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

L’exécution d’applications hautes performances sous Linux nécessite plus qu’un matériel puissant ; elle exige un réglage minutieux du système d’exploitation, des paramètres du noyau et de la pile logicielle. Une optimisation appropriée permet de réduire la latence, d’augmenter le débit et d’améliorer la fiabilité, ce qui est essentiel pour héberger des bases de données, des applications web ou des charges de travail à forte intensité de calcul à grande échelle.

Un système allégé

Un serveur hautes performances ne doit exécuter que les services essentiels. Les démons supplémentaires consomment des cycles d’unité centrale, de la mémoire et de la bande passante E/S, ce qui réduit les ressources disponibles pour les charges de travail critiques. Commencez par auditer les services système activés :

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

Ne conservez que 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 les performances et la surface d’attaque.

Optimiser l’ordonnancement de l’unité centrale

Linux utilise par défaut l’algorithme CFS (Completely Fair Scheduler), qui permet d’équilibrer le temps d’utilisation de l’unité centrale entre les processus. Pour les charges de travail sensibles à la latence ou en temps réel, il convient d’envisager ce qui suit :

• Ajuster les priorités des processus avec renice :

  renice -n -10 -p <PID&gt

• Attribuer un ordonnancement en temps réel avec chrt :

  chrt -f 99 <commande&gt

• Lier les processus à des cœurs d’unité centrale spécifiques pour réduire les erreurs de cache et les changements de contexte :

  taskset -c 0-3 <commande&gt

Ces méthodes améliorent la prévisibilité du processeur et réduisent les variations de latence pour les charges de travail telles que les bases de données, la VoIP ou les applications de diffusion en continu.

Optimiser la gestion de la mémoire

L’utilisation efficace de la mémoire est cruciale pour les performances :

• Réduisez le swapping pour éviter les pics de latence sur les serveurs disposant de suffisamment de mémoire vive :

  sysctl -w vm.swappiness=10

• Ajustez la pression du cache du système de fichiers pour conserver les métadonnées des bases de données :

  sysctl -w vm.vfs_cache_pressure=50

• Désactiver les HugePages transparentes (THP) et configurer des HugePages explicites pour les charges de travail telles que PostgreSQL, Oracle ou les JVM afin de réduire les oublis de TLB et d’assurer des performances constantes :

  sysctl -w vm.nr_hugepages=1024

• Contrôler le comportement de surcharge de la mémoire pour assurer la stabilité :

  sysctl -w vm.overcommit_memory=1

Conservez ces paramètres dans le fichier /etc/sysctl.conf ou ajoutez-les au fichier /etc/sysctl.d/ pour assurer la cohérence entre les redémarrages.

Améliorer les performances des disques et des E/S

Les E/S disque sont souvent le principal goulot d’étranglement des applications à hautes performances.

• Choisissez le bon planificateur d’E/S. Pour les disques SSD, utilisez none ou mq-deadline :

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

  Remarque : sur les systèmes équipés de blk-mq, les ordonnanceurs sont configurés sous /sys/block/<device>/mq/.

• Monter des systèmes de fichiers avec des options orientées vers les performances :

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

• Utiliser des systèmes de fichiers performants : XFS pour les charges de travail lourdes en termes de concurrence, ext4 avec des options de journalisation pour le débit.

• Envisagez le RAID pour la redondance et la bande passante agrégée, mais choisissez le niveau en fonction de la charge de travail : RAID 10 pour les bases de données, RAID 0 pour les charges de travail informatiques temporaires.

Optimisation de la pile réseau

Les applications à hautes performances et à forte composante réseau nécessitent un réglage de la pile TCP/IP :

• Augmentez le nombre de descripteurs de fichiers :

  ulimit -n 65535

  Rendre cette valeur persistante en éditant /etc/security/limits.conf.

• Augmenter la taille des tampons 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"

• Activez TCP Fast Open pour réduire la latence de la poignée de main :

  sysctl -w net.ipv4.tcp_fastopen=3

• Activez l’équilibrage des IRQ pour les cartes réseau multicœurs afin de répartir les interruptions :

  systemctl enable irqbalance

  systemctl start irqbalance

  Remarque : pour les réseaux à très faible latence (charges de travail DPDK), irqbalance est souvent désactivé et les IRQ sont épinglées manuellement.

• Réglez d’autres paramètres du noyau tels que net.core.netdev_max_backlog et activez Receive-Side Scaling (RSS) ou Receive Packet Steering (RPS) pour équilibrer le traitement des paquets entre les cœurs.

Optimisation au niveau du noyau et du système

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

• Augmenter les limites de mémoire partagée pour les bases de données en mémoire :

  sysctl -w kernel.shmmax=68719476736

  sysctl -w kernel.shmall=4294967296

• Augmenter le nombre maximal de descripteurs de fichiers ouverts :

  sysctl -w fs.file-max=2097152

• Utilisez les cgroups et les espaces de noms pour allouer et isoler efficacement les ressources dans les environnements conteneurisés ou multi-locataires.

• Pour une réactivité extrême (par exemple, trading en temps réel, charges de travail telco), envisagez des noyaux en temps réel ou à faible latence tels que PREEMPT_RT.

Optimisation au niveau de l’application

Les réglages au niveau du système doivent être complétés par des ajustements spécifiques à l’application :

• Bases de données (MySQL/PostgreSQL) : régler les pools de tampons, les intervalles de points de contrôle, la mise en cache et activer la mise en commun des connexions.
• Serveurs web (Nginx/Apache) : augmenter les processus de travail, configurer les délais de conservation, activer la mise en cache et la compression.
• Applications Java : allouer des tailles de tas appropriées, utiliser des collecteurs G1GC ou ZGC et régler les drapeaux de la JVM pour les charges de travail sensibles à la latence.
• Environnements virtualisés : réglez les paramètres de l’hyperviseur pour les E/S et le réseau, et allouez soigneusement les ressources vCPU/vRAM.

Surveillance et analyse comparative

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

• Surveillez en temps réel avec htop, iotop et vmstat.
• Effectuez des analyses comparatives des composants du système :

• • CPU et bases de données avec sysbench.

  • Disque avec fio.

  • Débit du réseau avec iperf3.

• Mettre en place une surveillance continue avec Prometheus et visualiser les métriques avec Grafana.

L’analyse régulière des tendances de performance et des données de logs permet de détecter les régressions et de valider les améliorations.

Conclusion

L’optimisation d’un serveur Linux pour des applications hautes performances nécessite une approche holistique : suppression des services inutiles, réglage du processeur et de la mémoire, optimisation du stockage et du réseau, et configuration des applications en tenant compte des performances. Grâce à l’évaluation comparative et à la surveillance itératives, ces améliorations transforment le matériel brut en performances prévisibles, fiables et à faible latence, garantissant ainsi que les charges de travail exigeantes peuvent être exécutées à grande échelle sans compromis.