Linux系统性能调优技巧

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Linux 系统性能调优需要结合硬件资源、业务场景和系统瓶颈进行针对性优化。以下是系统化的调优思路和常用技巧，涵盖 CPU、内存、磁盘、网络、内核参数 等核心方向：

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一、性能分析工具速查

工具	用途	示例命令
top/htop	实时监控进程 CPU、内存占用	htop -d 10
vmstat	查看内存、进程、CPU 上下文切换	vmstat 1 5
iostat	监控磁盘 I/O 和吞吐量	iostat -x 1
sar	历史性能数据收集（需安装 sysstat）	sar -u 1 3
pidstat	进程级资源监控	pidstat -d -p 1
perf	CPU 性能剖析（火焰图生成）	perf record -g -p
iftop	实时网络流量监控	iftop -i eth0
dstat	综合资源监控（CPU/磁盘/网络）	dstat -tcdngy

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二、通用调优方向与技巧

1. CPU 优化

• 场景：CPU 使用率高、负载飙升、上下文切换频繁
• 调优方法：
  • 优先级调整：

    nice -n -20 /path/to/command  # 提高进程优先级（-20 最高）
    

  • 绑定 CPU 核心（减少上下文切换）：

    taskset -c 0,1 /path/to/command  # 绑定到 CPU 0 和 1
    

  • 中断均衡（多队列网卡）：

    # 查看中断分布
    cat /proc/interrupts | grep eth0
    # 手动分配中断到不同 CPU
    echo 2 > /proc/irq/128/smp_affinity
    

  • 关闭无用服务：

    systemctl stop postfix   # 示例：关闭邮件服务
    systemctl disable postfix
    

2. 内存优化

• 场景：内存不足、频繁交换（swap）、OOM 触发
• 调优方法：
  • 调整 Swappiness（减少交换）：

    sysctl vm.swappiness=10          # 临时生效
    echo "vm.swappiness=10" >> /etc/sysctl.conf  # 永久生效
    

  • 透明大页（THP）优化：

    echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
    

  • 限制进程内存（防止 OOM）：

    # 使用 cgroups（示例：限制进程组内存为 2GB）
    cgcreate -g memory:/my_group
    echo 2G > /sys/fs/cgroup/memory/my_group/memory.limit_in_bytes
    

3. 磁盘 I/O 优化

• 场景：磁盘延迟高、IOPS 饱和、RAID 性能不足
• 调优方法：
  • I/O 调度器选择（SSD 推荐 none 或 kyber）：

    echo kyber > /sys/block/sda/queue/scheduler
    

  • 文件系统优化（挂载参数）：

    # ext4 示例：关闭访问时间记录，提升写性能
    mount -o noatime,nodiratime,data=writeback /dev/sda1 /data
    

  • LVM 缓存（加速慢速磁盘）：

    # 使用 SSD 作为 HDD 的缓存层
    lvcreate --type cache-pool -L 100G -n cache_pool vg_ssd /dev/ssd1
    lvconvert --type cache --cachepool vg_ssd/cache_pool vg_hdd/lv_data
    

4. 网络优化

• 场景：网络吞吐低、丢包、TCP 连接数不足
• 调优方法：
  • 内核参数调整（/etc/sysctl.conf）：

    # 增大 TCP 缓冲区
    net.core.rmem_max=16777216
    net.core.wmem_max=16777216
    # 加快 TIME_WAIT 回收
    net.ipv4.tcp_tw_reuse=1
    net.ipv4.tcp_fin_timeout=15
    # 扩大端口范围
    net.ipv4.ip_local_port_range=1024 65535
    

  • 网卡多队列（RSS 优化）：

    ethtool -L eth0 combined 8   # 启用 8 个队列
    

  • TCP 拥塞控制算法（高带宽场景）：

    sysctl net.ipv4.tcp_congestion_control=bbr
    

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三、高级调优场景

1. 数据库服务器优化（如 MySQL）

• InnoDB 配置：

  innodb_flush_log_at_trx_commit=2   # 平衡持久性与性能
  innodb_buffer_pool_size=物理内存的 70%
  innodb_io_capacity=2000           # 适配 SSD 性能
  

• 文件系统挂载：

  mount -o nobarrier,noatime /dev/sdb1 /var/lib/mysql
  

2. 容器化环境优化（Docker/K8s）

• CPU 限制策略：

  docker run --cpus=2 --cpu-shares=512 nginx  # 限制容器使用 2 核
  

• 内存限制：

  docker run --memory=4g --memory-swap=4g nginx  # 禁用 swap
  

3. 内核参数深度调优

• 调整文件句柄数：

  sysctl fs.file-max=1000000
  ulimit -n 100000        # 修改用户级限制
  

• 调整 PID 数量：

  sysctl kernel.pid_max=65535
  

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四、调优原则

1. 监控先行：使用 Prometheus + Grafana 建立基线指标。
2. 逐步调整：每次只修改一个参数并观察效果。
3. 备份配置：关键文件（如 sysctl.conf）修改前做好备份。
4. 硬件匹配：优先解决硬件瓶颈（如更换 NVMe SSD）。

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五、调优效果验证

• 磁盘 I/O：

  fio --name=randread --ioengine=libaio --rw=randread --bs=4k --numjobs=4 --size=1G --runtime=60 --time_based
  

• 网络吞吐：

  iperf3 -c <server_ip> -t 30 -P 8
  

通过系统化的分析、分阶段调优和持续监控，可显著提升 Linux 系统的性能和稳定性。