Linux健康状态观测
介绍CPU、内存、I/O的一些基本知识，以及评估它们性能的命令
CPU
首先介绍计算机中最重要的计算组件：中央处理器。一般我们可以通过top命令来观测它的性能。
top命令
top命令可用于观测CPU的一些运行指标。如图，进入top命令之后，按1键即可看到每核CPU的详细状况
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CPU的使用有多个维度的指标，以下分别说明一下：
us 用户态所占用的CPU百分比。
sy 内核态所占用的CPU百分比。如果这个值过高，需要配合vmstat命令，查看是否是上下文切换是否频繁。
ni 高优先级应用所占用的CPU百分比。
wa 等待I/O设备所占用的CPU百分比。如果这个值非常高，输入输出设备可能存在非常明显的瓶颈。
hi 硬件中断所占用的CPU百分比。
si 软中断所占用的CPU百分比。
st 这个一般发生在虚拟机上，指的是虚拟CPU等待实际CPU时间的百分比。如果这个值过大，则你的宿主机压力可能过大。如果你是云主机，则你的服务商可能存在超卖。
id 空闲CPU百分比。
一般的，我们比较关注空闲CPU的百分比，它可以从整体上体现CPU的利用情况。
负载
我们还要评估CPU任务执行的排队情况，这些值就是负载(load)。top命令，显示的CPU负载，分别是最近1分钟、5分钟、15分钟的数值。
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以单核操作系统为例，将CPU资源抽象成一条单向行驶的马路。则会发生三种情况：
马路上的车只有4辆，车辆畅通无阻，load大约是0.5。
马路上的车有8辆，正好能首尾相接安全通过，此时load大约为1。
马路上的车有12辆，除了在马路上的8辆车，还有4辆等在马路外面，需要排队。此时load大约为1.5。
那load为1代表的是啥？针对这个问题，误解还是比较多的。
很多同学认为，load达到1，系统就到了瓶颈，这不完全正确。load的值和cpu核数息息相关。举例如下：
单核的负载达到1，总load的值约1。
双核的每核负载都达到1，总load约2。
四核的每核负载都达到1，总load约为4。
所以，对于一个load到了10，却是16核的机器，你的系统还远没有达到负载极限。通过uptime命令，同样能够看到负载情况。
vmstat
要看CPU的繁忙程度，还可以通过vmstat命令。下面是vmstat命令的一些输出信息。
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我们比较关注的有下面几列：
b 存在于等待队列的内核线程数目，比如等待I/O等。数字过大则cpu太忙。
cs 代表上下文切换的数量。如果频繁的进行上下文切换，就需要考虑是否是线程数开的过多。
si/so 显示了交换分区的一些使用情况，交换分区对性能的影响比较大，需要格外关注。
内存
top命令可以看到几列数据
VIRT 这里就是虚拟内存，一般比较大，不用做过多关注。
RES 我们平常关注的就是这一列的数值，它代表了进程实际占用的内存。平常在做监控时，也主要是监控这个数值。
SHR 指的是共享内存，比如可以复用的一些so文件等
CPU缓存
由于CPU核内存之间的速度差异是非常大的，解决方式就是加入高速缓存。其实，这些高速缓存，往往会有多层
ava有大部分知识点是围绕多线程的，那是因为，如果一个线程的时间片跨越了多个CPU，那么就会存在同步问题。
在Java中，最典型的和CPU缓存相关的知识点，就是并发编程中，针对Cache line的伪共享（false sharing）问题。
伪共享是指：在这些高速缓存中，是以缓存行为单位进行存储的。哪怕你修改了缓存行中一个很小很小的数据，它都会整个的刷新。所以，当多线程修改一些变量的值时，如果这些变量在同一个缓存行里，就会造成频繁刷新，无意中影响彼此的性能。
零拷贝
kafka比较快的一个原因就是使用了zero copy。所谓的Zero copy，就是在操作数据时, 不需要将数据buffer从一个内存区域拷贝到另一个内存区域。因为少了一次内存的拷贝, CPU的效率就得到提升
要想将一个文件的内容通过socket发送出去，传统的方式需要经过以下步骤：
将文件内容拷贝到内核空间。
将内核空间的内容拷贝到用户空间内存，比如Java应用。
用户空间将内容写入到内核空间的缓存中。
socket读取内核缓存中的内容，发送出去。