unix 计数器disk traffic含义补充

LoadRunner性能测试
本文介绍LoadRunnerController通过Tools选项设置每3秒采集一次服务器资源信息的方法,并对比了iostat命令的不同参数组合来获取磁盘I/O性能指标,如读写速率及请求处理情况。

LoadRunner Controller 菜单 tools –> options 中我们可以看到是3秒钟采集一次服务器的资源信息,如下图所示:

image

这就等价于以下命令:

iostat –d 3n 输出的tps
或者 iostat –x 3 中的 r/s+w/s

iostat –d 3n 的输出类似如下:

# iostat -d 3n
Linux 2.6.18-194.el5 (www2.×××.cn) 01/23/2011 _x86_64_ (8 CPU)

Device: tps Blk_read/s Blk_wrtn/s Blk_read Blk_wrtn
sda 3.94 171.62 80.80 362832 170820
sdb 0.22 1.53 3.27 3240 6912

Device: tps Blk_read/s Blk_wrtn/s Blk_read Blk_wrtn
sda 1.66 5.32 61.13 16 184
sdb 0.66 0.00 7.97 0 24

Device: tps Blk_read/s Blk_wrtn/s Blk_read Blk_wrtn
sda 0.00 0.00 0.00 0 0
sdb 0.00 0.00 0.00 0 0

iostat –x 3 的输出类似如下:

# iostat -x 3
Linux 2.6.18-194.el5 (www2.×××.cn) 01/23/2011 _x86_64_ (8 CPU)

avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle
4.42 0.00 0.34 0.16 0.00 95.08

Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rsec/s wsec/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util
sda 3.23 7.94 1.90 1.97 167.59 79.25 63.88 0.06 15.07 3.55 1.37
sdb 0.02 0.32 0.12 0.10 1.49 3.31 21.52 0.00 2.32 1.29 0.03

avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle
0.04 0.00 0.08 0.12 0.00 99.75

Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rsec/s wsec/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util
sda 0.00 5.00 0.00 1.00 0.00 48.00 48.00 0.01 7.67 7.67 0.77
sdb 0.00 0.33 0.00 0.67 0.00 8.00 12.00 0.00 0.50 0.50 0.03

avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle
0.00 0.00 0.04 0.08 0.00 99.88

Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rsec/s wsec/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util
sda 0.00 2.67 0.00 1.33 0.00 32.00 24.00 0.01 8.00 6.25 0.83
sdb 0.00 0.33 0.00 0.67 0.00 8.00 12.00 0.00 0.50 0.50 0.03

参考资料

服务器监控性能指标
http://hi.baidu.com/gotech/blog/item/ce0ded13df132f045baf5354.html

unix 计数器disk traffic含义
http://www.51testing.com/?uid-13997-action-viewspace-itemid-5081

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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