Linux性能优化实战
倪朋飞
微软资深工程师,Kubernetes项目维护者
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开篇词 (2讲)
开篇词 | 别再让Linux性能问题成为你的绊脚石
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01 | 如何学习Linux性能优化?
CPU 性能篇 (13讲)
02 | 基础篇:到底应该怎么理解“平均负载”?
03 | 基础篇:经常说的 CPU 上下文切换是什么意思?(上)
04 | 基础篇:经常说的 CPU 上下文切换是什么意思?(下)
05 | 基础篇:某个应用的CPU使用率居然达到100%,我该怎么办?
06 | 案例篇:系统的 CPU 使用率很高,但为啥却找不到高 CPU 的应用?
07 | 案例篇:系统中出现大量不可中断进程和僵尸进程怎么办?(上)
08 | 案例篇:系统中出现大量不可中断进程和僵尸进程怎么办?(下)
09 | 基础篇:怎么理解Linux软中断?
10 | 案例篇:系统的软中断CPU使用率升高,我该怎么办?
11 | 套路篇:如何迅速分析出系统CPU的瓶颈在哪里?
12 | 套路篇:CPU 性能优化的几个思路
13 | 答疑(一):无法模拟出 RES 中断的问题,怎么办?
14 | 答疑(二):如何用perf工具分析Java程序?
内存性能篇 (8讲)
15 | 基础篇:Linux内存是怎么工作的?
16 | 基础篇:怎么理解内存中的Buffer和Cache?
17 | 案例篇:如何利用系统缓存优化程序的运行效率?
18 | 案例篇:内存泄漏了,我该如何定位和处理?
19 | 案例篇:为什么系统的Swap变高了(上)
20 | 案例篇:为什么系统的Swap变高了?(下)
21 | 套路篇:如何“快准狠”找到系统内存的问题?
22 | 答疑(三):文件系统与磁盘的区别是什么?
I/O 性能篇 (10讲)
23 | 基础篇:Linux 文件系统是怎么工作的?
24 | 基础篇:Linux 磁盘I/O是怎么工作的(上)
25 | 基础篇:Linux 磁盘I/O是怎么工作的(下)
26 | 案例篇:如何找出狂打日志的“内鬼”?
27 | 案例篇:为什么我的磁盘I/O延迟很高?
28 | 案例篇:一个SQL查询要15秒,这是怎么回事?
29 | 案例篇:Redis响应严重延迟,如何解决?
30 | 套路篇:如何迅速分析出系统I/O的瓶颈在哪里?
31 | 套路篇:磁盘 I/O 性能优化的几个思路
32 | 答疑(四):阻塞、非阻塞 I/O 与同步、异步 I/O 的区别和联系
网络性能篇 (13讲)
33 | 关于 Linux 网络,你必须知道这些(上)
34 | 关于 Linux 网络,你必须知道这些(下)
35 | 基础篇:C10K 和 C1000K 回顾
36 | 套路篇:怎么评估系统的网络性能?
37 | 案例篇:DNS 解析时快时慢,我该怎么办?
38 | 案例篇:怎么使用 tcpdump 和 Wireshark 分析网络流量?
39 | 案例篇:怎么缓解 DDoS 攻击带来的性能下降问题?
40 | 案例篇:网络请求延迟变大了,我该怎么办?
41 | 案例篇:如何优化 NAT 性能?(上)
42 | 案例篇:如何优化 NAT 性能?(下)
43 | 套路篇:网络性能优化的几个思路(上)
44 | 套路篇:网络性能优化的几个思路(下)
45 | 答疑(五):网络收发过程中,缓冲区位置在哪里?
综合实战篇 (13讲)
46 | 案例篇:为什么应用容器化后,启动慢了很多?
47 | 案例篇:服务器总是时不时丢包,我该怎么办?(上)
48 | 案例篇:服务器总是时不时丢包,我该怎么办?(下)
49 | 案例篇:内核线程 CPU 利用率太高,我该怎么办?
50 | 案例篇:动态追踪怎么用?(上)
51 | 案例篇:动态追踪怎么用?(下)
52 | 案例篇:服务吞吐量下降很厉害,怎么分析?
53 | 套路篇:系统监控的综合思路
54 | 套路篇:应用监控的一般思路
55 | 套路篇:分析性能问题的一般步骤
56 | 套路篇:优化性能问题的一般方法
57 | 套路篇:Linux 性能工具速查
58 | 答疑(六):容器冷启动如何性能分析?
加餐篇 (4讲)
加餐(一) | 书单推荐:性能优化和Linux 系统原理
加餐(二) | 书单推荐:网络原理和 Linux 内核实现
用户故事 | “半路出家 ”,也要顺利拿下性能优化!
用户故事 | 运维和开发工程师们怎么说?
结束语 (1讲)
结束语 | 愿你攻克性能难关
Linux性能优化实战
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55 | 套路篇:分析性能问题的一般步骤

倪朋飞 2019-04-03
你好,我是倪朋飞。
上一节,我们一起学习了,应用程序监控的基本思路,先简单回顾一下。
应用程序的监控,可以分为指标监控和日志监控两大块。
指标监控,主要是对一定时间段内的性能指标进行测量,然后再通过时间序列的方式,进行处理、存储和告警。
而日志监控,则可以提供更详细的上下文信息,通常通过 ELK 技术栈,来进行收集、索引和图形化展示。
在跨多个不同应用的复杂业务场景中,你还可以构建全链路跟踪系统。这样,你就可以动态跟踪调用链中各个组件的性能,生成整个应用的调用拓扑图,从而加快定位复杂应用的性能问题。
不过,如果你收到监控系统的告警,发现系统资源或者应用程序出现性能瓶颈,又该如何进一步分析它的根源呢?今天,我就分别从系统资源瓶颈和应用程序瓶颈这两个角度,带你一起来看看,性能分析的一般步骤。

系统资源瓶颈

首先来看系统资源的瓶颈,这也是最为常见的性能问题。
在系统监控的综合思路篇中,我曾经介绍过,系统资源的瓶颈,可以通过 USE 法,即使用率、饱和度以及错误数这三类指标来衡量。系统的资源,可以分为硬件资源和软件资源两类。
如 CPU、内存、磁盘和文件系统以及网络等,都是最常见的硬件资源。
而文件描述符数、连接跟踪数、套接字缓冲区大小等,则是典型的软件资源。
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精选留言(7)

  • 胡鹏
    平时用php的xhprof,或是go的prof图,分析代码性能,

    作者回复: 👍谢谢分享

    2019-04-07
    2
  • 我来也
    [D55打卡]
    集合了各模块套路的套路篇,哈哈。
    2019-04-03
    1
  • ninuxer
    打卡day59
    本篇内容综合了之前的几大块的套路~
    2019-04-03
    1
  • 雪哥
    老师我想问一下,千万级并发用户的压测,一般用什么工具啊,或者其他技术手段实现超大并发的性能测试
    2019-10-17
  • 如果
    DAY55,打卡
    2019-04-23
  • 每日都想上班
    喜欢老师的讲解
    2019-04-05
  • coyang
    非常喜欢倪老师的专栏,期待下一部分实战演练。
    2019-04-03
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