性能優化文章參考倪朋飛老師的Linux性能優化實戰課程

性能優化方法論

Q：怎么評估性能優化的效果？
A：對系統的性能指標進行量化，并且要分別測試出優化前、后的性能指標，用前后指標的變化來對比呈現效果。確定性能的量化指標；測試優化前的性能指標；測試優化后的性能指標
Q：多個性能問題同時存在，要怎么選擇？
A：不是所有的性能問題都值得優化，找出最重要的、可以最大程度提升性能的問題
Q：有多種優化方法時，要如何選擇?
A：性能優化通常會帶來復雜度的提升，降低程序的可維護性，還可能在優化一個指標時，引發其他指標的異常；切記，不要想著“一步登天”，試圖一次性解決所有問題；也不要只會“拿來主義”，把其他應用的優化方法原封不動拿來用，卻不經過任何思考和分析

CPU優化

1. 應用程序優化
   • 編譯器優化
   • 算法優化
   • 異步處理
   • 多線程
   • 緩存
2. 系統優化
   • CPU綁定：把進程綁定到一個或者多個 CPU 上，可以提高 CPU 緩存的命中率，減少跨 CPU 調度帶來的上下文切換問題
   • CPU獨占：跟 CPU 綁定類似，進一步將 CPU 分組，并通過 CPU 親和性機制為其分配進程。這樣，這些 CPU 就由指定的進程獨占，換句話說，不允許其他進程再來使用這些 CPU
   • 優先級調整：使用 nice 調整進程的優先級，正值調低優先級，負值調高優先級。優先級的數值含義前面我們提到過，忘了的話及時復習一下。在這里，適當降低非核心應用的優先級，增高核心應用的優先級，可以確保核心應用得到優先處理。
   • 為進程設置資源限制：使用 Linux cgroups 來設置進程的 CPU 使用上限，可以防止由于某個應用自身的問題，而耗盡系統資源。
   • NUMA（Non-Uniform Memory Access）優化：支持 NUMA 的處理器會被劃分為多個 node，每個 node 都有自己的本地內存空間。NUMA 優化，其實就是讓 CPU 盡可能只訪問本地內存。
   • 中斷負載均衡：無論是軟中斷還是硬中斷，它們的中斷處理程序都可能會耗費大量的 CPU。開啟 irqbalance 服務或者配置 smp_affinity，就可以把中斷處理過程自動負載均衡到多個 CPU 上。

# 查看系統平均負載
watch -d uptime
# 查看系統CPU情況
mpstat -P ALL 1
# 查看進程CPU使用情況
pidstat -u 1
# 查看上下文切換
vmstat 1 10