我们可以在文章的开始就列出一个列表，列出可能影响Linux操作系统性能的一些调优参数，但这样做其实并没有什么价值。因为性能调优是一个非常困难的任务，它要求对硬件、操作系统、和应用都有着相当深入的了解。如果性能调优非常简单的话，那些我们要列出的调优参数早就写入硬件的微码或者操作系统中了，我们就没有必要再继续读这篇文章了。正如下图所示，服务器的性能受到很多因素的影响。
用free监控内存free是监控linux内存使用状况最常用的指令，看下面的一个输出
Linux内核是高并发服务的关键组件之一。以下是一些可用于优化Linux内核的配置。
本文为IBM RedBook的Linux Performanceand Tuning Guidelines的1.2节的翻译 原文地址：http://www.redbooks.ibm.com/redpapers/pdfs/redp4285.pdf 原文作者：Eduardo Ciliendo, Takechika Kunimasa, Byron Braswell 1.2 Linux内存架构 为了执行一个进程，Linux内核为请求的进程分配一部分内存区域。该进程使用该内存区域作为其工作区并执行请求的工作。它与你的
问题：我想要监测Linux系统的内存使用状况。有哪些可用的图形界面或者命令行工具来检查当前内存使用情况？
在linux的系统维护中，可能需要经常查看cpu使用率，分析系统整体的运行情况,以便性能分析优化。而监控CPU的性能一般包括以下3点：运行队列、CPU使用率和上下文切换。
vmstat是Virtual Meomory Statistics（虚拟内存统计）的缩写，可对操作系统的虚拟内存、进程、CPU活动进行监控。是对系统的整体情况进行统计，不足之处是无法对某个进程进行深入分析。
看了 《Android 的离奇陷阱 — 设置线程优先级导致的微信卡顿惨案》这篇文章，有没有觉得原来大家再熟悉不过的线程，也还有鲜为人知的坑？除此之外，微信与线程之间还有很多不得不说的故事，下面跟大家分享一下线程还会导致什么样的内存问题。 [anon:thread stack guard page] 在分析虚拟内存空间耗尽导致的 crash 问题时，我们在 /proc/[pid]/maps 中发现了新增了不少跟以往不一样 case，内存中充满了大量这样的块： 从 map entry 的名字与内存大小和权
你好，我是 somenzz，可以叫我征哥，今天看到了一个很好的面试问题，分享给你。
一般互联网的项目都是部署在linux服务器上的，如果linux服务器出了问题，那么咱们平时学习的高并发，稳定性之类的是没有任何意义的，所以对linux性能的把握就显得非常重要，当然很多同学可能觉得这些是运维同学的事情，但是我不这么认为，不管你是架构师，还是crud boy，对项目有个全局的掌控是一项非常重要的基本素质，所以总结了这篇文章，希望对您有用，如果您觉得我写的还不错，看完记得点个赞，点个再看哦。咱们废话不用多说，直接进入正题。
之前文章《Linux服务器性能评估与优化(一)》太长，阅读不方便，因此拆分成系列博文：
psutil（process and system utilities）是一个跨平台的库，github、官方文档
最近，烦心事有点多，博客也像是进入了便秘期。虽然还远远不到说放弃的地步，但总有一种挤不出牙膏的郁闷感。很怀念前几个月的冲劲和激情，一天都能存好几篇优质草稿。 看来，张戈博客是首次进入瓶颈阶段了！没办法
所以，对 server 端，通过增加内存、修改最大文件描述符个数等参数，单机最大并发 TCP 连接数超过 10 万, 甚至上百万是没问题的。
KVM虚拟化学习总结之简介 1、虚拟化分为：全虚拟化和半虚拟化，需要CPU的支持。 2、全虚拟化：不需要做任何配置，让用户觉得就是一台真实的服务器 3、半虚拟机化：需要用户配置，有点麻烦。 4、KVM 仅仅是 Linux 内核的一个模块。管理和创建完整的 KVM 虚拟机，需要更多的辅助工具。 5、与Xen相比较，KVM就简化的多了。它不需要重新编译内核，也不需要对当前kernel做任何修改，它只是几个可以动态加载的.ko模块。它结构更加精简、代码量更小。所以，出错的可能性更小。并且在某些方面，性能比Xen更
日常运维中除了要查看进程信息之外，还需要查看系统资源，本文介绍在 CentOS 7.x 中如何查看系统资源。
大部分Linux 性能监测工具都是基于proc 虚拟文件系统的。以下主要介绍使用CVM过程常见的性能排障工具
系统性能一直是一个受关注的话题，如何通过最简单的设置来实现最有效的性能调优，如何在有限资源的条件下保证程序的运作，ulimit 是我们在处理这些问题时，经常使用的一种简单手段。ulimit 是一种 linux 系统的内键功能，它具有一套参数集，用于为由它生成的 shell 进程及其子进程的资源使用设置限制。
在介绍 HugePages 之前，我们先来回顾一下 Linux 下 虚拟内存 与 物理内存 之间的关系。
交换空间是当今计算的一个共同方面，不管操作系统如何。Linux使用交换空间来增加主机可用的虚拟内存量。它可以在常规文件系统或逻辑卷上使用一个或多个专用交换分区或交换文件。
在 【Linux 内核 内存管理】物理分配页 ② ( __alloc_pages_nodemask 函数参数分析 | __alloc_pages_nodemask 函数分配物理页流程 ) 博客中 , 分析了 __alloc_pages_nodemask 函数分配物理页流程如下 :
很多读者在看完百万 TCP 连接的系列文章之后，反馈问我有没有测试源码。也想亲自动手做出来体验体验。这里为大家的实践精神点赞。
内存是计算机的重要资源，虽然今天大多数的服务对内存的需求都没有那么高，但是数据库以及 Hadoop 全家桶这些服务却是消耗内存的大户，它们在生产环境动辄占用 GB 和 TB 量级的内存来提升计算的速度，Linux 操作系统为了更好、更快地管理这些内存并降低开销引入了很多策略，我们今天要介绍的是 HugePages，也就是大页[^1]。
本博客记录工作中需要的linux运维命令，大学时候开始接触linux，会一些基本操作，可是都没有整理起来，加上是做开发，不做运维，有些命令忘记了，所以现在整理成博客，当然vi，文件操作等就不介绍了，慢慢积累一些其它拓展的命令，博客不定时更新
当涉及到Linux系统性能优化的时候，物理内存是一个最重要的因素。自然的，Linux提供了丰富的选择来监测珍贵的内存资源的使用情况。不同的工具，在监测粒度（例如：全系统范围，每个进程，每个用户），接口方式（例如：图形用户界面，命令行，ncurses）或者运行模式（交互模式，批量处理模式）上都不尽相同。
net.ipv4.ip_local_port_range = 9000 65500
今天安装了9台Linux服务器，型号完全不一样（有DELL、HP和IBM服务器），又懒得去对清单，如何在Linux下cpu的个数和核数呢？另外，nginx的cpu工作模式也需要确切的知道linux服务器到底有多少个逻辑cpu，不过现在服务器那是相当的彪悍，直接上worker_processes 8吧。
首先，问题中描述的65535个连接指的是客户端连接数的限制。 在tcp应用中，server事先在某个固定端口监听，client主动发起连接，经过三次握手后建立tcp连接。那么对单机，其最大并发tcp连接数是多少呢？ 如何标识一个TCP连接 在确定最大连接数之前，先来看看系统如何标识一个tcp连接。系统用一个4四元组来唯一标识一个TCP连接：{localip, localport,remoteip,remoteport} = {本地ip，本地port，远程ip，远程port} client最大tcp连接数 c
MySQL对于很多Linux从业者而言，是一个非常棘手的问题，多数情况都是因为对数据库出现问题的情况和处理思路不清晰。在进行MySQL的优化之前必须要了解的就是MySQL的查询过程，很多的查询优化工作实际上就是遵循一些原则让MySQL的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。 今天我们特别邀请了资深的Linux运维老司机惨绿少年Linux来给大家体验MySQL的优化实战，助你高薪之路顺畅。 作者：惨绿少年Linux，马哥Linux原创作者社群特约作者，资深Linux运维工程师，作者博客：www.nmtui.
Jexus web server 5.1 每个工作进程的最大并发数固定为1万，最多可以同时开启4个工作进程，因此，每台Jexus V5.1服务器最多可以到支持4万个并发连接。但是，按照linux系统的默认设定，linux是不能支持这么高的并发请求的，只有对linux进行一些必要的优化，才能达到让Jexus支持大并发的目的。 一、调整文件描述符数量限制 linux默认文件描述符只有1024个，对于Jexus 等一些服务来说，在大负载的情况下这点文件描述符是远远不够的，因为Jexus 的工作方式，文件描述符
用于查看 Linux 文件系统的状态信息，显示各个分区的容量、已使用量、未使用量及挂载点等信息。如：
在Linux的内存分配机制中，优先使用物理内存，当物理内存还有空闲时(还够用)，不会释放其占用内存，就算占用内存的程序已经被关闭了，该程序所占用的内存用来做缓存使用，对于开启过的程序、或是读取刚存取过得数据会比较快。
前言 如果性能测试的目标服务器是linux系统，在如何使用linux自带的命令来实现性能测试过程的监控分析呢？ 对于日常性能测试来讲，在linux下或是类Unix系统，我们必须掌握以下常用的指标查看命令。 ps pstree top free vmstat iostat iotop sar 当然还有其他命令，这里就上述笔者常用的命令推荐大家掌握。 ps ps命令能给出当前系统中进程的快照。下面我们列举几个常用的选项，对于其他的请参考官方文档或是自行搜索相关文档。 使用 -a 参数。-a 代表 all。同时加
如果性能测试的目标服务器是linux系统，在如何使用linux自带的命令来实现性能测试过程的监控分析呢？
再开始这个问题之前，我们先的准备一下环境， mysql 8.027 8G 内存 SSD 磁盘 4核心CPU 。同时通过sysbench来对系统进行测试数据的填充。
ERROR 1040(HY000): Too many connections：DB连接池里已有太多连接，不能再和你建立新连接。
最近在搞Linux下性能评测，在做CPU评测时发现了个有意思的现象，因为uos系统是自带系统监视器的，在对输入法进程检测时，发现其CPU占用率为1%：
作为一个Linux运维人员，主要就是对Linux服务器的性能做一些优化，本篇博文仅仅介绍如何性能检测常用的指令！
本篇文章着眼于 Linux 页面大小对数据库性能的影响，以及如何优化数据库 Kubernetes 节点。
free 命令可以显示系统已用和空闲的内存情况。包括物理内存、交互区内存(swap)和内核缓冲区内存（buffer）。共享内存将被忽略。在Linux系统监控的工具中，free命令是最经常使用的命令之一。
free命令可以显示当前系统未使用的和已使用的内存数目，还可以显示被内核使用的内存缓冲区。 参数讲解 bash-3.00$ free total used free shared buffers cached Mem: 1572988 1509260 63728 0 62800 277888 -/+ buffers/cache: 1168572 404416 Swap: 2096472 16628 2079844 Mem：表示物理内存统计 total：表示物理内存总量(total = used + free) used：表示总计分配给缓存（包含buffers 与cache ）使用的数量，但其中可能部分缓存并未实际使用。 free：未被分配的内存。 shared：共享内存，一般系统不会用到，这里也不讨论。 buffers：系统分配但未被使用的buffers 数量。 cached：系统分配但未被使用的cache 数量。 -/+ buffers/cache：表示物理内存的缓存统计 used2：也就是第一行中的used – buffers-cached 也是实际使用的内存总量。 //used2为第二行 free2= buffers1 + cached1 + free1 //free2为第二行、buffers1等为第一行 free2：未被使用的buffers 与cache 和未被分配的内存之和，这就是系统当前实际可用内存。 Swap：表示硬盘上交换分区的使用情况，这里我们不去关心。 系统的总物理内存：255268Kb（256M），但系统当前真正可用的内存b并不是第一行free 标记的 16936Kb，它仅代表未被分配的内存。 buffers与cached的区别 A buffer is something that has yet to be “written” to disk. A cache is something that has been “read” from the disk and stored for later use 对于应用程序来说，buffers/cached 是等于可用的，因为buffer/cached是为了提高文件读取的性能，当应用程序需在用到内存的时候，buffer/cached会很快地被回收。 所以从应用程序的角度来说 可用内存=系统free memory+buffers+cached. buffers是指用来给块设备做的缓冲大小，他只记录文件系统的metadata以及 tracking in-flight pages. cached是用来给文件做缓冲。 那就是说：buffers是用来存储，目录里面有什么内容，权限等等。 而cached直接用来记忆我们打开的文件，如果你想知道他是不是真的生效，你可以试一下，先后执行两次命令#man X ,你就可以明显的感觉到第二次的开打的速度快很多。 cached实验：在一台没有什么应用的机器上做会看得比较明显。记得实验只能做一次，如果想多做请换一个文件名。 #free #man X #free #man X #free 你可以先后比较一下free后显示buffers的大小。 buffers实验： #free #ls /dev #free 你比较一下两个的大小，当然这个buffers随时都在增加，但你有ls过的话，增加的速度会变得快，这个就是buffers/chached的区别。 因为Linux将你暂时不使用的内存作为文件和数据缓存，以提高系统性能，当你需要这些内存时，系统会自动释放（不像windows那样，即使你有很多空闲内存,他也要访问一下磁盘中的pagefiles） 简述swap 当可用内存少于额定值的时候，就会开始进行交换. 如何看额定值（RHEL4.0）： #cat /proc/meminfo 交换将通过三个途径来减少系统中使用的物理页面的个数： 1.减少缓冲与页面cache的大小， 2.将系统V类型的内存页面交换出去， 3.换出或者丢弃页面。(Application 占用的内存页，也就是物理内存不足）。 事实上，少量地使用swap是不是影响到系统性能的。 使用free命令 将used的值减去 buffer和cache的值就是你当前真实内存使用 ————– 对操作系统来讲是Mem的参数.buffers/cached 都是属于被使用,所以它认为free只有16936. 对应用程序来讲是(-/+ buffers/cach).buffers/cached 是等同可用的，因为buffer/cached是为了
用过不少种类的数据库的人会遇到一个问题, transparent Hugepages 在不少的数据库中都被提到 disabled, turn off . Why should we turn off
为什么选择Linux？因为Linux能让你掌握你所做的一切！ 为什么痛恨Windows？因为Windows让你不知道自己在做什么！ 这就是我喜欢Linux的原因。只要我愿意，我可以将底层的系统运行机制看得清清楚楚，可以掌握一切。而Windows尽管界面漂亮，却让你总也猜不透她心里想什么。我不喜欢若即若离的感觉。 如果你一看到这个标题就觉得头疼，或者对Linux的内部技术根本不关心，那么，我劝你一句：别用Linux了。你只是在追赶潮流，并不是真心喜欢它。Linux的确没有Windows好用,可它比Windows“结实”。如果你对Linux的稳定性感兴趣，特别是想把Linux作为网站服务器的话，那就请看看下文吧！ Swap，即交换区，除了安装Linux的时候，有多少人关心过它呢？其实，Swap的调整对Linux服务器，特别是Web服务器的性能至关重要。通过调整Swap，有时可以越过系统性能瓶颈，节省系统升级费用。 本文内容包括： Swap基本原理 突破128M Swap限制 Swap配置对性能的影响 Swap性能监视 有关Swap操作的系统命令 Swap基本原理 Swap的原理是一个较复杂的问题，需要大量的篇幅来说明。在这里只作简单的介绍，在以后的文章中将和大家详细讨论Swap实现的细节。 众所周知，现代操作系统都实现了“虚拟内存”这一技术，不但在功能上突破了物理内存的限制，使程序可以操纵大于实际物理内存的空间，更重要的是，“虚拟内存”是隔离每个进程的安全保护网，使每个进程都不受其它程序的干扰。 Swap空间的作用可简单描述为：当系统的物理内存不够用的时候，就需要将物理内存中的一部分空间释放出来，以供当前运行的程序使用。那些被释放的空间可能来自一些很长时间没有什么操作的程序，这些被释放的空间被临时保存到Swap空间中，等到那些程序要运行时，再从Swap中恢复保存的数据到内存中。这样，系统总是在物理内存不够时，才进行Swap交换。 计算机用户会经常遇这种现象。例如，在使用Windows系统时，可以同时运行多个程序，当你切换到一个很长时间没有理会的程序时，会听到硬盘“哗哗”直响。这是因为这个程序的内存被那些频繁运行的程序给“偷走”了，放到了Swap区中。因此，一旦此程序被放置到前端，它就会从Swap区取回自己的数据，将其放进内存，然后接着运行。 需要说明一点，并不是所有从物理内存中交换出来的数据都会被放到Swap中（如果这样的话，Swap就会不堪重负），有相当一部分数据被直接交换到文件系统。例如，有的程序会打开一些文件，对文件进行读写（其实每个程序都至少要打开一个文件，那就是运行程序本身），当需要将这些程序的内存空间交换出去时，就没有必要将文件部分的数据放到Swap空间中了，而可以直接将其放到文件里去。如果是读文件操作，那么内存数据被直接释放，不需要交换出来，因为下次需要时，可直接从文件系统恢复；如果是写文件，只需要将变化的数据保存到文件中，以便恢复。但是那些用malloc和new函数生成的对象的数据则不同，它们需要Swap空间，因为它们在文件系统中没有相应的“储备”文件，因此被称作“匿名”(Anonymous)内存数据。这类数据还包括堆栈中的一些状态和变量数据等。所以说，Swap空间是“匿名”数据的交换空间。 突破128M Swap限制 经常看到有些Linux（国内汉化版）安装手册上有这样的说明：Swap空间不能超过128M。为什么会有这种说法？在说明“128M”这个数字的来历之前，先给问题一个回答：现在根本不存在128M的限制！现在的限制是2G！ Swap空间是分页的，每一页的大小和内存页的大小一样，方便Swap空间和内存之间的数据交换。旧版本的Linux实现Swap空间时，用Swap空间的第一页作为所有Swap空间页的一个“位映射”（Bit map）。这就是说第一页的每一位，都对应着一页Swap空间。如果这一位是1，表示此页Swap可用；如果是0，表示此页是坏块，不能使用。这么说来，第一个Swap映射位应该是0，因为，第一页Swap是映射页。另外，最后10个映射位也被占用，用来表示Swap的版本（原来的版本是Swap_space ，现在的版本是swapspace2）。那么，如果说一页的大小为s，这种Swap的实现方法共能管理“8 * ( s - 10 ) - 1”个Swap页。对于i386系统来说s=4096，则空间大小共为133890048，如果认为1 MB=2^20 Byte的话，大小正好为128M。 之所以这样来实现Swap空间的管理，是要防止Swap空间中有坏块。如果系统检查到Swap中有坏块，则在相应的位映射上标记上0，表示此页不可用。这样在使用Swap时，不至于用到坏块，而使系统产生错误。
查看系统负载 常用命令，其中1表示1秒刷新一次，-S表示单位，M表示MB vmstat 1 -S M
上次在服务器实战的时候出了问题一时要分析各种问题，还是非常需要把核心的命令和工具记录下来。
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