linux性能优化核心在于精准定位瓶颈而非盲目调参，需结合top/iostat/free/ss等命令诊断CPU、IO、内存、网络问题，合理配置vm.swappiness、tcp_tw_reuse等内核参数，并根据硬件选型匹配IO调度器与文件系统，辅以systemd资源限制和日志优化实现稳定高效。
Linux性能优化核心在于减少资源争用、合理分配负载、及时发现瓶颈，而不是盲目调高参数。稳定性提升往往来自对系统行为的准确理解，而非堆砌配置。
看清瓶颈在哪，再动手
优化前必须定位真实瓶颈，否则容易南辕北辙。常用命令组合要形成习惯：
- top / htop：看CPU整体占用和高耗进程，注意%wa（I/O等待）是否持续偏高
- iostat -x 1：观察await、%util、r/s w/s，判断磁盘是否存在饱和或响应延迟
- free -h && cat /proc/meminfo：区分available内存与free，关注SwapOut/s是否非零（说明内存压力已触发换页）
- ss -s 或 netstat -s：检查丢包、重传、连接队列溢出（如“listen overflows”），网络层问题常被忽略
关键内核参数要懂逻辑，别照抄
修改/sys或/proc下的参数，必须清楚它影响哪一环。几个高频但易误用的项：
- vm.swappiness=10（非0）：避免完全禁用swap，低值可减少非必要换页，同时保留OOM Killer的缓冲空间
- net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1：仅在作为客户端频繁建连（如代理、爬虫）时启用，服务端慎开，防止TIME_WAIT被误复用引发RST
- fs.file-max 和 ulimit -n：需匹配业务最大并发连接数，但也要留余量；调整后记得检查systemd服务的LimitNOFILE是否同步覆盖
- kernel.pid_max：容器化环境若单机跑数百Pod，原生默认32768可能不够，需按容器密度适当上调
IO调度与文件系统选型讲实效
不是越新越快，而是匹配硬件特性：
- NVMe SSD建议用none（即kyber或mq-deadline，取决于内核版本），关闭IO调度器减少冗余开销
- SATA SSD或虚拟机磁盘，用mq-deadline比cfq更稳，吞吐与延迟兼顾
- XFS比ext4更适合大文件、高并发写入场景，且支持在线扩容和更优的延迟控制（如logbsize=256k）
- /etc/fstab中添加noatime,commit=60可降低元数据刷盘频率，对日志类服务效果明显
进程与服务层面的轻量优化
很多不稳定源于应用自身，系统层能做的其实是“兜底+引导”：
- 用systemd限制关键服务内存上限（MemoryMax=）、CPU配额（CPUQuota=），防止单个进程拖垮整机
- 日志轮转不靠logrotate硬切，改用journald + SystemMaxUse=512M，避免rsyslog写满/var/log卡死
- 定时任务避开高峰，用systemd timer替代crontab，支持OnBootSec和RandomizedDelaySec错峰执行
- 禁用不用的服务（如avahi-daemon、bluetooth），减少后台唤醒和socket监听，尤其对低配VPS意义明显
基本上就这些。稳定不是参数堆出来的，是每一层都少一点意外、多一点确定性。调完记得压测验证，再观察三天以上真实负载表现。