单机调优：
分析性能瓶颈的原因，解决它。
cpu子系统
内存子系统
IO子系统
网络系统
@cpu子系统调优
cpu技术指标 xeon E5520 2.27GHz 8192kb
# cat /proc/cpuinfo
# dmidecode
# dmidecode --type cache
# dmidecode --type processor
中断 --- 某个事件发生，cpu停止执行当前指令，转而执行引起该事件的程序产生的指令，执行完毕，恢复执行之前被暂停的指令。 IO引起（存储设备、网络传输）
上下文切换
内核处理过程---控制优先级
内核除了调用各种驱动程序，完成对硬件的驱动
对系统各种资源的调配：
硬件资源
调整各个进程的优先级，对进行进行调度。
完成以上任务的也是由相应的进程完成，这些进程称为系统进程（内核进程）
用户进程
运行队列（系统负载）uptime
# uptime
14:24:16 up 4:20, 5 users, load average: 0.06, 0.09, 0.18
1分钟，5分钟，15分钟
负载，代表就是系统过去的压力，数字越大，说明系统越忙。
负载就是代表运行队列的平均长度。如果数字越大，说明排队等候cpu处理的进程就越多。
单核cpu：
4 过去的时间里，运行队列里平均长度是4。（事实上3个进程在等候，1个进程正在被cpu处理）。也就是说，负载是4.
一般一个核心的cpu它的负载（运行队列）不应该大于3.
双核cpu：
4 过去的时间里，平均每个核心的cpu运行队列里长度是4/2=2。
因为平均下载，都比常用指标3要低，所以系统不繁忙。
cpu利用率
用户进程us , 用户执行的程序
内核调度sy , 内核进行调度（处理中断，进行上下文切换）
空闲 id
等待io wa
vmstat,top,uptime,mpstat,dstat,sar -u / -q
# top
可以交互界面下，动态查看负载，系统的进程等信息。
在查找性能瓶颈的时候，主要用它来查看当前哪些进程最活跃。最活跃进程通常都是占用资源最多的进程。
shift + M 以内存使用百分比排序
shift + P 以cpu使用百分比排序
# vmstat 2 <---每2秒中输出一次最新的数据。
# vmstat 2 3 <---只输出3次数据
procs --system-- -----cpu-----
r b in cs us sy id wa st
0 0 728 913 29 2 68 0 0
0 0 301 255 2 1 98 0 0
0 0 472 569 1 1 98 0 0
r 当前运行队列中有多少个进程（uptime看到的负载）
b 被阻塞进程有多少个，只要看到数字，都应该留意，一般被阻塞的进程都是由于IO导致。
in 中断数 ， 数字越大，说明操作系统越活跃，操作系统在充分发挥它该做的事情。
cs 上下文切换数， 数字越大，说明操作系统越活跃，操作系统在充分发挥它该做的事情。
us 用户进程使用的cpu百分比
sy 内核进程使用的cpu百分比
us ： sy = 7 : 3
id 空间的cpu百分比
wa cpu花在等待的时间的备份比。一般产生wa时间都是由于某个进程被阻塞了，在慢设备上读写数据，然后让cpu被迫停止等待指令执行完毕。
一直都出现wa时间，就应该注意。
# mpstat -p ALL <---分别查看每个核心的使用情况
# yum install sysstat -y
# sar -u <---输出过去24小时内sar -u每10分钟捕获一次历史数据。
# sar -u 2
# sar -q 2
案例数据分析
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@内存子系统调优
虚拟内存
内存页 page
作为系统分配内存空间的最基本的单位。内核默认的内存也多大？
内存分页（paging）--内核就必须经常扫描内存空间并且收回其中未被使用的内存页,把数据同步到硬盘
kswapd
pdflush 进程负责将内存中的内容和文件系统进行同步操
# free -m
total used free shared buffers cached
Mem: 3925 2114 1810 0 109 1461
-/+ buffers/cache: 543 3381
Swap: 4095 0 4095
buffers
缓冲区，用于缓存块设备的数据。这些数据是不经过文件系统的数据。
cached
高速缓存，用于缓存文件系统的数据。默认情况下，Linux在内存空间允许的情况下，把曾经打开过的文件都缓存到这里。
如果放在内存中的数据被修改过了，这些数据叫做“脏数据”。pdflush 进程定期扫描内存中的脏数据，把脏数据同步到磁盘上。同步之后的数据，叫做干净数据。
如果出现内存空间不足的时候，就会把脏数据马上同步到磁盘，把同步后的数据，从内存中删除掉。
如果内存中的数据并不是来自磁盘，而是进程在运行过程中产生，如果遇到内存空间不足的时候，而这部分数据当前不许要马上使用，就会被置换到swap分区。
# vmstat 2 3
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu-----
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st
0 0 0 1849492 112304 1500544 0 0 48 18 644 751 23 2 75 0 0
0 0 0 1848020 112312 1501792 0 0 0 12 1248 813 3 1 95 1 0
0 0 0 1851492 112312 1498248 0 0 0 0 707 392 1 0 99 0 0
si 有多少数据从swap加载到内存中 （page in）
so 有多少数据从内存中保存到swap中 （page out）
swpd 使用了多少的swap分区空间
如果发现某个系统是存在内存瓶颈，想知道哪个进程使用了大量的内存，使用top指令查看最活跃的进程，或者按内存使用百分比输出结果。
找到这个进程之后，就可以使用strace去跟踪进程，看一下进程到底在调用什么的系统函数，结合进程本身作用，推断出进程背后在做些什么？
例如： 如果现在系统出现性能瓶颈，top指令发现mysqld进程最活跃》
# strace -F -p 2234 <--- 2234是mysqld进程pid
主页面故障：
程序运行的时候所需要的数据并不在内存中，就会产生主页面故障。
次页面故障
程序运行的时候所需要的数据已经在内存中，就会产生次页面故障。
vmstat , time , sar -B ,free
# /usr/bin/time -v date
2012年 12月 28日 星期五 16:29:28 CST
...
Major (requiring I/O) page faults: 0 主页面故障
Minor (reclaiming a frame) page faults: 234 次页面故障
...
Page size (bytes): 4096
# sar -B 2
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@IO子系统调优
IO 输入输出（写读硬盘）
IOPS计算
IOPS 每秒钟完成多少个IO指令。越多就越好。
在最好发挥硬盘性能的条件下去测试的：
10K 120-150 IOPS
15K 150-200 IOPS
IO吞吐量计算
每个IO指令完成了多少的数据。 数字越大，代表设备性能越好。
IO分类
随机IO
顺序IO
iostat
# iostat -d sda2 2
Linux 2.6.32-220.el6.x86_64 (www.upl.com) 2012年12月28日 _x86_64_ (2 CPU)
Device: tps Blk_read/s Blk_wrtn/s Blk_read Blk_wrtn
sda2 3.21 127.32 22.67 3079282 548200 <---开机到现在的平均数据
Device: tps Blk_read/s Blk_wrtn/s Blk_read Blk_wrtn
sda2 0.00 0.00 0.00 0 0 <--过去2秒钟的平均数据
tps 平均每秒钟发生的事务数（IO） = IOPS
Blk_read/s 平均每秒中读取了多少块数据。 1块=1扇区=512字节
Blk_read 过去2秒钟中读取了多少块的数据
# iostat -d sda2 2 -k
Linux 2.6.32-220.el6.x86_64 (www.upl.com) 2012年12月28日 _x86_64_ (2 CPU)
Device: tps kB_read/s kB_wrtn/s kB_read kB_wrtn
sda2 3.20 63.13 11.39 1539641 277756
-k 以KB 单位输出
-m 以MB 为单位输出
测试设备的读写性能，以下是顺序IO的测试结果：
# mount -o remount,sync /dev/sda6
# dd if=/dev/zero of=/rhci/1Gb bs=1M count=1024
记录了1024+0 的读入
记录了1024+0 的写出
1073741824字节(1.1 GB)已复制，55.7702 秒，19.3 MB/秒
# iostat -m -d sda6 2
Linux 2.6.32-220.el6.x86_64 (www.upl.com) 2012年12月28日 _x86_64_ (2 CPU)
Device: tps MB_read/s MB_wrtn/s MB_read MB_wrtn
sda6 0.94 0.00 0.06 3 1397
Device: tps MB_read/s MB_wrtn/s MB_read MB_wrtn
sda6 326.00 0.12 18.36 0 36
Device: tps MB_read/s MB_wrtn/s MB_read MB_wrtn
sda6 360.00 0.00 20.47 0 40
Device: tps MB_read/s MB_wrtn/s MB_read MB_wrtn
sda6 306.00 0.00 17.40 0 34
Device: tps MB_read/s MB_wrtn/s MB_read MB_wrtn
sda6 332.50 0.00 18.93 0 37
数据 ---ext4驱动---> sda6
不经过文件系统，直接写快设备：非常危险，注意！！
以下实验中的/dev/sda7是没有重要数据，里面的数据测试后会被彻底损坏。
# dd if=/dev/zero of=/dev/sda7 bs=1M count=1024
记录了1024+0 的读入
记录了1024+0 的写出
1073741824字节(1.1 GB)已复制，12.0819 秒，88.9 MB/秒
数据---> sda7
优化手段：分区、文件系统挂载，块大小，高级文件系统e4fsprogs，IO算法
分区
块
1k 80KB 就需要分配80次
4k 80KB 只需要分配20次
# mkfs.ext4 -b 4096 /dev/sda8
rhel5 为了实用性能更好的文件系统ext4，可以安装软件包：e4fsprogs
noatime 不更新文件的访问时间。
# mount -o noatime /dev/sda8 /webroot
noacl 不许要的功能可以去掉。
1eb --1024PB ---> -- 1024*1024TB ---> 1024*1024*1024GB
16TB
IO算法
# cat /sys/block/sda/queue/scheduler
noop anticipatory deadline [cfq]
临时生效：
# echo "deadline" > /sys/block/sda/queue/scheduler
cfq 完全公平的算法。内核会给每个程序单独维护一个IO队列，每次都从每个队列中取出部分IO指令执行。
deadline 在更多的时间内完成更多的IO。有可能出现不公平的现象。主要用于功能单一的环境。例如： 这是一台仅仅作为web服务用的服务器，那么就可以使用deadline.
anticipatory 预读算法。主要适合那种老式的非常慢的设备。是旧内核的默认算法。每执行玩一个IO或者一系列IO后，会花2ms的时间去预测下次IO到底会发生在哪个地方，事先把猜测的数据读取了。
noop 不使用任何算法。 所有进程共用一个IO队列，IO执行的顺序使用的是产生IO的顺序
开机就生效：
title Red Hat Enterprise Linux (2.6.32-220.el6.x86_64)
root (hd0,0)
kernel /vmlinuz-2.6.32-220.el6.x86_64 ro root=UUID=627d0a6a-e81e-4750-891e-1466c6932e9f ... ... elevator=deadline
@网络子系统调优
工具：
mii-tool
# mii-tool eth0
# ethtool eth0
如果网卡的工作模式自动识别出错，可以手工更改
# ethtool -s eth0 speed 100 duplex full autoneg off
iptraf 测试当前网卡的实时流量情况
iptraf-3.0.0.tar.gz
# iptraf -d eth0
netperf 测试两个服务器时间的实际最大传输速度。
netperf-2.5.0.tar.bz2
基于c/s模式测试
建议:
局域网之前的测试，一般测试的速度都比较理想
跨机房的测试。
netserver
netperf -H 192.168.0.10 -l 30
# netperf -H 10.1.1.140 -l 30
MIGRATED TCP STREAM TEST from 0.0.0.0 (0.0.0.0) port 0 AF_INET to 10.1.1.140 (10.1.1.140) port 0 AF_INET
Recv Send Send
Socket Socket Message Elapsed
Size Size Size Time Throughput
bytes bytes bytes secs. 10^6bits/sec
87380 16384 16384 30.31 93.04
多网卡绑定
多个网卡使用软件绑定，就像是一个网卡一样使用，网卡的传输带宽就累计。
eth0 ----\
抽象成bond0 swtich
eth1 ----/
前提： 绑定的网卡强烈建议是同一型号。
临时绑定的：
rhel6:
1、加载对应的绑定网卡使用的驱动模块。
# modprob bonding mode=0 miimon=100
mode设定工作模式
0 负载均衡模式 （两个网卡同时使用，理论上带宽翻倍）
1 高可用模式 （其中一个网卡工作，另外的网卡备用）
miimon=100 每100毫秒对网卡进行检测。
2、激活虚拟网卡（绑定后的逻辑网卡，以后配置IP的就是该网卡，物理网卡不需要配置IP）
rhel6必须先把NetworkManager关闭：
# service NetworkManager stop
# chkconfig NetworkManager off
# ifconfig bond0 10.1.1.28 netmask 255.255.255.0 up
# ifenslave bond0 eth0 eth1 <---把物理网卡eth0,eth1绑定到bond0
表面上看，配置了IP和发送数据都是使用bond0，实际上是bonding软件驱动，使用物理网卡在底层发送数据。
# ifconfig
bond0 Link encap:Ethernet HWaddr 52:54:00:C3:B8:57
inet addr:10.1.1.28 Bcast:10.1.1.255 Mask:255.255.255.0
inet6 addr: fe80::5054:ff:fec3:b857/64 Scope:Link
UP BROADCAST RUNNING MASTER MULTICAST MTU:1500 Metric:1
。。。。
eth0 Link encap:Ethernet HWaddr 52:54:00:C3:B8:57
UP BROADCAST RUNNING SLAVE MULTICAST MTU:1500 Metric:1
。。。
eth1 Link encap:Ethernet HWaddr 52:54:00:C3:B8:57
UP BROADCAST RUNNING SLAVE MULTICAST MTU:1500 Metric:1
。。。
临时取消绑定：
# ifenslave -d bond0 eth0 eth1
# ifconfig bond0 down
# rmmod bonding <--卸载模块
方法2： 编写配置文件
# vim /etc/modprobe.d/dist.conf
alias bond0 bonding
options bonding miimon=100 mode=0
# vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-bond0
DEVICE=bond0
ONBOOT=yes
BOOTPROTO=static
IPADDR=1.1.1.138
NETMASK=255.255.255.0
NM_CONTROLLED="no" 《——————
MASTER=yes
# vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
DEVICE="eth0"
BOOTPROTO="none"
HWADDR="52:54:00:C3:B8:57"
NM_CONTROLLED="no" 《---
ONBOOT="yes"
MASTER=bond0
SLAVE=yes
# vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth1
DEVICE="eth1"
BOOTPROTO="none"
HWADDR="52:54:00:42:C1:8A"
NM_CONTROLLED="no" 《----
ONBOOT="yes"
MASTER=bond0
SLAVE=yes
# service network restart
测试
在绑定的机器上看网卡流量：
# watch "ifconfig |grep ‘RX packets‘ | head -3 |tail -2"
Every 2.0s: ifconfig |grep ‘RX packets‘ | ... Wed Jan 2 03:22:42 2013
RX packets:9532 errors:0 dropped:0 overruns:0 frame:0
RX packets:9470 errors:0 dropped:0 overruns:0 frame:0
从另外一台机器发送大文件到绑定的机器
原文地址：https://www.cnblogs.com/steven9898/p/11331151.html