Linux 性能检测

       Linux 性能检测的常用命令或工具有：top、free、iostat、vmstat、time

       测试文件系统的工具有：  dd 、 iozone

      top :  详细的说明见http://www.cnblogs.com/xuxm2007/archive/2010/12/02/1894809.html

      

     

    free : 看我的系统的截图如下，恐怖的是free都为零了，其实并没什么大碍，原因可见：                 http://www.cnblogs.com/tzhangofseu/archive/2011/12/27/2303162.html  和 http://www.linuxfly.org/post/320/ 

   

    其它命令实际上这里讲得比较清楚了： http://www.linuxfly.org/post/115/

   系统性能指标的参数说明： 以下四点摘自http://www.linuxfly.org/post/114/

（1）处理器参数

引用

·CPU utilization
这是一个很简单的参数，它直观的描述了每个CPU的利用率。在xSeries架构中，如果CPU的利用率长时间的超过80％，就可能是出现了处理器的瓶颈。
·Runable processes
这个值描述了正在准备被执行的进程，在一个持续时间里这个值不应该超过物理CPU数量的10倍，否则CPU方面就可能存在瓶颈。
·Blocked
描述了那些因为等待I/O操作结束而不能被执行的进程，Blocked可能指出你正面临I/O瓶颈。
·User time
描述了处理用户进程的百分比，包括nice time。如果User time的值很高，说明系统性能用在处理实际的工作。
·System time
描述了CPU花费在处理内核操作包括IRQ和软件中断上面的百分比。如果system time很高说明系统可能存在网络或者驱动堆栈方面的瓶颈。一个系统通常只花费很少的时间去处理内核的操作。
·Idle time
描述了CPU空闲的百分比。
·Nice time
描述了CPU花费在处理re-nicing进程的百分比。
·Context switch
系统中线程之间进行交换的数量。
·Waiting
CPU花费在等待I/O操作上的总时间，与blocked相似，一个系统不应该花费太多的时间在等待I/O操作上，否则你应该进一步检测I/O子系统是否存在瓶颈。
·Interrupts
Interrupts值包括硬Interrupts和软Interrupts，硬Interrupts会对系统性能带来更多的不利影响。高的Interrupts值指出系统可能存在一个软件的瓶颈，可能是内核或者驱动程序。注意Interrupts值中包括CPU时钟导致的中断（现代的xServer系统每秒1000个Interrupts值）。

（2）内存参数

引用

·Free memory
相比其他操作系统，Linux空闲内存的值不应该做为一个性能参考的重要指标，因为就像我们之前提到过的，Linux内核会分配大量没有被使用的内存作为文件系统的缓存，所以这个值通常都比较小。
·Swap usage
这个值描述了已经被使用的swap空间。Swap usage只表示了Linux管理内存的有效性。对识别内存瓶颈来说，Swap In/Out才是一个比较又意义的依据，如果Swap In/Out的值长期保持在每秒200到300个页面通常就表示系统可能存在内存的瓶颈。
·Buffer and cache
这个值描述了为文件系统和块设备分配的缓存。在Red Flag DC Server 5版本中,你可以通过修改/proc/sys/vm中的page_cache_tuning来调整空闲内存中作为缓存的数量。
·Slabs
描述了内核使用的内存空间，注意内核的页面是不能被交换到磁盘上的。
·Active versus inactive memory
提供了关于系统内存的active内存信息，Inactive内存是被kswapd守护进程交换到磁盘上的空间。

（3）网络参数

引用

·Packets received and sent
这个参数表示了一个指定网卡接收和发送的数据包的数量。
·Bytes received and sent
这个参数表示了一个指定网卡接收和发送的数据包的字节数。
·Collisions per second
这个值提供了发生在指定网卡上的网络冲突的数量。持续的出现这个值代表在网络架构上出现了瓶颈，而不是在服务器端出现的问题。在正常配置的网络中冲突是非常少见的，除非用户的网络环境都是由hub组成。
·Packets dropped
这个值表示了被内核丢掉的数据包数量，可能是因为防火墙或者是网络缓存的缺乏。
·Overruns
Overruns表达了超出网络接口缓存的次数，这个参数应该和packets dropped值联系到一起来判断是否存在在网络缓存或者网络队列过长方面的瓶颈。
·Errors
这个值记录了标志为失败的帧的数量。这个可能由错误的网络配置或者部分网线损坏导致，在铜口千兆以太网环境中部分网线的损害是影响性能的一个重要因素。

（4）块设备参数

引用

·Iowait
CPU等待I/O操作所花费的时间。这个值持续很高通常可能是I/O瓶颈所导致的。
·Average queue length
I/O请求的数量，通常一个磁盘队列值为2到3为最佳情况，更高的值说明系统可能存在I/O瓶颈。
·Average wait
响应一个I/O操作的平均时间。Average wait包括实际I/O操作的时间和在I/O队列里等待的时间。
·Transfers per second
描述每秒执行多少次I/O操作（包括读和写）。Transfers per second的值与kBytes per second结合起来可以帮助你估计系统的平均传输块大小，这个传输块大小通常和磁盘子系统的条带化大小相符合可以获得最好的性能。
·Blocks read/write per second
这个值表达了每秒读写的blocks数量，在2.6内核中blocks是1024bytes，在早些的内核版本中blocks可以是不同的大小，从512bytes到4kb。
·Kilobytes per second read/write
按照kb为单位表示读写块设备的实际数据的数量。

         文件系统测试该测哪些指标：（iozone支持）

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     Write: 测试向一个新文件写入的性能。当一个新文件被写入时，不仅仅是那些文件中的数据需要被存储，还包括那些用于定位数据存储在存储介质的具体位置的额外信息。这些额外信息被称作“元数据”。它包括目录信息，所分配的空间和一些与该文件有关但又并非该文件所含数据的其他数据。拜这些额外信息所赐，Write的性能通常会比Re-write的性能低。

　　Re-write: 测试向一个已存在的文件写入的性能。当一个已存在的文件被写入时，所需工作量较少，因为此时元数据已经存在。Re-write的性能通常比Write的性能高。

　　Read: 测试读一个已存在的文件的性能。

　　Re-Read: 测试读一个最近读过的文件的性能。Re-Read性能会高些，因为操作系统通常会缓存最近读过的文件数据。这个缓存可以被用于读以提高性能。

　　Random Read: 测试读一个文件中的随机偏移量的性能。许多因素可能影响这种情况下的系统性能，例如：操作系统缓存的大小，磁盘数量，寻道延迟和其他。

　　Random Write: 测试写一个文件中的随机偏移量的性能。同样，许多因素可能影响这种情况下的系统性能，例如：操作系统缓存的大小，磁盘数量，寻道延迟和其他。

　　Random Mix: 测试读写一个文件中的随机偏移量的性能。同样，许多因素可能影响这种情况下的系统性能，例如：操作系统缓存的大小，磁盘数量，寻道延迟和其他。这个测试只有在吞吐量测试模式下才能进行。每个线程/进程运行读或写测试。这种分布式读/写测试是基于round robin 模式的。最好使用多于一个线程/进程执行此测试。

　　Backwards Read: 测试使用倒序读一个文件的性能。这种读文件方法可能看起来很可笑，事实上，有些应用确实这么干。MSC Nastran是一个使用倒序读文件的应用程序的一个例子。它所读的文件都十分大（大小从G级别到T级别）。尽管许多操作系统使用一些特殊实现来优化顺序读文件的速度，很少有操作系统注意到并增强倒序读文件的性能。

　　Record Rewrite: 测试写与覆盖写一个文件中的特定块的性能。这个块可能会发生一些很有趣的事。如果这个块足够小（比CPU数据缓存小），测出来的性能将会非常高。如果比CPU数据缓存大而比TLB小，测出来的是另一个阶段的性能。如果比此二者都大，但比操作系统缓存小，得到的性能又是一个阶段。若大到超过操作系统缓存，又是另一番结果。

　　Strided Read: 测试跳跃读一个文件的性能。举例如下：在0偏移量处读4Kbytes，然后间隔200Kbytes,读4Kbytes，再间隔200Kbytes，如此反复。此时的模式是读4Kbytes，间隔200Kbytes并重复这个模式。这又是一个典型的应用行为，文件中使用了数据结构并且访问这个数据结构的特定区域的应用程序常常这样做。

　　许多操作系统并没注意到这种行为或者针对这种类型的访问做一些优化。同样，这种访问行为也可能导致一些有趣的性能异常。一个例子是在一个数据片化的文件系统里，应用程序的跳跃导致某一个特定的磁盘成为性能瓶颈。

　　Fwrite: 测试调用库函数fwrite()来写文件的性能。这是一个执行缓存与阻塞写操作的库例程。缓存在用户空间之内。如果一个应用程序想要写很小的传输块，fwrite()函数中的缓存与阻塞I/O功能能通过减少实际操作系统调用并在操作系统调用时增加传输块的大小来增强应用程序的性能。

　　这个测试是写一个新文件，所以元数据的写入也是要的。

　　Frewrite:测试调用库函数fwrite()来写文件的性能。这是一个执行缓存与阻塞写操作的库例程。缓存在用户空间之内。如果一个应用程序想要写很小的传输块，fwrite()函数中的缓存与阻塞I/O功能能通过减少实际操作系统调用并在操作系统调用时增加传输块的大小来增强应用程序的性能。

　　这个测试是写入一个已存在的文件，由于无元数据操作，测试的性能会高些。

　　Fread:测试调用库函数fread()来读文件的性能。这是一个执行缓存与阻塞读操作的库例程。缓存在用户空间之内。如果一个应用程序想要读很小的传输块，fwrite()函数中的缓存与阻塞I/O功能能通过减少实际操作系统调用并在操作系统调用时增加传输块的大小来增强应用程序的性能。

　　Freread: 这个测试与上面的fread 类似，除了在这个测试中被读文件是最近才刚被读过。这将导致更高的性能，因为操作系统缓存了文件数据。

　　几个特殊测试:

　　Mmap:许多操作系统支持mmap()的使用来映射一个文件到用户地址空间。映射之后,对内存的读写将同步到文件中去。这对一些希望将文件当作内存块来使用的应用程序来说很方便。一个例子是内存中的一块将同时作为一个文件保存在于文件系统中。

　　mmap 文件的语义和普通文件略有不同。如果发生了对内存的存储，并不是立即发生相应的文件I/O操作。使用MS_SYNC 和MS_ASYNC标志位的 msyc()函数调用将控制内存和文件的一致性。调用msync() 时将MS_SYNC置位将强制把内存里的内容写到文件中去并等待直到此操作完成才返回。而MS_ASYNC 置位则告诉操作系统使用异步机制将内存刷新到磁盘，这样应用程序可以直接返回而不用等待此操作的完成。

　　这个测试就是测量使用mmap()机制完成I/O的性能。

　　Async I/O: 许多操作系统支持的另外一种I/O机制是POSIX 标准的异步I/O。本程序使用POSIX标准异步I/O接口来完成此测试功能。

例如： aio_write(), aio_read(), aio_error()。这个测试测量POSIX异步I/O机制的性能。

”

        ---引自：--http://baike.baidu.com/view/3502720.htm

　　

      测试文件系统最主要的是是顺序读写、随机读写、并发测试，另外如果是分布式文件系统，注意测试环境的带宽，如果是千兆以太网，带宽的限制会在125MB/S内（1000Mb/8），所以如果有infiniband 的测试环境，更能真实的体现出分布式文件系统真正的系统。

       比如我最近测的glusterfs，网络就是瓶颈了.

sar - system activity report
iperf - perform network throughput tests
hdparm - to test local disk performance of any bricks
dbench - Measure disk throughput for simulated netbench run
iozone - Filesystem Benchmark
htop - interactive process viewer
vnstat - a console-based network traffic monitor
iftop - display bandwidth usage on an interface by host

       这篇文章除了粗体字是我所写，其它均为东截西凑而成，主要是前人总结的已经相当不错了，但要想看还得到处搜，所以就截放一起了，不好意思了。