一.软中断 1,中断的定义 a>定义 举例:你点了一份外卖,在无法获知外卖进度的情况下,配送员送外卖是不等人的,到了发现没人取会直接走,所以你只能苦苦等着,时不时去门口看送到没有,无法干别的事情.优化方式就是约定让配送员送到后打电话告知就行,这里打电话就是属于一种中断. 定义:中断其实是一种异步的事件处理机制,可以提高系统的并发处理能力.由于中断处理程序会打断其他进程的运行,所以为了较少对正常进程运行的调度的影响,中断处理程序就需要尽可能快地运行. b>问题 举例:如果定了两份外卖,一份主食一

一.分析CPU瓶颈 1,性能指标 a>CPU使用率 CPU使用率描述了非空闲时间占总CPU时间的百分比,根据CPU上运行任务的不同可以分为:用户CPU.系统CPU.等待I/O CPU.软中断和硬中断等 用户CPU使用率,包括用户态CPU使用率(user)和低优先级用户态CPU使用率(nice),表示CPU在用户态运行的时间百分比.用户CPU使用率高,通常说明有应用程序比较繁忙 系统CPU使用率,表示CPU在内核态运行的时间百分比(不包括中断).系统CPU使用率高,说明内核比较繁忙 等待I/O的C

一.Linux内存工作原理 1,内存映射 Linux内核给每个进程都提供了一个独立的虚拟空间,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,更确切地说是访问虚拟内存. 虚拟地址空间的内部又被分为内核空间和用户空间两部分,不同字长(也就是单个CPU指令可以处理数据的最大长度)的处理器,地址空间的范围也不同.比如常见的32位和64位系统 32位系统的内核空间占用1G,位于最高处,剩下的3G是用户空间 64位系统的内核空间和用户空间都是128T,分别占据整个内存空间的最高处和最低处,剩下

[转]一文掌握 Linux 性能分析之 CPU 篇 平常工作会涉及到一些 Linux 性能分析的问题,因此决定总结一下常用的一些性能分析手段,仅供参考. 说到性能分析,基本上就是 CPU.内存.磁盘 IO 以及网络这几个部分,本文先来看 CPU 这个部分. CPU 基础信息 进行性能分析之前,首先得知道 CPU 有哪些信息,可以通过以下方法查看 CPU 配置信息. lscpu 在 Linux 下,类似 lsxxx 这样的命令都是用来查看基本信息的,如 ls 查看当前目录文件信息,lscpu 就用

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 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

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

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.优化方向 1,性能指标 从应用负载的视角出发,考虑"吞吐"和"延时" 从系统资源的视角出发,考虑资源使用率.饱和度等 2,性能优化步骤 选择指标评估应用程序和系统的性能: 为应用程序和系统设置性能目标: 进行性能基准测试: 性能分析定位瓶颈: 优化系统和应用程序: 性能监控和告警. 3,Linux性能工具图谱 二.平均负载 1,stress 安装命令:apt install stress stress 是一个linux系统压力测试工具,这里我们用作异常进程模拟平

http://os.51cto.com/art/201012/239880.htm CPU 的占用主要取决于什么样的资源正在 CPU 上面运行,比如拷贝一个文件通常占用较少 CPU,因为大部分工作是由 DMA(Direct Memory Access)完成,只是在完成拷贝以后给一个中断让 CPU 知道拷贝已经完成:科学计算通常占用较多的 CPU,大部分计算工作都需要在 CPU 上完成,内存.硬盘等子系统只做暂时的数据存储工作.要想监测和理解 CPU 的性能需要知道一些的操作系统的基本知识,比如:

CPU 也是一种硬件资源,和任何其他硬件设备一样也需要驱动和管理程序才能使用,我们可以把内核的进程调度看作是 CPU 的管理程序,用来管理和分配 CPU 资源,合理安排进程抢占 CPU,并决定哪个进程该使用 CPU.哪个进程该等待. CPU 的占用主要取决于什么样的资源正在 CPU 上面运行,比如拷贝一个文件通常占用较少 CPU,因为大部分工作是由 DMA(Direct Memory Access)完成,只是在完成拷贝以后给一个中断让 CPU 知道拷贝已经完成:科学计算通常占用较多的 CPU,大

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 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 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