一、CPU性能参数：理解计算资源的核心指标

1.1 CPU使用率（Usage）

CPU使用率是衡量服务器计算能力的核心指标，分为用户态（user）、系统态（system）、空闲（idle）等子项。通过top或htop命令可实时查看：

top -b -n 1 | head -10

• 用户态使用率（%us）：反映应用程序消耗的CPU时间，长期高于70%可能表明应用存在计算密集型任务。
• 系统态使用率（%sy）：与内核操作相关，如系统调用、中断处理。若%sy持续超过20%，需检查内核参数或驱动效率。
• 建议：使用perf工具分析进程级CPU消耗，定位热点函数：

  perf stat -p <PID> sleep 10

1.2 上下文切换（Context Switches）

上下文切换次数过多会导致性能下降。通过vmstat 1观察cs列：

vmstat 1 5  # 每秒1次，共5次

• 阈值：单核每秒超过10万次切换可能引发问题。
• 优化：减少线程竞争（如使用线程池）、调整进程优先级（nice命令）。

1.3 运行队列（Run Queue）

运行队列长度（vmstat中的r列）反映等待CPU的进程数。若持续超过CPU核心数×1.5，需考虑扩容或优化调度策略。

二、内存性能参数：避免内存瓶颈

2.1 可用内存（Available Memory）

通过free -h查看内存使用情况，重点关注available列而非free：

free -h | grep Mem

• 关键指标：
  • 缓冲/缓存（buff/cache）：Linux会利用空闲内存缓存数据，释放时无需担忧。
  • Swap使用率：若swap使用量持续增长，表明物理内存不足，需调整应用内存分配或扩容。

2.2 内存泄漏检测

使用valgrind或pmap分析进程内存占用：

pmap -x <PID> | tail -n 10  # 查看进程内存映射

• 工具推荐：htop按内存排序进程，smem统计实际内存使用。

三、磁盘I/O性能：读写效率的关键

3.1 IOPS与吞吐量

通过iostat -x 1监控磁盘性能：

iostat -x 1 5  # 每秒1次，共5次

• 关键列：
  • %util：磁盘利用率，接近100%时表明I/O饱和。
  • await：I/O平均等待时间（ms），超过50ms需优化。
• 优化建议：
  • 使用RAID提升吞吐量。
  • 调整vm.dirty_ratio（脏页比例阈值）和vm.dirty_background_ratio（后台刷脏页比例）。

3.2 磁盘延迟分析

通过dstat或iotop定位高延迟进程：

iotop -oP  # 显示实际I/O的进程

四、网络性能参数：保障数据传输效率

4.1 带宽与吞吐量

使用iftop或nload监控实时带宽：

nload eth0  # 监控eth0网卡

• 关键指标：
  • 接收/发送速率（bps）：接近物理带宽上限时需检查流量控制。
  • 丢包率（Packet Loss）：通过ping或mtr测试网络质量。

4.2 连接数监控

通过ss -s或netstat -s统计连接状态：

ss -s | grep "Total:"  # 总连接数

• 优化建议：
  • 调整net.core.somaxconn（最大监听队列数）。
  • 使用epoll替代传统select模型提升高并发性能。

五、系统级参数：全局性能调优

5.1 内核参数调优

通过sysctl调整关键参数：

sysctl -a | grep vm.swappiness  # 查看交换倾向性
sysctl -w vm.swappiness=10      # 降低交换倾向（推荐值10-30）

• 推荐参数：
  • net.ipv4.tcp_keepalive_time=300：缩短TCP保持连接时间。
  • fs.file-max=100000：提升系统最大文件打开数。

5.2 文件系统优化

• XFS文件系统：适合大文件存储，支持扩展属性。
• ext4：通用场景，启用data=writeback模式提升性能（需权衡数据安全）。

六、实战工具集

1. 综合监控：Prometheus + Grafana搭建可视化监控平台。
2. 压力测试：
   • CPU：stress -c 4（模拟4核负载）。
   • 内存：stress -m 2 --vm-bytes 2G（模拟2GB内存分配）。
   • I/O：fio --name=randwrite --ioengine=libaio --rw=randwrite --bs=4k --numjobs=1 --size=1G --runtime=60 --group_reporting。
3. 日志分析：goaccess分析Web服务器日志，定位慢请求。

七、性能优化流程

1. 基准测试：使用sysbench建立性能基线。
2. 监控定位：通过top、iostat、netstat定位瓶颈。
3. 调优验证：修改参数后通过压力测试验证效果。
4. 自动化：编写Ansible脚本批量应用优化配置。

总结

Linux服务器性能优化需结合监控工具与系统原理，从CPU、内存、磁盘、网络四方面综合分析。建议定期执行sar（系统活动报告）生成历史趋势图，辅助长期规划。记住：没有放之四海而皆准的配置，优化需基于实际业务场景测试。