系统性能一直是个热门话题。做运维这几年也一直在搞性能调优，写这个文章也算是对工作的总结。
讲调优第一步是，要讲为什么要调优？也就是系统分析，分析还需要有指标，做好性能监控的情况下，看到确实需要调优才能进行。不能为了调优而 “调优“ 那不是调优，那是破坏。
想确定有哪些因素，首先确定你的应用是什么类型的？ 例如：
cpu密集型 例如web服务器像nginx node.js需要CPU进行批处理和数学计算都属于此类型io密集型 例如数据库常见的mysql，大量消耗内存和存储系统，对CPU和网络要求不高，这种应用使用CPU来发起IO请求，然后进入sleep状态。确定了应用类型就开始分析有哪些情况能影响性能：
大量的网页请求会填满运行队列、大量的上下文切换，中断大量的磁盘些请求网卡大量的吞吐以及内存耗尽等。。归结起来就是4个方面
cpumemoryi/onetwork我们知道了这四大块影响着我们的性能，那我们有什么工具进行检测呢？
上图时某国外大神总结的。
我个人在工作中常用到的有： htop vmstat iotop sar strace iftop ss lsof ethtool mtr等
另外推荐阿里的tsar以及glances进行系统性能监控。
我们可以 通过检查cpu使用量，通过工具观测上下文切换、中断以及代码调用等方面来进行优化。
首先明确几个术语： 缓存：为了提供内存i/o性能cpu提供硬件级缓存。查看缓存可以用过 lscpu -p命令来查看
# lscpu L1d cache: 32K L1i cache: 32K L2 cache: 256K L3 cache: 8192K1级缓存为静态缓存，分为数据缓存和指令缓存。 2级和3级缓存为动态缓存，其中2级缓存为共享缓存。
为了提高cpu缓存命中率我们通常的做法是把cpu绑定在某一个核上，也就是”cpu亲和性” linux下我们可以通过”taskset”命令来实现
# taskset -pc 0 73890 pid 73890's current affinity list: 0 pid 73890's new affinity list: 0但是这样还是有问题。例如不能保证本地内存分配，所以这时候我们需要使用numa来解决问题
NUMA：非一致性内存访问机制。每个屋里核心都有一段自己使用的内存成为本地节点，都有自己的内存控制器，距离最近的内存节点成称为邻均节点。
上图为numa的简单的拓扑，来源于互联网。
numactl可以将程序绑定到特定的numa节点
# numactl --show #查看当前的numa配置 policy: default preferred node: current physcpubind: 0 cpubind: 0 nodebind: 0 membind: 0注：数据库服务器不要用numa，如果要使用请在数据库启动请使用numactl —interleave=all。作为运维可能都被坑过。
cpu调度策略
实时调度策略 SCHED_FIFO 静态调度策略，一旦占用cpu则一直运行，一直运行直到有更高优先级任务到达或自己放弃。SCHED_RR 时间轮询策略，当进程的时间片用完，系统将重新分配时间片，并置于就绪队列尾。放在队列尾保证了所有具有相同优先级的RR任务的调度公平。 实时调度策略作用值为1-99，数字越大优先级越高。一般策略 SCHED_OTHER 默认调度策略通过nice和counter值决定权值，nice越小，counter越大，被调度的概率越大，也就是曾经使用了cpu最少的进程将会得到优先调度。作用值为100-139，数字越小优先级越高。SCHED_BATCHSCHED_IDLEchrt 修改实时优先级，生产中一般不要修改，默认是rr调度
SCHED_OTHER 使用nice、renice修改。 另外other支持动态调整，如果手动直接nice修改即可。
context switches:上下文切换
linux内核将每一个core当作一个独立的处理器。一个内核可以同时运行50~50000个进程。每个线程将会分配一个时间片，直到这个线程的时间片用完，或是被更高优先级的线程抢占，它才会被重新放回cpu队列。切换线程的过程就是context switch。context switch越高，则内核调度的工作负担越大。
vmstat 既可以看到 cs的高低
run queue 运行队列
每个cpu都有一个运行队列。线程，要么在sleep状态（阻塞并等待IO），要么在运行状态。运行队列越长，则等待cpu处理这个线程的时间越长。运行队列是全局的会被所有CPU共享
load就是用来描述运行队列的。它的值等于当前正在处理的线程+运行队列里面的线程。
比如当前系统核数是2，有两个线程正在执行行，还有4个线程在运行队列里面，那么它的load=2+4。
vmstat w uptime 都可以观测运行队列负载情况。
说了这么多，那正常情况下需要观察哪些值呢？ 首先numa 以及算法都是特殊情况下优化的，一般情况下不会去动这些，需要根据你的业务场景来进行绑定调整，像虚拟化，云计算等可能就需要进行调整。
那么我们日常需要观测的性能点是：
cpu利用率 us 60%-70%sy 30%-35%id 0%-5%cs上下文切换 cs和cpu利用率相关，如果能保持上面所说的利用率大量的切换可以接受运行队列 小于等于4最好例子：
# vmstat 1 5 procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu------ r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 3 0 1150840 271628 260684 5530984 0 0 2 1 0 0 22 4 73 0 0 5 0 1150840 270264 260684 5531032 0 0 0 0 5873 6085 13 13 73 0 0 5 0 1150840 263940 260684 5531040 0 0 0 4 6721 7507 15 13 72 0 0 4 0 1150840 263320 260684 5531068 0 0 0 0 6111 7117 10 13 76 0 0 4 0 1150840 262328 260684 5531072 0 0 0 0 6854 7673 18 13 68 0 0例子中cpu中断（in）以及上下文切换（cs）都比较高，说明内核不得不来回切换进程，同时in也是比较高说明cpu一直在请求资源。
术语 MMU: CPU是不能与硬盘打交道的，只有数据被载入到内存中才可以被CPU调用。cpu在访问内存的时候需要先像内存监控程序请求，由监控程序控制和分配内存的读写请求，这个监控程序叫做MMU(内存管理单元)
线性地址到物理地址的映射，如果按照1个字节1个字节映射的话，需要一张非常大的表，这种转换关系会非常的复杂。因此把内存空间又划分成了另外一种存储单元格式，通常为4K。
每个进程如果需要访问内存的时候都需要去查找page table的话需要借助缓冲器TLB，但每次产找tlb没有或者大量查找还是会造成缓慢，所以又有了page table的分级目录。page table可以分为1级目录，2级目录和偏移量。
另外让系统管理大量内存有两种方法：
增加硬件内存管理单元中页表数增大页面大小 第一种方法不太现实，所有我们考虑第二种方法。即：大页面。 32位系统4m大页框64位系统2m大页框，页框越粗浪费越严重。 查看系统的大页面：
AnonHugePages: 309248 kB HugePages_Total: 0 HugePages_Free: 0 HugePages_Rsvd: 0 HugePages_Surp: 0 Hugepagesize: 2048 kB DirectMap4k: 6144 kB DirectMap2M: 1042432 kB DirectMap1G: 0 kB AnonHugePages：透明大页面，THP是一个提取层，可自动创建、管理和使用超大页面的大多数方面。 另外HP必须在引导时设置。 手动设置大页面的页数： sysctl vm.nr_hugepages = 20
DMA：直接读取内存 在实现DMA传输时，是由DMA控制器直接掌管总线，因此，存在着一个总线控制权转移问题。即DMA传输前，CPU要把总线控制权交给DMA控制器，而在结束DMA传输后，DMA控制器应立即把总线控制权再交回给CPU。一个完整的DMA传输过程必须经过DMA请求、DMA响应、DMA传输、DMA结束4个步骤。
虚拟内存： 32位的系统上每一个进程在访问内存的时候，每一个进程都当做自己有4个G的内存空间可用，这叫虚拟内存（地址），虚拟内存转化成物理内存是通过MMU来完成的。生产中我们尽量不使用虚拟内存。
影响系统性能的几个内存参数：
overcommit_memory 过量使用内存 0 默认设置系统决定是否过量使用。1 不过量使用2 过量使用但有一定的比例默认百分值五十由overcommit_ratio决定（他就是默认的50），举个例子物理内存8g，swap4g，可以过量使用10g。 注：生产中尽量避免过量使用，例如redis要关闭过量使用。spappines -将不活跃的进程换进swap。注：尽量不去使用swap。 生产中设置： echp 10 > /proc/sys/vm/swappines回收内存 这个值设定为 1、2 或者 3 让内核放弃各种页缓存和 slab 缓存的各种组合。 1 系统无效并释放所有页缓冲内存即buffers 2 系统释放所有未使用的 slab 缓冲内存。即cached 3 系统释放所有页缓冲和 slab 缓冲内存。 生产中使用： 1.运行sync echo 3>/proc/sys/vm/drop_cachesIO子系统一般是linux系统中最慢的部分。一个原因是它距离CPU的距离，另一个原因是它的物理结构。因此尽量要减少磁盘IO。
磁盘调度策略：
# cat /sys/block/sda/queue/scheduler noop anticipatory deadline [cfq]其中当前使用cfq策略。 cfq：完全公平调度。在其时间片段中，进程每次最多可有八个请求（默 认）。调度程序会尝试根据历史数据估计某个程序是否会在近期发出更多 I/O，然后 CFQ 会闲置，等待那个 I/O，即使有其他进程正在等待发出 I/O deadline：每一个请求在指定的期限前必须得到服务。 noop：没有策略 anticipatory：已被抛弃，写多读少的场景使用。
linux内核以page为单位访问磁盘IO，一般为4K。 查看page： /usr/bin/time -v date
MPF linux会将内存物理地址空间映射到虚拟内存，内核仅会映射需要的内存页。当应用启动时，内核依次搜索CPU cache和物理内存，查找是否有相应的内存页，如果不存在，则内核将会发起一次MPF（major page fault）,将磁盘中的数据读出并缓存到内存中。
如果在buffer cache找到了对应的内存页，则将会产生一个MnPF(minor page fault).
/usr/bin/time -v helloworld 第一次执行会发现大部分是MPF 第二次执行会发现大部分是MnPF
The File Buffer Cache
file buffer cache用来减少MPF,增加MnPF，它将会持续增长，直到可用内存比较少或是内核需要为其它应用来释放一些内存。free内存比较少，并不能说明系统内存紧张，只能说明linux系统充分使用内存来做cache.
# cat /proc/meminfo MemTotal: 1004772 kB MemFree: 79104 kB Buffers: 105712 kB将数据页写回磁盘 可以使用fsync()或是sync()立即写回，如果没有直接调用这些函数，pdflush会定期刷回磁盘。
iotop可以显示所有进程的IO占用情况 lsof可以查看所有的调用并打开的文件
其他命令： vmstat sar iostat top htop等
