Linux高并发踩过的坑及性能优化介绍

前言

首先需要明确的是，在开发高并发应用时，绝不仅仅是写出高并发的代码就够了，还需要在系统层面、网络层面和硬件层面做出一系列的优化，才能真正提高系统的性能和稳定性。

在本文中，我将从以下几个方面来讲解“Linux高并发踩过的坑及性能优化介绍”：

1. 系统层面的优化
2. 网络层面的优化
3. 硬件层面的优化

系统层面的优化

1. 文件描述符的优化

在高并发应用中，网络通信是非常频繁的，而网络通信需要使用到文件描述符。在Linux系统中，每个进程都有一个文件描述符表，这个表的大小是有限制的。默认情况下，这个表的大小是1024，这个数量对于低并发应用已经足够了，但是对于高并发应用来说，这个数量是远远不够的。因此，我们需要修改文件描述符的数量。

在Linux系统中，我们可以通过修改 /etc/security/limits.conf 文件来修改文件描述符的数量。具体配置方式如下：

* soft nofile 65535
* hard nofile 65535

其中 soft 表示软限制，hard 表示硬限制。更改后，需要重新登录才能生效。

2. 内核参数的优化

在Linux系统中，有很多内核参数可以优化系统的性能。下面是一些值得优化的内核参数。

内核网络子系统的参数

# 禁止 ICMP Redirect 报文
net.ipv4.conf.all.accept_redirects = 0

# 禁止发送 ICMP Redirect 报文
net.ipv4.conf.all.send_redirects = 0

# 开启 IP 转发
net.ipv4.ip_forward = 1

# 开启 TCP 重用
net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1

# 开启 TCP 时间戳
net.ipv4.tcp_timestamps = 1

# 开启 TCP SACK
net.ipv4.tcp_sack = 1

# 开启 TCP Window Scaling
net.ipv4.tcp_window_scaling = 1

内存分配相关的参数

# 最大内存块大小
vm.max_map_count = 262144

# 系统最大文件打开数
fs.file-max = 65535

# 控制共享内存段的总大小
kernel.shmmax = 68719476736

# 控制共享内存段的个数
kernel.shmall = 4294967296

# 控制单个共享内存段的最大大小
kernel.shmmax = 68719476736

网络层面的优化

1. 选择合适的协议

在高并发应用中，TCP和UDP是最常用的网络协议。不同的协议有不同的优点和缺点。

TCP协议能够保证可靠性，但是会带来较大的开销。因此，在高并发应用中，选择合适的TCP参数非常重要。

UDP协议能够提高传输速度，但是可靠性较差，因此在应用中需要自己处理可靠性的问题。

2. 多线程模型

多线程模型是高并发应用中常用的开发模型。在多线程模型中，每个线程都是独立的，可以同时处理多个请求，从而提高整个应用的并发性能。

但是，在实际开发中，多线程模型需要额外考虑线程安全问题，以及线程间的协作问题。

硬件层面的优化

1. 网络带宽

在高并发应用中，网络带宽是一个比较关键的因素。如果网络带宽不够，就会造成请求等待，从而影响整个应用的性能。

因此，在实际应用中，需要根据应用的需求来选择合适的网络带宽。

2. CPU和内存

在高并发应用中，CPU和内存也是比较关键的因素。如果CPU不够，就会造成请求等待；如果内存不够，就会造成系统崩溃。

因此，在实际应用中，需要选择合适的CPU和内存，以满足应用的需求。

示例说明

示例一：文件描述符优化

在一个高并发的Web应用中，我们发现访问时出现502错误，并且在日志中发现大量的"Too many open files"错误。经过排查，我们发现是文件描述符的数量不足导致的。经过修改 /etc/security/limits.conf 文件，将文件描述符的数量修改为65535后，问题得到了解决。

示例二：网络带宽优化

在一个视频网站中，用户上传视频的速度比较慢，经过监控我们发现是网络带宽不够导致的。我们升级了服务器的网络带宽，并对后台的上传接口进行了性能优化，上传速度明显提升，用户体验得到了大大提升。