用 ss -tuln 替代 netstat 查实时网络状态，配合 -i/-s 定位连接或重传问题；查 ESTABLISHED 连接数、端口占用、TCP 重传率需用对应 ss 命令；调内核参数前须确认当前值、应用是否启用 SO_REUSEADDR 并压测验证；perf 比 strace 更准抓网络延迟热点；ethtool 显示速率不等于实际吞吐，需综合 RSS、中断亲和、固件版本优化。
怎么看实时网络吞吐和连接状态
直接用 ss -tuln 替代过时的 netstat，它快、低开销、输出结构清晰。配合 -i（显示接口统计）或 -s（协议汇总）能快速定位是连接数爆了还是重传异常。
常见错误：用 iftop 看瞬时流量却没加 -P 显示端口，结果只看到 IP 不知道是哪个服务在打带宽；或者用 cat /proc/net/dev 但忽略 rx_bytes/tx_bytes 是累计值，需两次采样算差值才得真实速率。
- 查高并发 ESTABLISHED 连接：
ss -tn state established | wc -l - 查某个端口被谁占着：
ss -tulpn | grep ':8080' - 看 TCP 重传率是否异常：运行
ss -s，关注retransmitted行，超过 1% 就该查丢包或拥塞
改内核参数前必须确认的三件事
别一上来就改 /proc/sys/net/ipv4/tcp_tw_reuse 或 net.core.somaxconn，这些参数生效依赖实际负载模型，盲目调高可能引发 TIME_WAIT 泛滥、SYN 队列溢出或内存耗尽。
使用场景决定改什么：短连接密集型服务（如 HTTP API）重点调 tcp_tw_reuse 和 tcp_fin_timeout；长连接服务（如 WebSocket）更该关心 net.ipv4.tcp_keepalive_time 和连接保活策略。
- 先看当前值：
sysctl net.ipv4.tcp_tw_reuse，不是所有发行版默认开启 - 确认应用是否用了
SO_REUSEADDR，否则tcp_tw_reuse不起作用 - 改完必须验证：
sysctl -p后跑ss -s对比前后tw计数，再压测看是否真缓解了端口耗尽
用 perf 抓网络延迟热点比 strace 有效得多
strace -e trace=sendto,recvfrom 只能看到系统调用进出，但卡在哪——是软中断处理慢？网卡驱动轮询太久？还是协议栈锁竞争？得靠 perf。
典型错误是只跑 perf record -e syscalls:sys_enter_sendto，这只能抓调用入口，真正耗时往往在内核路径里。要抓上下文，得组合硬件事件和软件符号：
- 抓软中断瓶颈：
perf record -e irq:softirq_entry -g -p $(pidof nginx) - 看 TCP 发送路径耗时：
perf record -e 'tcp:*' -g -p $(pidof java) - 分析时用
perf script | stackcollapse-perf.pl | flamegraph.pl生成火焰图，重点看tcp_transmit_skb或__netif_receive_skb_core占比
ethtool 显示的 “Speed: 10000Mb/s” 不代表实际吞吐
链路协商速率只是物理层能力，真实吞吐受中断合并（rx-usecs）、RSS 队列数、CPU 绑核、PCIe 带宽限制共同影响。很多 25G 网卡在单队列 + 默认中断设置下，单流跑不满 3Gbps。
容易踩的坑：以为开了 ethtool -K eth0 tso off gso off 就能提性能，其实现代网卡反而依赖 TSO/GSO 卸载大包分段，关了反而增加 CPU 开销；还有人调高 rx/tx ring buffer 到 4096，但没配对应中断亲和，导致所有中断挤在同一个 CPU 核上打满。
- 查当前 RSS 队列数：
ethtool -l eth0，确保Current hardware settings≥ CPU 核数 - 调中断亲和：
echo f > /proc/irq/$(cat /proc/interrupts | grep eth0 | head -1 | awk '{print $1}' | sed 's/://')/smp_affinity_list（示例设前 4 核） - 验证是否生效：
watch -n1 'cat /proc/interrupts | grep eth0'，观察各 CPU 列计数是否均衡增长
最常被忽略的是网卡固件版本和驱动匹配问题——同一型号网卡，不同固件对 LRO/GRO 的行为差异极大，有些版本甚至会让 GRO 合并错误帧。更新前务必查厂商 release note 里关于 “throughput regression” 的说明。
