vmstat命令列出的属性详解

本文详细解读了vmstat工具的各项指标,包括进程状态、内存使用情况、磁盘活动及CPU使用状态等,帮助读者理解如何利用这些信息判断系统性能瓶颈。

vmstat各项:
procs:
r-->在运行队列中等待的进程数
b-->在等待io的进程数
w-->可以进入运行队列但被替换的进程
memoy
swap-->现时可用的交换内存(k表示)
free-->空闲的内存(k表示)
pages
re--》回收的页面
mf--》非严重错误的页面
pi--》进入页面数(k表示)
po--》出页面数(k表示)
fr--》空余的页面数(k表示)
de--》提前读入的页面中的未命中数
sr--》通过时钟算法扫描的页面
disk 显示每秒的磁盘操作。 s表示scsi盘,0表示盘号
fault 显示每秒的中断数
in--》设备中断
sy--》系统中断
cy--》cpu交换
cpu 表示cpu的使用状态
cs--》用户进程使用的时间
sy--》系统进程使用的时间
id--》cpu空闲的时间
如果 r经常大于 4 ,且id经常少于40,表示cpu的负荷很重。
如果pi,po 长期不等于0,表示内存不足。
如果disk 经常不等于0, 且在 b中的队列 大于3, 表示 io性能不好。

1.) 如果在processes中运行的序列(process r)是连续的大于在系统中的CPU的个数表示系统现在运行比较慢,有多数的进程等待CPU.
2.) 如果r的输出数大于系统中可用CPU个数的4倍的话,则系统面临着CPU短缺的问题,或者是CPU的速率过低,系统中有多数的进程在等待CPU,造成系统中进程运行过慢.
3.) 如果空闲时间(cpu id)持续为0并且系统时间(cpu sy)是用户时间的两倍(cpu us) 系统则面临着CPU资源的短缺.
解决办法:
当发生以上问题的时候请先调整应用程序对CPU的占用情况.使得应用程序能够更有效的使用CPU.同时可以考虑增加更多的CPU.关于CPU的使用情况还可以结合mpstat,ps aux topprstat –a等等一些相应的命令来综合考虑关于具体的CPU的使用情况,和那些进程在占用大量的CPU时间.一般情况下,应用程序的问题会比较大一些.比如一些SQL语句不合理等等都会造成这样的现象.


内存问题现象:
内存的瓶颈是由scan rate (sr)来决定的.scan rate是通过每秒的始终算法来进行页扫描的.如果scan rate(sr)连续的大于每秒200页则表示可能存在内存缺陷.同样的如果page项中的pi和po这两栏表示每秒页面的调入的页数和每秒调出的页数.如果该值经常为非零值,也有可能存在内存的瓶颈,当然,如果个别的时候不为0的话,属于正常的页面调度这个是虚拟内存的主要原理.

解决办法:
1.调节applications & servers使得对内存和cache的使用更加有效.
2.增加系统的内存.
3. Implement priority paging in s in pre solaris 8 versions by adding line "set priority paging=1" in
/etc/system. Remove this line if upgrading from Solaris 7 to 8 & retaining old /etc/system file.
关于内存的使用情况还可以结ps aux topprstat –a等等一些相应的命令来综合考虑关于具体的内存的使用情况,和那些进程在占用大量的内存.一般情况下,如果内存的占用率比较高,但是,CPU的占用很低的时候,可以考虑是有很多的应用程序占用了内存没有释放,但是,并没有占用CPU时间,可以考虑应用程序,对于未占用CPU时间和一些后台的程序,释放内存的占用.


基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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