Linux 性能监控分析
一、 Linux性能分析—内存
1． 内存工作机制
当有应用需要读写磁盘数据时，由系统把相关数据从磁盘读取到内存，如果物理内存不够，则把内存中的部分数据导入到磁盘，从而把磁盘的部分空间当作虚拟内存来使用，也称为Swap。如果给所有应用分配足够内存后，物理内存还有剩余，系统会再利用这些空闲内存，以提高整体I/O效率，其方法是把这部分剩余内存再划分为cache及buffer两部分加以利用。
从磁盘读取到内存的数据在被相关应用程序读取后，如果有剩余内存，则这部分数据会存入cache，以备第2次读取时，避免重新读取磁盘。当一个应用程序在内存中修改数据后，因为写入磁盘速度相对较低，在有空闲内存的情况下，这些数据先存入buffer，在以后某个时间再写入磁盘，从而应用程序可以继续后面的操作，而不必等待这些数据写入磁盘的操作完成。
如果在某个时刻，系统需要更多的内存，则会把cache部分擦除，并把buffer中的内容写入磁盘，从而把这两部分内存释放给系统使用，这样再次读取cache中的内容时，就需要重新从磁盘读取了。
通过以上分析可以得知，空闲物理内存不多，不一定表示系统运行状态很差，因为内存的cache及buffer部分可以随时被重用，在某种意义上，这两部分内存也可以看作额外的空闲内存。swap如果被频繁调用，bi，bo长时间不为0，则才是内存资源是否紧张的依据。
2． 内存计算与瓶颈分析
对于系统内核而言：
可用内存 = 系统free memory = 132884 KB
已用内存 = 系统used memory = 3789796 KB
对于应用程序而言：
已用内存= (- buffers/cache).used = 系统used memory – buffers – cached
= 3789796 - 139188 – 2536880 = 1113728 KB
可用内存= (+ buffers/cache).free = 系统free memory + buffers + cached
= 132884 + 139188 + 2536880 = 2808952 KB
Cache：文件系统的读写缓冲区，记忆打开的文件
例：vim操作，文本首次打开速度快于第二次(文件越大越明显)
Buffer：块设备的读写缓冲区，存储目录里面有什么内容，权限等等
例：find操作，首次检索速度快于第二次(目录越多越明显)
swpd：虚拟内存已使用的大小，若大于0，表示物理内存不足。
si：每秒从磁盘读入虚拟内存的大小，若大于0，表示物理内存不足。
so：每秒虚拟内存写入磁盘的大小，若大于0，同上。
bi: 每秒钟从硬盘读入数据的块数（因为硬盘是块设备）
bo：每秒钟写入硬盘数据的块数
若bi长期大于0，表示IO操作（SWAP）过于频繁，内存成为瓶颈。
二、 Linux性能分析—CPU
Linux系统中的Load是对当前CPU工作量的度量，即进程队列的长度。
Load Average 就是一段时间 (1 分钟、5分钟、15分钟) 内平均 Load 。
0.24：表示最近1分钟平均负载 0.08：表示最近5分钟平均负载 0.03：表示最近15分钟平均负载
（1） 单核处理器
假设我们的系统是单CPU单内核的，把它比喻成是一条单向马路，把CPU任务比作汽车。当车不多的时候，load <1；当车占满整个马路的时候 load=1；当马路都站满了，而且马路外还堆满了汽车的时候，load>1
Load < 1
Load = 1
Load >1
（2） 多核处理器
我们经常会发现服务器Load > 1但是运行仍然不错，那是因为服务器是多核处理器（Multi-core）。
假设我们服务器CPU是2核，那么将意味我们拥有2条马路，我们的Load = 2时，所有马路都跑满车辆。
Load = 2时马路都跑满了
Load 的意义？
# 如何查看CPU core
若Load 15分钟平均负载超过系统CPU核数，则表明CPU处于超负荷工作，CPU成为瓶颈。
三、 Linux性能分析—Disk
首先明确当前使用的哪个硬盘分区挂载点：/dev/vda1
await : 平均每次IO操作的等待时间
svctm : 平均每次设备执行IO操作的时间
如果 svctm 比较接近 await，说明 I/O 几乎没有等待时间；如果 await 远大于 svctm，说明 I/O 队列太长，应用程序的响应时间变慢，说明需要进行性能优化。
%util : 每秒钟IO操作占用的百分比,%util=(r/s+w/s)*(svctm/1000) 。
如果 %util 接近 100%,说明产生的I/O请求太多,I/O系统已经满负荷,该磁盘成为瓶颈。
%iowait: CPU等待硬件I/O时,所占用CPU百分比
%idle: CPU空闲时间的百分比
若%iowait大于30% 且 %idle 小于 70%，同样说明 I/O 队列太长，应用程序的响应时间变慢，说明需要进行性能优化。
四、 Linux性能分析—Network
使用Nicstat工具进行监控：
%Util : 网卡利用率(百分比).
Sat : 网卡每秒的错误数.网卡是否接近饱满的一个指标
若%Util接近100%且Sat大于0，则表明当前网卡带宽趋于饱和且出现了网络错误，网络带宽成为瓶颈。
可能有童鞋会好奇是什么应用占用这么大带宽，可以通过NetHogs工具进行查看：
