一.上节回顾 专栏更新至今,咱们专栏最后一部分——综合案例模块也要告一段落了.很高兴看到你没有掉队,仍然在积极学习思考.实践操作,并热情地分享你在实际环境中,遇到过的各种性能问题的分析思路以及优化方法. 今天是性能优化答疑的第六期.照例,我从综合案例模块的留言中,摘出了一些典型问题,作为今天的答疑内容,集中回复.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:容器冷启动性能分析…

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…

一.上节回顾 上一期,我们一起梳理了,网络时不时丢包的分析定位和优化方法.先简单回顾一下.网络丢包,通常会带来严重的性能下降,特别是对 TCP 来说,丢包通常意味着网络拥塞和重传,进而会导致网络延迟增大以及吞吐量降低. 而分析丢包问题,还是用我们的老套路,从 Linux 网络收发的流程入手,结合 TCP/IP 协议栈的原理来逐层分析. 其实,在排查网络问题时,我们还经常碰到的一个问题,就是内核线程的 CPU 使用率很高.比如,在高并发的场景中,内核线程 ksoftirqd 的 CPU 使用率通常…

一.上节回顾 上一节,我以 ksoftirqd CPU 使用率高的问题为例,带你一起学习了内核线程 CPU 使用率高时的分析方法.先简单回顾一下. 当碰到内核线程的资源使用异常时,很多常用的进程级性能工具,并不能直接用到内核线程上.这时,我们就可以使用内核自带的 perf 来观察它们的行为,找出热点函数,进一步定位性能瓶颈.不过,perf 产生的汇总报告并不直观,所以我通常也推荐用火焰图来协助排查. 其实,使用 perf 对系统内核线程进行分析时,内核线程依然还在正常运行中,所以这种方法也被称为…

一.上节回顾 上一节,我们一起学习了,应用程序监控的基本思路,先简单回顾一下.应用程序的监控,可以分为指标监控和日志监控两大块. 指标监控,主要是对一定时间段内的性能指标进行测量,然后再通过时间序列的方式,进行处理.存储和告警. 而日志监控,则可以提供更详细的上下文信息,通常通过 ELK 技术栈,来进行收集.索引和图形化展示. 在跨多个不同应用的复杂业务场景中,你还可以构建全链路跟踪系统.这样,你就可以动态跟踪调用链中各个组件的性能,生成整个应用的调用拓扑图,从而加快定位复杂应用的性能问题. 不…

一.上节回顾 上一节,我带你一起学习了常见的动态追踪方法.所谓动态追踪,就是在系统或者应用程序正常运行的时候,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,可以在不修改代码.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 以及 SystemTap 等.上节课,我们具体学习了 ftrace 的使用方法.今天,我们再来一…

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.案例环境描述 1.环境准备 2CPU,4GB内存 预先安装docker sysstat工具 2.温馨提示 案例中 Python 应用的核心逻辑比较简单,你可能一眼就能看出问题,但实际生产环境中的源码就复杂多了.所以,我依旧建议,操作之前别看源码,避免先入为主,要把它当成一个黑盒来分析.这样 你可以更好把握住,怎么从系统的资源使用问题出发,分析出瓶颈所在的应用,以及瓶颈在应用中大概的位置 3.测试环境准备 1.运行目标应用 docker run --name=app -p 10000:80 -…

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.…