本文是通过学习倪朋飞老师的《Linux性能优化实战》：分析性能问题的一般步骤

优化性能问题的一般方法

系统优化
- CPU 优化
- 内存优化
- 磁盘和文件系统 I/O 优化
- 网络优化
应用程序优化
总结

前面，我们一起学习了，性能问题分析的一般步骤。现在我们简单回顾一下。

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，我们也一起回顾了，咱们学习的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
身的瓶颈这三类。

资源瓶颈的分析思路，跟系统资源瓶颈是一样的。
依赖服务的瓶颈，可以使用全链路跟踪系统，进行快速定位。
而应用自身的问题，则可以通过系统调用、热点函数，或者应用自身的指标和日志等，进行分析定位。

当然，虽然系统和应用是两个不同的角度，但在实际运行时，它们往往相辅相成、相互影响。

系统是应用的运行环境，系统瓶颈会导致应用的性能下降。
而应用程序不合理的设计，也会引发系统资源的瓶颈。

我们做性能分析，就是要结合应用程序和操作系统的原理，揪出引发问题的“真凶“。

找到性能问题的来源后，整个优化工作其实也就完成了一大半，因为这些瓶颈为我们指明了优化的方向。不过，对于性能优化来说，又有哪些常见的方法呢？

今天，我们就一起来学习，性能优化的一般方法。同性能分析一样，我们也可以从系统和应用程序，这两个不同的角度来进行性能优化。

系统优化

首先来看系统的优化。在上一节，我们学习过，USE 法可以用来分析系统软硬件资源的瓶颈，那么，相对应的优化方法，当然也是从这些资源瓶颈入手。

CPU 优化

首先来看 CPU 性能的优化方法。在CPU 性能优化的几个思路中，我们学习过，CPU 性能优化的核心，在于排除所有不必要的工作、充分利用 CPU 缓存并减少进程调度对性能的影响。

从这几个方面出发，相信我们已经想到了很多的优化方法。这里，主要强调一下，最典型的三种优化方法。

第一种，把进程绑定到一个或者多个 CPU 上，充分利用 CPU 缓存的本地性，并减少进程间的相互影响。
第二种，为中断处理程序开启多 CPU 负载均衡，以便在发生大量中断时，可以充分利用多 CPU 的优势分摊负载。
第三种，使用 Cgroups 等方法，为进程设置资源限制，避免个别进程消耗过多的 CPU。同时，为核心应用程序设置更高的优先级，减少低优先级任务的影响。

内存优化

我们再来看看，怎么优化内存的性能。在如何“快准狠”找到系统内存的问题中，我们学习了常见的一些内存问题，比如可用内存不足、内存泄漏、Swap 过多、缺页异常过多以及缓存过多等等。所以，说白了，内存性能的优化，也就是要解决这些内存使用的问题。

可以通过以下几种方法，来优化内存的性能：

第一种，除非有必要，Swap 应该禁止掉。这样就可以避免 Swap 的额外 I/O ，带来内存访问变慢的问题。
第二种，使用 Cgroups 等方法，为进程设置内存限制。这样就可以避免个别进程消耗过多内存，而影响了其他进程。对于核心应用，还应该降低 oom_score，避免被 OOM 杀死。
第三种，使用大页、内存池等方法，减少内存的动态分配，从而减少缺页异常。

磁盘和文件系统 I/O 优化

接下来，我们再来看第三类系统资源，即磁盘和文件系统 I/O 的优化方法。在磁盘 I/O 性能优化的几个思路中，我们已经为学习了一些常见的优化思路，这其中有三种最典型的方法。

第一种，也是最简单的方法，通过 SSD 替代 HDD、或者使用 RAID 等方法，提升 I/O 性能。
第二种，针对磁盘和应用程序 I/O 模式的特征，选择最适合的 I/O 调度算法。比如，SSD 和虚拟机中的磁盘，通常用的是 noop 调度算法；而数据库应用，更推荐使用 deadline 算法。
第三，优化文件系统和磁盘的缓存、缓冲区，比如优化脏页的刷新频率、脏页限额，以及内核回收目录项缓存和索引节点缓存的倾向等等。

除此之外，使用不同磁盘隔离不同应用的数据、优化文件系统的配置选项、优化磁盘预读、增大磁盘队列长度等，也都是常用的优化思路。

网络优化

最后一个是网络的性能优化。在网络性能优化的几个思路中，我也学习了一些常见的优化思路。这些优化方法都是从 Linux 的网络协议栈出发，针对每个协议层的工作原理进行优化。这里，同样强调一下，最典型的几种网络优化方法。

首先，从内核资源和网络协议的角度来说，我们可以对内核选项进行优化，比如：

可以增大套接字缓冲区、连接跟踪表、最大半连接数、最大文件描述符数、本地端口范围等内核资源配额；
也可以减少 TIMEOUT 超时时间、SYN+ACK 重传数、Keepalive 探测时间等异常处理参数；
还可以开启端口复用、反向地址校验，并调整 MTU 大小等降低内核的负担。

这些都是内核选项优化的最常见措施。

其次，从网络接口的角度来说，我们可以考虑对网络接口的功能进行优化，比如：

可以将原来 CPU 上执行的工作，卸载到网卡中执行，即开启网卡的 GRO、GSO、RSS、 VXLAN 等卸载功能；
也可以开启网络接口的多队列功能，这样，每个队列就可以用不同的中断号，调度到不同 CPU 上执行；
还可以增大网络接口的缓冲区大小以及队列长度等，提升网络传输的吞吐量。

最后，在极限性能情况(比如 C10M)下，内核的网络协议栈可能是最主要的性能瓶颈，所以，一般会考虑绕过内核协议栈。

可以使用 DPDK 技术，跳过内核协议栈，直接由用户态进程用轮询的方式，来处理网络请求。同时，再结合大页、CPU 绑定、内存对齐、流水线并发等多种机制，优化网络包的处理效率。
还可以使用内核自带的 XDP 技术，在网络包进入内核协议栈前，就对其进行处理。这样，也可以达到目的，获得很好的性能。

应用程序优化

虽然系统的软硬件资源，是保证应用程序正常运行的基础，但是，性能优化的最佳位置，还是应用程序内部。为什么这么说呢？简单举两个例子我们就明白了。

第一个例子，是系统 CPU 使用率(sys%)过高的问题。有时候出现问题，虽然表面现象是系统 CPU 使用率过高，但待你分析过后，很可能会发现，应用程序的不合理系统调用才是罪魁祸首。这种情况下，优化应用程序内部系统调用的逻辑，显然要比优化内核要简单也有用得多。
再比如说，数据库的 CPU 使用率高、I/O 响应慢，也是最常见的一种性能问题。这种问题，一般来说，并不是因为数据库本身性能不好，而是应用程序不合理的表结构或者 SQL 查询语句导致的。这时候，优化应用程序中数据库表结构的逻辑或者 SQL 语句，显然要比优化数据库本身，能带来更大的收益。

所以，在观察性能指标时，你应该先查看应用程序的响应时间、吞吐量以及错误率等指标，因为它们才是性能优化要解决的终极问题。以终为始，从这些角度出发，一定能想到很多优化方法，而我比较推荐下面几种方法。

第一，从 CPU 使用的角度来说，简化代码、优化算法、异步处理以及编译器优化等，都是常用的降低 CPU 使用率的方法，这样可以利用有限的 CPU 处理更多的请求。
第二，从数据访问的角度来说，使用缓存、写时复制、增加 I/O 尺寸等，都是常用的减少磁盘 I/O 的方法，这样可以获得更快的数据处理速度。
第三，从内存管理的角度来说，使用大页、内存池等方法，可以预先分配内存，减少内存的动态分配，从而更好地内存访问性能。
第四，从网络的角度来说，使用 I/O 多路复用、长连接代替短连接、DNS 缓存等方法，可以优化网络 I/O 并减少网络请求数，从而减少网络延时带来的性能问题。
第五，从进程的工作模型来说，异步处理、多线程或多进程等，可以充分利用每一个 CPU 的处理能力，从而提高应用程序的吞吐能力。

除此之外，还可以使用消息队列、CDN、负载均衡等各种方法，来优化应用程序的架构，将原来单机要
承担的任务，调度到多台服务器中并行处理。这样也往往能获得更好的整体性能。

总结

我们学习可，从系统和应用程序这两个角度，梳理了常见的性能优化方法。

从系统的角度来说，CPU、内存、磁盘和文件系统 I/O、网络以及内核数据结构等各类软硬件资源，为应用程序提供了运行的环境，也是我们性能优化的重点对象。可以参考我们学习的四个模块的优化篇，优化这些资源。

从应用程序的角度来说，降低 CPU 使用，减少数据访问和网络 I/O，使用缓存、异步处理以及多进程多线程等，都是常用的性能优化方法。除了这些单机优化方法，调整应用程序的架构，或是利用水平扩展，将任务调度到多台服务器中并行处理，也是常用的优化思路。

虽然性能优化的方法很多，不过，还是那句话，一定要避免过早优化。性能优化往往会提高复杂性，这一方面降低了可维护性，另一方面也为适应复杂多变的新需求带来障碍。

所以，性能优化最好是逐步完善，动态进行;不追求一步到位，而要首先保证，能满足当前的性能要求。发现性能不满足要求或者出现性能瓶颈后，再根据性能分析的结果，选择最重要的性能问题进行优化。

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