linux网络吞吐量

⑴ 目前常用的网络操作系统UNIX、linux、NetWare、Windows NT/2000/2003/2008/Vista、Mac OS等各种操作系统的

unix网络管理能力最强，安全性最高。网络吞吐量最佳。典型的多任务多用户系统。一般用于银行，电子商务，大型信息中心。气象预报中心。属于专业级的网络操作系统。
Linux可以说是unix的简化了的免费软件。相比unix性能稍微差点，但是免费，也支持图形用户界面。现在用户慢慢的在增多。适合一般中小企业做开发。
NetWare现在基本很少用了，主要是企业里面采用这个。做网络管理。
Windows NT和windows家族的软件一样，好用，漂亮，但是网络管理安全性和性能比前两种打折扣。其他的都不是网络操作系统。属于个人操作系统。

⑵ Linux系统中最实用的防火墙有哪些

Linux系统最实用的防火墙列表（最常用也是各发行版本基本上都带的就是iptables)

1. Iptables
Iptables/Netfilter是基于防火墙的最流行的命令行。它是Linux服务器安全的头道防线。许多系统管理员用它来微调服务器。其作用是过滤内核中网络堆栈中的数据包，特性包括：列出数据包过滤规则集的内容;执行速度快，因为它仅检查数据包的头部;管理员可以根据需要，在数据包的过滤规则集中来增加、修改、删除规则;支持借助文件来备份和恢复。

2. IPCop 防火墙
IPCop的设计界面非常友好，便于管理。它对于小型企业和本地PC非常实用。管理员可以将一台老PC配置为安全的VPN，使其提供安全的上网环境。此防火墙还可以保留常用的信息，可以为其用户提供更好的Web浏览体验。其彩色编码的Web界面可以使管理员监视CPU、内存、磁盘及网络吞吐量的性能，并支持多种语言，它可以提供非常安全并易实施的升级和附加补丁。

⑶ linux上用jmeter做压测吞吐量上不去

一、配置java环境1：先查看系统32/64：uname-a根据系统的版本去Oracle官网下载jdk，下载后安装jdk即可。2：配置JAVA环境变量：vi/etc/profile追加如下内容：JAVA_HOME=/opt/jdk1.6.0_20PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATHCLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jarexportJAVA_HOMEexportPATHexportCLASSPATH其中的JAVA_HOME为jdk的安装路径3：验证echo$PATH或者java-version二、安装resin下载resin后，解压运行安装脚本：./resin.shconsole。然后在自己pc上访问serverip：port看到resin默认欢迎页面即说明安装成功。之后把在web项目的war包拷进ren目录下的webapps文件夹内，即可在外网访问服务器上的web项目了。三、安装jmeter下载：同样在jemeter官网下载对应的安装包，解压后执行：./jmeter-n-t../ssdb_test.jmx-l../log.jtl命令说明：a.-n参数说明不用验证是否安装了图形库b..jmx文件可以在windows环境下的用jmeter图形化生成，涉及参数以及测试结果的.csv文件路径可以直接用notepad++vi等修改.jmx文件，确保其相对于.jmx文件路径正确。c.log.jtl保存测试结果既然没装图形界面库，那么测试结果.jtl文件就只能在windows下用jmeter来查看了。执行效果如下：[@zjm_44_250bin]#./jmeter-n-t../ssdb_test.jmx-l../log.../ssdb_test.jmxStartingthetest@MonDec2918:43:20CST2014(1419849800772)=100in0.3s=289.9/sAvg:105Min:3Max:285Err:0(0.00%)Tidyingup@MonDec2918:43:21CST2014(1419849801734)endofrun最后，执行命令：/home/apache-jmeter-2.8/bin/jmeter-n-tdownload.jmx-llog.jtllinux下最好输全路径，不然可能报bash:jeter:commandnotfound，找不到执行文件错误，参数介绍如下：--guimode-t[].-l[].-.properties()/proxyserverinformation:-H[]-P[proxyserverport]

⑷ 急！！！linux下io的吞吐量指什么 如下图

吞吐量是指对网络、设备、端口、虚电路或其他设施，单位时间内成功地传送数据的数量（以比特、字节、分组等测量）。IO吞吐量顾名思义即单位时间内成功读写数据的数量。

问题帖图中使用了iostat命令，输出信息的意义如下 ：
tps：该设备每秒的传输次数（Indicate the number of transfers per second that were issued to the device.）。"一次传输"意思是"一次I/O请求"。多个逻辑请求可能会被合并为"一次I/O请求"。"一次传输"请求的大小是未知的。

kB_read/s：每秒从设备（drive expressed）读取的数据量；
kB_wrtn/s：每秒向设备（drive expressed）写入的数据量；
kB_read：读取的总数据量；
kB_wrtn：写入的总数量数据量；这些单位都为Kilobytes。

⑸ 在Linux 上，编写一个每秒接收 100万UDP数据包的程序究竟有多难

首先，我们假设：
测量每秒的数据包(pps)比测量每秒字节数(Bps)更有意思。您可以通过更好的管道输送以及发送更长数据包来获取更高的Bps。而相比之下，提高pps要困难得多。
因为我们对pps感兴趣，我们的实验将使用较短的 UDP 消息。准确来说是 32 字节的 UDP 负载，这相当于以太网层的 74 字节。
在实验中，我们将使用两个物理服务器：“接收器”和“发送器”。
它们都有两个六核2 GHz的 Xeon处理器。每个服务器都启用了 24 个处理器的超线程(HT)，有 Solarflare 的 10G 多队列网卡，有 11 个接收队列配置。稍后将详细介绍。
测试程序的源代码分别是：udpsender、udpreceiver。
预备知识
我们使用4321作为UDP数据包的端口，在开始之前，我们必须确保传输不会被iptables干扰：

Shell

receiver$ iptables -I INPUT 1 -p udp --dport 4321 -j ACCEPT

receiver$ iptables -t raw -I PREROUTING 1 -p udp --dport 4321 -j NOTRACK

为了后面测试方便，我们显式地定义IP地址：

Shell

receiver$ for i in `seq 1 20`; do

ip addr add 192.168.254.$i/24 dev eth2;

done

sender$ ip addr add 192.168.254.30/24 dev eth3

1. 简单的方法
开始我们做一些最简单的试验。通过简单地发送和接收，有多少包将会被传送？
模拟发送者的伪代码：

Python

fd = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)

fd.bind(("0.0.0.0", 65400)) # select source port to rece nondeterminism

fd.connect(("192.168.254.1", 4321))

while True:

fd.sendmmsg(["x00" * 32] * 1024)

因为我们使用了常见的系统调用的send，所以效率不会很高。上下文切换到内核代价很高所以最好避免它。幸运地是，最近Linux加入了一个方便的系统调用叫sendmmsg。它允许我们在一次调用时，发送很多的数据包。那我们就一次发1024个数据包。
模拟接受者的伪代码：

Python

fd = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
fd.bind(("0.0.0.0", 4321))
while True:
packets = [None] * 1024
fd.recvmmsg(packets, MSG_WAITFORONE)

同样地，recvmmsg 也是相对于常见的 recv 更有效的一版系统调用。
让我们试试吧：

Shell

sender$ ./udpsender 192.168.254.1:4321
receiver$ ./udpreceiver1 0.0.0.0:4321
0.352M pps 10.730MiB / 90.010Mb
0.284M pps 8.655MiB / 72.603Mb
0.262M pps 7.991MiB / 67.033Mb
0.199M pps 6.081MiB / 51.013Mb
0.195M pps 5.956MiB / 49.966Mb
0.199M pps 6.060MiB / 50.836Mb
0.200M pps 6.097MiB / 51.147Mb
0.197M pps 6.021MiB / 50.509Mb

测试发现，运用最简单的方式可以实现 197k – 350k pps。看起来还不错嘛，但不幸的是，很不稳定啊，这是因为内核在核之间交换我们的程序，那我们把进程附在 CPU 上将会有所帮助

Shell

sender$ taskset -c 1 ./udpsender 192.168.254.1:4321
receiver$ taskset -c 1 ./udpreceiver1 0.0.0.0:4321
0.362M pps 11.058MiB / 92.760Mb
0.374M pps 11.411MiB / 95.723Mb
0.369M pps 11.252MiB / 94.389Mb
0.370M pps 11.289MiB / 94.696Mb
0.365M pps 11.152MiB / 93.552Mb
0.360M pps 10.971MiB / 92.033Mb

现在内核调度器将进程运行在特定的CPU上，这提高了处理器缓存，使数据更加一致，这就是我们想要的啊！
2. 发送更多的数据包
虽然 370k pps 对于简单的程序来说已经很不错了，但是离我们 1Mpps 的目标还有些距离。为了接收更多，首先我们必须发送更多的包。那我们用独立的两个线程发送，如何呢：

Shell

sender$ taskset -c 1,2 ./udpsender
192.168.254.1:4321 192.168.254.1:4321
receiver$ taskset -c 1 ./udpreceiver1 0.0.0.0:4321
0.349M pps 10.651MiB / 89.343Mb
0.354M pps 10.815MiB / 90.724Mb
0.354M pps 10.806MiB / 90.646Mb
0.354M pps 10.811MiB / 90.690Mb

接收一端的数据没有增加，ethtool –S 命令将显示数据包实际上都去哪儿了：

Shell

receiver$ watch 'sudo ethtool -S eth2 |grep rx'
rx_nodesc_drop_cnt: 451.3k/s
rx-0.rx_packets: 8.0/s
rx-1.rx_packets: 0.0/s
rx-2.rx_packets: 0.0/s
rx-3.rx_packets: 0.5/s
rx-4.rx_packets: 355.2k/s
rx-5.rx_packets: 0.0/s
rx-6.rx_packets: 0.0/s
rx-7.rx_packets: 0.5/s
rx-8.rx_packets: 0.0/s
rx-9.rx_packets: 0.0/s
rx-10.rx_packets: 0.0/s

通过这些统计，NIC 显示 4 号 RX 队列已经成功地传输大约 350Kpps。rx_nodesc_drop_cnt 是 Solarflare 特有的计数器，表明NIC发送到内核未能实现发送 450kpps。
有时候，这些数据包没有被发送的原因不是很清晰，然而在我们这种情境下却很清楚：4号RX队列发送数据包到4号CPU，然而4号CPU已经忙不过来了，因为它最忙也只能读350kpps。在htop中显示为：

多队列 NIC 速成课程
从历史上看，网卡拥有单个RX队列，用于硬件和内核之间传递数据包。这样的设计有一个明显的限制，就是不可能比单个CPU处理更多的数据包。
为了利用多核系统，NIC开始支持多个RX队列。这种设计很简单：每个RX队列被附到分开的CPU上，因此，把包送到所有的RX队列网卡可以利用所有的CPU。但是又产生了另一个问题：对于一个数据包，NIC怎么决定把它发送到哪一个RX队列？

用 Round-robin 的方式来平衡是不能接受的，因为这有可能导致单个连接中数据包的重排序。另一种方法是使用数据包的hash值来决定RX号码。Hash值通常由一个元组（源IP，目标IP，源port，目标port）计算而来。这确保了从一个流产生的包将最终在完全相同的RX队列，并且不可能在一个流中重排包。
在我们的例子中，hash值可能是这样的：

Shell

1

RX_queue_number = hash('192.168.254.30', '192.168.254.1', 65400, 4321) % number_of_queues

多队列 hash 算法
Hash算法通过ethtool配置，设置如下：

Shell

receiver$ ethtool -n eth2 rx-flow-hash udp4
UDP over IPV4 flows use these fields for computing Hash flow key:
IP SA
IP DA

对于IPv4 UDP数据包，NIC将hash(源 IP,目标 IP)地址。即

Shell

1

RX_queue_number = hash('192.168.254.30', '192.168.254.1') % number_of_queues

这是相当有限的，因为它忽略了端口号。很多NIC允许自定义hash。再一次，使用ethtool我们可以选择元组(源 IP、目标 IP、源port、目标port)生成hash值。

Shell

receiver$ ethtool -N eth2 rx-flow-hash udp4 sdfn
Cannot change RX network flow hashing options: Operation not supported

不幸地是，我们的NIC不支持自定义，我们只能选用(源 IP、目的 IP) 生成hash。
NUMA性能报告
到目前为止，我们所有的数据包都流向一个RX队列，并且一个CPU。我们可以借这个机会为基准来衡量不同CPU的性能。在我们设置为接收方的主机上有两个单独的处理器，每一个都是一个不同的NUMA节点。
在我们设置中，可以将单线程接收者依附到四个CPU中的一个，四个选项如下：
另一个CPU上运行接收器，但将相同的NUMA节点作为RX队列。性能如上面我们看到的，大约是360 kpps。
将运行接收器的同一 CPU 作为RX队列，我们可以得到大约430 kpps。但这样也会有很高的不稳定性，如果NIC被数据包所淹没，性能将下降到零。
当接收器运行在HT对应的处理RX队列的CPU之上，性能是通常的一半，大约在200kpps左右。
接收器在一个不同的NUMA节点而不是RX队列的CPU上，性能大约是330 kpps。但是数字会不太一致。
虽然运行在一个不同的NUMA节点上有10%的代价，听起来可能不算太坏，但随着规模的变大，问题只会变得更糟。在一些测试中，每个核只能发出250 kpps，在所有跨NUMA测试中，这种不稳定是很糟糕。跨NUMA节点的性能损失，在更高的吞吐量上更明显。在一次测试时，发现在一个坏掉的NUMA节点上运行接收器，性能下降有4倍。
3.多接收IP
因为我们NIC上hash算法的限制，通过RX队列分配数据包的唯一方法是利用多个IP地址。下面是如何将数据包发到不同的目的IP：

1

sender$ taskset -c 1,2 ./udpsender 192.168.254.1:4321 192.168.254.2:4321

ethtool 证实了数据包流向了不同的 RX 队列：

Shell

receiver$ watch 'sudo ethtool -S eth2 |grep rx'
rx-0.rx_packets: 8.0/s
rx-1.rx_packets: 0.0/s
rx-2.rx_packets: 0.0/s
rx-3.rx_packets: 355.2k/s
rx-4.rx_packets: 0.5/s
rx-5.rx_packets: 297.0k/s
rx-6.rx_packets: 0.0/s
rx-7.rx_packets: 0.5/s
rx-8.rx_packets: 0.0/s
rx-9.rx_packets: 0.0/s
rx-10.rx_packets: 0.0/s

接收部分：

Shell

receiver$ taskset -c 1 ./udpreceiver1 0.0.0.0:4321
0.609M pps 18.599MiB / 156.019Mb
0.657M pps 20.039MiB / 168.102Mb
0.649M pps 19.803MiB / 166.120Mb

万岁！有两个核忙于处理RX队列，第三运行应用程序时，可以达到大约650 kpps !
我们可以通过发送数据到三或四个RX队列来增加这个数值，但是很快这个应用就会有另一个瓶颈。这一次rx_nodesc_drop_cnt没有增加，但是netstat接收到了如下错误：

Shell

receiver$ watch 'netstat -s --udp'
Udp:
437.0k/s packets received
0.0/s packets to unknown port received.
386.9k/s packet receive errors
0.0/s packets sent
RcvbufErrors: 123.8k/s
SndbufErrors: 0
InCsumErrors: 0

这意味着虽然NIC能够将数据包发送到内核，但是内核不能将数据包发给应用程序。在我们的case中，只能提供440 kpps，其余的390 kpps + 123 kpps的下降是由于应用程序接收它们不够快。
4.多线程接收
我们需要扩展接收者应用程序。最简单的方式是利用多线程接收，但是不管用：

Shell

sender$ taskset -c 1,2 ./udpsender 192.168.254.1:4321 192.168.254.2:4321
receiver$ taskset -c 1,2 ./udpreceiver1 0.0.0.0:4321 2
0.495M pps 15.108MiB / 126.733Mb
0.480M pps 14.636MiB / 122.775Mb
0.461M pps 14.071MiB / 118.038Mb
0.486M pps 14.820MiB / 124.322Mb

接收性能较于单个线程下降了，这是由UDP接收缓冲区那边的锁竞争导致的。由于两个线程使用相同的套接字描述符，它们花费过多的时间在UDP接收缓冲区的锁竞争。这篇论文详细描述了这一问题。
看来使用多线程从一个描述符接收，并不是最优方案。
5. SO_REUSEPORT
幸运地是，最近有一个解决方案添加到 Linux 了 —— SO_REUSEPORT 标志位（flag）。当这个标志位设置在一个套接字描述符上时，Linux将允许许多进程绑定到相同的端口，事实上，任何数量的进程将允许绑定上去，负载也会均衡分布。
有了SO_REUSEPORT，每一个进程都有一个独立的socket描述符。因此每一个都会拥有一个专用的UDP接收缓冲区。这样就避免了以前遇到的竞争问题：

Shell

1
2
3
4

receiver$ taskset -c 1,2,3,4 ./udpreceiver1 0.0.0.0:4321 4 1
1.114M pps 34.007MiB / 285.271Mb
1.147M pps 34.990MiB / 293.518Mb
1.126M pps 34.374MiB / 288.354Mb

现在更加喜欢了，吞吐量很不错嘛！
更多的调查显示还有进一步改进的空间。即使我们开始4个接收线程，负载也会不均匀地分布：

两个进程接收了所有的工作，而另外两个根本没有数据包。这是因为hash冲突，但是这次是在SO_REUSEPORT层。
结束语
我做了一些进一步的测试，完全一致的RX队列，接收线程在单个NUMA节点可以达到1.4Mpps。在不同的NUMA节点上运行接收者会导致这个数字做多下降到1Mpps。
总之，如果你想要一个完美的性能，你需要做下面这些：
确保流量均匀分布在许多RX队列和SO_REUSEPORT进程上。在实践中，只要有大量的连接(或流动)，负载通常是分布式的。
需要有足够的CPU容量去从内核上获取数据包。
To make the things harder, both RX queues and receiver processes should be on a single NUMA node.
为了使事情更加稳定，RX队列和接收进程都应该在单个NUMA节点上。
虽然我们已经表明，在一台Linux机器上接收1Mpps在技术上是可行的，但是应用程序将不会对收到的数据包做任何实际处理——甚至连看都不看内容的流量。别太指望这样的性能，因为对于任何实际应用并没有太大用处。

⑹ linux系统性能怎么优化

linux系统性能怎么优化
一、前提
我们可以在文章的开始就列出一个列表，列出可能影响Linux操作系统性能的一些调优参数，但这样做其实并没有什么价值。因为性能调优是一个非常困难的任务，它要求对硬件、操作系统、和应用都有着相当深入的了解。如果性能调优非常简单的话，那些我们要列出的调优参数早就写入硬件的微码或者操作系统中了，我们就没有必要再继续读这篇文章了。正如下图所示，服务器的性能受到很多因素的影响。
当面对一个使用单独IDE硬盘的，有20000用户的数据库服务器时，即使我们使用数周时间去调整I/O子系统也是徒劳无功的，通常一个新的驱动或者应用程序的一个更新(如SQL优化)却可以使这个服务器的性能得到明显的提升。正如我们前面提到的，不要忘记系统的性能是受多方面因素影响的。理解操作系统管理系统资源的方法将帮助我们在面对问题时更好的判断应该对哪个子系统进行调整。
二、Linux的CPU调度
任何计算机的基本功能都十分简单，那就是计算。为了实现计算的功能就必须有一个方法去管理计算资源、处理器和计算任务(也被叫做线程或者进程)。非常感谢Ingo Molnar，他为Linux内核带来了O(1)CPU调度器，区别于旧有的O(n)调度器，新的调度器是动态的，可以支持负载均衡，并以恒定的速度进行操作。
新调度器的可扩展性非常好，无论进程数量或者处理器数量，并且调度器本身的系统开销更少。新调取器的算法使用两个优先级队列。
引用
・活动运行队列
・过期运行队列
调度器的一个重要目标是根据优先级权限有效地为进程分配CPU 时间片，当分配完成后它被列在CPU的运行队列中，除了 CPU 的运行队列之外，还有一个过期运行队列。当活动运行队列中的一个任务用光自己的时间片之后，它就被移动到过期运行队列中。在移动过程中，会对其时间片重新进行计算。如果活动运行队列中已经没有某个给定优先级的任务了，那么指向活动运行队列和过期运行队列的指针就会交换，这样就可以让过期优先级列表变成活动优先级的列表。通常交互式进程(相对与实时进程而言)都有一个较高的优先级，它占有更长的时间片，比低优先级的进程获得更多的计算时间，但通过调度器自身的调整并不会使低优先级的进程完全被饿死。新调度器的优势是显着的改变Linux内核的可扩展性，使新内核可以更好的处理一些有大量进程、大量处理器组成的企业级应用。新的O(1)调度器包含仔2.6内核中，但是也向下兼容2.4内核。
新调度器另外一个重要的优势是体现在对NUMA(non-uniform memory architecture)和SMP(symmetric multithreading processors)的支持上，例如INTEL@的超线程技术。
改进的NUMA支持保证了负载均衡不会发生在CECs或者NUMA节点之间，除非发生一个节点的超出负载限度。
三、Linux的内存架构
今天我们面对选择32位操作系统还是64位操作系统的情况。对企业级用户它们之间最大的区别是64位操作系统可以支持大于4GB的内存寻址。从性能角度来讲，我们需要了解32位和64位操作系统都是如何进行物理内存和虚拟内存的映射的。
在上面图示中我们可以看到64位和32位Linux内核在寻址上有着显着的不同。
在32位架构中，比如IA-32，Linux内核可以直接寻址的范围只有物理内存的第一个GB(如果去掉保留部分还剩下896MB)，访问内存必须被映射到这小于1GB的所谓ZONE_NORMAL空间中，这个操作是由应用程序完成的。但是分配在ZONE_HIGHMEM中的内存页将导致性能的降低。
在另一方面，64位架构比如x86-64(也称作EM64T或者AMD64)。ZONE_NORMAL空间将扩展到64GB或者128GB(实际上可以更多，但是这个数值受到操作系统本身支持内存容量的限制)。正如我们看到的，使用64位操作系统我们排除了因ZONE_HIGHMEM部分内存对性能的影响的情况。
实际中，在32位架构下，由于上面所描述的内存寻址问题，对于大内存，高负载应用，会导致死机或严重缓慢等问题。虽然使用hugemen核心可缓解，但采取x86_64架构是最佳的解决办法。
四、虚拟内存管理
因为操作系统将内存都映射为虚拟内存，所以操作系统的物理内存结构对用户和应用来说通常都是不可见的。如果想要理解Linux系统内存的调优，我们必须了解Linux的虚拟内存机制。应用程序并不分配物理内存，而是向Linux内核请求一部分映射为虚拟内存的内存空间。如下图所示虚拟内存并不一定是映射物理内存中的空间，如果应用程序有一个大容量的请求，也可能会被映射到在磁盘子系统中的swap空间中。
另外要提到的是，通常应用程序不直接将数据写到磁盘子系统中，而是写入缓存和缓冲区中。Bdflush守护进程将定时将缓存或者缓冲区中的数据写到硬盘上。
Linux内核处理数据写入磁盘子系统和管理磁盘缓存是紧密联系在一起的。相对于其他的操作系统都是在内存中分配指定的一部分作为磁盘缓存，Linux处理内存更加有效，默认情况下虚拟内存管理器分配所有可用内存空间作为磁盘缓存，这就是为什么有时我们观察一个配置有数G内存的Linux系统可用内存只有20MB的原因。
同时Linux使用swap空间的机制也是相当高效率的，如上图所示虚拟内存空间是由物理内存和磁盘子系统中的swap空间共同组成的。如果虚拟内存管理器发现一个已经分配完成的内存分页已经长时间没有被调用，它将把这部分内存分页移到swap空间中。经常我们会发现一些守护进程，比如getty，会随系统启动但是却很少会被应用到。这时为了释放昂贵的主内存资源，系统会将这部分内存分页移动到swap空间中。上述就是Linux使用swap空间的机制，当swap分区使用超过50%时，并不意味着物理内存的使用已经达到瓶颈了，swap空间只是Linux内核更好的使用系统资源的一种方法。
简单理解：Swap usage只表示了Linux管理内存的有效性。对识别内存瓶颈来说，Swap In/Out才是一个比较又意义的依据，如果Swap In/Out的值长期保持在每秒200到300个页面通常就表示系统可能存在内存的瓶颈。下面的事例是好的状态：
引用
# vmstat
procs ———–memory————- —swap– —–io—- –system– —-cpu—-
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa
1 0 5696 6904 28192 50496 0 0 88 117 61 29 11 8 80 1
五、模块化的I/O调度器
就象我们知道的Linux2.6内核为我们带来了很多新的特性，这其中就包括了新的I/O调度机制。旧的2.4内核使用一个单一的I/O调度器，2.6 内核为我们提供了四个可选择的I/O调度器。因为Linux系统应用在很广阔的范围里，不同的应用对I/O设备和负载的要求都不相同，例如一个笔记本电脑和一个10000用户的数据库服务器对I/O的要求肯定有着很大的区别。
引用
(1).Anticipatory
anticipatory I/O调度器创建假设一个块设备只有一个物理的查找磁头(例如一个单独的SATA硬盘)，正如anticipatory调度器名字一样，anticipatory调度器使用“anticipatory”的算法写入硬盘一个比较大的数据流代替写入多个随机的小的数据流，这样有可能导致写 I/O操作的一些延时。这个调度器适用于通常的一些应用，比如大部分的个人电脑。
(2).Complete Fair Queuing (CFQ)
Complete Fair Queuing(CFQ)调度器是Red Flag DC Server 5使用的标准算法。CFQ调度器使用QoS策略为系统内的所有任务分配相同的带宽。CFQ调度器适用于有大量计算进程的多用户系统。它试图避免进程被饿死和实现了比较低的延迟。
(3).Deadline
deadline调度器是使用deadline算法的轮询的调度器，提供对I/O子系统接近实时的操作，deadline调度器提供了很小的延迟和维持一个很好的磁盘吞吐量。如果使用deadline算法请确保进程资源分配不会出现问题。
(4).NOOP
NOOP调度器是一个简化的调度程序它只作最基本的合并与排序。与桌面系统的关系不是很大，主要用在一些特殊的软件与硬件环境下，这些软件与硬件一般都拥有自己的调度机制对内核支持的要求很小，这很适合一些嵌入式系统环境。作为桌面用户我们一般不会选择它。
六、网络子系统
新的网络中断缓和(NAPI)对网络子系统带来了改变，提高了大流量网络的性能。Linux内核在处理网络堆栈时，相比降低系统占用率和高吞吐量更关注可靠性和低延迟。所以在某些情况下，Linux建立一个防火墙或者文件、打印、数据库等企业级应用的性能可能会低于相同配置的Windows服务器。
在传统的处理网络封包的方式中，如下图蓝色箭头所描述的，一个以太网封包到达网卡接口后，如果MAC地址相符合会被送到网卡的缓冲区中。网卡然后将封包移到操作系统内核的网络缓冲区中并且对CPU发出一个硬中断，CPU会处理这个封包到相应的网络堆栈中，可能是一个TCP端口或者Apache应用中。
这是一个处理网络封包的简单的流程，但从中我们可以看到这个处理方式的缺点。正如我们看到的，每次适合网络封包到达网络接口都将对CPU发出一个硬中断信号，中断CPU正在处理的其他任务，导致切换动作和对CPU缓存的操作。你可能认为当只有少量的网络封包到达网卡的情况下这并不是个问题，但是千兆网络和现代的应用将带来每秒钟成千上万的网络数据，这就有可能对性能造成不良的影响。
正是因为这个情况，NAPI在处理网络通讯的时候引入了计数机制。对第一个封包，NAPI以传统的方式进行处理，但是对后面的封包，网卡引入了POLL 的轮询机制：如果一个封包在网卡DMA环的缓存中，就不再为这个封包申请新的中断，直到最后一个封包被处理或者缓冲区被耗尽。这样就有效的减少了因为过多的中断CPU对系统性能的影响。同时，NAPI通过创建可以被多处理器执行的软中断改善了系统的可扩展性。NAPI将为大量的企业级多处理器平台带来帮助，它要求一个启用NAPI的驱动程序。在今天很多驱动程序默认没有启用NAPI，这就为我们调优网络子系统的性能提供了更广阔的空间。
七、理解Linux调优参数
因为Linux是一个开源操作系统，所以又大量可用的性能监测工具。对这些工具的选择取决于你的个人喜好和对数据细节的要求。所有的性能监测工具都是按照同样的规则来工作的，所以无论你使用哪种监测工具都需要理解这些参数。下面列出了一些重要的参数，有效的理解它们是很有用处的。
(1)处理器参数
引用
・CPU utilization
这是一个很简单的参数，它直观的描述了每个CPU的利用率。在xSeries架构中，如果CPU的利用率长时间的超过80%，就可能是出现了处理器的瓶颈。
・Runable processes
这个值描述了正在准备被执行的进程，在一个持续时间里这个值不应该超过物理CPU数量的10倍，否则CPU方面就可能存在瓶颈。
・Blocked
描述了那些因为等待I/O操作结束而不能被执行的进程，Blocked可能指出你正面临I/O瓶颈。
・User time
描述了处理用户进程的百分比，包括nice time。如果User time的值很高，说明系统性能用在处理实际的工作。
・System time
描述了CPU花费在处理内核操作包括IRQ和软件中断上面的百分比。如果system time很高说明系统可能存在网络或者驱动堆栈方面的瓶颈。一个系统通常只花费很少的时间去处理内核的操作。
・Idle time
描述了CPU空闲的百分比。
・Nice time
描述了CPU花费在处理re-nicing进程的百分比。
・Context switch
系统中线程之间进行交换的数量。
・Waiting
CPU花费在等待I/O操作上的总时间，与blocked相似，一个系统不应该花费太多的时间在等待I/O操作上，否则你应该进一步检测I/O子系统是否存在瓶颈。
・Interrupts
Interrupts 值包括硬Interrupts和软Interrupts，硬Interrupts会对系统性能带来更多的不利影响。高的Interrupts值指出系统可能存在一个软件的瓶颈，可能是内核或者驱动程序。注意Interrupts值中包括CPU时钟导致的中断(现代的xServer系统每秒1000个 Interrupts值)。
(2)内存参数
引用
・Free memory
相比其他操作系统，Linux空闲内存的值不应该做为一个性能参考的重要指标，因为就像我们之前提到过的，Linux内核会分配大量没有被使用的内存作为文件系统的缓存，所以这个值通常都比较小。
・Swap usage
这 个值描述了已经被使用的swap空间。Swap usage只表示了Linux管理内存的有效性。对识别内存瓶颈来说，Swap In/Out才是一个比较又意义的依据，如果Swap In/Out的值长期保持在每秒200到300个页面通常就表示系统可能存在内存的瓶颈。
・Buffer and cache
这个值描述了为文件系统和块设备分配的缓存。在Red Flag DC Server 5版本中,你可以通过修改/proc/sys/vm中的page_cache_tuning来调整空闲内存中作为缓存的数量。
・Slabs
描述了内核使用的内存空间，注意内核的页面是不能被交换到磁盘上的。
・Active versus inactive memory
提供了关于系统内存的active内存信息，Inactive内存是被kswapd守护进程交换到磁盘上的空间。
(3)网络参数
引用
・Packets received and sent
这个参数表示了一个指定网卡接收和发送的数据包的数量。
・Bytes received and sent
这个参数表示了一个指定网卡接收和发送的数据包的字节数。
・Collisions per second
这个值提供了发生在指定网卡上的网络冲突的数量。持续的出现这个值代表在网络架构上出现了瓶颈，而不是在服务器端出现的问题。在正常配置的网络中冲突是非常少见的，除非用户的网络环境都是由hub组成。
・Packets dropped
这个值表示了被内核丢掉的数据包数量，可能是因为防火墙或者是网络缓存的缺乏。
・Overruns
Overruns表达了超出网络接口缓存的次数，这个参数应该和packets dropped值联系到一起来判断是否存在在网络缓存或者网络队列过长方面的瓶颈。
・Errors 这个值记录了标志为失败的帧的数量。这个可能由错误的网络配置或者部分网线损坏导致，在铜口千兆以太网环境中部分网线的损害是影响性能的一个重要因素。
(4)块设备参数
引用
・Iowait
CPU等待I/O操作所花费的时间。这个值持续很高通常可能是I/O瓶颈所导致的。
・Average queue length
I/O请求的数量，通常一个磁盘队列值为2到3为最佳情况，更高的值说明系统可能存在I/O瓶颈。
・Average wait
响应一个I/O操作的平均时间。Average wait包括实际I/O操作的时间和在I/O队列里等待的时间。
・Transfers per second
描述每秒执行多少次I/O操作(包括读和写)。Transfers per second的值与kBytes per second结合起来可以帮助你估计系统的平均传输块大小，这个传输块大小通常和磁盘子系统的条带化大小相符合可以获得最好的性能。
・Blocks read/write per second
这个值表达了每秒读写的blocks数量，在2.6内核中blocks是1024bytes，在早些的内核版本中blocks可以是不同的大小，从512bytes到4kb。
・Kilobytes per second read/write
按照kb为单位表示读写块设备的实际数据的数量。

⑺ 关于 Linux 网络，你必须知道这些

我们一起学习了文件系统和磁盘 I/O 的工作原理，以及相应的性能分析和优化方法。接下来，我们将进入下一个重要模块—— Linux 的网络子系统。

由于网络处理的流程最复杂，跟我们前面讲到的进程调度、中断处理、内存管理以及 I/O 等都密不可分，所以，我把网络模块作为最后一个资源模块来讲解。

同 CPU、内存以及 I/O 一样，网络也是 Linux 系统最核心的功能。网络是一种把不同计算机或网络设备连接到一起的技术，它本质上是一种进程间通信方式，特别是跨系统的进程间通信，必须要通过网络才能进行。随着高并发、分布式、云计算、微服务等技术的普及，网络的性能也变得越来越重要。

说到网络，我想你肯定经常提起七层负载均衡、四层负载均衡，或者三层设备、二层设备等等。那么，这里说的二层、三层、四层、七层又都是什么意思呢？

实际上，这些层都来自国际标准化组织制定的开放式系统互联通信参考模型（Open System Interconnection Reference Model），简称为 OSI 网络模型。

但是 OSI 模型还是太复杂了，也没能提供一个可实现的方法。所以，在 Linux 中，我们实际上使用的是另一个更实用的四层模型，即 TCP/IP 网络模型。

TCP/IP 模型，把网络互联的框架分为应用层、传输层、网络层、网络接口层等四层，其中，

为了帮你更形象理解 TCP/IP 与 OSI 模型的关系，我画了一张图，如下所示：

当然了，虽说 Linux 实际按照 TCP/IP 模型，实现了网络协议栈，但在平时的学习交流中，我们习惯上还是用 OSI 七层模型来描述。比如，说到七层和四层负载均衡，对应的分别是 OSI 模型中的应用层和传输层（而它们对应到 TCP/IP 模型中，实际上是四层和三层）。

OSI引入了服务、接口、协议、分层的概念，TCP/IP借鉴了OSI的这些概念建立TCP/IP模型。

OSI先有模型，后有协议，先有标准，后进行实践；而TCP/IP则相反，先有协议和应用再提出了模型，且是参照的OSI模型。

OSI是一种理论下的模型，而TCP/IP已被广泛使用，成为网络互联事实上的标准。

有了 TCP/IP 模型后，在进行网络传输时，数据包就会按照协议栈，对上一层发来的数据进行逐层处理；然后封装上该层的协议头，再发送给下一层。

当然，网络包在每一层的处理逻辑，都取决于各层采用的网络协议。比如在应用层，一个提供 REST API 的应用，可以使用 HTTP 协议，把它需要传输的 JSON 数据封装到 HTTP 协议中，然后向下传递给 TCP 层。

而封装做的事情就很简单了，只是在原来的负载前后，增加固定格式的元数据，原始的负载数据并不会被修改。

比如，以通过 TCP 协议通信的网络包为例，通过下面这张图，我们可以看到，应用程序数据在每个层的封装格式。

这些新增的头部和尾部，增加了网络包的大小，但我们都知道，物理链路中并不能传输任意大小的数据包。网络接口配置的最大传输单元（MTU），就规定了最大的 IP 包大小。在我们最常用的以太网中，MTU 默认值是 1500（这也是 Linux 的默认值）。

一旦网络包超过 MTU 的大小，就会在网络层分片，以保证分片后的 IP 包不大于 MTU 值。显然，MTU 越大，需要的分包也就越少，自然，网络吞吐能力就越好。

理解了 TCP/IP 网络模型和网络包的封装原理后，你很容易能想到，Linux 内核中的网络栈，其实也类似于 TCP/IP 的四层结构。如下图所示，就是 Linux 通用 IP 网络栈的示意图：

我们从上到下来看这个网络栈，你可以发现，

这里我简单说一下网卡。网卡是发送和接收网络包的基本设备。在系统启动过程中，网卡通过内核中的网卡驱动程序注册到系统中。而在网络收发过程中，内核通过中断跟网卡进行交互。

再结合前面提到的 Linux 网络栈，可以看出，网络包的处理非常复杂。所以，网卡硬中断只处理最核心的网卡数据读取或发送，而协议栈中的大部分逻辑，都会放到软中断中处理。

我们先来看网络包的接收流程。

当一个网络帧到达网卡后，网卡会通过 DMA 方式，把这个网络包放到收包队列中；然后通过硬中断，告诉中断处理程序已经收到了网络包。

接着，网卡中断处理程序会为网络帧分配内核数据结构（sk_buff），并将其拷贝到 sk_buff 缓冲区中；然后再通过软中断，通知内核收到了新的网络帧。

接下来，内核协议栈从缓冲区中取出网络帧，并通过网络协议栈，从下到上逐层处理这个网络帧。比如，

最后，应用程序就可以使用 Socket 接口，读取到新接收到的数据了。

为了更清晰表示这个流程，我画了一张图，这张图的左半部分表示接收流程，而图中的粉色箭头则表示网络包的处理路径。

了解网络包的接收流程后，就很容易理解网络包的发送流程。网络包的发送流程就是上图的右半部分，很容易发现，网络包的发送方向，正好跟接收方向相反。

首先，应用程序调用 Socket API（比如 sendmsg）发送网络包。

由于这是一个系统调用，所以会陷入到内核态的套接字层中。套接字层会把数据包放到 Socket 发送缓冲区中。

接下来，网络协议栈从 Socket 发送缓冲区中，取出数据包；再按照 TCP/IP 栈，从上到下逐层处理。比如，传输层和网络层，分别为其增加 TCP 头和 IP 头，执行路由查找确认下一跳的 IP，并按照 MTU 大小进行分片。

分片后的网络包，再送到网络接口层，进行物理地址寻址，以找到下一跳的 MAC 地址。然后添加帧头和帧尾，放到发包队列中。这一切完成后，会有软中断通知驱动程序：发包队列中有新的网络帧需要发送。

最后，驱动程序通过 DMA ，从发包队列中读出网络帧，并通过物理网卡把它发送出去。

多台服务器通过网卡、交换机、路由器等网络设备连接到一起，构成了相互连接的网络。由于网络设备的异构性和网络协议的复杂性，国际标准化组织定义了一个七层的 OSI 网络模型，但是这个模型过于复杂，实际工作中的事实标准，是更为实用的 TCP/IP 模型。

TCP/IP 模型，把网络互联的框架，分为应用层、传输层、网络层、网络接口层等四层，这也是 Linux 网络栈最核心的构成部分。

我结合网络上查阅的资料和文章中的内容，总结了下网卡收发报文的过程，不知道是否正确：

当发送数据包时，与上述相反。链路层将数据包封装完毕后，放入网卡的DMA缓冲区，并调用系统硬中断，通知网卡从缓冲区读取并发送数据。

了解 Linux 网络的基本原理和收发流程后，你肯定迫不及待想知道，如何去观察网络的性能情况。具体而言，哪些指标可以用来衡量 Linux 的网络性能呢？

实际上，我们通常用带宽、吞吐量、延时、PPS（Packet Per Second）等指标衡量网络的性能。

除了这些指标，网络的可用性（网络能否正常通信）、并发连接数（TCP 连接数量）、丢包率（丢包百分比）、重传率（重新传输的网络包比例）等也是常用的性能指标。

分析网络问题的第一步，通常是查看网络接口的配置和状态。你可以使用 ifconfig 或者 ip 命令，来查看网络的配置。我个人更推荐使用 ip 工具，因为它提供了更丰富的功能和更易用的接口。

以网络接口 eth0 为例，你可以运行下面的两个命令，查看它的配置和状态：

你可以看到，ifconfig 和 ip 命令输出的指标基本相同，只是显示格式略微不同。比如，它们都包括了网络接口的状态标志、MTU 大小、IP、子网、MAC 地址以及网络包收发的统计信息。

第一，网络接口的状态标志。ifconfig 输出中的 RUNNING ，或 ip 输出中的 LOWER_UP ，都表示物理网络是连通的，即网卡已经连接到了交换机或者路由器中。如果你看不到它们，通常表示网线被拔掉了。

第二，MTU 的大小。MTU 默认大小是 1500，根据网络架构的不同（比如是否使用了 VXLAN 等叠加网络），你可能需要调大或者调小 MTU 的数值。

第三，网络接口的 IP 地址、子网以及 MAC 地址。这些都是保障网络功能正常工作所必需的，你需要确保配置正确。

第四，网络收发的字节数、包数、错误数以及丢包情况，特别是 TX 和 RX 部分的 errors、dropped、overruns、carrier 以及 collisions 等指标不为 0 时，通常表示出现了网络 I/O 问题。其中：

ifconfig 和 ip 只显示了网络接口收发数据包的统计信息，但在实际的性能问题中，网络协议栈中的统计信息，我们也必须关注。你可以用 netstat 或者 ss ，来查看套接字、网络栈、网络接口以及路由表的信息。

我个人更推荐，使用 ss 来查询网络的连接信息，因为它比 netstat 提供了更好的性能（速度更快）。

比如，你可以执行下面的命令，查询套接字信息：

netstat 和 ss 的输出也是类似的，都展示了套接字的状态、接收队列、发送队列、本地地址、远端地址、进程 PID 和进程名称等。

其中，接收队列（Recv-Q）和发送队列（Send-Q）需要你特别关注，它们通常应该是 0。当你发现它们不是 0 时，说明有网络包的堆积发生。当然还要注意，在不同套接字状态下，它们的含义不同。

当套接字处于连接状态（Established）时，

当套接字处于监听状态（Listening）时，

所谓全连接，是指服务器收到了客户端的 ACK，完成了 TCP 三次握手，然后就会把这个连接挪到全连接队列中。这些全连接中的套接字，还需要被 accept() 系统调用取走，服务器才可以开始真正处理客户端的请求。

与全连接队列相对应的，还有一个半连接队列。所谓半连接是指还没有完成 TCP 三次握手的连接，连接只进行了一半。服务器收到了客户端的 SYN 包后，就会把这个连接放到半连接队列中，然后再向客户端发送 SYN+ACK 包。

类似的，使用 netstat 或 ss ，也可以查看协议栈的信息：

这些协议栈的统计信息都很直观。ss 只显示已经连接、关闭、孤儿套接字等简要统计，而 netstat 则提供的是更详细的网络协议栈信息。

比如，上面 netstat 的输出示例，就展示了 TCP 协议的主动连接、被动连接、失败重试、发送和接收的分段数量等各种信息。

接下来，我们再来看看，如何查看系统当前的网络吞吐量和 PPS。在这里，我推荐使用我们的老朋友 sar，在前面的 CPU、内存和 I/O 模块中，我们已经多次用到它。

给 sar 增加 -n 参数就可以查看网络的统计信息，比如网络接口（DEV）、网络接口错误（EDEV）、TCP、UDP、ICMP 等等。执行下面的命令，你就可以得到网络接口统计信息：

这儿输出的指标比较多，我来简单解释下它们的含义。

其中，Bandwidth 可以用 ethtool 来查询，它的单位通常是 Gb/s 或者 Mb/s，不过注意这里小写字母 b ，表示比特而不是字节。我们通常提到的千兆网卡、万兆网卡等，单位也都是比特。如下你可以看到，我的 eth0 网卡就是一个千兆网卡：

其中，Bandwidth 可以用 ethtool 来查询，它的单位通常是 Gb/s 或者 Mb/s，不过注意这里小写字母 b ，表示比特而不是字节。我们通常提到的千兆网卡、万兆网卡等，单位也都是比特。如下你可以看到，我的 eth0 网卡就是一个千兆网卡：

我们通常使用带宽、吞吐量、延时等指标，来衡量网络的性能；相应的，你可以用 ifconfig、netstat、ss、sar、ping 等工具，来查看这些网络的性能指标。

小狗同学问到： 老师，您好 ss —lntp 这个 当session处于listening中 rec-q 确定是 syn的backlog吗？
A: Recv-Q为全连接队列当前使用了多少。 中文资料里这个问题讲得最明白的文章： https://mp.weixin.qq.com/s/yH3PzGEFopbpA-jw4MythQ

看了源码发现，这个地方讲的有问题.关于ss输出中listen状态套接字的Recv-Q表示全连接队列当前使用了多少,也就是全连接队列的当前长度,而Send-Q表示全连接队列的最大长度

⑻ linux下怎么查看服务器性能

1.1 cpu性能查看

1、查看物理cpu个数：

cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"|sort|uniq|wc -l

2、查看每个物理cpu中的core个数：

cat /proc/cpuinfo |grep "cpu cores"|wc -l

3、逻辑cpu的个数：

cat /proc/cpuinfo |grep "processor"|wc -l

物理cpu个数*核数=逻辑cpu个数（不支持超线程技术的情况下）

1.2 内存查看

1.3 硬盘查看

1、查看硬盘及分区信息：

fdisk -l

2、查看文件系统的磁盘空间占用情况：

df -h

3、查看硬盘的I/O性能（每隔一秒显示一次，显示5次）：

iostat -x 1 5

iostat是含在套装systat中的,可以用yum -y install systat来安装。

常关注的参数：

如%util接近100%,说明产生的I/O请求太多，I/O系统已经满负荷，该磁盘可能存在瓶颈。如idle小于70%，I/O的压力就比较大了，说明读取进程中有较多的wait。

4、查看linux系统中某目录的大小：

-sh /root

如发现某个分区空间接近用完，可以进入该分区的挂载点，用以下命令找出占用空间最多的文件或目录，然后按照从大到小的顺序，找出系统中占用最多空间的前10个文件或目录：

-cksh *|sort -rn|head -n 10

以上命令的详细介绍可如下查询：