linux服务器参数调优

1.‌高带宽网卡        

        大数据和数据库场景中，建议选用 ‌万兆（10Gbps也是常说的万兆带宽，即10000Mbps。）或更高规格网卡‌（如25G/100G），以满足分布式集群节点间的高频数据传输需求。

        RDMA（远程直接内存访问）技术‌可降低网络延迟并提升吞吐量，适用于Hadoop、Spark等分布式计算框架的数据交换场景。

2.‌虚拟化与智能网卡

        在虚拟化环境下（如云数据库），采用 ‌SR-IOV（单根I/O虚拟化）网卡‌ 可绕过Hypervisor直接访问物理网卡，减少CPU占用率。

        智能网卡（DPU/IPU）‌ 可卸载加密、压缩等计算任务，释放主机资源，适用于高并发OLTP数据库和大数据处理。

二、磁盘配置与使用策略

1.‌存储类型选择‌

‌        OLTP数据库‌：优先采用 ‌SSD固态硬盘‌，利用其低延迟特性提升事务处理效率；对于冷数据或备份，可搭配大容量机械硬盘（如CMR技术硬盘）。

‌大数据存储‌：

‌        HDFS‌推荐使用 ‌多块SATA/SAS机械硬盘‌ 构建分布式存储，通过横向扩展实现高吞吐量。

实时分析场景可结合 ‌NVMe SSD‌ 加速热点数据访问。

2.‌存储架构设计

        独立磁盘阵列（RAID）‌：通过RAID 10或RAID 5实现冗余和高可用性，适用于核心数据库。

‌        分布式存储（如SAN/NAS）‌：通过光纤信道或以太网集中管理存储资源，支持动态扩展和高并发访问。

‌        云存储‌：采用对象存储服务（如S3）实现弹性扩展，但需注意网络稳定性对实时性要求高的场景影响。

3.‌磁盘分区与格式‌

        大容量硬盘（如企业级22TB）建议采用 ‌GPT分区表‌，突破MBR的2TB限制，并支持更多分区数量。

        数据库文件与日志文件应分盘存储‌，避免I/O争抢（如系统盘存放日志，非系统盘存放数据）。

三、典型组合方案

注：需根据实际负载和预算权衡性能与成本，例如SMR硬盘虽价廉但可能因写放大影响性能。