linux性能优化 核心在于精准定位瓶颈而非盲目调参，需结合 top/iostat/free/ss 等命令诊断 CPU、IO、内存、网络问题，合理配置 vm.swappiness、tcp_tw_reuse 等内核参数，并根据硬件选型匹配 IO 调度器与文件系统，辅以 systemd 资源限制和日志优化实现稳定高效。
Linux 性能优化核心在于减少资源争用、合理分配负载、及时发现瓶颈，而不是盲目调高参数。稳定性提升往往来自对系统行为的准确理解，而非 堆砌配置。
看清瓶颈在哪，再动手
优化前必须定位真实瓶颈，否则容易南辕北辙。常用命令组合要形成习惯：
- top / htop：看 CPU 整体占用和高耗进程，注意 %wa（I/ O 等待）是否持续偏高
- iostat -x 1：观察 await、%util、r/s w/s，判断磁盘是否存在饱和或响应延迟
- free -h && cat /proc/meminfo：区分 available 内存与 free，关注 SwapOut/ s 是否非零（说明内存压力已触发换页）
- ss -s 或 netstat -s：检查丢包、重传、连接队列溢出（如“listen overflows”），网络层问题常被忽略
关键内核参数要懂逻辑，别照抄
修改 /sys 或 /proc 下的参数，必须清楚它影响哪一环。几个高频但易误用的项：
- vm.swappiness=10（非 0）：避免完全禁用 swap，低值可减少非必要换页，同时保留 OOM Killer 的缓冲空间
- net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1：仅在作为客户端频繁建连（如代理、爬虫）时启用，服务端慎开，防止 TIME_WAIT 被误复用引发 RST
- fs.file-max 和 ulimit -n：需匹配业务最大 并发 连接数，但也要留余量；调整后记得检查 systemd 服务的 LimitNOFILE 是否同步覆盖
- kernel.pid_max：容器化环境若单机跑数百 Pod，原生默认 32768 可能不够，需按容器密度适当上调
IO 调度与文件系统选型讲实效
不是越新越快，而是匹配硬件特性：
- NVMe SSD 建议用 none（即 kyber 或 mq-deadline，取决于内核版本），关闭 IO 调度器减少冗余开销
- SATA SSD 或 虚拟机 磁盘，用 mq-deadline 比 cfq 更稳，吞吐与延迟兼顾
- XFS 比 ext4 更适合大文件、高并发写入场景，且支持在线扩容和更优的延迟控制（如 logbsize=256k）
- /etc/fstab 中添加 noatime,commit=60 可降低元数据刷盘频率，对日志类服务效果明显
进程与服务层面的轻量优化
很多不稳定源于应用自身，系统层能做的其实是“兜底 + 引导”：
- 用 systemd 限制关键服务内存上限（MemoryMax=）、CPU 配额（CPUQuota=），防止单个进程拖垮整机
- 日志轮转不靠 logrotate 硬切，改用 journald + SystemMaxUse=512M，避免 rsyslog 写满 /var/log 卡死
- 定时任务避开高峰，用 systemd timer 替代 crontab，支持 OnBootSec 和 RandomizedDelaySec 错峰执行
- 禁用不用的服务（如 avahi-daemon、bluetooth），减少后台唤醒和 socket 监听，尤其对低配 VPS 意义明显
基本上就这些。稳定不是参数堆出来的，是每一层都少一点意外、多一点确定性。调完记得压测验证，再观察三天以上真实负载表现。
