在性能场景执行过程中，可以使用nmon工具或者Prometheus+Grafana+node_exporter的方案来监控系统服务器资源情况，那么一般都监控哪些资源，如何分析呢？

1. cpu使用情况

（1）性能瓶颈类型

CPU密集型瓶颈​

​持续高负载（>80%）​​：表明CPU资源饱和，可能因计算任务过多或算法效率低。需结合用户态（us%）与内核态（sy%）占比分析：
​用户态高​：应用程序自身计算逻辑复杂（如数据处理、加密运算）。
​内核态高​：频繁系统调用或I/O操作（如网络包处理、文件读写），可能需优化系统配置或升级硬件。
​多核负载不均​：图形中部分核心持续满载而其他空闲，提示任务调度不均衡或进程未充分利用多核，需调整进程亲和性（taskset）或优化并行设计。

​I/O或等待瓶颈​

​高等待时间（wa%）​​：CPU空闲但等待磁盘I/O完成（如数据库写入），图形显示CPU使用率低而系统响应慢。此时应检查磁盘性能（iostat）或优化I/O调度策略。

（2）资源分配与竞争​

​

资源争用分析​

​周期性尖峰​：图形出现规律性峰值（如定时任务触发），可能导致瞬时延迟，需错峰调度或优化任务频率。
​超线程争用​：物理核心满载但逻辑核心利用率低，提示超线程资源竞争，需绑定进程到物理核心或关闭超线程。
​

虚拟化环境资源分配​

​EC（Entitled Capacity）超限​：在虚拟化平台（如AIX LPAR）中，图形显示CPU利用率超过EC值，表明资源借用导致性能不稳定，需扩容EC保障资源。

（3）系统稳定性与异常​

​异常波动与毛刺​

​突增异常​：无压力时出现短暂100%利用率，可能因恶意进程（如挖矿病毒）或配置错误（如死循环），需结合top定位进程并排查。
​锯齿状图形​：频繁上下波动提示资源竞争（如锁冲突），需优化同步机制或减少锁粒度。

​过热降频影响​

​高频后骤降​：CPU因温度过高触发降频（throttling），图形显示利用率突降伴随性能劣化，需改善散热或限制CPU频率

（4） 趋势分析与容量规划​

​长期趋势预测​
​基线对比​：对比历史图形，若相同业务量下CPU利用率逐年上升，提示系统性能退化（如资源碎片化），需重构或扩容。
​容量规划​：结合业务增长趋势，预测CPU利用率达临界值（如70%）的时间点，指导硬件升级。
​周期性负载规律​
​高峰时段识别​：图形显示每日固定时段利用率飙升（如电商大促），可提前扩容或实施弹性伸缩

2. 内存占用

（1）正常趋势

内存使用随负载增加而增加，但应有足够的内存空间

（2）​持续上升趋势​

​现象​：内存使用率随时间或负载增加持续攀升且无回落，即使负载降低后内存仍未释放。
​判断​：表明存在内存泄漏​（如未释放的缓存、数据库连接池或对象引用）。需结合工具（如MAT）分析堆转储文件，定位泄漏对象。
​案例​：Java应用未关闭ResultSet导致数据库连接堆积，内存占用从1GB持续增长至4GB。
​

（3）内存耗尽临界点​

​现象​：内存使用率长期接近100%​，伴随频繁的Swap交换（磁盘I/O激增）。
​判断​：系统面临OOM（Out of Memory）崩溃风险，需扩容内存或优化代码（如减少大对象分配）。

3 磁盘io与虚拟报表图

在性能测试过程中，获取磁盘I/O和虚拟报表（如数据库报表引擎生成的数据报表）的信息，是定位系统瓶颈、优化资源配置、保障业务稳定性的关键手段。以下从磁盘I/O和虚拟报表两个维度展开分析：

一、磁盘I/O分析：定位存储性能瓶颈

磁盘I/O性能直接影响系统响应速度和稳定性，主要关注以下指标及其分析价值：

1. IOPS（每秒I/O操作数）
   • 分析场景：
   ◦ 低IOPS + 高%util：磁盘处理能力不足，需检查RAID配置或升级SSD（如HDD随机IOPS通常仅100左右，SSD可达数万）。

   ◦ 高随机IOPS需求：常见于OLTP数据库（如订单处理系统），若IOPS未达预期，需优化索引或分散数据存储。

   • 工具获取：iostat -dx（关注r/s+w/s）、nmon。

2. 吞吐量（带宽，MB/s）
   • 分析场景：

   ◦ 低吞吐量 + 高%util：磁盘带宽饱和，影响大数据处理（如OLAP报表生成），需增加磁盘或优化数据压缩。

   ◦ 大块I/O场景：视频流或备份任务，吞吐量不足可能因网络或磁盘阵列限制。

   • 工具获取：iostat（rkB/s+wkB/s）、dd测试。

3. 响应时间（时延，ms）
   • 分析场景：
   ◦ await > 15ms（随机I/O）：磁盘队列堆积，需检查调度策略（如将deadline改为noop）或减少并发。
   ◦ 高svctm + 低吞吐量：物理磁盘老化或阵列缓存失效。

4. 使用率（%util）与饱和度
   • %util > 80%：磁盘持续繁忙，可能成为系统瓶颈。
   • 高avgqu-sz（队列长度）：I/O请求积压，需扩容或负载均衡。

5. 关联分析示例
   • 现象：数据库报表生成慢 + 磁盘%util=95% + await=25ms。

   • 结论：磁盘I/O是瓶颈，需优化SQL查询（减少全表扫描）或迁移至高速存储。

二、虚拟报表信息分析：验证业务逻辑与资源效率

虚拟报表（如数据库引擎生成的业务报表）的性能分析侧重数据准确性、响应效率和资源消耗：

1. 数据准确性验证
   • 一致性：比对报表数据与源数据库（如验证销售额汇总是否匹配原始交易表）。

   • 完整性：检查字段缺失或空值（如必填项未展示）。

2. 响应时间与吞吐量
   • 慢查询定位：报表加载时间 > 2秒时，需分析SQL执行计划（如是否缺少索引）。

   • 并发能力：通过JMeter模拟多用户请求，测试报表引擎的吞吐量极限。

3. 资源消耗关联
   • 高CPU + 长响应时间：报表计算逻辑复杂（如多层聚合），需优化算法或引入缓存。

   • 高磁盘I/O + 低吞吐量：报表频繁读写临时表，需调整内存分配或查询分页。

4. 安全与稳定性
   • 权限测试：验证不同角色用户仅能访问授权数据（如经理vs员工视图差异）。

   • 长时间运行：监控内存泄漏（如报表服务持续运行后内存占用飙升）。

三、综合分析：磁盘I/O与报表性能的关联场景

场景 磁盘I/O指标 报表指标 优化方向
大数据量报表导出 吞吐量低 + %util 高 响应超时 升级磁盘阵列或分批次查询
高频实时仪表盘 随机IOPS不足 + await高 数据刷新延迟 添加内存缓存或优化数据库索引
多用户并发访问 队列长度(avgqu-sz)激增 吞吐量下降 扩容应用服务器或负载均衡

总结：核心价值与工具推荐

1. 磁盘I/O分析价值：
   • 定位存储硬件瓶颈（如磁盘老化、带宽不足）；

   • 指导I/O模型优化（如随机小I/O场景需提升IOPS，顺序大I/O需提升吞吐量）。

   • 工具链：iostat（实时监控）、pidstat -d（进程级）、fio（压力测试）。

2. 虚拟报表分析价值：
   • 确保业务数据可信度（防篡改、防遗漏）；

   • 优化资源密集型操作（如避免全表扫描消耗磁盘I/O）。

   • 工具链：JMeter（并发测试）、Selenium（自动化验证）、Prometheus（资源监控）。

通过关联分析磁盘I/O与报表性能，可精准识别系统瓶颈：

• 若报表响应慢伴随磁盘%util>90%，优先优化存储层；

• 若报表数据错误但资源正常，则聚焦业务逻辑或权限配置。

实际案例：某电商平台报表导出耗时从120s降至15s，方案为：将HDD替换为SSD（提升IOPS 50倍）+ 优化SQL分页查询（减少70% I/O）。

4 网络io图

监控Linux服务器的网络读写情况是系统运维和性能调优的核心环节，通过分析网络流量数据，可以深入诊断以下关键问题：

一、性能瓶颈与资源使用分析

1. 带宽饱和与拥塞检测
   • 实时带宽占用：通过 iftop、nload 等工具实时监测接口流量（如 eth0），若 发送/接收速率接近物理带宽上限，表明网络成为瓶颈，需扩容或优化流量调度。

   • 队列堆积与丢包：netstat -i 或 /proc/net/dev 中的 dropped（丢包数）、errors（错误包数）指标升高，提示网络拥塞或硬件故障。

2. I/O与网络协同瓶颈
   • 高网络流量伴随高磁盘I/O：若 iostat 显示磁盘 %util > 70% 且 iftop 显示大量数据传输，可能是网络请求触发密集磁盘读写（如文件下载服务），需优化存储或缓存策略。

   • CPU软中断过高：top 中 %si（软件中断）突增，常见于高流量场景（如视频流），需检查网卡多队列或调整中断亲和性。

二、安全威胁与异常行为识别

1. 恶意流量检测
   • 异常连接源：iftop 实时显示IP级流量，若发现非常规IP（如境外地址）持续高流量上传，可能为数据泄露或DDoS攻击。

   • 隐蔽通信：tcpdump 抓包分析端口流量，例如非标准端口（如8080）突发加密流量，提示后门程序活动。

2. 资源滥用定位
   • 进程级带宽占用：nethogs 可定位高流量进程（如 java 进程异常上传），结合业务判断是否为恶意挖矿或配置错误。

   • 协议层异常：iptraf 分析协议分布，若未知协议（如非常规UDP端口）流量激增，需安全审计。

三、业务可用性与体验优化

1. 服务响应延迟根因
   • 高TCP重传率：sar -n TCP 显示 retrans/s > 1%，表明网络质量差或防火墙干扰，导致应用超时。

   • 连接数过载：ss -s 统计 ESTAB 连接数，若接近内核限制（/proc/sys/net/core/somaxconn），需扩容或优化连接复用。

2. 应用层性能调优
   • 流量模型验证：压测期间监控流量，若吞吐量未达预期但带宽空闲，可能是应用线程数不足或锁竞争（如数据库连接池瓶颈）。

   • CDN/缓存有效性：对比源站与边缘节点流量，若源站流量未下降，提示缓存策略失效。

四、容量规划与成本控制

1. 历史趋势与基线分析
   • 流量增长预测：通过 vnstat 生成日/月报表（如 vnstat -m），结合业务增长规划带宽扩容节点。

   • 峰值预留策略：分析 sar -n DEV 历史数据，识别业务高峰时段（如电商大促），动态调整带宽配额以降低成本。

2. 资源错峰调度
   • 带宽密集型任务：若备份任务占用日间带宽，可调度至夜间低峰期执行。

五、网络架构优化依据

1. 负载均衡有效性
   • 多服务器流量对比：若某节点流量显著高于其他节点，可能是负载均衡策略失效（如Nginx权重配置错误）。

2. VLAN/子网分割必要性
   • 广播风暴检测：tcpdump 捕获ARP风暴或未知组播包，提示需隔离广播域。

分析工具与指标速查表

分析目标 推荐工具 关键指标

实时带宽占用 iftop、nload TX/RX速率、峰值带宽

进程级流量追踪 nethogs 进程名、发送/接收流量

历史趋势分析 vnstat、sar -n 日/月流量统计、峰值时间点

协议与连接分析 iptraf、ss 协议分布、TCP状态、连接数

异常包检测 tcpdump、Wireshark 源/目的IP、端口、包内容

注意事项

1. 监控开销控制：高频抓包（如 tcpdump）可能消耗10%以上CPU，生产环境建议采样或限时。
2. 数据敏感性：流量中可能含用户隐私，需遵守合规要求（如匿名化处理）。
3. 基线建立：正常流量模式是异常检测的前提，需长期积累数据。

通过多维度关联分析，网络读写监控不仅能快速定位故障，还可驱动架构优化与成本决策，成为保障业务稳定的“神经系统”。

5 proc图

在性能测试场景中，获取Linux服务器的/proc信息是监控系统实时状态、分析性能瓶颈的关键手段。/proc作为虚拟文件系统，动态映射内核数据，提供进程、硬件及内核参数的实时视图。其核心作用包括实时监控资源使用、定位性能瓶颈、动态调优系统行为。以下是具体解析：

一、/proc的核心特性与作用

1. 动态性与实时性
   • /proc文件内容由内核动态生成，不占用磁盘空间，读取时实时反映系统状态（如进程状态、CPU负载、内存使用）。

   • 示例：/proc/loadavg每秒更新系统负载，/proc/meminfo实时显示内存占用。

2. 进程级深度监控
   • 每个进程在/proc下有独立目录（如/proc/[PID]），包含：

   ◦ cmdline：进程启动命令及参数。

   ◦ status：进程状态（运行/休眠）、内存占用（VmRSS）、线程数等。

   ◦ fd/：进程打开的文件描述符，用于排查文件泄漏（如ls -l /proc/1234/fd）。

   ◦ io：进程I/O统计（读写字节数），定位磁盘瓶颈。

3. 系统级资源分析
   • CPU：/proc/cpuinfo提供核心数、型号、频率；/proc/stat记录各状态CPU时间（用户态、内核态、空闲）。

   • 内存：/proc/meminfo展示总内存、空闲内存、缓存（Buffers/Cached）、Swap使用（SwapCached）。

   • 磁盘I/O：/proc/diskstats统计设备读写次数、延迟（await）、吞吐量。

   • 网络：/proc/net/dev显示接口流量、丢包率；/proc/net/tcp分析TCP连接状态。

二、性能测试中的具体应用场景

1. 瓶颈定位
   • CPU瓶颈：高/proc/stat中的%sy（系统态CPU）可能因频繁系统调用；/proc/[PID]/status中线程数激增可能引发上下文切换过高。

   • 内存泄漏：/proc/[PID]/smaps分析进程内存映射，定位未释放的堆/共享库。

   • I/O延迟：/proc/diskstats中%util > 70%且await激增，表明磁盘过载。

2. 压力测试监控
   • 负载模拟时：通过/proc/loadavg监控1/5/15分钟负载，若持续超过CPU核心数，需扩容。

   • 并发连接测试：/proc/sys/fs/file-nr跟踪文件描述符使用量，避免“too many open files”错误。

总结

在性能测试中，/proc是Linux内核的实时诊断控制台：
• 监控层面：提供进程级（资源占用）、系统级（CPU/内存/I/O）的全栈指标。

• 调优层面：通过/proc/sys动态优化内核行为，提升吞吐量与稳定性。

• 定位层面：结合工具（如awk、Prometheus）快速定位瓶颈，指导扩容或代码优化。

通过合理利用/proc，性能测试可从“黑盒”转为“白盒”，精准驱动系统优化。例如，某电商通过调整/proc/sys/net参数，将TCP重传率从3%降至0.5%，延迟降低40%。

6 系统平均负载

Linux系统负载（Load Average）是衡量系统整体繁忙程度的核心指标，反映单位时间内等待处理的任务总量（包括正在使用CPU和等待I/O的进程）。其核心价值在于帮助管理员实时诊断性能瓶颈、预测资源瓶颈及优化系统稳定性。以下是详细解析：

一、系统负载的定义与计算

1. 基本概念
   • 负载值 = 单位时间内处于 可运行状态（等待CPU时间片） + 不可中断状态（如等待磁盘I/O响应）的进程平均数。

   • 三个关键值：通过uptime或top命令显示的三个数字（如 load average: 0.12, 0.24, 0.18），分别表示过去1分钟、5分钟、15分钟的平均负载。

2. 与CPU核心数的关系
   • 负载 < CPU核心数：系统空闲（理想状态）。
   • 负载 = CPU核心数：CPU完全饱和（临界点）。
   • 负载 > CPU核心数：任务积压，需排队等待资源。
   例：4核CPU的负载长期>4，表明系统过载。

二、系统负载的核心用途

1. 性能瓶颈诊断
   • CPU瓶颈：高负载 + 高CPU使用率（us%+sy% >80%），提示计算资源不足。
   • I/O瓶颈：高负载 + 低CPU使用率 + 高wa%（I/O等待），表明磁盘或网络延迟是主因。
   • 内存瓶颈：高负载 + 频繁Swap交换（si/so >0），需优化内存分配。

2. 系统健康度评估

• 短期波动：1分钟负载突增（如>10），可能因突发任务或流量冲击。
• 长期趋势：15分钟负载持续>0.7×CPU核心数（如4核系统>2.8），提示资源紧张需扩容。
3. 优化决策支持

• 进程级调优：通过top或htop定位高资源进程（如Java进程占90% CPU），优化代码或限制并发。
• 资源配置：负载长期高位时，扩展CPU/内存或升级I/O设备（如HDD→SSD）。
• 任务调度：避免高峰时段执行备份等I/O密集型任务。

三、常见误区与深度解析

负载 vs. CPU使用率
指标 系统负载（Load） CPU使用率（Utilization）
本质 任务队列长度（CPU+I/O等待） CPU芯片忙碌时间占比
高值场景 I/O阻塞时（如数据库写盘） 计算密集型任务（如视频编码）
健康阈值 需结合CPU核心数（如4核系统负载<4） 持续>80%需优化
工具命令 uptime, cat /proc/loadavg top, mpstat -P ALL

典型矛盾：负载10但CPU空闲80%，表明I/O阻塞严重（非CPU问题）。

负载值的动态解读

• 1分钟负载 > 15分钟负载：突发压力，需排查瞬时任务（如定时脚本）。
• 15分钟负载 > 1分钟负载：持续过载，需长期优化资源。

四、实践操作指南

1. 查看负载
   uptime # 显示1/5/15分钟负载
   cat /proc/loadavg # 原始数据（含运行进程数）

2. 关联分析
   top # 综合查看负载+CPU/内存
   vmstat 1 # 监控进程队列(r列)和I/O等待(b列)
   iostat -dx # 磁盘I/O与负载关联性

3. 优化案例
   • 场景：Nginx服务器负载=8（4核CPU），但CPU使用率仅40%。
   • 分析：vmstat显示b列（等待I/O进程数）>5，iostat显示磁盘%util=90%。
   • 措施：将磁盘升级为SSD，负载降至2.5。

总结

• 负载本质：系统任务队列的“排队长度”，涵盖CPU及I/O等待。
• 核心作用：早期预警性能瓶颈（尤其I/O隐匿问题）、指导资源扩容与调优。
• 决策原则：负载 > CPU核心数 = 过载；长期负载 > 0.7×核心数 = 需干预。

通过负载监控，可将性能问题从“被动救火”转为“主动防御”，例如某电商系统通过负载趋势预测大促流量，提前扩容避免宕机。