linux查看服务器cpu配置命令？

一、linux查看服务器cpu配置命令？

1.查看机器所有硬件信息:

dmidecode |more

dmesg |more

这2个命令出来的信息都非常多,所以建议后面使用"|more"便于查看

2.查看CPU信息

   方法一:

   Linux下CPU相关的参数保存在 /proc/cpuinfo 文件里

   cat /proc/cpuinfo |more

   方法二:

   采用命令 dmesg | grep CPU 可以查看到相关CPU的启动信息

   查看CPU的位数:

   getconf LONG_BIT

3.查看Mem信息

 cat/proc/meminfo |more （注意输出信息的最后一行:MachineMem: 41932272 kB）

 free -m

 top

4.查看磁盘信息

   方法一:

   fdisk -l 可以看到系统上的磁盘(包括U盘)的分区以及大小相关信息。

   方法二:

   直接查看

   cat /proc/partitions

5.查看网卡信息

   方法一：

   ethtool eth0 采用此命令可以查看到网卡相关的技术指标

   （不一定所有网卡都支持此命令）

   ethtool -i eth1 加上 -i 参数查看网卡驱动

   可以尝试其它参数查看网卡相关技术参数

   方法二：

   也可以通过dmesg | grep eth0 等看到网卡名字(厂家)等信息

   通过查看 /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 可以看到当前的网卡配置包括IP、网关地址等信息。

   当然也可以通过ifconfig命令查看。

6.如何查看主板信息？

 lspci

二、linux启动时代码如何知道服务器有几个cpu的?

光是定义什么是cpu就很复杂。

我们买到的一个cpu物理实体就是一个物理封装的CPU(通过physical id区分判断)

因为物理世界是有极限的，一个cpu的运行速度最多也就那么多。增长是很困难得了。就只能把多个cpu组合在一起。所以一个物理封装的cpu可以有多个核(通过core id区分判断)。

而每个核可以有多个逻辑CPU(通过processor区分判断。)

一个核又可以通过多个逻辑CPU实现这个核自己的超线程技术。

所谓的程序知道机器有多少核心，其实也就是操作系统提供一个接口，告诉使用者这些信息。linux内核通过文件系统的当时提供一些信息。

下面展示如何通过linux命令获取到这些信息。代码实现类似，就是读文件。解析内容。

1. 查看处理器核数

cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" |uniq

2. 查看逻辑处理器核数

cat /proc/cpuinfo 如果“siblings”和"cpu cores"一致，则说明不支持超线程，或者超线程未打开。如果“siblings”是“cpu cores”的两倍，则说明支持超线程，并且超线程已打开

3.查看系统物理处理器封装id

cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | sort | uniq |wc -l 或者 lscpu| grep "CPU socket"

4. 查看系统逻辑处理器ID

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

三、Linux运维CPU：如何优化服务器性能

介绍

在进行Linux服务器运维过程中，优化CPU性能是至关重要的。尤其是在面对高负载和大流量的情况下，合理配置和优化CPU能够有效提升服务器的性能和稳定性。本文将介绍针对Linux服务器CPU优化的方法和技巧，帮助运维人员更好地管理服务器性能。

监控CPU

首先，运维人员需要了解如何监控CPU的使用情况。通过工具如top、htop或sar可以实时查看CPU的使用率、负载情况和各个进程的消耗情况。这些监控工具可以帮助管理员及时发现CPU负载过高的问题，并进行针对性的优化。

优化程序

其次，针对CPU密集型应用程序，可以通过代码优化、并行化处理和调整算法来降低对CPU的负载。通过减少不必要的循环、使用更高效的数据结构、利用多线程或进程并行处理，都可以有效提升程序的运行效率，减轻CPU的压力。

使用CPU亲和性

Linux内核提供了CPU亲和性的功能，允许管理员将特定的进程绑定到特定的CPU核心上运行，避免因CPU间的切换而带来的性能损失。通过设置CPU亲和性，可以更好地利用多核CPU的性能，提升系统整体的运行效率。

调整CPU调度策略

另外，Linux内核的调度器提供了不同的CPU调度策略，如CFS（完全公平调度器）和实时调度器等。根据服务器的应用场景，可以通过调整调度策略来最大化CPU的利用率。例如，对于响应速度要求高的任务可以选择实时调度器，对于普通任务可以选择CFS，以实现更好的性能表现。

硬件升级

最后，如果服务器长期面临CPU性能瓶颈，考虑升级CPU或增加CPU数量也是一个解决方案。通过硬件升级可以直接提升服务器的整体性能，适用于对性能要求较高的生产环境。

结语

在Linux服务器运维中，优化CPU性能是一项重要的工作。通过合理的监控、优化程序、使用CPU亲和性、调整CPU调度策略和硬件升级等方法，可以有效提升服务器的性能表现，确保系统稳定运行。

感谢您阅读本文，希望本文能帮助您更好地进行Linux服务器CPU优化工作。

四、linux 怎么控制cpu？

在Linux中，可以使用命令行工具“top”来查看系统中正在运行的进程和CPU使用率，并使用“kill”命令对某个进程进行终止；另外还可以使用“nice”命令来调整进程的优先级，以控制CPU占用率；另外，可以使用“cpulimit”命令来限制某个进程的CPU使用率，避免它占据过高的系统资源。

同时，还可以通过一些系统调整来优化系统的CPU管理策略，如修改系统内核参数、安装CPU调度器等。

五、linux 查看cpu频率？

linux系统如何查看cpu频率，有很多种方法，最简便的是可以在Gnome下查看。

在Gnome菜单栏的底部面板上点右键 —> 添加到面板 –> CPU频率范围监视器 ， 然后gnome面板上就会出现此小工具，并显示当前的频率， 点左键可出现可调节的频率命令行下查看。

六、linux服务器cpu占用率很高而内存不高？

较常见的几类原因原因1:程序起用太多解决方法:关闭一些程序

原因2:病毒、恶意代码解决方法:下载最新的防病毒软件,杀毒

原因3：系统运行应用软件出错，造成停止响应（尤其在WIN98中）解决：强行关闭程序（CTRL+ALT+DEL）

原因4:实时监控软件解决：关闭

原因5:降温软件解决：关闭

原因6：驱动不兼容如安装via4合1驱动的时候，再进系统，资源占用率，100%解决：上网当最新的

原因7：含HT技术的P4CPU由于自身设计的关系（为最大限度的利用CPU而优化），容易出现占用率为100%解决：关闭HT原因8：被别人入侵解决方法:用netstat-an查看是否有一些异常的活动端口，一般防火墙可以解决问题。

其它原因:拷CD、运行3DMARK、打开精品网络电视、电脑开机进入系统后的10多秒钟、电脑做服务器等，容易出现占用率为100%。

七、Linux服务器图片下载？

scp啊，建议先压缩下，服务器性能好的话可以考虑xz，这货压缩比比7z还高

八、linux服务器卡死？

首先，判断死机的原因，通常来说，最容易导致死机的原因是系统负载过高，运行了消耗较大内存的程序和应用。

这个时候可以通过Ctrl+Alt+F1，切换到TTY文字界面，在提示符后面输入top并回车，就可以看到哪些进程与应用消耗了多少资源。通过输入kill来关闭程序就可以了。

除了负载过高，一些底层的软件BUG也会导致不太出现的死机问题，如果在关闭程序后仍没有加快运行速度或仍是死机，那么可以尝试重启计算机。

九、cpu模拟gpu linux

CPU模拟GPU在Linux系统中的应用

优点

缺点

十、linux cpu或者内存过高什么解决？

往期精彩回顾：全面剖析Linux kernel的调试debug技术

图文并茂：如何从零实现一个系统调用内存管理干货推荐：巨页HugePage

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linux CPU 过高，怎么排查问题

CPU 指标解析

• 平均负载
• 平均负载等于逻辑 CPU 个数，表示每个 CPU 都恰好被充分利用。如果平均负载大于逻辑 CPU 个数，则负载比较重
• 进程上下文切换
• 无法获取资源而导致的自愿上下文切换
• 被系统强制调度导致的非自愿上下文切换
• CPU 使用率
• 用户 CPU 使用率，包括用户态 CPU 使用率（user）和低优先级用户态 CPU 使用率（nice），表示 CPU 在用户态运行的时间百分比。用户 CPU 使用率高，通常说明有应用程序比较繁忙
• 系统 CPU 使用率，表示 CPU 在内核态运行的时间百分比（不包括中断），系统 CPU 使用率高，说明内核比较繁忙
• 等待 I/O 的 CPU 使用率，通常也称为 iowait，表示等待 I/O 的时间百分比。iowait 高，说明系统与硬件设备的 I/O 交互时间比较长
• 软中断和硬中断的 CPU 使用率，分别表示内核调用软中断处理程序、硬中断处理程序的时间百分比。它们的使用率高，表明系统发生了大量的中断

查看系统的平均负载

$ uptime
 10:54:52 up 1124 days, 16:31,  6 users,  load average: 3.67, 2.13, 1.79

• 10:54:52 是当前时间；up 1124 days, 16:31 是系统运行时间；6 users 则是正在登录用户数。而最后三个数字依次是过去 1 分钟、5 分钟、15 分钟的平均负载（Load Average）。平均负载是指单位时间内，系统处于可运行状态和不可中断状态的平均进程数
• 当平均负载高于 CPU 数量 70% 的时候，就应该分析排查负载高的问题。一旦负载过高，就可能导致进程响应变慢，进而影响服务的正常功能
• 平均负载与 CPU 使用率关系
• CPU 密集型进程，使用大量 CPU 会导致平均负载升高，此时这两者是一致的
• I/O 密集型进程，等待 I/O 也会导致平均负载升高，但 CPU 使用率不一定很高
• 大量等待 CPU 的进程调度也会导致平均负载升高，此时的 CPU 使用率也会比较高

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CPU 上下文切换

• 进程上下文切换：
• 进程的运行空间可以分为内核空间和用户空间，当代码发生系统调用时（访问受限制的资源），CPU 会发生上下文切换，系统调用结束时，CPU 则再从内核空间换回用户空间。一次系统调用，两次 CPU 上下文切换
• 系统平时会按一定的策略调用进程，会导致进程上下文切换
• 进程在阻塞等到访问资源时，也会发生上下文切换
• 进程通过睡眠函数挂起，会发生上下文切换
• 当有优先级更高的进程运行时，为了保证高优先级进程的运行，当前进程会被挂起
• 线程上下文切换：
• 同一进程里的线程，它们共享相同的虚拟内存和全局变量资源，线程上下文切换时，这些资源不变
• 线程自己的私有数据，比如栈和寄存器等，需要在上下文切换时保存切换
• 中断上下文切换：
• 为了快速响应硬件的事件，中断处理会打断进程的正常调度和执行，转而调用中断处理程序，响应设备事件

查看系统的上下文切换情况：

vmstat 和 pidstat。vmvmstat 可查看系统总体的指标，pidstat则详细到每一个进程服务的指标

$ vmstat 2 1 
procs --------memory--------- --swap-- --io--- -system-- ----cpu----- 
r b swpd free    buff   cache  si so  bi bo in cs us sy id wa st 
1 0    0 3498472 315836 3819540 0 0   0  1  2  0  3  1  96 0  0

--------
cs（context switch）是每秒上下文切换的次数
in（interrupt）则是每秒中断的次数
r（Running or Runnable）是就绪队列的长度，也就是正在运行和等待 CPU 的进程数.当这个值超过了CPU数目，就会出现CPU瓶颈
b（Blocked）则是处于不可中断睡眠状态的进程数

# pidstat -w
Linux 3.10.0-862.el7.x86_64 (8f57ec39327b)      07/11/2021      _x86_64_        (6 CPU)

06:43:23 PM   UID       PID   cswch/s nvcswch/s  Command
06:43:23 PM     0         1      0.00      0.00  java
06:43:23 PM     0       102      0.00      0.00  bash
06:43:23 PM     0       150      0.00      0.00  pidstat

------各项指标解析---------------------------
PID       进程id
Cswch/s   每秒主动任务上下文切换数量
Nvcswch/s 每秒被动任务上下文切换数量。大量进程都在争抢 CPU 时，就容易发生非自愿上下文切换
Command   进程执行命令

怎么排查 CPU 过高问题

• 先使用 top 命令，查看系统相关指标。如需要按某指标排序则 使用 top -o 字段名 如：top -o %CPU。 -o 可以指定排序字段，顺序从大到小

# top -o %MEM
top - 18:20:27 up 26 days,  8:30,  2 users,  load average: 0.04, 0.09, 0.13
Tasks: 168 total,   1 running, 167 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
%Cpu(s):  0.3 us,  0.5 sy,  0.0 ni, 99.1 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.1 si,  0.0 st
KiB Mem:  32762356 total, 14675196 used, 18087160 free,      884 buffers
KiB Swap:  2103292 total,        0 used,  2103292 free.  6580028 cached Mem

PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU  %MEM     TIME+ COMMAND         
2323 mysql     20   0 19.918g 4.538g   9404 S 0.333 14.52 352:51.44 mysqld   
1260 root      20   0 7933492 1.173g  14004 S 0.333 3.753  58:20.74 java   
1520 daemon    20   0  358140   3980    776 S 0.333 0.012   6:19.55 httpd    
1503 root      20   0   69172   2240   1412 S 0.333 0.007   0:48.05 httpd                       
                   
---------各项指标解析---------------------------------------------------
第一行统计信息区
    18:20:27                     当前时间
    up 25 days, 17:29             系统运行时间，格式为时:分
    1 user                     当前登录用户数
    load average: 0.04, 0.09, 0.13  系统负载，三个数值分别为 1分钟、5分钟、15分钟前到现在的平均值

Tasks：进程相关信息
    running   正在运行的进程数
    sleeping  睡眠的进程数
    stopped   停止的进程数
    zombie    僵尸进程数
Cpu(s)：CPU相关信息
    %us：表示用户空间程序的cpu使用率（没有通过nice调度）
    %sy：表示系统空间的cpu使用率，主要是内核程序
    %ni：表示用户空间且通过nice调度过的程序的cpu使用率
    %id：空闲cpu
    %wa：cpu运行时在等待io的时间
    %hi：cpu处理硬中断的数量
    %si：cpu处理软中断的数量
Mem  内存信息  
    total 物理内存总量
    used 使用的物理内存总量
    free 空闲内存总量
    buffers 用作内核缓存的内存量
Swap 内存信息  
    total 交换区总量
    used 使用的交换区总量
    free 空闲交换区总量
    cached 缓冲的交换区总量

• 找到相关进程后，我们则可以使用 top -Hp pid 或 pidstat -t -p pid 命令查看进程具体线程使用 CPU 情况，从而找到具体的导致 CPU 高的线程
• %us 过高，则可以在对应 java 服务根据线程ID查看具体详情，是否存在死循环，或者长时间的阻塞调用。java 服务可以使用 jstack
• 如果是 %sy 过高，则先使用 strace 定位具体的系统调用，再定位是哪里的应用代码导致的
• 如果是 %si 过高，则可能是网络问题导致软中断频率飙高
• %wa 过高，则是频繁读写磁盘导致的。

linux 内存

查看内存使用情况

• 使用 top 或者 free、vmstat 命令

# top 
top - 18:20:27 up 26 days,  8:30,  2 users,  load average: 0.04, 0.09, 0.13
Tasks: 168 total,   1 running, 167 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
%Cpu(s):  0.3 us,  0.5 sy,  0.0 ni, 99.1 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.1 si,  0.0 st
KiB Mem:  32762356 total, 14675196 used, 18087160 free,      884 buffers
KiB Swap:  2103292 total,        0 used,  2103292 free.  6580028 cached Mem

PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU  %MEM     TIME+ COMMAND         
2323 mysql     20   0 19.918g 4.538g   9404 S 0.333 14.52 352:51.44 mysqld   
1260 root      20   0 7933492 1.173g  14004 S 0.333 3.753  58:20.74 java       
....

• bcc-tools 软件包里的 cachestat 和 cachetop、memleak
• achestat 可查看整个系统缓存的读写命中情况
• cachetop 可查看每个进程的缓存命中情况
• memleak 可以用检查 C、C++ 程序的内存泄漏问题

free 命令内存指标

# free -m 
                total used   free   shared  buffers  cached 
Mem:            32107 30414  1692   0       1962     8489 
-/+ buffers/cache:    19962  12144 
Swap:               0     0     0

• shared 是共享内存的大小, 一般系统不会用到，总是0
• buffers/cache 是缓存和缓冲区的大小，buffers 是对原始磁盘块的缓存，cache 是从磁盘读取文件系统里文件的页缓存
• available 是新进程可用内存的大小

内存 swap 过高

Swap 其实就是把一块磁盘空间或者一个本地文件，当成内存来使用。swap 换出，把进程暂时不用的内存数据存储到磁盘中，并释放这些数据占用的内存。swap 换入，在进程再次访问这些内存的时候，把它们从磁盘读到内存中来

• swap 和 内存回收的机制
• 内存的回收既包括了文件页（内存映射获取磁盘文件的页）又包括了匿名页（进程动态分配的内存）
• 对文件页的回收，可以直接回收缓存，或者把脏页写回磁盘后再回收
• 而对匿名页的回收，其实就是通过 Swap 机制，把它们写入磁盘后再释放内存
• swap 过高会造成严重的性能问题，页失效会导致频繁的页面在内存和磁盘之间交换
• 一般线上的服务器的内存都很大，可以禁用 swap
• 可以设置 /proc/sys/vm/min_free_kbytes，来调整系统定期回收内存的阈值，也可以设置 /proc/sys/vm/swappiness，来调整文件页和匿名页的回收倾向

linux 磁盘I/O 问题

文件系统和磁盘

• 磁盘是一个存储设备（确切地说是块设备），可以被划分为不同的磁盘分区。而在磁盘或者磁盘分区上，还可以再创建文件系统，并挂载到系统的某个目录中。系统就可以通过这个挂载目录来读写文件
• 磁盘是存储数据的块设备，也是文件系统的载体。所以，文件系统确实还是要通过磁盘，来保证数据的持久化存储
• 系统在读写普通文件时，I/O 请求会首先经过文件系统，然后由文件系统负责，来与磁盘进行交互。而在读写块设备文件时，会跳过文件系统，直接与磁盘交互
• linux 内存里的 Buffers 是对原始磁盘块的临时存储，也就是用来缓存磁盘的数据，通常不会特别大（20MB 左右）。内核就可以把分散的写集中起来（优化磁盘的写入）
• linux 内存里的 Cached 是从磁盘读取文件的页缓存，也就是用来缓存从文件读写的数据。下次访问这些文件数据时，则直接从内存中快速获取，而不再次访问磁盘

磁盘性能指标

• 使用率，是指磁盘处理 I/O 的时间百分比。过高的使用率（比如超过 80%），通常意味着磁盘 I/O 存在性能瓶颈。
• 饱和度，是指磁盘处理 I/O 的繁忙程度。过高的饱和度，意味着磁盘存在严重的性能瓶颈。当饱和度为 100% 时，磁盘无法接受新的 I/O 请求。
• IOPS（Input/Output Per Second），是指每秒的 I/O 请求数
• 吞吐量，是指每秒的 I/O 请求大小
• 响应时间，是指 I/O 请求从发出到收到响应的间隔时间

IO 过高怎么找问题，怎么调优

• 查看系统磁盘整体 I/O

# iostat -x -k -d 1 1
Linux 4.4.73-5-default (ceshi44)        2021年07月08日  _x86_64_        (40 CPU)

Device:  rrqm/s   wrqm/s  r/s    w/s    rkB/s   wkB/s  avgrq-sz avgqu-sz await r_await w_await  svctm  %util
sda      0.08     2.48    0.37   11.71  27.80   507.24  88.53   0.02     1.34   14.96    0.90   0.09   0.10
sdb      0.00     1.20    1.28   16.67  30.91   647.83  75.61   0.17     9.51    9.40    9.52   0.32   0.57
------ 
rrqm/s:   每秒对该设备的读请求被合并次数，文件系统会对读取同块(block)的请求进行合并
wrqm/s:   每秒对该设备的写请求被合并次数
r/s:      每秒完成的读次数
w/s:      每秒完成的写次数
rkB/s:    每秒读数据量(kB为单位)
wkB/s:    每秒写数据量(kB为单位)
avgrq-sz: 平均每次IO操作的数据量(扇区数为单位)
avgqu-sz: 平均等待处理的IO请求队列长度
await:    平均每次IO请求等待时间(包括等待时间和处理时间，毫秒为单位)
svctm:    平均每次IO请求的处理时间(毫秒为单位)
%util:    采用周期内用于IO操作的时间比率，即IO队列非空的时间比率

• 查看进程级别 I/O

# pidstat -d
Linux 3.10.0-862.el7.x86_64 (8f57ec39327b)      07/11/2021      _x86_64_        (6 CPU)

06:42:35 PM   UID       PID   kB_rd/s   kB_wr/s kB_ccwr/s  Command
06:42:35 PM     0         1      1.05      0.00      0.00  java
06:42:35 PM     0       102      0.04      0.05      0.00  bash
------
kB_rd/s   每秒从磁盘读取的KB
kB_wr/s   每秒写入磁盘KB
kB_ccwr/s 任务取消的写入磁盘的KB。当任务截断脏的pagecache的时候会发生
Command   进程执行命令

• 当使用 pidstat -d 定位到哪个应用服务时，接下来则需要使用 strace 和 lsof 定位是哪些代码在读写磁盘里的哪些文件，导致IO高的原因

$ strace -p 18940 
strace: Process 18940 attached 
...
mmap(NULL, 314576896, PROT_READ|PROT_WRITE, MAP_PRIVATE|MAP_ANONYMOUS, -1, 0) = 0x7f0f7aee9000 
mmap(NULL, 314576896, PROT_READ|PROT_WRITE, MAP_PRIVATE|MAP_ANONYMOUS, -1, 0) = 0x7f0f682e8000 
write(3, "2018-12-05 15:23:01,709 - __main"..., 314572844 
) = 314572844 
munmap(0x7f0f682e8000, 314576896)       = 0 
write(3, "\n", 1)                       = 1 
munmap(0x7f0f7aee9000, 314576896)       = 0 
close(3)                                = 0 
stat("/tmp/logtest.txt.1", {st_mode=S_IFREG|0644, st_size=943718535, ...}) = 0 

• strace 命令输出可以看到进程18940 正在往文件 /tmp/logtest.txt.1 写入300m

$ lsof -p 18940 
COMMAND   PID USER   FD   TYPE DEVICE  SIZE/OFF    NODE NAME 
java  18940 root  cwd    DIR   0,50      4096 1549389 / 
… 
java  18940 root    2u   CHR  136,0       0t0       3 /dev/pts/0 
java  18940 root    3w   REG    8,1 117944320     303 /tmp/logtest.txt 
----
FD 表示文件描述符号，TYPE 表示文件类型，NODE NAME 表示文件路径

• lsof 也可以看出进程18940 以每次 300MB 的速度往 /tmp/logtest.txt 写入

linux 网络I/O 问题

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。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

• 硬中断：与系统相连的外设(比如网卡、硬盘)自动产生的。主要是用来通知操作系统系统外设状态的变化。比如当网卡收到数据包的时候，就会发出一个硬中断
• 软中断：为了满足实时系统的要求，中断处理应该是越快越好。linux为了实现这个特点，当中断发生的时候，硬中断处理那些短时间就可以完成的工作，而将那些处理事件比较长的工作，交给软中断来完成

网络I/O指标

• 带宽，表示链路的最大传输速率，单位通常为 b/s （比特 / 秒）
• 吞吐量，表示单位时间内成功传输的数据量，单位通常为 b/s（比特 / 秒）或者 B/s（字节 / 秒）吞吐量受带宽限制，而吞吐量 / 带宽，也就是该网络的使用率
• 延时，表示从网络请求发出后，一直到收到远端响应，所需要的时间延迟。在不同场景中，这一指标可能会有不同含义。比如，它可以表示，建立连接需要的时间（比如 TCP 握手延时），或一个数据包往返所需的时间（比如 RTT）
• PPS，是 Packet Per Second（包 / 秒）的缩写，表示以网络包为单位的传输速率。PPS 通常用来评估网络的转发能力，比如硬件交换机，通常可以达到线性转发（即 PPS 可以达到或者接近理论最大值）。而基于 Linux 服务器的转发，则容易受网络包大小的影响
• 网络的连通性
• 并发连接数（TCP 连接数量）
• 丢包率（丢包百分比）

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• 查看网络配置

# ifconfig em1
em1       Link encap:Ethernet  HWaddr 80:18:44:EB:18:98  
          inet addr:192.168.0.44  Bcast:192.168.0.255  Mask:255.255.255.0
          inet6 addr: fe80::8218:44ff:feeb:1898/64 Scope:Link
          UP BROADCAST RUNNING MULTICAST  MTU:1500  Metric:1
          RX packets:3098067963 errors:0 dropped:5379363 overruns:0 frame:0
          TX packets:2804983784 errors:0 dropped:0 overruns:0 carrier:0
          collisions:0 txqueuelen:1000 
          RX bytes:1661766458875 (1584783.9 Mb)  TX bytes:1356093926505 (1293271.9 Mb)
          Interrupt:83
-----
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。
errors 表示发生错误的数据包数，比如校验错误、帧同步错误等
dropped 表示丢弃的数据包数，即数据包已经收到了 Ring Buffer，但因为内存不足等原因丢包
overruns 表示超限数据包数，即网络 I/O 速度过快，导致 Ring Buffer 中的数据包来不及处理（队列满）而导致的丢包
carrier 表示发生 carrirer 错误的数据包数，比如双工模式不匹配、物理电缆出现问题等
collisions 表示碰撞数据包数

• 网络吞吐和 PPS

# sar -n DEV 1
Linux 4.4.73-5-default (ceshi44)        2022年03月31日  _x86_64_        (40 CPU)

15时39分40秒     IFACE   rxpck/s   txpck/s    rxkB/s    txkB/s   rxcmp/s   txcmp/s  rxmcst/s   %ifutil
15时39分41秒       em1   1241.00   1022.00    600.48    590.39      0.00      0.00    165.00      0.49
15时39分41秒        lo    636.00    636.00   7734.06   7734.06      0.00      0.00      0.00      0.00
15时39分41秒       em4      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00
15时39分41秒       em3      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00
15时39分41秒       em2     26.00     20.00      6.63      8.80      0.00      0.00      0.00      0.01
----
rxpck/s 和 txpck/s 分别是接收和发送的 PPS，单位为包 / 秒
rxkB/s 和 txkB/s 分别是接收和发送的吞吐量，单位是 KB/ 秒
rxcmp/s 和 txcmp/s 分别是接收和发送的压缩数据包数，单位是包 / 秒

• 宽带

# ethtool em1 | grep Speed 
Speed: 1000Mb/s

• 连通性和延迟

# ping www.baidu.com
PING www.a.shifen.com (14.215.177.38) 56(84) bytes of data.
64 bytes from 14.215.177.38: icmp_seq=1 ttl=56 time=53.9 ms
64 bytes from 14.215.177.38: icmp_seq=2 ttl=56 time=52.3 ms
64 bytes from 14.215.177.38: icmp_seq=3 ttl=56 time=53.8 ms
64 bytes from 14.215.177.38: icmp_seq=4 ttl=56 time=56.0 ms

• 统计 TCP 连接状态工具 ss 和 netstat

[root@root ~]$>#ss -ant | awk '{++S[$1]} END {for(a in S) print a, S[a]}'
LISTEN 96
CLOSE-WAIT 527
ESTAB 8520
State 1
SYN-SENT 2
TIME-WAIT 660

[root@root ~]$>#netstat -n | awk '/^tcp/ {++S[$NF]} END {for(a in S) print a, S[a]}'
CLOSE_WAIT 530
ESTABLISHED 8511
FIN_WAIT2 3
TIME_WAIT 809

网络请求变慢，怎么调优

• 高并发下 TCP 请求变多，会有大量处于 TIME_WAIT 状态的连接，它们会占用大量内存和端口资源。此时可以优化与 TIME_WAIT 状态相关的内核选项
• 增大处于 TIME_WAIT 状态的连接数量 net.ipv4.tcp_max_tw_buckets ，并增大连接跟踪表的大小 net.netfilter.nf_conntrack_max
• 减小 net.ipv4.tcp_fin_timeout 和 net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_time_wait ，让系统尽快释放它们所占用的资源
• 开启端口复用 net.ipv4.tcp_tw_reuse。这样，被 TIME_WAIT 状态占用的端口，还能用到新建的连接中
• 增大本地端口的范围 net.ipv4.ip_local_port_range 。这样就可以支持更多连接，提高整体的并发能力
• 增加最大文件描述符的数量。可以使用 fs.nr_open 和 fs.file-max ，分别增大进程和系统的最大文件描述符数
• SYN FLOOD 攻击，利用 TCP 协议特点进行攻击而引发的性能问题，可以考虑优化与 SYN 状态相关的内核选项
• 增大 TCP 半连接的最大数量 net.ipv4.tcp_max_syn_backlog ，或者开启 TCP SYN Cookies net.ipv4.tcp_syncookies ，来绕开半连接数量限制的问题
• 减少 SYN_RECV 状态的连接重传 SYN+ACK 包的次数 net.ipv4.tcp_synack_retries
• 加快 TCP 长连接的回收，优化与 Keepalive 相关的内核选项
• 缩短最后一次数据包到 Keepalive 探测包的间隔时间 net.ipv4.tcp_keepalive_time
• 缩短发送 Keepalive 探测包的间隔时间 net.ipv4.tcp_keepalive_intvl
• 减少 Keepalive 探测失败后，一直到通知应用程序前的重试次数 net.ipv4.tcp_keepalive_probes

文章参考：https://mp.weixin.qq.com/s/Y2-so8CFfXv5bM4sN4aJSw