1、影响Linux系统性能的因素一般有哪些？

Linux系统的性能受多个因素的影响。以下是一些常见的影响Linux系统性能的因素：

• CPU负载：CPU的利用率和负载水平对系统性能有直接影响。高CPU负载可能导致进程响应变慢、延迟增加和系统变得不稳定。

• 内存使用：内存是系统运行的关键资源。当系统内存不足时，可能会导致进程被终止、交换分区使用过多以及系统性能下降。

• 磁盘I/O：磁盘I/O性能是影响系统响应时间和吞吐量的重要因素。高磁盘I/O负载可能导致延迟增加、响应变慢和系统性能下降。

• 网络负载：网络流量的增加和网络延迟会对系统性能产生影响。高网络负载可能导致网络延迟增加、响应变慢和系统资源竞争。

• 进程调度：Linux系统使用进程调度器来管理和分配CPU资源。调度算法的选择和配置会影响进程的优先级和执行顺序，从而影响系统的响应能力和负载均衡。

• 文件系统性能：文件系统的选择和配置对磁盘I/O性能有影响。不同的文件系统可能在性能方面有所差异，适当的文件系统选项和调整可以改善系统性能。

• 内核参数：Linux内核有许多可调整的参数，可以影响系统的性能和行为。例如，TCP/IP参数、内存管理参数、文件系统缓存等。适当的内核参数调整可以改善系统的性能和资源利用率。

• 资源限制和配额：在多用户环境中，资源限制和配额的设置可以控制每个用户或进程可使用的资源量。适当的资源管理可以避免某些进程耗尽系统资源而导致性能问题。

这些因素之间相互关联，对系统性能产生综合影响。为了优化Linux系统性能，需要综合考虑并适当调整这些因素，以满足特定的需求和使用情况。

2、工作中有没有快速排除故障的办法？

1.CPU 性能分析

利用 top、vmstat、pidstat、strace 以及 perf 等几个最常见的工具，获取 CPU 性能指标后，再结合进程与 CPU 的工作原理，就可以迅速定位出 CPU 性能瓶颈的来源。

比如说，当你收到系统的用户 CPU 使用率过高告警时，从监控系统中直接查询到，导致 CPU 使用率过高的进程；然后再登录到进程所在的 Linux 服务器中，分析该进程的行为。你可以使用 strace，查看进程的系统调用汇总；也可以使用 perf 等工具，找出进程的热点函数；甚至还可以使用动态追踪的方法，来观察进程的当前执行过程，直到确定瓶颈的根源。

2.内存性能分析

可以通过 free 和 vmstat 输出的性能指标，确认内存瓶颈；然后，再根据内存问题的类型，进一步分析内存的使用、分配、泄漏以及缓存等，最后找出问题的来源。

比如说，当你收到内存不足的告警时，首先可以从监控系统中。找出占用内存最多的几个进程。然后，再根据这些进程的内存占用历史，观察是否存在内存泄漏问题。确定出最可疑的进程后，再登录到进程所在的 Linux 服务器中，分析该进程的内存空间或者内存分配，最后弄清楚进程为什么会占用大量内存。

3.磁盘和文件系统 I/O 性能分析

当你使用 iostat ，发现磁盘 I/O 存在性能瓶颈（比如 I/O 使用率过高、响应时间过长或者等待队列长度突然增大等）后，可以再通过 pidstat、 vmstat 等，确认 I/O 的来源。接着，再根据来源的不同，进一步分析文件系统和磁盘的使用率、缓存以及进程的 I/O 等，从而揪出 I/O 问题的真凶。

比如说，当你发现某块磁盘的 I/O 使用率为 100% 时，首先可以从监控系统中，找出 I/O 最多的进程。然后，再登录到进程所在的 Linux 服务器中，借助 strace、lsof、perf 等工具，分析该进程的 I/O 行为。最后，再结合应用程序的原理，找出大量 I/O 的原因。

4.网络性能分析

而要分析网络的性能，要从这几个协议层入手，通过使用率、饱和度以及错误数这几类性能指标，观察是否存在性能问题。比如 ：

在链路层，可以从网络接口的吞吐量、丢包、错误以及软中断和网络功能卸载等角度分析；

在网络层，可以从路由、分片、叠加网络等角度进行分析；

在传输层，可以从 TCP、UDP 的协议原理出发，从连接数、吞吐量、延迟、重传等角度进行分析；

比如，当你收到网络不通的告警时，就可以从监控系统中，查找各个协议层的丢包指标，确认丢包所在的协议层。然后，从监控系统的数据中，确认网络带宽、缓冲区、连接跟踪数等软硬件，是否存在性能瓶颈。最后，再登录到发生问题的 Linux 服务器中，借助 netstat、tcpdump、bcc 等工具，分析网络的收发数据，并且结合内核中的网络选项以及 TCP 等网络协议的原理，找出问题的来源。

3、Linux环境下，怎么排查os中系统负载过高的原因瓶颈？

在Linux环境下排查系统负载过高的原因和瓶颈，可以采取以下步骤：

• 使用top或htop命令观察系统整体负载情况。查看load average的值，分别表示系统在1分钟、5分钟和15分钟内的平均负载。如果负载值超过CPU核心数量的70-80%，表示系统负载过高。

• 使用top或htop命令查看CPU占用率。观察哪些进程占用了大量的CPU资源。如果有某个进程持续高CPU占用，可能是引起负载过高的原因之一。

• 使用free命令查看系统内存使用情况。观察内存的使用量和剩余量。如果内存使用量接近或超过物理内存容量，可能导致系统开始使用交换空间（swap），进而影响系统性能。

• 使用iotop命令查看磁盘I/O使用情况。观察磁盘读写速率和占用率。如果磁盘I/O负载过高，可能导致系统响应变慢。

• 使用netstat命令或类似工具查看网络连接情况。观察是否存在大量的网络连接或网络流量。如果网络连接过多或网络流量过大，可能影响系统的性能。

• 检查日志文件。查看系统日志文件（如/var/log/messages、/var/log/syslog）以及应用程序日志，寻找任何异常或错误信息，可能有助于确定导致负载过高的问题。

• 使用perf或strace等工具进行进程级别的性能分析。这些工具可以帮助你跟踪进程的系统调用、函数调用和性能瓶颈，进一步确定导致负载过高的具体原因。

• 检查系统的配置和参数设置。审查相关的配置文件（如/etc/sysctl.conf、/etc/security/limits.conf）和参数设置，确保系统的设置与实际需求相匹配，并进行适当的调整。

综合上述步骤，可以帮助你定位系统负载过高的原因和瓶颈，并进一步采取相应的措施来优化系统性能。

4、Linux怎么找出占用负载top5的进程及主要瓶颈在哪个资源（CPU or 内容 or 磁盘 IO）？

CPU 使用排名

ps aux --sort=-%cpu | head -n 5

内存 使用排名

ps aux --sort=-%mem | head -n 6

IO 使用排名

iotop -oP

@zwz99999 dcits 系统工程师：

查看最占用 CPU 的 10 个进程

#ps aux|grep -v USER|sort +2|tail -n 10

查看最占用内存的 10 个进程

#ps aux|grep -v USER|sort +3|tail -n 10

io

iostat 1 10看哪个磁盘busy高

5、Linux的内存计算不准如何解决？

free是执行时间的瞬时计数，/proc/memory内存是实时变化的。

而且free会把缓存和缓冲区内存都计入使用内存，所以会导致看到的可用内存少很多。

准确值的话，建议结合多种监控指标和命令手段去持续观测内存情况。

如：htop 、 nmon 、 syssta、top等，可以结合运维软件和平台，而非站在某个时间点，最好是有一定时间的性能数据积累，从整体趋势和具体问题点位去分析。
内存只是一个资源指标，使用内存的调用才是问题根源。

在一些情况下，通过ps或top命令查看的内存使用累计值与free命令或/proc/meminfo文件中的内存统计值之间可能存在较大差异。这可以由以下原因导致：

• 缓存和缓冲区：Linux系统使用缓存和缓冲区来提高文件系统性能。这些缓存和缓冲区占用的内存会被标记为"cached"（缓存）和"buffers"（缓冲区）类型。然而，这些内存并不一定是实际被进程使用的内存，而是被内核保留用于提高IO性能。因此，ps或top命令显示的内存使用累计值可能包括了这些缓存和缓冲区，而free命令或/proc/meminfo中的统计值通常不包括它们。

• 共享内存：共享内存是一种特殊的内存区域，多个进程可以访问和共享它。ps或top命令显示的内存使用累计值可能会包括共享内存的大小，而free命令或/proc/meminfo中的统计值通常不会将其计算在内。

• 内存回收：Linux系统具有内存回收机制，可以在需要时回收未使用的内存。这意味着一些进程释放的内存可能不会立即反映在ps或top命令显示的内存使用累计值中。相比之下，free命令或/proc/meminfo中的统计值通常更及时地反映实际的内存使用情况。

综上所述，ps或top命令显示的内存使用累计值和free命令或/proc/meminfo中的内存统计值之间的差异通常是由于缓存和缓冲区、共享内存以及内存回收等因素造成的。如果你需要更准确地了解进程实际使用的内存，建议参考free命令或/proc/meminfo中的统计值，并结合其他工具和方法进行综合分析

@wenwen123 项目经理：

在Linux中，可能会出现内存计算不准确的情况，导致ps、top命令中的内存使用累计值与free命令或/proc/meminfo中的内存统计值之间存在较大差异。这种差异可能由以下原因导致：

• 共享内存：共享内存是多个进程之间共享的一块内存区域，用于进程间通信。共享内存不会被ps、top等工具计算在内存使用量中，因为它们只统计进程的私有内存使用量。因此，如果进程使用了大量的共享内存，它的内存使用量在工具中显示的数值可能较低。

• 缓存和缓冲区：Linux系统会将一部分内存用于缓存和缓冲区，以提高文件系统和IO操作的性能。这些缓存和缓冲区的内存在ps、top等工具中被视为可回收的，因此它们通常不计入进程的内存使用量中。但是，在free命令或/proc/meminfo中，这些缓存和缓冲区的内存会被纳入统计。

• 内存回收机制：Linux内核具有内存回收机制，根据需要自动回收和分配内存。这可能导致在ps、top等工具显示的内存使用量和free命令或/proc/meminfo中的统计值之间存在差异。这种差异通常是正常的，并且Linux会动态管理内存以满足系统的需求。

针对内存计算不准确的问题，关注共享内存是合理的。共享内存的使用可能对进程的内存使用量造成影响，但不会被ps、top等工具计算在内存使用量中。如果需要更准确地了解进程的内存使用情况，可以使用专门的工具，如pmap、smem等，这些工具可以提供更详细和准确的内存统计信息。

需要注意的是，Linux内存计算的准确性也取决于内核版本、系统配置和使用的工具等因素。在排查内存计算不准确的问题时，建议使用多个工具进行对比，并结合具体场景和需求进行分析和判断。

6、Swap现在的应用场景还有哪些？

虽然现代计算机的内存容量越来越大，但交换分区（swap）仍然在某些场景下具有重要的应用。以下是一些使用交换分区的常见场景：

• 内存不足：交换分区作为内存不足时的后备机制，用于将不经常使用或暂时不需要的内存页面转移到磁盘上。当物理内存（RAM）不足以容纳所有活动进程和数据时，交换分区可以提供额外的虚拟内存空间，以避免系统发生内存耗尽错误（Out of Memory）。

• 休眠/睡眠模式：交换分区在某些操作系统中用于支持休眠（hibernation）或睡眠（suspend）模式。当计算机进入休眠或睡眠状态时，系统的内存状态会被保存到交换分区中，以便在唤醒时恢复到先前的状态。

• 虚拟化环境：在虚拟化环境中，交换分区可以用于虚拟机的内存管理。当宿主机的物理内存不足时，虚拟机的内存页面可以被交换到宿主机的交换分区，以提供额外的内存空间。

• 内存回收和页面置换：交换分区可以用于内存回收和页面置换算法。当操作系统需要释放物理内存以满足更紧急的需求时，它可以将不活动的内存页面置换到交换分区中，以便将物理内存分配给更重要的任务或进程。

尽管交换分区在上述场景中发挥作用，但需要注意的是，过度依赖交换分区可能会导致性能下降。频繁的交换操作可能会增加I/O负载，并导致响应时间延迟。因此，在现代系统中，通常建议合理配置物理内存，以尽量减少对交换分区的依赖，并保持足够的内存可用性。

7、在Linux tcp方面有什么调优经验或案例？

系统优化设置
vi /etc/sysctl.conf
net.core.rmem_default = 256960
net.core.rmem_max = 513920
net.core.wmem_default = 256960
net.core.wmem_max = 513920
net.core.netdev_max_backlog = 2000
net.core.somaxconn = 2048
net.core.optmem_max = 81920
net.ipv4.tcp_mem = 131072 262144 524288
net.ipv4.tcp_rmem = 8760 256960 4088000
net.ipv4.tcp_wmem = 8760 256960 4088000
net.ipv4.tcp_keepalive_time = 1800
net.ipv4.tcp_keepalive_intvl = 30
net.ipv4.tcp_keepalive_probes = 3
net.ipv4.tcp_sack = 1
net.ipv4.tcp_fack = 1
net.ipv4.tcp_timestamps = 1
net.ipv4.tcp_window_scaling = 1
net.ipv4.tcp_syncookies = 1
net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1
net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1
net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30
net.ipv4.ip_local_port_range = 32768 65535
net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 2048
fs.file-max = 10240000sysctl -p

ulimit -n和-u可以查看linux的最大进程数和最大文件打开数
永久生效的方法：修改/etc/security/limits.conf文件
* soft nofile 204800
* hard nofile 204800
* soft nproc 204800
* hard nproc 204800*             代表针对所有用户 
noproc     是代表最大进程数 
nofile     是代表最大文件打开数

TCP 优化，分三类情况详细说明：

第一类，在请求数比较大的场景下，你可能会看到大量处于 TIME_WAIT 状态的连接，它们会占用大量内存和端口资源。这时，我们可以优化与 TIME_WAIT 状态相关的内核选项，比如采取下面几种措施。

增大处于 TIME_WAIT 状态的连接数量 net.ipv4.tcp_max_tw_buckets ，并增大连接跟踪表的大小 net.netfilter.nf_conntrack_max。

减小 net.ipv4.tcp_fin_timeout 和 net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_time_wait ，让系统尽快释放它们所占用的资源。

开启端口复用 net.ipv4.tcp_tw_reuse。这样，被 TIME_WAIT 状态占用的端口，还能用到新建的连接中。

增大本地端口的范围 net.ipv4.ip_local_port_range 。这样就可以支持更多连接，提高整体的并发能力。

增加最大文件描述符的数量。你可以使用 fs.nr_open 和 fs.file-max ，分别增大进程和系统的最大文件描述符数；或在应用程序的 systemd 配置文件中，配置 LimitNOFILE ，设置应用程序的最大文件描述符数。

第二类，为了缓解 SYN FLOOD 等，利用 TCP 协议特点进行攻击而引发的性能问题，你可以考虑优化与 SYN 状态相关的内核选项，比如采取下面几种措施。

增大 TCP 半连接的最大数量 net.ipv4.tcp_max_syn_backlog ，或者开启 TCP SYN Cookies net.ipv4.tcp_syncookies ，来绕开半连接数量限制的问题（注意，这两个选项不可同时使用）。

减少 SYN_RECV 状态的连接重传 SYN+ACK 包的次数 net.ipv4.tcp_synack_retries。

第三类，在长连接的场景中，通常使用 Keepalive 来检测 TCP 连接的状态，以便对端连接断开后，可以自动回收。但是，系统默认的 Keepalive 探测间隔和重试次数，一般都无法满足应用程序的性能要求。所以，这时候你需要优化与 Keepalive 相关的内核选项，比如：

缩短最后一次数据包到 Keepalive 探测包的间隔时间 net.ipv4.tcp_keepalive_time；

缩短发送 Keepalive 探测包的间隔时间 net.ipv4.tcp_keepalive_intvl；

减少 Keepalive 探测失败后，一直到通知应用程序前的重试次数 net.ipv4.tcp_keepalive_probes。