MySQL监控之系统层面监控

本文介绍了一种MySQL系统层面的监控方法,包括处理器、内存、磁盘及网络等关键组件的监控手段。通过top命令监控系统负载与CPU使用情况,mpstat命令查看CPU利用率,free与vmstat命令监测内存使用量,iostat命令监控磁盘IO效率,netstat命令显示网络连接和统计数据。
系统层面的监控:

目的:为了让MySQL系统以最好,最高效率的运行,有效作用的操作系统方面的监控值必须的。

系统方面监控的组件:处理器,内存,磁盘,网络


监控方法:

top命令:监控负载,和相应的cpu使用量。
mpstat命令:查看cpu利用率

[zhangshengdong@BKmysql-03 ~]$ top

top - 18:03:20 up 96 days, 14:14,  1 user,  load average: 0.79, 0.89, 0.93
Tasks: 173 total,   1 running, 172 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
Cpu(s):  6.2%us,  0.9%sy,  0.0%ni, 92.7%id,  0.0%wa,  0.0%hi,  0.1%si,  0.0%st
Mem:  33554432k total, 33402016k used,   152416k free,   364384k buffers
Swap: 49150856k total,      180k used, 49150676k free,  9900072k cached

  PID USER      PR  NI  VIRT  RES  SHR S %CPU %MEM    TIME+  COMMAND                                                                     
 5850 mysql     15   0 16.9g  11g 7136 S 57.1 37.4  34027:35 mysqld  


free&vmstat命令:监控内存使用量.

[zhangshengdong@BKmysql-03 ~]$ free
             total       used       free     shared    buffers     cached
Mem:      33554432   33401580     152852          0     364388    9900588
-/+ buffers/cache:   23136604   10417828
Swap:     49150856        180   49150676

 
iostat命令:监控磁盘的io使用效率。

如果想实时的监控可以:iostat -d -k 1 10

其中:-d 显示设备(磁盘)使用状态
      -k 强制以kB为计量单位
      1 10 以1秒刷新一次,共显示10次


netstat命令:显示网络连接,路由器,接口统计数据和其他网络相关的信息。
它可以帮助我们了解有多少流量正通过网络接口和那些接口被访问最多。

[zhangshengdong@BKmysql-03 ~]$ netstat -i
Kernel Interface table
Iface       MTU Met    RX-OK RX-ERR RX-DRP RX-OVR    TX-OK TX-ERR TX-DRP TX-OVR Flg
eth0       1500   0 10376579978      0      0      0 9292370718      0      0      0 BMRU
lo        16436   0 21239971      0      0      0 21239971      0      0      0 LRU
lo:240    16436   0      - no statistics available -                            LRU
virbr0     1500   0        0      0      0      0        6      0      0      0 BMRU


MTU和Met字段表示的是接口的MTU和度量值值;RX和TX这两列表示的是已经准确无误地收发了多少数据包( RX - OK / TX - OK)、产生了多少错误( RX-ERR/TX-ERR)、丢弃了多少包(RX-DRP/TX-DRP),由于误差而遗失了多少包(RX-OVR/TX-OVR)
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值