🐂别让系统“内耗”：openEuler 性能优化的那些狠招！

兄弟们，我说句掏心窝子的：咱天天调系统、跑服务、测性能，最怕什么？不是服务挂了，也不是硬件崩了，而是——“资源都在，但系统就是慢”！

今天咱就来聊聊：openEuler 到底能不能干掉这些“看不见的性能内耗”？

答案是肯定的，而且 openEuler 不是“能干”，而是“干得漂亮”！
这期我就来带大家实打实剖析一下 openEuler 的性能优化策略——包括内核调度、IO子系统、NUMA优化、缓存命中、Cgroup调控等多个维度，并且带代码、带思路，真落地，不摆花架子！

一、先说实话：openEuler 是不是比其他 Linux 更快？

不是我夸，这几年接触过 openEuler 的朋友应该都知道，它确实在底层做了不少“狠活儿”。

官方在 kernel-5.10 和 kernel-6.1 上做了大量调度器改造、I/O 加速、NUMA亲和性增强，甚至还移植了一堆企业级 patch，光这些就让它在 CPU 密集 + I/O 密集的场景下比原生 CentOS/RHEL 快了不少。

📌 举个例子：我们在两个业务节点（一个跑 CentOS 7.9，另一个跑 openEuler 22.03 LTS SP3）上，执行相同的网络I/O压测，openEuler 的系统中断延迟下降了 28%，吞吐率提升了 17%！

二、openEuler 是怎么做到的？咱分几个维度说清楚！

1️⃣ 调度器策略优化：优先搞“动得快”的核！

openEuler 在 CFS（完全公平调度器）基础上增加了多队列负载均衡器，可以让“短任务”调度得更及时。

而且它加入了 sched_ext 扩展调度接口，可以让开发者注册自己的调度逻辑（这在极致高性能业务中非常实用）。

# 查看当前系统调度策略
cat /sys/kernel/debug/sched/debug | grep -A 5 "cpu#0"

你可以根据负载特征，把调度策略从默认的 SCHED_NORMAL 调成 SCHED_FIFO，提高实时性。

2️⃣ IO性能：搞快页缓存、搞大写缓冲、搞并行IO

openEuler 对 IO 子系统做了很多小改小补，但影响最大的有两条：

• 引入了 multi-queue block layer (blk-mq)；
• 优化了 ext4 + XFS 的 metadata 提交策略，小文件写入快了不止一点点！

# 开启blk-mq以支持多队列调度
echo "mq-deadline" > /sys/block/sda/queue/scheduler

很多人压根不知道，其实 ext4 默认的写策略在 SSD 上可能拖后腿。用 openEuler 你可以放心地开启：

mount -t ext4 -o noatime,data=writeback /dev/sdb1 /data

能极大地减少 metadata 写入带来的延迟。

3️⃣ NUMA 优化：内存访问别乱跑

服务器一上多路CPU就容易栽在 NUMA 上：CPU0 想拿数据，结果跑去 CPU1 的内存拿，越跑越慢。

openEuler 有一个我特别喜欢的内核参数叫：

numactl --cpunodebind=0 --membind=0 ./your_program

配合 openEuler 自带的 tuned-adm 性能调优模板（比如 latency-performance），可以让你的进程只吃本地的CPU和内存，不绕远路！

tuned-adm profile latency-performance

你要是不加这个，CPU 线程的“内存访问命中率”可能一半都不到，加了之后直接爆表。

4️⃣ Cache 热路径命中：别老进 PageFault！

在 openEuler 上开启 transparent_hugepage=always 可以大大减少 TLB miss：

echo always > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled

当然这不是银弹，但在内存读多写少的业务上，巨页能明显降低TLB压力，减少PageWalk开销。

我们在一个Java微服务上测试过，开启 THP 后，FullGC 时间从 120ms 降到了 80ms，平均延迟减少约 25%。

5️⃣ 精细化资源隔离：靠 Cgroup 把“捣蛋鬼”关起来

openEuler 对 Cgroup v2 支持非常好，强烈推荐业务上 细粒度控制 CPU/Memory/IO 的 Cgroup 策略，尤其是混部场景。

# 设置某容器最大使用两个核，内存1GB
echo 0-1 > /sys/fs/cgroup/mygroup/cpuset.cpus
echo 1073741824 > /sys/fs/cgroup/mygroup/memory.max

你不设限，一个高并发的 API 接口就能把 CPU 撸满，搞得别的服务喘不过气。openEuler 的 Cgroup 把这些事儿分得明明白白。

三、实战案例：我们是怎么把 RTMP 推流延迟降到 80ms 的？

之前我们给一个视频平台客户做优化，他说 RTMP 直播推流老是飘——有时候延迟80ms，有时候200ms。

我们咋整的？

1. 把系统从 CentOS 换成 openEuler；
2. 配置 deadline IO调度器 + Hugepage + NUMA绑定；
3. 用 tuned-adm 设成 realtime-virtual-guest；
4. 把 RTMP 服务和 nginx 分别绑在独立 Cgroup 控制组下跑；

最终：P99 延迟稳定在 85ms 以内，抖动减少了将近70%！

Echo_Wish 的碎碎念：别让你系统白白吃亏

其实说到底，我们做性能优化，不就是想让硬件值回票价，让用户少点抱怨、系统多点稳定吗？

openEuler 本身的定位就很明确：企业级、高可靠、低延迟、能调优。
它不是玩票，也不是改个 logo 换皮，而是真实在在的在内核深处做了很多国产业务场景下的优化。

我们不该“装了个openEuler当普通Linux用”，而是该认真看看它到底多了哪些“狠活”，然后扬长避短，扬榔头敲问题！

✍️结语：性能不是压出来的，是调出来的！

最后给兄弟们提几点建议：

• 如果你是运维，别光盯着 CPU 指标，去看看 NUMA 和 IO；
• 如果你是内核开发，openEuler 给你留了不少扩展接口，别怕折腾；
• 如果你是企业架构师，用 openEuler 时，用它的“性能模板”、用它的“调度机制”、用它的“资源隔离”！