2.6 性能优化的概念

性能优化是一个技术含量非常高的话题，对于初次接触AIX的朋友，还难以掌握此技术，但我们可以先了解一下如何发现性能问题，以及性能问题的产生原因。发现性能问题需要对系统了如指掌，最重要的一个概念是拿数据而不是拿感觉说话。复杂系统的性能优化需要经过如下步骤：

（1）简要查看系统，确定性能优化方向，制定数据收集方案；

（2）通过数据收集全部端到端数据及尽可能多的中间数据。由于很多数据收集过程会对原有系统造成干扰，因此中间数据的收集可能会根据系统优化的进程逐步深入；

（3）分析数据，判断瓶颈点，收集重点数据；

（4）根据数据资料制订优化方案和实施步骤及回退方案；

（5）实施优化方案，注意比较实施前后性能数据差异；

（6）反复实施从2~5的过程，直到系统实现满意的性能指标或者已经无法再提高。

对于简单的系统，就没有必要以这么刻板地顺序执行以上步骤了，此时工具、经验是最重要的优化手段。常用的工具包括AIX操作系统提供的：vmstat，iostat，lvmstat，topas。通常优化的顺序是先看CPU是否繁忙，再看内存，然后是磁盘和网络（IO）。优化的方法如下：

● 检查是否有故障

不要急于去进行优化，特别是系统性能忽然下降，大部分原因都是由于系统故障，将故障解决掉，性能问题也随之解决了。比较常见的有RAID磁盘组中出现坏盘，某颗CPU故障被系统自动关闭等。

● 打开限制

这是最容易实现的优化方式，不过除非是没有经过很好地设计和实施的系统，这种好事情很难碰到。最常见的限制在/etc/security/limits文件对于打开文件数、程序使用堆栈段等限制，可以简单地改为-1变成无限（如果是系统进程，需要重新启动才生效）。

● 降低使用需求

遇到性能问题的最简单解决办法是别这么“疯狂”地用系统！为什么要同时处理这么多的数据？能不能把时间分散开？只要系统使用量降下来，性能自然好。有很多应用程序在编写的时候风格不好，不注意对资源释放，或者有大量的死循环，这一类程序会很快消耗掉系统的CPU资源，如果我们并不是非常迫切地要求计算结果，可以适当限制这些程序对CPU的占用，这样可以释放出一些计算资源用于处理其他的事务。这种情况在一台计算机同时运行多种业务的时候比较常见，例如数据库既有OLTP（在线交易，需要及时响应），又有BI（数据挖掘，报表、统计，需要大量计算）两种应用同时工作。此时就需要按照优先级，例如限制报表统计时间，将其调度到夜晚执行。如果是OLAP（在线数据分析），业务要求即时计算，可以考虑通过限制并行操作数量、设定优先级别、预先计算等方式规避瞬间业务高峰。

● 平衡，分散需求

小型机的性能指标都是按照最佳负载平衡的情况下测算的，如果你发现系统没有达到理论值，并且相差很远，那么下面要做的优化工作就是能够尽量平衡系统对资源的使用，充分发挥设备的处理能力。马车的速度不是由跑得最快的马决定的，而是由最慢的马决定的。

● 转移需求

当仍然无法达到要求的时候，先要看看系统是否还有继续优化的余地，优化是为了挖掘系统的剩余能力，并不能提高系统的设计最大能力，但在另一种情况下，可能需要与平衡策略相悖，反其道而行之，不是让系统使用更为平衡，而是让系统更加极端化，这通常是在应用程序本身就不是均衡使用系统资源（通常应用程序都是如此）的时候采用的办法。例如，如果有大量磁盘IO，可以用剩余的内存设置虚拟磁盘替代物理磁盘，将IO需求转化为内存需求。