# Secure Bootの設定確認
mokutil --sb-state

# カーネルモジュールの署名確認
modinfo -F signer <module_name>

# IMA（Integrity Measurement Architecture）ポリシーの設定
cat > /etc/ima/ima-policy << EOF
# 実行ファイルの測定
measure func=BPRM_CHECK
measure func=FILE_MMAP mask=MAY_EXEC

# モジュールの測定
measure func=MODULE_CHECK

# ファイルの検証
appraise func=BPRM_CHECK appraise_type=imasig
appraise func=MODULE_CHECK appraise_type=imasig
EOF

# システム保護設定の確認
cat /proc/sys/kernel/sched_rt_runtime_us  # RT実行時間制限
cat /proc/sys/kernel/sched_rt_period_us   # RT周期

# デフォルト：950ms/1000ms（95%）がRT実行時間の上限
# 残り5%は通常プロセス用に予約（システム保護）

# 制限の調整（注意深く）
echo 980000 > /proc/sys/kernel/sched_rt_runtime_us  # 98%に拡大

# CPU隔離設定（ブート時）
# isolcpus=2,3 rcu_nocbs=2,3 nohz_full=2,3
# CPU 2,3を通常スケジューリングから隔離

# リアルタイムプロセスの確認
ps -eo pid,comm,class,priority,rtprio,ni | grep -E "(FF|RR|DLN)"

# スケジューリング統計
cat /proc/schedstat

# プロセス別詳細情報
cat /proc/[PID]/sched

# レイテンシ測定ツール
cyclictest -p 90 -m -n -a3 -t1 -d0
# 結果例：最大レイテンシが10μs以下なら良好

# Huge Pages の設定と効果
echo 1024 > /proc/sys/vm/nr_hugepages  # 2GB分のHuge Pages確保

# アプリケーションでの利用例
void* ptr = mmap(NULL, 1024*1024*1024,  // 1GB
                 PROT_READ | PROT_WRITE,
                 MAP_PRIVATE | MAP_ANONYMOUS | MAP_HUGETLB,
                 -1, 0);

# 効果：
# 通常ページ（4KB）：1GBで256,000エントリ必要
# Huge Pages（2MB）：1GBで512エントリのみ
# TLBミス率が大幅に削減（特に大量メモリ使用アプリ）

# 監視
cat /proc/meminfo | grep -i huge
AnonHugePages:    102400 kB
HugePages_Total:    1024
HugePages_Free:      512
HugePages_Rsvd:        0
Hugepagesize:       2048 kB

# 現在のOOMスコア確認
for pid in $(ps -eo pid --no-headers); do
    if [[ -r /proc/$pid/oom_score ]]; then
        score=$(cat /proc/$pid/oom_score 2>/dev/null)
        adj=$(cat /proc/$pid/oom_score_adj 2>/dev/null)
        comm=$(cat /proc/$pid/comm 2>/dev/null)
        echo "PID:$pid Score:$score Adj:$adj Command:$comm"
    fi
done | sort -k2 -nr | head -10

# 出力例：
# PID:1234 Score:512 Adj:0 Command:java
# PID:5678 Score:256 Adj:0 Command:python
# PID:9012 Score:128 Adj:0 Command:mysqld

# /var/log/messages または dmesg での確認例
Out of memory: Kill process 1234 (java) score 512 or sacrifice child
Killed process 1234 (java) total-vm:4194304kB, anon-rss:2097152kB, file-rss:0kB, shmem-rss:0kB

# ログ情報の解読：
# total-vm：仮想メモリ総使用量
# anon-rss：匿名ページ（ヒープ、スタック）の物理メモリ使用量
# file-rss：ファイルマップページの物理メモリ使用量
# shmem-rss：共有メモリの物理メモリ使用量

#!/bin/bash
# メモリ監視スクリプト例

THRESHOLD=90  # 90%でアラート

while true; do
    MEMORY_USAGE=$(free | awk 'NR==2{printf "%.0f", $3*100/$2}')
    
    if [[ $MEMORY_USAGE -gt $THRESHOLD ]]; then
        echo "WARNING: Memory usage is ${MEMORY_USAGE}%"
        
        # 上位メモリ消費プロセス
        ps -eo pid,ppid,cmd,%mem --sort=-%mem | head -10
        
        # 必要に応じてアラート送信
        # send_alert "High memory usage: ${MEMORY_USAGE}%"
    fi
    
    sleep 60
done

# fio（Flexible I/O Tester）による測定例

# 従来の同期I/O
fio --name=sync --rw=randread --size=1G --bs=4k --ioengine=sync

# POSIX AIO
fio --name=aio --rw=randread --size=1G --bs=4k --ioengine=libaio --iodepth=32

# io_uring
fio --name=uring --rw=randread --size=1G --bs=4k --ioengine=io_uring --iodepth=32

# 典型的な結果（NVMe SSD）：
# sync:    100,000 IOPS, CPU使用率 80%
# libaio:  300,000 IOPS, CPU使用率 60%  
# io_uring: 500,000 IOPS, CPU使用率 40%

# TCP バッファサイズの最適化
# 現在の設定確認
sysctl net.ipv4.tcp_rmem net.ipv4.tcp_wmem

# 高帯域・高遅延環境での設定例
net.ipv4.tcp_rmem = 16384 131072 134217728  # 16KB, 128KB, 128MB
net.ipv4.tcp_wmem = 16384 131072 134217728  # 送信バッファ

# 帯域遅延積（BDP）計算例：
# 1Gbps × 100ms RTT = 12.5MB
# 設定値（128MB）は十分な余裕を持つ

# TCP輻輳制御アルゴリズム
net.ipv4.tcp_congestion_control = bbr

# TCP Fast Open（再接続高速化）
net.ipv4.tcp_fastopen = 3  # クライアント・サーバー両方で有効

# SYN flood対策
net.ipv4.tcp_syncookies = 1
net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 8192

# スワップ動作の調整
vm.swappiness = 10  # デフォルト60から削減

# 効果の定量化：
# 60：物理メモリの40%使用時からスワップ開始
# 10：物理メモリの90%使用時までスワップ抑制
# 0：カーネルがOOM状態まで追い込まれる可能性

# ダーティページの書き込み制御
vm.dirty_ratio = 15          # 物理メモリの15%がダーティページ上限
vm.dirty_background_ratio = 5  # 5%でバックグラウンド書き込み開始

# 影響：
# 高い値：メモリ効率向上、書き込みバーストリスク
# 低い値：安定性向上、メモリ効率低下

# プロセス数制限（fork bomb対策）
kernel.pid_max = 32768
kernel.threads-max = 65536

# ファイルディスクリプタ制限
fs.file-max = 2097152      # システム全体の上限
fs.nr_open = 1048576       # プロセスあたりの上限

# 現在の使用状況確認
cat /proc/sys/fs/file-nr
# 出力例：1024    0    2097152
#        使用中  未使用  最大値

# inode/dentry キャッシュ
vm.vfs_cache_pressure = 50  # デフォルト100から削減

# 効果：
# 100：均等にキャッシュ回収
# 50：inode/dentryキャッシュを優先保持
# 200：inode/dentryキャッシュを積極的に回収

# perf による包括的分析
perf record -g ./application
perf report

# 出力例：
# 56.78%  application  [kernel.kallsyms]   [k] copy_user_generic_string
# 12.34%  application  libc-2.31.so        [.] __memcpy_avx_unaligned
#  8.90%  application  application          [.] compute_heavy_function

# ホットスポットの特定：
# 1. カーネル関数が上位→システムコール最適化検討
# 2. ライブラリ関数が上位→使用方法の見直し
# 3. アプリケーション関数が上位→アルゴリズム最適化

# CPU使用率の詳細内訳
perf stat -d ./application

# 出力例：
# 1,234,567,890 cycles
#   987,654,321 instructions              #    0.80  insn per cycle
#   123,456,789 cache-misses              #   10.0%  of all cache refs
#    12,345,678 page-faults               #    0.01 M/sec

# 解釈：
# insn per cycle < 1.0：メモリ待機またはパイプライン停止
# cache-miss率 > 5%：キャッシュ効率の改善余地
# page-fault数：メモリアクセスパターンの問題

# メモリ帯域幅の測定
# STREAM ベンチマーク
./stream

# 結果例：
# Copy:    25000.0 MB/s
# Scale:   24000.0 MB/s  
# Add:     23000.0 MB/s
# Triad:   22000.0 MB/s

# 理論値との比較：
# DDR4-3200：理論値 25.6GB/s
# 実測値（Triad）：22GB/s
# 効率：86%（良好）

# NUMA topology の確認
numactl --hardware

# 出力例：
# node 0 cpus: 0 1 2 3 4 5 6 7
# node 1 cpus: 8 9 10 11 12 13 14 15
# node distances:
# node   0   1
#   0:  10  21
#   1:  21  10

# NUMAアフィニティの最適化例
numactl --cpunodebind=0 --membind=0 ./application

# iostat による I/O 統計
iostat -x 1

# 重要な指標：
# %util：デバイス使用率（100%に近いと飽和）
# await：平均応答時間（msec）
# r/s, w/s：読み書きIOPS
# rkB/s, wkB/s：読み書きスループット

# 出力例解釈：
# Device    r/s   w/s   rkB/s   wkB/s  await  %util
# nvme0n1  1000    50   40000    2000    2.5   85.0

# 分析：
# IOPS：1050（読み書き合計）
# スループット：42MB/s
# 応答時間：2.5ms（SSDとしては標準的）
# 使用率：85%（やや高負荷）

# I/O パターンの詳細分析
iotop -ao  # 累積I/O量でソート

# ブロックI/Oトレース
blktrace -d /dev/nvme0n1 -o trace
blkparse trace.nvme0n1.0

# 結果から読み取れる情報：
# - シーケンシャル vs ランダムアクセス比率
# - I/Oサイズ分布
# - キューイング深度

#!/bin/bash
# 統合監視スクリプト例

# CPU使用率（user, system, wait）
CPU_STATS=$(sar -u 1 1 | tail -1)
CPU_USER=$(echo $CPU_STATS | awk '{print $3}')
CPU_SYS=$(echo $CPU_STATS | awk '{print $5}')
CPU_WAIT=$(echo $CPU_STATS | awk '{print $6}')

# メモリ使用率
MEM_STATS=$(free | awk 'NR==2{printf "%.1f", $3*100/$2}')

# I/O統計
IO_STATS=$(iostat -x 1 1 | grep -E "nvme|sda" | head -1)
IO_UTIL=$(echo $IO_STATS | awk '{print $NF}')

# ネットワーク統計  
NET_STATS=$(sar -n DEV 1 1 | grep eth0 | tail -1)
NET_RX=$(echo $NET_STATS | awk '{print $5}')
NET_TX=$(echo $NET_STATS | awk '{print $6}')

# アラート条件
if (( $(echo "$CPU_WAIT > 20" | bc -l) )); then
    echo "ALERT: High I/O wait time: ${CPU_WAIT}%"
fi

if (( $(echo "$MEM_STATS > 90" | bc -l) )); then
    echo "ALERT: High memory usage: ${MEM_STATS}%"
fi

if (( $(echo "$IO_UTIL > 85" | bc -l) )); then
    echo "ALERT: High I/O utilization: ${IO_UTIL}%"
fi

# ログ出力
echo "$(date): CPU(usr:${CPU_USER}% sys:${CPU_SYS}% wait:${CPU_WAIT}%) MEM:${MEM_STATS}% IO:${IO_UTIL}% NET(rx:${NET_RX} tx:${NET_TX})"