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一   如何学习linux性能优化

强调： 由于知识'记忆曲线'以及'某些知识点不常用',所以一定要注重'复习'思考： 如何进行'能力转义'以及'能力嫁接'?  --> 真正站在巨人的'肩膀'上性能调优的'目的'： 不影响'系统稳定性'的资源'最大'利用化补充： 性能分析不能'脱离环境'侃侃而谈,了解基本的'性能基线'切记: 千万不要把性能'工具'当成学习的'全部',应消除干扰，专注于'问题本身'性能优化不光是'解决问题'或者是'降低成本',还有一个方向是 '提升' 用户体验

①  性能优化的困惑

人性的'弱点': 面对困难的'勇气'和'决心'

②   性能指标是什么?

性能'指标'概念： 高并发 '=>' 吞吐   响应快 '=>' 延时

观察角度： '应用负载' 和 '系统资源' 的'视角'

③   学好性能优化需要什么基础

重点： '操作系统'、'计算机原理',工作'N'年后才明白'基础'的'重要性'建议： 如果'不具备'下面的能力,建议暂时不要'深入'探究,否则就会'走马观花',徒增烦恼

④  学习的重点是什么?

+++++++++++  "立个 flag"  +++++++++++1、建立'整体'性能的'全局观'2、理解最'基本'的几个'系统知识原理'3、掌握Linux 性能'工具图谱'的熟练应用

布伦丹·格雷格 大师勾勒的Linux性能工作图谱

讲解'思路'： 我们先从'每类资源'开始,案例中会逐步'穿插各类资源瓶颈'的'交叉'情况

⑤  怎么学习更高效

技巧'一'：虽然'系统的原理'很重要,但在刚开始一定'不要'试图抓住'所有的实现'细节说明： 很大'一部分人'不是科班出身,计算机的'基础的素养'可能部分缺失,所以一开始'不要深陷'细节

说明： 不同'教育'背景、不通'工作'环境的it人员学习的'深度'不一样

 

技巧'二'： 边学边实践,通过'大量的案例'演习'掌握' Linux 性能的分析和优化 --> '实践出真知'

技巧'三'： 勤'思考'、多'反思 [复习回顾]'、善'总结'、多问'为什么'诶主： 在'交流'中加深理解、并进行领域'扩展'学习

说明： 树立 'flag'

困惑：不理解把cpu跑满了'好还是不好'?备注： 感觉'cpu空闲'很多很'浪费资源',但是'平时优化'的时候,都是要'降低'cpu使用率

⑥   补充

1、简化版的'性能优化'排查'思路'遗留：1) 程序是使用'单核'还是'多核'  --> 'redis 单线程'2) 判断内存'不足' --> '业务实际需要'还是'内存溢出'3) cpu 核的使用'不均衡' --> 只有'某个 100%'4) 深入理解'/proc'目录下的'文件'遇到问题时会'Google 上网'搜索解决办法,但是'不知道原理',经常'胡乱'修改,'试错成本'太大

疑惑： '代码开发基础'在'性能优化工作'中到底能'占多少比重'?

思考： 关于'工具'的选择?

思考： 各种'软件'实际的性能优化'场景'? --> '各种组件'重点： mysql 性能'优化' --> '慢sql'、'索引'

思考： gitlab服务器在'push和pull'的时候存在'20%左右'的可能'连接不上'?

认识： '同一个指标'放到'不同场景'里的效果可能是'差别巨大'的

疑惑： '操作系统'和'内核原理'要学习到什么程度?

深度学习 'deeping learning'的开发中： 遇到的'困难和疑惑'

思考： 为什么应用程序只'祸祸'某一个CPU,使用率达到'100%'?备注： 'redis' 只使用'单核'、而 Memcached 可以使用多核

疑惑： '压测'时,CPU利用率很'低'?

思考： 作为'软件性能测试人员'如何学好'性能调优'？备注： 不能'放低'对自己的'要求'

疑惑： 性能分析的'目的'?

说明： '重启 restart' 大法 '治标不治本'

 

问题点： 调用函数'阻塞'导致性能问题

说明： 大厂'面试'也越来越关注'性能优化'?备注： 后续还是要'有针对性'修炼'内功'

思考： 测试人员的'困惑'?

思考： 对于'SRE'运维人员?

思考： 集群'负载'排查?说明： 服务一般都是'集群形式',多'实例'构成的

 

现象： 系统运行很'慢',我登录上去也'很慢'、操作也'慢',执行top要'很久'才有结果思考： 瞬间'oom'有何方式可以'捕获'思考： 遇到过内存泄露问题,程序运行过程中'内存一直增长',但是自己难以定位到到底是那里除了问题?