我们常说：让专业的人做专业的事情，对于服务器来说也有其擅长的方面。例如，运行，AI算法时，我们会选择使用具有CPU的机器，数据库服务器我们会选择磁盘效率高，CPU强劲，内存较大的服务器。
所以服务要与业务匹配，要有侧重点。
即使你选对了服务器，能不能发挥好服务器的性能也是一个问题。服务器硬件资源的调动是由操作系统来控制的，操作系统为了满足复杂的资源调度需求，也会有很多可选，可配的操作。
例如，我们在使用kubernetes时，会要求关闭swap内存。由于kubernetes会管理很多pod，打开的文件句柄自然会很多，调整可打开的文件数很有必要；反之，服务器的硬件资源的利用率可能很低。为了提高pod间服务的互访效率，我们理所当然地会想到在同一主机上的pod的互动是否可以在内核中完成通信，所以就有了ipvs的方案。
因此，服务器被不同的服务使用时，配置有侧重，操作系统的配置也有侧重。在进行性能压测时，我们定位到了限制，就去修改相应的配置，直到硬件资源利用率达到极致。通常我们要关注的优化包含以下几个方面。
1> 内核能够开启的任务数（kernel.pid_max）,针对性能强劲的服务器，例如64核256GB内存。
2>系统级别的能够打开的文件句柄数量（fs.file-max），针对性能强劲的服务器。
3>用户级别的能够打开的文件句柄的数量（soft nofile /hard nofile）.
4>进程可以拥有的VMA（虚拟内存区域）的数量（max_map_count）,例如使用JVM运行JAVA应用，要支持大量连接，这个值就可以适当扩大。
例如ElasticSearch的使用中就有一个需要注意的地方，报错类似max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low ,increase to at least [232144]
5>Tcp 优化，例如：
#减保持在Fin-wait-2状态的时间，对于短连接多的服务器可以考虑设置net.ipv4.tcp_fin_timeout=30#重用TIME_WAIT资源net.ipv4.tcp_tw_reuse=1net.ipv4.tcp_tw_recycle=16>是否关闭了Swap，例如在使用kubernetes时就建议关闭Swap。
7>是否设置CPU的"亲和性"
性能优化是确保服务器和操作系统能够高效运行的关键步骤。这包括从硬件层面到软件层面的多个方面，旨在提高系统的响应速度、吞吐量以及资源利用率。
以下是关于服务器与操作系统优化的一些核心策略：
服务器硬件优化
CPU优化：选择适合应用负载的处理器类型，并考虑使用多核或多路处理器来处理并发请求。对于需要大量计算的应用，可以考虑采用更高效的CPU架构。
内存管理：增加物理内存容量以减少对交换空间（swap）的依赖，同时优化内存分配算法。使用内存数据库或缓存技术（如Redis或Memcached）来加速数据访问。
存储系统：升级到更快的存储设备，比如固态硬盘（SSD），并调整文件系统的参数以匹配特定的工作负载需求。
网络优化：改进网络配置，例如调整TCP/IP参数，使用高速网络接口卡（NICs），以及实现负载均衡和冗余连接。
操作系统优化
内核参数调优：根据应用的需求调整操作系统的内核参数，如调整电梯算法以优化磁盘I/O性能，或者修改TCP缓冲区大小以适应高带宽环境下的长距离传输。
服务管理：关闭不必要的服务和守护进程，释放宝贵的系统资源。例如，在Linux中禁用不需要的守护进程可以显著降低CPU和内存的占用。
进程与线程管理：优化进程调度算法，减少进程间的竞争，提高系统的并发能力。合理设置线程池大小，避免创建过多线程导致上下文切换开销过大。
文件系统优化：选择合适的文件系统，并进行适当的挂载选项配置，如使用noatime选项减少文件访问时的时间戳更新次数，从而提高性能。
安全性和稳定性：通过合理的权限设置和安全策略增强系统的安全性；定期更新操作系统和应用程序的安全补丁，防止潜在的安全威胁。
日志管理：适当配置日志级别，避免产生过多的日志信息占据磁盘空间或影响系统性能。
监控与分析
实施有效的监控机制，利用工具如vmstat, top, iostat, 和 netstat等监控系统资源的使用情况。
分析系统瓶颈，识别出限制系统性能的关键因素，并采取针对性措施加以解决。
在进行服务器与操作系统优化时，重要的是要基于实际的工作负载来进行定制化配置。没有一种通用的解决方案适用于所有场景，因此需要持续地评估和调整优化策略。此外，随着技术和业务需求的变化，优化工作也是一个不断迭代的过程。通过综合运用上述提到的各种方法和技术，可以有效地提升服务器和操作系统的性能，满足日益增长的服务需求。
阅读后若有收获，不吝关注，分享，在看等操作！！！