linux中rpcinfo使用率高,如何在LoadRunner中监控AIX的资源使用率

本文介绍如何通过修改配置文件及重启服务的方式,在UNIX系统上启用rstatd守护进程,以便于使用LoadRunner进行系统性能监控。同时提供了一个可选方案,即使用topas命令实时监控并记录CPU、磁盘I/O及网络等关键资源的使用情况。

具体步骤如下:

1.使用telnet以root用户的身份登录入UNIX系统,编辑inted.conf(vi /etc/inetd.conf),

2.查找到rstatd,将该行的注释去掉,然后保存退出。

可按以下方法进行修改:(在出现的界面中敲键盘:/rstatd

---命令解释:在打开的文档中查找“rstatd”,

接下来继续敲键盘:

x

--命令解释:删除当前字符,在这里为删除rstatd命令前的“#”,

接下来敲键盘:

:wq

)

3.重新启动服务 refresh –s inetd

4.确认系统是否已经启动了rstatd守护进程 rpcinfo -p | grep rstatd

如果修改成功,则会出现如下界面.

b609327a3e762e5cd47cefbda468eee3.png

这样使用loadrunner就可以监视UNIX系统的性能情况了。

三、也可以通过命令实时监控UNIX资源情况:(此步骤可选)

1、使用telnet以root用户的身份登录入UNIX系统。

2、执行topas,此时telnet界面出现一会实时刷新的字符图形化界面,界面上会记录cpu、磁盘IO、网络等使用百分比,请在系统测试较稳定时进行截图保存。(多保存几幅图)

【复现】并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析(Python代码实现)内容概要:本文围绕“并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析”的主题,提供了基于Python代码实现的技术研究与复现方法。通过构建风能、太阳能互补的可再生能源系统模型,结合电解水制氢与合成氨工艺流程,对系统的容量配置与运行调度进行联合优化分析。利用优化算法求解系统在不同运行模式下的最优容量配比和调度策略,兼顾经济性、能效性和稳定性,适用于并网与离网两种场景。文中强调通过代码实践完成系统建模、约束设定、目标函数设计及求解过程,帮助读者掌握综合能源系统优化的核心方法。; 适合人群:具备一定Python编程基础和能源系统背景的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事可再生能源、氢能、综合能源系统优化等相关领域的从业者;; 使用场景及目标:①用于教学与科研中对风光制氢合成氨系统的建模与优化训练;②支撑实际项目中对多能互补系统容量规划与调度策略的设计与验证;③帮助理解优化算法在能源系统中的应用逻辑与实现路径;; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行逐模块调试与运行,配合文档说明深入理解模型构建细节,重点关注目标函数设计、约束条件设置及求解器调用方式,同时可对比Matlab版本实现以拓宽工具应用视野。
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