什么是运行环境性能优化
运行环境性能优化，简单说就是让你的软件在实际运行时更高效、响应更快、资源占用更少。不管是Web服务、后台程序，还是本地应用，都依赖于操作系统、内存管理、网络配置等底层支持。这些环节稍有不当，就可能出现卡顿、延迟甚至崩溃。
从资源瓶颈入手
一台服务器跑着Java应用，突然CPU飙到90%以上，页面加载慢得像老牛拉车。这时候别急着升级硬件，先看看是不是哪里“漏水”了。比如JVM堆内存设置不合理，频繁触发Full GC，就会导致服务暂停。调整-Xms和-Xmx参数，让堆大小匹配实际负载，往往能立竿见影。
-Xms2g -Xmx4g -XX:+UseG1GC这组配置设置了初始堆2GB，最大4GB，并启用G1垃圾回收器，适合大多数中大型Java应用。
文件描述符与连接数限制
高并发场景下，Linux默认的文件描述符限制（通常是1024）很容易被耗尽。Nginx或Node.js服务可能报错“Too many open files”。这不是代码问题，而是系统层面的限制。
修改 /etc/security/limits.conf 文件：
* soft nofile 65536
* hard nofile 65536同时确保 systemd 服务单元里也设置了 LimitNOFILE，否则某些发行版会忽略全局设置。
磁盘I/O不能忽视
日志写得太猛，或者数据库频繁读写小文件，都会拖慢整个系统。SSD虽然快，但扛不住无节制的随机写入。把日志级别从DEBUG调成INFO，减少不必要的输出，相当于给硬盘“减负”。
用 iotop 命令观察实时磁盘活动，找出那个疯狂刷日志的进程。有时候一个配置错误的日志轮转策略，就能让磁盘持续写入几十MB/s。
网络调优也很关键
微服务之间调用延迟高？不一定网络带宽不够，可能是TCP缓冲区太小。特别是跨机房通信，大延迟链路需要更大的窗口才能跑满带宽。
在 /etc/sysctl.conf 中加入：
net.core.rmem_max = 134217728
net.core.wmem_max = 134217728
net.ipv4.tcp_rmem = 4096 87380 33554432
net.ipv4.tcp_wmem = 4096 65536 33554432这样可以提升单个连接的数据吞吐能力，尤其对上传下载类服务帮助明显。
容器化环境下的特殊考虑
Docker跑着Spring Boot应用，发现内存超限被杀，可监控显示JVM只用了1.5G。问题出在哪？JVM不知道自己在容器里，按宿主机内存算堆大小。加上 -XX:+UseContainerSupport 参数，或者直接用 -Xmx 明确限定，避免越界。
另外，容器时间同步、DNS解析延迟这些问题，看似不起眼，但在密集调用外部API时会被放大。统一用 hostNetwork 或者优化 resolv.conf 配置，能有效降低波动。
监控是优化的前提
没有数据支撑的调优都是猜。部署Prometheus + Grafana收集CPU、内存、GC、请求延迟等指标，才能看清真实情况。比如发现每小时都有一次明显的停顿，查日志原来是定时备份脚本在跑rsync。把任务错峰处理，用户体验立马改善。
运行环境不是一劳永逸的设置，业务增长、流量变化都会带来新挑战。定期回顾资源配置，像维护汽车一样保养你的系统，才能让它长期稳定奔跑。