服务器性能瓶颈分析方法

1. 内存分析方法
   内存分析用于判断系统有无内存瓶颈,是否需要通过增加内存等手段提高系统性能表现。
   内存分析需要使用的计数器:Memory类别和Physical Disk类别的计数器。内存分析的主要方法和步骤:
   (1)首先查看Memory\Available Mbytes指标
   如果该指标的数据比较小,系统可能出现了内存方面的问题,需要继续下面步骤进一步分析。
注:   在UNIX/LINUX中,对应指标是FREE(KB)
   (2)注意Pages/sec、Pages Read/sec和Page Faults/sec的值
操作系统会利用磁盘较好的方式提高系统可用内存量或者提高内存的使用效率。这三个指标直接反应了操作系统进行磁盘交换的频度。
   如果Pages/sec的计数持续高于几百,可能有内存问题。但Pages/sec值不一定就表明有内存问题,可能是运行使用内存映射文件的程序所致。 Page Faults/sec说明每秒发生页面失效次数,页面失效次数越多,说明操作系统向内存读取的次数越多。此事需要查看Pages Read/sec的计数值,该计数器的阀值为5,如果计数值超过5,则可以判断存在内存方面的问题。
   注:在UNIX/LINUX系统中,对于指标是(page)si和(page)so.
   (3)根据Physical Disk计数器的值分析性能瓶颈
   对Physical Disk计数器的分析包括对Page Reads/sec和%Disk Time及Aerage Disk Queue Length的分析。如果Pages Read/sec很低,同时%Disk Time和Average Disk Queue Length的值很高,则可能有磁盘瓶颈。但是,如果队列长度增加的同时Pages Read/sec并未降低,则是内存不足。
注:在 UNIX/LINUX系统中,对应的指标是Reads(Writes)per sec、Percent of time the disk is busy和Average number of transactions waiting for service.

2.处理器分析法
   (1)首先看System\%Total Processor Time 性能计数器的计数值
该计数器的值体现服务器整体处理器利用率,对多处理器的系统而言,该计数器提醒所有CPU的平均利用率。如果该值持续超过90%,则说明整个系统面临着处理器方面的瓶颈,需要通过增加处理器来提高性能。
   注:多处理器系统中,该数据本身不大,但PUT直接负载状况极不均衡,也应该视作系统产生处理器方面瓶颈。
   (2)其次查看每个CPU的Processor\%Processor Time 和 Processor\%User   Time 和 Processor\%Privileged Time
Processor\%User   Time 是系统非核心操作消耗的CPU时间,如果该值较大,可以考虑是否能通过友好算法等方法降低这个值。如果该服务器是数据库服务器, Processor\%User   Time 值大的原因很可能是数据库的排序或是函数操作消耗了过多的CPU时间,此时可以考虑对数据库系统进行优化。
   (3)研究系统处理器瓶颈
查 看 System\Processor Queue Length 计数器的值,当该计数器的值大于CPU数量的总数+1时,说明产生了处理器阻塞。在处理器的%Process Time很高时,一般都随处理器阻塞,但产生处理器阻塞时,Processor\%Process Time 计数器的值并不一定很大,此时就必须查找处理器阻塞的原因。
%DOC Time 是另一个需要关注的内容,该计数器越低越好。在多处理器系统中,如果这个值大于50%,并且Processor\%Precessor Time非常高,加入一个网卡可能回提高性能。

3.磁盘I/O分析方法
   (1)计算梅磁盘的I/O数
   每磁盘的I/O数可用来与磁盘的I/O能力进行对比,如果经过计算得到的每磁盘I/O数超过了磁盘标称的I/O能力,则说明确实存在磁盘的性能瓶颈。
   每磁盘I/O计算方法
RAID0计算方法:(Reads +Writes)/Number of Disks
RAID0计算方法:(Reads +2*Writes)/2
RAID0计算方法:[Reads +(4*Writes)]/Number of Disks
RAID0计算方法:[Reads +(2*Writes)]/Number of Disks
   (2)与Processor\Privileged Time 合并进行分析
   如果在Physical Disk 计数器中,只有%Disk Time 比较大,其他值都比较适中,硬盘可能会是瓶颈。若几个值都比较大,且数值持续超过80%,则可能是内存泄漏。
   (3)根据Disk sec/Transfer进行分析
一般来说,定义该数值小于15ms为Excellent,介于15~30ms之间为良好,30~60ms之间为可以接受,超过60ms则需要考虑更换硬盘或是硬盘的RAID方式了。

4.进程分析方法
   (1)查看进程的%Processor Time值
   每个进程的%Processor Time反映进程所消耗的处理器时间。用不同进程所消耗的处理器时间进行对比,可以看出具体哪个进程在性能测试过程中消耗了最多的处理器时间,从而可以据此针对应用进行优化。
   (2)查看每个进程产生的页面失效
可 以用每个进程产生的页面失效(通过PRCESS\PAGE FAILURES/SEC计数器获得)和系统页面失效(可以通过MEMORY\PAGE FAILURES/SEC计数器获得)的比值,来判断哪个进程产生了最多的页面失效,这个进程要么是需要大量内存的进程,要么是非常活跃的进程,可以对其 进行重点分析。
   (3)了解进程的Process/Private Bytes
Process/Private Bytes是指进程所分配的无法与其他进程共享的当前字节数量。该计数器主要用来判断进程在性能测试过程中有无内存泄漏。例如:对于一个IIS之上的 WEB应用,我们可以重点监控inetinfo进程的Private Bytes,如果在性能测试过程中,该进程的Private Bytes计数器值不断增加,或是性能测试停止后一段时间,该进程的Private Bytes仍然持续在高水平,则说明应用存在内存泄漏。
   注:在UNIX/LINUX系统中,对应的指标是Resident Size

5.网络分析方法
   (1)Network Interface\Bytes Total/sec为发送和接收字节的速率,可以通过该计数器值来判断网络链接速度是否是瓶颈,具体操作方法是用该计数器的值和目前网络的带宽进行相除,结果小于50%。
    1Mdit/sec(兆比特/秒)=131072bytes/sec(字节/秒)
    1byte=8bit
成都市作为中国西部地区具有战略地位的核心都市,其人口的空间分布状况对于城市规划、社会经济发展及公共资源配置等研究具有基础性数据价值。本文聚焦于2019年度成都市人口分布的空间数据集,该数据以矢量格式存储,属于地理信息系统中常用的数据交换形式。以下将对数据集内容及其相关技术要点进行系统阐述。 Shapefile 是一种由 Esri 公司提出的开放型地理空间数据格式,用于记录点、线、面等几何要素。该格式通常由一组相互关联的文件构成,主要包括存储几何信息的 SHP 文件、记录属性信息的 DBF 文件、定义坐标系统的 PRJ 文件以及提供快速检索功能的 SHX 文件。 1. **DBF 文件**:该文件以 dBase 表格形式保存与各地理要素相关联的属性信息,例如各区域的人口统计数值、行政区划名称及编码等。这类表格结构便于在各类 GIS 平台中进行查询与编辑。 2. **PRJ 文件**:此文件明确了数据所采用的空间参考系统。本数据集基于 WGS84 地理坐标系,该坐标系在全球范围内广泛应用于定位与空间分析,有助于实现跨区域数据的准确整合。 3. **SHP 文件**:该文件存储成都市各区(县)的几何边界,以多边形要素表示。每个多边形均配有唯一标识符,可与属性表中的相应记录关联,实现空间数据与统计数据的联结。 4. **SHX 文件**:作为形状索引文件,它提升了在大型数据集中定位特定几何对象的效率,支持快速读取与显示。 基于上述数据,可开展以下几类空间分析: - **人口密度评估**:结合各区域面积与对应人口数,计算并比较人口密度,识别高密度与低密度区域。 - **空间集聚识别**:运用热点分析(如 Getis-Ord Gi* 统计)或聚类算法(如 DBSCAN),探测人口在空间上的聚集特征。 - **空间相关性检验**:通过莫兰指数等空间自相关方法,分析人口分布是否呈现显著的空间关联模式。 - **多要素叠加分析**:将人口分布数据与地形、交通网络、环境指标等其他地理图层进行叠加,探究自然与人文因素对人口布局的影响机制。 2019 年成都市人口空间数据集为深入解析城市人口格局、优化国土空间规划及完善公共服务体系提供了重要的数据基础。借助地理信息系统工具,可开展多尺度、多维度的定量分析,从而为城市管理与学术研究提供科学依据。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的技术资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播路径展开研究,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法,用于提升电力系统在复杂故障条件下的安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,具备较强的工程应用价值和学术参考意义,适用于电力系统风险评估、脆弱性分析及预防控制策略设计等场景。文中还列举了大量相关的科研技术支持方向,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、信号处理、电力系统管理等多个领域,展示了广泛的仿真与复现能力。; 适合人群:具备电力系统、自动化、电气工程等相关背景,熟悉Matlab编程,有一定科研基础的研究生、高校教师及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统连锁故障建模与风险评估研究;②支撑高水平论文(如EI/SCI)的模型复现与算法验证;③为电网安全分析、故障传播防控提供优化决策工具;④结合YALMIP等工具进行数学规划求解,提升科研效率。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源,下载完整代码与案例进行实践操作,重点关注双层优化结构与场景筛选逻辑的设计思路,同时可参考文档中提及的其他复现案例拓展研究视野。
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