智能调优的问题

在所有类型的软件中，操作系统可能是最错综复杂的软件，也是每个计算机系统的核心软件。这是由于大部分应用程序都运行于操作系统之上，由操作系统提供软硬件资源管理，并为应用程序的执行提供受保护的环境。因此，操作系统的设计会直接影响其上面运行的所有应用。传统意义上，操作系统是由专业的操作系统工程师通过长期、反复的工程实践构建而成的，设计时需要不断权衡使用场景，确保当前设计对大部分通用场景都是有益的。绝大多数的操作系统（如Linux和Windows）采用的正是这种通用设计。当某个功能机制无法保证对所有场景均有益时，设计者就会在系统中提供一个可配置参数，并确保该参数的默认配置对大部分通用场景有益，而使用者通过更改参数配置来满足特定的使用场景需求。这种设计带来的问题也就显而易见，对于不同的硬件和不同的应用，使用默认参数配置只能保证整个系统勉强可用，无法充分发挥软硬件的性能。
系统调优一直是一个门槛很高的系统性工程，高度依赖工程师的技能和经验。例如，一个简单的应用，除了自身代码外，支撑其运行的环境，如硬件平台、操作系统、数据库等都可能是影响其性能的重要因素。如何在众多因素中找到性能瓶颈，需要工程师们熟悉大量参数的含义、配置方法以及业务场景，并不断积累经验，才能对系统进行快速精准调优。目前，IT系统中的系统调优主要通过系统调优工程师进行正向白盒调优，其调优过程包括：性能调优场景以及指标确认→业务建模→关键能力诉求分析→性能测试→性能瓶颈识别→优化效果验证。其中，性能瓶颈识别和优化效果验证（参数调节）通常是最耗时的阶段，且充满了许多重复工作。

openEuler操作系统是基于Linux内核的，而Linux内核是一个面向通用场景设计的宏内核。随着几十年来硬件和软件应用的不断发展，Linux内核正变得越来越复杂，而整个操作系统也变得越来越庞大。在openEuler操作系统中，仅sysctl命令（用于运行时配置内核参数的命令）的参数（sysctl -a | wc -l）就超过1000个，而完整的IT系统从最底层的CPU、加速
器、网卡，到编译器、操作系统、中间件框架，再到上层应用，可调节对象超过7000个。此外，不同参数的调节空间也不同。有些参数只是功能的开关，例如，/proc/sys/kernel/
numa_balancing（启用自动NUMA平衡的配置参数）只有0和1两个可选配置，对这类参数的调节通常只需要进行两次验证。而有些参数则是一个很大连续区间，例如，/proc/sys/net/core/wmem_max（最大的TCP数据接收窗口参数），这类参数的调节则需要大量验证。当然，参数对系统性能的影响也各不相同，有些参数对系统性能可能是没有影响的，而有些参数对系统性能具有很大的影响。在会影响系统性能的参数中，每个参数对系统性能的影响效果又不同，不同参数的调节甚至会相互影响。在这样的情况下，让系统工程师或运维人员去做系统调优是非常困难和耗时的。

徐羿/notes

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