在Linux系统中，经常会因为负载过高导致各种性能问题。那么如何进行排查，其实是有迹可循，而且模式固定。
从上面可以看到，服务器有 2 个 CPU（分别为0、1），每个 CPU 核的资源使用情况，也能很清晰的展示。
这是 Linux 性能分析系列的第三篇，前两篇分别讲了 CPU 和 内存，本篇来看 IO。
这个命令可以快速查看机器的负载情况。在Linux系统中，这些数据表示等待CPU资源的进程和阻塞在不可中断IO进程（进程状态为D）的数量。这些数据可以让我们对系统资源使用有一个宏观的了解。
由于Android 8.0以后Google的权限限制，SDK再也拿不到进程CPU的实时占用率，只能拿到自己本身进程的Jiffies，而由于拿不到系统整体Jiffies的情况下，就没办法衡量CPU当前的消耗状况了，也没办法根据当前CPU状态实时做一些策略调整。因此进行深入研究以后，给出Android 8.0以后判断CPU状态的几个参考方案（非标准答案）。 方案1 - 通过单位时间汇编指令数获取CPU频率 （1）基础概念： 1）Jiffies 全局变量jiffies用来记录自系统启动以来产生的节拍的总数。启动
如果Linux服务器突然访问卡顿变慢，负载暴增，如何在最短时间内找出Linux性能问题所在？
Linux中，%iowait 过高可能是个问题，严重的时候，它能使服务停止， 但问题是，多高才算高？ 什么时候应该担心呢？
一、uptime命令 这个命令可以快速查看机器的负载情况。在Linux系统中，这些数据表示等待CPU资源的进程和阻塞在不可中断IO进程（进程状态为D）的数量。这些数据可以让我们对系统资源使用有一个宏观
有时候，有些应用莫名其妙启动不了了，或者说没反应，或者web界面进不去了，这时候就得看一下机器资源是否够用，这里就来介绍下常用的检查命令吧。
cgroups是Linux下控制一个（或一组）进程的资源限制机制，全称是control groups，可以对cpu、内存等资源做精细化控制，比如目前很多的Docker在Linux下就是基于cgroups提供的资源限制机制来实现资源控制的；除此之外，开发者也可以指直接基于cgroups来进行进程资源控制，比如8核的机器上部署了一个web服务和一个计算服务，可以让web服务仅可使用其中6个核，把剩下的两个核留给计算服务。cgroups cpu限制除了可以限制使用多少/哪几个核心之外，还可以设置cpu占用比（注意占用比是各自都跑满情况下的使用比例，如果一个cgroup空闲而另一个繁忙，那么繁忙的cgroup是有可能占满整个cpu核心的）。
在前几期，我们简要介绍了SmartNIC的几种实现，以及Mellanox和Intel的实现思路。
vmstat是一个很全面的性能分析工具，可以观察到系统的进程状态、虚拟内存使用、磁盘的IO、中断、上下文切换、CPU使用等情况。在操作系统性能分析中，能100%理解vmstat输出的含义并灵活应用，是性能分析必备的基本能力。
快速检查单（Quick Reference Handbook，QRH）是飞行员在飞行过程中依赖的重要指导性文件。
性能分析的目标是改善用户体验、降低运行成本。性能分析的方法论可以指导你进行这些选择，告诉你从哪里开始，一步步分析，最后在哪里结束。 本文选自《BPF之巅：洞悉Linux系统和应用性能》一书，将向你介绍一个 Linux 下的 60 秒分析的检查清单，你在做日常性能分析工作时可以首先使用它~它能直接帮助你快速定位性能问题，或者至少提供进一步使用哪些 BPF 工具进行分析的线索。 60秒清单 这个清单适用于任何性能问题的分析工作，也反映了笔者在实际工作中，当登录到一台表现不佳的 Linux 系统中后，在最初 60
从CPU发明到现在，有非常多种架构，从我们熟悉的X86，ARM，到不太熟悉的MIPS，IA64等
前言 网络虚拟化相对计算、存储虚拟化来说是比较抽象的，以我们在学校书本上学的那点网络知识来理解网络虚拟化可能是不够的。 在我们的印象中，网络就是由各种网络设备（如交换机、路由器）相连组成的一个网状结构，世界上的任何两个人都可以通过网络建立起连接。 带着这样一种思路去理解网络虚拟化可能会感觉云里雾里——这样一个庞大的网络如何实现虚拟化？ 其实，网络虚拟化更多关注的是数据中心网络、主机网络这样比较「细粒度」的网络，所谓细粒度，是相对来说的，是深入到某一台物理主机之上的网络结构来谈的。 如果把传统的网络看作「宏观
注：本文主要参考InfoQ文章用十条命令在一分钟内检查Linux服务器性能，在此基础上对涉及的Linux命令进行整理而成。
遇到性能问题怎么分析定位？这个问题太难回答了，各种底层环境、依赖系统、业务场景，怎么可能有统一的答案。于是产生了各种分析性能问题的“流派”。两个典型的 ANTI-METHODOLOGIES：
如果你的Linux服务器突然负载暴增，告警短信快发爆你的手机，如何在最短时间内找出Linux性能问题所在？来看Netflix性能工程团队的这篇博文，看它们通过十条命令在一分钟内对机器性能问题进行诊断。
上篇文章主要介绍了 cgroup 的一些基本概念，包括其在 CentOS 系统中的默认设置和控制工具，并以 CPU 为例阐述 cgroup 如何对资源进行控制。这篇文章将会通过具体的示例来演示如何通过 cgroup 来限制 CPU 的使用以及不同的 cgroup 设置对性能的影响。
当你发现 Linux 服务器上的系统性能问题，在最开始的 1 分钟时间里，你会查看哪些系统指标呢? Netflix 在 AWS 上有着大规模的 EC2 集群，以及各种各样的性能分析和监控工具。 比如我
vmstat命令可以显示关于系统各种资源之间相关性能的简要信息，这里主要用它来看CPU的一个负载情况。
在Android智能手机的早期，设备具有512MB的内存，甚至有1GB的内存。随着时间的推移手机的内存越来越大。到2014年，大多数高端设备都具有3GB的RAM，而在2016年和2017年，事实上的标准是4GB。然后各个厂商开始比较硬件参数。首先出现的设备具有6GB，然后是8GB，然后是10GB，然后是12GB，未来是多少....
当你发现 Linux 服务器上的系统性能问题，在最开始的 1 分钟时间里，你会查看哪些系统指标呢? Netflix 在 AWS 上有着大规模的 EC2 集群，以及各种各样的性能分析和监控工具。比如我们
在做性能测试需要收集操作系统一些指标方便分析，如果是多台linux系统我们怎么用一个命令启动nmon收集指标，不妨这样试一试,其实有很多方法比如用python、java等等工具，这边文章有最原始ant命令执行命令与下载文件清除文件。
掌握一些性能优化工具和方法，这就需要在工作中不断地积累；计算机基础知识很重要，比如说网络知识、操作系统知识等等，掌握了基础知识才能让你在优化过程中抓住性能问题的关键，也能在性能优化过程中游刃有余。
在我的文章《使用开源工具识别 Linux 性能瓶颈》中，我解释了一些使用开源的图形用户界面（GUI）工具监测 Linux 性能的简单方法。我的重点是识别 性能瓶颈，即硬件资源达到极限并阻碍你的 PC 性能的情况。
据外媒报道，工业的发展虽然提升了人们的生活质量，但却在不经意间破坏了我们赖以生存的环境。风光摄影师亨利法尔用镜头记录下了工业发展在地球上留下的“伤疤”，用来警醒世人。 全球各地繁忙的开矿活动为我们换来
r 表示运行队列(就是说多少个进程真的分配到CPU)，我测试的服务器目前CPU比较空闲，没什么程序在跑，当这个值超过了CPU数目，就会出现CPU瓶颈了。这个也和top的负载有关系，一般负载超过了3就比较高，超过了5就高，超过了10就不正常了，服务器的状态很危险。top的负载类似每秒的运行队列。如果运行队列过大，表示你的CPU很繁忙，一般会造成CPU使用率很高。
vmstat命令是最常见的Linux/Unix监控工具，可以展现给定时间间隔的服务器的状态值,包括服务器的CPU使用率，内存使用，虚拟内存交换情况,IO读写情况。这个命令是我查看Linux/Unix最喜爱的命令，一个是Linux/Unix都支持，二是相比top，我可以看到整个机器的CPU,内存,IO的使用情况，而不是单单看到各个进程的CPU使用率和内存使用率(使用场景不一样)。 选项 -a：显示活动内页； -f：显示启动后创建的进程总数； -m：显示slab信息； -n：头信息仅显示一次； -s：以表格方式显示事件计数器和内存状态； -d：报告磁盘状态； -p：显示指定的硬盘分区状态； -S：输出信息的单位。 vmstat 3 procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu------ r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 0 0 320 42188 167332 1534368 0 0 4 7 1 0 0 0 99 0 0 0 0 320 42188 167332 1534392 0 0 0 0 1002 39 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 19 1002 44 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 0 1002 41 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 0 1002 41 0 0 100 0 0 一般vmstat工具的使用是通过两个数字参数来完成的，第一个参数是采样的时间间隔数，单位是秒，第二个参数是采样的次数 r 表示运行队列(就是说多少个进程真的分配到CPU)，我测试的服务器目前CPU比较空闲，没什么程序在跑，当这个值超过了CPU数目，就会出现CPU瓶颈了。这个也和top的负载有关系，一般负载超过了3就比较高，超过了5就高，超过了10就不正常了，服务器的状态很危险。top的负载类似每秒的运行队列。如果运行队列过大，表示你的CPU很繁忙，一般会造成CPU使用率很高。 b 表示阻塞的进程,这个不多说，进程阻塞，大家懂的。 swpd 虚拟内存已使用的大小，如果大于0，表示你的机器物理内存不足了，如果不是程序内存泄露的原因，那么你该升级内存了或者把耗内存的任务迁移到其他机器。 free 空闲的物理内存的大小，我的机器内存总共8G，剩余3415M。 buff Linux/Unix系统是用来存储，目录里面有什么内容，权限等的缓存，我本机大概占用300多M cache cache直接用来记忆我们打开的文件,给文件做缓冲，我本机大概占用300多M(这里是Linux/Unix的聪明之处，把空闲的物理内存的一部分拿来做文件和目录的缓存，是为了提高 程序执行的性能，当程序使用内存时，buffer/cached会很快地被使用。) si 每秒从磁盘读入虚拟内存的大小，如果这个值大于0，表示物理内存不够用或者内存泄露了，要查找耗内存进程解决掉。我的机器内存充裕，一切正常。 so 每秒虚拟内存写入磁盘的大小，如果这个值大于0，同上。 bi 块设备每秒接收的块数量，这里的块设备是指系统上所有的磁盘和其他块设备，默认块大小是1024byte，我本机上没什么IO操作，所以一直是0，但是我曾在处理拷贝大量数据(2-3T)的机器上看过可以达到140000/s，磁盘写入速度差不多140M每秒 bo 块设备每秒发送的块数量，例如我们读取文件，bo就要大于0。bi和bo一般都要接近0，不然就是IO过于频繁，需要调整。 in 每秒CPU的中断次数，包括时间中断 cs 每秒上下文切换次数，例如我们调用系统函数，就要进行上下文切换，线程的切换，也要进程上下文切换，这个值要越小越好，太大了，要考虑调低线程或者进程的数目,例如在apache和nginx这种web服务器中，我们一般做性能测试时会进行几千并发甚至几万并发的测试，选择web服务器的进程可以由进程或者线程的峰值一直下调，压测，直到cs到一个比较小的值，这个进程和线程数就是比较合适的值了。系统调用也是，每次调用系统函数，我们的代码就会进入内核空间，导致上下文切换，这个是很耗资源
Cgroup 是 Linux kernel 的一项功能：它是在一个系统中运行的层级制进程组，你可对其进行资源分配（如 CPU 时间、系统内存、网络带宽或者这些资源的组合）。通过使用 cgroup，系统管理员在分配、排序、拒绝、管理和监控系统资源等方面，可以进行精细化控制。硬件资源可以在应用程序和用户间智能分配，从而增加整体效率。
用free监控内存free是监控linux内存使用状况最常用的指令，看下面的一个输出
作者简介：许庆伟，Linux Kernel Security Researcher & Performance Developer 众所周知，Linux内核和CPU处理器负责将虚拟内存映射到物理内存。为了提高效率，在一个称为页的内存组中创建一个内存映射，其中每个页的大小根据处理器的实际情况而来。尽管大多数处理器也支持更大的页，但默认通常是4 KB,。内核可以从页空闲列表中为物理内存页的申请提供分配，并且为了提高效率，为每个DRAM组和CPU均设计了维护这些请求的方案。内核程序可以通过分配器(比如slab分配
负载均衡：在动态负载均衡器上设置动态分发负载的机制后，如果发现某个应用服务器上的硬件资源已经达到极限，动态负载均衡器会将后续请求发送到其他负载较轻的应用服务器上。此时若发现动态负载均衡器没有起到作用，则可以认为是网络瓶颈；
注：系统 CentOS release 6.9 (Final) 以下总结的目录仅供参考，不保证完全正确，如有问题，可以告诉我，共同学习，谢谢！ / 系统根目录，存放系统相关的程序 /bin 命令二进制文件的存放目录binary /boot Linux的内核及系统引导程序所需的文件目录 /home 普通用户的家目录，存放用户的数据 /root root用户的家目录 /
云豆贴心提醒，本文阅读时间7分钟 现在MySQL运行的大部分环境都是在Linux上的，如何在Linux操作系统上根据MySQL进行优化，我们这里给出一些通用简单的策略。这些方法都有助于改进MySQL的性能。 闲话少说，进入正题。 一、CPU 首先从CPU说起。 你仔细检查的话，有些服务器上会有的一个有趣的现象： 你cat /proc/cpuinfo时，会发现CPU的频率竟然跟它标称的频率不一样： 这个是Intel E5-2620的CPU，他是2.00G * 24的CPU，但是，我们发现第5颗C
最近，烦心事有点多，博客也像是进入了便秘期。虽然还远远不到说放弃的地步，但总有一种挤不出牙膏的郁闷感。很怀念前几个月的冲劲和激情，一天都能存好几篇优质草稿。 看来，张戈博客是首次进入瓶颈阶段了！没办法
在实际的性能测试中，会遇到各种各样的问题，比如 TPS 压不上去等，导致这种现象的原因有很多，测试人员应配合开发人员进行分析，尽快找出瓶颈所在。
最近用华为鲲鹏跑了一段时间服务后，出现了系统负载40多居高不下的情况，一排查发现是kworker进程占用CPU很高，而且还杀不掉。
自建的 Docker 或 Kubrnetes 可以使用宿主主机资源，公有云只能使用网络文件系统和分布式系统。
在使用Linux的过程中，当我们通过ssh或者telnet等方式连接到服务器之后，会有一个相应的终端来对应。而在直接登陆到Linux服务器的时候也有一个对应的终端。也就是说所有登陆到当前Linux服务器的用户都有一个对应的终端，那他们有什么差异，终端到底是怎么一回事？本文作简要描述如下。
在linux的系统维护中，可能需要经常查看cpu使用率，分析系统整体的运行情况,以便性能分析优化。而监控CPU的性能一般包括以下3点：运行队列、CPU使用率和上下文切换。
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今天安装了9台Linux服务器，型号完全不一样（有DELL、HP和IBM服务器），又懒得去对清单，如何在Linux下cpu的个数和核数呢？另外，nginx的cpu工作模式也需要确切的知道linux服务器到底有多少个逻辑cpu，不过现在服务器那是相当的彪悍，直接上worker_processes 8吧。
调优是需要做好准备工作的，毕竟每一个应用的业务目标都不尽相同，性能瓶颈也不会总在同一个点上。在业务应用层面，我们需要：
机器负载很高，持续一段时间负载值约 85，当前主机为 10 核，每核 2 个线程，短期的监控数据表明负载无明显波动。
CPU使用率：CPU的使用率 平均负载：单位时间内的活跃线程数 用户时间：CPU在用户进程上的实际百分比 系统时间：CPU在内核上花费的实际百分比 空闲时间：系统处于在等待IO操作上的时间总和 等待：CPU花费在等待IO操作上的时间总和 Nice时间：CPU优先执行的时间百分比
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