金蝉脱壳 | Linux 系统的故障排查

柔情只为你懂 2022-10-13 12:39 282阅读 0赞

性能优化是通向大佬的必经之路，因为它涉及面广，要求之深，在公司往往是大神负责的工作。很多人代码能力虽然不错，但很多都卡在性能优化问题上。

我之前零零散散写过一些相关的内容，包括性能分析工具，分析方法，以及调试的本质，如下所示：

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感兴趣的小伙伴可以去点击收藏。当然，如果你想进一步提高自己的综合能力，形成性能优化的闭环，请往下看。

不论你是高级工程师，还是架构师，性能优化的问题都少不了。想彻底解决，就要全面了解程序设计、算法分析、编程语言、系统、存储、网络等知识，但能做到的人少之又少，比如：

*  流量高峰期，服务器 CPU 使用率过高报警，是系统 CPU 资源太少，还是程序并发写得有问题？
 *  系统没有跑吃内存的程序，但敲完 free 命令后发现没内存了，到底被什么占用了？
 *  一大早收到 Zabbix 告警，发现某台存放监控数据的数据库主机 CPU 的 I/O Wait 较高，要怎么处理？

大多数时候，我们只能看到“症状”，却不知从哪儿下手排查和解决。因为 Linux 性能优化是个系统工程，涉及从程序设计、算法分析、编程语言，再到系统、存储、网络等底层基础设施的方方面面。每个组件都可能出问题，而且很有可能多个组件同时出问题。

所以，性能优化是软件系统中最有挑战的工作，非常考验综合能力。这么说吧，如果能把性能优化的各个关键点吃透，你已经是个非常厉害的软件工程师了。

但话说回来，只要你了解少数几个系统组件的基本原理和协作方式，掌握基本性能指标和工具，和常用的性能优化技巧，已经可以分析和优化大多数性能问题了。在这个基础上，再去读那些经典操作系统图书，才能事半功倍。

我认为，学习要掌握正确的方法。对大多数人来说，最好的学习方式一定是带着问题、有重点地学习。这里，分享给你一张 **Linux 性能优化图谱**，涵盖了大部分性能问题，可以帮你建立对系统性能的全面认知。

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这张图谱出自倪朋飞，他是微软首席软件开发经理，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。哥们在云计算领域有近 10 年工作经验，所以对 Linux 性能优化有一套自己的思考和沉淀。

去年，订阅了他的专栏**《Linux 性能优化实战》**，那会儿还是追着更新看的，今年抽空又二刷了。里面好几篇文章，都让我感觉值回了整个专栏的“票价”，已经不能用“收获大”一言概之了。整个跟下来，是我见过最实用的性能优化学习资料，这里推荐给你。

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刚订阅那会儿，宣传有 42 讲，结果倪老师超出预期地写了 **60** 讲，也是很走心了。在专栏中，他以案例驱动的思路，系统讲解了 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**。

听课的过程中，我就跟着动手操作了一遍，对 CPU、内存、IO 有种顿悟的感觉，偷偷记了不少笔记，现在查问题时还会拿出来看看，比之前有底气多了。

每个模块都由浅入深划地分为四个不同篇章：基础篇、案例篇、套路篇、答疑篇。不得不说，里面的案例和套路篇简直绝了——通过模拟案例的方式，了解遇到资源瓶颈时，如何观测、定位、分析和优化，梳理出排查问题的整体思路。这样，在遇到类似的问题时，**就可以按“套路”操作，这简直就是小抄，太实用了**。

发文前我看了下，已经有 **33,000** 订阅了，口碑一直非常不错，截了些评价供你参考：

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除了内容硬核以外，还有二点不得不提：

1、讲解得很成体系，**主要是选择的案例特别有****针对性**，都是工作中实打实用得上的，“套路篇”就更别说了，前面我也提到过，有好几篇我刷了不止一遍。

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2、倪朋飞不仅会回答大家的问题，还会针对那些有代表性的进行**公开答疑**，确实挺走心。说真的，**光看评论区也能收获不少**，自己的认知还是有局限性，有些问题现在没碰到，不等于以后不会出现。

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目录挺长的，我就不放了，感兴趣的可以进去看。

最后，分享一句我特别认同的话，是倪朋飞老师在专栏的结束语里提到的：

> 想要得到就要学会付出，要付出还要坚持；如果你真的觉得很难，那你就放弃，如果你放弃了就不要抱怨。人生就是这样，世界是平衡的，每个人都是通过自己的努力，去决定自己生活的样子。

所以，有机会一定要把握好，几年后的你，会感谢自己今天的付出。

申请了粉丝**专属优惠**：

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