一、服务器负载优化基本原则
服务器性能调优需要遵循资源平衡原则，建议将CPU使用率控制在75%-80%区间，内存使用率保持在30%-80%之间。这两个阈值既能保证资源利用率，又能为突发负载预留缓冲空间。
优化前需建立性能基线，通过vmstat、top等工具记录正常负载下的资源使用特征。不同业务场景应制定个性化目标，例如Web服务需优先保障低延迟，批处理任务则侧重吞吐量优化。
二、CPU占用率优化实战
高CPU使用率可能由算法低效、进程争抢或硬件瓶颈导致。优化建议：
- 使用taskset设置CPU亲和性，减少核心切换损耗
- 调整CFS调度器参数，优化时间片分配策略
- 通过renice命令动态调整进程优先级
- 对计算密集型任务采用异步处理机制
案例显示：某电商平台通过优化数据库索引和引入缓存，将CPU占用率从90%降至60%，响应速度提升3倍。
三、内存管理与使用率控制
内存优化需区分物理内存与虚拟内存：
- 优先使用jemalloc等高效内存分配器
- 设置合理的SWAP交换空间（建议物理内存的1.5倍）
- 定期执行内存碎片整理和缓存清理
- 监控内存泄漏，设置OOM Killer阈值
对于Java等内存敏感型应用，建议堆内存不超过物理内存的70%，同时保留20%内存供操作系统使用。
四、综合性能调优策略
典型优化组合方案：
- 硬件层：采用NUMA架构+SSD存储提升I/O性能
- 系统层：调整vm.swappiness参数（建议10-60）
- 应用层：实现读写分离和数据库分库分表
- 架构层：部署负载均衡和自动伸缩集群
监控体系建议包含实时告警（超过阈值90%）和趋势分析，推荐使用Prometheus+Grafana组合方案。
服务器性能优化需要建立多维度的监控体系，通过基准测试确定优化方向。建议采用增量式调优策略，每次只修改一个参数并观察效果。当硬件利用率达到临界值时，优先考虑横向扩展方案。
