top 中 %cpu 虚高因采样周期平滑和 d 状态进程不计，需调短刷新、查 i / o 与内存瓶颈；iostat/iotop 定位磁盘争用；dmesg+meminfo 排查 oom 真因；ss 替代 netstat 抓网络队列与重传。
top 命令里 %CPU 虚高，实际负载不高？看 top 的默认排序和采样逻辑
Linux 卡顿但 top 显示 CPU 使用率不高，常见原因是它默认按 CPU 占用实时排序，而卡顿往往来自 I/O 等待或内存压力，top 不直接暴露这些瓶颈。
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top默认刷新周期是 3 秒，短时突发卡顿容易被平滑掉；按s键可临时设为 1 秒甚至 0.5 秒观察瞬时峰值 - 按
1键展开所有 CPU 核心，避免单核打满但整体平均值偏低的误判 - 按
Shift + M切换到内存占用排序，RES高但%MEM持续超 80% 的进程可能触发 OOM Killer 或频繁 swap - 注意
%CPU列实际是“自上次刷新以来”的占比，不是持续占用率；如果进程处于D（不可中断睡眠）状态，它不计入 CPU 使用率，但正在等磁盘或锁——这才是真卡点
卡在读写磁盘？用 iostat 和 iotop 区分设备级和进程级 I/O
iostat -x 1 看设备层面是否饱和，iotop 定位具体哪个进程在狂刷磁盘；两者必须配合，只看一个容易误判。
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iostat -x 1中重点关注%util（接近 100% 表示设备忙）、await（平均 I/O 等待毫秒数，>10ms 就值得查）、r/s和w/s是否异常突增 -
iotop默认不显示线程，加-P参数才能看到每个线程的真实 I/O，尤其对 Java 应用有用——GC 日志刷盘、log4j 异步队列溢出都可能表现为单个 JVM 进程下多个线程争抢 write - SSD 上
%util长期 100% 不一定代表磁盘瓶颈，可能是队列深度压满；此时要看avgqu-sz（平均队列长度），>10 就说明请求在排队 - 别信
df -h——空间够不代表性能好；xfs_info /mount/point或tune2fs -l /dev/sdX1查文件系统挂载参数，barrier=1或未启用noatime在高频小文件场景会拖慢明显
dmesg 报 Out of memory: Kill process？先确认是不是真的内存不足
OOM Killer 日志出现不等于物理内存耗尽，更可能是内核认为某个内存域（如 DMA32）无法分配连续页，或者 cgroup 限额被突破。
- 运行
dmesg -T | grep -i "killed process"后，立刻跟cat /proc/meminfo，重点看MemAvailable（不是MemFree）——若该值仍 >500MB，大概率是 cgroup 限制或 slab 泄漏 - 检查
/sys/fs/cgroup/memory/下各子目录的memory.limit_in_bytes和memory.usage_in_bytes，Docker 容器或 systemd service 都可能静默设了内存上限 -
slabtop看Active / Total比例，若size-4096或dentry类目占总 slab 超 60%，说明内核缓存没及时回收，常见于大量小文件操作后未 sync - 某些驱动（如老版本 NVIDIA GPU 驱动）会锁定大量内存进显存，
nvidia-smi -q -d MEMORY和cat /proc/driver/nvidia/params | grep -i "lock"可交叉验证
网络相关卡顿？ss 比 netstat 更准，且要盯住重传和连接队列
网络延迟高或连接超时，往往不是带宽问题，而是本地 socket 队列堆积或 TCP 重传异常，ss 能直接暴露这些细节。
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ss -i显示每个连接的 TCP 信息，重点关注retrans（重传次数）、rcv_rtt（接收端 RTT）、q字段（如q:0表示发送队列空，q:1234表示有数据待发） -
ss -s看全局 socket 统计，若tcp行中inuse高但orphan（无应用关联的连接）也高，说明应用没正确 close，TIME_WAIT 泛滥或连接池泄漏 -
ss -ltnp查监听端口，对比netstat -tulnp，若后者卡住或报can't identify protocol，说明 procfs 权限或内核模块异常，ss更轻量可靠 - 检查
/proc/sys/net/ipv4/tcp_retries2，默认值 15 意味着重传约 15 分钟才断连；若业务要求快速失败，可调低到 3~5，但需同步调整应用层超时逻辑
