在Linux服务器上，CPU是至关重要的组件，负责执行所有任务和处理请求。因此，优化CPU性能对于提升整体服务器性能至关重要。本文将探讨各种优化CPU性能的技术，以提高效率和最大化服务器的利用率。
1. 监控CPU使用情况
CPU优化的第一步是监控其使用情况。这将帮助您识别瓶颈并确定需要改进的领域。以下是一些监控CPU使用情况的工具：
- top：实时显示CPU使用情况和任务列表。
-
nice命令修改进程的优先级：
nice -n 10
其中，10是优先级值（-20表示最高优先级，19表示最低）。
4. 限制CPU使用
有时，您可能需要限制特定进程或用户对CPU的使用。这可以防止一个进程占用过多的CPU资源，从而导致其他进程受影响。
您可以使用cpulimit命令限制CPU使用：
cpulimit -l 50
其中，50表示进程允许使用的CPU时间百分比。
5. 使用CPU亲和性
CPU亲和性允许您将特定进程绑定到特定的CPU内核。这可以提高性能，尤其是当进程对特定CPU内核进行大量I/O操作时。
您可以使用taskset命令设置CPU亲和性：
taskset -c 0
其中，0表示要绑定的CPU内核编号（从0开始）。
6. 优化内核参数
Linux内核中有一些参数可以影响CPU性能。通过调整这些参数，您可以进一步提高优化效果。
以下是一些可以考虑调整的内核参数：
- scheduler.min_granularity_ns：调整CPU调度的最小时间段。
- vm.dirty_background_ratio：设置系统开始在后台写入脏页的内存百分比。
- vm.swappiness：控制系统使用交换空间的意愿。
7. 启用高级电源管理
某些服务器支持高级电源管理功能，例如Turbo Boost和C-States。这些功能可以根据CPU负载动态调整CPU频率，从而降低功耗并提高性能。
有关如何启用高级电源管理的详细信息，请参阅您的服务器文档。
结论
通过应用这些优化技术，您可以显着提高Linux服务器的CPU性能。通过监控使用情况、调整调度程序、管理进程优先级、限制使用、利用CPU亲和性以及优化内核参数，您可以确保您的服务器高效且无瓶颈。
定期监控CPU性能并根据需要进行调整，将有助于您保持服务器的最佳运行状态并满足不断变化的工作负载的需求。
Linux系统性能优化：七个实战经验
Linux系统性能优化：实战经验解析
Linux系统的性能包括任务完成的有效性、稳定性及响应速度。
当Linux应用出现不稳定或响应速度慢的问题，如网页无法打开或打开速度慢，不应直接将问题归咎于Linux系统，这多为表象问题。
操作系统完成任务时，涉及系统自身设置、网络拓扑结构、路由设备、策略、接入设备、物理线路等多个方面。
任何环节的问题都会影响系统性能。
因此，当Linux应用出现问题时，应从应用程序、操作系统、服务器硬件、网络环境等多个角度综合排查，定位问题所在的环节。
面对复杂业务、AI技术的颠覆，以及企业对Linux高性能与可靠性的更高要求，Linux性能优化已成为运维人员必备的核心技能。
影响Linux系统性能的因素
影响Linux系统性能的因素包括但不限于主机CPU使用率、内存使用情况、磁盘和文件系统I/O性能、网络性能等。
这些因素之间相互关联，共同影响系统整体性能。
优化Linux系统性能需综合考虑并适当调整这些因素。
快速排除Linux故障的方法
CPU性能分析
利用top、vmstat、pidstat、strace及perf等工具获取CPU性能指标。
结合进程与CPU工作原理，快速定位CPU性能瓶颈来源。
例如，当收到CPU使用率过高的告警时，通过监控系统找出导致高CPU使用率的进程，登录Linux服务器，使用strace查看系统调用汇总，或使用perf找出热点函数，甚至动态追踪进程执行过程，直至确定瓶颈根源。
内存性能分析
通过free和vmstat确认内存瓶颈，根据内存问题类型进一步分析内存使用、分配、泄漏及缓存等，最终找出问题来源。
例如，当内存不足告警出现时，首先从监控系统中找出占用内存最多的进程，结合历史数据确认是否存在内存泄漏问题，登录服务器使用strace、lsof、perf等工具分析进程内存行为，结合应用程序原理找出大量内存占用的原因。
磁盘和文件系统I/O性能分析
使用iostat观察磁盘I/O性能瓶颈，如I/O使用率、响应时间或等待队列长度。
通过pidstat、vmstat确认I/O来源，进一步分析文件系统、磁盘使用率、缓存及进程I/O等，找出问题根源。
例如，当磁盘I/O使用率为100%时，从监控系统查找I/O最多的进程，登录服务器使用strace、lsof、perf等工具分析I/O行为，结合应用程序原理找出大量I/O的原因。
网络性能分析
从链路层、网络层及传输层入手，通过使用率、饱和度及错误数等性能指标观察网络性能问题。
例如，在链路层分析吞吐量、丢包、错误及软中断、网络功能卸载；在网络层分析路由、分片、叠加网络；在传输层分析TCP、UDP协议原理及连接数、吞吐量、延迟、重传等。
系统负载过高的原因与瓶颈定位
综合使用多种方法定位系统负载过高的原因和瓶颈。
结合监控指标和工具，实现精准定位和优化。
找出占用负载top5的进程及主要瓶颈
通过命令如ps aux –sort=-%cpu | head -n 5找出CPU使用排名前五的进程；使用ps aux –sort=-%mem | head -n 6找出内存使用排名前六的进程；使用iotop -oP查看IO使用排名。
结合命令如#ps aux|grep -v USER|sort +2|tail -n 10查看占用CPU最高的10个进程，#ps aux|grep -v USER|sort +3|tail -n 10查看占用内存最高的10个进程，iostat 1 10查看磁盘繁忙情况。
Linux内存计算不准确的解决方法
free为瞬时计数，/proc/memory为实时变化；free会将缓存和缓冲区内存计入使用内存，导致可用内存显示较少。
准确值需结合多种监控指标和工具进行分析。
Swap的应用场景
现代计算机内存虽增大，但交换分区（swap）在特定场景仍具有重要应用价值。
常见场景包括处理大文件、高并发应用、内存溢出保护等。
Linux TCP调优经验与案例
优化与TIME_WAIT状态相关的内核选项
增大TIME_WAIT连接数量、连接跟踪表大小、缩短TIME_WAIT超时时间、开启端口复用、扩展本地端口范围、增大最大文件描述符数量。
缓解SYN FLOOD攻击
增大TCP半连接最大数量、开启TCP SYN Cookies绕过限制、减少SYN_RECV状态连接重传次数。
优化Keepalive
缩短Keepalive探测间隔时间、发送间隔时间及重试次数。
Linux性能优化是运维工程师面对的重要挑战。
掌握整体系统性能全局观、理解CPU、内存、磁盘、网络原理，正确收集监控指标，熟练使用分析工具，是优化Linux性能的关键。
Linux性能优化：CPU篇
本文主要帮助理解 CPU 相关的性能指标、常见的 CPU 性能问题以及解决方案梳理。
系统平均负载：表示处于可运行或不可中断状态的平均进程数。
可运行进程：使用 CPU 或等待使用 CPU 的进程不可中断状态进程：正在等待某些 IO 访问，一般是和硬件交互，不可被打断查看系统平均负载：首先使用 top 命令查看进程运行状态，查看系统平均负载：这里的 load average 表示系统最近 1 分钟、5 分钟、15 分钟的系统瓶颈负载。
查看 CPU 核信息：通过 lscpu 查看 CPU 信息，通过 cat /proc/cpuinfo 查看每个 CPU 核的信息。
系统平均负载升高的原因：系统平均负载升高意味着 CPU 使用率上升，但不一定有必然联系。
CPU 密集型计算任务较多一般系统平均负载会上升，但如果 IO 密集型任务较多也会导致系统平均负载升高。
案例问题排查：使用 stress 工具压测试 CPU，以便定位和排查 CPU 问题。
CPU 问题排查：使用 stress -c 1 模拟 CPU 高负载情况，使用 uptime 和 mpstat 查看负载变化情况。
IO 问题排查：使用 stress -i 1 模拟 IO 瓶颈问题，使用 uptime 和 mpstat 查看 IO 消耗。
进程数过多问题排查：使用 stress -c 24 模拟执行 24 个进程，使用 uptime 和 mpstat 查看系统处理状态。
总结工具：使用 mpstat、pidstat、top 和 uptime 进行问题排查。
CPU 上下文切换：CPU 上下文切换分为进程上下文切换、线程上下文切换以及中断上下文切换。
进程上下文切换涉及特权模式切换，线程上下文切换包括 2 种情况，中断上下文切换不会与进程上下文切换同时发生。
查看系统上下文切换：使用 vmstat 工具查看系统的内存、CPU 上下文切换以及中断次数。
案例问题排查：使用 sysbench 工具模拟上下文切换问题。
分析上下文切换问题：使用 pidstat 查看当前 CPU 信息和具体的进程上下文切换信息。
分析中断问题：查看系统的软中断和硬中断（内核中断），重点关注重调度中断。
总结 CPU 使用率：除了系统负载、上下文切换信息，CPU 使用率信息是最直观的 CPU 问题指标，可以使用 top、ps、pidstat 等工具查询 CPU 使用率高的进程。
CPU 使用率问题排查：平均负载、上下文切换、CPU 缓存命中率是主要方面。
可以使用性能指标工具进行排查，例如 uptime、top、vmstat、mpstat、sar、/proc/stat 等。
系统上下文切换问题排查：使用 vmstat、sysbench、pidstat 等工具进行排查。
总结优化方向：性能优化需要从程序优化、系统优化等多方面进行。
可以参考极客时间、腾讯技术等资源进行学习。
Linux：tuned性能优化
Tuned是一个动态调优系统参数的守护进程，通常在办公环境和桌面环境中启用，以提高性能和资源效率。
其工作原理是根据系统活动的动态检测，调整如网卡速度、CPU、内存和硬盘等组件的性能设置。
在服务器环境中，由于稳定运行的重要性，通常不启用动态调优。
通过使用特定的调优配置文件，如针对高性能计算、网络延迟优化、网络吞吐量优化等场景的配置，可以针对不同需求进行优化。
在动态调优中，系统会根据网络活动的活跃度自动调整网络接口速度，以减少不必要的资源消耗。
例如，在低活跃度的情况下，系统会降低网络接口的速度，而在网络活动增加时，会自动恢复到最大速度。
这种调整同样适用于CPU、内存和硬盘等其他资源，以提高整体系统效率。
对于服务器运维人员而言，选择正确的调优配置文件至关重要。
可以通过查阅文档了解不同配置文件的适用场景。
通常，服务器环境更注重稳定性，因此配置文件的选择需谨慎。
同时，可以使用命令`tuned-adm recommend`获取系统推荐的配置文件，以适应当前环境需求。
若需关闭动态调优，可执行相应命令。
在吞吐量与延迟的关系上，吞吐量指的是单位时间内能处理的任务数，而延迟指的是处理数据的速度或往返延迟。
经常听到的“低延迟高吞吐”说法并不总是适用。
以银行ATM机为例，通过升级流程，减少单个用户完成操作的时间（降低延迟），同时增加设备数量（增加吞吐量），但若引入额外环节（如问卷调查），虽然延迟时间变长，但单设备吞吐量并未增加。
这一故事强调了吞吐量和延迟是独立的指标，应分别考虑。
操作系统的目标是最大化网络吞吐量并最小化应用程序数据处理的延迟，这两者是相互独立的目标。
在实际应用中，可以根据特定需求选择多个调优配置文件，但需注意可能出现的冲突。
通常情况下，应用一个配置文件即可满足大多数需求。
通过理解和应用这些调优策略，用户和系统管理员可以显著提升系统性能和用户体验。
