Fw:Linux 性能监测:介绍

本文介绍了系统优化的重要性及其复杂过程,强调性能监测在系统优化中的关键作用,并通过具体实例对比了不同应用场景下的性能表现,最后提供了常用的Linux性能监测工具。

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看了某某教程、读了某某手册,按照要求改改某某设置、系统设定、内核参数就认为做到系统优化的想法很傻很天真:)系统优化是一项复杂、繁琐、长期的工作,优化前需要监测、采集、测试、评估,优化后也需要测试、采集、评估、监测,而且是一个长期和持续的过程,不是说现在优化了,测试了,以后就可以一劳永逸了,也不是说书本上的优化就适合眼下正在运行的系统,不同的系统、不同的硬件、不同的应用优化的重点也不同、优化的方法也不同、优化的参数也不同。性能监测是系统优化过程中重要的一环,如果没有监测、不清楚性能瓶颈在哪里,优化什么呢、怎么优化呢?所以找到性能瓶颈是性能监测的目的,也是系统优化的关键。系统由若干子系统构成,通常修改一个子系统有可能影响到另外一个子系统,甚至会导致整个系统不稳定、崩溃。所以说优化、监测、测试通常是连在一起的,而且是一个循环而且长期的过程,通常监测的子系统有以下这些:

CPU
Memory
IO
Network
这些子系统互相依赖,了解这些子系统的特性,监测这些子系统的性能参数以及及时发现可能会出现的瓶颈对系统优化很有帮助。

应用类型

不同的系统用途也不同,要找到性能瓶颈需要知道系统跑的是什么应用、有些什么特点,比如 web server 对系统的要求肯定和 file server 不一样,所以分清不同系统的应用类型很重要,通常应用可以分为两种类型:

IO 相关,IO 相关的应用通常用来处理大量数据,需要大量内存和存储,频繁 IO 操作读写数据,而对 CPU 的要求则较少,大部分时候 CPU 都在等待硬盘,比如,数据库服务器、文件服务器等。
CPU 相关,CPU 相关的应用需要使用大量 CPU,比如高并发的 web/mail 服务器、图像/视频处理、科学计算等都可被视作 CPU 相关的应用。
看看实际中的例子,第1个是文件服务器拷贝一个大文件时表现出来的特征:

$ vmstat 1
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu-----
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st
0 4 140 1962724 335516 4852308 0 0 388 65024 1442 563 0 2 47 52 0
0 4 140 1961816 335516 4853868 0 0 768 65536 1434 522 0 1 50 48 0
0 4 140 1960788 335516 4855300 0 0 768 48640 1412 573 0 1 50 49 0
0 4 140 1958528 335516 4857280 0 0 1024 65536 1415 521 0 1 41 57 0
0 5 140 1957488 335516 4858884 0 0 768 81412 1504 609 0 2 50 49 0
第2个是 CPU 做大量计算时表现出来的特征:

$ vmstat 1
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu-----
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st
4 0 140 3625096 334256 3266584 0 0 0 16 1054 470 100 0 0 0 0
4 0 140 3625220 334264 3266576 0 0 0 12 1037 448 100 0 0 0 0
4 0 140 3624468 334264 3266580 0 0 0 148 1160 632 100 0 0 0 0
4 0 140 3624468 334264 3266580 0 0 0 0 1078 527 100 0 0 0 0
4 0 140 3624712 334264 3266580 0 0 0 80 1053 501 100 0 0 0 0
上面两个例子最明显的差别就是 id 一栏,代表 CPU 的空闲率,拷贝文件时候 id 维持在 50% 左右,CPU 大量计算的时候 id 基本为 0。

底线

我们如何知道系统性能是好还是差呢?这需要事先建立一个底线,如果性能监测得到的统计数据跨过这条线,我们就可以说这个系统性能差,如果数据能保持在线内我们就说性能好。建立这样底线需要知道一些理论、额外的负载测试和系统管理员多年的经验。如果自己没有多年的经验,有一个简单划底线的办法就是:把这个底线建立在自己对系统的期望上。自己期望这个系统有个什么样的性能,这是一个底线,如果没有达到这个要求就是性能差。比如,VPSee 上个月有个 RAID0 的测试,期望的测试结果应该是 RAID0 的 IO 性能比单硬盘有显著提高,底线是 RAID0 的 IO 至少要比单硬盘要好(好多少不重要,底线是至少要好),测试结果却发现 RAID0 性能还不如单硬盘,说明性能差,这个时候需要问个为什么,这往往是性能瓶颈所在,经过排查发现是原硬盘有硬件瑕疵造成性能测试结果错误。

监测工具

我们只需要简单的工具就可以对 Linux 的性能进行监测,以下是 VPSee 常用的工具:

工具 简单介绍
top 查看进程活动状态以及一些系统状况
vmstat 查看系统状态、硬件和系统信息等
iostat 查看CPU 负载,硬盘状况
sar 综合工具,查看系统状况
mpstat 查看多处理器状况
netstat 查看网络状况
iptraf 实时网络状况监测
tcpdump 抓取网络数据包,详细分析
tcptrace 数据包分析工具
netperf 网络带宽工具
dstat 综合工具,综合了 vmstat, iostat, ifstat, netstat 等多个信息


via http://www.vpsee.com/2009/11/linux-system-performance-monitoring-introduction/


原文及评论:http://linux.cn/article-1769-1-qqmail.html
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基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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