69、系统性能监控与分析全解析

系统性能监控与分析全解析

在系统运维和管理中,准确掌握系统的性能状况至关重要。通过合适的工具和方法,我们可以深入了解系统的CPU、内存、磁盘等资源的使用情况,及时发现性能瓶颈并采取相应的措施。下面将详细介绍几种常用的系统性能监控工具及其使用方法。

vmstat工具:持续监控系统性能

vmstat是一个强大的工具,它可以帮助我们监控系统的性能指标。通过观察vmstat输出的不同列,我们可以判断系统在CPU、内存和磁盘方面是否存在资源短缺的问题:
- r列 :如果该列有数值,说明有进程在等待CPU时间,可能是CPU性能不足。
- b列 :若该列有数值,表明有进程在等待磁盘访问,磁盘可能是系统的瓶颈。
- w列 :当该列有数值时,意味着系统正在进行交换操作,可能是内存不足。

为了持续监控系统性能随时间的变化,我们可以使用vmstat的 -w 标志和一个数字,让它每隔指定的秒数更新一次显示结果。例如,运行以下命令:

# vmstat -w 5
procs      memory      page                    disks     faults      cpu
r b w     avm    fre   flt  re  pi  po    fr  sr ad0 ad4   in   sy   cs us sy id
1 1 0  184180  12876     8   0   0   0    30  11   0   0 1143  
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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