的話，TCP的帶寬使用率會(huì)馬上受到影響（會(huì)盲目減半），再丟包，再減半，然后如果不丟包了，就逐步恢復(fù)。相關(guān)參數(shù)如下：

net.core . wmem _default = 8388608
net. core . rmem_ default = 8388608
net. core. rmem max = 16777216
net. core .wmem max = 16777216

傳所有的數(shù)據(jù)，反而影響網(wǎng)絡(luò)性能。（當(dāng)然，網(wǎng)絡(luò)差的情況下，就別玩什么高性能了） 所以，高性能的網(wǎng)絡(luò)重要的是要讓網(wǎng)絡(luò)丟包率非常非常地?。ɑ旧鲜怯迷贚AN里），如果網(wǎng)絡(luò)基本是可信的，這樣用大一點(diǎn)的buffer會(huì)有更好的網(wǎng)絡(luò)傳輸性能（來(lái)來(lái)回回太多太影響性能了）。

另外，我們想一想，如果網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量非常好，基本不丟包，而業(yè)務(wù)上我們不怕偶爾丟幾個(gè)包，如果是這樣的話，那么，我們?yōu)槭裁床挥盟俣雀斓腢DP呢？你想過(guò)這個(gè)問(wèn)題了嗎？

⑵UDP調(diào)優(yōu)

說(shuō)到UDP的調(diào)優(yōu)，有一些事我想重點(diǎn)說(shuō)一樣，那就是MTU——最大傳輸單元（其實(shí)這對(duì)TCP也一樣，因?yàn)檫@是鏈路層上的東西）。所謂最大傳輸單元，你可以想像成是公路上的公交車，假設(shè)一個(gè)公交車可以最多坐70人，帶寬就像是公路的車道數(shù)一樣，如果一條路上最多可以容下100輛公交車，那意味著我最多可以運(yùn)送7000人，但是如果公交車坐不滿，比如平均每輛車只有20人，那么我只運(yùn)送了2000人，于是我公路資源（帶寬資源）就被浪費(fèi)了。所以，我們對(duì)于一個(gè)UDP的包，我們要盡量地讓他大到MTU的最大尺寸再往網(wǎng)絡(luò)上傳，這樣可以最大化帶寬利用率。對(duì)于這個(gè)MTU，以太網(wǎng)是1500字節(jié)，光纖是4352字節(jié)，802.11無(wú)線網(wǎng)是7981。

但是，當(dāng)我們用TCP/UDP發(fā)包的時(shí)候，我們的有效負(fù)載Payload要低于這個(gè)值，因?yàn)镮P協(xié)議會(huì)加上20個(gè)字節(jié)，UDP會(huì)加上8個(gè)字節(jié)（TCP加的更多），所以，一般來(lái)說(shuō)，你的一個(gè)UDP包的最大應(yīng)該是1500-8-20=1472，這是你的數(shù)據(jù)的大小。當(dāng)然，如果你用光纖的話， 這個(gè)值就可以更大一些。（順便說(shuō)一下，對(duì)于某些NB的千光以態(tài)網(wǎng)網(wǎng)卡來(lái)說(shuō)，在網(wǎng)卡上，網(wǎng)卡硬件如果發(fā)現(xiàn)你的包的大小超過(guò)了MTU，其會(huì)幫你做fragment，到了目標(biāo)端又會(huì)幫你做重組，這就不需要你在程序中處理了）

再多說(shuō)一下，使用Socket編程的時(shí)候，你可以使用setsockopt() 設(shè)置 SO_SNDBUF/SO_RCVBUF 的大小，TTL和KeepAlive這些關(guān)鍵的設(shè)置，當(dāng)然，還有很多，具體你可以查看一下Socket的手冊(cè)。

最后說(shuō)一點(diǎn)，UDP還有一個(gè)最大的好處是multi-cast多播，這個(gè)技術(shù)對(duì)于你需要在內(nèi)網(wǎng)里通知多臺(tái)結(jié)點(diǎn)時(shí)非常方便和高效。而且，多播這種技術(shù)對(duì)于機(jī)會(huì)的水平擴(kuò)展（需要增加機(jī)器來(lái)偵聽(tīng)多播信息）也很有利。

⑶網(wǎng)卡調(diào)優(yōu)

對(duì)于網(wǎng)卡，我們也是可以調(diào)優(yōu)的，這對(duì)于千兆以及網(wǎng)網(wǎng)卡非常必要，在Linux下，我們可以用ifconfig查看網(wǎng)上的統(tǒng)計(jì)信息，如果我們看到overrun上有數(shù)據(jù)，我們就可能需要調(diào)整一下txqueuelen的尺寸（一般默認(rèn)為1000），我們可以調(diào)大一些，如：ifconfig eth0 txqueuelen 5000。Linux下還有一個(gè)命令叫：ethtool可以用于設(shè)置網(wǎng)卡的緩沖區(qū)大小。在Windows下，我們可以在網(wǎng)卡適配器中的高級(jí)選項(xiàng)卡中調(diào)整相關(guān)的參數(shù)（如：Receive Buffers, Transmit Buffer等，不同的網(wǎng)卡有不同的參數(shù)）。把Buffer調(diào)大對(duì)于需要大數(shù)據(jù)量的網(wǎng)絡(luò)傳輸非常有效。

⑷其它網(wǎng)絡(luò)性能

關(guān)于多路復(fù)用技術(shù)，也就是用一個(gè)線程來(lái)管理所有的TCP鏈接，有三個(gè)系統(tǒng)調(diào)用要重點(diǎn)注意：一個(gè)是select，這個(gè)系統(tǒng)調(diào)用只支持上限1024個(gè)鏈接，第二個(gè)是poll，其可以突破1024的限制，但是select和poll本質(zhì)上是使用的輪詢機(jī)制，輪詢機(jī)制在鏈接多的時(shí)候性能很差，因主是O(n)的算法，所以，epoll出現(xiàn)了，epoll是操作系統(tǒng)內(nèi)核支持的，僅當(dāng)在鏈接活躍時(shí)，操作系統(tǒng)才會(huì)callback，這是由操作系統(tǒng)通知觸發(fā)的，但其只有Linux Kernel 2.6以后才支持（準(zhǔn)確說(shuō)是2.5.44中引入的），當(dāng)然，如果所有的鏈接都是活躍的，過(guò)多的使用epoll_ctl可能會(huì)比輪詢的方式還影響性能，不過(guò)影響的不大。

另外，關(guān)于一些和DNS Lookup的系統(tǒng)調(diào)用要小心，比如：gethostbyaddr/gethostbyname，這個(gè)函數(shù)可能會(huì)相當(dāng)?shù)馁M(fèi)時(shí)，因?yàn)槠湟骄W(wǎng)絡(luò)上去找域名，因?yàn)镈NS的遞歸查詢，會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重超時(shí)，而又不能通過(guò)設(shè)置什么參數(shù)來(lái)設(shè)置time out，對(duì)此你可以通過(guò)配置hosts文件來(lái)加快速度，或是自己在內(nèi)存中管理對(duì)應(yīng)表，在程序啟動(dòng)時(shí)查好，而不要在運(yùn)行時(shí)每次都查。另外，在多線程下面，gethostbyname會(huì)一個(gè)更嚴(yán)重的問(wèn)題，就是如果有一個(gè)線程的gethostbyname發(fā)生阻塞，其它線程都會(huì)在gethostbyname處發(fā)生阻塞，這個(gè)比較變態(tài)，要小心。（你可以試試GNU的gethostbyname_r()，這個(gè)的性能要好一些） 這種到網(wǎng)上找信息的東西很多，比如，如果你的Linux使用了NIS，或是NFS，某些用戶或文件相關(guān)的系統(tǒng)調(diào)用就很慢，所以要小心。

3.4系統(tǒng)調(diào)優(yōu)

⑴I/O模型

前面說(shuō)到過(guò)select/poll/epoll這三個(gè)系統(tǒng)調(diào)用，我們都知道，Unix/Linux下把所有的設(shè)備都當(dāng)成文件來(lái)進(jìn)行I/O，所以，那三個(gè)操作更應(yīng)該算是I/O相關(guān)的系統(tǒng)調(diào)用。說(shuō)到 I/O模型，這對(duì)于我們的I/O性能相當(dāng)重要，我們知道，Unix/Linux經(jīng)典的I/O方式是（關(guān)于Linux下的I/O模型，大家可以讀一下這篇文章《使用異步I/O大大提高性能》）：

• 第一種，同步阻塞式I/O，這個(gè)不說(shuō)了。
• 第二種，同步無(wú)阻塞方式。其通過(guò)fctnl設(shè)置 O_NONBLOCK 來(lái)完成。
• 第三種，對(duì)于select/poll/epoll這三個(gè)是I/O不阻塞，但是在事件上阻塞，算是：I/O異步，事件同步的調(diào)用。
• 第四種，AIO方式。這種I/O 模型是一種處理與 I/O 并行的模型。I/O請(qǐng)求會(huì)立即返回，說(shuō)明請(qǐng)求已經(jīng)成功發(fā)起了。在后臺(tái)完成I/O操作時(shí)，向應(yīng)用程序發(fā)起通知，通知有兩種方式：一種是產(chǎn)生一個(gè)信號(hào)，另一種是執(zhí)行一個(gè)基于線程的回調(diào)函數(shù)來(lái)完成這次 I/O 處理過(guò)程。

第四種因?yàn)闆](méi)有任何的阻塞，無(wú)論是I/O上，還是事件通知上，所以，其可以讓你充分地利用CPU，比起第二種同步無(wú)阻塞好處就是，第二種要你一遍一遍地去輪詢。Nginx之所所以高效，是其使用了epoll和AIO的方式來(lái)進(jìn)行I/O的。

再說(shuō)一下Windows下的I/O模型：

• a）一個(gè)是WriteFile系統(tǒng)調(diào)用，這個(gè)系統(tǒng)調(diào)用可以是同步阻塞的，也可以是同步無(wú)阻塞的，關(guān)于看文件是不是以O(shè)verlapped打開(kāi)的。關(guān)于同步無(wú)阻塞，需要設(shè)置其最后一個(gè)參數(shù)Overlapped，微軟叫Overlapped I/O，你需要WaitForSingleObject才能知道有沒(méi)有寫完成。這個(gè)系統(tǒng)調(diào)用的性能可想而知。
• b）另一個(gè)叫WriteFileEx的系統(tǒng)調(diào)用，其可以實(shí)現(xiàn)異步I/O，并可以讓你傳入一個(gè)callback函數(shù)，等I/O結(jié)束后回調(diào)之， 但是這個(gè)回調(diào)的過(guò)程Windows是把callback函數(shù)放到了APC（Asynchronous Procedure Calls）的隊(duì)列中，然后，只用當(dāng)應(yīng)用程序當(dāng)前線程成為可被通知狀態(tài)（Alterable）時(shí)，才會(huì)被回調(diào)。只有當(dāng)你的線程使用了這幾個(gè)函數(shù)時(shí)WaitForSingleObjectEx, WaitForMultipleObjectsEx, MsgWaitForMultipleObjectsEx, SignalObjectAndWait 和 SleepEx，線程才會(huì)成為Alterable狀態(tài)?？梢?jiàn)，這個(gè)模型，還是有wait，所以性能也不高。
• c）然后是IOCP – IO Completion Port，IOCP會(huì)把I/O的結(jié)果放在一個(gè)隊(duì)列中，但是，偵聽(tīng)這個(gè)隊(duì)列的不是主線程，而是專門來(lái)干這個(gè)事的一個(gè)或多個(gè)線程去干（老的平臺(tái)要你自己創(chuàng)建線程，新的平臺(tái)是你可以創(chuàng)建一個(gè)線程池）。IOCP是一個(gè)線程池模型。這個(gè)和Linux下的AIO模型比較相似，但是實(shí)現(xiàn)方式和使用方式完全不一樣。

當(dāng)然，真正提高I/O性能方式是把和外設(shè)的I/O的次數(shù)降到最低，最好沒(méi)有，所以，對(duì)于讀來(lái)說(shuō)，內(nèi)存cache通?？梢詮馁|(zhì)上提升性能，因?yàn)閮?nèi)存比外設(shè)快太多了。對(duì)于寫來(lái)說(shuō)，cache住要寫的數(shù)據(jù)，少寫幾次，但是cache帶來(lái)的問(wèn)題就是實(shí)時(shí)性的問(wèn)題，也就是latency會(huì)變大，我們需要在寫的次數(shù)上和相應(yīng)上做權(quán)衡。

⑵多核CPU調(diào)優(yōu)

關(guān)于CPU的多核技術(shù)，我們知道，CPU0是很關(guān)鍵的，如果0號(hào)CPU被用得過(guò)狠的話，別的CPU性能也會(huì)下降，因?yàn)镃PU0是有調(diào)整功能的，所以，我們不能任由操作系統(tǒng)負(fù)載均衡，因?yàn)槲覀冏约焊私庾约旱某绦?，所以，我們可以手?dòng)地為其分配CPU核，而不會(huì)過(guò)多地占用CPU0，或是讓我們關(guān)鍵進(jìn)程和一堆別的進(jìn)程擠在一起。

• 對(duì)于Windows來(lái)說(shuō)，我們可以通過(guò)“任務(wù)管理器”中的“進(jìn)程”而中右鍵菜單中的“設(shè)置相關(guān)性……”（Set Affinity…）來(lái)設(shè)置并限制這個(gè)進(jìn)程能被運(yùn)行在哪些核上。
• 對(duì)于Linux來(lái)說(shuō)，可以使用taskset命令來(lái)設(shè)置（你可以通過(guò)安裝schedutils來(lái)安裝這個(gè)命令：apt-get install schedutils）

多核CPU還有一個(gè)技術(shù)叫NUMA技術(shù)（Non-Uniform Memory Access）。傳統(tǒng)的多核運(yùn)算是使用SMP(Symmetric Multi-Processor )模式，多個(gè)處理器共享一個(gè)集中的存儲(chǔ)器和I/O總線。于是就會(huì)出現(xiàn)一致存儲(chǔ)器訪問(wèn)的問(wèn)題，一致性通常意味著性能問(wèn)題。NUMA模式下，處理器被劃分成多個(gè)node， 每個(gè)node有自己的本地存儲(chǔ)器空間。關(guān)于NUMA的一些技術(shù)細(xì)節(jié)，你可以查看一下這篇文章《Linux 的 NUMA 技術(shù)》，在Linux下，對(duì)NUMA調(diào)優(yōu)的命令是：numactl 。如下面的命令：（指定命令“myprogram arg1 arg2”運(yùn)行在node 0 上，其內(nèi)存分配在node 0 和 1上）

當(dāng)然，上面這個(gè)命令并不好，因?yàn)閮?nèi)存跨越了兩個(gè)node，這非常不好。最好的方式是只讓程序訪問(wèn)和自己運(yùn)行一樣的node，如：

⑶文件系統(tǒng)調(diào)優(yōu)

關(guān)于文件系統(tǒng)，因?yàn)槲募到y(tǒng)也是有cache的，所以，為了讓文件系統(tǒng)有最大的性能。首要的事情就是分配足夠大的內(nèi)存，這個(gè)非常關(guān)鍵，在Linux下可以使用free命令來(lái)查看 free/used/buffers/cached，理想來(lái)說(shuō)，buffers和cached應(yīng)該有40%左右。然后是一個(gè)快速的硬盤控制器，SCSI會(huì)好很多。最快的是Intel SSD 固態(tài)硬盤，速度超快，但是寫次數(shù)有限。

接下來(lái)，我們就可以調(diào)優(yōu)文件系統(tǒng)配置了，對(duì)于Linux的Ext3/4來(lái)說(shuō)，幾乎在所有情況下都有所幫助的一個(gè)參數(shù)是關(guān)閉文件系統(tǒng)訪問(wèn)時(shí)間，在/etc/fstab下看看你的文件系統(tǒng) 有沒(méi)有noatime參數(shù)（一般來(lái)說(shuō)應(yīng)該有），還有一個(gè)是dealloc，它可以讓系統(tǒng)在最后時(shí)刻決定寫入文件發(fā)生時(shí)使用哪個(gè)塊，可優(yōu)化這個(gè)寫入程序。還要注間一下三種日志模式：data=journal、data=ordered和data=writeback。默認(rèn)設(shè)置data=ordered提供性能和防護(hù)之間的最佳平衡。

當(dāng)然，對(duì)于這些來(lái)說(shuō)，ext4的默認(rèn)設(shè)置基本上是最佳優(yōu)化了。

這里介紹一個(gè)Linux下的查看I/O的命令—— iotop，可以讓你看到各進(jìn)程的磁盤讀寫的負(fù)載情況。

其它還有一些關(guān)于NFS、XFS的調(diào)優(yōu)，大家可以上google搜索一些相關(guān)優(yōu)化的文章看看。關(guān)于各文件系統(tǒng)，大家可以看一下這篇文章——《Linux日志文件系統(tǒng)及性能分析》

3.5數(shù)據(jù)庫(kù)調(diào)優(yōu)

數(shù)據(jù)庫(kù)調(diào)優(yōu)并不是我的強(qiáng)項(xiàng)，我就僅用我非常有限的知識(shí)說(shuō)上一些吧。注意，下面的這些東西并不一定正確，因?yàn)樵诓煌臉I(yè)務(wù)場(chǎng)景，不同的數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)下可能會(huì)得到完全相反的結(jié)論，所以，我僅在這里做一些一般性的說(shuō)明，具體問(wèn)題還要具體分析。

⑴數(shù)據(jù)庫(kù)引擎調(diào)優(yōu)

我對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)引擎不是熟，但是有幾個(gè)事情我覺(jué)得是一定要去了解的。

數(shù)據(jù)庫(kù)的鎖的方式。這個(gè)非常非常地重要。并發(fā)情況下，鎖是非常非常影響性能的。各種隔離級(jí)別，行鎖，表鎖，頁(yè)鎖，讀寫鎖，事務(wù)鎖，以及各種寫優(yōu)先還是讀優(yōu)先機(jī)制。性能最高的是不要鎖，所以，分庫(kù)分表，冗余數(shù)據(jù)，減少一致性事務(wù)處理，可以有效地提高性能。NoSQL就是犧牲了一致性和事務(wù)處理，并冗余數(shù)據(jù)，從而達(dá)到了分布式和高性能。

數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)機(jī)制。不但要搞清楚各種類型字段是怎么存儲(chǔ)的，更重要的是數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式，是怎么分區(qū)的，是怎么管理的，比如Oracle的數(shù)據(jù)文件，表空間，段，等等。了解清楚這個(gè)機(jī)制可以減輕很多的I/O負(fù)載。比如：MySQL下使用show engines;可以看到各種存儲(chǔ)引擎的支持。不同的存儲(chǔ)引擎有不同的側(cè)重點(diǎn)，針對(duì)不同的業(yè)務(wù)或數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)會(huì)讓你有不同的性能。

數(shù)據(jù)庫(kù)的分布式策略。最簡(jiǎn)單的就是復(fù)制或鏡像，需要了解分布式的一致性算法，或是主主同步，主從同步。通過(guò)了解這種技術(shù)的機(jī)理可以做到數(shù)據(jù)庫(kù)級(jí)別的水平擴(kuò)展。

⑵SQL語(yǔ)句優(yōu)化

關(guān)于SQL語(yǔ)句的優(yōu)化，首先也是要使用工具，比如：MySQL SQL Query Analyzer，Oracle SQL Performance Analyzer，或是微軟SQL Query Analyzer，基本上來(lái)說(shuō)，所有的RMDB都會(huì)有這樣的工具，來(lái)讓你查看你的應(yīng)用中的SQL的性能問(wèn)題。還可以使用explain來(lái)看看SQL語(yǔ)句最終Execution Plan會(huì)是什么樣的。

還有一點(diǎn)很重要，數(shù)據(jù)庫(kù)的各種操作需要大量的內(nèi)存，所以服務(wù)器的內(nèi)存要夠，優(yōu)其應(yīng)對(duì)那些多表查詢的SQL語(yǔ)句，那是相當(dāng)?shù)暮膬?nèi)存。

下面我根據(jù)我有限的數(shù)據(jù)庫(kù)SQL的知識(shí)說(shuō)幾個(gè)會(huì)有性能問(wèn)題的SQL：

全表檢索。比如：select * from user where lastname = “xxxx”，這樣的SQL語(yǔ)句基本上是全表查找，線性復(fù)雜度O(n)，記錄數(shù)越多，性能也越差（如：100條記錄的查找要50ms，一百萬(wàn)條記錄需要5分鐘）。對(duì)于這種情況，我們可以有兩種方法提高性能：一種方法是分表，把記錄數(shù)降下來(lái)，另一種方法是建索引（為lastname建索引）。索引就像是key-value的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)一樣，key就是where后面的字段，value就是物理行號(hào)，對(duì)索引的搜索復(fù)雜度是基本上是O(log(n)) ——用B-Tree實(shí)現(xiàn)索引（如：100條記錄的查找要50ms，一百萬(wàn)條記錄需要100ms）。

索引。對(duì)于索引字段，最好不要在字段上做計(jì)算、類型轉(zhuǎn)換、函數(shù)、空值判斷、字段連接操作，這些操作都會(huì)破壞索引原本的性能。當(dāng)然，索引一般都出現(xiàn)在Where或是Order by字句中，所以對(duì)Where和Order by子句中的子段最好不要進(jìn)行計(jì)算操作，或是加上什么NOT之類的，或是使用什么函數(shù)。

多表查詢。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)最多的操作就是多表查詢，多表查詢主要有三個(gè)關(guān)鍵字，EXISTS，IN和JOIN（關(guān)于各種join，可以參看圖解SQL的Join一文）。基本來(lái)說(shuō)，現(xiàn)代的數(shù)據(jù)引擎對(duì)SQL語(yǔ)句優(yōu)化得都挺好的，JOIN和IN/EXISTS在結(jié)果上有些不同，但性能基本上都差不多。有人說(shuō)，EXISTS的性能要好于IN，IN的性能要好于JOIN，我各人覺(jué)得，這個(gè)還要看你的數(shù)據(jù)、schema和SQL語(yǔ)句的復(fù)雜度，對(duì)于一般的簡(jiǎn)單的情況來(lái)說(shuō)，都差不多，所以千萬(wàn)不要使用過(guò)多的嵌套，千萬(wàn)不要讓你的SQL太復(fù)雜，寧可使用幾個(gè)簡(jiǎn)單的SQL也不要使用一個(gè)巨大無(wú)比的嵌套N級(jí)的SQL。還有人說(shuō)，如果兩個(gè)表的數(shù)據(jù)量差不多，Exists的性能可能會(huì)高于In，In可能會(huì)高于Join，如果這兩個(gè)表一大一小，那么子查詢中，Exists用大表，In則用小表。這個(gè)，我沒(méi)有驗(yàn)證過(guò)，放在這里讓大家討論吧。另，有一篇關(guān)于SQL Server的文章大家可以看看《IN vs JOIN vs EXISTS》

JOIN操作。有人說(shuō)，Join表的順序會(huì)影響性能，只要Join的結(jié)果集是一樣，性能和join的次序無(wú)關(guān)。因?yàn)楹笈_(tái)的數(shù)據(jù)庫(kù)引擎會(huì)幫我們優(yōu)化的。Join有三種實(shí)現(xiàn)算法，嵌套循環(huán)，排序歸并，和Hash式的Join。（MySQL只支持第一種）

嵌套循環(huán)，就好像是我們常見(jiàn)的多重嵌套循環(huán)。注意，前面的索引說(shuō)過(guò)，數(shù)據(jù)庫(kù)的索引查找算法用的是B-Tree，這是O(log(n))的算法，所以，整個(gè)算法復(fù)法度應(yīng)該是O(log(n)) * O(log(m)) 這樣的。

Hash式的Join，主要解決嵌套循環(huán)的O(log(n))的復(fù)雜，使用一個(gè)臨時(shí)的hash表來(lái)標(biāo)記。

排序歸并，意思是兩個(gè)表按照查詢字段排好序，然后再合并。當(dāng)然，索引字段一般是排好序的。

還是那句話，具體要看什么樣的數(shù)據(jù)，什么樣的SQL語(yǔ)句，你才知道用哪種方法是最好的。

部分結(jié)果集。我們知道MySQL里的Limit關(guān)鍵字，Oracle里的rownum，SQL Server里的Top都是在限制前幾條的返回結(jié)果。這給了我們數(shù)據(jù)庫(kù)引擎很多可以調(diào)優(yōu)的空間。一般來(lái)說(shuō)，返回top n的記錄數(shù)據(jù)需要我們使用order by，注意在這里我們需要為order by的字段建立索引。有了被建索引的order by后，會(huì)讓我們的select語(yǔ)句的性能不會(huì)被記錄數(shù)的所影響。使用這個(gè)技術(shù)，一般來(lái)說(shuō)我們前臺(tái)會(huì)以分頁(yè)方式來(lái)顯現(xiàn)數(shù)據(jù)，Mysql用的是OFFSET，SQL Server用的是FETCH NEXT，這種Fetch的方式其實(shí)并不好是線性復(fù)雜度，所以，如果我們能夠知道order by字段的第二頁(yè)的起始值，我們就可以在where語(yǔ)句里直接使用>=的表達(dá)式來(lái)select，這種技術(shù)叫seek，而不是fetch，seek的性能比f(wàn)etch要高很多。

• 字符串。正如我前面所說(shuō)的，字符串操作對(duì)性能上有非常大的惡夢(mèng)，所以，能用數(shù)據(jù)的情況就用數(shù)字，比如：時(shí)間，工號(hào)，等。
• 全文檢索。千萬(wàn)不要用Like之類的東西來(lái)做全文檢索，如果要玩全文檢索，可以嘗試使用Sphinx。
• 其它。
• 不要select *，而是明確指出各個(gè)字段，如果有多個(gè)表，一定要在字段名前加上表名，不要讓引擎去算。
• 不要用Having，因?yàn)槠湟闅v所有的記錄。性能差得不能再差。
• 盡可能地使用UNION ALL 取代 UNION。
• 索引過(guò)多，insert和delete就會(huì)越慢。而update如果update多數(shù)索引，也會(huì)慢，但是如果只update一個(gè)，則只會(huì)影響一個(gè)索引表。
• 等等。

四、內(nèi)核性能調(diào)優(yōu)實(shí)戰(zhàn)技巧

4.1內(nèi)存相關(guān)參數(shù)調(diào)整

在 Linux 系統(tǒng)中，內(nèi)存管理對(duì)于系統(tǒng)性能起著舉足輕重的作用。合理調(diào)整內(nèi)存相關(guān)參數(shù)，能夠顯著提升系統(tǒng)的運(yùn)行效率和穩(wěn)定性。

vm.swappiness 是一個(gè)關(guān)鍵的內(nèi)存參數(shù)，它主要用于控制系統(tǒng)在內(nèi)存不足時(shí)將頁(yè)面交換到磁盤交換空間（swap）的傾向程度 。該參數(shù)的取值范圍是 0 - 100，默認(rèn)值為 60。當(dāng) vm.swappiness 的值設(shè)置得較高時(shí)，比如接近 100，系統(tǒng)會(huì)更頻繁地使用磁盤交換空間。這在物理內(nèi)存不足的情況下，雖然能暫時(shí)滿足系統(tǒng)對(duì)內(nèi)存的需求，但由于磁盤 I/O 操作的速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)慢于內(nèi)存訪問(wèn)速度，會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)性能大幅下降。相反，如果將 vm.swappiness 的值設(shè)置得較低，如 10 或 20，系統(tǒng)則會(huì)盡量避免使用交換空間，優(yōu)先使用物理內(nèi)存。這對(duì)于那些對(duì)性能要求較高、內(nèi)存使用頻繁的應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)說(shuō)非常重要。

例如，在一個(gè)運(yùn)行著數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器的 Linux 系統(tǒng)中，如果數(shù)據(jù)庫(kù)操作頻繁且對(duì)響應(yīng)速度要求極高，將 vm.swappiness 設(shè)置為 10，可以減少磁盤交換操作，提高數(shù)據(jù)庫(kù)的讀寫性能，從而提升整個(gè)系統(tǒng)的響應(yīng)速度。調(diào)整 vm.swappiness 參數(shù)的方法很簡(jiǎn)單，我們可以通過(guò)修改 /etc/sysctl.conf 文件來(lái)實(shí)現(xiàn)。在該文件中添加或修改 “vm.swappiness = [想要的值]” 這一行，然后執(zhí)行 “sysctl -p” 命令使配置生效。

vm.overcommit_memory 參數(shù)則控制系統(tǒng)是否允許超額分配內(nèi)存 。它有三個(gè)可選值：0、1 和 2。當(dāng)取值為 0 時(shí)，這是系統(tǒng)的默認(rèn)設(shè)置，內(nèi)核會(huì)嘗試估算當(dāng)前系統(tǒng)剩余的可用內(nèi)存，只有在估算認(rèn)為內(nèi)存分配請(qǐng)求不會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)內(nèi)存不足時(shí)，才會(huì)允許分配內(nèi)存。當(dāng)取值為 1 時(shí)，內(nèi)核會(huì)允許超量使用內(nèi)存，直到物理內(nèi)存被耗盡為止。這種設(shè)置適用于那些對(duì)內(nèi)存需求有明確預(yù)估，且在內(nèi)存使用上比較保守的應(yīng)用場(chǎng)景。比如在一些科學(xué)計(jì)算任務(wù)中，應(yīng)用程序能夠準(zhǔn)確控制自身的內(nèi)存使用量，設(shè)置為 1 可以充分利用系統(tǒng)內(nèi)存資源，提高計(jì)算效率。

當(dāng)取值為 2 時(shí)，內(nèi)核會(huì)采用一種嚴(yán)格的內(nèi)存分配算法，確保系統(tǒng)的整個(gè)內(nèi)存地址空間（包括物理內(nèi)存和交換空間）不會(huì)超過(guò) “swap + 50% 的 RAM 值”。這是一種非常保守的設(shè)置，能有效防止系統(tǒng)因內(nèi)存過(guò)度分配而崩潰。調(diào)整 vm.overcommit_memory 參數(shù)同樣可以通過(guò)修改 /etc/sysctl.conf 文件來(lái)完成。在文件中添加或修改 “vm.overcommit_memory = [想要的值]”，然后執(zhí)行 “sysctl -p” 命令使更改生效。

4.2網(wǎng)絡(luò)相關(guān)參數(shù)調(diào)整

在當(dāng)今網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)的時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)性能的優(yōu)劣直接影響著系統(tǒng)的整體表現(xiàn)。通過(guò)合理調(diào)整網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的內(nèi)核參數(shù)，能夠有效提升網(wǎng)絡(luò)的吞吐量、降低延遲，確保系統(tǒng)在網(wǎng)絡(luò)通信方面的高效穩(wěn)定。

net.core.somaxconn 參數(shù)定義了 TCP 連接的最大排隊(duì)數(shù)量 ，也就是當(dāng)服務(wù)器在監(jiān)聽(tīng)某個(gè)端口時(shí)，處于等待狀態(tài)的最大 TCP 連接請(qǐng)求數(shù)。其默認(rèn)值通常為 128，在一些高并發(fā)的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用場(chǎng)景中，這個(gè)值可能顯得過(guò)小。比如在一個(gè)大型的電商網(wǎng)站服務(wù)器上，在促銷活動(dòng)期間，大量用戶同時(shí)訪問(wèn)服務(wù)器，發(fā)起海量的 TCP 連接請(qǐng)求。如果 net.core.somaxconn 的值仍然保持默認(rèn)的 128，那么當(dāng)?shù)却B接的請(qǐng)求數(shù)超過(guò)這個(gè)值時(shí)，后續(xù)的連接請(qǐng)求就可能會(huì)被丟棄，導(dǎo)致用戶無(wú)法正常訪問(wèn)網(wǎng)站，嚴(yán)重影響用戶體驗(yàn)和業(yè)務(wù)的正常開(kāi)展。

為了應(yīng)對(duì)這種高并發(fā)的情況，我們可以根據(jù)服務(wù)器的實(shí)際性能和預(yù)估的并發(fā)連接數(shù)，將 net.core.somaxconn 的值適當(dāng)增大，比如設(shè)置為 1024 或更高。這樣可以讓服務(wù)器能夠容納更多的等待連接請(qǐng)求，避免因連接隊(duì)列溢出而造成的連接失敗問(wèn)題。要調(diào)整 net.core.somaxconn 參數(shù)，可以編輯 /etc/sysctl.conf 文件，添加或修改 “net.core.somaxconn = [想要的值]” 這一行，之后執(zhí)行 “sysctl -p” 命令使新的配置生效。

net.ipv4.tcp_syncookies 是一個(gè)用于應(yīng)對(duì) SYN 洪水攻擊的重要參數(shù) 。SYN 洪水攻擊是一種常見(jiàn)的網(wǎng)絡(luò)攻擊方式，攻擊者通過(guò)向目標(biāo)服務(wù)器發(fā)送大量偽造的 SYN 請(qǐng)求，耗盡服務(wù)器的連接資源，從而使服務(wù)器無(wú)法正常處理合法的連接請(qǐng)求。當(dāng) net.ipv4.tcp_syncookies 設(shè)置為 1 時(shí)，系統(tǒng)啟用 syncookies 機(jī)制。在這種機(jī)制下，當(dāng)服務(wù)器接收到 SYN 請(qǐng)求時(shí)，如果發(fā)現(xiàn) SYN 隊(duì)列已滿，它不會(huì)直接丟棄該請(qǐng)求，而是根據(jù)接收到的 SYN 包中的信息計(jì)算出一個(gè)特殊的 cookie 值，并將其作為 SYN + ACK 包的序列號(hào)發(fā)送給客戶端。

客戶端在收到 SYN + ACK 包后，會(huì)將這個(gè) cookie 值包含在 ACK 包中回傳給服務(wù)器。服務(wù)器通過(guò)驗(yàn)證這個(gè) cookie 值，來(lái)確認(rèn)該連接請(qǐng)求的合法性，從而在不占用過(guò)多系統(tǒng)資源的情況下，有效地抵御 SYN 洪水攻擊。而當(dāng) net.ipv4.tcp_syncookies 設(shè)置為 0 時(shí)，系統(tǒng)則不啟用 syncookies 機(jī)制。對(duì)于那些面臨較高網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)，尤其是可能遭受 SYN 洪水攻擊的服務(wù)器來(lái)說(shuō)，將 net.ipv4.tcp_syncookies 設(shè)置為 1 是一個(gè)非常必要的安全措施。與前面的參數(shù)調(diào)整方法類似，我們可以通過(guò)修改 /etc/sysctl.conf 文件，添加或修改 “net.ipv4.tcp_syncookies = 1” 這一行，并執(zhí)行 “sysctl -p” 命令來(lái)使設(shè)置生效。

4.3文件系統(tǒng)相關(guān)參數(shù)調(diào)整

文件系統(tǒng)是 Linux 系統(tǒng)中數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理的核心部分，其性能的好壞直接關(guān)系到系統(tǒng)對(duì)文件的讀寫效率，進(jìn)而影響整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行速度。通過(guò)優(yōu)化文件系統(tǒng)相關(guān)的內(nèi)核參數(shù)，可以顯著提升文件系統(tǒng)的性能，滿足不同應(yīng)用場(chǎng)景下對(duì)文件操作的高效需求。

fs.file - max 參數(shù)用于指定系統(tǒng)中所有進(jìn)程總共能夠打開(kāi)的最大文件句柄數(shù)量 。文件句柄是系統(tǒng)用于標(biāo)識(shí)和管理打開(kāi)文件的一種資源，每個(gè)進(jìn)程在進(jìn)行文件操作時(shí)，都需要獲取相應(yīng)的文件句柄。在一些大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理應(yīng)用場(chǎng)景中，例如一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)，可能需要同時(shí)處理大量的文件，包括讀取數(shù)據(jù)文件進(jìn)行分析、寫入結(jié)果文件等操作。如果 fs.file - max 的值設(shè)置得過(guò)低，當(dāng)進(jìn)程打開(kāi)的文件句柄數(shù)量達(dá)到這個(gè)上限時(shí)，后續(xù)的文件打開(kāi)操作就會(huì)失敗，導(dǎo)致應(yīng)用程序無(wú)法正常運(yùn)行。

為了確保這類應(yīng)用能夠順利進(jìn)行，我們需要根據(jù)實(shí)際的業(yè)務(wù)需求和系統(tǒng)資源情況，合理地增大 fs.file - max 的值。例如，如果系統(tǒng)的內(nèi)存資源充足，且預(yù)計(jì)在高峰時(shí)期需要同時(shí)打開(kāi)數(shù)萬(wàn)個(gè)文件句柄，那么可以將 fs.file - max 設(shè)置為一個(gè)較大的值，如 1048576。調(diào)整 fs.file - max 參數(shù)的方式是在 /etc/sysctl.conf 文件中添加或修改 “fs.file - max = [想要的值]” 這一行，然后執(zhí)行 “sysctl -p” 命令，使新的配置生效，讓系統(tǒng)能夠支持更多的文件句柄打開(kāi)操作。

fs.aio - max - nr 參數(shù)主要控制著系統(tǒng)中允許的并發(fā)異步 I/O 請(qǐng)求的最大數(shù)量 。異步 I/O 是一種高效的文件 I/O 操作方式，它允許應(yīng)用程序在發(fā)起 I/O 請(qǐng)求后，無(wú)需等待 I/O 操作完成，就可以繼續(xù)執(zhí)行其他任務(wù)，從而提高系統(tǒng)的并發(fā)處理能力和整體性能。在一些對(duì) I/O 操作性能要求極高的場(chǎng)景中，如數(shù)據(jù)庫(kù)的讀寫操作、大數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理等，大量的并發(fā)異步 I/O 請(qǐng)求能夠充分利用系統(tǒng)資源，加快數(shù)據(jù)的傳輸速度。如果 fs.aio - max - nr 的值設(shè)置得過(guò)小，那么系統(tǒng)能夠同時(shí)處理的異步 I/O 請(qǐng)求數(shù)量就會(huì)受到限制，無(wú)法充分發(fā)揮異步 I/O 的優(yōu)勢(shì)。

例如，在一個(gè)高性能的數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器中，可能需要同時(shí)處理成千上萬(wàn)的并發(fā)異步 I/O 請(qǐng)求來(lái)滿足大量用戶的讀寫需求。此時(shí)，將 fs.aio - max - nr 設(shè)置為一個(gè)較大的值，如 102400，能夠確保系統(tǒng)有足夠的能力處理這些并發(fā)請(qǐng)求，提高數(shù)據(jù)庫(kù)的響應(yīng)速度和吞吐量。要調(diào)整 fs.aio - max - nr 參數(shù)，同樣需要編輯 /etc/sysctl.conf 文件，在其中添加或修改 “fs.aio - max - nr = [想要的值]”，之后執(zhí)行 “sysctl -p” 命令，使系統(tǒng)按照新的配置來(lái)管理并發(fā)異步 I/O 請(qǐng)求。

五、調(diào)優(yōu)案例深度剖析

5.1案例背景介紹

某在線教育平臺(tái)，隨著業(yè)務(wù)的迅猛發(fā)展，用戶數(shù)量呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)。原本運(yùn)行流暢的系統(tǒng)，在高并發(fā)的訪問(wèn)壓力下，逐漸暴露出性能問(wèn)題。用戶反饋在觀看課程視頻時(shí)，經(jīng)常出現(xiàn)卡頓現(xiàn)象，視頻加載緩慢，甚至有時(shí)會(huì)出現(xiàn)長(zhǎng)時(shí)間無(wú)法加載的情況。在進(jìn)行課程互動(dòng)，如提交作業(yè)、參與討論等操作時(shí)，響應(yīng)時(shí)間也明顯變長(zhǎng)，嚴(yán)重影響了用戶的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。

該平臺(tái)的服務(wù)器基于 Linux 系統(tǒng)搭建，采用了常見(jiàn)的 LAMP 架構(gòu)（Linux + Apache + MySQL + PHP）。面對(duì)日益嚴(yán)峻的性能挑戰(zhàn)，平臺(tái)的技術(shù)團(tuán)隊(duì)決定深入排查問(wèn)題，并對(duì) Linux 內(nèi)核進(jìn)行性能調(diào)優(yōu)，以提升系統(tǒng)的整體性能和穩(wěn)定性。

5.2問(wèn)題排查過(guò)程

技術(shù)團(tuán)隊(duì)首先對(duì)系統(tǒng)的運(yùn)行日志進(jìn)行了詳細(xì)分析。通過(guò)查看 Apache 服務(wù)器的日志，發(fā)現(xiàn)大量的請(qǐng)求超時(shí)記錄，這表明服務(wù)器在處理用戶請(qǐng)求時(shí)遇到了困難，無(wú)法及時(shí)響應(yīng)。同時(shí)，MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)的日志中也出現(xiàn)了一些慢查詢記錄，這意味著數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢性能可能受到了影響。

為了進(jìn)一步確定性能瓶頸所在，團(tuán)隊(duì)使用了 top 命令來(lái)實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)的資源使用情況。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，CPU 的使用率長(zhǎng)時(shí)間保持在高位，尤其是在用戶訪問(wèn)高峰期，幾乎達(dá)到了 100%。通過(guò)分析 top 命令的輸出，發(fā)現(xiàn)一些與視頻處理和數(shù)據(jù)庫(kù)查詢相關(guān)的進(jìn)程占用了大量的 CPU 資源。

接著，團(tuán)隊(duì)使用 iostat 命令來(lái)檢查磁盤 I/O 情況。從輸出結(jié)果可以看出，磁盤的讀寫速度較慢，尤其是在讀取視頻文件時(shí)，磁盤的繁忙程度（% util）接近 100%，這表明磁盤 I/O 可能成為了系統(tǒng)性能的瓶頸。

在網(wǎng)絡(luò)方面，團(tuán)隊(duì)使用 iftop 命令來(lái)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)帶寬的使用情況。發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)帶寬在高并發(fā)情況下被大量占用，尤其是視頻傳輸所占用的帶寬較大，導(dǎo)致其他業(yè)務(wù)的網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求受到影響。

5.3調(diào)優(yōu)措施實(shí)施

針對(duì)排查出的問(wèn)題，技術(shù)團(tuán)隊(duì)采取了一系列針對(duì)性的調(diào)優(yōu)措施。

在 CPU 方面，對(duì)一些與視頻處理相關(guān)的進(jìn)程進(jìn)行了優(yōu)化，通過(guò)調(diào)整算法和代碼邏輯，減少了不必要的計(jì)算量。同時(shí)，啟用了 CPU 的多核特性，將一些任務(wù)分配到不同的核心上并行處理，提高了 CPU 的利用率。

對(duì)于磁盤 I/O 問(wèn)題，將存儲(chǔ)視頻文件的磁盤更換為更高性能的固態(tài)硬盤（SSD），顯著提升了磁盤的讀寫速度。此外，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢語(yǔ)句進(jìn)行了優(yōu)化，減少了不必要的磁盤訪問(wèn)，并添加了適當(dāng)?shù)乃饕?，加快了?shù)據(jù)的檢索速度。

在網(wǎng)絡(luò)方面，對(duì)視頻傳輸進(jìn)行了優(yōu)化，采用了流媒體技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了視頻的分段傳輸和緩存，減少了網(wǎng)絡(luò)帶寬的占用。同時(shí)，調(diào)整了網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的內(nèi)核參數(shù)，如增大了 net.core.somaxconn 的值，以提高服務(wù)器能夠處理的并發(fā)連接數(shù)。

5.4調(diào)優(yōu)效果展示

經(jīng)過(guò)一系列的調(diào)優(yōu)措施實(shí)施后，系統(tǒng)的性能得到了顯著提升。視頻加載速度明顯加快，卡頓現(xiàn)象幾乎消失，用戶在觀看課程視頻時(shí)能夠享受到流暢的體驗(yàn)。在課程互動(dòng)方面，提交作業(yè)、參與討論等操作的響應(yīng)時(shí)間大幅縮短，用戶能夠及時(shí)得到反饋。

從性能指標(biāo)上看，系統(tǒng)的吞吐量得到了顯著提高，在相同的時(shí)間內(nèi)能夠處理更多的用戶請(qǐng)求。系統(tǒng)延遲也明顯降低，平均響應(yīng)時(shí)間從原來(lái)的數(shù)秒縮短到了 1 秒以內(nèi)。CPU 的使用率在高并發(fā)情況下也能夠保持在合理范圍內(nèi)，不再出現(xiàn)長(zhǎng)時(shí)間滿載的情況。磁盤 I/O 的性能得到了極大改善，磁盤的繁忙程度（% util）始終保持在較低水平。網(wǎng)絡(luò)帶寬的使用更加合理，各業(yè)務(wù)之間的網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求能夠得到有效的保障。

通過(guò)這次 Linux 內(nèi)核性能調(diào)優(yōu)，該在線教育平臺(tái)成功應(yīng)對(duì)了業(yè)務(wù)量增長(zhǎng)帶來(lái)的挑戰(zhàn)，為用戶提供了更加優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，同時(shí)也為平臺(tái)的持續(xù)發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。