性能优化方法论   动手优化性能之前,需要明确以下三个问题:   (1)如何评估性能优化的效果? 确定性能的量化指标.测试优化前的性能指标.测试优化后的性能指标.   量化指标的选择.至少要从应用程序和系统资源这两个维度,分别选择不同的指标:1)应用程序的维度,我们可以用吞吐量和请求延迟来评估应用程序的性能.2)系统资源的维度,我们可以用 CPU 使用率来评估系统的 CPU 使用情况.   行性能测试注意点:1)避免性能测试工具干扰应用程序的性能:2)避免外部环境的变化影响性能指标的评估.   

http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_1029388674_11_1.html Linux 性能优化之 IO 子系统(一) 本文介绍了对 Linux IO 子系统性能进行优化时需要考虑的因素,以及一些 IO 性能检测工具. 本文的大部分内容来自 IBM Redbook - Linux Performance and Tuning Guidelines FileSystem VFS(Virtual FileSystem) 虚拟文件系统 文件系统是内核的功能,是

如何学习Linux性能优化? 你是否也曾跟我一样,看了很多书.学了很多 Linux 性能工具,但在面对 Linux 性能问题时,还是束手无策?实际上,性能分析和优化始终是大多数软件工程师的一个痛点.但是,面对难题,我们真的就无解了吗? 固然,性能问题的复杂性增加了学习难度,但这并不能成为我们进阶路上的“拦路虎”.在我看来,大多数人对性能问题“投降”,原因可能只有两个. 一个是你没找到有效的方法学原理,一听到“系统”.“底层”这些词就发怵,觉得东西太难自己一定学不会,自然也就无法深入学下去,从而不

一.上节回顾 上一节,我带你一起梳理了,性能问题分析的一般步骤.先带你简单回顾一下. 我们可以从系统资源瓶颈和应用程序瓶颈,这两个角度来分析性能问题的根源. 从系统资源瓶颈的角度来说,USE 法是最为有效的方法,即从使用率.饱和度以及错误数这三个方面,来分析 CPU.内存.磁盘和文件系统 I/O.网络以及内核资源限制等各类软硬件资源.至于这些资源的分析方法,我也带你一起回顾了,咱们专栏前面几大模块的分析套路. 从应用程序瓶颈的角度来说,可以把性能问题的来源,分为资源瓶颈.依赖服务瓶颈以及应用自身

  我通过阅读各种相关书籍,从操作系统原理.到 Linux内核,再到硬件驱动程序等等.   把观察到的性能问题跟系统原理关联起来,特别是把系统从应用程序.库函数.系统调用.再到内核和硬件等不同的层级贯穿起来.   性能优化是个系统工程,总是牵一发而动全身,它涉及了从程序设计.编程语言,再到系统.存储.网络等各种底层基础设施的方方面面.每一个组件都有可能出问题,而且很有可能多个组件同时出问题.   讲解 Linux 性能的基本指标.工具,以及相应的观测.分析和调优方法.包括 CPU 性能.磁盘 I

Linux性能优化-平均负载 目录 Linux性能优化-平均负载 平均负载的含义 平均负载为多少时合理 平均负载与 CPU 使用率 平均负载案例分析 场景一:CPU 密集型进程 场景二:I/O 密集型进程 场景三:大量进程的场景 当系统变得卡顿时,我们通常会通过top或者uptime命令来了解系统负载情况. $ uptime 19:47:30 up 6:00, 1 user, load average: 0.00, 0.01, 0.05 前3列分别是当前时间.系统运行的时间以及正在登录的用户数

1.https://segmentfault.com/a/1190000008829958 (WEB前端性能优化常见方法) 2..https://blog.csdn.net/mahoking/article/details/51472697 (前端性能优化) 1. JavaScript 压缩和模块打包2. 按需加载资源3. 在使用 DOM 操作库时用上 array-ids4. 缓存5. 启用 HTTP/26. 应用性能分析7. 使用负载均衡方案8. 为了更快的启动时间考虑一下同构9. 使用索引加

前情概述 进程调度 老板 cpu 任劳任怨的打工仔 线程 工作在做什么 可运行队列 拥有的工作清单 上下文切换 和老板沟通以便得到老板的想法并及时调整自己的工作 中断 部分工作做完以后还需要及时向老板汇报 谁在消耗cpu 用户 vs 内核 库时间 vs 应用程序时间 IO等待(cpu实际上空闲) 优化系统流程 无码高清图片链接 参考 <Linux 性能优化> 性能优化中的cpu.内存.磁盘

参考极客时间专栏<Linux性能优化实战>学习笔记 一.CPU性能:13讲 Linux性能优化实战学习笔记:第二讲 Linux性能优化实战学习笔记:第三讲 Linux性能优化实战学习笔记:第五讲 Linux性能优化实战学习笔记:第六讲 Linux性能优化实战学习笔记:第七讲 Linux性能优化实战学习笔记:第八讲 Linux性能优化实战学习笔记:第九讲 Linux性能优化实战学习笔记:第十讲 Linux性能优化实战学习笔记:第十一讲 Linux性能优化实战学习笔记:第十二讲 Linux性能优化

下图1为 Linux 性能优化排查工具的总结 图1 诊断 CPU 工具 查看 CPU 核数 总核数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 总逻辑CPU数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 X 超线程数 查看物理CPU个数 cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l 查看每个物理CPU中core的个数(即核数) cat /proc/cpuinfo| grep "cpu cores"

作为一名linux系统管理员,最主要的工作是优化系统配置,使应用在系统上以最优的状态运行,但是由于硬件问题.软件问题.网络环境等的复杂性 和多变性,导致对系统的优化变得异常复杂,如何定位性能问题出在哪个方面,是性能优化的一大难题, 本章从系统入手,重点讲述由于系统软.硬件配置不当可能造成的性能问题,并且给出了检测系统故障和优化性能的一般方法和流程. 1 cpu性能评估  Cpu是影响Linux性能的主要因素之一,下面先介绍几个查看CPU性能的命令. 1.1 vmstat命令 该命令可以显示关于系

系统优化是一项复杂.繁琐.长期的工作,优化前需要监测.采集.测试.评估,优化后也需要测试.采集.评估.监测,而且是一个长期和持续的过程,不 是说现在优化了,测试了,以后就可以一劳永逸了,也不是说书本上的优化就适合眼下正在运行的系统,不同的系统.不同的硬件.不同的应用优化的重点也不同. 优化的方法也不同.优化的参数也不同.性能监测是系统优化过程中重要的一环,如果没有监测.不清楚性能瓶颈在哪里,怎么优化呢?所以找到性能 瓶颈是性能监测的目的,也是系统优化的关键.系统由若干子系统构成,通常修改一个子系

前言 何为性能优化?个人认为,性能优化是为了提高应用程序或系统能力为目的.那么如何才能实现对应用程序的性能调优呢?这里很设计到很多的内容,包括Linux内核.CPU架构以及Linux内核对资源的分配以及管理,了解进程的创建过程等.这方面由于篇幅较多,所以我的文章就不过多介绍.接下来的几篇文章中,都是讲解如何发现应用程序故障根源为目标讲解,这也是每一个系统工程师应该具备的能力.废话不多说,我直接进入主题. 常用术语 延时:延时是描述操作之后用来等待返回结果的时间.在某些情况下,它可以指的是整个操作

平均负载 指单位时间内,系统处于可运行状态和不可中断状态的平均进程数,即平均活跃进程数 可运行状态:正在使用CPU或者正在等待CPU 的进程,也就是我们常用 ps 命令看到的,处于 R 状态 (Running 或者 Runnable)的进程 不可中断状态:正处于内核态关键流程中的进程,并且这些流程是不可打断的,比如最常见的是等待硬件设备的 I/O 响应,也就是我们在 ps 命令中看到的 D 状态 (Uninterruptible Sleep, 也称为 Disk Sleep )的进程 平均负载为多

一.上节回顾 上一节,我们一起回顾了常见的文件系统和磁盘 I/O 性能指标,梳理了核心的 I/O 性能观测工具,最后还总结了快速分析 I/O 性能问题的思路. 虽然 I/O 的性能指标很多,相应的性能分析工具也有好几个,但理解了各种指标的含义后,你就会发现它们其实都有一定的关联. 顺着这些关系往下理解,你就会发现,掌握这些常用的瓶颈分析思路,其实并不难.找出了 I/O 的性能瓶颈后,下一步要做的就是优化了,也就是如何以最快的速度完成 I/O 操作,或者换个思路,减少甚至避免磁盘的 I/O 操作.

一.上节总结回顾 上一节,我们回顾了经典的 C10K 和 C1000K 问题.简单回顾一下,C10K 是指如何单机同时处理 1 万个请求(并发连接 1 万)的问题,而 C1000K 则是单机支持处理 100 万个请求(并发连接 100 万)的问题. I/O 模型的优化,是解决 C10K 问题的最佳良方.Linux 2.6 中引入的 epoll,完美解决了C10K 的问题,并一直沿用至今.今天的很多高性能网络方案,仍都基于 epoll. 自然,随着互联网技术的普及,催生出更高的性能需求.从 C10

一.上节回顾 上一节,我们了解了 NAT(网络地址转换)的原理,学会了如何排查 NAT 带来的性能问题,最后还总结了 NAT 性能优化的基本思路.我先带你简单回顾一下. NAT 基于 Linux 内核的连接跟踪机制,实现了 IP 地址及端口号重写的功能,主要被用来解决公网 IP 地址短缺的问题. 在分析 NAT 性能问题时,可以先从内核连接跟踪模块 conntrack 角度来分析,比如用systemtap.perf.netstat 等工具,以及 proc 文件系统中的内核选项,来分析网络协议栈的

一.上节回顾 上一节,我们学了网络性能优化的几个思路,我先带你简单复习一下. 在优化网络的性能时,你可以结合 Linux 系统的网络协议栈和网络收发流程,然后从应用程序.套接字.传输层.网络层再到链路层等每个层次,进行逐层优化.上一期我们主要学习了应用程序和套接字的优化思路,比如: 在应用程序中,主要优化 I/O 模型.工作模型以及应用层的网络协议: 在套接字层中,主要优化套接字的缓冲区大小. 今天,我们顺着 TCP/IP 网络模型,继续向下,看看如何从传输层.网络层以及链路层中,优化 Linu

一.上节回顾 专栏更新至今,四大基础模块的最后一个模块——网络篇,我们就已经学完了.很开心你还没有掉队,仍然在积极学习思考和实践操作,热情地留言和互动.还有不少同学分享了在实际生产环境中,碰到各种性能问题的分析思路和优化方法,这里也谢谢你们. 今天是性能优化答疑的第五期.照例,我从网络模块的留言中,摘出了一些典型问题,作为今天的答疑内容,集中回复.同样的,为了便于你学习理解,它们并不是严格按照文章顺序排列的. 每个问题,我都附上了留言区提问的截屏.如果你需要回顾内容原文,可以扫描每个问题右下方的

一.上节回顾 上一节,我们一起学习了怎么使用动态追踪来观察应用程序和内核的行为.先简单来回顾一下.所谓动态追踪,就是在系统或者应用程序还在正常运行的时候,通过内核中提供的探针,来动态追踪它们的行为,从而辅助排查出性能问题的瓶颈. 使用动态追踪,便可以在不修改代码也不重启服务的情况下,动态了解应用程序或者内核的行为.这对排查线上的问题.特别是不容易重现的问题尤其有效. 在 Linux 系统中,常见的动态追踪方法包括 ftrace.perf.eBPF/BCC 以及 SystemTap 等. 使用 p