性能优化
每个人都应该知道的操作时间
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2018-06-19
如何做性能测试的问题下的答案
试着回答一下这个问题。 首先要划分系统类型：有状态还是无状态，业务系统还是存储系统。根据不同的业务场景，设立性能测试的目标：是要测 QPS，还是 TPS 还是 TPS，还是任何其他【性能】-从广义来讲，一个存储系统到底能够以多高的平均时延来管理大多的存储空间，可能也是性能的一种。 有了性能测试的目标，接下来就是拆解用例。如果把性能测试归为测试的话，测试就需要测试用例，测试用例只是用例的形式化表达。把用户的使用场景勾勒出来，把每一步拆解成的流程图或者时序图–我们已经得到了一个纸上的集成测试计划，只是没有跟性能挂上钩。 接下来就进入真正写测试用例的环节了。 我们的测试报告如果要涵盖足够立体的信息，则既要了解每一个环节/接口/API 的性能指标，又要了解整体的性能指标。 这个时候测试工具的覆盖面就很重要了。如果我们选择偏黑盒的测试工具，apache ab /JMeter，则我们的测试用例就要围绕着对外交互的 API写，也只能测到外围接口的性能。这样的测试用例写起来最简单，无需侵入任何内部代码中。 如果我们使用了 JMH 一类的工具，则可以自由编写对任何方法的测试用例。但需要对系统有非常...
2026-05-23
页回收：kswapd 和 direct reclaim
上一篇讲了内核如何用 LRU 近似和 workingset 检测来判断"谁冷谁热"。判断完之后，实际把页面释放出来的工作由回收子系统完成。回收不是一个单点事件，而是围绕水位线、后台线程和分配路径形成的一套压力响应机制。 核心问题可以压成一句话： 回收是围绕水位线的分级压力响应，不是耗尽后的单点动作。 问题从哪里来 内存分配在 Linux 里几乎无处不在：用户态 malloc 背后的匿名页、page cache 的文件页、内核自己的 slab 对象。每次分配都从 buddy allocator 拿物理页。物理页是有限的。 如果等到完全分配不出页面再回收，分配方会被阻塞很长时间——回收可能涉及写脏页、等待 I/O、遍历反向映射。这种"等到没有了才动"的策略延迟不可控。 Linux 的做法是提前开始。内核设定一组水位线（watermark），在不同压力级别触发不同强度的回收。大部分情况下由后台线程 kswapd 在压力升起时提前回收；只有来不及时才在分配路径上直接回收（direct reclaim）。 水位线模型 每个 zone 有三条基本...
2026-05-24
回到工程：Linux VM 如何改变性能诊断
前面 16 篇从地址空间到 OOM，逐层拆解了 Linux 虚拟内存子系统的结构和机制。这些知识的价值不只在于读源码——更在于它提供了一种分层诊断习惯：遇到内存相关的性能问题时，先定位层次，再找对象，再看状态转移，最后用指标验证。 核心问题可以压成一句话： Linux VM 的价值不只在源码知识，而在一种分层诊断习惯：先定位层次，再找对象，再看状态转移，最后用指标验证。 系列概念地图 整个系列覆盖的层次和对象： 1234567891011121314151617181920212223用户空间视角 内核视角───────────── ──────────malloc / mmap VMA (vm_area_struct) ↓ 虚拟地址 ↓page fault 页表 (PGD→P4D→PUD→PMD→PTE) ↓ 物理页分配 ↓RSS 增长 ...
2026-05-24
Huge Page：TLB 压力和页表开销
上一篇讲了 NUMA 如何让内存访问不再均匀。但即使在单 node 系统上，当工作集足够大时，另一类开销浮现：TLB miss 和页表自身的内存消耗。Huge page 通过增大映射粒度来同时缓解这两个问题。 核心问题可以压成一句话： huge page 用更大的映射粒度减少 TLB 和页表开销，但引入碎片、分配时机和回收复杂度作为代价。 问题从哪里来 标准页大小 4KB。一个 64GB 内存的机器有 1600 万个物理页。如果一个进程映射了 8GB 工作集，对应 200 万个 PTE。 TLB（Translation Lookaside Buffer）是 MMU 的地址翻译缓存。现代 CPU 的 L1 dTLB 通常只有 64-128 个条目，L2 sTLB 有 1024-2048 个条目。200 万个活跃页面对 2048 个 TLB 条目意味着 TLB 覆盖率不足 0.1%——绝大多数访问要走 page table walk。 page table walk 不是免费的。它需要 4-5 次内存访问（每级页表一次），即使有 page walk cache 辅助，在 TLB...