一.内存的分配和回收 1.管理内存的过程中,也很容易发生各种各样的“事故”, 对应用程序来说,动态内存的分配和回收,是既核心又复杂的一的一个逻辑功能模块.管理内存的过程中,也很容易发生各种各样的“事故”, 比如,没正确回收分配后的内存,导致了泄漏.访问的是已分配内存边界外的地址,导致程序异常退出,等等. 你在程序中定义了一个局部变量,比如一个整数数组 int data[64] ,就定义了一个可以存储 64 个整数的内存段.由于这是一个局部变量,它会从内它会从内存空间的栈中分配内存 1.栈内存由系…

一.案例环境描述 1.环境准备 2CPU,4GB内存 预先安装docker sysstat工具 apt install docker.io sysstat nake git 案例总共由三个容器组成: 1.包括一个 MySQL 数据库应用.2.一个商品搜索应用3.一个数据处理的应用. 其中,商品搜索应用以 HTTP 的形式提供了一个接口: /:返回 Index Page:/db/insert/products/:插入指定数量的商品信息/products/:查询指定商品的信息,并返回处理时间. 2.…

一.性能优化方法论 不可中断进程案例 二.怎么评估性能优化的效果? 1.评估思路 2.几个为什么 1.为什么要选择不同维度的指标? 应用程序和系统资源是相辅相成的关系 2.性能优化的最终目的和结果? 好的应用程序 3.为什么必须要使用应用程序的指标,来评估性能优化的整体效果? 系统优化总是为应用程序服务的 4.为什么需要用系统资源的指标,来观察和分析瓶颈的来源 系统资源的使用情况是影响应用程序性能的根源 三.多个性能问题同时存在,要怎么选择? 四.有多种优化方法时,要如何选择? 五.系统优化 六…

一.free数据的来源 1.碰到看不明白的指标时该怎么办吗? 不懂就去查手册.用 man 命令查询 free 的文档.就可以找到对应指标的详细说明.比如,我们执行 man fre... 2.free数据的来源 [root@ccb-installment-api ~]# man free NAME free - Display amount of free and used memory in the system SYNOPSIS free [options] DESCRIPTION free…

一.磁盘 1.机械磁盘 2.固态磁盘 3.相同磁盘随机I/O比连续I/O慢很多 4.最小单位 5.接口 6.RAID陈列卡 7.网路存储 二.通用块层 1.概念 2.第一功能 3.第二功能 4.I/O调度算法 三.I/O栈 1.Linux存储系统I/O栈全景图 2.全景图详解 1.文件系统层 2.通用块层 3.设备层 4.存储系统的I/O 5.优化…

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.应用环境 1.运行目标应用 docker run -v /tmp:/tmp --name=app -i…

一.上节回顾 上一节,我带你一起梳理了常见的性能优化思路,先简单回顾一下.我们可以从系统和应用程序两个角度,来进行性能优化. 从系统的角度来说,主要是对 CPU.内存.网络.磁盘 I/O 以及内核软件资源等进行优化. 而从应用程序的角度来说,主要是简化代码.降低 CPU 使用.减少网络请求和磁盘 I/O,并借助缓存.异步处理.多进程和多线程等,提高应用程序的吞吐能力. 性能优化最好逐步完善,动态进行.不要追求一步到位,而要首先保证能满足当前的性能要求. 性能优化通常意味着复杂度的提升,也意味着可…

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…

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…

一.坏境准备 1.拓扑图 2.安装包 在第9节的基础上 在VM2上安装hping3依奈包 wget http://www.tcpdump.org/release/libpcap-1.9.0.tar.gz tar xf libpcap-1.9.0.tar.gz cd libpcap-1.9.0/ ./configure && make && make install [root@luoahong pcap]# pwd /root/libpcap-1.9.0/pcap [roo…

问题1:性能工具版本太低,导致指标不全 解决方案1: 这是使用 CentOS 的同学普遍碰到的问题.在文章中,我的pidstat 输出里有一个 %wait 指标,代表进程等待 CPU 的时间百分比, 这是 systat 11.5.5 版本才引入的新指标,旧版本没有这一项.而 CentOS 软件库里的 sysstat 版本刚好比这个低,所以没有这项指标. 解决方案2 查看proc文件系统,获取自己想要的指标 问题 2:使用 stress 命令,无法模拟 iowait高的场景 1.分析过程: 使用…

一.内存映射 内存管理也是操作系统最核心的功能之一,内存主要用来存储系统和应用程序的指令.数据.缓存等 1.我们通说的内存指的是物理内存还是虚拟内存? 我们通常说的内存容量,其实这指的是物理内存,物理内存也称为主存,大多数计算机用的主存都是动态随机访问内存(DRAM).只有内核才可以直接访问物理内存. 那么,进程要访问内存时,该怎么办呢? 2.进程是如何访问内存的? Linux 内核给每个进程都提供了一个独立的虚拟地址空间,并且这个地址空间是连续的.这样,进程就可以很方便地访问内存,更确切地说是…

一.索引节点和目录 1.索引节点 2.目录项 3.关系 为了帮助你理解目录项.索引节点以及文件数据的关系,我画了一张示意图,你可以对照这张图,来回忆刚刚讲过的内容,把只知识和细节串联起来 4.Slabs 5.系统格式化 二.虚拟文件系统 1.Linux文件系统的架构图 这里.我画了一张Linux文件系统的架构图,帮你更好地理解系统调用.VFS.缓存.文件系统以及块存储之间的关系图 2.基于磁盘的文件系统 2.基于内存的文件系统 3.网络文件系统 三.文件系统I/O 1.cat过程解析 2.标准库…

一.磁盘性能指标 1.使用率 2.饱和度 3.IOPS 4.吞吐量 5.响应时间 6.性能测试工具 二.磁盘I/O观测 1.每块磁盘的使用率(指标实际上来自/proc/diskstats) [root@luoahong ~]# iostat -d -x 1 Linux 5.1.0-1.el7.elrepo.x86_64 (luoahong) 05/18/2019 _x86_64_ (2 CPU) Device r/s rkB/s rrqm/s %rrqm r_await rareq-sz w/s…

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 不知不觉,我们已经学完了整个专栏的四大基础模块,即 CPU.内存.文件系统和磁盘 I/O.以及网络的性能分析和优化.相信你已经掌握了这些基础模块的基本分析.定位思路,并熟悉了相关的优化方法. 接下来,我们将进入最后一个重要模块—— 综合实战篇.这部分实战内容,也将是我们对前面所学知识的复习和深化. 我们都知道,随着 Kubernetes.Docker 等技术的普及,越来越多的企业,都已经走上了应用程序容器化的道路.我相信,你在了解学习这些技术的同时,一定也听说过不少,基于 Dock…

一.上节回顾 上一节,我们探究了网络延迟增大问题的分析方法,并通过一个案例,掌握了如何用hping3.tcpdump.Wireshark.strace 等工具,来排查和定位问题的根源. 简单回顾一下,网络延迟是最核心的网络性能指标.由于网络传输.网络包处理等各种因素的影响,网络延迟不可避免.但过大的网络延迟,会直接影响用户的体验. 所以,在发现网络延迟增大的情况后,你可以先从路由.网络包的收发.网络包的处理,再到应用程序等,从各个层级分析网络延迟,等到找出网络延迟的来源层级后,再深入定位瓶颈所在…

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 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 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…

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…

一.上节回顾 上一节,我带你学习了,如何使用 USE 法来监控系统的性能,先简单回顾一下. 系统监控的核心是资源的使用情况,这既包括 CPU.内存.磁盘.文件系统.网络等硬件资源,也包括文件描述符数.连接数.连接跟踪数等软件资源.而要描述这些资源瓶颈,最简单有效的方法就是 USE 法. USE 法把系统资源的性能指标,简化为了三个类别:使用率.饱和度以及错误数. 当这三者之中任一类别的指标过高时,都代表相对应的系统资源可能存在性能瓶颈. 基于 USE 法建立性能指标后,我们还需要通过一套完整的监…

一.上节回顾 上一节,我带你一起学习了网络性能的评估方法.简单回顾一下,Linux 网络基于 TCP/IP协议栈构建,而在协议栈的不同层,我们所关注的网络性能也不尽相同. 在应用层,我们关注的是应用程序的并发连接数.每秒请求数.处理延迟.错误数等,可以使用 wrk.Jmeter 等工具,模拟用户的负载,得到想要的测试结果. 而在传输层,我们关注的是 TCP.UDP 等传输层协议的工作状况,比如 TCP 连接数.TCP 重传.TCP 错误数等.此时,你可以使用 iperf.netperf 等,来测…

一.上节回顾 前几节,我们一起学习了文件系统和磁盘 I/O 的工作原理,以及相应的性能分析和优化方法.接下来,我们将进入下一个重要模块—— Linux 的网络子系统. 由于网络处理的流程最复杂,跟我们前面讲到的进程调度.中断处理.内存管理以及 I/O等都密不可分,所以,我把网络模块作为最后一个资源模块来讲解. 同 CPU.内存以及 I/O 一样,网络也是 Linux 系统最核心的功能.网络是一种把不同计算机或网络设备连接到一起的技术,它本质上是一种进程间通信方式,特别是跨系统的进程间通信,必须要…