无论是运维还是开发，和 Linux 打交道、在服务器上分析系统性能是每个技术人的日常。
然而，性能优化也是软件系统中最有挑战的工作之一，就算看了很多资料和书籍，但一旦涉及到解决具体问题，还是会一脸懵逼，比如：
流量高峰期，服务器 CPU 使用率过高报警，你登录 Linux 上去 top 完之后，却不知道怎么进一步定位，到底是系统 CPU 资源太少，还是程序并发部分写得有问题？
系统并没有跑什么吃内存的程序，但在敲完 free 命令之后，却发现已经没什么内存了，到底是哪里占用了内存？为什么？
一大早就收到 Zabbix 告警，你发现某台存放监控数据的数据库主机 CPU 的 I/O Wait 较高，该怎么办？
大多数时候，我们只能看到“症状”，却不知道从哪儿下手排查和解决。之前学习那会儿，我也看了不少书，网上找过些零零散散的资料。
但说真的，Linux 性能优化是个系统工程，除了要学习那些基础知识点之外，还有 2 点比较重要：
1. 掌握性能优化的思路和方法，尝试大量 Linux 性能工具；
2. 从学习到输出，说白了就是不断实践，从实践中总结经验。
这样，你才能把观察到的性能问题跟系统原理关联起来，特别是把应用程序、库函数、系统调用、内核和硬件等不同的层级贯穿起来。
学习这事儿，还是得会抓重点，带着问题学，而不是先啃那些厚厚的原理书，容易把信心压垮。
只要你了解基础系统组件的原理和协作方式，掌握基本的性能指标和工具，熟悉工作中性能优化的常用 tips，就可以比较准确地分析和解决大多数性能问题了。
在此基础上，再阅读那些经典的操作系统书，才会事半功倍。
大概是去年年末那会儿，极客时间出了个《Linux 性能优化实战》专栏，抱着试试看的态度订阅了，平时工作挺忙，最近才陆陆续续追完，感觉收获很大，帮我解决了工作中的一些实际问题。
这两年知识付费泛滥，这个专栏是其中的一股清流了，可以负责地说，这是我在知识付费中收获最大的一门课。
课程大概有 60 讲，讲了 Linux 性能的基本指标、工具，以及相应的观测、分析和调优方法，用实际案例贯穿了从应用程序到操作系统的各个组件。
我看上线也不过几个月，已经有近 2W 人订阅了，截了一些评价，可以参考看看：
作者倪朋飞是微软的 Azure 资深工程师，主要负责开源容器编排系统 Kubernetes 在 Azure 的落地实践。
哥们有着近 10 年的云计算工作经验，不难理解对 Linux 的知识体系有这么深入的理解。
除了内容硬核以外，还有 2 点不得不提：
1、讲解得很成体系，每一章节都有基础篇、案例篇和套路篇，选的案例比较有针对性，基本都是工作中用得上的，「套路篇」就更别说了，有好几篇我看了不止一遍。
2、倪朋飞不仅会回答大家提出的问题，还会针对那些有代表性进行公开答疑，确实挺走心。
说真的，光看评论区也能收获不少，自己的认知还是有局限性，有些问题现在没碰到，不等于以后不会出现。
说了半天，看看目录吧：
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