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…

一.上节回顾 上一节,我们学习了 DNS 性能问题的分析和优化方法.简单回顾一下,DNS 可以提供域名和 IP 地址的映射关系,也是一种常用的全局负载均衡(GSLB)实现方法. 通常,需要暴露到公网的服务,都会绑定一个域名,既方便了人们记忆,也避免了后台服务 IP 地址的变更影响到用户. 不过要注意,DNS 解析受到各种网络状况的影响,性能可能不稳定.比如公网延迟增大,缓存过期导致要重新去上游服务器请求,或者流量高峰时 DNS 服务器性能不足等,都会导致 DNS 响应的延迟增大. 此时,可以借助…

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 专栏更新至今,四大基础模块的第三个模块——文件系统和磁盘 I/O 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,并且热情地留言与讨论. 今天是性能优化的第四期.照例,我从 I/O 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二维码查看. 二.问题 1:阻塞.非阻塞 I/O 与同步.异步 I/…

一.上节回顾 前面内容,我们学习了 Linux 网络的基础原理以及性能观测方法.简单回顾一下,Linux网络基于 TCP/IP 模型,构建了其网络协议栈,把繁杂的网络功能划分为应用层.传输层.网络层.网络接口层等四个不同的层次,既解决了网络环境中设备异构的问题,也解耦了网络协议的复杂性. 基于 TCP/IP 模型,我们还梳理了 Linux 网络收发流程和相应的性能指标.在应用程序通过套接字接口发送或者接收网络包时,这些网络包都要经过协议栈的逐层处理.我们通常用带宽.吞吐.延迟.PPS 等来衡量网…

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,我们学习了碰到分布式拒绝服务(DDoS)的缓解方法.简单回顾一下,DDoS利用大量的伪造请求,导致目标服务要耗费大量资源,来处理这些无效请求,进而无法正常响应正常用户的请求. 由于 DDoS 的分布式.大流量.难追踪等特点,目前确实还没有方法,能够完全防御DDoS 带来的问题,我们只能设法缓解 DDoS 带来的影响. 比如,你可以购买专业的流量清洗设备和网络防火墙,在网络入口处阻断恶意流量,只保留正常流量进入数据中心的服务器. 在 Linux 服务器中,你可以通过内核调优.…

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,我们梳理了,应用程序容器化后性能下降的分析方法.一起先简单回顾下.容器利用 Linux 内核提供的命名空间技术,将不同应用程序的运行隔离起来,并用统一的镜像,来管理应用程序的依赖环境.这为应用程序的管理和维护,带来了极大的便捷性,并进一步催生了微服务.云原生等新一代技术架构. 不过,虽说有很多优势,但容器化也会对应用程序的性能带来一定影响.比如,上一节我们一起分析的 Java 应用,就容易发生启动过慢.运行一段时间后 OOM 退出等问题.当你碰到这种问题时,不要慌,我们前面…