性能调优不是“加服务器”,而是先搞清楚卡在哪

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Echo_Wish 发表于 2025/11/06 19:24:13 2025/11/06
【摘要】 性能调优不是“加服务器”,而是先搞清楚卡在哪

性能调优不是“加服务器”,而是先搞清楚卡在哪

大家好,我是你们熟悉的 Echo_Wish。
今天我们聊一个运维人永恒的课题——性能调优

很多公司一遇到系统慢,就一句话:“加机器!”
加到最后,钱花了、机房热了、业务还是慢的。为啥?因为根本不知道瓶颈在哪

一句话总结:

性能调优的第一步不是优化,而是定位。

就像人生一样:先看清问题,再谈解决问题。


一、性能瓶颈长什么样?

系统慢,不是一个笼统词,它有 各种慢

慢的类型 表现 可能的瓶颈
CPU 忙 load 高、进程抢 CPU 计算逻辑复杂 / 线程调度不当
内存吃满 swap 飙升、系统抖动 应用泄漏 / 缓存策略不当
I/O 慢 磁盘读写等待高 日志太多 / SQL 无索引
网络慢 大量超时、丢包 带宽瓶颈 / 网络丢包
数据库慢 查询耗时高 表数据太大 / 查询没优化

你看,问题不同,解法完全不一样
所以千万别一上来就“调 JVM 参数”或“清缓存”,“调优不是玄学”。


二、怎么识别瓶颈?靠工具,不靠猜

不要用“感觉”定位问题,运维离“感觉派”越远越好。

第一步:看系统整体健康

top

关注三个核心指标:

  • load average → 是否 CPU 瓶颈
  • %id → CPU 空闲率(低了就是忙)
  • swap → 是否内存不足

如果 load 远超 CPU 核心数,基本可以断定 CPU 忙。

第二步:看进程谁最吃

top -Hp <pid>

找罪魁祸首线程,再配合:

perf top

可以看到哪个函数最耗 CPU。

如果你看到大量 字符串拼接 / Json 序列化 占 CPU…
那就不用怀疑了,这是典型业务层浪费算力。

第三步:看磁盘 I/O

iostat -x 1

重点看:

  • await(等待时间)
  • util(磁盘使用率)

如果 util 接近 100%,那就是磁盘成瓶颈。

常见场景:日志打印太多

第四步:看网络

sar -n DEV 1

看网络带宽、丢包率,有时候是上游接口慢,不是你慢。

第五步:数据库慢排查

SHOW FULL PROCESSLIST;
EXPLAIN SELECT ...

如果看到大量 Waiting for table lockUsing filesort,就要优化 SQL 了。


三、举个真实场景:接口响应突然变慢

某电商系统,高峰期接口响应从 200ms 飙到 1.5s。

很多人上来就说:“Redis 挂了吧?数据库顶不住了吧?”

不急,我们按步骤来。

1. 看 CPU

top

CPU idle = 80% → CPU 不忙

2. 看 I/O

iostat -x 1

发现磁盘 util = 95%,await = 140ms → 磁盘成瓶颈

3. 查日志写入情况

du -sh /var/log/*

发现日志一天写了 150G。
原因很简单:开发打开了 debug 打印,每条接口输出完整入参…

系统不是慢,它是被你们自己“日”死的。

解决:

修改 log level = INFO
日志按天+大小切分

两分钟搞定 → 响应恢复正常。
不用加机器,不用改架构,不用重构,不用熬夜。


四、性能调优的策略(不是乱调,是有顺序的)

调优顺序 = 先大后小、先粗后细、先架构后代码

层级 调优方式 示例
架构层 缓存、队列、分片、降级 Redis 缓存、MQ 削峰
服务层 连接池、限流、熔断 Hystrix、Sentinel
数据层 索引、冷热分离、读写分离 MySQL + Redis + ES
代码层 算法优化、对象池、减少锁 避免重复 JSON.parse

小结一句:

架构解决大问题,代码解决小问题。


五、调优工具推荐(我自己常用)

工具 用途
top / htop 系统资源情况
sar 历史性能曲线
iostat 磁盘压力
strace 查看系统调用
perf 定位 CPU 热点
jstack / jmap Java 堆与线程
prometheus + grafana 监控可视化

运维不是靠工具多,而是知道什么时候用什么工具


六、写在最后:性能调优的本质

性能调优不是展示技术有多牛,
而是用最小的代价获取最大的性能提升

不是把系统改得更复杂,
而是让系统运行得更稳定、更省钱、更优雅。

更深一层讲:

调优不是为了机器,而是为了让业务跑得更顺。

真正厉害的运维,不是能背多少命令,
而是能一句话告诉老板:

卡在哪、怎么改、多少钱、什么时候好。

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