一、服务器常见性能参数的获取方法

服务器性能监控是系统优化的基础，核心参数包括CPU使用率、内存占用、磁盘I/O、网络带宽等。以下从工具选择、指标解析和优化建议三个维度展开。

1.1 基础工具与命令

• Linux系统：通过top、htop实时查看CPU和内存占用，iostat -x 1监控磁盘I/O延迟，vmstat 1分析系统整体负载。例如，iostat输出中的%util字段若持续高于80%，表明磁盘可能成为瓶颈。
• Windows系统：使用任务管理器查看基础指标，或通过perfmon工具自定义监控项，如\Processor(_Total)\% Processor Time跟踪CPU使用率。

1.2 高级监控工具

• Prometheus + Grafana：通过节点导出器（Node Exporter）采集服务器指标，结合Grafana可视化看板实现实时监控。例如，配置告警规则当内存使用率超过90%时触发通知。
• Zabbix：支持自动发现服务器并监控关键指标，适合大规模集群管理。其预置模板可直接用于CPU、内存、磁盘的监控。

1.3 关键指标解析与优化

• CPU：关注用户态/内核态占比，若内核态占比过高，可能需优化系统调用或检查驱动问题。
• 内存：区分可用内存与缓存/缓冲区，若free内存持续较低但cached较高，通常无需干预。
• 磁盘I/O：通过iostat的await字段判断延迟，若延迟高且%util饱和，考虑升级SSD或优化数据库查询。

二、MySQL性能监控与调优

MySQL性能直接影响业务响应速度，需从慢查询、索引、连接数等维度深入分析。

2.1 慢查询日志分析

• 启用慢查询：在my.cnf中设置slow_query_log = 1和long_query_time = 2（单位秒），记录执行时间超过阈值的SQL。
• 工具解析：使用mysqldumpslow -s t统计慢查询耗时排序，或通过pt-query-digest生成详细报告。例如，发现某条UPDATE语句因全表扫描耗时5秒，需添加索引优化。

2.2 索引优化策略

• EXPLAIN分析：对慢查询执行EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE name = 'test'，观察type字段是否为const或range，避免ALL（全表扫描）。
• 索引设计原则：高频查询字段建索引，联合索引遵循最左前缀原则。例如，(a,b,c)索引可优化WHERE a=1 AND b=2，但无法优化WHERE b=2。

2.3 连接数与缓存配置

• 最大连接数：通过SHOW VARIABLES LIKE 'max_connections'查看，默认151可能不足，需根据并发量调整（如500）。
• 缓冲池大小：InnoDB缓冲池（innodb_buffer_pool_size）建议设为物理内存的50%-70%，减少磁盘I/O。

三、Jetty性能监控与调优

Jetty作为轻量级Servlet容器，其性能受线程模型、连接器配置等影响。

3.1 线程池监控与配置

• 线程数设置：Jetty默认线程池为QueuedThreadPool，通过maxThreads控制最大线程数（如200）。若请求排队严重，需增加线程数或优化应用逻辑。
• 监控工具：使用JMX暴露线程池指标（如ActiveThreads、QueueSize），通过jconsole或VisualVM连接查看。

3.2 连接器优化

• HTTP/2支持：启用HttpConnectionFactory并配置ALPN，减少TCP连接开销。示例配置：

  <Set name="connectors">
    <Array type="org.eclipse.jetty.server.Connector">
      <Item>
        <New class="org.eclipse.jetty.server.ServerConnector">
          <Arg name="server"><Ref refid="Server" /></Arg>
          <Arg name="factories">
            <Array type="org.eclipse.jetty.server.ConnectionFactory">
              <Item>
                <New class="org.eclipse.jetty.server.HttpConnectionFactory">
                  <Arg name="protocol">h2c</Arg>
                </New>
              </Item>
            </Array>
          </Arg>
          <Set name="port">8443</Set>
        </New>
      </Item>
    </Array>
  </Set>

• 异步IO：启用SelectChannelConnector的useDirectBuffers和lowResourcesConnections，提升高并发下的响应能力。

3.3 日志与GC调优

• GC日志：在启动脚本中添加-Xloggc:/path/to/gc.log -XX:+PrintGCDetails，分析Full GC频率。若频繁Full GC，考虑增大堆内存或优化对象生命周期。
• 日志级别：将Jetty的org.eclipse.jetty包日志级别设为WARN，减少I/O开销。

四、综合调优实践

4.1 压力测试与瓶颈定位

• 工具选择：使用JMeter模拟500并发用户，观察服务器响应时间、错误率。若响应时间突增，结合监控工具定位是CPU、数据库还是网络瓶颈。
• 案例：某电商系统压力测试中发现订单提交接口响应时间达3秒，通过分析Jetty线程池日志发现线程阻塞，最终优化为异步处理。

4.2 自动化监控方案

• Prometheus + Alertmanager：配置抓取Jetty的JMX指标和MySQL的mysql_exporter数据，设置告警规则（如CPU>85%持续5分钟）。
• ELK栈：集中存储服务器、MySQL和Jetty日志，通过Kibana分析慢查询与错误日志的关联性。

五、总结与建议

• 分层监控：从服务器基础指标到应用层（MySQL/Jetty）性能数据，构建立体化监控体系。
• 定期调优：每季度进行一次全面性能评估，结合业务增长调整配置（如扩容、索引重建）。
• 文档化：记录每次调优的背景、操作与效果，形成知识库供团队复用。

通过系统化的性能监控与调优，可显著提升服务器稳定性与业务响应能力，为系统长期运行提供保障。