Ubuntu Server 性能优化最佳实践

Ubuntu Server（以24.04 LTS及后续点版本为主）在默认配置下已针对通用服务器负载进行了良好平衡，但实际生产环境中，Web服务、数据库、容器集群、AI推理等特定工作负载往往需要针对性调优。性能优化不是盲目堆参数，而是理解瓶颈 → 测量 → 针对性调整 → 验证的迭代过程。

以下内容聚焦服务器常见场景，优先级从高到低排列，强调理论依据与实际收益。

1. 基准测试与瓶颈定位（优化前提）

没有测量就没有优化。盲目调参常导致次优或负面效果。

核心工具（Ubuntu 24.04+ 默认或易安装）：

• top / htop → 快速看CPU/内存/IO等待
• iotop / iostat → 磁盘IO瓶颈
• vmstat / sar → 系统整体统计（需sysstat包）
• perf → 内核级性能剖析（sudo apt install linux-tools-common linux-tools-$(uname -r)）
• sysbench → 简单CPU/内存/IO/数据库基准
• stress-ng → 压力生成与测试
• mpstat / pidstat → 多核/进程级指标

推荐起点流程：

1. mpstat 1 10 观察 %usr / %sys / %iowait / %steal
2. 高 %iowait → 重点查磁盘
3. 高 %steal（VPS常见）→ 云超售或CPU争抢，考虑升级实例或调亲和性
4. 高 %sys → 内核开销大，可能需调调度、网络栈
5. 运行 sysbench cpu --threads=$(nproc) run 与 sysbench fileio --file-total-size=10G --file-test-mode=rndrw run 获取基线

2. CPU 子系统调优

现代Intel/AMD服务器CPU默认使用 schedutil 或 ondemand governor（动态调频），服务器场景常需更激进策略。

主要调整点

• 切换到 performance governor（恒定最高主频） 适用于延迟敏感负载（数据库、游戏服、实时推理）。 命令：sudo apt install cpufrequtils → echo performance | sudo tee /sys/devices/system/cpu/cpu*/cpufreq/scaling_governor 永久化：创建 /etc/systemd/system/cpu-performance.service 或使用 TuneD。
• Energy Performance Preference (EPP)（Intel 12代+ / AMD Zen4+ 支持） 通过 power profiles 或内核参数控制性能-功耗平衡。 推荐服务器值：balance_performance 或直接 performance 检查：cat /sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq/energy_performance_preference 设置：echo performance | sudo tee /sys/devices/system/cpu/cpu*/cpufreq/energy_performance_preference
• TuneD 动态/静态调优（Ubuntu官方推荐工具） sudo apt install tuned 常用profile：
  • throughput-performance（吞吐优先，高性能通用）
  • latency-performance（最低延迟，适合数据库/低延迟网络）
  • virtual-guest（VPS/云实例专用，减少虚拟化开销） 启用：sudo tuned-adm profile throughput-performance
• IRQ 中断亲和性 与 进程绑定 高流量网卡中断绑定到特定核，避免跨NUMA跳跃。 示例：irqbalance 服务（默认启用）通常够用，高负载可手动 set_irq_affinity.sh 脚本。

3. 内存管理优化

服务器内存紧张时，swap是最大杀手。

• Swappiness：默认60（倾向较早换出），服务器建议10–20。 永久设置：echo 'vm.swappiness=10' | sudo tee -a /etc/sysctl.conf → sudo sysctl -p
• zram（压缩内存交换，最推荐替代传统swap） Ubuntu Server 24.04+ 可直接 sudo apt install zram-config 原理：将不活跃页面压缩存于RAM而非磁盘，SSD环境下避免写放大与延迟尖峰。 收益：内存压力下系统不卡死，延迟增加可控（通常<50ms）。
• Transparent Huge Pages (THP) 默认 madvise，数据库（如PostgreSQL、Redis）建议 never 或 defer+madvise。 检查：cat /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled 建议禁用：echo never | sudo tee /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled

4. 磁盘 I/O 与文件系统调优

• I/O 调度器 NVMe/SSD → none 或 mq-deadline（默认通常已优） 检查：cat /sys/block/nvme0n1/queue/scheduler 设置：echo none | sudo tee /sys/block/nvme*/queue/scheduler
• 文件系统 mount 选项 ext4/xfs 常用：
  text

  noatime,nodiratime

  高写负载（如日志、数据库）加 discard（TRIM支持）

• 写缓存策略 数据库服务器禁用 writeback cache（hdparm -W 0 /dev/sdX），防止断电数据丢失。

5. 网络栈优化（高并发场景）

• 增大缓冲区
  text

  net.core.somaxconn = 65535
  net.core.netdev_max_backlog = 5000
  net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 8192
  net.ipv4.tcp_rmem = 4096 87380 16777216
  net.ipv4.tcp_wmem = 4096 65536 16777216

  写入 /etc/sysctl.conf

• TCP 拥塞控制 默认 cubic，BBR 更适合高延迟/丢包链路（云间、跨国）。 启用：sudo sysctl net.ipv4.tcp_congestion_control=bbr
• 关闭不必要服务（减少上下文切换） sudo systemctl disable bluetooth cups snapd 等（视需求）

6. 其他高收益实践

• 禁用 mitigations（安全换性能，慎用） 如 Spectre/Meltdown 缓解：mitigations=off（boot 参数），可提升5–30% CPU密集任务，但大幅增加安全风险。
• 内核参数微调（sysctl）
  text

  vm.dirty_ratio = 10
  vm.dirty_background_ratio = 5
  kernel.sched_migration_cost_ns = 500000

• 容器/虚拟化场景
  • cgroup v2 默认启用，限制 burst。
  • Docker：--cpus、--memory 严格限制。
  • KVM：virtio-scsi + 多队列。

7. 推荐调优组合（按场景）

结语与注意事项

• 先测后调：优化前记录基线，调后用相同压力测试对比。
• 可逆性：sysctl 和 governor 调整可随时回滚，TuneD profile 切换秒级生效。
• 监控长期效果：用 Prometheus + node_exporter 观察调优前后曲线。
• 安全权衡：禁用 mitigations、增大缓冲等操作需评估风险。
• 云环境特殊性：AWS Graviton、Ampere ARM 实例对 governor/EPP 支持不同；VPS 高 steal 时优先升级套餐而非内核调参。

大多数生产环境经过上述3–5项调整即可获得可观的稳定性与吞吐提升。真正极致性能往往来自应用层（Nginx worker、数据库索引、代码优化），而非操作系统微调。