系统资源瓶颈
CPU 性能分析
CPU优化思路
从这几个方面出发，我相信你已经想到了很多的优化方法。这里，我主要强调一下，最典型的三种优化方法。
- 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。
- 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。
- 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 性能分析
内存优化思路
- 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。
- 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。
- 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IO 性能分析
磁盘IO 优化思路
- 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。
- 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。
- 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
网络 性能分析
而要分析网络的性能，自然也是要从这几个协议层入手，通过使用率、饱和度以及错误数这几类性能指标，观察是否存在性能问题。比如 ：
- 在链路层，可以从网络接口的吞吐量、丢包、错误以及软中断和网络功能卸载等角度分析；
- 在网络层，可以从路由、分片、叠加网络等角度进行分析；
- 在传输层，可以从 TCP、UDP 的协议原理出发，从连接数、吞吐量、延迟、重传等角度进行分析；
- 在应用层，可以从应用层协议（如 HTTP 和 DNS）、请求数（QPS）、套接字缓存等角度进行分析。
网络 优化思路
- 你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。