Linux緩存調優實戰，讓服務器飛起來！
在深入探討 Linux 緩存調優之前，我們先來搞清楚緩存到底是什么。簡單來說，緩存是一種高速存儲機制，它就像是一個數據的臨時 “中轉站”，把經常訪問的數據存儲在其中 。當程序需要讀取數據時，會優先從緩存中查找，如果找到了，就可以直接使用，大大提高了數據的訪問速度。
在 Linux 系統中，緩存的重要性不言而喻。它就像是服務器性能的 “加速器”，能顯著提升服務器的響應速度和整體性能。我們知道，磁盤 I/O 操作相對較慢，而內存的讀寫速度則快得多。緩存的存在，就像是在慢速的磁盤和快速的 CPU 之間搭建了一座橋梁，通過將頻繁訪問的數據存儲在內存中，減少了對磁盤的 I/O 操作，從而加快了數據的訪問速度，提高了系統的整體性能 。例如，當我們的服務器需要頻繁讀取某個文件時，如果這個文件被緩存到內存中，下次讀取時就可以直接從內存中獲取，而不需要再從磁盤中讀取，大大縮短了讀取時間，提升了服務器的響應速度。
一、認識Linux緩存
在 Linux 系統中，緩存主要分為頁緩存（Page Cache）和 inode 緩存 ，它們在系統中起著不同但又至關重要的作用。
頁緩存是 Linux 緩存機制的核心，它主要緩存磁盤文件的內容 。簡單來說，當我們的程序讀取文件時，內核會先檢查頁緩存中是否有需要的數據。如果有，就直接從緩存中讀取，避免了從磁盤中讀取數據的開銷 。比如，我們有一個 Web 服務器，它需要頻繁讀取一些靜態資源文件，如圖片、CSS、JavaScript 等。這些文件在第一次被讀取后，就會被緩存到頁緩存中。
當后續有其他請求需要這些文件時，就可以直接從頁緩存中獲取，大大提高了文件的讀取速度，減少了磁盤 I/O 操作 。頁緩存的工作原理基于局部性原理，即當一個數據被訪問時，它附近的數據也很可能在不久的將來被訪問。因此，頁緩存會預讀一部分數據，將其存儲在緩存中，以提高后續數據訪問的命中率 。
inode 緩存則主要用于緩存文件系統的元數據，比如文件名、文件權限、文件大小、文件的創建時間和修改時間等 。當我們要訪問一個文件時，首先需要通過 inode 緩存找到文件的元數據，然后才能進一步讀取文件的內容 。例如，當我們在命令行中輸入ls命令查看目錄下的文件時，系統會先在 inode 緩存中查找該目錄下所有文件的元數據，然后將這些信息顯示出來。
如果沒有 inode 緩存，每次執行ls命令都需要從磁盤中讀取這些元數據，這將大大降低系統的響應速度 。inode 緩存通過將常用的元數據存儲在內存中，減少了對磁盤的訪問次數，提高了文件系統的性能 。
二、緩存性能指標
在評估 Linux 緩存的性能時，有幾個關鍵指標是我們必須要關注的，它們就像是服務器性能的 “晴雨表”，能幫助我們準確判斷緩存的工作狀態和性能優劣 。
緩存命中率是其中最為重要的指標之一，它是指直接通過緩存獲取數據的請求次數，占所有數據請求次數的百分比 。簡單來說，如果緩存命中率高，就意味著大部分的數據請求都可以直接從緩存中獲取數據，而不需要去訪問速度較慢的磁盤，這大大提高了數據的訪問效率，也就意味著緩存的利用效率高，系統性能好 。例如，一個 Web 服務器的緩存命中率如果能達到 90% 以上，那就說明它的緩存配置非常合理，大部分用戶請求的數據都能快速從緩存中獲取，用戶體驗自然就會很好 。
相反，如果緩存命中率很低，比如只有 30%，那就說明緩存沒有充分發揮作用，大部分數據請求都需要去磁盤中讀取，這會導致系統響應速度變慢，性能下降 。我們可以通過cachestat和cachetop等工具來查看緩存命中率 。其中，cachestat提供了整個操作系統緩存的讀寫命中情況，而cachetop則提供了每個進程的緩存命中情況 。
緩存大小也不容忽視，它主要由文件系統緩存和頁面緩存兩部分組成 。緩存大小的設置直接影響著系統的性能 。當緩存大小較小時，系統往往會頻繁地從磁盤中讀取數據，這會導致響應延遲增加 。而當緩存大小增加時，系統可以將更多的數據存儲在內存中，從而減少對磁盤的訪問次數，提高響應速度 。比如，對于一個需要頻繁讀取大量數據的數據庫管理系統，如果緩存大小設置得足夠大，就能將更多的數據庫數據緩存到內存中，大大提高數據的讀取速度 。
然而，緩存大小也不是越大越好，因為緩存占用了系統的內存資源，如果緩存大小設置過大，可能會導致系統內存不足，影響到其他任務的正常運行 。同時，緩存大小過大還可能會導致緩存命中率下降，因為系統可能會將更多的不常訪問的數據存儲在緩存中，導致熱門數據的緩存命中率下降 。我們可以使用free、vmstat等命令查看系統內存和緩存的使用情況 ，也可以通過/proc/meminfo文件查看系統內存信息，其中Cached字段表示頁緩存，Buffers字段表示緩沖區 。
緩存更新頻率同樣關鍵，它決定了緩存中的數據與磁盤中數據的一致性程度 。如果緩存更新頻率過低，可能會導致緩存中的數據過時，應用程序讀取到的數據不是最新的 。例如，對于一個實時更新的新聞網站，如果緩存更新頻率過低，用戶可能會看到舊的新聞內容 。而如果緩存更新頻率過高，雖然能保證數據的實時性，但會增加系統的開銷，因為每次更新緩存都需要進行數據的讀取和寫入操作 。
對于更新頻率較低的資源，如一些靜態的 CSS、JavaScript 和圖片文件，我們可以設置較長的緩存時間，以減少對服務器的請求；而對于更新頻繁的資源，如新聞內容、股票數據等，則需要設置較短的緩存時間，確保客戶端能夠獲取到最新的內容 。在 Linux 系統中，緩存更新頻率與具體的應用場景和配置有關 ，可以通過調整相關的配置參數來控制 。
三、緩存調優工具
“工欲善其事，必先利其器” ，在進行 Linux 緩存調優時，我們需要借助一些強大的工具，它們就像是我們的 “得力助手”，能幫助我們更好地了解系統的緩存狀態，從而進行有針對性的調優 。
sysctl 是一個非常重要的工具，它主要用于運行時配置內核參數，這些參數位于/proc/sys目錄下 。通過 sysctl，我們可以動態地調整內核參數，而不需要重啟系統，這為我們的緩存調優提供了極大的便利 。比如，我們可以使用sudo sysctl -w vm.swappiness=10命令來降低系統的交換傾向，減少不必要的磁盤 I/O 操作，提高緩存的使用效率 。
這里的vm.swappiness參數表示系統將內存數據交換到磁盤的傾向程度，取值范圍是 0 - 100，默認值一般是 60 。將其設置為 10，意味著系統會盡量避免將內存數據交換到磁盤，更多地利用內存緩存，從而提高系統性能 。如果我們想要永久保留這個配置，可以修改/etc/sysctl.conf文件，在文件中添加或修改vm.swappiness = 10這一行，然后執行sudo sysctl -p命令使配置生效 。
free 命令則是用于查看系統內存使用情況的常用工具 。它可以顯示系統的總內存、已使用內存、剩余內存、共享內存、緩存和緩沖區的使用情況等 。通過free -h命令，我們可以以人類可讀的方式查看內存信息，非常直觀 。例如，執行free -h后，可能會得到類似這樣的輸出：
total used free shared buff/cache available
Mem: 15Gi 4.0Gi 8.6Gi 100Mi 2.8Gi 11Gi
Swap: 2.0Gi 0B 2.0Gi在這個輸出中，total表示系統總物理內存的大小，這里是 15Gi；used表示當前被使用的內存大小，為 4.0Gi；free表示當前完全未被使用的內存大小，是 8.6Gi；shared表示與多個進程共享的內存大小，為 100Mi；buff/cache表示由內核用于緩存的內存，包括文件系統緩沖區和文件緩存，這里是 2.8Gi；available表示可以立即分配給新進程的內存量，為 11Gi 。從這些信息中，我們可以快速了解系統內存的使用狀況，判斷是否存在內存不足的情況，以及緩存和緩沖區的使用情況 。
vmstat 也是一個強大的系統性能監控工具，它可以展示給定時間間隔的服務器的狀態值，包括進程、內存、虛擬內存交換情況、IO 讀寫情況等 。通過vmstat 1命令，我們可以每秒輸出一次系統性能數據 。例如，執行vmstat 1后，可能會得到如下輸出：
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st
1 0 0 103388 145412 511056 0 0 18 60 1 1 2 1 96 0 0在這個輸出中，r表示運行隊列中等待被運行的進程數量，b表示等待 IO 的進程數量；swpd表示虛擬內存已使用的大小，如果大于 0，表示機器物理內存不足；free表示空閑的物理內存的大小；buff表示用作緩沖的內存大小；cache表示用作緩存的內存大小；si表示每秒從磁盤讀入虛擬內存的大小；so表示每秒虛擬內存寫入磁盤的大小；bi表示塊設備每秒接收的塊數量；bo表示塊設備每秒發送的塊數量；in表示每秒 CPU 的中斷次數，包括時間中斷；cs表示每秒上下文切換次數；us表示用戶 CPU 時間；sy表示系統 CPU 時間；id表示空閑 CPU 時間；wa表示等待 IO CPU 時間 。通過分析這些數據，我們可以深入了解系統的性能瓶頸，判斷是否存在內存瓶頸、IO 瓶頸等問題，從而為緩存調優提供依據 。
cachestat 和 cachetop 是用于查看系統緩存命中情況的工具 。cachestat 提供了整個操作系統緩存的讀寫命中情況，而 cachetop 則提供了每個進程的緩存命中情況 。這兩個工具都是 bcc 軟件包的一部分，它們基于 Linux 內核的 eBPF（extended Berkeley Packet Filters）機制，來跟蹤內核中管理的緩存，并輸出緩存的使用情況 。在 Ubuntu 系統中，我們可以通過以下命令安裝 bcc 軟件包：
sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys 4052245BD4284CDD
echo "deb https://repo.iovisor.org/apt/xenial xenial main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/iovisor.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y bcc-tools libbcc-examples linux-headers-$(uname -r)安裝完成后，我們可以使用cachestat命令查看系統緩存的讀寫命中情況 。例如，執行cachestat后，可能會得到如下輸出：
TOTAL MISSES HITS DIRTIES BUFFERS_MB CACHED_MB
2 0 2 1 17 279在這個輸出中，TOTAL表示總訪問次數，MISSES表示緩存未命中次數，HITS表示緩存命中次數，DIRTIES表示新增到緩存中的臟頁數，BUFFERS_MB表示緩沖區大小，CACHED_MB表示緩存大小 。通過這些數據，我們可以計算出緩存命中率，評估系統對緩存的利用效率 。緩存命中率的計算公式為：緩存命中率 = HITS / TOTAL * 100% 。在這個例子中，緩存命中率為2 / (2 + 0) * 100% = 100% ，說明系統的緩存利用效率非常高 。
我們可以使用cachetop命令實時監控進程的緩存讀寫命中情況 。例如，執行cachetop后，可能會得到如下輸出：
11:58:50 Buffers MB:258 / Cached MB: 347 / Sort: HITS / Order: ascending
PID UID CMD HITS MISSES DIRTIES READ_HIT% WRITE_HIT%
13029 root python 1 0 0 100.0% 0.0%在這個輸出中，PID表示進程 ID，UID表示用戶 ID，CMD表示進程命令，HITS表示緩存命中次數，MISSES表示緩存未命中次數，DIRTIES表示新增到緩存中的臟頁數，READ_HIT%表示讀緩存命中率，WRITE_HIT%表示寫緩存命中率 。通過這個輸出，我們可以看到每個進程的緩存命中情況，找出占用緩存較多的進程，從而有針對性地進行優化 。在這個例子中，python進程的讀緩存命中率為 100.0%，寫緩存命中率為 0.0%，說明該進程的讀操作較多，且緩存利用效率較高，但寫操作可能存在一些問題，需要進一步分析 。
四、實戰調優步驟
4.1查看當前緩存狀態
在進行緩存調優之前，我們首先要了解系統當前的緩存狀態，就像是醫生在給病人治病之前，需要先進行全面的檢查一樣 。通過查看緩存狀態，我們可以判斷系統是否需要進行調優，以及確定調優的方向和重點 。
我們可以使用free命令來查看系統內存的使用情況，包括緩存的使用情況 。例如，執行free -h命令，輸出結果如下：
total used free shared buff/cache available
Mem: 15Gi 4.0Gi 8.6Gi 100Mi 2.8Gi 11Gi
Swap: 2.0Gi 0B 2.0Gi從這個輸出中，我們可以看到buff/cache這一列的值，它表示系統中用于緩存和緩沖區的內存大小 。通過觀察這個值的變化，我們可以了解緩存的使用情況 。如果buff/cache的值較大，說明系統緩存了較多的數據，這可能會提高系統的性能 。但如果buff/cache的值過大，導致系統內存不足，影響到其他任務的正常運行，就需要考慮進行緩存調優了 。
vmstat命令也是一個非常有用的工具，它可以提供系統的詳細性能信息，包括緩存的讀寫情況 。執行vmstat 1命令，每秒輸出一次系統性能數據，輸出結果如下：
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st
1 0 0 103388 145412 511056 0 0 18 60 1 1 2 1 96 0 0在這個輸出中，cache列表示用作緩存的內存大小，bi列表示塊設備每秒接收的塊數量，bo列表示塊設備每秒發送的塊數量 。通過分析這些數據，我們可以了解緩存的讀寫性能 。如果bi和bo的值較大，說明系統對磁盤的 I/O 操作頻繁，可能是緩存命中率較低，需要進一步優化緩存 。
我們還可以使用cachestat和cachetop工具來查看緩存命中率 。cachestat提供了整個操作系統緩存的讀寫命中情況，cachetop則提供了每個進程的緩存命中情況 。例如，執行cachestat命令，輸出結果如下：
TOTAL MISSES HITS DIRTIES BUFFERS_MB CACHED_MB
2 0 2 1 17 279從這個輸出中，我們可以看到TOTAL表示總訪問次數，MISSES表示緩存未命中次數，HITS表示緩存命中次數 。通過計算HITS / TOTAL * 100%，我們可以得到緩存命中率 。在這個例子中，緩存命中率為2 / (2 + 0) * 100% = 100% ，說明系統的緩存利用效率非常高 。如果緩存命中率較低，比如低于 80%，就需要考慮優化緩存，提高命中率 。
4.2調整內核參數
在了解了系統當前的緩存狀態后，我們就可以根據實際情況調整內核參數，對緩存進行優化 。內核參數就像是系統的 “幕后指揮官”，它們控制著系統的各種行為，包括緩存的管理和使用 。通過調整這些參數，我們可以讓系統更好地適應不同的應用場景，提高緩存的性能 。
vm.swappiness是一個非常重要的內核參數，它表示系統將內存數據交換到磁盤的傾向程度，取值范圍是 0 - 100，默認值一般是 60 。當系統內存不足時，內核會根據vm.swappiness的值來決定是否將內存中的數據交換到磁盤的交換空間（Swap）中 。如果vm.swappiness的值設置得較高，比如 80，那么系統在內存不足時會更傾向于將內存數據交換到磁盤，這雖然可以暫時解決內存不足的問題，但會增加磁盤 I/O 操作，降低系統性能 。因為磁盤的讀寫速度遠遠低于內存，頻繁的磁盤 I/O 操作會導致系統響應變慢 。
相反，如果 vm.swappiness 的值設置得較低，比如 10，系統會盡量避免將內存數據交換到磁盤，更多地利用內存緩存，從而提高系統性能 。對于大多數服務器應用來說，建議將vm.swappiness的值設置在 10 - 30 之間 。我們可以使用sudo sysctl -w vm.swappiness=10命令來臨時調整vm.swappiness的值，也可以通過修改/etc/sysctl.conf文件，添加或修改vm.swappiness = 10這一行，然后執行 sudo sysctl -p 命令使配置永久生效 。
vm.dirty_ratio和vm.dirty_background_ratio這兩個參數則與臟頁的處理有關 。臟頁是指已經被修改但還沒有被寫入磁盤的內存頁 。vm.dirty_ratio表示當臟頁占內存的比例達到這個值時，系統會開始同步臟頁到磁盤 ，默認值一般是 20 。vm.dirty_background_ratio表示當臟頁占內存的比例達到這個值時，系統會在后臺開始同步臟頁到磁盤 ，默認值一般是 10 。如果vm.dirty_ratio設置得過高，臟頁在內存中積累的時間會變長，這可能會導致系統在同步臟頁時出現長時間的 I/O 阻塞，影響系統性能 。
而如果vm.dirty_background_ratio設置得過低，系統會頻繁地在后臺同步臟頁，增加磁盤 I/O 負載 。為了平衡系統性能和 I/O 負載，建議將vm.dirty_ratio設置在 5 - 10 之間，將vm.dirty_background_ratio設置在 1 - 5 之間 。同樣，我們可以使用sudo sysctl -w vm.dirty_ratio=5和sudo sysctl -w vm.dirty_background_ratio=1命令來臨時調整這兩個參數的值，也可以通過修改/etc/sysctl.conf文件使配置永久生效 。
4.3清理緩存
在某些情況下，我們可能需要手動清理緩存，以釋放內存資源，提高系統性能 。比如，當系統內存不足，而緩存中又占用了大量內存時，清理緩存可以讓系統有更多的內存用于其他任務 。
在 Linux 系統中，我們可以通過/proc/sys/vm/drop_caches這個接口來清理緩存 。具體來說，有以下三種清理方式：
- 僅釋放頁緩存（PageCache）：執行echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches命令，或者sudo sysctl -w vm.drop_caches=1命令 。頁緩存主要用于緩存磁盤數據，清理頁緩存可以釋放用于緩存磁盤數據的內存 。
- 釋放目錄項（Dentries）和索引節點（Inodes）緩存：執行echo 2 > /proc/sys/vm/drop_caches命令，或者sudo sysctl -w vm.drop_caches=2命令 。目錄項緩存用于緩存目錄結構，索引節點緩存用于緩存文件元數據，清理這兩個緩存可以釋放用于緩存文件系統元數據的內存 。
- 釋放所有緩存（PageCache + Dentries + Inodes）：執行echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches命令，或者sudo sysctl -w vm.drop_caches=3命令 。這將釋放所有類型的緩存，最大限度地釋放內存 。
需要注意的是，在清理緩存之前，建議先執行sync命令 。sync命令的作用是將所有緩存數據同步到磁盤，避免因清理緩存導致的數據丟失 。因為在清理緩存時，如果有未同步的臟頁，這些數據可能會丟失 。例如，我們可以執行sync && echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches命令，先同步數據，再清理所有緩存 。
清理緩存雖然可以釋放內存資源，但也可能會對系統性能產生一定的影響 。因為清理緩存后，系統在后續訪問數據時，可能需要重新從磁盤讀取數據，這會增加磁盤 I/O 操作，導致系統響應速度變慢 。所以，在清理緩存時，我們需要謹慎操作，根據實際情況選擇合適的清理方式和時機 。一般來說，只有在系統內存嚴重不足，或者需要強制刷新緩存時，才建議清理緩存 。
4.4優化應用程序
除了調整內核參數和清理緩存外，從應用程序層面進行優化也是提高系統性能的關鍵 。應用程序就像是系統的 “前臺演員”，它的性能直接影響著用戶的體驗 。通過優化應用程序，我們可以減少對緩存的不必要依賴，提高緩存的利用效率，從而提升系統的整體性能 。
從代碼層面來看，我們可以優化數據訪問模式，減少不必要的 I/O 操作 。比如，在讀取文件時，可以采用批量讀取的方式，而不是逐行讀取 。假設我們有一個程序需要讀取一個包含大量數據的文件，如果逐行讀取，每次讀取都會產生一次 I/O 操作，這會大大增加 I/O 開銷 。而采用批量讀取的方式，我們可以一次性讀取多個數據塊，減少 I/O 操作的次數 。例如，在 Python 中，我們可以使用readlines()方法一次性讀取文件的所有行，而不是使用readline()方法逐行讀取 。示例代碼如下：
# 逐行讀取
with open('large_file.txt', 'r') as f:
while True:
line = f.readline()
if not line:
break
# 處理每一行數據
# 批量讀取
with open('large_file.txt', 'r') as f:
lines = f.readlines()
for line in lines:
# 處理每一行數據我們還可以緩存計算結果，避免重復計算 。比如，在計算斐波那契數列時，如果不進行緩存，每次計算都會重復計算很多中間結果，效率非常低 。而通過緩存已經計算過的結果，我們可以避免重復計算，提高計算效率 。以下是使用緩存優化后的計算斐波那契數列的代碼：
# 緩存字典
fib_cache = {}
def fib(n):
if n in fib_cache:
return fib_cache[n]
if n <= 1:
result = n
else:
result = fib(n - 1) + fib(n - 2)
fib_cache[n] = result
return result從配置層面來看，我們可以為應用程序設置合理的緩存策略 。比如，對于一個 Web 應用程序，我們可以根據不同類型的資源設置不同的緩存時間 。對于更新頻率較低的靜態資源，如 CSS、JavaScript 和圖片文件，我們可以設置較長的緩存時間，以減少對服務器的請求 。而對于更新頻繁的資源，如新聞內容、股票數據等，則需要設置較短的緩存時間，確保客戶端能夠獲取到最新的內容 。在 Nginx 服務器中，我們可以通過配置expires指令來設置緩存時間 。例如，對于 CSS 和 JavaScript 文件，我們可以設置緩存時間為 1 周：
location ~ \.(css|js)$ {
expires 1w;
# 其他配置
}對于圖片文件，我們可以設置緩存時間為 1 個月：
location ~ \.(jpg|jpeg|png|gif)$ {
expires 1M;
# 其他配置
}通過以上從代碼層面和配置層面的優化，應用程序可以更好地利用緩存，減少對系統資源的消耗，提高系統的性能 。例如，一個經過優化的 Web 應用程序，在處理大量用戶請求時，響應速度可能會提高數倍，緩存命中率也會大幅提升，從而為用戶提供更加流暢的體驗 。
五、Linux緩存案例分析
5.1問題描述
那天剛到公司，就接到運營同事的緊急反饋：網站打開速度變得奇慢無比，原本秒開的頁面，現在加載要好幾秒，用戶投訴量直線上升。我心里 “咯噔” 一下，立刻登錄服務器查看。
通過top命令發現，CPU 和內存使用率看起來都還算正常，并沒有出現資源被占滿的情況。但使用vmstat命令觀察系統狀態時，發現bi（從塊設備讀入數據到系統的塊數）和bo（從系統寫入數據到塊設備的塊數）數值異常高，磁盤 I/O 負載明顯增大，這和平時穩定的狀態大相徑庭。
再用free -h查看內存使用情況，發現緩存（buff/cache）占用了大量內存，而且可用內存（free）所剩不多。這讓我初步懷疑，問題可能出在緩存上。難道是緩存沒有發揮作用，導致頻繁讀取磁盤數據，從而拖慢了整個系統？
5.2定位緩存 “罪魁禍首”
為了進一步確認問題，我使用cachestat工具來分析緩存的使用情況。這一查，果然發現了異常：緩存命中率低得可憐，大量的文件讀取操作都沒有命中緩存，直接從磁盤讀取，這無疑是導致磁盤 I/O 飆升、系統性能下降的關鍵原因。
那為什么緩存命中率會突然變得這么低呢？我決定從應用程序入手排查。檢查項目代碼和配置文件后發現，最近上線的一個新功能模塊，在數據處理過程中頻繁地創建和刪除臨時文件。這些臨時文件的生命周期很短，導致系統頻繁地將它們加載到緩存中，又很快因為文件被刪除而釋放緩存空間，使得緩存無法有效利用，一直處于 “無效更新” 的狀態。
此外，我還注意到服務器的內核參數vm.swappiness的值為 60（默認值）。這個參數控制著系統將內存數據交換到 swap 空間的傾向程度，數值越高，越容易將內存數據交換到 swap。由于服務器可用內存已經不多，較高的swappiness值使得系統開始頻繁進行內存交換操作，進一步加劇了系統性能的惡化。
5.3多管齊下解決問題
⑴優化應用程序
針對應用程序頻繁創建和刪除臨時文件的問題，我們對代碼進行了重構。將一些不必要的臨時文件操作進行合并和優化，減少臨時文件的創建頻率。同時，在文件使用完畢后，及時關閉文件句柄，并使用unlink函數刪除臨時文件，避免文件被刪除后，相關緩存數據仍占用內存空間。
⑵調整內核參數
為了減少內存交換操作，我將vm.swappiness的值調低至 10。通過修改/etc/sysctl.conf文件，添加或修改vm.swappiness = 10，然后執行sysctl -p使配置生效。這樣，系統在內存緊張時，不會輕易將內存數據交換到 swap，而是盡量利用已有的內存資源，提高系統整體性能。
⑶清理緩存
在完成上述優化和配置調整后，為了讓系統緩存快速恢復到正常狀態，我決定清理部分緩存。但需要注意的是，清理緩存操作可能會對正在運行的業務產生一定影響，所以我選擇在業務低峰期進行。
執行echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches命令，該命令會清除系統的頁緩存、dentries 和 inodes 緩存。執行完命令后，再次查看緩存命中率和磁盤 I/O 情況，發現緩存命中率明顯提升，磁盤 I/O 負載也逐漸恢復正常。
