Comment optimiser votre serveur Linux pour des applications à haute performance ?

Exécuter des applications à haute performance sur Linux
nécessite plus qu’un matériel puissant ; cela exige un réglage minutieux du système d’exploitation,
des paramètres du noyau et de la pile logicielle. Une optimisation appropriée garantit une latence plus faible, un débit plus élevé,
et une fiabilité améliorée, ce qui est critique lors de l’hébergement de bases de données, d’applications web ou de charges de travail intensives en calcul à grande échelle.

Gardez le système léger

Un serveur à haute performance ne doit exécuter que les services essentiels. Les démons supplémentaires consomment des cycles CPU, de la mémoire et de la bande passante I/O,
réduisant les ressources disponibles pour les charges de travail critiques. Commencez par auditer les services système activés :

systemctl list-unit-files --state=enabled

Désactivez les services inutiles tels que Bluetooth, les systèmes d’impression ou les démons de découverte automatique :

systemctl disable bluetooth.service
systemctl disable cups.service
systemctl disable avahi-daemon.service

Conservez uniquement les composants indispensables tels que SSH, les services de pare-feu, les agents de surveillance et les démons d’application.
Cela minimise à la fois la surcharge de performance et la surface d’attaque.

Optimisez la planification du CPU

Linux utilise par défaut le Completely Fair Scheduler (CFS), équilibrant le temps CPU entre les processus. Pour les charges de travail sensibles à la latence
ou en temps réel, envisagez :

• Ajuster les priorités des processus avec
  renice
  :

  renice -n -10 -p <PID>

• Assigner une planification en temps réel avec
  chrt
  :

  chrt -f 99 <command>

• Lier des processus à des cœurs CPU spécifiques :

  taskset -c 0-3 <command>

Ces méthodes améliorent la prévisibilité du CPU et réduisent la variation de latence pour des charges de travail telles que les bases de données, VoIP,
ou les applications de streaming.

Ajustez la gestion de la mémoire

Une utilisation efficace de la mémoire est cruciale pour la performance :

• Réduire le swapping :

  sysctl -w vm.swappiness=10

• Ajuster la pression du cache du système de fichiers :

  sysctl -w vm.vfs_cache_pressure=50

• Configurer HugePages (et gérer THP séparément) :

  sysctl -w vm.nr_hugepages=1024

• Contrôler la surallocation de mémoire :

  sysctl -w vm.overcommit_memory=1

Persistons ces paramètres dans

Améliorez les performances du disque et de l’I/O

L’I/O disque est souvent le principal goulet d’étranglement pour les applications à haute performance.

• Choisissez le bon planificateur I/O (SSDs :
  none
  ou
  mq-deadline
  ) :

  echo none > /sys/block/sda/queue/scheduler

  Remarque : sur les systèmes avec blk-mq, les planificateurs sont configurés sous

  /sys/block/<device>/mq/

  .
• Montez avec des options orientées performance :

  mount -o noatime,nodiratime /dev/sda1 /data

• Utilisez des systèmes de fichiers à haute performance :
  XFS pour des charges de travail à forte concurrence, ext4 optimisé pour le débit.
• Envisagez RAID :
  RAID 10 pour les bases de données, RAID 0 pour les charges de travail de calcul temporaires.

Optimisation de la pile réseau

Les applications à haute performance et à forte intensité réseau nécessitent un réglage de la pile TCP/IP :

• Augmenter les descripteurs de fichiers :

  ulimit -n 65535

  Rendez cela persistant en modifiant

  /etc/security/limits.conf

  .
• Augmenter les tailles de tampon TCP :

  sysctl -w net.core.rmem_max=268435456
  sysctl -w net.core.wmem_max=268435456
  sysctl -w net.ipv4.tcp_rmem="4096 87380 268435456"
  sysctl -w net.ipv4.tcp_wmem="4096 65536 268435456"

• Activer TCP Fast Open :

  sysctl -w net.ipv4.tcp_fastopen=3

• Activer l’équilibrage IRQ (обычно для multi-core NIC) :

  systemctl enable irqbalance
  systemctl start irqbalance

  Remarque : pour un réseau à latence ultra-faible (charges de travail DPDK), irqbalance est souvent désactivé et les IRQ sont fixés manuellement.
• Ajuster des paramètres supplémentaires du noyau :
  
  net.core.netdev_max_backlog
  , RSS/RPS pour équilibrer le traitement des paquets entre les cœurs.

Réglage du noyau et au niveau système

Les applications modernes bénéficient d’ajustements plus profonds du noyau :

• Augmenter les limites de mémoire partagée :

  sysctl -w kernel.shmmax=68719476736
  sysctl -w kernel.shmall=4294967296

• Augmenter le nombre maximum de descripteurs de fichiers ouverts :

  sysctl -w fs.file-max=2097152

• Utiliser des cgroups et des espaces de noms :
  Allouer et isoler des ressources dans des environnements conteneurisés ou multi-locataires.
• Envisager des noyaux à faible latence :
  PREEMPT_RT pour une réactivité extrême (trading, télécommunications).

Optimisation au niveau des applications

Le réglage au niveau système doit être complété par des ajustements spécifiques aux applications :

• Bases de données (MySQL/PostgreSQL) : ajustez les pools de buffers, les checkpoints, le caching, le pooling de connexions.
• Serveurs web (Nginx/Apache) : ajustez les workers, le keepalive, le caching, la compression.
• Java : ajustez les tailles de heap, utilisez G1GC/ZGC, ajustez les flags JVM.
• Virtualisation : ajustez l’I/O et le réseau de l’hyperviseur, allouez vCPU/vRAM avec soin.

Surveillance et benchmarking

L’optimisation n’est efficace que si elle est mesurée.

• Surveillez en temps réel avec
  htop
  ,
  iotop
  , et
  vmstat
  .
• Évaluez les composants du système :
  • CPU et bases de données avec
    sysbench
    .
  • Disque avec
    fio
    .
  • Débit réseau avec
    iperf3
    .
• Mettez en œuvre une surveillance continue avec Prometheus et visualisez les métriques avec Grafana.

Une analyse régulière des tendances de performance et des données de log aide à détecter les régressions et à valider les améliorations.

Conclusion

Optimiser un serveur Linux pour des applications à haute performance nécessite une approche holistique : éliminer
les services inutiles, régler le CPU et la mémoire, optimiser le stockage et le réseau, et configurer les applications
avec la performance à l’esprit. Avec un benchmarking et une surveillance itératifs, ces améliorations transforment le matériel brut
en performances prévisibles, à faible latence et fiables, garantissant que les charges de travail exigeantes peuvent fonctionner à grande échelle
sans compromis.