作为程序员，和 Linux 打交道，在服务器上分析系统性能情况，我觉得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。
在我看来，与其上来就去啃厚厚的原理书，把自己的信心压垮，不如带着问题，对症下药。说说我的经验，有3 点我觉得比较重要：
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，我就在想，有没有更好的方法来理解这些工具呢？刚刚开始研究的时候，可没少在网上找资料，但总是零散、不成体系，最终我找到了倪朋飞《Linux 性能优化实战》专栏中，总结的几个性能工具图。
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，总算是一次性让我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。
之前比较忙，后来我把《Linux 性能优化实战》陆陆续续读下来，感觉很多问题豁然开朗，专栏以案例驱动，提供了 30 多个 Linux 性能问题的诊断思路，真正是让你 10 分钟定位到系统瓶颈，讲的 Linux 的套路，实实在在的解决了我工作中的实际问题。
毫不夸张的说，这是我看过的最好的 Linux 教程，口碑相当不错，已经有超28000人订阅了。
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现在相当于「半价」拿下
倪朋飞，微软 Azure 资深工程师，主要负责开源容器编排系统 Kubernetes 在 Azure 的落地实践。
之前先后任职于盛大云和腾讯，在云计算领域有 10 多年的经验，主攻 IaaS 和容器技术，对 Linux 性能优化这套东西有一些自己的思考和沉淀。
这课65 讲，全部更新完了。讲了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，掌握这些，基本上，你就已经可以准确分析和优化大多数的性能问题了。
除此之外，倪朋飞还整了5 个综合实战模块，还原真实的工作场景，结合开源项目、框架或系统设计的案例，手把手带你在“高级战场”演练，让你真正把所学，应用在工作中。
总结来说，就是带你做三件事：定位问题、掌握性能工具、找到解决之道。
这两年知识付费泛滥，这课算是一股清流了，不仅脉络清晰，而且作者的文字功底相当了得，真正能把复杂的问题讲明白（这很不容易），除了内容硬核以外，还有 2 点不得不提： 1、讲解得很成体系。每一章节都有基础篇、案例篇和套路篇，选的案例比较有针对性，基本都是工作中用得上的，「套路篇」就更别说了，有好几篇我看了 N 遍。
发表于 2020-7-23 02:12:23
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