如何快速排查线上 Linux 系统故障？
无论你是运维还是开发，可能都经历过这样的场景：
流量高峰期，服务器 CPU 使用率过高报警，你登录 Linux 上去 top 完之后，却不知道怎么进一步定位，到底是系统 CPU 资源太少，还是程序并发部分写得有问题？ 系统并没有跑什么吃内存的程序，但在敲完 free 命令之后，却发现已经没什么内存了，到底是哪里占用了内存？为什么？ 一大早就收到 Zabbix 告警，你发现某台存放监控数据的数据库主机 CPU 的 I/O Wait 较高，该怎么办？
性能优化是软件系统中最有挑战的工作之一，就算看了很多资料和书籍，一旦涉及到解决具体问题，还是会一脸懵逼。
大多数时候，我们只能看到“症状”，却不知道从哪儿下手排查和解决。之前学习那会儿，我也看了不少书，网上找过些零零散散的资料。
但说真的，Linux 性能优化是个系统工程，除了要学习那些基础知识点之外，还有 2 点比较重要：
掌握性能优化的思路和方法，尝试大量 Linux 性能工具； 从学习到输出，说白了就是不断实践，从实践中总结经验。
这样，你才能把观察到的性能问题跟系统原理关联起来，特别是把应用程序、库函数、系统调用、内核和硬件等不同的层级贯穿起来。
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：
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。
为了让你对性能有个全面的认识，可以看看下面这张思维导图，里面涵盖了大部分性能分析和优化都会包含的知识。
△ Linux 性能优化思维导图
这张图出自极客时间专栏《Linux 性能优化实战》，作者倪朋飞，上面那张详细的知识图谱就是他画的。
在我看来，学习要会抓重点，先建立整体的知识框架，再了解少数几个系统组件的基本原理和协作方式，掌握基本的性能指标和工具，学习实际工作中性能优化的常用技巧，你就已经可以准确分析和优化大多数的性能问题了。
而这些内容，在他的专栏里都有。这两年知识付费泛滥，这个专栏是其中的一股清流了，可以负责地说，这是我在知识付费中收获最大的一门课，已经多次推荐，这次假期，也是好好地 2 刷了一遍， 感觉收获很大，帮我解决了工作中的一些实际问题。
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PS：大家都懂的，扫码买了加我微信aCloudDeveloper，
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课程大概有 60 讲，讲了 Linux 性能的基本指标、工具，以及相应的观测、分析和调优方法，用实际案例贯穿了从应用程序到操作系统的各个组件。
从课程上线到现在，已经有 2.4W+ 订阅了，截了一些评价，可以参考看看：
作者是微软的 Azure 资深工程师，主要负责开源容器编排系统 Kubernetes 在 Azure 的落地实践。
哥们有着近 10 年的云计算工作经验，所以对 Linux 性能优化这套东西有一些自己的思考和沉淀。
除了内容硬核以外，还有 2 点不得不提：
1、讲解得很成体系，每一章节都有基础篇、案例篇和套路篇，选的案例比较有针对性，基本都是工作中用得上的，「套路篇」就更别说了，有好几篇我看了不止一遍。
2、倪朋飞不仅会回答大家提出的问题，还会针对那些有代表性进行公开答疑，确实挺走心。
说真的，光看评论区也能收获不少，自己的认知还是有局限性，有些问题现在没碰到，不等于以后不会出现。
结合目录我总结了一下，要把这个硬核的专栏「啃下来」，你就能获得下面这些知识：
掌握 Linux 必备的基本原理以及 Linux 系统必懂的性能指标（CPU、磁盘 I/O、内存以及网络）和性能工具。 结合实际案例分析，让你在遇到资源瓶颈时不再束手无策，学会观测和准确定位、快速分析并高效优化，具备高手解决性能优化问题的思路和全局观。 五个综合实战模块还原真实的工作场景，结合开源项目、框架或者系统设计的案例，手把手带你在「高级战场」演练，目的是让你把之前学到的所有知识融会贯通，马上能将所学应用在工作当中。 针对订阅用户会设置答疑篇章，作者针对典型问题，进行公开答疑解惑。
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我相信，只要你看过试读文章，就能发现这一张电影票的钱，花得多么值。
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