Linux性能问题一直是程序员头上的“紧箍咒”
作为程序员，和 linux 打交道，在服务器上分析系统性能情况，是每一个后端工程师都无法避开的事情。
无论你是开发还是运维，可能都经历过这样的场景：
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？
linux性能问题一直是程序员头上的“紧箍咒”，大多数时候，我们只能看到“症状”，却不知道从哪儿下手排查和解决。就算看了很多资料和书籍，一旦涉及到具体问题，还是会一脸懵逼。
谈学习经验，有 3 点比较重要：
先掌握性能优化的思路和方法，尝试大量 linux 性能工具；
把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；
最终从学习到输出，从实践中总结经验。
这其中，一开始就劝退你的，可能就是 linux 性能工具的使用，它除了要考虑性能指标的目的外，还要结合待分析的环境来综合选取。
虽说咱有布伦丹·格雷格（brendan gregg）大师整理的性能工具图谱，相信你也多少参考过，但其实它还不够具体，使用时还要去查找每个工具的手册，对比分析做出选择。
所以每次用的时候，大家都会想，有没有更好的方法来理解这些工具呢？相信当你看了倪朋飞《linux 性能优化实战》中总结的几个性能工具图，一定会解决你的问题的。
他根据「性能指标」的不同，将工具划分为cpu、内存、磁盘 i / o及网络，4 大类型，会让你一次性把性能工具搞明白了。
看这些图，就很清晰了，比如，当遇到 i/o 性能问题时，可以根据不同的性能指标，使用 iostat、iotop、blktrace 等工具分析磁盘 i/o 的瓶颈。
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