标签：性能 问题 排查 专栏 系统故障 Linux 拼团 优化

身为后端工程师，和 Linux 打交道、在服务器上分析系统性能是每个后端程序员的日常。

然而，性能优化也是软件系统中最有挑战的工作之一，就算看了很多资料和书籍，但一旦涉及到解决具体问题，可能还是会手足无措，比如：

流量高峰期，服务器 CPU 使用率过高报警，你登录 Linux 上去 top 完之后，却不知道怎么进一步定位，到底是系统 CPU 资源太少，还是程序并发部分写得有问题？

系统并没有跑什么吃内存的程序，但在敲完 free 命令之后，却发现已经没什么内存了，到底是哪里占用了内存？为什么？

一大早就收到 Zabbix 告警，你发现某台存放监控数据的数据库主机 CPU 的 I/O Wait 较高，该怎么办？

大多数时候，我们只能看到”症状“，却不知道该从哪儿下手去排查，导致问题迟迟难以解决。

我之前学习那会儿也看了不少书，网上找过些零零散散的资料。但说真的，Linux 性能优化是个系统工程，除了要学习那些基础知识点之外，还有两点比较重要：

1.  掌握性能优化的思路和方法，熟悉各种 Linux 性能工具；

2.  从学习到输出，说白了就是不断实践，从实践中总结经验。

这样，你才能把观察到的性能问题跟系统原理关联起来，特别是把应用程序、库函数、系统调用、内核和硬件等不同的层级贯穿起来。

私以为，学习要会抓重点，带着问题学，而不是先去啃那些厚厚的原理书，容易把信心压垮。

只要你了解基础系统组件的原理和协作方式，掌握基本的性能指标和工具，熟悉工作中性能优化的常用 tips，就可以比较准确地分析和解决大多数性能问题了。

在此基础上，再去阅读那些经典的操作系统书，加深理解，融会贯通。

那会儿，我看极客时间出了个《Linux 性能优化实战》专栏，能够抓住linux性能问题的痛点。

看了下目录，有 50 讲左右，讲了 Linux 性能的基本指标、工具，以及相应的观测、分析和调优方法，用实际案例贯穿了从应用程序到操作系统的各个组件。

跟着学了一段时间，可以负责地说，这个专栏是我在知识付费中受益最大的专栏之一，内容足够硬核，只要啃下来将受益匪浅。

作者倪朋飞是微软的 Azure 资深工程师，主要负责开源容器编排系统 Kubernetes 在 Azure 的落地实践。之前曾任职于盛大云和腾讯，一直致力于云计算领域，主攻 IaaS 和容器技术。

哥们有着近 10 年的云计算工作经验，难怪对 Linux 性能优化的知识体系有这么深入的理解。

这个专栏，没记错的话是去年年末上线的，到现在也就 3 个月，已经有近 1.7W 人订阅了，截了点评价你们可以参考看看。

另外，我还发现一个特别之处：专栏针对所有订阅用户特地设置了答疑篇章，这个操作有点 6。

作者不仅会在留言区回复大家提出的问题，还会针对那些有代表性的问题进行公开答疑，确实挺走心。

现在这个专栏正在进行 24 小时 限时拼团，

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→ 日常工作中，你遇到过什么样的性能问题？

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来源： https://blog.csdn.net/hyb612/article/details/88324956

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