在麒麟操作系统(基于Linux)上进行高级调优和配置需要从内核参数、文件系统、网络、安全等多方面入手。以下是详细的技术方案:
关键配置文件:/etc/sysctl.conf
# 编辑后执行 sysctl -p 生效
# 内存管理优化
vm.swappiness = 10 # 减少交换分区使用(默认60)
vm.dirty_ratio = 20 # 内存脏页占比阈值
vm.dirty_background_ratio = 5
# 网络性能优化
net.core.somaxconn = 4096 # 提高TCP连接队列长度
net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1 # 允许TIME-WAIT套接字复用
net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30 # 缩短FIN超时时间
# 文件系统缓存
vm.vfs_cache_pressure = 50 # 调整inode和dentry缓存优先级
# 查看当前挂载选项
mount | grep " / "
# 修改/etc/fstab示例(EXT4):
UUID=xxx / ext4 defaults,noatime,nodiratime,data=writeback,barrier=0 0 1
# noatime/nodiratime: 禁用访问时间记录
# data=writeback: 提高写入性能(需权衡数据安全)
# XFS优化(适用于大数据场景):
UUID=xxx / xfs defaults,noatime,nodiratime,logbsize=256k 0 0
# 查看当前调度器
cat /sys/block/sda/queue/scheduler
# 永久修改(如改为deadline)
echo 'ACTION=="add|change", KERNEL=="sd*", ATTR{queue/scheduler}="deadline"' > /etc/udev/rules.d/60-ioscheduler.rules
# /etc/sysctl.conf追加:
net.ipv4.tcp_window_scaling = 1
net.ipv4.tcp_sack = 1 # 启用选择性ACK
net.core.netdev_max_backlog = 5000 # 网络设备接收队列
net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 8192 # SYN队列长度
# 启用RSS(需网卡支持)
ethtool -l eth0 # 查看队列数
ethtool -L eth0 combined 8 # 设置多队列
# IRQ亲和性绑定
grep eth0 /proc/interrupts # 查看中断号
echo 1f > /proc/irq/XX/smp_affinity # 绑定到CPU核心
# 禁用不必要的服务
systemctl list-unit-files | grep enabled
systemctl disable avahi-daemon
# 配置防火墙(firewalld示例)
firewall-cmd --permanent --add-service=ssh
firewall-cmd --permanent --remove-service=http
firewall-cmd --reload
# 启用ASLR(地址空间随机化)
echo 2 > /proc/sys/kernel/randomize_va_space
# 限制核心转储
ulimit -c 0 # 当前会话
echo "* hard core 0" >> /etc/security/limits.conf
# 查看CPU频率策略
cpupower frequency-info
# 设置为性能模式
cpupower frequency-set -g performance
# 禁用Intel C-states(服务器场景)
echo "processor.max_cstate=1" >> /boot/grub2/grub.cfg
# /etc/systemd/journald.conf
SystemMaxUse=1G # 限制日志大小
Compress=yes # 启用压缩
# 实时监控
yum install sysstat atop htop
sar -u 1 3 # CPU使用率
iotop -o # 磁盘I/O
# 使用麒麟性能优化工具(如有)
kylin-optimizer --tune # 部分版本提供图形化工具
# 检查系统补丁
yum check-update --security
vm.swappiness=0
可能导致OOM,需根据内存负载调整。/etc/sysctl.conf.bak
)。通过以上组合调优,可显著提升麒麟系统在高负载场景下的性能表现。建议结合perf
或bpftrace
进行针对性瓶颈分析。