在现代计算机系统中,CPU性能是影响整个系统性能的最重要因素之一。优化CPU性能可以提高系统的响应速度、吞吐量和可靠性。本文将介绍一些常用的Linux CPU性能优化技巧,帮助您更大化系统性能。
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1. 优化CPU利用率
CPU利用率是衡量系统可用性的一个重要指标。当CPU利用率过高时,系统变得慢、不响应,甚至可能导致系统崩溃。因此,优化CPU利用率就显得尤为重要。以下是一些优化CPU利用率的方法:
1.1 合理分配CPU资源
Linux系统中通常使用的进程调度算法是CFS(Completely Fr Scheduler)算法。这种算法通过动态调整进程的优先级和时间片,实现对CPU资源的合理分配。但是,如果系统中同时运行了大量占用CPU的进程,即使使用CFS算法也无法避免CPU利用率过高的问题。在这种情况下,更好的解决方法是限制进程的CPU使用率。在Linux系统中,可以使用cpulimit工具来实现对进程的CPU限制。
1.2 优化程序性能
优化程序的性能可以减少对CPU资源的需求。以下是一些优化程序性能的方法:
(1)使用更高效的算法和数据结构。
(2)尽可能避免磁盘I/O和网络I/O,因为这会占用CPU时间。
(3)避免过度使用递归算法,因为递归会导致大量的函数调用和堆栈操作,占用CPU时间。
(4)使用编译器优化选项,如gcc的-O选项。
2. 优化CPU缓存
CPU缓存是现代计算机系统中重要的性能优化手段。CPU缓存是存储器层次结构中的之一层,它可以缓存经常访问的数据,减少对内存带宽的占用,提高程序性能。以下是一些优化CPU缓存的方法:
2.1 编写cache-friendly的程序
cache-friendly的程序是指可以利用CPU缓存的程序。以下是一些编写cache-friendly程序的方法:
(1)尽可能减少内存访问次数,因为内存访问是缓慢的。
(2)使用局部性原理,即利用空间局部性和时间局部性减少内存访问。
(3)使用数据结构时,尽可能避免跨度较大的数据结构,因为这会导致缓存行的浪费。
2.2 使用缓存命中率分析工具
在Linux系统中,可以使用perf工具来分析程序的缓存命中率。perf会在程序运行时记录一系列性能事件,其中就包括缓存命中率。通过分析这些性能事件,可以找出程序的性能瓶颈,并进行优化。
3. 优化CPU调度
CPU调度是指操作系统为进程分配CPU资源的过程。Linux系统中使用CFS算法实现CPU调度。以下是一些优化CPU调度的方法:
3.1 启用实时调度
在某些场景下,系统需要对进程的响应时间有较高的要求,例如实时多媒体应用程序。这时更好的解决方法是启用实时调度,在Linux系统中可以使用sched_setscheduler函数启用实时调度。
3.2 配置CFS参数
在Linux系统中,可以通过/proc/sys/kernel/sched_*文件配置CFS算法的参数。以下是一些CFS参数的解释:
(1)sched_latency:CFS调度程序优先级的时间片长度。默认值为6毫秒。
(2)sched_min_granularity:CFS调度程序优先级的最小时间片长度。默认值为1毫秒。
(3)sched_wakeup_granularity:从睡眠状态唤醒进程的时间。默认值为2毫秒。
4. 优化CPU能耗
如今,节能已成为计算机系统设计的一个重要目标。优化CPU能耗既可以降低系统的运行成本,也可以减少对环境的污染。以下是一些优化CPU能耗的方法:
4.1 启用CPU电源管理
现代CPU都内置有电源管理功能,可以通过启用CPU电源管理降低系统的能耗。在Linux系统中,可以使用cpufreq工具或acpid守护进程控制CPU电源管理。
4.2 合理配置CPU频率
CPU频率是影响系统能耗的一个重要因素。在工作负载较轻的情况下,CPU频率可以调低以节省能源。在Linux系统中,可以使用cpufreq工具配置CPU频率。
本文介绍了一些常用的Linux CPU性能优化技巧,包括优化CPU利用率、优化CPU缓存、优化CPU调度以及优化CPU能耗。这些技巧可以帮助您更大化系统性能、降低系统成本和减少对环境的污染。
相关问题拓展阅读:
内存占用的原因很多。比如启动了什么程序耐老,还有缓存大小。
内腊汪存占用不是问题,只要不用上 SWAP,你就没有性能损失,而且反而对性能有提升。
至于 CPU 占用,也要看什么情况。比如文件系统的 CPU 占用你是不能直接看到的,ubuntu 的 unity 是 3D 的,这昌局升个效果也需要 CPU 占用的。
没必要去追求 CPU 和内存的低占用,Linux 的资源分配和任务调度程序都是针对高负载有优化的,不会对你的日常使用有太大的性能影响。
其实 Windows 也一样,没必要追求低占用,只是 Windows 下面的很多程序开发人员能力不足,而且很多恶意程序太多,所以才需要关注资源占用,目的是防止这种程序影响操作系统的稳定。Linux 下面这种恶意程序也有,但是你用官方软件仓库里面的软件,是不用担心这个问题的。
这说明deepin 默认启动的后台进程少,你可以比较一下两个系统的服务。也可能是deepin使用了一些比较新版本的软件,这些软件对资蠢弊源使用进行了优化。linux是没必要考带慎族虑内存使用率的,因为分配策略是尽量多使用内孝册存,如果不足才会释放一部分内存,或者使用swap分区。
┏╮/╱ ╰渗段 ╮ ╱/╰薯没┛◆有些东丛手誉西可以有◆ ◆有些东西不能有◆猪头专属 ~
一、编译安装过程优化
1.减小Nginx编译后的文件大小
在编译Nginx时,默认以debug模式进行,而在debug模式下会插入很多跟踪和ASSERT之类的信息,编译完成后,一个Nginx要有好几兆字
节。在编译前取消Nginx的debug模式,编译完成后Nginx只有几百千字节,因此可以在编译之前,修改相关源码,取消debug模式,具体方法悔猛如
下:
在Nginx源码文件被解压后,找到源码目录下的auto/cc/gcc文件,在其中找到如下几行:
# debug CFLAGS=”$CFLAGS -g”
注释掉或删掉这两行,即可取消debug模式。
2.为特定的CPU指定CPU类型编译优化
在编译Nginx时,默认的GCC编译参数是“-O”,要优化GCC编译,可以使用以下两个参数:
–with-cc-opt=’-O3′
–with-cpu-opt=CPU #为特定的 CPU 编译,有效的值包括:pentium, pentiumpro, pentium3, pentium4, athlon, opteron, amd64, sparc32, sparc64, ppc64
要确定CPU类型,可以通过如下命令:
#cat /碧洞桥proc/cpuinfo | grep “model name”
二、利用TCMalloc优化颤闹Nginx的性能
TCMalloc的全称为Thread-Caching
Malloc,是谷歌开发的开源工具“google-perftools”中的一个成员。与标准的glibc库的malloc相比,TCMalloc库在
内存分配效率和速度上要高很多,这在很大程度上提高了服务器在高并况下的性能,从而降低系统负载。下面简单介绍如何为Nginx添加TCMalloc
库支持。
要安装TCMalloc库,需要安装libunwind(32位操作系统不需要安装)和google-perftools两个软件包,libunwind
库为基于64位CPU和操作系统的程序提供了基本函数调用链和函数调用寄存器功能。下面介绍利用TCMalloc优化Nginx的具体操作过程:
1.安装libunwind库
可以从
下载相应的libunwind版本,这里下载的是libunwind-0.99-alpha.tar.gz,安装过程如下:
#tar zxvf libunwind-0.99-alpha.tar.gz # cd libunwind-0.99-alpha/ #CFLAGS=-fPIC ./configure #make CFLAGS=-fPIC #make CFLAGS=-fPIC install
2.安装google-perftools
可以从
下载相应的google-perftools版本,这里下载的是google-perftools-1.8.tar.gz,安装过程如下:
#tar zxvf google-perftools-1.8.tar.gz #cd google-perftools-1.8/ # ./configure #make && make install #echo “/usr/local/lib” > /etc/ld.so.conf.d/usr_local_lib.conf # ldconfig
至此,google-perftools安装完成。
3.重新编译Nginx
为了使Nginx支持google-perftools,需要在安装过程中添加“–with-google_perftools_module”选项重新编译Nginx,安装代码如下:
#./configure \ >–with-google_perftools_module –with-http_stub_status_module –prefix=/opt/nginx #make #make install
到这里Nginx安装完成。
4.为google-perftools添加线程目录
创建一个线程目录,这里将文件放在/tmp/tcmalloc下,操作如下:
#mkdir /tmp/tcmalloc #chmod 0777 /tmp/tcmalloc
5.修改Nginx主配置文件
修改nginx.conf文件,在pid这行的下面添加如下代码:
#pidlogs/nginx.pid; google_perftools_profiles /tmp/tcmalloc;
接着,重启Nginx,完成google-perftools的加载。
6.验证运行状态
为了验证google-perftools已经正常加载,通过如下命令查看:
# lsof -n | grep tcmalloc nginxnobody 9w REG 8,/tmp/tcmalloc.2395 nginxnobody 11w REG 8,/tmp/tcmalloc.2396 nginxnobody 13w REG 8,/tmp/tcmalloc.2397 nginxnobody 15w REG 8,9442 /tmp/tcmalloc.2398
由于在Nginx配置文件中,设置worker_processes的值为4,因此开启了4个Nginx线程,每个线程会有一行记录。每个线程文件后面的数字值就是启动的Nginx的PID值。
至此,利用TCMalloc优化Nginx的操作完成。
三、Nginx内核参数优化
内核参数的优化,主要是在Linux系统中针对Nginx应用而进行的系统内核参数优化,常见的优化参数值如下。
下面给出一个优化实例以供参考:
net.ipv4.tcp_max_tw_buckets = 6000 net.ipv4.ip_local_port_range =net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1 net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1 net.ipv4.tcp_syncookies = 1 net.core.somaxconn =net.core.netdev_max_backlog =net.ipv4.tcp_max_orphans =net.ipv4.tcp_max_syn_backlog =net.ipv4.tcp_synack_retries = 1 net.ipv4.tcp_syn_retries = 1 net.ipv4.tcp_fin_timeout = 1 net.ipv4.tcp_keepalive_time = 30
将上面的内核参数值加入/etc/sysctl.conf文件中,然后执行如下命令使之生效:
#/in/sysctl -p
下面是对实例中选项的含义进行介绍:
net.ipv4.tcp_max_tw_buckets参数用来设定timewait的数量,默认是180000,这里设为6000。
net.ipv4.ip_local_port_range选项用来设定允许系统打开的端口范围。
net.ipv4.tcp_tw_recycle选项用于设置启用timewait快速回收。
net.ipv4.tcp_tw_reuse选项用于设置开启重用,允许将TIME-WAIT sockets重新用于新的TCP连接。
net.ipv4.tcp_syncookies选项用于设置开启SYN Cookies,当出现SYN等待队列溢出时,启用cookies进行处理。
net.core.somaxconn选项默认值是128, 这个参数用于调节系统同时发起的tcp连接数,在高并发的请求中,默认的值可能会导致链接超时或者重传,因此,需要结合并发请求数来调节此值。
net.core.netdev_max_backlog选项表示当每个网络接口接收数据包的速率比内核处理这些包的速率快时,允许发送到队列的数据包的更大数目。
net.ipv4.tcp_max_orphans选项用于设定系统中最多有多少个TCP套接字不被关联到任何一个用户文件句柄上。如果超过这个数
字,孤立连接将立即被复位并打印出警告信息。这个限制只是为了防止简单的DoS攻击。不能过分依靠这个限制甚至人为减小这个值,更多的情况是增加这个值。
net.ipv4.tcp_max_syn_backlog选项用于记录那些尚未收到客户端确认信息的连接请求的更大值。对于有128MB内存的系统而言,此参数的默认值是1024,对小内存的系统则是128。
net.ipv4.tcp_synack_retries参数的值决定了内核放弃连接之前发送SYN+ACK包的数量。
net.ipv4.tcp_syn_retries选项表示在内核放弃建立连接之前发送SYN包的数量。
net.ipv4.tcp_fin_timeout选项决定了套接字保持在FIN-WAIT-2状态的时间。默认值是60秒。正确设置这个值非常重要,有时候即使一个负载很小的Web服务器,也会出现因为大量的死套接字而产生内存溢出的风险。
net.ipv4.tcp_keepalive_time选项表示当keepalive启用的时候,TCP发送keepalive消息的频度。默认值是2(单位是小时)。
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