Linux缓存调优指南：提升服务器性能的关键策略

在深入探讨 Linux 缓存调优之前，我们先来搞清楚缓存到底是什么。简单来说，缓存是一种高速存储机制，它就像是一个数据的临时 “中转站”，把经常访问的数据存储在其中 。当程序需要读取数据时，会优先从缓存中查找，如果找到了，就可以直接使用，大大提高了数据的访问速度。

在 Linux 系统中，缓存的重要性不言而喻。它就像是服务器性能的 “加速器”，能显著提升服务器的响应速度和整体性能。我们知道，磁盘 I/O 操作相对较慢，而内存的读写速度则快得多。缓存的存在，就像是在慢速的磁盘和快速的 CPU 之间搭建了一座桥梁，通过将频繁访问的数据存储在内存中，减少了对磁盘的 I/O 操作，从而加快了数据的访问速度，提高了系统的整体性能 。例如，当我们的服务器需要频繁读取某个文件时，如果这个文件被缓存到内存中，下次读取时就可以直接从内存中获取，而不需要再从磁盘中读取，大大缩短了读取时间，提升了服务器的响应速度。

一、认识Linux缓存

在 Linux 系统中，缓存主要分为页缓存（Page Cache）和 inode 缓存 ，它们在系统中起着不同但又至关重要的作用。

页缓存是 Linux 缓存机制的核心，它主要缓存磁盘文件的内容 。简单来说，当我们的程序读取文件时，内核会先检查页缓存中是否有需要的数据。如果有，就直接从缓存中读取，避免了从磁盘中读取数据的开销 。比如，我们有一个 Web 服务器，它需要频繁读取一些静态资源文件，如图片、CSS、JavaScript 等。这些文件在第一次被读取后，就会被缓存到页缓存中。

当后续有其他请求需要这些文件时，就可以直接从页缓存中获取，大大提高了文件的读取速度，减少了磁盘 I/O 操作 。页缓存的工作原理基于局部性原理，即当一个数据被访问时，它附近的数据也很可能在不久的将来被访问。因此，页缓存会预读一部分数据，将其存储在缓存中，以提高后续数据访问的命中率 。

inode 缓存则主要用于缓存文件系统的元数据，比如文件名、文件权限、文件大小、文件的创建时间和修改时间等 。当我们要访问一个文件时，首先需要通过 inode 缓存找到文件的元数据，然后才能进一步读取文件的内容 。例如，当我们在命令行中输入ls命令查看目录下的文件时，系统会先在 inode 缓存中查找该目录下所有文件的元数据，然后将这些信息显示出来。

如果没有 inode 缓存，每次执行ls命令都需要从磁盘中读取这些元数据，这将大大降低系统的响应速度 。inode 缓存通过将常用的元数据存储在内存中，减少了对磁盘的访问次数，提高了文件系统的性能 。

二、缓存性能指标

在评估 Linux 缓存的性能时，有几个关键指标是我们必须要关注的，它们就像是服务器性能的 “晴雨表”，能帮助我们准确判断缓存的工作状态和性能优劣 。

缓存命中率是其中最为重要的指标之一，它是指直接通过缓存获取数据的请求次数，占所有数据请求次数的百分比 。简单来说，如果缓存命中率高，就意味着大部分的数据请求都可以直接从缓存中获取数据，而不需要去访问速度较慢的磁盘，这大大提高了数据的访问效率，也就意味着缓存的利用效率高，系统性能好 。例如，一个 Web 服务器的缓存命中率如果能达到 90% 以上，那就说明它的缓存配置非常合理，大部分用户请求的数据都能快速从缓存中获取，用户体验自然就会很好 。

相反，如果缓存命中率很低，比如只有 30%，那就说明缓存没有充分发挥作用，大部分数据请求都需要去磁盘中读取，这会导致系统响应速度变慢，性能下降 。我们可以通过cachestat和cachetop等工具来查看缓存命中率 。其中，cachestat提供了整个操作系统缓存的读写命中情况，而cachetop则提供了每个进程的缓存命中情况 。

缓存大小也不容忽视，它主要由文件系统缓存和页面缓存两部分组成 。缓存大小的设置直接影响着系统的性能 。当缓存大小较小时，系统往往会频繁地从磁盘中读取数据，这会导致响应延迟增加 。而当缓存大小增加时，系统可以将更多的数据存储在内存中，从而减少对磁盘的访问次数，提高响应速度 。比如，对于一个需要频繁读取大量数据的数据库管理系统，如果缓存大小设置得足够大，就能将更多的数据库数据缓存到内存中，大大提高数据的读取速度 。

然而，缓存大小也不是越大越好，因为缓存占用了系统的内存资源，如果缓存大小设置过大，可能会导致系统内存不足，影响到其他任务的正常运行 。同时，缓存大小过大还可能会导致缓存命中率下降，因为系统可能会将更多的不常访问的数据存储在缓存中，导致热门数据的缓存命中率下降 。我们可以使用free、vmstat等命令查看系统内存和缓存的使用情况 ，也可以通过/proc/meminfo文件查看系统内存信息，其中Cached字段表示页缓存，Buffers字段表示缓冲区 。

缓存更新频率同样关键，它决定了缓存中的数据与磁盘中数据的一致性程度 。如果缓存更新频率过低，可能会导致缓存中的数据过时，应用程序读取到的数据不是最新的 。例如，对于一个实时更新的新闻网站，如果缓存更新频率过低，用户可能会看到旧的新闻内容 。而如果缓存更新频率过高，虽然能保证数据的实时性，但会增加系统的开销，因为每次更新缓存都需要进行数据的读取和写入操作 。

对于更新频率较低的资源，如一些静态的 CSS、JavaScript 和图片文件，我们可以设置较长的缓存时间，以减少对服务器的请求；而对于更新频繁的资源，如新闻内容、股票数据等，则需要设置较短的缓存时间，确保客户端能够获取到最新的内容 。在 Linux 系统中，缓存更新频率与具体的应用场景和配置有关 ，可以通过调整相关的配置参数来控制 。

三、缓存调优工具

“工欲善其事，必先利其器” ，在进行 Linux 缓存调优时，我们需要借助一些强大的工具，它们就像是我们的 “得力助手”，能帮助我们更好地了解系统的缓存状态，从而进行有针对性的调优 。

sysctl 是一个非常重要的工具，它主要用于运行时配置内核参数，这些参数位于/proc/sys目录下 。通过 sysctl，我们可以动态地调整内核参数，而不需要重启系统，这为我们的缓存调优提供了极大的便利 。比如，我们可以使用sudo sysctl -w vm.swappiness=10命令来降低系统的交换倾向，减少不必要的磁盘 I/O 操作，提高缓存的使用效率 。

这里的vm.swappiness参数表示系统将内存数据交换到磁盘的倾向程度，取值范围是 0 - 100，默认值一般是 60 。将其设置为 10，意味着系统会尽量避免将内存数据交换到磁盘，更多地利用内存缓存，从而提高系统性能 。如果我们想要永久保留这个配置，可以修改/etc/sysctl.conf文件，在文件中添加或修改vm.swappiness = 10这一行，然后执行sudo sysctl -p命令使配置生效 。

free 命令则是用于查看系统内存使用情况的常用工具 。它可以显示系统的总内存、已使用内存、剩余内存、共享内存、缓存和缓冲区的使用情况等 。通过free -h命令，我们可以以人类可读的方式查看内存信息，非常直观 。例如，执行free -h后，可能会得到类似这样的输出：

              total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:           15Gi       4.0Gi       8.6Gi       100Mi       2.8Gi       11Gi
Swap:          2.0Gi          0B       2.0Gi

在这个输出中，total表示系统总物理内存的大小，这里是 15Gi；used表示当前被使用的内存大小，为 4.0Gi；free表示当前完全未被使用的内存大小，是 8.6Gi；shared表示与多个进程共享的内存大小，为 100Mi；buff/cache表示由内核用于缓存的内存，包括文件系统缓冲区和文件缓存，这里是 2.8Gi；available表示可以立即分配给新进程的内存量，为 11Gi 。从这些信息中，我们可以快速了解系统内存的使用状况，判断是否存在内存不足的情况，以及缓存和缓冲区的使用情况 。

vmstat 也是一个强大的系统性能监控工具，它可以展示给定时间间隔的服务器的状态值，包括进程、内存、虚拟内存交换情况、IO 读写情况等 。通过vmstat 1命令，我们可以每秒输出一次系统性能数据 。例如，执行vmstat 1后，可能会得到如下输出：

procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----
r  b   swpd   free   buff  cache   si   so    bi    bo   in   cs us sy id wa st
1  0      0 103388 145412 511056    0    0    18    60    1    1  2  1 96  0  0

在这个输出中，r表示运行队列中等待被运行的进程数量，b表示等待 IO 的进程数量；swpd表示虚拟内存已使用的大小，如果大于 0，表示机器物理内存不足；free表示空闲的物理内存的大小；buff表示用作缓冲的内存大小；cache表示用作缓存的内存大小；si表示每秒从磁盘读入虚拟内存的大小；so表示每秒虚拟内存写入磁盘的大小；bi表示块设备每秒接收的块数量；bo表示块设备每秒发送的块数量；in表示每秒 CPU 的中断次数，包括时间中断；cs表示每秒上下文切换次数；us表示用户 CPU 时间；sy表示系统 CPU 时间；id表示空闲 CPU 时间；wa表示等待 IO CPU 时间 。通过分析这些数据，我们可以深入了解系统的性能瓶颈，判断是否存在内存瓶颈、IO 瓶颈等问题，从而为缓存调优提供依据 。

cachestat 和 cachetop 是用于查看系统缓存命中情况的工具 。cachestat 提供了整个操作系统缓存的读写命中情况，而 cachetop 则提供了每个进程的缓存命中情况 。这两个工具都是 bcc 软件包的一部分，它们基于 Linux 内核的 eBPF（extended Berkeley Packet Filters）机制，来跟踪内核中管理的缓存，并输出缓存的使用情况 。在 Ubuntu 系统中，我们可以通过以下命令安装 bcc 软件包：

sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys 4052245BD4284CDD
echo "deb https://repo.iovisor.org/apt/xenial xenial main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/iovisor.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y bcc-tools libbcc-examples linux-headers-$(uname -r)

安装完成后，我们可以使用cachestat命令查看系统缓存的读写命中情况 。例如，执行cachestat后，可能会得到如下输出：

TOTAL MISSES HITS DIRTIES BUFFERS_MB CACHED_MB
2 0 2 1 17 279

在这个输出中，TOTAL表示总访问次数，MISSES表示缓存未命中次数，HITS表示缓存命中次数，DIRTIES表示新增到缓存中的脏页数，BUFFERS_MB表示缓冲区大小，CACHED_MB表示缓存大小 。通过这些数据，我们可以计算出缓存命中率，评估系统对缓存的利用效率 。缓存命中率的计算公式为：缓存命中率 = HITS / TOTAL * 100% 。在这个例子中，缓存命中率为2 / (2 + 0) * 100% = 100% ，说明系统的缓存利用效率非常高 。

我们可以使用cachetop命令实时监控进程的缓存读写命中情况 。例如，执行cachetop后，可能会得到如下输出：

11:58:50 Buffers MB:258 / Cached MB: 347 / Sort: HITS / Order: ascending
PID UID CMD HITS MISSES DIRTIES READ_HIT% WRITE_HIT%
13029 root python 1 0 0 100.0% 0.0%

在这个输出中，PID表示进程 ID，UID表示用户 ID，CMD表示进程命令，HITS表示缓存命中次数，MISSES表示缓存未命中次数，DIRTIES表示新增到缓存中的脏页数，READ_HIT%表示读缓存命中率，WRITE_HIT%表示写缓存命中率 。通过这个输出，我们可以看到每个进程的缓存命中情况，找出占用缓存较多的进程，从而有针对性地进行优化 。在这个例子中，python进程的读缓存命中率为 100.0%，写缓存命中率为 0.0%，说明该进程的读操作较多，且缓存利用效率较高，但写操作可能存在一些问题，需要进一步分析 。

四、实战调优步骤

4.1查看当前缓存状态

在进行缓存调优之前，我们首先要了解系统当前的缓存状态，就像是医生在给病人治病之前，需要先进行全面的检查一样 。通过查看缓存状态，我们可以判断系统是否需要进行调优，以及确定调优的方向和重点 。

我们可以使用free命令来查看系统内存的使用情况，包括缓存的使用情况 。例如，执行free -h命令，输出结果如下：

              total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:           15Gi       4.0Gi       8.6Gi       100Mi       2.8Gi       11Gi
Swap:          2.0Gi          0B       2.0Gi

从这个输出中，我们可以看到buff/cache这一列的值，它表示系统中用于缓存和缓冲区的内存大小 。通过观察这个值的变化，我们可以了解缓存的使用情况 。如果buff/cache的值较大，说明系统缓存了较多的数据，这可能会提高系统的性能 。但如果buff/cache的值过大，导致系统内存不足，影响到其他任务的正常运行，就需要考虑进行缓存调优了 。

vmstat命令也是一个非常有用的工具，它可以提供系统的详细性能信息，包括缓存的读写情况 。执行vmstat 1命令，每秒输出一次系统性能数据，输出结果如下：

procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----
r  b   swpd   free   buff  cache   si   so    bi    bo   in   cs us sy id wa st
1  0      0 103388 145412 511056    0    0    18    60    1    1  2  1 96  0  0

在这个输出中，cache列表示用作缓存的内存大小，bi列表示块设备每秒接收的块数量，bo列表示块设备每秒发送的块数量 。通过分析这些数据，我们可以了解缓存的读写性能 。如果bi和bo的值较大，说明系统对磁盘的 I/O 操作频繁，可能是缓存命中率较低，需要进一步优化缓存 。

我们还可以使用cachestat和cachetop工具来查看缓存命中率 。cachestat提供了整个操作系统缓存的读写命中情况，cachetop则提供了每个进程的缓存命中情况 。例如，执行cachestat命令，输出结果如下：

TOTAL MISSES HITS DIRTIES BUFFERS_MB CACHED_MB
2 0 2 1 17 279

从这个输出中，我们可以看到TOTAL表示总访问次数，MISSES表示缓存未命中次数，HITS表示缓存命中次数 。通过计算HITS / TOTAL * 100%，我们可以得到缓存命中率 。在这个例子中，缓存命中率为2 / (2 + 0) * 100% = 100% ，说明系统的缓存利用效率非常高 。如果缓存命中率较低，比如低于 80%，就需要考虑优化缓存，提高命中率 。

4.2调整内核参数

在了解了系统当前的缓存状态后，我们就可以根据实际情况调整内核参数，对缓存进行优化 。内核参数就像是系统的 “幕后指挥官”，它们控制着系统的各种行为，包括缓存的管理和使用 。通过调整这些参数，我们可以让系统更好地适应不同的应用场景，提高缓存的性能 。

vm.swappiness是一个非常重要的内核参数，它表示系统将内存数据交换到磁盘的倾向程度，取值范围是 0 - 100，默认值一般是 60 。当系统内存不足时，内核会根据vm.swappiness的值来决定是否将内存中的数据交换到磁盘的交换空间（Swap）中 。如果vm.swappiness的值设置得较高，比如 80，那么系统在内存不足时会更倾向于将内存数据交换到磁盘，这虽然可以暂时解决内存不足的问题，但会增加磁盘 I/O 操作，降低系统性能 。因为磁盘的读写速度远远低于内存，频繁的磁盘 I/O 操作会导致系统响应变慢 。

相反，如果 vm.swappiness 的值设置得较低，比如 10，系统会尽量避免将内存数据交换到磁盘，更多地利用内存缓存，从而提高系统性能 。对于大多数服务器应用来说，建议将vm.swappiness的值设置在 10 - 30 之间 。我们可以使用sudo sysctl -w vm.swappiness=10命令来临时调整vm.swappiness的值，也可以通过修改/etc/sysctl.conf文件，添加或修改vm.swappiness = 10这一行，然后执行 sudo sysctl -p 命令使配置永久生效 。

vm.dirty_ratio和vm.dirty_background_ratio这两个参数则与脏页的处理有关 。脏页是指已经被修改但还没有被写入磁盘的内存页 。vm.dirty_ratio表示当脏页占内存的比例达到这个值时，系统会开始同步脏页到磁盘 ，默认值一般是 20 。vm.dirty_background_ratio表示当脏页占内存的比例达到这个值时，系统会在后台开始同步脏页到磁盘 ，默认值一般是 10 。如果vm.dirty_ratio设置得过高，脏页在内存中积累的时间会变长，这可能会导致系统在同步脏页时出现长时间的 I/O 阻塞，影响系统性能 。

而如果vm.dirty_background_ratio设置得过低，系统会频繁地在后台同步脏页，增加磁盘 I/O 负载 。为了平衡系统性能和 I/O 负载，建议将vm.dirty_ratio设置在 5 - 10 之间，将vm.dirty_background_ratio设置在 1 - 5 之间 。同样，我们可以使用sudo sysctl -w vm.dirty_ratio=5和sudo sysctl -w vm.dirty_background_ratio=1命令来临时调整这两个参数的值，也可以通过修改/etc/sysctl.conf文件使配置永久生效 。

4.3清理缓存

在某些情况下，我们可能需要手动清理缓存，以释放内存资源，提高系统性能 。比如，当系统内存不足，而缓存中又占用了大量内存时，清理缓存可以让系统有更多的内存用于其他任务 。

在 Linux 系统中，我们可以通过/proc/sys/vm/drop_caches这个接口来清理缓存 。具体来说，有以下三种清理方式：

• 仅释放页缓存（PageCache）：执行echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches命令，或者sudo sysctl -w vm.drop_caches=1命令 。页缓存主要用于缓存磁盘数据，清理页缓存可以释放用于缓存磁盘数据的内存 。

• 释放目录项（Dentries）和索引节点（Inodes）缓存：执行echo 2 > /proc/sys/vm/drop_caches命令，或者sudo sysctl -w vm.drop_caches=2命令 。目录项缓存用于缓存目录结构，索引节点缓存用于缓存文件元数据，清理这两个缓存可以释放用于缓存文件系统元数据的内存 。

• 释放所有缓存（PageCache + Dentries + Inodes）：执行echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches命令，或者sudo sysctl -w vm.drop_caches=3命令 。这将释放所有类型的缓存，最大限度地释放内存 。

需要注意的是，在清理缓存之前，建议先执行sync命令 。sync命令的作用是将所有缓存数据同步到磁盘，避免因清理缓存导致的数据丢失 。因为在清理缓存时，如果有未同步的脏页，这些数据可能会丢失 。例如，我们可以执行sync && echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches命令，先同步数据，再清理所有缓存 。

清理缓存虽然可以释放内存资源，但也可能会对系统性能产生一定的影响 。因为清理缓存后，系统在后续访问数据时，可能需要重新从磁盘读取数据，这会增加磁盘 I/O 操作，导致系统响应速度变慢 。所以，在清理缓存时，我们需要谨慎操作，根据实际情况选择合适的清理方式和时机 。一般来说，只有在系统内存严重不足，或者需要强制刷新缓存时，才建议清理缓存 。

4.4优化应用程序

除了调整内核参数和清理缓存外，从应用程序层面进行优化也是提高系统性能的关键 。应用程序就像是系统的 “前台演员”，它的性能直接影响着用户的体验 。通过优化应用程序，我们可以减少对缓存的不必要依赖，提高缓存的利用效率，从而提升系统的整体性能 。

从代码层面来看，我们可以优化数据访问模式，减少不必要的 I/O 操作 。比如，在读取文件时，可以采用批量读取的方式，而不是逐行读取 。假设我们有一个程序需要读取一个包含大量数据的文件，如果逐行读取，每次读取都会产生一次 I/O 操作，这会大大增加 I/O 开销 。而采用批量读取的方式，我们可以一次性读取多个数据块，减少 I/O 操作的次数 。例如，在 Python 中，我们可以使用readlines()方法一次性读取文件的所有行，而不是使用readline()方法逐行读取 。示例代码如下：

# 逐行读取
with open('large_file.txt', 'r') as f:while True:line = f.readline()if not line:break# 处理每一行数据# 批量读取
with open('large_file.txt', 'r') as f:lines = f.readlines()for line in lines:# 处理每一行数据

我们还可以缓存计算结果，避免重复计算 。比如，在计算斐波那契数列时，如果不进行缓存，每次计算都会重复计算很多中间结果，效率非常低 。而通过缓存已经计算过的结果，我们可以避免重复计算，提高计算效率 。以下是使用缓存优化后的计算斐波那契数列的代码：

# 缓存字典
fib_cache = {}
def fib(n):if n in fib_cache:return fib_cache[n]if n <= 1:result = nelse:result = fib(n - 1) + fib(n - 2)fib_cache[n] = resultreturn result

从配置层面来看，我们可以为应用程序设置合理的缓存策略 。比如，对于一个 Web 应用程序，我们可以根据不同类型的资源设置不同的缓存时间 。对于更新频率较低的静态资源，如 CSS、JavaScript 和图片文件，我们可以设置较长的缓存时间，以减少对服务器的请求 。而对于更新频繁的资源，如新闻内容、股票数据等，则需要设置较短的缓存时间，确保客户端能够获取到最新的内容 。在 Nginx 服务器中，我们可以通过配置expires指令来设置缓存时间 。例如，对于 CSS 和 JavaScript 文件，我们可以设置缓存时间为 1 周：

location ~ \.(css|js)$ {expires 1w;# 其他配置
}

对于图片文件，我们可以设置缓存时间为 1 个月：

location ~ \.(jpg|jpeg|png|gif)$ {expires 1M;# 其他配置
}

通过以上从代码层面和配置层面的优化，应用程序可以更好地利用缓存，减少对系统资源的消耗，提高系统的性能 。例如，一个经过优化的 Web 应用程序，在处理大量用户请求时，响应速度可能会提高数倍，缓存命中率也会大幅提升，从而为用户提供更加流畅的体验 。

五、Linux缓存案例分析

5.1问题描述

那天刚到公司，就接到运营同事的紧急反馈：网站打开速度变得奇慢无比，原本秒开的页面，现在加载要好几秒，用户投诉量直线上升。我心里 “咯噔” 一下，立刻登录服务器查看。

通过top命令发现，CPU 和内存使用率看起来都还算正常，并没有出现资源被占满的情况。但使用vmstat命令观察系统状态时，发现bi（从块设备读入数据到系统的块数）和bo（从系统写入数据到块设备的块数）数值异常高，磁盘 I/O 负载明显增大，这和平时稳定的状态大相径庭。

再用free -h查看内存使用情况，发现缓存（buff/cache）占用了大量内存，而且可用内存（free）所剩不多。这让我初步怀疑，问题可能出在缓存上。难道是缓存没有发挥作用，导致频繁读取磁盘数据，从而拖慢了整个系统？

5.2定位缓存 “罪魁祸首”

为了进一步确认问题，我使用cachestat工具来分析缓存的使用情况。这一查，果然发现了异常：缓存命中率低得可怜，大量的文件读取操作都没有命中缓存，直接从磁盘读取，这无疑是导致磁盘 I/O 飙升、系统性能下降的关键原因。

那为什么缓存命中率会突然变得这么低呢？我决定从应用程序入手排查。检查项目代码和配置文件后发现，最近上线的一个新功能模块，在数据处理过程中频繁地创建和删除临时文件。这些临时文件的生命周期很短，导致系统频繁地将它们加载到缓存中，又很快因为文件被删除而释放缓存空间，使得缓存无法有效利用，一直处于 “无效更新” 的状态。

此外，我还注意到服务器的内核参数vm.swappiness的值为 60（默认值）。这个参数控制着系统将内存数据交换到 swap 空间的倾向程度，数值越高，越容易将内存数据交换到 swap。由于服务器可用内存已经不多，较高的swappiness值使得系统开始频繁进行内存交换操作，进一步加剧了系统性能的恶化。

5.3多管齐下解决问题

⑴优化应用程序

针对应用程序频繁创建和删除临时文件的问题，我们对代码进行了重构。将一些不必要的临时文件操作进行合并和优化，减少临时文件的创建频率。同时，在文件使用完毕后，及时关闭文件句柄，并使用unlink函数删除临时文件，避免文件被删除后，相关缓存数据仍占用内存空间。

⑵调整内核参数

为了减少内存交换操作，我将vm.swappiness的值调低至 10。通过修改/etc/sysctl.conf文件，添加或修改vm.swappiness = 10，然后执行sysctl -p使配置生效。这样，系统在内存紧张时，不会轻易将内存数据交换到 swap，而是尽量利用已有的内存资源，提高系统整体性能。

⑶清理缓存

在完成上述优化和配置调整后，为了让系统缓存快速恢复到正常状态，我决定清理部分缓存。但需要注意的是，清理缓存操作可能会对正在运行的业务产生一定影响，所以我选择在业务低峰期进行。

执行echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches命令，该命令会清除系统的页缓存、dentries 和 inodes 缓存。执行完命令后，再次查看缓存命中率和磁盘 I/O 情况，发现缓存命中率明显提升，磁盘 I/O 负载也逐渐恢复正常。