在研究这个问题的时候，也google到了一些Linux下的监控事项，整理如下。
一.Linux性能监控的概述
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：
（1）.CPU
（2）.Memory
（3）.IO
（4）.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。
1.1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：
（1）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。
（2）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。
1.2底线
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。
1.3监测工具
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
mpstat
查看多处理器状况
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
二. CPU
CPU的占用主要取决于什么样的资源正在CPU上面运行，比如拷贝一个文件通常占用较少CPU，因为大部分工作是由DMA（Direct Memory Access）完成，只是在完成拷贝以后给一个中断让CPU知道拷贝已经完成；科学计算通常占用较多的CPU，大部分计算工作都需要在CPU上完成，内存、硬盘等子系统只做暂时的数据存储工作。要想监测和理解CPU的性能需要知道一些的操作系统的基本知识，比如：中断、进程调度、进程上下文切换、可运行队列等。这里用个例子来简单介绍一下这些概念和他们的关系，CPU每时每刻都有工作在做（进程、线程）并且自己有一张工作清单（可运行队列），由老板（进程调度）来决定他该干什么，他需要和老板沟通以便得到老板的想法并及时调整自己的工作（上下文切换），部分工作做完以后还需要及时向老板汇报（中断），所以打工仔（CPU）除了做自己该做的工作以外，还有大量时间和精力花在沟通和汇报上。
CPU也是一种硬件资源，和任何其他硬件设备一样也需要驱动和管理程序才能使用，我们可以把内核的进程调度看作是CPU的管理程序，用来管理和分配CPU资源，合理安排进程抢占CPU，并决定哪个进程该使用CPU、哪个进程该等待。操作系统内核里的进程调度主要用来调度两类资源：进程（或线程）和中断，进程调度给不同的资源分配了不同的优先级，优先级最高的是硬件中断，其次是内核（系统）进程，最后是用户进程。每个CPU都维护着一个可运行队列，用来存放那些可运行的线程。线程要么在睡眠状态（blocked正在等待IO）要么在可运行状态，如果CPU当前负载太高而新的请求不断，就会出现进程调度暂时应付不过来的情况，这个时候就不得不把线程暂时放到可运行队列里。
可以从以下几个方面监控CPU的信息：
（1）中断；
（2）上下文切换；
（3）可运行队列；
（4）CPU利用率。
2.1底线
通常我们期望我们的系统能到达以下目标：
（1）CPU利用率，如果CPU有100％利用率，那么应该到达这样一个平衡：65％－70％User Time，30％－35％System Time，0％－5％Idle Time；
（2）上下文切换，上下文切换应该和CPU利用率联系起来看，如果能保持上面的CPU利用率平衡，大量的上下文切换是可以接受的；
（3）可运行队列，每个可运行队列不应该有超过1－3个线程（每处理器），比如：双处理器系统的可运行队列里不应该超过6个线程。
2.2vmstat
vmstat是个查看系统整体性能的小工具，小巧、即使在很heavy的情况下也运行良好，并且可以用时间间隔采集得到连续的性能数据。
$ 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
2 1 140 2787980 336304 3531996 0 0 0 128 1166 5033 3 3 70 25 0
0 1 140 2788296 336304 3531996 0 0 0 0 1194 5605 3 3 69 25 0
0 1 140 2788436 336304 3531996 0 0 0 0 1249 8036 5 4 67 25 0
0 1 140 2782688 336304 3531996 0 0 0 0 1333 7792 6 6 64 25 0
3 1 140 2779292 336304 3531992 0 0 0 28 1323 7087 4 5 67 25 0
参数介绍：
（1）.r，可运行队列的线程数，这些线程都是可运行状态，只不过CPU暂时不可用；
（2）.b，被blocked的进程数，正在等待IO请求；
（3）.in，被处理过的中断数
（4）.cs，系统上正在做上下文切换的数目
（5）.us，用户占用CPU的百分比
（6）.sys，内核和中断占用CPU的百分比
（7）.wa，所有可运行的线程被blocked以后都在等待IO，这时候CPU空闲的百分比
（8）.id，CPU完全空闲的百分比
举两个现实中的例子来实际分析一下：
$ 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 2915476 341288 3951700 0 0 0 0 1057 523 19 81 0 0 0
4 0 140 2915724 341296 3951700 0 0 0 0 1048 546 19 81 0 0 0
4 0 140 2915848 341296 3951700 0 0 0 0 1044 514 18 82 0 0 0
4 0 140 2915848 341296 3951700 0 0 0 24 1044 564 20 80 0 0 0
4 0 140 2915848 341296 3951700 0 0 0 0 1060 546 18 82 0 0 0
从上面的数据可以看出几点：
（1）.interrupts（in）非常高，context switch（cs）比较低，说明这个CPU一直在不停的请求资源；
（2）.user time（us）一直保持在80％以上，而且上下文切换较低（cs），说明某个进程可能一直霸占着CPU；
（3）.run queue（r）刚好在4个。
$ 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
14 0 140 2904316 341912 3952308 0 0 0 460 1106 9593 36 64 1 0 0
17 0 140 2903492 341912 3951780 0 0 0 0 1037 9614 35 65 1 0 0
20 0 140 2902016 341912 3952000 0 0 0 0 1046 9739 35 64 1 0 0
17 0 140 2903904 341912 3951888 0 0 0 76 1044 9879 37 63 0 0 0
16 0 140 2904580 341912 3952108 0 0 0 0 1055 9808 34 65 1 0 0
从上面的数据可以看出几点：
（1）.context switch（cs）比interrupts（in）要高得多，说明内核不得不来回切换进程；
（2）.进一步观察发现system time（sy）很高而user time（us）很低，而且加上高频度的上下文切换（cs），说明正在运行的应用程序调用了大量的系统调用（system call）；
（3）.run queue（r）在14个线程以上，按照这个测试机器的硬件配置（四核），应该保持在12个以内。
我上午CPU 100%时的信息：
top - 11:49:08 up 50 days, 22:25,6 users,load average: 59.79, 59.98, 60.50
Tasks: 200 total,61 running, 139 sleeping,0 stopped,0 zombie
Cpu0: 26.5%us, 73.5%sy,0.0%ni,0.0%id,0.0%wa,0.0%hi,0.0%si,0.0%st
Cpu1: 25.0%us, 75.0%sy,0.0%ni,0.0%id,0.0%wa,0.0%hi,0.0%si,0.0%st
Mem:1939780k total,1744412k used,195368k free,95704k buffers
Swap:4401800k total,662836k used,3738964k free,811124k cached
[root@localhost ~]# vmstat 2 10
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu------
rbswpdfreebuffcachesisobiboincs us sy id wa st
581 662836 19598895428 81074000410641 234 7210
591 662836 19598895448 810732000128235221 28 72000
591 662836 19598895448 8107680000216209 28 72000
2.3mpstat
mpstat和vmstat类似，不同的是mpstat可以输出多个处理器的数据。
注意：需要安装sysstat包后才有这个命令，可以使用yum安装：
#yum install sysstat
sysstat包含iostat、mpstat、sar、命令。
[root@localhost gmail]# export LANG=en_US
[root@localhost gmail]# mpstat -P ALL
Linux 2.6.18-8.el5xen (localhost.localdomain) 02/21/2011
10:20:16 PM CPU %user %nice %sys %iowait %irq %soft %steal %idle intr/s
10:20:16 PM all 11.49 0.00 2.58 1.04 0.01 0.13 0.01 84.74 314.61
10:20:16 PM 0 15.73 0.00 2.56 0.55 0.02 0.23 0.01 80.89 241.09
10:20:16 PM 1 7.25 0.00 2.60 1.53 0.00 0.02 0.01 88.59 73.52
[root@localhost gmail]# mpstat -P ALL 1
Linux 2.6.18-8.el5xen (localhost.localdomain) 02/21/2011
10:20:18 PM CPU %user %nice %sys %iowait %irq %soft %steal %idle intr/s
10:20:19 PM all 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 100.00 136.63
10:20:19 PM 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 100.00 86.14
10:20:19 PM 1 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 100.00 50.50
10:20:19 PM CPU %user %nice %sys %iowait %irq %soft %steal %idle intr/s
10:20:20 PM all 0.00 0.00 0.00 0.47 0.00 0.00 0.00 99.53 105.00
10:20:20 PM 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 100.00 79.00
10:20:20 PM 1 0.00 0.00 0.00 0.90 0.00 0.00 0.00 99.10 26.00
2.4ps
查看某个程序、进程占用了多少CPU资源:
[root@localhost gmail]# while :; do ps -eo pid,ni,pri,pcpu,psr,comm | grep 'oracle'; sleep 1; done
PID NI PRI %CPU PSR COMMAND
3668 0 24 0.0 0 oracle
3670 0 21 0.0 0 oracle
3672 0 24 0.0 0 oracle
3674 0 23 0.0 0 oracle
3676 0 24 0.0 1 oracle
3678 0 23 0.0 0 oracle
3680 0 21 0.0 1 oracle
3682 0 24 0.0 1 oracle
3684 0 24 0.0 0 oracle
3686 0 21 0.0 0 oracle
三. Memory
这里的讲到的“内存”包括物理内存和虚拟内存，虚拟内存（Virtual Memory）把计算机的内存空间扩展到硬盘，物理内存（RAM）和硬盘的一部分空间（SWAP）组合在一起作为虚拟内存为计算机提供了一个连贯的虚拟内存空间，好处是我们拥有的内存”变多了“，可以运行更多、更大的程序，坏处是把部分硬盘当内存用整体性能受到影响，硬盘读写速度要比内存慢几个数量级，并且RAM和SWAP之间的交换增加了系统的负担。
在操作系统里，虚拟内存被分成页，在x86系统上每个页大小是4KB。Linux内核读写虚拟内存是以“页”为单位操作的，把内存转移到硬盘交换空间（SWAP）和从交换空间读取到内存的时候都是按页来读写的。内存和SWAP的这种交换过程称为页面交换（Paging），值得注意的是paging和swapping是两个完全不同的概念，国内很多参考书把这两个概念混为一谈，swapping也翻译成交换，在操作系统里是指把某程序完全交换到硬盘以腾出内存给新程序使用，和paging只交换程序的部分（页面）是两个不同的概念。纯粹的swapping在现代操作系统中已经很难看到了，因为把整个程序交换到硬盘的办法既耗时又费力而且没必要，现代操作系统基本都是paging或者paging/swapping混合，swapping最初是在Unix system V上实现的。
在这里只介绍和性能监测有关的两个内核进程：kswapd和pdflush。
（1）kswapd daemon用来检查pages_high和pages_low，如果可用内存少于pages_low，kswapd就开始扫描并试图释放32个页面，并且重复扫描释放的过程直到可用内存大于pages_high为止。
扫描的时候检查3件事：
1）如果页面没有修改，把页放到可用内存列表里；
2）如果页面被文件系统修改，把页面内容写到磁盘上；
3）如果页面被修改了，但不是被文件系统修改的，把页面写到交换空间。
（2）pdflush daemon用来同步文件相关的内存页面，把内存页面及时同步到硬盘上。比如打开一个文件，文件被导入到内存里，对文件做了修改后并保存后，内核并不马上保存文件到硬盘，由pdflush决定什么时候把相应页面写入硬盘，这由一个内核参数vm.dirty_background_ratio来控制，比如下面的参数显示脏页面（dirty pages）达到所有内存页面10％的时候开始写入硬盘。
# /sbin/sysctl -n vm.dirty_background_ratio
10
3.1vmstat
# 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 3 252696 2432 268 7148 3604 2368 3608 2372 288 288 0 0 21 78 1
0 2 253484 2216 228 7104 5368 2976 5372 3036 930 519 0 0 0 100 0
0 1 259252 2616 128 6148 19784 18712 19784 18712 3821 1853 0 1 3 95 1
1 2 260008 2188 144 6824 11824 2584 12664 2584 1347 1174 14 0 0 86 0
2 1 262140 2964 128 5852 24912 17304 24952 17304 4737 2341 86 10 0 0 4
部分参数说明：
（1）.swpd，已使用的SWAP空间大小，KB为单位；
（2）.free，可用的物理内存大小，KB为单位；
（3）.buff，物理内存用来缓存读写操作的buffer大小，KB为单位；
（4）.cache，物理内存用来缓存进程地址空间的cache大小，KB为单位；
（5）.si，数据从SWAP读取到RAM（swap in）的大小，KB为单位；
（6）.so，数据从RAM写到SWAP（swap out）的大小，KB为单位；
（7）.bi，磁盘块从文件系统或SWAP读取到RAM（blocks in）的大小，block为单位；
（8）.bo，磁盘块从RAM写到文件系统或SWAP（blocks out）的大小，block为单位；
上面是一个频繁读写交换区的例子，可以观察到以下几点：
（1）.物理可用内存free基本没什么显著变化，swapd逐步增加，说明最小可用的内存始终保持在256MB(物理内存大小) * 10％= 2.56MB左右，当脏页达到10％的时候（vm.dirty_background_ratio＝10）就开始大量使用swap；
（2）.buff稳步减少说明系统知道内存不够了，kwapd正在从buff那里借用部分内存；
（3）.kswapd持续把脏页面写到swap交换区（so），并且从swapd逐渐增加看出确实如此。根据上面讲的kswapd扫描时检查的三件事，如果页面被修改了，但不是被文件系统修改的，把页面写到swap，所以这里swapd持续增加。
四. IO
磁盘通常是计算机最慢的子系统，也是最容易出现性能瓶颈的地方，因为磁盘离CPU距离最远而且CPU访问磁盘要涉及到机械操作，比如转轴、寻轨等。访问硬盘和访问内存之间的速度差别是以数量级来计算的，就像1天和1分钟的差别一样。要监测IO性能，有必要了解一下基本原理和Linux是如何处理硬盘和内存之间的IO的。
4.1内存页
在第三节Memory中提到了内存和硬盘之间的IO是以页为单位来进行的，在Linux系统上1页的大小为4K。可以用以下命令查看系统默认的页面大小：
$ /usr/bin/time -v date
...
Page size (bytes): 4096
...
4.2缺页中断
Linux利用虚拟内存极大的扩展了程序地址空间，使得原来物理内存不能容下的程序也可以通过内存和硬盘之间的不断交换（把暂时不用的内存页交换到硬盘，把需要的内存页从硬盘读到内存）来赢得更多的内存，看起来就像物理内存被扩大了一样。事实上这个过程对程序是完全透明的，程序完全不用理会自己哪一部分、什么时候被交换进内存，一切都有内核的虚拟内存管理来完成。当程序启动的时候，Linux内核首先检查CPU的缓存和物理内存，如果数据已经在内存里就忽略，如果数据不在内存里就引起一个缺页中断（Page Fault），然后从硬盘读取缺页，并把缺页缓存到物理内存里。缺页中断可分为主缺页中断（Major Page Fault）和次缺页中断（Minor Page Fault），要从磁盘读取数据而产生的中断是主缺页中断；数据已经被读入内存并被缓存起来，从内存缓存区中而不是直接从硬盘中读取数据而产生的中断是次缺页中断。
上面的内存缓存区起到了预读硬盘的作用，内核先在物理内存里寻找缺页，没有的话产生次缺页中断从内存缓存里找，如果还没有发现的话就从硬盘读龋很显然，把多余的内存拿出来做成内存缓存区提高了访问速度，这里还有一个命中率的问题，运气好的话如果每次缺页都能从内存缓存区读取的话将会极大提高性能。要提高命中率的一个简单方法就是增大内存缓存区面积，缓存区越大预存的页面就越多，命中率也会越高。
下面的time命令可以用来查看某程序第一次启动的时候产生了多少主缺页中断和次缺页中断：
$ /usr/bin/time -v date
...
Major (requiring I/O) page faults: 1
Minor (reclaiming a frame) page faults: 260
...
4.3File Buffer Cache
从上面的内存缓存区（也叫文件缓存区File Buffer Cache）读取页比从硬盘读取页要快得多，所以Linux内核希望能尽可能产生次缺页中断（从文件缓存区读），并且能尽可能避免主缺页中断（从硬盘读），这样随着次缺页中断的增多，文件缓存区也逐步增大，直到系统只有少量可用物理内存的时候Linux才开始释放一些不用的页。我们运行Linux一段时间后会发现虽然系统上运行的程序不多，但是可用内存总是很少，这样给大家造成了Linux对内存管理很低效的假象，事实上Linux把那些暂时不用的物理内存高效的利用起来做预存（内存缓存区）呢。下面是一台Sun服务器上的物理内存和文件缓存区的情况：
$ cat /proc/meminfo
MemTotal: 8182776 kB
MemFree: 3053808 kB
Buffers: 342704 kB
Cached: 3972748 kB
这台服务器总共有8GB物理内存（MemTotal），3GB左右可用内存（MemFree），343MB左右用来做磁盘缓存（Buffers），4GB左右用来做文件缓存区（Cached），可见Linux真的用了很多物理内存做Cache，而且这个缓存区还可以不断增长。
4.4页面类型
Linux中内存页面有三种类型：
（1）.Read pages，只读页（或代码页），那些通过主缺页中断从硬盘读取的页面，包括不能修改的静态文件、可执行文件、库文件等。当内核需要它们的时候把它们读到内存中，当内存不足的时候，内核就释放它们到空闲列表，当程序再次需要它们的时候需要通过缺页中断再次读到内存。
（2）.Dirty pages，脏页，指那些在内存中被修改过的数据页，比如文本文件等。这些文件由pdflush负责同步到硬盘，内存不足的时候由kswapd和pdflush把数据写回硬盘并释放内存。
（3）.Anonymous pages，匿名页，那些属于某个进程但是又和任何文件无关联，不能被同步到硬盘上，内存不足的时候由kswapd负责将它们写到交换分区并释放内存。
4.5IO’s Per Second（IOPS）
每次磁盘IO请求都需要一定的时间，和访问内存比起来这个等待时间简直难以忍受。在一台2001年的典型1GHz PC上，磁盘随机访问一个word需要8,000,000 nanosec = 8 millisec，顺序访问一个word需要200 nanosec；而从内存访问一个word只需要10 nanosec.（数据来自：Teach Yourself Programming in Ten Years）这个硬盘可以提供125次IOPS（1000 ms / 8 ms）。
4.6顺序IO和随机IO
IO可分为顺序IO和随机IO两种，性能监测前需要弄清楚系统偏向顺序IO的应用还是随机IO应用。
（1）顺序IO是指同时顺序请求大量数据，比如数据库执行大量的查询、流媒体服务等，顺序IO可以同时很快的移动大量数据。可以这样来评估IOPS的性能，用每秒读写IO字节数除以每秒读写IOPS数，rkB/s除以r/s，wkB/s除以w/s.下面显示的是连续2秒的IO情况，可见每次IO写的数据是增加的（45060.00 / 99.00 = 455.15 KB per IO，54272.00 / 112.00 = 484.57 KB per IO）。
相对随机IO而言，顺序IO更应该重视每次IO的吞吐能力（KB per IO）：
$ iostat -kx 1
avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle
0.00 0.00 2.50 25.25 0.00 72.25
Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util
sdb 24.00 19995.00 29.00 99.00 4228.00 45060.00 770.12 45.01 539.65 7.80 99.80
avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle
0.00 0.00 1.00 30.67 0.00 68.33
Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util
sdb 3.00 12235.00 3.00 112.00 768.00 54272.00 957.22 144.85 576.44 8.70 100.10
（2）随机IO是指随机请求数据，其IO速度不依赖于数据的大小和排列，依赖于磁盘的每秒能IO的次数，比如Web服务、Mail服务等每次请求的数据都很小，随机IO每秒同时会有更多的请求数产生，所以磁盘的每秒能IO多少次是关键。
$ iostat -kx 1
avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle
1.75 0.00 0.75 0.25 0.00 97.26
Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util
sdb 0.00 52.00 0.00 57.00 0.00 436.00 15.30 0.03 0.54 0.23 1.30
avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle
1.75 0.00 0.75 0.25 0.00 97.24
Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util
sdb 0.00 56.44 0.00 66.34 0.00 491.09 14.81 0.04 0.54 0.19 1.29
按照上面的公式得出：436.00 / 57.00 = 7.65 KB per IO，491.09 / 66.34 = 7.40 KB per IO.与顺序IO比较发现，随机IO的KB per IO小到可以忽略不计，可见对于随机IO而言重要的是每秒能IOPS的次数，而不是每次IO的吞吐能力（KB per IO）。
4.7 SWAP
当系统没有足够物理内存来应付所有请求的时候就会用到swap设备，swap设备可以是一个文件，也可以是一个磁盘分区。不过要小心的是，使用swap的代价非常大。如果系统没有物理内存可用，就会频繁swapping，如果swap设备和程序正要访问的数据在同一个文件系统上，那会碰到严重的IO问题，最终导致整个系统迟缓，甚至崩溃。swap设备和内存之间的swapping状况是判断Linux系统性能的重要参考，我们已经有很多工具可以用来监测swap和swapping情况，比如：top、cat /proc/meminfo、vmstat等：
$ cat /proc/meminfo
MemTotal: 8182776 kB
MemFree: 2125476 kB
Buffers: 347952 kB
Cached: 4892024 kB
SwapCached: 112 kB
...
SwapTotal: 4096564 kB
SwapFree: 4096424 kB
...
$ 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
1 2 260008 2188 144 6824 11824 2584 12664 2584 1347 1174 14 0 0 86 0
2 1 262140 2964 128 5852 24912 17304 24952 17304 4737 2341 86 10 0 0
五. network
网络的监测是所有Linux子系统里面最复杂的，有太多的因素在里面，比如：延迟、阻塞、冲突、丢包等，更糟的是与Linux主机相连的路由器、交换机、无线信号都会影响到整体网络并且很难判断是因为Linux网络子系统的问题还是别的设备的问题，增加了监测和判断的复杂度。现在我们使用的所有网卡都称为自适应网卡，意思是说能根据网络上的不同网络设备导致的不同网络速度和工作模式进行自动调整。我们可以通过ethtool工具来查看网卡的配置和工作模式：
# /sbin/ethtool eth0
Settings for eth0:
Supported ports: [ TP ]
Supported link modes: 10baseT/Half 10baseT/Full
100baseT/Half 100baseT/Full
1000baseT/Half 1000baseT/Full
Supports auto-negotiation: Yes
Advertised link modes: 10baseT/Half 10baseT/Full
100baseT/Half 100baseT/Full
1000baseT/Half 1000baseT/Full
Advertised auto-negotiation: Yes
Speed: 100Mb/s
Duplex: Full
Port: Twisted Pair
PHYAD: 1
Transceiver: internal
Auto-negotiation: on
Supports Wake-on: g
Wake-on: g
Current message level: 0x000000ff (255)
Link detected: yes
上面给出的例子说明网卡有10baseT，100baseT和1000baseT三种选择，目前正自适应为100baseT（Speed: 100Mb/s）。可以通过ethtool工具强制网卡工作在1000baseT下：
# /sbin/ethtool -s eth0 speed 1000 duplex full autoneg off
5.1iptraf
两台主机之间有网线（或无线）、路由器、交换机等设备，测试两台主机之间的网络性能的一个办法就是在这两个系统之间互发数据并统计结果，看看吞吐量、延迟、速率如何。iptraf就是一个很好的查看本机网络吞吐量的好工具，支持文字图形界面，很直观。下面图片显示在100 mbps速率的网络下这个Linux系统的发送传输率有点慢，Outgoing rates只有66 mbps.
# iptraf -d eth0
5.2netperf
netperf运行在client/server模式下，比iptraf能更多样化的测试终端的吞吐量。先在服务器端启动netserver：
# netserver
Starting netserver at port 12865
Starting netserver at hostname 0.0.0.0 port 12865 and family AF_UNSPEC
然后在客户端测试服务器，执行一次持续10秒的TCP测试：
# netperf -H 172.16.38.36 -l 10
TCP STREAM TEST from 0.0.0.0 (0.0.0.0) port 0 AF_INET to 172.16.38.36 (172.16.38.36) port 0 AF_INET
Recv Send Send
Socket Socket Message Elapsed
Size Size Size Time Throughput
bytes bytes bytes secs. 10^6bits/sec
87380 16384 16384 10.32 93.68
从以上输出可以看出，网络吞吐量在94mbps左右，对于100mbps的网络来说这个性能算的上很不错。上面的测试是在服务器和客户端位于同一个局域网，并且局域网是有线网的情况，你也可以试试不同结构、不同速率的网络，比如：网络之间中间多几个路由器、客户端在wi-fi、VPN等情况。
netperf还可以通过建立一个TCP连接并顺序地发送数据包来测试每秒有多少TCP请求和响应。下面的输出显示在TCP requests使用2K大小，responses使用32K的情况下处理速率为每秒243：
# netperf -t TCP_RR -H 172.16.38.36 -l 10 -- -r 2048,32768
TCP REQUEST/RESPONSE TEST from 0.0.0.0 (0.0.0.0) port 0 AF_INET to 172.16.38.36 (172.16.38.36) port 0 AF_INET
Local /Remote
Socket Size Request Resp. Elapsed Trans.
Send Recv Size Size Time Rate
bytes Bytes bytes bytes secs. per sec
16384 87380 2048 32768 10.00 243.03
16384 87380
5.3iperf
iperf和netperf运行方式类似，也是server/client模式，先在服务器端启动iperf：
# iperf -s -D
------------------------------------------------------------
Server listening on TCP port 5001
TCP window size: 85.3 KByte (default)
------------------------------------------------------------
Running Iperf Server as a daemon
The Iperf daemon process ID : 5695
然后在客户端对服务器进行测试，客户端先连接到服务器端（172.16.38.36），并在30秒内每隔5秒对服务器和客户端之间的网络进行一次带宽测试和采样：
# iperf -c 172.16.38.36 -t 30 -i 5
------------------------------------------------------------
Client connecting to 172.16.38.36, TCP port 5001
TCP window size: 16.0 KByte (default)
------------------------------------------------------------
[ 3] local 172.16.39.100 port 49515 connected with 172.16.38.36 port 5001
[ ID] Interval Transfer Bandwidth
[ 3] 0.0- 5.0 sec 58.8 MBytes 98.6 Mbits/sec
[ ID] Interval Transfer Bandwidth
[ 3] 5.0-10.0 sec 55.0 MBytes 92.3 Mbits/sec
[ ID] Interval Transfer Bandwidth
[ 3] 10.0-15.0 sec 55.1 MBytes 92.4 Mbits/sec
[ ID] Interval Transfer Bandwidth
[ 3] 15.0-20.0 sec 55.9 MBytes 93.8 Mbits/sec
[ ID] Interval Transfer Bandwidth
[ 3] 20.0-25.0 sec 55.4 MBytes 92.9 Mbits/sec
[ ID] Interval Transfer Bandwidth
[ 3] 25.0-30.0 sec 55.3 MBytes 92.8 Mbits/sec
[ ID] Interval Transfer Bandwidth
[ 3] 0.0-30.0 sec 335 MBytes 93.7 Mbits/sec
5.4tcpdump和tcptrace
tcmdump和tcptrace提供了一种更细致的分析方法，先用tcpdump按要求捕获数据包把结果输出到某一文件，然后再用tcptrace分析其文件格式。这个工具组合可以提供一些难以用其他工具发现的信息：
# /usr/sbin/tcpdump -w network.dmp
tcpdump: listening on eth0, link-type EN10MB (Ethernet), capture size 96 bytes
511942 packets captured
511942 packets received by filter
0 packets dropped by kernel
# tcptrace network.dmp
1 arg remaining, starting with 'network.dmp'
Ostermann's tcptrace -- version 6.6.7 -- Thu Nov 4, 2004
511677 packets seen, 511487 TCP packets traced
elapsed wallclock time: 0:00:00.510291, 1002714 pkts/sec analyzed
trace file elapsed time: 0:02:35.836372
TCP connection info:
1: zaber:54581 - boulder:111 (a2b) 6> 5< (complete)
2: zaber:833 - boulder:32774 (c2d) 6> 5< (complete)
3: zaber:pcanywherestat - 172.16.39.5:53086 (e2f) 2> 3<
4: zaber:716 - boulder:2049 (g2h) 347> 257<
5: 172.16.39.100:58029 - zaber:12865 (i2j) 7> 5< (complete)
6: 172.16.39.100:47592 - zaber:36814 (k2l) 255380> 255378< (reset)
7: breakpoint:45510 - zaber:7012 (m2n) 9> 5< (complete)
8: zaber:35813 - boulder:111 (o2p) 6> 5< (complete)
9: zaber:837 - boulder:32774 (q2r) 6> 5< (complete)
10: breakpoint:45511 - zaber:7012 (s2t) 9> 5< (complete)
11: zaber:59362 - boulder:111 (u2v) 6> 5< (complete)
12: zaber:841 - boulder:32774 (w2x) 6> 5< (complete)
13: breakpoint:45512 - zaber:7012 (y2z) 9> 5< (complete)
tcptrace功能很强大，还可以通过过滤和布尔表达式来找出有问题的连接，比如，找出转播大于100 segments的连接：
# tcptrace -f'rexmit_segs>100' network.dmp
如果发现连接＃10有问题，可以查看关于这个连接的其他信息：
# tcptrace -o10 network.dmp
下面的命令使用tcptrace的slice模式，程序自动在当前目录创建了一个slice.dat文件，这个文件包含了每隔15秒的转播信息:
# tcptrace -xslice network.dmp
# cat slice.dat
date segs bytes rexsegs rexbytes new active
--------------- -------- -------- -------- -------- -------- --------
16:58:50.244708 85055 4513418 0 0 6 6
16:59:05.244708 110921 5882896 0 0 0 2
16:59:20.244708 126107 6697827 0 0 1 3
16:59:35.244708 151719 8043597 0 0 0 2
16:59:50.244708 37296 1980557 0 0 0 3
17:00:05.244708 67 8828 0 0 2 3
17:00:20.244708 149 22053 0 0 1 2
17:00:35.244708 30 4080 0 0 0 1
17:00:50.244708 39 5688 0 0 0 1
17:01:05.244708 67 8828 0 0 2 3
17:01:11.081080 37 4121 0 0 1 3
