一、分析总结

系统是应用的运行环境，系统的瓶颈会导致应用的性能下降；
而应用的不合理设计，也会引发系统资源的瓶颈。

（1）CPU 性能分析

（2）内存性能分析

（3）磁盘和文件系统 I/O 性能分析

（4）网络性能分析

（5）应用程序瓶颈分析

1）strace，观察系统调用；
2）perf 和火焰图，分析热点函数；
3）动态追踪技术，来分析进程的执行状态。

二、优化总结

（1）CPU 优化

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。
1）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。
2）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。
3）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。

（2）内存优化

核心是解决内存使用的问题，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。
1）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。
2）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。
3）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。

（3）磁盘和文件系统 I/O 优化

1）通过 SSD 替代 HDD、或者使用 RAID 等方法，提升 I/O 性能。
2）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。
3）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。
4）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。

（4）网络优化

从内核资源角度来说：
1）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；
2）减少 TIMEOUT 超时时间、SYN+ACK 重传数、Keepalive 探测时间等异常处理参数；
3）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。

从网络接口的角度来说：
1）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；
2）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；
3）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。

在极限性能情况（如C10M）下，内核的网络协议栈是性能瓶颈，一般会考虑绕过内核协议栈：
1）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。
2）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。

（5）应用程序优化

1）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。
2）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。
3）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。
4）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。
5）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。
6）从应用的架拉来说，使用消息队列、CDN、负载均衡，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。