一、需求分析与硬件选型
根据业务场景选择服务器类型是优化的基础步骤。Web应用建议选择ECS通用型实例，AI计算推荐GPU加速型实例，数据库服务应选用本地SSD存储型实例。建议通过阿里云性能测试工具进行基准测试，明确计算密集型或IO密集型需求特征。
- 中小型网站：2核CPU/4GB内存/40GB SSD
- 高并发应用：8核CPU/32GB内存/500GB NVMe
- 深度学习：GPU实例+32核CPU/64GB内存
二、核心硬件参数优化
CPU配置原则：建议计算密集型任务选择高频CPU（≥3.2GHz），虚拟化场景优先多核处理器（≥8核）。通过/proc/cpuinfo监控利用率，建议保持峰值负载不超过80%。
内存优化方案：采用”CPU核心数×2+2GB”公式计算基础内存需求，Java应用建议增加30%冗余。启用透明大页(THP)可提升内存管理效率。
- 测试阶段启用性能监控
- 按周粒度分析内存使用曲线
- 动态调整Buffer/Cache比例
三、网络与存储优化策略
网络带宽选择应遵循“(日均流量×峰值系数)/0.7”计算公式，建议突发型业务启用弹性带宽。存储配置推荐采用RAID10阵列，结合OSS对象存储实现冷热数据分离。
- 普通云盘：3000-8000
- SSD云盘：20000-50000
- ESSD云盘：100万+
四、动态资源管理方案
通过阿里云监控服务设置自动伸缩策略，建议CPU持续>75%时触发扩容，<50%时执行缩容。结合资源组功能实现环境隔离，生产环境推荐保留20%冗余资源应对突发流量。
定期执行：
- 硬件健康状态检测
- 内核参数调优（
sysctl.conf） - 存储碎片整理
硬件参数优化需要建立持续监控机制，建议每季度进行配置复审。通过组合弹性计算、智能诊断和自动化工具，可实现性能提升与成本控制的平衡。
