你是否也曾跟我一样，看了很多书、学了很多Linux性能工具，但在面对Linux性能问题时，还是束手无策？实际上，性能分析和优化始终是大多数软件工程师的一个痛点。但是，面对难题，我们真的就无解了吗？

固然，性能问题的复杂性增加了学习难度，但这并不能成为我们进阶路上的“拦路虎”。在我看来，大多数人对性能问题“投降”，原因可能只有两个。

一个是你没找到有效的方法学原理，一听到“系统”、“底层”这些词就发怵，觉得东西太难，自己一定学不会，自然也就无法深入学下去，从而不能建立起性能的全局观。

再一个就是，你看到性能问题的根源太复杂，既不懂怎么去分析，也不能抽丝剥茧找到瓶颈。

你可能会想，反正程序出了问题，上网查就是了，用别人的方法，囫囵吞枣地多试几次，有可能就解决了。于是，你懒得深究这些方法为啥有效，更不知道为什么，很多方法在别人的环境有效，到你这儿就不行了。

所以，相同的错误重复在犯，相同的状况也是重复出现。

其实，性能问题并没有你想像得那么难，只要你理解了应用程序和系统的少数几个基本原理，再进行大量的实战练习，建立起整体性能的全局观，大多数性能问题的优化就会水到渠成。

我见过很多工程师，在分析应用程序所使用的第三方组件的性能时，并不熟悉这些组件所用的编程语言，却依然可以分析出线上问题的根源，并能通过一些方法进行优化，比如修改应用程序对它们的调用逻辑，或者调整组件的配置选项等。

还是那句话，你不需要了解每个组件的所有实现细节，只要能理解它们最基本的工作原理和协作方式，你也可以做到。

性能指标是什么？

学习性能优化的第一步，一定是了解“性能指标”这个概念。

当看到性能指标时，你会首先想到什么呢？我相信“高并发”和“响应快”一定是最先出现在你脑海里的两个词，而它们也正对应着性能优化的两个核心指标——“吞吐”和“延时”。这两个指标是从应用负载的视角来考察性能，直接影响了产品终端的用户体验。跟它们对应的，是从系统资源的视角出发的指标，比如资源使用率、饱和度等。

我们知道，随着应用负载的增加，系统资源的使用也会升高，甚至达到极限。而性能问题的本质，就是系统资源已经达到瓶颈，但请求的处理却还不够快，无法支撑更多的请求。

性能分析，其实就是找出应用或系统的瓶颈，并设法去避免或者缓解它们，从而更高效地利用系统资源处理更多的请求。这包含了一系列的步骤，比如下面这六个步骤。

• 选择指标评估应用程序和系统的性能；

• 为应用程序和系统设置性能目标；

• 进行性能基准测试；

• 性能分析定位瓶颈；

• 优化系统和应用程序；

• 性能监控和告警。

了解了这些性能相关的基本指标和核心步骤后，该怎么学呢？接下来，我来说说要学好Linux 性能优化的几个重要问题。

学这个专栏需要什么基础

首先你要明白，我们这个专栏的核心是性能的分析和优化，而不是最基本的Linux操作系统的使用方法。

因而，我希望你最好用过Ubuntu或其他Linux操作系统，然后要具备一些编程基础，比如：

• 了解Linux常用命令的使用方法；

• 知道怎么安装和管理软件包；

• 知道怎么通过编程语言开发应用程序等。

这样，在我讲性能时，你就更容易理解性能背后的原理，特别是在结合专栏里的案例实践后，对性能分析能有更直观的体会。

这个专栏不会像教科书那样，详细教你操作系统、算法原理、网络协议乃至各种编程语言的全部细节，但一些重要的系统原理还是必不可少的。我还会用实际案例一步步教你，贯穿从应用程序到操作系统的各个组件。

学习的重点是什么？

想要学习好性能分析和优化，建立整体系统性能的全局观是最核心的话题。因而，

• 理解最基本的几个系统知识原理；

• 掌握必要的性能工具；

• 通过实际的场景演练，贯穿不同的组件。

这三点，就是我们学习的重中之重。我会在专栏的每篇文章中，针对不同场景，把这三个方面给你讲清楚，你也一定要花时间和心思来消化它们。

其实说到性能工具，就不得不提性能领域的大师布伦丹·格雷格（Brendan Gregg）。他不仅是动态追踪工具DTrace的作者，还开发了许许多多的性能工具。我相信你一定见过他所描绘的Linux性能工具图谱：

（图片来自brendangregg.com）

这个图是Linux性能分析最重要的参考资料之一，它告诉你，在Linux不同子系统出现性能问题后，应该用什么样的工具来观测和分析。

比如，当遇到I/O性能问题时，可以参考图片最下方的I/O子系统，使用iostat、iotop、blktrace等工具分析磁盘I/O的瓶颈。你可以把这个图保存下来，在需要的时候参考查询。

另外，我还要特别强调一点，就是性能工具的选用。有句话是这么说的，一个正确的选择胜过千百次的努力。虽然夸张了些，但是选用合适的性能工具，确实可以大大简化整个性能优化过程。在什么场景选用什么样的工具、以及怎么学会选择合适工具，都是我想教给你的东西。

但是切记，千万不要把性能工具当成学习的全部。工具只是解决问题的手段，关键在于你的用法。只有真正理解了它们背后的原理，并且结合具体场景，融会贯通系统的不同组件，你才能真正掌握它们。

最后，为了让你对性能有个全面的认识，我画了一张思维导图，里面涵盖了大部分性能分析和优化都会包含的知识，专栏中也基本都会讲到。你可以保存或者打印下来，每学会一部分就标记出来，记录并把握自己的学习进度。

怎么学更高效？

前面我给你讲了Linux性能优化的学习重点，接下来我再跟你分享一下，我的几个学习技巧。掌握这些技巧，可以让你学得更轻松。

技巧一：虽然系统的原理很重要，但在刚开始一定不要试图抓住所有的实现细节。

深陷到系统实现的内部，可能会让你丢掉学习的重点，而且繁杂的实现逻辑，很可能会打退你学习的积极性。所以，我个人观点是一定要适度。

你可以先学会我给你讲的这些系统工作原理，但不要去深究Linux内核是如何做到的，而是要把你的重点放到如何观察和运用这些原理上，比如：

• 有哪些指标可以衡量性能？

• 使用什么样的性能工具来观察指标？

• 导致这些指标变化的因素等。

技巧二：边学边实践，通过大量的案例演习掌握Linux性能的分析和优化。

只有通过在机器上练习，把我讲的知识和案例自己过一遍，这些东西才能转化成你的。我精心设计这些案例，正是为了让你有更好的学习理解和操作体验。

所以我强烈推荐你去实际运行、分析这些案例，或者用学到的知识去分析你自己的系统，这样你会有更直观的感受，获得更好的学习效果。

技巧三：勤思考，多反思，善总结，多问为什么。

想真正学懂一门知识，最好的方法就是问问题。当你能提出好的问题时，就说明你已经深入了解了它。

你可以随时在留言区给我留言，写下自己的疑问、思考和总结，和我还有其他的学习者一起讨论切磋。你也可以写下自己经历过的性能问题，记录你的分析步骤和优化思路，我们一起互动探讨。

学习之前，你的准备

作为一个包含大量案例实践的课程，我会在每篇文章中，使用一到两台Ubuntu 18.04虚拟机，作为案例运行和分析的环境。如果你只是单纯听音频的讲解，却从不动手实践，学习的效果一定会大打折扣。

所以，你是不是可以准备好一台Linux机器，用于课程案例的实践呢？任意的虚拟机或物理机都可以，并不局限于Ubuntu系统。

思考

今天的内容是我们后续学习的热身准备。从下篇文章开始，我们就要正式进入Linux性能分析和优化了。所以，我想请你来聊一聊，你之前在解决Linux性能问题时，有遇到过什么样的困难或者疑惑吗？或者是之前自己学习Linux性能优化时，有哪些问题吗？参考我今天所讲的内容，你又打算怎么来学这个专栏？

欢迎在留言区和我分享