计算机中，cpu是最重要的一个子系统，负责所有计算任务；
基于摩尔定律的发展，cpu是发展最快的一个硬件，所以瓶颈很少出现在cpu上；
我们线上环境的cpu都是多核的，并且基于SMP(symmetric multiprocessing)结构的。
通过观察线上机器cpu使用率会发现，使用率很低很低，不到5%； 说明我们的资源浪费情况多么严重啊；(但为什么不能一台机器多部署几个应用呢，后边我会解释）; 我们线上的cpu一个核支持超级线程，也就是一个核上可以并行运行几个线程）
机器CPU使用情况监控:
1、良好状态指标
CPU利用率：User Time <= 70%，System Time <= 35%，User Time + System Time <= 70%。
上下文切换： 与CPU利用率相关联，如果CPU利用率状态良好，大量的上下文切换也是可以接受的。
可运行队列：
每个处理器的可运行队列<=3个线程。
2、监控工具 vmstat
$ vmstat 1
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu------
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st
14 0 140 2904316 341912 3952308 0 0 0 460 1106 9593 36 64 1 0 0
17 0 140 2903492 341912 3951780 0 0 0 0 1037 9614 35 65 1 0 0
20 0 140 2902016 341912 3952000 0 0 0 0 1046 9739 35 64 1 0 0
17 0 140 2903904 341912 3951888 0 0 0 76 1044 9879 37 63 0 0 0
16 0 140 2904580 341912 3952108 0 0 0 0 1055 9808 34 65 1 0 0
重要参数：
r， run queue， 可运行队列的线程数，这些线程都是可运行状态，只不过CPU暂时不可用；
一般要求小于CPU*3的数量。
cat /proc/stat 可以看到有几个CPU。
b，被blocked的进程数，正在等待IO请求；
in，interrupts，被处理过的中断数
cs，context switch，系统上正在做上下文切换的数目
us，用户占用CPU的百分比
sys，内核和中断占用CPU的百分比
id，CPU完全空闲的百分比
上例可得：
sy高us低，以及高频度的上下文切换（cs），说明应用程序进行了大量的系统调用；
这台4核机器的r应该在12个以内，现在r在14个线程以上，此时CPU负荷很重。
一般我们认为，如果是4核机器，r高于8是，应该就是负载很高了。
可调优性能参数:
1、 通过调整进程优先级调整： nice 命令来调整进程优先级别；可调范围（-20到 19） 如： renice 5 pid
2、 通过调整cpu的亲和度来集中处理某一个中断类型:(比如网卡中断)
将系统发出的中断都绑定在一个cpu上，这样其他cpu继续执行自己正在执行的线程，不被中断打扰，从而较少了线程上下文切换时间，增强性能；
注： cpu亲和度的概念： 在多核cpu中，linux操作系统抢占式调度系统，按照cpu时间片/中断/等不断调度进程给cpu去执行的；
如果在一个时间片调度线程1在cpu1上运行，另外一个时间片调度线程1在cpu2上去运行，这样会造成线程执行速度慢，性能降低。
为什么呢？
我们知道SMP上多核都是共享L1 ,L2 CPU Cache的。并且各个核的内存空间都是不可共享的，一个线程如果多次时间片上在不同的cpu上运行，会造成cache的不断失效和写入，性能会降低；
而linux的进程调度有个亲和度算法可以将尽量将进程每次都调度到同一个cpu上处理；
linux调度时当然也有Loadbalance算法保证进程调度的均匀负载的；
例如： echo 03 > /proc/irq/19/smp-affinity (将中断类型为19的中断绑定到第三个cpu上处理）
第二节：内存性能瓶颈
首先，linux的内存管理是聪明和智能的；
linux通过（virtual memory manage)来管理内存的； 对于大多数应用，linux是不直接写到硬盘上去的，而是先写到 virtual memory manage 管理的文件系统缓存(也在内存中的)里 ,方便应用的后续的读请求；因为和磁盘的I/O操作是昂贵的；linux会根据一些算法策略适当的时候同步到硬盘的；这就是为什么我们运行linux一段时间后，发现可用内存那么少的原因，多数被cache+buffer占用咧；
所以我们提高性能的办法就是减少写到磁盘的次数，提高每次写磁盘时的效率质量；
机器内存使用情况监控:
1、良好状态指标
swap in （si） == 0，swap out （so） == 0
应用程序可用内存/系统物理内存 <= 70%
2、监控工具 vmstat
$ vmstat 1
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu------
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st
0 3 252696 2432 268 7148 3604 2368 3608 2372 288 288 0 0 21 78 1
0 2 253484 2216 228 7104 5368 2976 5372 3036 930 519 0 0 0 100 0
0 1 259252 2616 128 6148 19784 18712 19784 18712 3821 1853 0 1 3 95 1
1 2 260008 2188 144 6824 11824 2584 12664 2584 1347 1174 14 0 0 86 0
2 1 262140 2964 128 5852 24912 17304 24952 17304 4737 2341 86 10 0 0 4
重要参数：
swpd， 已使用的 SWAP 空间大小，KB 为单位；
free， 可用的物理内存大小，KB 为单位；
buff， 物理内存用来缓存读写操作的buffer大小，KB 为单位；
cache， 物理内存用来缓存进程地址空间的 cache 大小，KB 为单位；
si， 数据从 SWAP 读取到 RAM（swap in）的大小，KB 为单位；
so， 数据从 RAM 写到 SWAP（swap out）的大小，KB 为单位。
上例可得：
物理可用内存 free 基本没什么显著变化，swapd逐步增加，说明最小可用的内存始终保持在 256MB(物理内存大小) * 10％ = 2.56MB 左右，当脏页达到10％的时候就开始大量使用swap。
这个10%来自" /proc/sys/vm/dirty_background_ratio "。
可调优性能参数:
1.、通过调节缓存的脏数据同步到硬盘的策略：（脏数据表示没有被当前的线程使用的数据）
例如： echo 10 > /proc/sys/vm/dirty_background_ratio (当脏数据占据物理内存10%时，触发pdflush同步到硬盘）：
小心调节，会大幅度的影响性能；
echo 2000 > /proc/sys/vm/dirty_expire_centisecs (当脏数据在物理内存的逗留时间超过2000ms时被同步到硬盘）；
2、通过调节swap参数，来优化linux虚拟内存管理：基于程序的局部性原理，linux通过虚拟内存机制来实现并发运行进程，linux发现物理内存不够用时，会根据LRU算法将一部分内存swap out到硬盘；当运行被换出的那个线程时，在swap in 到内存里；
例如： echo 10 > /proc/sys/vm/swappiness (值为0表示尽量都用物理内存，值为100表示积极的使用swap分区；）这个参数很重要；小心调节； 一般为60; ##在紧急处理线上问题时，可以紧急使用一下。
更多的参数:
一、操作系统设置swap的目的
程序运行的一个必要条件就是足够的内存，而内存往往是系统里面比较紧张的一种资源。为了满足更多程序的要求，操作系统虚拟了一部分内存地址，并将之映射到swap上。对于程序来说，它只知道操作系统给自己分配了内存地址，但并不清楚这些内存地址到底映射到物理内存还是swap。物理内存和swap在功能上是一样的，只是因为物理存储元件的不同（内存和磁盘），性能上有很大的差别。操作系统会根据程序使用内存的特点进行换入和换出，尽可能地把物理内存留给最需要它的程序。但是这种调度是按照预先设定的某种规则的，并不能完全符合程序的需要。
一些特殊的程序（比如MySQL）希望自己的数据永远寄存在物理内存里，以便提供更高的性能。于是操作系统就设置了几个api，以便为调用者提供“特殊服务”。
二、Linux提供的几个api
1、mlockall()和munlockall()
这一对函数，可以让调用者的地址空间常驻物理内存，也可以在需要的时候将此特权取消。mlockall()的flag位可以是MCL_CURRENT和MCL_FUTURE的任意组合，分别代表了“保持已分配的地址空间常驻物理内存”和“保持未来分配的地址空间常驻物理内存”。对于Linux来说，这对函数是非常霸道的，只有root用户才有权限调用。
2、shmget()和shmat()
这一对函数，可以向操作系统申请使用大页内存（Large Page）。大页内存的特点是预分配和永驻物理内存，因为使用了共享内存段的方式，page table有可能会比传统的小页分配方式更小。
对于多进程共享内存的程序（比如ORACLE），大页内存能够节省很多page table开销；
而对于MySQL来说，性能和资源开销都没有显著变化，好处就在于减少了内存地址被映射到swap上的可能。至于为什么是减少，而不是完全避免，之后再讲解。
3、O_DIRECT和posix_memalign()
以上两个方法都不会减少内存的使用量，调用者的本意是获取更高的系统特权，而不是节约系统资源。
O_DIRECT是一种更加理想化的方式，通过避免double buffer，节省了文件系统cache的开销，最终减少swap的使用率。O_DIRECT是Linux IO调度相关的标志，在open函数里面调用。通过O_DIRECT标志打开的文件，读写都不会用到文件系统的cache。
传统的数据库（ORACLE、MySQL）基本都有O_DIRECT相关的开关，在提高性能的同时，也减少了内存的使用。至于posix_memalign()，是用来申请对齐的内存地址的。只有用posix_memalign()申请的内存地址，才能用来读写O_DIRECT模式下的文件描述符。
4、madvise()和fadvise()
这对函数也是比较温和的，可以将调用者对数据访问模式的预期传递给Linux，以期得到更好的性能。
我们比较感兴趣的是MADV_DONTNEED和FADV_NOREUSE这两个flag。前者会建议Linux释放指定的内存区域，而后者会建议文件系统释放指定文件所占用的cache。
当mysql出现内存导致的性能瓶颈时，可以:
1、/proc/sys/vm/swappiness的内容改成0（临时），/etc/sysctl.conf上添加vm.swappiness=0（永久）
这个参数决定了Linux是倾向于使用swap，还是倾向于释放文件系统cache。在内存紧张的情况下，数值越低越倾向于释放文件系统cache。当然，这个参数只能减少使用swap的概率，并不能避免Linux使用swap。
2、修改MySQL的配置参数innodb_flush_method，开启O_DIRECT模式。
这种情况下，InnoDB的buffer pool会直接绕过文件系统cache来访问磁盘，但是redo log依旧会使用文件系统cache。值得注意的是，Redo log是覆写模式的，即使使用了文件系统的cache，也不会占用太多。
3、添加MySQL的配置参数memlock
这个参数会强迫mysqld进程的地址空间一直被锁定在物理内存上，对于os来说是非常霸道的一个要求。必须要用root帐号来启动MySQL才能生效。
4、还有一个比较复杂的方法，指定MySQL使用大页内存（Large Page）。Linux上的大页内存是不会被换出物理内存的，和memlock有异曲同工之妙。具体的配置方法可以参考：http://harrison-fisk.blogspot.com/2009/01/enabling-innodb-large-pages-on-linux.html
第三节： 磁盘I/O可调性能参数
linux的子系统VFS(virtural file system)虚拟文件系统；从高层将各种文件系统，以及底层磁盘特性隐藏，对程序员提供：read,write,delete等文件操作；这就是之所以我们可以在linux上mount多种不同格式的文件系统的，而window确不行；
当然基于：虚拟文件系统，文件系统，文件系统驱动程序，硬件特性方面，都能找到性能瓶颈；
1、选择适合应用的文件系统;
2.、调整进程I/O请求的优先级，分三种级别：1代表 real time ; 2代表best-effort; 3代表idle ;
如：ionice -c1 -p 1113(给进程1113的I/O优先级设置为最高优先级）
3、根据应用类型，适当调整page size 和block size;
4、升级驱动程序；
第四节 ：网络可调性能参数
对于我们web应用来说，网络性能调整如此重要，linux的网络支持是无与伦比的；是作为网络服务器的首先；对于web服务来说：除了应用的响应速度外，linux网络管理子系统，网卡，带宽都可能成为性能瓶颈；
网络参数可以在/proc/sys/net/ipv4/ 下面的文件中进行配置。
可以查看和设置的参数:
1、查看网卡设置是否全双工传输的： echtool eth0
2.、设置MTU（最大传输单元），在带宽G以上的时候，要考虑将MTU增大，提高传输性能；
如： ifconfig eth0 mtu 9000 up
如果数据包的长度大于mtu的长度时，很容易出现丢包情况。
3.、增加网络数据缓存；传输数据时linux是将包先放入缓存，填满缓存后即发送出去；读操作类似；
sysctl -w net.ipv4.tcp_rmem="4096 87380 8388608" ：设置tcp读缓存：最小缓存，初始化时，最大缓存
sysctl -w net.ipv4.tcp_wmem="4096 87380 8388608" ：设置tcp写缓存：最小缓存，初始化时，最大缓存
由于是先将数据放入缓存再发送，或收取收据，那么当内存紧张或内存不够用时，网络丢包就可能出现。
4、禁用window_scaling,并且直接设置window_size;(就像我们经常设置jvm的参数：xms = xmx一样
sysctl -w net.ipv4.tcp_window_scaling=0
5、设置TCP连接可重用性： 对于TIME_OUT状态的TCP连接可用于下一个TCP重用，这样减少了三次握手和创建时间，非常提高性能，尤其对于web server；
如： 开启可重用tcp功能： sysctl -w net.ipv4.tcp_tw_reuse=1 sysctl -w net.ipv4.tcp_tw_recyle=1
6、禁用掉没必要的tcp/ip协议功能：比如icmp;broadcast包的接收；
7、linux对于keeplive的tcp连接有一个默认的过期时间；可以减小这个时间，让没用的连接释放掉，毕竟tcp连接数是有限的嘛；
如： sysctl -w net.ipv4.tcp_keepalive_time=1800 （设置过期时间，1800s)
8、设置最大tcp正在连接状态（还没ESTABLISHED)队列长度；避免由于太多的tcp连接过来，导致服务器挂掉；比如DoS攻击
如：sysctl -w net.ipv4.tcp_max_syn_backlog=4096
9、 绑定tcp类型的中断到一个cpu上；（让cpu去亲和这个类型中断，避免频繁的中断，影响线程调度性能）
总结： 我们在性能优化一个应用时，首要的是设定优化要达到的目标，然后寻找瓶颈，调整参数，达到优化目的；但是寻找瓶颈时可能是最累的，要从大范围，通过很多用例，很多测试报告，不断的缩小范围，最终确定瓶颈点；以上这些参数只是个认识，系统性能优化中可能用到，但并不是放之四海而皆准的； 有的参数要边测试，边调整的；