MODERN LINUX SERVER PERFORMANCE ENGINEERING : Optimize Servers with CPU Scheduling, Memory Management, I/O Tuning, Filesystems, Networking, Kernel Parameters, eBPF, and Benchmarking
Langue : anglais
Edité par Independently Published Okt 2026, 2026
- Livre broché
- Neuf

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N° de réf. du vendeur 9798163964543
- Titre
- MODERN LINUX SERVER PERFORMANCE ENGINEERING : Optimize Servers with CPU Scheduling, Memory Management, I/O Tuning, Filesystems, Networking, Kernel Parameters, eBPF, and Benchmarking
- Auteur
- Alira Vexel
- Éditeur
- Independently Published Okt 2026
- Année de publication
- 2026
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 13 chiffres
- 9798163964543
- Poids de l'article
- 858 grammes
- Dimensions
- 279x216x20 mm
Modern Linux servers are powerful, but performance problems rarely come from a single setting.
High CPU usage may actually be scheduler contention. Low free memory may simply be healthy page-cache usage. A busy NVMe device may not be saturated. Network throughput problems may originate in IRQ placement, SoftIRQ pressure, socket queues, TCP behavior, or the application itself.
MODERN LINUX SERVER PERFORMANCE ENGINEERING provides a practical, evidence-driven approach to diagnosing and optimizing Linux systems without relying on outdated tuning folklore or blindly copied sysctl settings.
Built around the workflow Measure → Diagnose → Tune → Benchmark → Validate, this book shows you how to investigate performance problems from the application layer down through the Linux kernel, CPU scheduler, NUMA architecture, virtual memory, storage stack, filesystems, networking, and modern observability tools.
You will learn how to:
- Build a reproducible Linux performance engineering lab
- Establish reliable baselines using USE, RED, PSI, and standard Linux metrics
- Diagnose CPU saturation, run-queue pressure, context switching, and scheduler latency
- Understand modern Linux scheduling and EEVDF behavior
- Tune CPU affinity, priorities, IRQ placement, and resource isolation safely
- Analyze NUMA locality and optimize multi-socket systems
- Diagnose page faults, reclaim, swap activity, THP, HugeTLB, and memory pressure
- Control competing workloads with cgroups v2, systemd, and TuneD
- Trace the complete Linux I/O path from applications to NVMe and SSD devices
- Tune blk-mq queues, I/O schedulers, read-ahead, and io_uring workloads
- Evaluate ext4, XFS, Btrfs, page cache, journaling, and filesystem behavior
- Build realistic fio benchmarks and analyze p95, p99, and p99.9 latency
- Diagnose Linux TCP/IP, sockets, NIC queues, SoftIRQs, drops, and retransmissions
- Tune RSS, RPS, RFS, XPS, IRQ affinity, ring buffers, offloads, and TCP behavior
- Benchmark networks with iperf3 using single-flow, parallel, reverse, and bidirectional tests
- Profile workloads with perf, Ftrace, trace-cmd, and flame graphs
- Use eBPF, bpftrace, BCC, and bpftool to investigate production bottlenecks
- Understand BTF, libbpf, CO-RE, BPF maps, and portable performance instrumentation
- Build repeatable performance regression tests with defined rollback thresholds
The book concludes with a complete end-to-end capstone in which you take a deliberately inefficient Linux server through the full performance engineering lifecycle:
Inventory → Baseline → Load Generation → Bottleneck Detection → CPU Analysis → NUMA Analysis → Memory Analysis → Storage Analysis → Filesystem Analysis → Network Analysis → perf/eBPF Root Cause → Kernel Tuning → Resource Isolation → Benchmarking → Regression Testing → Rollback Testing → Final Validation
Rather than teaching you to apply more tuning, this book teaches you when tuning is justified, how to prove that it works, and how to detect when an optimization creates a new bottleneck elsewhere.
Whether you are a Linux system administrator, DevOps engineer, SRE, infrastructure engineer, platform engineer, cloud engineer, or performance specialist, this book gives you a practical framework for building faster, more predictable, and more defensible Linux systems.
Stop guessing which setting might make Linux faster.
Measure it. Diagnose it. Tune it. Benchmark it. Validate it.
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