调节三者之间的关系，实现整个系统（硬件、操作系统、应用）的性能最优化，不断满足现有的业务需求。
硬件配置：CUP Xeon E5620 x 2 8核心， 内存 16G ， 硬盘 RAID 10，操作系统： CentOS 6.4 x86_64（64位）。
精彩早知道 作者概述 什么是性能调优？(what) 为什么需要性能调优？(why) 什么时候需要性能调优？(when) 什么地方需要性能调优？(where) 什么人来进行性能调优？(who) 怎么样进行性能调优？(How) 总结 硬件配置：CUP Xeon E5620 x 2 8核心， 内存 16G ， 硬盘 RAID 10，操作系统： CentOS 6.4 x86_64（64位）。 概述 在这篇博文中，我不想用一些抽象的概念去说性能调优的问题，只想用最通俗的语言尽量来准确的表达我的想法。 由于本人小平有
随着业务容器化的推进，经常有客户抱怨应用 QPS 无法和在物理机或者云主机上媲美，并且时常会出现 DNS 查询超时、短连接 TIME_OUT、网络丢包等问题，而在容器中进行调优与诊断的效果因为安装工具的复杂度大打折扣。本文基于网易轻舟中间件业务容器化实践，总结容器场景下的性能调优心得，供读者参考。
《循序渐进Linux（第 2版） 基础知识 服务器搭建 系统管理 性能调优 虚拟化与集群应用》从基础知识入手，系统讲解了Linux系统结构、shell、主流服务器搭建及故障排除、用户权限管理、磁盘存储管理、文件系统管理、内存管理和系统进程管理等关键技术，深入研究了系统性能优化思路、系统性能评估与优化、集群技术、负载均衡等Linux热点主题。 《循序渐进Linux（第 2版） 基础知识 服务器搭建 系统管理 性能调优 虚拟化与集群应用》强调学习方法以及技术能力的培养，在每个知识点后都给出了大量操作案例，包括了详细的操作步骤，具有很强的可操作性，并对案例进行分析，提供了解决问题的思路和方法，做到了授人以渔。 《循序渐进Linux（第 2版） 基础知识 服务器搭建 系统管理 性能调优 虚拟化与集群应用》适合希望系统、全面学习Linux技术的初学者作为教材，也适合Linux系统管理员、数据库管理人员、网络安全管理人员、系统集成人员和系统架构师参考。
前几天，和一个同学瞎聊，他说，“我们公司的系统从来都没有经过性能调优，集成测试没问题后就上线了，上线后也几乎没出现过性能问题。”
前几天跟某互联网主题旅游网架构师聊起性能调优的话题，那个时候正好遇到一些线上调优的一些困惑，希望一起探讨一下。
出于对Linux操作系统的兴趣，以及对底层知识的强烈欲望，因此整理了这篇文章。本文也可以作为检验基础知识的指标，另外文章涵盖了一个系统的方方面面。如果没有完善的计算机系统知识，网络知识和操作系统知识，文档中的工具，是不可能完全掌握的，另外对系统性能分析和优化是一个长期的系列。
当一个系统的CPU空闲时间或者等待时间小于5%时，我们就可以认为系统的CPU资源耗尽，我们应该对CPU进行性能调优。
本文由马哥教育面授班23期学员推荐，转载自恒生研究院，作者为董西孝，内容略经小编改编和加工，观点跟作者无关，最后感谢作者的辛苦贡献与付出。 出于对Linux操作系统的兴趣，以及对底层知识的强烈欲望，因此整理了这篇文章。本文也可以作为检验基础知识的指标，另外文章涵盖了一个系统的方方面面。如果没有完善的计算机系统知识，网络知识和操作系统知识，文档中的工具，是不可能完全掌握的，另外对系统性能分析和优化是一个长期的系列。 本文档主要是结合Linux 大牛，Netflix 高级性能架构师 Brendan Greg
性能调优就是用更少的资源提供更好的服务，成本利益最大化。性能调优的手段并不新鲜，性能调优常规手段有：
想让你的程序更快更稳，但是系统经常出各种 bug，无从下手？Java 性能调优全攻略来啦！
vmstat（VirtualMeomoryStatistics，虚拟内存统计）是 Linux 中监控内存的常用工具,可对操作系统的虚拟内存、进程、CPU 等的整体情况进行监视。
基于GlusterFS构建的集群NAS系统是一个复杂的系统工程，其整体性能表现与特定应用特征、硬件和软件配置等息息相关。系统部署时，如果性能与估算或经验值相差较大，则需要根据实际情况进行性能调优。根据Gluster系统组成，性能调优主要从硬件、OS系统和GlusterFS文件系统三大部分着手，通过测试和实验分析得出影响性能的关键点，然后有针对性的实施调优方法。导致性能问题的典型情景有如下几种：
先来吃个瓜，最近成都核酸检测系统挂了，发文称经受了上海每小时600w次峰值考验，算下来QPS不足1700，看到这文章就是在找骂，吃瓜群众不要急着骂人，因为这文章压根就不是写给你们这些技术专家看的。
在深入Linux系统的复杂世界中，性能优化始终是SRE关注的热点。最近在拜读国际著名的 LINUX 性能专家 Brendan Gregg 的个人博客和技术书籍。他的工作不仅涵盖了系统性能的监控和分析，还深入探讨了性能问题的根源及其解决方案。通过他的个人博客和技术书籍，我们可以窥见Linux性能优化的精髓，学习到如何利用各种工具和方法来提升系统效率，确保应用的顺畅运行。将会结合 Brendan Gregg博文与个人理解 出一个拜读系列博文。
一款线上产品如果没有经过性能测试，那它就好比是一颗定时炸弹，你不知道它什么时候会出现问题，你也不清楚它能承受的极限在哪儿。有些性能问题是时间累积慢慢产生的，到了一定时间自然就爆炸了；而更多的性能问题是由访问量的波动导致的，例如，活动或者公司产品用户量上升；当然也有可能是一款产品上线后就半死不活，一直没有大访问量，所以还没有引发这颗定时炸弹。
出于对Linux操作系统的兴趣，以及对底层知识的强烈欲望，因此整理了这篇文章。本文也可以作为检验基础知识的指标，另外文章涵盖了一个系统的方方面面。如果没有完善的计算机系统知识，网络知识和操作系统知识，文档中的工具，是不可能完全掌握的，另外对系统性能分析和优化是一个长期的系列。 本文档主要是结合Linux 大牛，搜集Linux系统性能优化相关文章整理后的一篇综合性文章，主要是结合博文对涉及到的原理和性能测试的工具展开说明。 背景知识：具备背景知识是分析性能问题时需要了解的。比如硬件 cache；再比如操作系统
算法、Linux命令、Windows工具、服务器、CPU、内存、存储、网络、虚拟化、云计算
最近发现知识付费泛滥成灾，很多人买了很多课程，但是真正能看完的没有几个课程，比如大数据从业人员，工具还没用熟，就去学习数据结构，机器学习等，不是瞧不起你的学习能力，人的精力有限，而且成长也要稳扎稳打，大数据都是培训入门的，没有两三年的积累，根本就是一坨屎，还想着贪多，最后肯定是一塌糊涂，不要只着眼于眼前。
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。
Linux作为一个强大的开源操作系统，广泛应用于服务器、桌面、嵌入式设备等领域。然而，随着应用复杂性的增加和硬件资源的有限，Linux系统性能优化变得越来越重要。本文将从多个方面详细探讨Linux性能优化的方法和技巧，帮助读者更好地发挥系统的潜力。
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大家好，我是猫头虎博主，今天带来了一个非常实用的技术分享：如何调优系统性能以提升服务器响应速度。在这篇博文中，我将逐步介绍一些核心的性能调优策略和实践经验，帮助你的服务器跑得更快、更稳定。为了更好效果，我还会涉及一些性能评估的工具和方法，帮助你更好地监测和优化。🚀
Java 应用性能优化是一个老生常谈的话题，典型的性能问题如页面响应慢、接口超时，服务器负载高、并发数低，数据库频繁死锁等。尤其是在“糙快猛”的互联网开发模式大行其道的今天，随着系统访问量的日益增加和代码的臃肿，各种性能问题开始纷至沓来。Java 应用性能的瓶颈点非常多，比如磁盘、内存、网络 I/O 等系统因素，Java 应用代码，JVM GC，数据库，缓存等。笔者根据个人经验，将 Java 性能优化分为 4 个层级：应用层、数据库层、框架层、JVM 层，如图 1 所示。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 今天，Bug和性能问题成为威胁软件健康的两大的话题。 从单机时代开始，我们就投入了不计其数的人力、物力研究性能。 随着分布式系统的大量应用，对于性能问题的分析、调优，面临着很多前所未有的挑战。 很多团队经常面对下面这类技术困境： 如何使用开源软件构建机群？ 如何选择云服务？ 如何设计高效的分布式 Web 服务？ 如何开发高效的分布式机器学习系统？ 为什么我的 App 打开比较慢？ 为什么我的网站访问不了？ 怎么才能看到我的业务中哪个逻辑比较慢 …… “
我们开发的软件服务需要在服务器上运行，所以服务器性能代表了软件的性能上限，因此服务器性能调优是个十分重要的环节，然而大部分同学对服务器性能调优关注的较少，今天从3个部分对服务器性能调优进行介绍，分别是：服务器配置选择，服务器负载分析，服务器内核参数调优。
计算机性能是一门令人激动的，富于变化同时又充满挑战的领域。 系统性能是对整个计算机系统的性能的研究，包括主要硬件组件和软件组件。所有数据路径上和从存储设备到应用软件上所发生的事情都包括在内，因为这些都有可能影响性能。对于分布式系统来说，这意味着多台服务器和多个应用。如果你还没有关于你的环境的一张示意图，用来显示数据的路径，赶紧找一张或者自己画一张。它可以帮助你理解所有组件的关系，并确保你不会只见树木不见森林。 系统性能的典型目标是通过减少延时和降低计算成本来改善终端用户的体验。降低成本可以通过消除低效之处、
对于全栈而言，数据库技能不可或缺，关系型数据库或者nosql，内存型数据库或者偏磁盘存储的数据库，对象存储的数据库或者图数据库……林林总总,但是第一必备技能还应该是MySQL。从LAMP的兴起，到Mariadb的出现，甚至PG的到来，熟练的MySQL技能都是大有用武之地的。
软件测试流程（思维导图） 目录 1、需求评审 2、测试计划 3、测试方案 4、测试用例 5、测试执行 5.1、接口测试 5.2、功能测试 5.3、系统测试 5.4、性能测试 5.4.1、性能测试分析 5.4.2、性能测试计划 5.4.3、性能测试用例 5.4.4、测试脚本编写 5.4.5、测试场景设计 5.4.6、测试场景运行 5.4.7、场景运行监视 5.4.8、运行结果分析 5.4.9、系统性能调优 5.4.10、性能测试总结 5.5、验收测试 6、测试报告 7、操作文档 8、引申 1、需求评审
针对效率可在工作中不断的执行，执行后不断的进行优化，再次执行，在不断的工作实践中慢慢完善最终适用于整个团队
Elasticsearch是当前主流的分布式大数据存储和搜索引擎，可以为用户提供强大的全文本检索能力，广泛应用于日志检索，全站搜索等领域。Logstash作为Elasicsearch常用的实时数据采集引擎，可以采集来自不同数据源的数据，并对数据进行处理后输出到多种输出源，是Elastic Stack 的重要组成部分。本文从Logstash的工作原理，使用示例，部署方式及性能调优等方面入手，为大家提供一个快速入门Logstash的方式。文章最后也给出了一些深入了解Logstash的的链接，以方便大家根据需要详细了解。
本次分享的均会以实战项目为切入点，来分享实战经验，不会讲太深入的理论知识。以项目为导向，让工作三、四年的小伙伴都可以轻松进入学习。不会过多的讲解具体细节问题。可以提问细节内容，兼实战为主。
本文翻译自QBox官方博客“Elasticsearch性能调优权威指南”系列文章的第一篇，主要从集群拓扑结构、分片与副本、容量规划以及内存优化等方面介绍了性能调优的基本原理和实践策略。后续还有第二篇和第三篇，敬请期待。
基础： 完整的性能测试流程 需求-计划-方案-环境搭建-用例设计-数据准备-场景设计-脚本开发-脚本执行-结果分析-问题反馈-性能调优-结果报告 性能指标 TPS，QPS，RPS，HPS，RT，VU，ERROR 测试类型 压力测试，负载测试，并发测试，spike测试，稳定性测试，破坏性测试，验收测试 工具：
Elasticsearch性能调优对于提升系统整体效能至关重要。然而，性能调优并非一蹴而就，需要深入理解ES的内部工作机制，并结合实际业务场景进行精细化调整。本文将深入解释ES性能调优方法的原理，结合具体案例展示如何在实际应用中优化ES性能。
之前给一个客户做项目时，由于自己对性能测试了解并不深，搞不懂压力测试和负载测试的区别，导致后面还是由负责性能测试的同事来处理，他跟我说了很多关于压力测试和负载测试的区别，现在我总结如下。
Hadoop离线数据分析平台实战——380MapReduce程序优化 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析(MR) 完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 调优的目的 充分的利用机器的性能，更快的完成mr程序的计算任务。 甚至是在有限的机器条件下，能够支持运行足够多的mr程序。 说的直接一点就是：调优
今天谈下业务系统性能问题分析诊断和性能优化方面的内容。这篇文章重点还是谈已经上线的业务系统后续出现性能问题后的问题诊断和优化重点。
对于业务系统的性能优化，除了上面谈到的标准分析流程和分析要素外，再谈下其它一些性能问题引发的关键思考。
确认硬件和软件要求 在安装Ceph集群之前，您需要确保您的服务器符合Ceph的硬件和软件要求。Ceph支持多种操作系统，包括Linux、FreeBSD和Windows。在Linux系统中，推荐使用CentOS、Red Hat Enterprise Linux（RHEL）和Ubuntu。此外，您还需要确保每个节点至少有2个网卡，并且每个节点上的所有磁盘都是相同的大小。
作为一名高级工程师，性能调优是必不可少的技能，本篇文章是性能调优系列文章的第一篇 导致性能瓶颈的几点原因 CPU：如果系统中存在视频分析、3D渲染、大量计算这样的应用时，大量的CPU资源的竞争就会引起性能瓶颈 内存：一般来说内存不会成为性能瓶颈，为啥人家redis快，就是因为是基于内存的。但是呢内存资源不够用确实是个很致命的问题，就像Java中的OOM大部分都是因为内存资源不够引起的 磁盘：我们都知道买一个256G的硬盘的价钱勉强才可以买一个8G的内存条，它们之间的价格差距如此之大主要就是因为内存的读写速
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