在性能場景執行過程中，可以使用nmon工具或者Prometheus+Grafana+node_exporter的方案來監控系統服務器資源情況，那么一般都監控哪些資源，如何分析呢？

1. cpu使用情況

（1）性能瓶頸類型

CPU密集型瓶頸?

?持續高負載（>80%）??：表明CPU資源飽和，可能因計算任務過多或算法效率低。需結合用戶態（us%）與內核態（sy%）占比分析：
?用戶態高?：應用程序自身計算邏輯復雜（如數據處理、加密運算）。
?內核態高?：頻繁系統調用或I/O操作（如網絡包處理、文件讀寫），可能需優化系統配置或升級硬件。
?多核負載不均?：圖形中部分核心持續滿載而其他空閑，提示任務調度不均衡或進程未充分利用多核，需調整進程親和性（taskset）或優化并行設計。

?I/O或等待瓶頸?

?高等待時間（wa%）??：CPU空閑但等待磁盤I/O完成（如數據庫寫入），圖形顯示CPU使用率低而系統響應慢。此時應檢查磁盤性能（iostat）或優化I/O調度策略。

（2）資源分配與競爭?

?

資源爭用分析?

?周期性尖峰?：圖形出現規律性峰值（如定時任務觸發），可能導致瞬時延遲，需錯峰調度或優化任務頻率。
?超線程爭用?：物理核心滿載但邏輯核心利用率低，提示超線程資源競爭，需綁定進程到物理核心或關閉超線程。
?

虛擬化環境資源分配?

?EC（Entitled Capacity）超限?：在虛擬化平臺（如AIX LPAR）中，圖形顯示CPU利用率超過EC值，表明資源借用導致性能不穩定，需擴容EC保障資源。

（3）系統穩定性與異常?

?異常波動與毛刺?

?突增異常?：無壓力時出現短暫100%利用率，可能因惡意進程（如挖礦病毒）或配置錯誤（如死循環），需結合top定位進程并排查。
?鋸齒狀圖形?：頻繁上下波動提示資源競爭（如鎖沖突），需優化同步機制或減少鎖粒度。

?過熱降頻影響?

?高頻后驟降?：CPU因溫度過高觸發降頻（throttling），圖形顯示利用率突降伴隨性能劣化，需改善散熱或限制CPU頻率

（4） 趨勢分析與容量規劃?

?長期趨勢預測?
?基線對比?：對比歷史圖形，若相同業務量下CPU利用率逐年上升，提示系統性能退化（如資源碎片化），需重構或擴容。
?容量規劃?：結合業務增長趨勢，預測CPU利用率達臨界值（如70%）的時間點，指導硬件升級。
?周期性負載規律?
?高峰時段識別?：圖形顯示每日固定時段利用率飆升（如電商大促），可提前擴容或實施彈性伸縮

2. 內存占用

（1）正常趨勢

內存使用隨負載增加而增加，但應有足夠的內存空間

（2）?持續上升趨勢?

?現象?：內存使用率隨時間或負載增加持續攀升且無回落，即使負載降低后內存仍未釋放。
?判斷?：表明存在內存泄漏?（如未釋放的緩存、數據庫連接池或對象引用）。需結合工具（如MAT）分析堆轉儲文件，定位泄漏對象。
?案例?：Java應用未關閉ResultSet導致數據庫連接堆積，內存占用從1GB持續增長至4GB。
?

（3）內存耗盡臨界點?

?現象?：內存使用率長期接近100%?，伴隨頻繁的Swap交換（磁盤I/O激增）。
?判斷?：系統面臨OOM（Out of Memory）崩潰風險，需擴容內存或優化代碼（如減少大對象分配）。

3 磁盤io與虛擬報表圖

在性能測試過程中，獲取磁盤I/O和虛擬報表（如數據庫報表引擎生成的數據報表）的信息，是定位系統瓶頸、優化資源配置、保障業務穩定性的關鍵手段。以下從磁盤I/O和虛擬報表兩個維度展開分析：

一、磁盤I/O分析：定位存儲性能瓶頸

磁盤I/O性能直接影響系統響應速度和穩定性，主要關注以下指標及其分析價值：

1. IOPS（每秒I/O操作數）
   ? 分析場景：
   ? 低IOPS + 高%util：磁盤處理能力不足，需檢查RAID配置或升級SSD（如HDD隨機IOPS通常僅100左右，SSD可達數萬）。

   ? 高隨機IOPS需求：常見于OLTP數據庫（如訂單處理系統），若IOPS未達預期，需優化索引或分散數據存儲。

   ? 工具獲取：iostat -dx（關注r/s+w/s）、nmon。

2. 吞吐量（帶寬，MB/s）
   ? 分析場景：

   ? 低吞吐量 + 高%util：磁盤帶寬飽和，影響大數據處理（如OLAP報表生成），需增加磁盤或優化數據壓縮。

   ? 大塊I/O場景：視頻流或備份任務，吞吐量不足可能因網絡或磁盤陣列限制。

   ? 工具獲取：iostat（rkB/s+wkB/s）、dd測試。

3. 響應時間（時延，ms）
   ? 分析場景：
   ? await > 15ms（隨機I/O）：磁盤隊列堆積，需檢查調度策略（如將deadline改為noop）或減少并發。
   ? 高svctm + 低吞吐量：物理磁盤老化或陣列緩存失效。

4. 使用率（%util）與飽和度
   ? %util > 80%：磁盤持續繁忙，可能成為系統瓶頸。
   ? 高avgqu-sz（隊列長度）：I/O請求積壓，需擴容或負載均衡。

5. 關聯分析示例
   ? 現象：數據庫報表生成慢 + 磁盤%util=95% + await=25ms。

   ? 結論：磁盤I/O是瓶頸，需優化SQL查詢（減少全表掃描）或遷移至高速存儲。

二、虛擬報表信息分析：驗證業務邏輯與資源效率

虛擬報表（如數據庫引擎生成的業務報表）的性能分析側重數據準確性、響應效率和資源消耗：

1. 數據準確性驗證
   ? 一致性：比對報表數據與源數據庫（如驗證銷售額匯總是否匹配原始交易表）。

   ? 完整性：檢查字段缺失或空值（如必填項未展示）。

2. 響應時間與吞吐量
   ? 慢查詢定位：報表加載時間 > 2秒時，需分析SQL執行計劃（如是否缺少索引）。

   ? 并發能力：通過JMeter模擬多用戶請求，測試報表引擎的吞吐量極限。

3. 資源消耗關聯
   ? 高CPU + 長響應時間：報表計算邏輯復雜（如多層聚合），需優化算法或引入緩存。

   ? 高磁盤I/O + 低吞吐量：報表頻繁讀寫臨時表，需調整內存分配或查詢分頁。

4. 安全與穩定性
   ? 權限測試：驗證不同角色用戶僅能訪問授權數據（如經理vs員工視圖差異）。

   ? 長時間運行：監控內存泄漏（如報表服務持續運行后內存占用飆升）。

三、綜合分析：磁盤I/O與報表性能的關聯場景

場景 磁盤I/O指標 報表指標 優化方向
大數據量報表導出 吞吐量低 + %util 高 響應超時 升級磁盤陣列或分批次查詢
高頻實時儀表盤 隨機IOPS不足 + await高 數據刷新延遲 添加內存緩存或優化數據庫索引
多用戶并發訪問 隊列長度(avgqu-sz)激增 吞吐量下降 擴容應用服務器或負載均衡

總結：核心價值與工具推薦

1. 磁盤I/O分析價值：
   ? 定位存儲硬件瓶頸（如磁盤老化、帶寬不足）；

   ? 指導I/O模型優化（如隨機小I/O場景需提升IOPS，順序大I/O需提升吞吐量）。

   ? 工具鏈：iostat（實時監控）、pidstat -d（進程級）、fio（壓力測試）。

2. 虛擬報表分析價值：
   ? 確保業務數據可信度（防篡改、防遺漏）；

   ? 優化資源密集型操作（如避免全表掃描消耗磁盤I/O）。

   ? 工具鏈：JMeter（并發測試）、Selenium（自動化驗證）、Prometheus（資源監控）。

通過關聯分析磁盤I/O與報表性能，可精準識別系統瓶頸：

• 若報表響應慢伴隨磁盤%util>90%，優先優化存儲層；

• 若報表數據錯誤但資源正常，則聚焦業務邏輯或權限配置。

實際案例：某電商平臺報表導出耗時從120s降至15s，方案為：將HDD替換為SSD（提升IOPS 50倍）+ 優化SQL分頁查詢（減少70% I/O）。

4 網絡io圖

監控Linux服務器的網絡讀寫情況是系統運維和性能調優的核心環節，通過分析網絡流量數據，可以深入診斷以下關鍵問題：

一、性能瓶頸與資源使用分析

1. 帶寬飽和與擁塞檢測
   ? 實時帶寬占用：通過 iftop、nload 等工具實時監測接口流量（如 eth0），若 發送/接收速率接近物理帶寬上限，表明網絡成為瓶頸，需擴容或優化流量調度。

   ? 隊列堆積與丟包：netstat -i 或 /proc/net/dev 中的 dropped（丟包數）、errors（錯誤包數）指標升高，提示網絡擁塞或硬件故障。

2. I/O與網絡協同瓶頸
   ? 高網絡流量伴隨高磁盤I/O：若 iostat 顯示磁盤 %util > 70% 且 iftop 顯示大量數據傳輸，可能是網絡請求觸發密集磁盤讀寫（如文件下載服務），需優化存儲或緩存策略。

   ? CPU軟中斷過高：top 中 %si（軟件中斷）突增，常見于高流量場景（如視頻流），需檢查網卡多隊列或調整中斷親和性。

二、安全威脅與異常行為識別

1. 惡意流量檢測
   ? 異常連接源：iftop 實時顯示IP級流量，若發現非常規IP（如境外地址）持續高流量上傳，可能為數據泄露或DDoS攻擊。

   ? 隱蔽通信：tcpdump 抓包分析端口流量，例如非標準端口（如8080）突發加密流量，提示后門程序活動。

2. 資源濫用定位
   ? 進程級帶寬占用：nethogs 可定位高流量進程（如 java 進程異常上傳），結合業務判斷是否為惡意挖礦或配置錯誤。

   ? 協議層異常：iptraf 分析協議分布，若未知協議（如非常規UDP端口）流量激增，需安全審計。

三、業務可用性與體驗優化

1. 服務響應延遲根因
   ? 高TCP重傳率：sar -n TCP 顯示 retrans/s > 1%，表明網絡質量差或防火墻干擾，導致應用超時。

   ? 連接數過載：ss -s 統計 ESTAB 連接數，若接近內核限制（/proc/sys/net/core/somaxconn），需擴容或優化連接復用。

2. 應用層性能調優
   ? 流量模型驗證：壓測期間監控流量，若吞吐量未達預期但帶寬空閑，可能是應用線程數不足或鎖競爭（如數據庫連接池瓶頸）。

   ? CDN/緩存有效性：對比源站與邊緣節點流量，若源站流量未下降，提示緩存策略失效。

四、容量規劃與成本控制

1. 歷史趨勢與基線分析
   ? 流量增長預測：通過 vnstat 生成日/月報表（如 vnstat -m），結合業務增長規劃帶寬擴容節點。

   ? 峰值預留策略：分析 sar -n DEV 歷史數據，識別業務高峰時段（如電商大促），動態調整帶寬配額以降低成本。

2. 資源錯峰調度
   ? 帶寬密集型任務：若備份任務占用日間帶寬，可調度至夜間低峰期執行。

五、網絡架構優化依據

1. 負載均衡有效性
   ? 多服務器流量對比：若某節點流量顯著高于其他節點，可能是負載均衡策略失效（如Nginx權重配置錯誤）。

2. VLAN/子網分割必要性
   ? 廣播風暴檢測：tcpdump 捕獲ARP風暴或未知組播包，提示需隔離廣播域。

分析工具與指標速查表

分析目標 推薦工具 關鍵指標

實時帶寬占用 iftop、nload TX/RX速率、峰值帶寬

進程級流量追蹤 nethogs 進程名、發送/接收流量

歷史趨勢分析 vnstat、sar -n 日/月流量統計、峰值時間點

協議與連接分析 iptraf、ss 協議分布、TCP狀態、連接數

異常包檢測 tcpdump、Wireshark 源/目的IP、端口、包內容

注意事項

1. 監控開銷控制：高頻抓包（如 tcpdump）可能消耗10%以上CPU，生產環境建議采樣或限時。
2. 數據敏感性：流量中可能含用戶隱私，需遵守合規要求（如匿名化處理）。
3. 基線建立：正常流量模式是異常檢測的前提，需長期積累數據。

通過多維度關聯分析，網絡讀寫監控不僅能快速定位故障，還可驅動架構優化與成本決策，成為保障業務穩定的“神經系統”。

5 proc圖

在性能測試場景中，獲取Linux服務器的/proc信息是監控系統實時狀態、分析性能瓶頸的關鍵手段。/proc作為虛擬文件系統，動態映射內核數據，提供進程、硬件及內核參數的實時視圖。其核心作用包括實時監控資源使用、定位性能瓶頸、動態調優系統行為。以下是具體解析：

一、/proc的核心特性與作用

1. 動態性與實時性
   ? /proc文件內容由內核動態生成，不占用磁盤空間，讀取時實時反映系統狀態（如進程狀態、CPU負載、內存使用）。

   ? 示例：/proc/loadavg每秒更新系統負載，/proc/meminfo實時顯示內存占用。

2. 進程級深度監控
   ? 每個進程在/proc下有獨立目錄（如/proc/[PID]），包含：

   ? cmdline：進程啟動命令及參數。

   ? status：進程狀態（運行/休眠）、內存占用（VmRSS）、線程數等。

   ? fd/：進程打開的文件描述符，用于排查文件泄漏（如ls -l /proc/1234/fd）。

   ? io：進程I/O統計（讀寫字節數），定位磁盤瓶頸。

3. 系統級資源分析
   ? CPU：/proc/cpuinfo提供核心數、型號、頻率；/proc/stat記錄各狀態CPU時間（用戶態、內核態、空閑）。

   ? 內存：/proc/meminfo展示總內存、空閑內存、緩存（Buffers/Cached）、Swap使用（SwapCached）。

   ? 磁盤I/O：/proc/diskstats統計設備讀寫次數、延遲（await）、吞吐量。

   ? 網絡：/proc/net/dev顯示接口流量、丟包率；/proc/net/tcp分析TCP連接狀態。

二、性能測試中的具體應用場景

1. 瓶頸定位
   ? CPU瓶頸：高/proc/stat中的%sy（系統態CPU）可能因頻繁系統調用；/proc/[PID]/status中線程數激增可能引發上下文切換過高。

   ? 內存泄漏：/proc/[PID]/smaps分析進程內存映射，定位未釋放的堆/共享庫。

   ? I/O延遲：/proc/diskstats中%util > 70%且await激增，表明磁盤過載。

2. 壓力測試監控
   ? 負載模擬時：通過/proc/loadavg監控1/5/15分鐘負載，若持續超過CPU核心數，需擴容。

   ? 并發連接測試：/proc/sys/fs/file-nr跟蹤文件描述符使用量，避免“too many open files”錯誤。

總結

在性能測試中，/proc是Linux內核的實時診斷控制臺：
? 監控層面：提供進程級（資源占用）、系統級（CPU/內存/I/O）的全棧指標。

? 調優層面：通過/proc/sys動態優化內核行為，提升吞吐量與穩定性。

? 定位層面：結合工具（如awk、Prometheus）快速定位瓶頸，指導擴容或代碼優化。

通過合理利用/proc，性能測試可從“黑盒”轉為“白盒”，精準驅動系統優化。例如，某電商通過調整/proc/sys/net參數，將TCP重傳率從3%降至0.5%，延遲降低40%。

6 系統平均負載

Linux系統負載（Load Average）是衡量系統整體繁忙程度的核心指標，反映單位時間內等待處理的任務總量（包括正在使用CPU和等待I/O的進程）。其核心價值在于幫助管理員實時診斷性能瓶頸、預測資源瓶頸及優化系統穩定性。以下是詳細解析：

一、系統負載的定義與計算

1. 基本概念
   ? 負載值 = 單位時間內處于 可運行狀態（等待CPU時間片） + 不可中斷狀態（如等待磁盤I/O響應）的進程平均數。

   ? 三個關鍵值：通過uptime或top命令顯示的三個數字（如 load average: 0.12, 0.24, 0.18），分別表示過去1分鐘、5分鐘、15分鐘的平均負載。

2. 與CPU核心數的關系
   ? 負載 < CPU核心數：系統空閑（理想狀態）。
   ? 負載 = CPU核心數：CPU完全飽和（臨界點）。
   ? 負載 > CPU核心數：任務積壓，需排隊等待資源。
   例：4核CPU的負載長期>4，表明系統過載。

二、系統負載的核心用途

1. 性能瓶頸診斷
   ? CPU瓶頸：高負載 + 高CPU使用率（us%+sy% >80%），提示計算資源不足。
   ? I/O瓶頸：高負載 + 低CPU使用率 + 高wa%（I/O等待），表明磁盤或網絡延遲是主因。
   ? 內存瓶頸：高負載 + 頻繁Swap交換（si/so >0），需優化內存分配。

2. 系統健康度評估

? 短期波動：1分鐘負載突增（如>10），可能因突發任務或流量沖擊。
? 長期趨勢：15分鐘負載持續>0.7×CPU核心數（如4核系統>2.8），提示資源緊張需擴容。
3. 優化決策支持

? 進程級調優：通過top或htop定位高資源進程（如Java進程占90% CPU），優化代碼或限制并發。
? 資源配置：負載長期高位時，擴展CPU/內存或升級I/O設備（如HDD→SSD）。
? 任務調度：避免高峰時段執行備份等I/O密集型任務。

三、常見誤區與深度解析

負載 vs. CPU使用率
指標 系統負載（Load） CPU使用率（Utilization）
本質 任務隊列長度（CPU+I/O等待） CPU芯片忙碌時間占比
高值場景 I/O阻塞時（如數據庫寫盤） 計算密集型任務（如視頻編碼）
健康閾值 需結合CPU核心數（如4核系統負載<4） 持續>80%需優化
工具命令 uptime, cat /proc/loadavg top, mpstat -P ALL

典型矛盾：負載10但CPU空閑80%，表明I/O阻塞嚴重（非CPU問題）。

負載值的動態解讀

? 1分鐘負載 > 15分鐘負載：突發壓力，需排查瞬時任務（如定時腳本）。
? 15分鐘負載 > 1分鐘負載：持續過載，需長期優化資源。

四、實踐操作指南

1. 查看負載
   uptime # 顯示1/5/15分鐘負載
   cat /proc/loadavg # 原始數據（含運行進程數）

2. 關聯分析
   top # 綜合查看負載+CPU/內存
   vmstat 1 # 監控進程隊列(r列)和I/O等待(b列)
   iostat -dx # 磁盤I/O與負載關聯性

3. 優化案例
   ? 場景：Nginx服務器負載=8（4核CPU），但CPU使用率僅40%。
   ? 分析：vmstat顯示b列（等待I/O進程數）>5，iostat顯示磁盤%util=90%。
   ? 措施：將磁盤升級為SSD，負載降至2.5。

總結

? 負載本質：系統任務隊列的“排隊長度”，涵蓋CPU及I/O等待。
? 核心作用：早期預警性能瓶頸（尤其I/O隱匿問題）、指導資源擴容與調優。
? 決策原則：負載 > CPU核心數 = 過載；長期負載 > 0.7×核心數 = 需干預。

通過負載監控，可將性能問題從“被動救火”轉為“主動防御”，例如某電商系統通過負載趨勢預測大促流量，提前擴容避免宕機。