[转]如何学习Linux性能优化?
你是否也曾跟我一样,看了很多书、学了很多 Linux 性能工具,但在面对 Linux 性能问题时,还是束手无策?实际上,性能分析和优化始终是大多数软件工程师的一个痛点。但是,面对难题,我们真的就无解了吗?
固然,性能问题的复杂性增加了学习难度,但这并不能成为我们进阶路上的“拦路虎”。在我看来,大多数人对性能问题“投降”,原因可能只有两个。
一个是你没找到有效的方法学原理,一听到“系统”、“底层”这些词就发怵,觉得东西太难自己一定学不会,自然也就无法深入学下去,从而不能建立起性能的全局观。
再一个就是你看到性能问题的根源太复杂,既不懂怎么去分析,也不能抽丝剥茧找到瓶颈。
你可能会想,反正程序出了问题,上网查就是了,用别人的方法,囫囵吞枣地多试几次,有可能就解决了。于是,你懒得深究这些方法为啥有效,更不知道为什么,很多方法在别人的环境有效,到你这儿就不行了。
所以,相同的错误重复在犯,相同的状况也是重复出现。
其实,性能问题并没有你想像得那么难,只要你理解了应用程序和系统的少数几个基本原理,再进行大量的实战练习,建立起整体性能的全局观,大多数性能问题的优化就会水到渠成。
我见过很多工程师,在分析应用程序所使用的第三方组件的性能时,并不熟悉这些组件所用的编程语言,却依然可以分析出线上问题的根源,并能通过一些方法进行优化,比如修改应用程序对它们的调用逻辑,或者调整组件的配置选项等。
还是那句话,你不需要了解每个组件的所有实现细节,只要能理解它们最基本的工作原理和协作方式,你也可以做到。
1. 性能指标是什么?
学习性能优化的第一步,一定是了解“性能指标”这个概念。
当看到性能指标时,你会首先想到什么呢?我相信“高并发”和“响应快”一定是最先出现在你脑海里的两个词,而它们也正对应着性能优化的两个核心指标——“吞吐”和“延时”。这两个指标是从应用负载的视角来考察性能,直接影响了产品终端的用户体验。跟它们对应的,是从系统资源的视角出发的指标,比如资源使用率、饱和度等。
我们知道,随着应用负载的增加,系统资源的使用也会升高,甚至达到极限。而性能问题的本质,就是系统资源已经达到瓶颈,但请求的处理却还不够快,无法支撑更多的请求。
性能分析,其实就是找出应用或系统的瓶颈,并设法去避免或者缓解它们,从而更高效地利用系统资源处理更多的请求。这包含了一系列的步骤,比如下面这六个步骤。
- 选择指标评估应用程序和系统的性能;
- 为应用程序和系统设置性能目标;
- 进行性能基准测试;
- 性能分析定位瓶颈;
- 优化系统和应用程序;
- 性能监控和告警。
了解了这些性能相关的基本指标和核心步骤后,该怎么学呢?接下来,我来说说要学好 Linux 性能优化的几个重要问题。
2. 学习的重点是什么?
想要学习好性能分析和优化,建立整体系统性能的全局观是最核心的话题。因而,
- 理解最基本的几个系统知识原理;
- 掌握必要的性能工具;
- 通过实际的场景演练,贯穿不同的组件。
这三点,就是我们学习的重中之重。我会在专栏的每篇文章中,针对不同场景,把这三个方面给你讲清楚,你也一定要花时间和心思来消化它们。
其实说到性能工具,就不得不提性能领域的大师布伦丹·格雷格(Brendan Gregg)。他不仅是动态追踪工具 DTrace 的作者,还开发了许许多多的性能工具。我相信你一定见过他所描绘的 Linux 性能工具图谱:
(图片来自 brendangregg.com)
这个图是 Linux 性能分析最重要的参考资料之一,它告诉你,在 Linux 不同子系统出现性能问题后,应该用什么样的工具来观测和分析。
比如,当遇到 I/O 性能问题时,可以参考图片最下方的 I/O 子系统,使用 iostat、iotop、blktrace 等工具分析磁盘 I/O 的瓶颈。你可以把这个图保存下来,在需要的时候参考查询。
另外,我还要特别强调一点,就是性能工具的选用。有句话是这么说的,一个正确的选择胜过千百次的努力。虽然夸张了些,但是选用合适的性能工具,确实可以大大简化整个性能优化过程。在什么场景选用什么样的工具、以及怎么学会选择合适工具,都是我想教给你的东西。
但是切记,千万不要把性能工具当成学习的全部。工具只是解决问题的手段,关键在于你的用法。只有真正理解了它们背后的原理,并且结合具体场景,融会贯通系统的不同组件,你才能真正掌握它们。
最后,为了让你对性能有个全面的认识,我画了一张思维导图,里面涵盖了大部分性能分析和优化都会包含的知识,专栏中也基本都会讲到。你可以保存或者打印下来,每学会一部分就标记出来,记录并把握自己的学习进度。
[resource]如何学习Linux性能优化?
http://caiknife.github.io/blog/2018/11/20/si-wei-dao-tu-liang-zhang/