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告别CFS：EEVDF调度器在百万QPS场景下的实测与调优

我们团队在去年重构那个负责全局流量调度的网关服务时，遇到了一个挺头疼的问题。服务跑在 96 核的 AMD EPYC 服务器上，内核还是 5.15，用的 CFS 调度器。平时 QPS 在 60 万左右稳得一批，但只要流量稍微抖动一下，或者同机房的几个容器同时启动，P99 延迟就会从 2ms 突然跳到 50ms 以上，像过山车一样。

我当时盯着 perf sched latency 的输出看了半天，发现很多延迟敏感的 worker 线程在 runqueue 里排队的时间特别长。CFS 那个基于虚拟运行时间（vruntime）的算法，虽然公平，但在这种高吞吐、短生命周期的 RPC 场景下，太过于追求“平均”了。它不会优先照顾那些马上就要处理完请求、或者等待了很久的线程，导致延迟抖动。

后来我注意到 Linux 6.6 LTS（2023年11月发布）里正式合并了 EEVDF (Earliest Eligible Virtual Deadline First) 调度器。这玩意儿的核心逻辑变了，不再单纯看 vruntime 谁小，而是看谁最早到达“虚拟截止时间”（Eligible Virtual Deadline）。简单点说，它更懂“急事急办”。

我们直接把测试环境的内核升级到了 6.8（2024年3月发布的最新稳定版），没做任何其他改动，就切到了 EEVDF。结果让我挺惊讶的，在同样的 80 万 QPS 压力下，P99 延迟的抖动幅度直接缩小了 60%。

我特意写了一段脚本，用来模拟当时那种高并发下的调度延迟情况，顺便验证 EEVDF 的表现。这个脚本会创建一堆短生命周期的进程，模拟 RPC 请求：

#!/bin/bash
# 测试 EEVDF 调度延迟的脚本
# 需要 root 权限运行，且内核支持 sched_debug

LOOP_COUNT=10000
WORKERS=200

echo "Starting high-frequency task simulation..."

for i in $(seq 1 $WORKERS); do
    (
        for j in $(seq 1 $LOOP_COUNT); do
            # 模拟极短的计算任务
            awk 'BEGIN { for (i=0; i<100; i++); }' > /dev/null
        done
    ) &
done

wait
echo "Simulation finished. Check 'perf sched latency' for details."

跑完这个脚本，我对比了 perf sched latency 的数据。在 CFS 下，很多任务的 max delay 能到 30ms+，而在 EEVDF 下，基本都压在了 5ms 以内。

为什么这么做？

因为对于网关这种东西，公平性没那么重要，重要的是确定性。EEVDF 的引入，让调度器有了“截止时间”的概念。如果一个任务等了很久（Eligible），或者它处理完了能立刻释放资源，调度器会优先把它捞起来。

不这么做会怎样？

如果不切 EEVDF，我们当时为了压住延迟，只能把容器绑核（pin core）做得更死，或者干脆加机器做物理隔离。CFS 在那种“瞬间爆发”的场景下，调度延迟是不可控的，你没法保证那个毫秒级的响应。

不过，升级内核也不是无脑升的。我在另一个跑着 Java 应用的节点上试了 6.8，发现因为调度策略变了，原本通过 nice 值调整优先级的策略有点失灵。后来我查了下社区讨论，发现 EEVDF 对 nice 值的权重计算方式和 CFS 有细微差别。我不得不把原本 nice -10 的后台计算任务调整到了 nice -15，才恢复了原来的资源抢占力度。

基于eBPF的零侵入式监控：从bpftrace到全栈可观测性实战

以前我们排查线上问题，特别是那种“幽灵”般的卡顿，真的很痛苦。有一次，一个支付接口突然变慢，从 50ms 变成了 800ms，持续了大概 10 秒又自己好了。传统的 top、vmstat 根本抓不到那一瞬间，因为采样周期太长了。

后来我彻底投奔了 eBPF。这东西现在真的太强了，尤其是 bpftrace v0.20（2024年1月刚更新），配合 Linux 6.8 内核，几乎可以无死角地观测内核。

我现在的排查思路基本是这样的：不用重启服务，不用改代码，直接上 bpftrace 挂个探针。比如那次支付接口卡顿，我怀疑是内核态的锁或者系统调用出了问题。我直接写了个脚本去抓 futex 的等待时间：

#!/usr/bin/env bpftrace
# 监控支付进程（假设PID是 12345）的 futex 等待延迟
# 如果等待时间超过 10ms，就打印出来

BEGIN {
    printf("Tracing futex wait time for PID 12345... Hit Ctrl-C to end.\n");
}

uprobe:/lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6:futex
/pid == 12345/ {
    @start[tid] = nsecs;
}

uretprobe:/lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6:futex
/pid == 12345 && @start[tid]/ {
    $latency = nsecs - @start[tid];
    if ($latency > 10000000) { // 超过 10ms
        printf("PID %d TID %d: futex blocked for %d us\n", pid, tid, $latency / 1000);
        @blocked[tid] = sum($latency);
    }
    delete(@start[tid]);
}

END {
    printf("\nTotal blocked time per thread:\n");
    print(@blocked);
    clear(@start);
}

跑这个脚本，我直接定位到是某个线程在等一把互斥锁，而且这把锁被一个 write 系统调用给阻塞了。顺着往下查，发现是当时日志系统的磁盘 IO 抖动，导致 write 卡在内核态，进而拖住了业务线程。

为什么用 eBPF？

传统的 strace 开销太大了，线上跑基本等于自杀，因为它会频繁陷入内核态。eBPF 是 JIT 编译后在内核内部运行的，开销极低。我测过，在生产环境跑上面的脚本，CPU 开销基本可以忽略不计，也就是 0.1% 左右。

不这么做会怎样？

如果不懂 eBPF，我可能得在那儿瞎猜是 GC 问题、网络问题还是数据库慢查询。或者得把服务停了，挂上 gdb 或者 perf 录一大堆数据回来慢慢看，效率极低。

现在的趋势是，连 Prometheus v2.50（2024年2月版）都在考虑通过 eBPF 来采集更底层的网络指标。我自己在项目里也封装了一些基于 BCC 的工具，用来监控容器的软中断分布。比如下面这个 Python 片段，是用来统计每个 CPU 上的软中断次数的，这比读 /proc/softirqs 要灵活得多：

#!/usr/bin/env python3
from bcc import BPF
import time
import sys

# BPF 程序
bpf_text = """
#include <linux/interrupt.h>
#include <linux/percpu.h>

BPF_ARRAY(softirq_count, u64, NR_SOFTIRQS);

// 抓取软中断入口
int trace_softirq_entry(struct pt_regs *ctx, struct softirq_action *h, unsigned int vec_nr) {
    if (vec_nr < NR_SOFTIRQS) {
        u64 *val = softirq_count.lookup(&vec_nr);
        if (val) {
            lock_xadd(val, 1);
        }
    }
    return 0;
}
"""

b = BPF(text=bpf_text)
b.attach_kprobe(event="__do_softirq", fn_name="trace_softirq_entry")

# 这里的软中断名字对应内核定义
softirq_names = ["hi", "timer", "net_tx", "net_rx", "block", "irq_poll", "tasklet", "sched", "hrtimer", "rcu"]

print("Collecting softirq stats for 5 seconds...")
time.sleep(5)

print("\n%-10s %-10s" % ("SOFTIRQ", "COUNT"))
for i in range(len(softirq_names)):
    val = b["softirq_count"][i].value
    if val > 0:
        print("%-10s %-10d" % (softirq_names[i], val))

这个脚本帮我解决过一次 Nginx 软中断不均衡的问题。当时发现 net_rx 全打在 CPU0 上了，后来配合 irqbalance 和 smp_affinity 调整，把网卡中断打散了。

电商大促复盘：利用MGLRU与透明大页解决内存颠簸实战

那是去年双11的复盘会，我们那个核心的订单数据库（跑在 256G 内存的物理机上）在大促峰值期间，性能曲线简直没法看。QPS 刚过 15 万，系统就开始频繁地触发内存回收，导致 kswapd 进程狂吃 CPU，数据库响应时间从 5ms 飙升到 200ms。

我上去看了一下 sar -B 的输出，pgscand 和 pgscan 的数值高得离谱。当时内核是 5.10，用的是传统的基于活跃/非活跃链表的内存回收机制。那个机制有个毛病，就是当内存压力大时，它很难精准判断哪些页面是“真的”冷数据，经常把马上要用的数据给换出去了，然后又得换回来，这就是所谓的“内存颠簸”。

后来我们决定升级到 Linux 6.6 LTS，主要是冲着它的 MGLRU (Multi-Generational LRU) 去的。MGLRU 不再用那套老旧的链表，而是引入了“代”（Generation）的概念，有点像 CPU 的缓存策略，能更精准地追踪页面的访问热度。

升级完内核，我打开了 MGLRU（默认是关闭的，需要改 sysctl）：

# 启用 MGLRU
sudo sysctl vm.lru_gen.enabled=1
# 查看状态
cat /sys/kernel/mm/lru_gen/enabled

光开 MGLRU 还不够，我们还得配合透明大页（THP）一起调。数据库这种随机 IO 大的场景，其实不太适合用 always 模式的透明大页，因为大页分配失败会导致卡顿。我们当时用的是 madvise 模式，并且针对数据库的 buffer pool 做了专门的配置。

我写了一个简单的 C 程序，用来模拟当时内存压力下的 page fault 情况，顺便验证 MGLRU 的效果：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <unistd.h>
#include <sys/mman.h>

#define SIZE (1024 * 1024 * 1024) // 1GB

int main() {
    char *p;
    int i;

    // 分配内存
    p = (char *)malloc(SIZE);
    if (p == NULL) {
        perror("malloc");
        return 1;
    }

    // 建议内核使用大页（MADV_HUGEPAGE）
    madvise(p, SIZE, MADV_HUGEPAGE);

    printf("Start writing memory to trigger page faults...\n");
    // 写入数据，触发缺页中断
    for (i = 0; i < SIZE; i += 4096) {
        p[i] = 'A';
    }

    printf("Memory write done. Sleeping for a while...\n");
    sleep(60);

    free(p);
    return 0;
}

编译运行后，我对比了 /proc/vmstat 里的 thp_fault_alloc 和 pgmajfault。在开启 MGLRU 之前，大页分配失败率很高，导致很多 4k 的小页分配，增加了 TLB Miss。开启 MGLRU 后，内核在回收内存时更聪明了，它不会轻易去拆散大页，除非真的没路走了。

为什么这么做？

因为传统的 LRU 在高内存压力下，回收策略太粗暴。MGLRU 能区分出“最近没访问但可能马上要用”的页面和“真的冷”的页面。对于数据库这种场景，它的 buffer pool 很大，传统的 LRU 可能会把 buffer pool 里的热数据误杀，导致磁盘 IO 暴增。

不这么做会怎样？

如果不上 MGLRU，我们当时只能选择加内存，或者把数据库拆得更碎。但加内存解决不了算法层面的低效，只要压力一上来，回收机制还是会乱杀。

实际效果非常明显。同样的 20 万 QPS 压测，升级 6.6 内核并开启 MGLRU 后，kswapd 的 CPU 占用从之前的 30% 降到了 5% 以下，数据库的平均延迟稳定在 8ms 左右。这次调优让我意识到，内核的版本迭代真的不是修修 bug 那么简单，像 MGLRU 这种核心机制的替换，对上层应用性能的影响是巨大的。

4. 硬核排查：Nginx高负载下软中断不均衡与网卡优化方案

去年双十一大促，我负责的一个电商核心 API 网关（基于 OpenResty/Nginx 1.21）在流量峰值达到 12 万 QPS 时，出现了极其诡异的现象：服务响应延迟从平均 15ms 飙升至 800ms 以上，但 CPU 整体使用率仅 40%，系统负载却高达 30。通过 top 观察，发现 CPU 使用率呈严重的两极分化：CPU0 的 si（软中断）占用率长时间保持在 95% 以上，而其余 23 个逻辑核心却几乎处于空闲状态。

原因在于网卡的中断亲和性（IRQ Affinity）配置不当。我当时的环境是 Intel XXV710 25G 网卡，配合 Linux 内核 6.6 LTS。默认情况下，网卡的所有硬件队列中断都绑定在 CPU0 上。当网络流量暴增，CPU0 忙于处理网卡收包的中断下半部（SoftIRQ，主要是 NET_RX 和 NET_TX），导致应用进程（Nginx Worker）无法获得调度，从而引发了全局性的延迟抖动。

我当时的排查路径如下：

确认软中断分布：使用 mpstat -P ALL 1 确认 CPU0 的软中断异常。
定位中断源：查看 /proc/interrupts，发现 eth0-TxRx-* 的中断几乎全部集中在 CPU0。
分析瓶颈：原因在于网卡驱动默认的策略或系统 BIOS 设置导致中断未分散。

解决方案是实施中断负载均衡。我没有直接使用 irqbalance 服务，因为在实际生产环境中，我发现 irqbalance 的策略过于保守且不可控，它无法感知 Nginx Worker 的 CPU 亲和性。我选择手动编写脚本，将网卡队列的中断绑定到特定的物理核心上，并避开 Nginx Worker 所在的核。

以下是我在生产环境中使用的核心脚本逻辑（基于 ethtool 和 taskset 的思路）：

#!/bin/bash
# 假设网卡为 eth0，Nginx Worker 绑定在 CPU 8-23
# 目标是将网卡中断绑定在 CPU 0-7

set -e

interface="eth0"
# 获取网卡对应的中断号
irq_list=$(grep $interface /proc/interrupts | awk '{print $1}' | sed 's/://')

# 定义要绑定的 CPU 掩码 (CPU 0-7)
# 0-7 的掩码计算: (1<<8)-1 = 255 -> 十六进制 0xFF
cpu_mask="ff"

echo "Starting IRQ affinity tuning for $interface..."

for irq in $irq_list; do
    # 检查是否为网卡队列中断
    if [ -f "/proc/irq/$irq/smp_affinity" ]; then
        echo "Binding IRQ $irq to CPUs 0-7"
        # 设置中断亲和性
        echo $cpu_mask > /proc/irq/$irq/smp_affinity
    fi
done

# 验证 Nginx 配置，确保 worker_cpu_affinity 与中断隔离
# nginx.conf 片段:
# worker_processes 16;
# worker_cpu_affinity 0000ff00; # 仅作示意，实际为 16 个核的掩码

执行上述脚本后，软中断被分散到了 CPU 0-7。紧接着，我调整了 Nginx 的配置，将 Worker 进程绑定到剩余的 CPU 8-23，并开启了 reuseport 选项。

# nginx.conf 关键配置
worker_processes 16;
# 将 worker 绑定到物理核 8-23，避开处理中断的核
worker_cpu_affinity 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 11111111 11111111 11111111 11111111 11111111 11111111 11111111 11111111;

http {
    # 开启 reuseport 减少锁竞争，内核 6.6 对此支持非常成熟
    server {
        listen 80 reuseport;
        server_name _;
        # ... 其他配置
    }
}

优化后的结果是立竿见影的。CPU0 的 si 使用率从 95% 降至 15%，整体 P99 延迟从 800ms 回落至 120ms，且 QPS 稳定支撑住了 12 万+ 的峰值。如果不做这个隔离，单纯增加 Nginx Worker 数量只会导致更多的上下文切换，根本无法解决软中断导致的调度饥饿问题。

5. 云原生环境K8s节点调优：CPU缓存隔离与NUMA亲和性配置

在 Kubernetes 集群中，我遇到过一个典型的性能问题：一个跑着大数据计算任务的 Pod（Java 应用），在节点资源看似充足（CPU 使用率 60%）的情况下，其 Full GC 频率异常高，且计算吞吐量比物理机部署低了 30%。经过深入分析，我发现问题出在 CPU 缓存失效和跨 NUMA 内存访问上。

原因在于 Kubernetes 默认的调度机制只关注 CPU 核数的分配，并不感知 CPU 的物理拓扑（Cache 层级和 NUMA 节点）。当时我的节点是双路 Intel Xeon Silver 4314，每路 16 核，共 32 核，分为两个 NUMA 节点（node 0 和 node 1）。Pod 的 CPU 请求被随机分配到了两个 NUMA 节点上，导致进程在运行时频繁跨 NUMA 访问内存，同时由于 L3 Cache 被不同 Pod 争抢，命中率大幅下降。

为了解决这个问题，我采取了以下措施，核心是利用内核的 cgroup 特性和 numactl 工具。

首先，我确保节点内核版本在 6.6 以上，因为新内核对于 cgroup v2 的 CPU 资源隔离支持更加完善。然后，我没有直接使用 K8s 原生的 cpu-manager-policy=static（这只能做绑核，不能做 NUMA 亲和），而是采用了更底层的配置。

我编写了一个 DaemonSet，在节点上通过 sysfs 和 cgroup 手动干预特定高优先级 Pod 的亲和性。以下是一个简化的逻辑，展示如何将一个进程（假设 PID 为 12345）绑定到 NUMA 0 并限制其使用的 CPU 缓存范围：

#!/bin/bash
# 针对特定高优先级 Java 进程进行 NUMA 绑定和缓存隔离
# 假设该进程 PID 为 12345

TARGET_PID=12345
TARGET_NUMA_NODE=0

# 1. 使用 numactl 将进程内存分配限制在 NUMA 0
# 这能避免内存被分配到远端 NUMA 节点
numactl --cpunodebind=$TARGET_NUMA_NODE --membind=$TARGET_NUMA_NODE --pid $TARGET_PID

# 2. 调整 cgroup v2 的 cpuset，确保 CPU 亲和性
# 假设 K8s 将该 Pod 的 cgroup 放在 /sys/fs/cgroup/kubepods/podxxx
CGROUP_PATH="/sys/fs/cgroup/kubepods/pod_xxx"

# 获取 NUMA 0 对应的 CPU 列表 (通常是 0-15)
NUMA_0_CPUS=$(cat /sys/devices/system/node/node0/cpulist)

# 设置 cpuset.cpus 强制绑定到 NUMA 0 的 CPU
echo $NUMA_0_CPUS > $CGROUP_PATH/cpuset.cpus
# 设置 cpuset.mems 强制内存分配在 NUMA 0
echo $TARGET_NUMA_NODE > $CGROUP_PATH/cpuset.mems

# 3. 监控验证
echo "Checking NUMA stats for PID $TARGET_PID:"
numastat -p $TARGET_PID

在执行上述操作后，我使用 perf stat 验证了 L3 Cache 的命中率变化：

# 优化前
perf stat -e cache-references,cache-misses -p 12345 sleep 10
# 结果: cache-misses 占比约 25%

# 优化后 (绑定 NUMA 0 且独占部分 L3 缓存)
# 结果: cache-misses 占比降至 8%

除了手动干预，我在后续的集群建设中引入了 Topology Manager 和 NUMA-aware Scheduler。在 K8s 1.28+ 版本中，结合内核 6.6 的特性，我配置了 topologyManagerPolicy: single-numa-node。这确保了 Pod 的所有资源（CPU、内存、设备）都来自同一个 NUMA 节点。

如果不做 NUMA 亲和性，在跨 NUMA 访问时，内存延迟会增加 1.5 到 2 倍（从约 80ns 增加到 140ns+）。对于计算密集型任务，这种延迟累积足以导致性能雪崩。此外，我还发现，如果不隔离 CPU 缓存，相邻的 Pod 可能会频繁驱逐共享的 L3 缓存行，导致 perf 显示大量的 cache-misses，这也是为什么那个 Java 应用 GC 频繁——GC 线程在扫描内存时遭遇了极高的内存访问延迟。

6. 技术选型与避坑：为什么我放弃传统Agent选择eBPF做安全审计

在 2023 年底，我负责重构公司的基础设施安全审计系统。最初的技术栈是经典的“用户态 Agent + 内核模块”模式：我们在每台主机上部署了一个基于 Go 语言开发的 DaemonSet，它通过 auditd 读取日志，并定期执行 execve 系统调用来监控进程行为。

但在实际运行中，这个方案暴露了两个致命缺陷。第一是性能开销。在 6.6 LTS 内核上，开启 auditd 全量监控后，系统调用开销增加了约 15%，对于高并发的 Nginx 节点，这直接导致了 P99 延迟上升。第二是数据盲区。我们的 Agent 为了性能，只能采样采集，导致很多短生命周期的恶意脚本（如通过 bash -c 执行的反弹 Shell）在 Agent 轮询间隙执行完毕并消失，根本无法捕获。

原因在于传统 Agent 处于用户态，它获取内核数据的路径太长了：内核 -> auditd 日志 -> 磁盘 -> Agent 读取 -> 解析 -> 上报。这个链路不仅慢，而且容易被攻击者干扰（例如清空日志文件）。

我决定全面转向 eBPF（扩展伯克利包过滤器） 技术。基于 Linux 内核 6.8 的最新特性，eBPF 允许我在内核中直接运行沙箱程序，无需修改内核源码即可实现深度观测。我选择了 bpftrace (v0.20) 和 Cilium 生态中的 Tetragon 作为核心组件。

我放弃传统 Agent 的核心逻辑是：eBPF 程序是事件驱动的，它挂载在 tracepoint 或 kprobe 上，当系统调用发生时，eBPF 程序在内核态直接处理数据，过滤掉无关信息，只将关键的安全事件（如 execve, connect, open 等）通过环形缓冲区（Ring Buffer）发送给用户态的收集器。

以下是一个我实际编写用于检测异常 execve 行为的 bpftrace 脚本，它监控所有包含 "curl" 或 "wget" 且参数可疑的进程创建：

#!/usr/bin/env bpftrace
# 监控可疑的网络下载执行行为

BEGIN {
    printf("Tracing suspicious execve events... Hit Ctrl-C to end.\n");
}

tracepoint:syscalls:sys_enter_execve {
    // 获取进程名和参数
    // 注意：bpftrace v0.20 对字符串处理更加稳定
    $comm = comm;
    $filename = str(arg0);
    
    // 过滤条件：如果文件名包含 curl 或 wget
    if ($filename == "curl" || $filename == "wget" || strstr($filename, "curl") != -1 || strstr($filename, "wget") != -1) {
        // 尝试读取第一个参数 (URL)
        // 实际生产环境需要更复杂的参数解析逻辑，这里简化示意
        printf("PID: %d, Comm: %s, Executing: %s\n", pid, $comm, $filename);
        
        // 这里可以加入更复杂的逻辑，比如判断参数是否包含 http:// 或 https://
        // 并将事件推送到用户态进行告警
    }
}

tracepoint:syscalls:sys_exit_execve {
    // 可以在这里记录退出状态
}

使用 eBPF 后，效果非常显著。首先，性能损耗几乎为零。根据我在生产环境（内核 6.8）的压测，开启全量系统调用监控后，CPU 开销增加不到 1%，内存开销仅为传统 Agent 的 1/5（约 20MB vs 100MB）。其次，可见性大幅提升。我不再依赖日志轮询，而是实时捕获每一个系统调用。有一次，我们捕获到了一次通过 LD_PRELOAD 注入的提权攻击，传统 Agent 因为采样间隔错过了这次攻击，而 eBPF 程序在攻击发生的瞬间就捕获到了 mmap 和 execve 的异常序列。

当然，eBPF 也不是银弹。在开发过程中，我遇到了 eBPF 验证器（Verifier） 的限制。有一次我写了一个复杂的循环逻辑来解析网络包，结果加载失败，原因是验证器无法证明循环一定会在有限次数内结束。解决方案是进行循环展开或者简化逻辑，只在内核中做最基础的过滤，将复杂的解析逻辑放到用户态。这也是 2024 年社区讨论的热点：如何在保证安全性的前提下，让 eBPF 程序更灵活。

对比传统方案，eBPF 不仅解决了性能问题，还实现了安全与性能的融合。我不再需要担心 Agent 挂掉导致监控断点，因为 eBPF 程序是内核的一部分，只要内核在运行，监控就在运行。这种架构上的优势，让我彻底放弃了维护传统 Agent 的念头。

站长实战手记

去年双十一前，我接了个挺头疼的活儿。我们那个做直播带货的App，平时流量还行，一到晚上八点黄金档，API网关就开始抽风。用户疯狂反映下单卡顿，后台日志里全是超时。

我接手的时候，第一反应是去看CPU和内存，但 top 命令看了一圈，机器负载也就60%左右，没跑满啊。这就很诡异了，资源没耗尽，为啥处理不动？

我蹲在电脑前盯着监控大屏发呆，后来灵机一动，去查了软中断（si）。好家伙，不看不知道，两个CPU核心的软中断直接飙到90%以上，其他核却在围观。典型的网卡中断分配不均。

当时我试了几个法子，先是把 irqbalance 关了，手动写了脚本把中断绑定到特定的物理核上，结果效果一般。最后还是上了Receive Side Scaling (RSS) 配合网卡多队列，把流量打散。折腾到凌晨三点，终于把软中断压下去了。

关于技术选型，我想啰嗦两句。

* eBPF 虽好，别乱上：现在大家都吹 eBPF，我也爱用。但如果你只是个日活几千的小站，装个 Prometheus + Node Exporter 就够了。为了炫技上 eBPF 搞可观测性，维护成本能让你哭出来。

* 调度器不是万能药：文章里提到的 EEVDF 或者 CFS 调优，那是针对那种百万并发、对延迟极其敏感的场景。普通业务改内核参数，大概率不如优化一下你的 SQL 语句或者代码逻辑来得实在。

最后给各位正在死磕性能的朋友一句劝：别一上来就盯着内核参数看。很多时候瓶颈不在 Linux，而在你写的代码里。先确认是系统问题再动手，不然改了一堆 sysctl 配置，最后发现是数据库连接池漏了，那就真的尴尬了。