服务器io高如何解决

A. 如何解决服务器CPU使用率过高的问题

可按以下四个方法解决CPU占用率过高的问题：
在运行大型程序之前，查看电脑配置是否满足运行该程序的最低配置，如果确实是电脑配置不行的话，那么就建议将电脑硬件进行升级了;
下载杀毒软件或者木马专杀对电脑进行保护，可以使用占用资源小的一些安全工具，例如巨盾，巨盾采用脚本引擎可以极大的释放系统资源，不会使得电脑CPU使用率过高;
在使用浏览器时尽量选择一些用户群体比较多的浏览器，一些非主流的浏览器就不必使用了，因为小众的浏览器在兼容性，操作性等方面还是有些缺陷的，系统优化也不完善，所以建议使用主流的浏览器，避免出现CPU使用率高怎么办的问题;
定期更新电脑各种驱动，可以使用驱动精灵等工具自动更新电脑上的驱动，保持电脑驱动处于最新状态，减少CPU出现100%的概率。

B. 主机sql数据库占用磁盘IO读写过高,怎么解决

1、首先登录SQL Server实例，如下图所示。

C. 阿里云的服务器最近IO高老卡死，必须重启才行。怎样找到IO过高的程序

cpu/带宽使用正常，磁盘IO占用过高，建议你检查服务器当时时间点是否有读写进程任务导致（Windows服务器任务管理器—性能—资源监控器—磁盘查看磁盘活动进程和磁盘读写，linux服务器可以通过top，iostat等命令查看），你也可以检查数据库日志检查你的数据库是否存在慢查询、死锁、全表扫描导致，或者你可以通过使用云监控监控进程的磁盘IO读写。如果遇到问题你可以通过阿里云的售后支持-提交工单咨询。

D. 如何提高Linux服务器磁盘io性能

您好，很高兴为您解答。

在现有文件系统下进行优化：
linux内核和各个文件系统采用了几个优化方案来提升磁盘访问速度。但这些优化方案需要在我们的服务器设计中进行配合才能得到充分发挥。
文件系统缓存
linux内核会将大部分空闲内存交给虚拟文件系统，来作为文件缓存，叫做page cache。在内存不足时，这部分内存会采用lru算法进行淘汰。通过free命令查看内存，显示为cached的部分就是文件缓存了。

如何针对性优化：
lru并不是一个优秀淘汰算法，lru最大的优势是普适性好，在各种使用场景下都能起到一定的效果。如果能找到当前使用场景下，文件被访问的统计特征，针 对性的写一个淘汰算法，可以大幅提升文件缓存的命中率。对于http正向代理来说，一个好的淘汰算法可以用1GB内存达到lru算法100GB内存的缓存 效果。如果不打算写一个新的淘汰算法，一般不需要在应用层再搭一个文件cache程序来做缓存。

最小分配：
当文件扩大，需要分配磁盘空间时，大部分文件系统不会仅仅只分配当前需要的磁盘空间，而是会多分配一些磁盘空间。这样下次文件扩大时就可以使用已经分配好的空间，而不会频繁的去分配新空间。
例如ext3下，每次分配磁盘空间时，最小是分配8KB。
最小分配的副作用是会浪费一些磁盘空间（分配了但是又没有使用）

如何针对性优化：
我们在reiserfs下将最小分配空间从8KB改大到128K后提升了30%的磁盘io性能。如果当前使用场景下小文件很多，把预分配改大就会浪费很多 磁盘空间，所以这个数值要根据当前使用场景来设定。似乎要直接改源代码才能生效，不太记得了，09年的时候改的，有兴趣的同学自己google吧。

io访问调度：
在同时有多个io访问时，linux内核可以对这些io访问按LBA进行合并和排序，这样磁头在移动时，可以“顺便”读出移动过程中的数据。
SATA等磁盘甚至在磁盘中内置了io排序来进一步提升性能，一般需要在主板中进行配置才能启动磁盘内置io排序。linux的io排序是根据LBA进行的，但LBA是一个一维线性地址，无法完全反应出二维的圆形磁盘，所以磁盘的内置io排序能达到更好的效果。

如何针对性优化：
io访问调度能大幅提升io性能，前提是应用层同时发起了足够的io访问供linux去调度。
怎样才能从应用层同时向内核发起多个io访问呢？
方案一是用aio_read异步发起多个文件读写请求。
方案二是使用磁盘线程池同时发起多个文件读写请求。
对我们的http正向代理来说，采用16个线程读写磁盘可以将性能提升到2.5倍左右。具体开多少个线程/进程，可以根据具体使用场景来决定。

小提示：
将文件句柄设置为非阻塞时，进程还是会睡眠等待磁盘io，非阻塞对于文件读写是不生效的。在正常情况下，读文件只会引入十几毫秒睡眠，所以不太明显；而在磁盘io极大时，读文件会引起十秒以上的进程睡眠。

预读取：
linux内核可以预测我们“将来的读请求”并提前将数据读取出来。通过预读取可以减少读io的次数，并且减小读请求的延时。

如何针对性优化：
预读取的预测准确率是有限的，与其依赖预读取，不如我们直接开一个较大的缓冲区，一次性将文件读出来再慢慢处理；尽量不要开一个较小的缓冲区，循环读文件/处理文件。
虽然说“预读取”和“延迟分配”能起到类似的作用，但是我们自己扩大读写缓冲区效果要更好。

延迟分配：
当文件扩大，需要分配磁盘空间时，可以不立即进行分配，而是暂存在内存中，将多次分配磁盘空间的请求聚合在一起后，再进行一次性分配。
延迟分配的目的也是减少分配次数，从而减少文件不连续。

延迟分配的副作用有几个：
1、如果应用程序每次写数据后都通过fsync等接口进行强制刷新，延迟分配将不起作用
2、延迟分配有可能间歇性引入一个较大的磁盘IO延时（因为要一次性向磁盘写入较多数据）
只有少数新文件系统支持这个特性

如何针对性优化：
如果不是对安全性（是否允许丢失）要求极高的数据，可以直接在应用程序里缓存起来，积累到一定大小再写入，效果比文件系统的延迟分配更好。如果对安全性要求极高，建议经常用fsync强制刷新。

在线磁盘碎片整理：
Ext4提供了一款碎片整理工具，叫e4defrag，主要包含三个功能：
1、让每个文件连续存储
2、尽量让每个目录下的文件连续存储
3、通过整理空闲磁盘空间，让接下来的分配更不容易产生碎片

如何针对性优化：
“让每个目录下的文件连续存储”是一个极有价值的功能。
传统的做法是通过拼接图片来将这10张图片合并到一张大图中，再由前端将大图切成10张小图。
有了e4defrag后，可以将需连续访问的文件放在同一个文件夹下，再定期使用e4defrag进行磁盘整理。

实现自己的文件系统：
在大部分服务器上，不需要支持“修改文件”这个功能。一旦文件创建好，就不能再做修改操作，只支持读取和删除。在这个前提下，我们可以消灭所有文件碎片，把磁盘io效率提升到理论极限。

有一个公式可以衡量磁盘io的效率：
磁盘利用率 = 传输时间/（平均寻道时间+传输时间）

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~ O(∩_∩)O~

E. 怎么解决服务器内存占用过高的问题呢

服务器内存占用过高的解决方法：
1，首先通过任务管理器进行进程排序，查找占用内存较大的程序进程。一般占用内存较大的进程有W3WP、sqlserver、mysqld-nt.exe；
2， 站点进程w3wp 可以在cmd命令行中通过 iisapp 命令来对应是那个网站占用内存较大。可以通过设置回收时间、内存最大使用值或共用进程池来减少内存的占用，但是如果要保证网站的访问质量，还是建议升级至更高型号来解决；
3，数据库 sql server 也可以通过数据库的企业管理器来设置最大内存占用，但是如果网站程序必须要占用较大内存的话，设置后会发生页面报错、打不开等问题；
4，MYSQL本身会占用较大虚拟内存，如果不使用mysql数据库的话，可以将其停止。

F. 数据库服务器IO长期%90—100%~求解决方案！

1.查硬件cpu 内存 硬盘（阵列），排除因硬件处理能力不足造成IO高
2 查软件看看是否程序编写的太烂，总做无用功，造成频繁使用数据库

G. hadoop定时执行 -sk导致磁盘IO过高，如何解决

考虑通过将原有的命令替换，并基于df命令来编写一个新的命令来取而代之。
[root@idc1-server2 ~]# mv /usr/bin/ /usr/bin/.orig
[root@idc1-server2 ~]# vim /usr/bin/
1 #!/bin/sh
2
3 mydf=$(df -Pk $2 | grep -vE '^Filesystem|tmpfs|cdrom' | awk '{ print $3 }')
4 echo -e "$mydf\t$2"
[root@idc1-server2 ~]# chmod +x /usr/bin/
不过这样的话，统计出来的结果不就不准确了吗？
但具体情况具体应对，一般来说，Hadoop的datanode都会采用不同的磁盘并划分分区来存储数据，那么使用df统计出来的结果，误差应该是很小的。

H. 主机sql数据库占用磁盘IO读写过高,怎么解决

1、首先登录SQL Server实例，如下图所示。