服务器性能参数分析基础:磁盘-CPU-内存

在Linux系统中,"挂载"(Mount)是指将物理存储设备(如磁盘分区)或逻辑存储卷(如LVM、网络存储)关联到文件系统目录树的特定路径节点(即挂载点),使得该目录成为访问对应存储设备数据的入口。以下是结合磁盘挂载配置的详细解读:

一、挂载的核心概念

  1. 挂载点本质
    挂载点是一个目录(如 //varhome),作为存储设备在文件系统中的访问入口。

    通过挂载操作,物理存储设备的内容会"覆盖"该目录,原有目录下的文件将被隐藏,转而显示存储设备中的内容

二、挂载的核心作用

  1. 模块化存储管理

    • 将不同用途的数据分配到独立存储设备(如 /var 单独挂载),避免单一分区占满导致系统瘫痪

    • 例如:您的 /var 使用率仅13%(30G分区),而根目录已满,说明日志或临时文件未过度占用,但需排查其他根目录下的文件(如 /usr/tmp
  2. 灵活扩展存储空间

    • 若 /home 需要扩容,可直接扩展E盘或新增磁盘挂载到 /home/new_storage,无需迁移现有数据

    • 当前建议:根目录(/)满时可临时清理 /tmp/var/cache 等目录,或迁移部分数据到空闲的 /home
  3. 数据隔离与安全性

    • 系统文件(/)、日志(/var)、用户数据(/home)物理隔离,降低误操作风险
    • 例如:MySQL崩溃导致日志暴增时,仅影响 /var 所在磁盘,不会波及系统核心分区

三、挂载的典型操作场景

  • 查看当前挂载信息
    通过 df -h 命令可查看各挂载点对应的设备、容量及使用率(如您的C/D/E盘关联情况)

  • 动态挂载与卸载

    • 挂载

      mount /dev/sdb1 /mnt/data(将设备 /dev/sdb1 关联到 /mnt/data 目录)

    • 卸载

      umount /mnt/data(解除关联,原目录内容恢复显示)

  • 开机自动挂载
    通过编辑 /etc/fstab 文件,可配置永久挂载规则(如您的配置),确保重启后挂载关系不变

示例配置行

/dev/sda1 / ext4 defaults 0 1
/dev/sdb1 /var ext4 defaults 0 2
/dev/sdc1 /home ext4 defaults 0 2

四、注意事项

  1. 挂载点冲突
    避免多个设备挂载到同一目录(如将新磁盘重复挂载到 /var),否则会导致数据混乱

  2. 权限与所有权
    挂载后需确保目录权限(如 /var/lib/mysql 应属 mysql:mysql 用户组)

  3. 备份与恢复
    重要数据挂载点(如 /home)建议配置定期备份(当前服务器无备份脚本,需补充)


总结

您的服务器通过挂载实现了存储资源的逻辑划分:/ 承载系统核心,/var 管理动态数据,/home 存储用户文件。这种设计提升了系统的稳定性与可维护性,但需针对根目录满的紧急情况优先处理(如清理或迁移数据)

一、CPU使用率分析(avg-cpu部分)

图片

  • %user(用户态CPU使用率)
    7.31%表示CPU处理用户空间程序(如应用程序)的时间占比,说明当前系统运行的用户程序负载较低

  • %nice(低优先级用户态CPU)
    0.00%表示没有低优先级(nice值调整)的用户进程占用CPU资源

  • %system(内核态CPU使用率)
    0.25%表示CPU处理内核任务(如系统调用、中断处理)的时间,系统调用和内核操作非常少

  • %iowait(I/O等待时间)
    0.00%表明CPU没有因等待磁盘I/O操作而空闲,磁盘响应速度极快,未成为性能瓶颈

  • %steal(虚拟机资源抢占)
    0.00%说明在虚拟化环境中,当前虚拟机未被其他虚拟机抢占CPU资源

  • %idle(CPU空闲率)
    92.44%的CPU处于空闲状态,系统整体负载极低,资源充足

二、磁盘设备I/O指标分析(Device部分)

图片

关键指标说明
  1. tps(每秒传输次数)
    表示设备每秒完成的I/O操作次数。例如sda的30.06 tps说明每秒处理约30次I/O请求,属于低负载

  2. MB_read/s & MB_wrtn/s(每秒读写吞吐量)

    • sda

      写入0.58 MB/s,读取0.04 MB/s,写入远高于读取,可能是日志或数据持久化操作

    • dm-0

      (可能是LVM逻辑卷)写入0.38 MB/s,读取0.01 MB/s,同样以写入为主。

  3. MB_read & MB_wrtn(累计读写量)

    • sda

      累计写入17,358,562 MB(约16.5 TB),读取1,081,474 MB(约1 TB),表明该设备长期承担高写入负载

    • dm-3

      累计写入4,965,244 MB(约4.7 TB),可能是数据库或文件系统的活跃分区。


三、性能状态总结

  1. CPU与磁盘协同效率高

    • 极低的%iowait(0%)表明磁盘响应迅速,未导致CPU等待,可能是SSD或RAID优化效果

    • %idle(92.44%)说明系统资源闲置较多,当前负载远未达到硬件瓶颈

  2. 重点关注设备

    • sda

      dm-0:高累计写入量需监控磁盘寿命和剩余空间,尤其是结合前文提到的根目录(/)已用100%的情况,可能存在存储风险

    • sdb

      :几乎无活动,可能是备份或次要存储设备。

  3. 潜在优化方向

    • 检查高写入设备(如sda)的数据分布,确认是否为日志或数据库文件,考虑分区扩容或数据归档

    • dm-0对应根分区,需紧急清理空间(如日志文件/var/log)以避免系统崩溃


四、性能工具扩展

  • 监控工具

    :使用iostat结合vmstatdstat可进一步分析I/O与内存、CPU的关联

  • 深度排查

    :通过pidstat -d定位具体进程的I/O行为,或使用iotop按I/O大小排序进程


总结

当前系统磁盘I/O性能表现优异,无瓶颈迹象,但需警惕高写入设备的存储容量和寿命问题,尤其是在根目录已满的紧急情况下,应立即采取数据清理或扩容措施。

三、 内存

一、物理内存(Mem)配置解析

关键结论

  • 内存利用率健康

    :仅 15% 的内存被主动使用,剩余资源充足。

  • 缓存优化显著

:51.6GB 的缓存表明系统正通过预读和缓冲区提升磁盘访问效率


二、交换空间(Swap)配置解析

字段

值(MB)

含义与状态分析

参考来源

Total

32767

交换空间总量约 32GB,符合推荐值(通常为物理内存的 50%-100%)

Used

1010

已使用的交换空间约 1GB,使用率仅 3%,表明系统极少依赖交换空间,物理内存充足。

Free

31757

剩余交换空间约 31.8GB,足够应对突发内存需求(如内存泄漏或峰值负载)。

关键结论
  • 低交换活跃度:极低的 Swap 使用率(3%)说明系统未因内存不足触发频繁页面交换,性能稳定
  • 配置合理性:32GB 的交换空间在 64GB 物理内存环境下是合理的,支持休眠功能并留有冗余

三、潜在问题与优化建议

1. 内存管理优化
  • 监控缓存回收:若 Available 值持续下降,需检查是否有内存泄漏或应用程序过度占用资源(如未释放的堆内存)

  • 调整 Swappiness

    :通过修改 /proc/sys/vm/swappiness(默认值 60),降低交换倾向(如设为 10),优先保留物理内存给应用程序

关键结论
  • 内存利用率健康

    :仅 15% 的内存被主动使用,剩余资源充足。

  • 缓存优化显著

    :51.6GB 的缓存表明系统正通过预读和缓冲区提升磁盘访问效率


三、潜在问题与优化建议

1. 内存管理优化
  • 监控缓存回收

    :若 Available 值持续下降,需检查是否有内存泄漏或应用程序过度占用资源(如未释放的堆内存)

  • 调整 Swappiness

    :通过修改 /proc/sys/vm/swappiness(默认值 60),降低交换倾向(如设为 10),优先保留物理内存给应用程序

  1. innodb_buffer_pool_size=128MB 是 MySQL InnoDB 存储引擎的核心配置参数,表示为 InnoDB 缓冲池分配的内存大小为 128MB。以下是其具体含义与影响:


    一、参数定义与作用


  2. 二、128MB 的配置意义

    • 数据页和索引页的缓存。

    • 脏页(已修改但未写入磁盘的数据)。

    • 自适应哈希索引、锁信息等内部结构
    • 默认值

      :128MB(适用于测试或小型系统)。

    • 生产环境建议

      :专用数据库服务器中通常设置为物理内存的 50%-75%

    1. 核心功能
      InnoDB 缓冲池是 数据和索引的缓存区域,用于存储频繁访问的数据库页(如数据页、索引页),减少磁盘 I/O 操作。

    2. 包含内容


  3. 三、配置依赖与约束


    四、优化建议

    • 效果

      :提升缓存命中率,减少磁盘 I/O,适应高并发场景。

    • 通过 SET GLOBAL 可在线修改缓冲池大小,但需满足 innodb_buffer_pool_size = N × (chunk_size × instances),否则自动取整
    • **innodb_buffer_pool_instances**:缓冲池实例数,建议设置为 CPU 核心数(如您的 48 核服务器可设为 16-24),减少锁竞争
    • **innodb_buffer_pool_chunk_size**:缓冲池调整的基本单位(默认 128MB),总大小需为其与实例数的整数倍
    • 若服务器内存为 64GB(如您的环境),128MB 的缓冲池仅占 0.2%,远低于推荐值(30-40GB),会严重限制性能潜力
    • 优点

      :占用内存小,适合低负载或资源受限环境(如测试服务器)。

    • 缺点

    • 缓存命中率低

      :无法有效缓存大量数据,导致频繁磁盘读写,性能下降。

    • 高并发瓶颈

      :线程竞争缓冲池互斥锁(mutex),影响并发处理能力。

    1. 调整至合理范围

      # 基于 64GB 内存的服务器示例
      innodb_buffer_pool_size = 32G
      innodb_buffer_pool_instances = 16
      innodb_buffer_pool_chunk_size = 128M
    1. 相关参数联动

    2. 动态调整限制

    1. 当前配置表现

    2. 与硬件资源的关联

五、注意事项

  1. 内存分配风险

    • 避免设置过大导致操作系统内存不足(如交换分区使用激增)。

    • 缓冲池实际占用内存约为配置值的 **110%**(含控制结构开销)

  2. 初始化耗时

    • 缓冲池越大,MySQL 启动时初始化时间越长(需预加载数据页)。


总结

innodb_buffer_pool_size=128MB 在您的 64GB 内存服务器中属于 严重低配,需立即调整至物理内存的 50%-75%(如 32-48GB),并结合实例数优化锁竞争。这是提升 MySQL 性能最直接有效的手段之一。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/905873.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

密码学刷题小记录

base 64 打开后发现是一串字符串,,我们直接进行base64解密即可 Caesar 根据标题分析,我们知道这是凯撒解密,拖进去经过尝试在偏移量为12时直接得解(这道题就是找偏移量比较麻烦) Morse 这道题打开后&am…

Spring框架(三)

目录 一、JDBC模板技术概述 1.1 什么是JDBC模板 二、JdbcTemplate使用实战 2.1 基础使用(手动创建对象) 2.2 使用Spring管理模板类 2.3 使用开源连接池(Druid) 三、模拟转账开发 3.1 基础实现 3.1.1 Service层 3.1.2 Da…

[计算机网络]网络层

文章目录 408考研大纲IPV4数据报格式协议: IPv4 地址DHCP协议IP组播 408考研大纲 IPV4数据报格式 协议: 1:ICMP 6:TCP 17:UDP IPv4 地址 特殊IP 网络号全1又称直接广播地址,32位全1又称受限广播地址 因为255.255.255.255只能在本网络内广播,路由器不…

影楼精修-肤色统一算法解析

注意:本文样例图片为了避免侵权,均使用AIGC生成; 本文介绍影楼精修中肤色统一算法的实现方案,并以像素蛋糕为例,进行分析说明。 肤色统一就是将人像照片中皮肤区域的颜色进行统一,看起来颜色均匀一致&…

计算机网络:什么是计算机网络?它的定义和组成是什么?

计算机网络是指通过通信设备和传输介质,将分布在不同地理位置的计算机、终端设备及其他网络设备连接起来,实现资源共享、数据传输和协同工作的系统。其核心目标是使设备之间能够高效、可靠地交换信息。 关键组成部分 硬件设备 终端设备:如计算…

深度学习---获取模型中间层输出的意义

一、什么是 Hook(钩子函数)? 在 PyTorch 中,Hook 是一种机制,允许我们在模型的前向传播或反向传播过程中,插入自定义的函数,用来观察或修改中间数据。 最常用的 hook 是 forward hook&#xf…

存储器上如何存储1和0

在计算机存储器中,数据最终以**二进制形式(0和1)**存储,这是由硬件特性和电子电路的物理特性决定的。以下是具体存储方式的详细解析: 一、存储的物理基础:半导体电路与电平信号 计算机存储器(…

Qt中的RCC

Qt资源系统(Qt resource system)是一种独立于平台的机制,用于在应用程序中传输资源文件。如果你的应用程序始终需要一组特定的文件(例如图标、翻译文件和图片),并且你不想使用特定于系统的方式来打包和定位这些资源,则可以使用Qt资源系统。 最…

2918. 数组的最小相等和

2918. 数组的最小相等和 题目链接&#xff1a;2918. 数组的最小相等和 代码如下&#xff1a; class Solution { public:long long minSum(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {auto [sum1, zero1] calc(nums1);auto [sum2, zero2] calc(nums2);i…

使用 Docker 部署 OnlyOffice

使用 Docker 部署 OnlyOffice 在如今容器化技术盛行的时代&#xff0c;Docker 已成为应用快速部署和隔离的最佳选择。OnlyOffice 作为一款功能强大的在线办公套件&#xff0c;通过 Docker 部署不仅能够简化安装和维护流程&#xff0c;还能在不同环境中保持一致性&#xff0c;极…

DDD领域驱动介绍

&#x1f4d5;我是廖志伟&#xff0c;一名Java开发工程师、《Java项目实战——深入理解大型互联网企业通用技术》&#xff08;基础篇&#xff09;、&#xff08;进阶篇&#xff09;、&#xff08;架构篇&#xff09;清华大学出版社签约作家、Java领域优质创作者、CSDN博客专家、…

前端 CSS 样式书写与选择器 基础知识

1.CSS介绍 CSS是Cascading Style Sheet的缩写&#xff0c;中文意思为"层叠样式表"&#xff0c;它是网页的装饰者&#xff0c;用来修饰各标签 排版(大小、边距、背景、位置等)、改变字体的样式(字体大小、字体颜色、对齐方式等)。 2.CSS书写位置 2.1 样式表特征 层…

鸿蒙 从打开一个新窗口到Stage模型的UIAbility组件

打开一个新的窗口 我们首先来实现如何在一个应用中打开一个新窗口&#xff0c;使用的模型是 Stage 模型 在项目文件里&#xff0c;新建一个 newWindow.ets 新文件 src/main/ets/pages/newWindow.ets newWindow.ets文件里面随便写点什么都行&#xff0c;这里是第一步创建的文件…

Linux的日志管理

日志管理服务rsyslogd 配置文件 | 日志类型 | 说明 | | -------------------- | ----------------------------------- | | auth | pam产生的日志 | | authpriv | ssh、ftp等…

【PhysUnits】4.1 类型级比特位实现解释(boolean.rs)

一、源码 该代码实现了一个类型级(type-level)的布尔系统&#xff0c;允许在编译时进行布尔运算。 //! 类型级比特位实现 //! //! 这些是基础的比特位类型&#xff0c;作为本库中其他数值类型的构建基础 //! //! 已实现的**类型运算符**&#xff1a; //! //! - 来自 core::op…

【docker】--数据卷挂载

文章目录 存储卷管理创建存储卷查看存储卷详细信息查看存储卷删除存储卷 存储卷管理 # 目录挂载 docker run -v 本机目录&#xff1a;容器目录#1&#xff09; # 将容器内部的 “/usr/share/nginx/html” 进行持久化挂载 会在宿主机生成一个随机的存储卷 docker run -v /usr/sh…

双重差分模型学习笔记2(理论)

【DID最全总结】90分钟带你速通双重差分&#xff01;_哔哩哔哩_bilibili 目录 一、staggered DID 交错双重差分 二、动态双重差分 动态双重差分法公式解释 符号解释 公式逻辑与案例 与标准DID的区别 总结 “双减” 政策动态差分模型 &#xff08;一&#xff09;设定处…

预测模型开发与评估:基于机器学习的数据分析实践

在当今数据驱动的时代&#xff0c;预测模型已成为各行各业决策制定的核心工具。本文将分享我在COMP5310课程项目中开发预测模型的经验&#xff0c;探讨从数据清洗到模型优化的完整过程&#xff0c;并提供详细的技术实现代码。 ## 研究问题与数据集 ### 研究问题 我们的研究聚焦…

Java 并发编程归纳总结(可重入锁 | JMM | synchronized 实现原理)

1、锁的可重入 一个不可重入的锁&#xff0c;抢占该锁的方法递归调用自己&#xff0c;或者两个持有该锁的方法之间发生调用&#xff0c;都会发生死锁。以之前实现的显式独占锁为例&#xff0c;在递归调用时会发生死锁&#xff1a; public class MyLock implements Lock {/* 仅…

数据治理域——数据同步设计

摘要 本文主要介绍了数据同步的多种方式&#xff0c;包括直连同步、数据文件同步和数据库日志解析同步。每种方式都有其适用场景、技术特点、优缺点以及适用的数据类型和实时性要求。文章还详细探讨了数据直连同步的特点、工作原理、优点、缺点、适用场景等&#xff0c;并对数…