AnolisOS 入门八：使用keentune(轻豚) 调优系统性能

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注意：使用keentune 前您应当对服务器硬件、Linux核心参数、网络通讯等知识领域有所了解

警告： 错误的使用调试工具，可能会使服务中断，请谨慎使用！

简介：

        性能调优，是一个将硬件、软件、操作系统融会贯通，将性能发挥到极致的过程。通常调校的目标是以用户的期望为依据，因此，调校的目标往往是符合用户的期盼即可。

1.安装：

       最低硬件要求：2核4G 10G可用磁盘空间

        这里使用dnf的方式，单机部署，有能力的同学可以使用源代码（git）编译的方式安装。       

#1.添加软件源
curl -o /etc/yum.repos.d/anolisos-experimental.repo  https://gitcode.net/-/snippets/1745/raw/master/anolisos-experimental.repo#2.安装Keentune 相关软件
dnf install -y keentuned keentune-brain keentune-bench keentune-target#3.安装依赖软件
dnf install -y python36 python36-devel go #4.pip切换国内源（可选）
mkdir ~/.pip
curl -o ~/.pip/pip.conf https://gitcode.net/-/snippets/1749/raw/master/pip.conf#4.安装python3相关软件，注意：至少需要2G以上硬盘空间！！！
pip3 install --upgrade pip
pip3 install numpy==1.19.5 POAP==0.1.26 tornado==6.1 hyperopt==0.2.5 ultraopt==0.1.1 bokeh==2.3.2 requests==2.25.1 pySOT==0.3.3 scikit_learn==0.24.2 paramiko==2.7.2 PyYAML==5.4.1 pynginxconfig#5.设置go 环境
go env -w GO111MODULE=on
go env -w GOPROXY=https://goproxy.cn,direct

二、启动

#1. 启动keentune相关服务
systemctl start keentuned keentune-brain keentune-target keentune-bench#1. 查看服务状态
systemctl status keentuned keentune-brain keentune-target keentune-bench#2.设置开机自动启动（可选）
systemctl enable keentuned keentune-brain keentune-target keentune-bench

使用 netstat -an | grep 98  确认从 9870-9874 的端口都已经开启 

注：如果有端口没有成功启动，请逐一对服务进行排查

三、简单使用

keentune 拥有两种性能调优模式，基于AI 的动态调优和基于预设场景的静态调优，这里我们选择静态调优继续：

通过 keentune profile list 可以看到，已经预设了5种使用场景

1. cpu_high_load 高CPU负载
2. io_high_throughput 高IO吞吐量
3. mysql_tpcc MYSQL 的TPCC优化
4. net_high_throuput 高网络吞吐量
5. net_low_latency 网络低延迟

#查看帮助
keentune -h#查看静态配置
keentune profile list

#查看指定配置的参数
keentune profile info --name cpu_high_load.conf

#使 cpu_high_load 配置生效
keentune profile set --name cpu_high_load.conf

设置成功后可以看到 [ok]状态，共有多少参数设置成功

使用sysctl -a  查看设置成功后的参数（此处以swappiness为例）

 注意：keentune 只是调整了运行值，重启后会恢复原值

恢复初始状态： 

# 恢复初始状态
keentune profile rollback

四、其他

1）手动调整预置场景参数

#目录下存放着所有预置场景的配置文件
/etc/keentune/profile 

上述目录存放着所有预置场景的配置文件，可以根据自己的经验、服务器配置对预设场景的参数进行手动调整 

2）使用网络预设场景时可能会遇到的问题

#应用 网络高负载或者 低延时场景时
#会遇到如下错误：keentune profile set --name net_low_latency.conf
[ERROR] profile.Set failed, msg: Prepare before Set err:exec backup failed, err:response suc is false, msg is map[sysctl:sysctl: cannot stat /proc/sys/net/generic-receive-offload: No such file or directory]

 是因为配置文件中的如下参数造成的：

net.mtu: 1500
net.generic-receive-offload: off
net.generic-segmentation-offload: off
net.tcp-segmentation-offload: off

        由于在新的Linux 内核中 网卡的gro、gso、tso 设置已经交由 ethtool 工具来设置，解决方法如下：

        使用vi 等文本编辑工具，将 上述4条内容从 net_low_latency.conf 中删除，再执行如下命令：

#ethtool 关闭 gro gso tso，注：重启后会恢复默认值
#ethtool -K 网卡名称 命令
ethtool -K eth0 gro off 
ethtool -K eth0 gso off
ethtool -K eth0 tso off#设置mtu 1500
echo "1500" > /sys/class/net/eth0/mtu#启用策略
keentune profile set --name net_low_latency.conf

五、最后

        所谓前人种树后人白嫖，本文志在抛砖引玉，从官方文档可以看出基于AI的动态参数调整才是keentune 的核心价值所在。

参考文献：

https://openanolis.cn/sig/KeenTune

https://gitee.com/anolis/keentuned
https://gitee.com/anolis/keentune_bench
https://gitee.com/anolis/keentune_target
https://gitee.com/anolis/keentune_brain

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2023-7-24 更新

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