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作为一名linux系统管理员，最主要的工作是优化系统配置，使应用在系统上以最优的状态运行，但是由于硬件问题、软件问题、网络环境等的复杂性 和多变性，导致对系统的优化变得异常复杂，如何定位性能问题出在哪个方面，是性能优化的一大难题， 本章从系统入手，重点讲述由于系统软、硬件配置不当可能造成的性能问题，并且给出了检测系统故障和优化性能的一般方法和流程。
1 cpu性能评估
Cpu是影响Linux性能的主要因素之一，下面先介绍几个查看CPU性能的命令。
1.1 vmstat命令
该命令可以显示关于系统各种资源之间相关性能的简要信息，这里我们主要用它来看CPU的一个负载情况。
下面是vmstat命令在某个系统的输出结果：
[root@node1 ~]# 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 162240 8304 67032 0 0 13 21 1007 23 0 1 98 0 0
0 0 0 162240 8304 67032 0 0 1 0 1010 20 0 1 100 0 0
0 0 0 162240 8304 67032 0 0 1 1 1009 18 0 1 99 0 0
对上面每项的输出解释如下：
procs
r列表示运行和等待cpu时间片的进程数，这个值如果长期大于系统CPU的个数，说明CPU不足，需要增加CPU.
b列表示在等待资源的进程数，比如正在等待I/O、或者内存交换等。
memory
swpd列表示切换到内存交换区的内存数量（以k为单位）。如果swpd的值不为0,或者比较大，只要si、so的值长期为0,这种情况下一般不用担心，不会影响系统性能。
free列表示当前空闲的物理内存数量（以k为单位）
buff列表示buffers cache的内存数量，一般对块设备的读写才需要缓冲。
cache列表示page cached的内存数量，一般作为文件系统cached,频繁访问的文件都会被cached,如果cache值较大，说明cached的文件数较多，如果此时IO中bi比较小，说明文件系统效率比较好。
swap
si列表示由磁盘调入内存，也就是内存进入内存交换区的数量。
so列表示由内存调入磁盘，也就是内存交换区进入内存的数量。
一般情况下，si、so的值都为0,如果si、so的值长期不为0,则表示系统内存不足。需要增加系统内存。
IO项显示磁盘读写状况
Bi列表示从块设备读入数据的总量（即读磁盘）（每秒kb）。
Bo列表示写入到块设备的数据总量（即写磁盘）（每秒kb）
这里我们设置的bi+bo参考值为1000,如果超过1000,而且wa值较大，则表示系统磁盘IO有问题，应该考虑提高磁盘的读写性能。
system 显示采集间隔内发生的中断数
in列表示在某一时间间隔中观测到的每秒设备中断数。
cs列表示每秒产生的上下文切换次数。
上面这2个值越大，会看到由内核消耗的CPU时间会越多。
CPU项显示了CPU的使用状态，此列是我们关注的重点。
us列显示了用户进程消耗的CPU 时间百分比。us的值比较高时，说明用户进程消耗的cpu时间多，但是如果长期大于50%,就需要考虑优化程序或算法。
sy列显示了内核进程消耗的CPU时间百分比。Sy的值较高时，说明内核消耗的CPU资源很多。
根据经验，us+sy的参考值为80%,如果us+sy大于 80%说明可能存在CPU资源不足。
id 列显示了CPU处在空闲状态的时间百分比。
wa列显示了IO等待所占用的CPU时间百分比。wa值越高，说明IO等待越严重，根据经验，wa的参考值为20%,如果wa超过20%,说明IO等待严重，引起IO等待的原因可能是磁盘大量随机读写造成的，也可能是磁盘或者磁盘控制器的带宽瓶颈造成的（主要是块操作）。
综上所述，在对CPU的评估中，需要重点注意的是procs项r列的值和CPU项中us、sy和id列的值。
1.2 sar命令
检查CPU性能的第二个工具是sar,sar功能很强大，可以对系统的每个方面进行单独的统计，但是使用sar命令会增加系统开销，不过这些开销是可以评估的，对系统的统计结果不会有很大影响。
下面是sar命令对某个系统的CPU统计输出：
[root@webserver ~]# sar -u 3 5
Linux 2.6.9-42.ELsmp （webserver） 11/28/2008 _i686_ （8 CPU）
11:41:24 AM CPU %user %nice %system %iowait %steal %idle
11:41:27 AM all 0.88 0.00 0.29 0.00 0.00 98.83
11:41:30 AM all 0.13 0.00 0.17 0.21 0.00 99.50
11:41:33 AM all 0.04 0.00 0.04 0.00 0.00 99.92
11:41:36 AM all 0.29 0.00 0.13 0.00 0.00 99.58
11:41:39 AM all 0.38 0.00 0.17 0.04 0.00 99.41
Average: all 0.34 0.00 0.16 0.05 0.00 99.45
对上面每项的输出解释如下：
%user列显示了用户进程消耗的CPU 时间百分比。
%nice列显示了运行正常进程所消耗的CPU 时间百分比。
%system列显示了系统进程消耗的CPU时间百分比。
%iowait列显示了IO等待所占用的CPU时间百分比
%steal列显示了在内存相对紧张的环境下pagein强制对不同的页面进行的steal操作 .
%idle列显示了CPU处在空闲状态的时间百分比。
这个输出是对系统整体CPU使用状况的统计，每项的输出都非常直观，并且最后一行Average是个汇总行，是上面统计信息的一个平均值。
需要注意的一点是：第一行的统计信息中包含了sar本身的统计消耗，所以%user列的值会偏高一点，不过，这不会对统计结果产生多大影响。
在一个多CPU的系统中，如果程序使用了单线程，会出现这么一个现象，CPU的整体使用率不高，但是系统应用却响应缓慢，这可能是由于程序使用单线程的原因，单线程只使用一个CPU,导致这个CPU占用率为100%,无法处理其它请求，而其它的CPU却闲置，这就导致 了整体CPU使用率不高，而应用缓慢 现象的发生 .
针对这个问题，可以对系统的每个CPU分开查询，统计每个CPU的使用情况：
[root@webserver ~]# sar -P 0 3 5
Linux 2.6.9-42.ELsmp （webserver） 11/29/2008 _i686_ （8 CPU）
06:29:33 PM CPU %user %nice %system %iowait %steal %idle
06:29:36 PM 0 3.00 0.00 0.33 0.00 0.00 96.67
06:29:39 PM 0 0.67 0.00 0.33 0.00 0.00 99.00
06:29:42 PM 0 0.00 0.00 0.33 0.00 0.00 99.67
06:29:45 PM 0 0.67 0.00 0.33 0.00 0.00 99.00
06:29:48 PM 0 1.00 0.00 0.33 0.33 0.00 98.34
Average: 0 1.07 0.00 0.33 0.07 0.00 98.53
这个输出是对系统的第一颗CPU的信息统计，需要注意的是，sar中对CPU的计数是从0开始的，因此，”sar -P 0 3 5″表示对系统的第一颗CPU进行信息统计，”sar -P 4 3 5″则表示对系统的第五颗CPU进行统计。依次类推。可以看出，上面的系统有八颗CPU.
1.3 iostat命令
iostat指令主要用于统计磁盘IO状态，但是也能查看CPU的使用信息，它的局限性是只能显示系统所有CPU的平均信息，看下面的一个输出：
[root@webserver ~]# iostat -c
Linux 2.6.9-42.ELsmp （webserver） 11/29/2008 _i686_ （8 CPU）
avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle
2.52 0.00 0.30 0.24 0.00 96.96
在这里，我们使用了”-c”参数，只显示系统CPU的统计信息，输出中每项代表的含义与sar命令的输出项完全相同，不再详述。
1.4 uptime命令
uptime是监控系统性能最常用的一个命令，主要用来统计系统当前的运行状况，输出的信息依次为：系统现在的时间、系统从上次开机到现在运行了多长时间、系统目前有多少登陆用户、系统在一分钟内、五分钟内、十五分钟内的平均负载。看下面的一个输出：
[root@webserver ~]# uptime
18:52:11 up 27 days, 19:44, 2 users, load average: 0.12, 0.08, 0.08
这里需要注意的是load average这个输出值，这三个值的大小一般不能大于系统CPU的个数，例如，本输出中系统有8个CPU,如果load average的三个值长期大于8时，说明CPU很繁忙，负载很高，可能会影响系统性能，但是偶尔大于8时，倒不用担心，一般不会影响系统性能。相反，如果load average的输出值小于CPU的个数，则表示CPU还有空闲的时间片，比如本例中的输出，CPU是非常空闲的。
1.5 本节小结
上面介绍了检查CPU使用状况的四个命令，通过这些命令需要了解的是：系统CPU是否出现性能瓶颈，也就是说，以上这些命令只能查看CPU是否繁忙，负载是否过大，但是无法知道CPU为何负载过大，因而，判断系统CPU出现问题后，要结合top、ps等命令进一步检查是由那些进程导致CPU负载过大的。引起CPU资源紧缺的原因可能是应用程序不合理造成的，也可能是硬件资源匮乏引起的，所以，要具体问题具体分析，或者优化应用程序，或者增加系统CPU资源。
2 内存性能评估
内存的管理和优化是系统性能优化的一个重要部分，内存资源的充足与否直接影响应用系统的使用性能，在进行内存优化之前，一定要熟悉linux的内存管理机制，这一点我们在前面的章节已经有深入讲述，本节的重点是如何通过系统命令监控linux系统的内存使用状况。
2.1 free 命令
free是监控linux内存使用状况最常用的指令，看下面的一个输出：
[root@webserver ~]# free -m
total used free shared buffers cached
Mem: 8111 7185 925 0 243 6299
-/+ buffers/cache: 643 7468
Swap: 8189 0 8189
”free ?m”表示以M为单位查看内存使用情况，在这个输出中，我们重点关注的应该是free列与cached列的输出值，由输出可知，此系统共8G内存，系统空闲内存还有925M,其中，Buffer Cache占用了243M,Page Cache占用了6299M,由此可知系统缓存了很多的文件和目录，而对于应用程序来说，可以使用的内存还有7468M,当然这个7468M包含了Buffer Cache和Page Cache的值。在swap项可以看出，交换分区还未使用。所以从应用的角度来说，此系统内存资源还非常充足。
一般有这样一个经验公式：应用程序可用内存/系统物理内存>70%时，表示系统内存资源非常充足，不影响系统性能，应用程序可用内存/系统物理内存<20%时，表示系统内存资源紧缺，需要增加系统内存，20%<应用程序可用内存/系统物理内存<70%时，表示系统内存资源基本能满足应用需求，暂时不影响系统性能。
free命令还可以适时的监控内存的使用状况，使用”-s”参数可以在指定的时间段内不间断的监控内存的使用情况：
[root@webserver ~]# free -b -s 5
total used free shared buffers cached
Mem: 8505901056 7528706048 977195008 0 260112384 6601158656
-/+ buffers/cache: 667435008 7838466048
Swap: 8587149312 163840 8586985472
total used free shared buffers cached
Mem: 8505901056 7526936576 978964480 0 260128768 6601142272
-/+ buffers/cache: 665665536 7840235520
Swap: 8587149312 163840 8586985472
total used free shared buffers cached
Mem: 8505901056 7523987456 981913600 0 260141056 6601129984
-/+ buffers/cache: 662716416 7843184640
Swap: 8587149312 163840 8586985472
其中，”-b”表示以千字节（也就是1024字节为单位）来显示内存使用情况。
[1][2][3]
乐观者在灾祸中看到机会;悲观者在机会中看到灾祸
