商业源码 如何监测windows服务器的性能？
Windows服务器中自带的性能监控工具叫做Performance Monitor；
在开始-运行中输入‘perfmon’，然后回车即可运行。
Monitor本身也是一个进程，运行起来也要占用一定的系统资源。所以你看到的资源的使用量应该比实际的要稍微高一点。这个工具在帮助管理员判断系统性能瓶颈时非常有用；
举个列子来说，今天有个用户抱怨说他们项目组的服务器（这是一台虚拟机）运行起来非常慢，但也不知道具体问题出在什么地方。任务管理器里显示CPU和内存的使用量都不算高，但服务器的相应就是非常慢；
Monitor，让其运行一段时间后（因为参考平均值会比较准确），发现average disk queue的值比较高，这就说明物理服务器的硬盘负荷太重，I/O操作的速度跟不上系统的要求。关掉虚拟机，将其转移到另一台硬盘负载比较小的主机上，再打开虚拟机。
分析性能情况
1、内存泄露判断
虚拟内存字节数（VirtualBytes）应该远大于工作集字节数（Workingset），如果两者变化规律相反，比如说工作集增长较快，虚拟内存增长较少，则可能说明出现了内存泄露的情况。
对于Workingset、Private Bytes、Available bytes这些计数器，如果在测试期间内数值持续增长，而且测试停止后位置在高水平，则也说明存在内存泄露。
Windows资源监控中，如果Process\PrivateBytes计数器和Process\WorkingSet计数器的值在长时间内持续升高，同时Memory\Available
bytes计数器的值持续降低，则很可能存在内存泄漏。
2、CPU使用情况
一般平均不要超过70%，最大不要超过90%（好：70% 、坏：85%、 很差：90%）。
3、tps（每秒处理事务的数量，在SOAPUI中进行统计）
一般在10-100，不同应用程序具体值不同。
一、uptime命令
这个命令可以快速查看机器的负载情况。在Linux系统中，这些数据表示等待CPU资源的进程和阻塞在不可中断IO进程（进程状态为D）的数量。这些数据可以让我们对系统资源使用有一个宏观的了解。
命令的输出分别表示1分钟、5分钟、15分钟的平均负载情况。通过这三个数据，可以了解服务器负载是在趋于紧张还是趋于缓解。如果1分钟平均负载很高，而15分钟平均负载很低，说明服务器正在命令高负载情况，需要进一步排查CPU资源都消耗在了哪里。反之，如果15分钟平均负载很高，1分钟平均负载较低，则有可能是CPU资源紧张时刻已经过去。
上面例子中的输出，可以看见最近1分钟的平均负载非常高，且远高于最近15分钟负载，因此我们需要继续排查当前系统中有什么进程消耗了大量的资源。可以通过下文将会介绍的vmstat、mpstat等命令进一步排查。
二、dmesg命令
该命令会输出系统日志的最后10行。示例中的输出，可以看见一次内核的oom kill和一次TCP丢包。这些日志可以帮助排查性能问题。千万不要忘了这一步。
三、vmstat命令
vmstat(8) 命令，每行会输出一些系统核心指标，这些指标可以让我们更详细的了解系统状态。后面跟的参数1，表示每秒输出一次统计信息，表头提示了每一列的含义，这几介绍一些和性能调优相关的列：
r：等待在CPU资源的进程数。这个数据比平均负载更加能够体现CPU负载情况，数据中不包含等待IO的进程。如果这个数值大于机器CPU核数，那么机器的CPU资源已经饱和。
free：系统可用内存数（以千字节为单位），如果剩余内存不足，也会导致系统性能问题。下文介绍到的free命令，可以更详细的了解系统内存的使用情况。
si，so：交换区写入和读取的数量。如果这个数据不为0，说明系统已经在使用交换区（swap），机器物理内存已经不足。
us, sy, id, wa, st：这些都代表了CPU时间的消耗，它们分别表示用户时间（user）、系统（内核）时间（sys）、空闲时间（idle）、IO等待时间（wait）和被偷走的时间（stolen，一般被其他虚拟机消耗）。
上述这些CPU时间，可以让我们很快了解CPU是否出于繁忙状态。一般情况下，如果用户时间和系统时间相加非常大，CPU出于忙于执行指令。如果IO等待时间很长，那么系统的瓶颈可能在磁盘IO。
示例命令的输出可以看见，大量CPU时间消耗在用户态，也就是用户应用程序消耗了CPU时间。这不一定是性能问题，需要结合r队列，一起分析。
四、mpstat命令
该命令可以显示每个CPU的占用情况，如果有一个CPU占用率特别高，那么有可能是一个单线程应用程序引起的。
五、pidstat命令
pidstat命令输出进程的CPU占用率，该命令会持续输出，并且不会覆盖之前的数据，可以方便观察系统动态。如上的输出，可以看见两个JAVA进程占用了将近1600%的CPU时间，既消耗了大约16个CPU核心的运算资源。
六、iostat命令
r/s, w/s, rkB/s, wkB/s：分别表示每秒读写次数和每秒读写数据量（千字节）。读写量过大，可能会引起性能问题。
await：IO操作的平均等待时间，单位是毫秒。这是应用程序在和磁盘交互时，需要消耗的时间，包括IO等待和实际操作的耗时。如果这个数值过大，可能是硬件设备遇到了瓶颈或者出现故障。
avgqu-sz：向设备发出的请求平均数量。如果这个数值大于1，可能是硬件设备已经饱和（部分前端硬件设备支持并行写入）。
%util：设备利用率。这个数值表示设备的繁忙程度，经验值是如果超过60，可能会影响IO性能（可以参照IO操作平均等待时间）。如果到达100%，说明硬件设备已经饱和。
如果显示的是逻辑设备的数据，那么设备利用率不代表后端实际的硬件设备已经饱和。值得注意的是，即使IO性能不理想，也不一定意味这应用程序性能会不好，可以利用诸如预读取、写缓存等策略提升应用性能。
七、free命令
free命令可以查看系统内存的使用情况，-m参数表示按照兆字节展示。最后两列分别表示用于IO缓存的内存数，和用于文件系统页缓存的内存数。需要注意的是，第二行-/+ buffers/cache，看上去缓存占用了大量内存空间。
这是Linux系统的内存使用策略，尽可能的利用内存，如果应用程序需要内存，这部分内存会立即被回收并分配给应用程序。因此，这部分内存一般也被当成是可用内存。
如果可用内存非常少，系统可能会动用交换区（如果配置了的话），这样会增加IO开销（可以在iostat命令中提现），降低系统性能。
八、sar命令
sar命令在这里可以查看网络设备的吞吐率。在排查性能问题时，可以通过网络设备的吞吐量，判断网络设备是否已经饱和。如示例输出中，eth0网卡设备，吞吐率大概在22 Mbytes/s，既176 Mbits/sec，没有达到1Gbit/sec的硬件上限。
sar命令在这里用于查看TCP连接状态，其中包括：
active/s：每秒本地发起的TCP连接数，既通过connect调用创建的TCP连接；
passive/s：每秒远程发起的TCP连接数，即通过accept调用创建的TCP连接；
retrans/s：每秒TCP重传数量；
TCP连接数可以用来判断性能问题是否由于建立了过多的连接，进一步可以判断是主动发起的连接，还是被动接受的连接。TCP重传可能是因为网络环境恶劣，或者服务器压
九、top命令
top命令包含了前面好几个命令的检查的内容。比如系统负载情况（uptime）、系统内存使用情况（free）、系统CPU使用情况（vmstat）等。因此通过这个命令，可以相对全面的查看系统负载的来源。同时，top命令支持排序，可以按照不同的列排序，方便查找出诸如内存占用最多的进程、CPU占用率最高的进程等。
但是，top命令相对于前面一些命令，输出是一个瞬间值，如果不持续盯着，可能会错过一些线索。这时可能需要暂停top命令刷新，来记录和比对数据。
<HTML>
<HEAD>
<META NAME="GENERATOR" Content="Microsoft System Monitor">
<META HTTP-EQUIV="Content-Type" content="text/html; charset=iso-8859-1">
</HEAD><BODY>
<OBJECT ID="DISystemMonitor1" WIDTH="100%" HEIGHT="100%"
CLASSID="CLSID:C4D2D8E0-D1DD-11CE-940F-008029004347">
<PARAM NAME="Counter00001Path" VALUE="\\your name\Memory\Available MBytes">
<PARAM NAME="Counter00001AlertOverUnder" VALUE="0">
<PARAM NAME="Counter00001AlertThreshold" VALUE="100">
<PARAM NAME="Counter00002Path" VALUE="\\your name\Memory\Pool Nonpaged Bytes">
<PARAM NAME="Counter00002AlertOverUnder" VALUE="0">
<PARAM NAME="Counter00002AlertThreshold" VALUE="1000">
<PARAM NAME="Counter00003Path" VALUE="\\your name\Memory\Pool Paged Bytes">
<PARAM NAME="Counter00003AlertOverUnder" VALUE="0">
<PARAM NAME="Counter00003AlertThreshold" VALUE="1000">
<PARAM NAME="Counter00004Path" VALUE="\\your name\Processor(_Total)\% Processor Time">
<PARAM NAME="Counter00004AlertOverUnder" VALUE="1">
<PARAM NAME="Counter00004AlertThreshold" VALUE="99">
<PARAM NAME="CounterCount" VALUE="4">
<PARAM NAME="UpdateInterval" VALUE="1">
<PARAM NAME="SampleIntervalUnitType" VALUE="1">
<PARAM NAME="SampleIntervalValue" VALUE="1">
<PARAM NAME="CommandFile" VALUE="">
<PARAM NAME="NetworkName" VALUE="">
<PARAM NAME="UserText" VALUE="">
<PARAM NAME="PerfLogName" VALUE="">
<PARAM NAME="ActionFlags" VALUE="1">
<PARAM NAME="_Version" VALUE="196611">
<PARAM NAME="AlertName" VALUE="Pref">
<PARAM NAME="Comment" VALUE="Pref">
<PARAM NAME="LogType" VALUE="2">
<PARAM NAME="CurrentState" VALUE="1">
<PARAM NAME="LogFileMaxSize" VALUE="-1">
<PARAM NAME="LogFileBaseName" VALUE="Pref">
<PARAM NAME="LogFileSerialNumber" VALUE="1">
<PARAM NAME="LogFileFolder" VALUE="C:\PerfLogs">
<PARAM NAME="LogFileAutoFormat" VALUE="1">
<PARAM NAME="LogFileType" VALUE="5">
<PARAM NAME="StartMode" VALUE="0">
<PARAM NAME="StopMode" VALUE="0">
<PARAM NAME="RestartMode" VALUE="0">
<PARAM NAME="LogFileName" VALUE="">
</OBJECT>
</BODY>
</HTML>
把your name改成你服务器的名字
使用LR对数据库进行性能测试，实际上有多种办法，包括通过现有的数据库协议进行CS模式的先录制后执行的模式，以及通过socket方式向服务器发包方式的测试方式。这些是常规书籍上介绍的比较简单上手的测试方法，但是不具备通用性，受已有协议或socket编程方式的限制，所以需要更为通用的测试方法。
用Java user的协议进行所有数据库性能的测试工作：
Java user 不需要录制，把所有的操作通过java语言进行实现，通过lr调用java的class进行加压批量操作，这样可以不关心被测系统是哪个数据库，只要能够通过jdbc进行访问，就能实现性能测试。
一、测试环境准备
1 被测服务器准备，根据测试目的，搭建需要的数据库服务器，确保数据库能够正常访问，正常操作；
2 Java代码的准备，无论使用哪种IDE，只要能够编写访问数据库的class就可以，形式可以是j2se，也可以是j2ee，因为在操作时只使用class的部分方法，所以j2ee就可以了；
3 LR的脚本调试，把java的class导入到脚本调试模式，根据需要添加事务以及其他操作。
二、编写数据库访问
1 使用myeclipse，创建web project，创建如下图的包目录：
Java文件中包含各种访问数据库的方法。
需要注意的是，class中的方法必须是public static，否则LR中无法调用。由于创建的是j2ee程序，所以不用main函数，在web中就可以进行功能验证。
确认class中的方法编写完成，创建一个webjsp文件，如下：
导入class
声明类，并实例化，直接调用刚才编写的3个方法，因为这3个方法是直接对数据库进行操作，不需要实参，也没有返回值，所以直接实现即可。
此时启动web服务，在浏览器中输入jsp的地址，直接刷新页面，就可以调用这3个方法，如果正确，就会对相应的表进行操作，如果不正确，则需要修改相应的代码。
2 LR脚本准备：
LR脚本实际上就是对访问代码的调用，关键在于需要根据测试场景划分不同的脚本布局。
例如：在myEclipse里，我们只编写了一个class，其中包含三个方法，如果在执行性能测试时，这三个方法相互独立，互不干涉，则最简单的划分方法是，创建三个java user，每个java user中包含一个方法，做三份脚本，场景执行时分别进行调用。如果三个方法之间有相互关系，则需要根据实际情况，把有关联的方法放在一起，具体情况可按实际灵活分配。
因为已经将class文件进行编译发布了，所以可以在“java2postgres\WebRoot\WEB-INF\classes\com\lr\test”目录中找到对应的class文件，
复制这个文件，找到LR的目录：HP\LoadRunner\classes\com\lr\test\ 如果没有文件夹，按相同的内容创建。
在LR脚本中进行引包操作：
将需要执行的java类以及方法，放在action中，可根据实际测试情况和所需要验证的内容，具体调试代码。
在这里可以像编写普通LR脚本一样，添加事务或集合点等内容。
由于是通过JDBC对数据库进行访问，因此要在java user中加载jdbc驱动。
运行时设置中，增加jdbc驱动，需要注意的是java user使用的本地jdk，需要至多16版本，若使用17版本，回放会有错误，这是jdk版本的问题。
操作完成之后，按F5或点击运行，进行脚本回放，实际此时也对数据库进行了操作，可以直接查询对应的表，检查功能是否正确。
三、执行性能测试
已经有了java user的脚本，和普通web性能测试一样，设计场景、执行测试、收集报告、分析性能瓶颈即可。
1查看系统负载
（1）uptime
这个命令可以快速查看机器的负载情况。
在Linux系统中，这些数据表示等待CPU资源的进程和阻塞在不可中断IO进程（进程状态为D）的数量。
命令的输出，load average表示1分钟、5分钟、15分钟的平均负载情况。
通过这三个数据，可以了解服务器负载是在趋于紧张还是趋于缓解。
如果1分钟平均负载很高，而15分钟平均负载很低，说明服务器正在命令高负载情况，需要进一步排查CPU资源都消耗在了哪里。
反之，如果15分钟平均负载很高，1分钟平均负载较低，则有可能是CPU资源紧张时刻已经过去。
(2)W
Show who is logged on and what they are doing
可查询登录当前系统的用户信息，以及这些用户目前正在做什么操作
其中的load average后面的三个数字则显示了系统最近1分钟、5分钟、15分钟的系统平均负载情况
注意：
load average这个输出值，这三个值的大小一般不能大于系统逻辑CPU的个数。
如果输出中系统有4个逻辑CPU，如果load average的三个值长期大于4时，说明CPU很繁忙，负载很高，可能会影响系统性能，
但是偶尔大于4时，倒不用担心，一般不会影响系统性能。相反，如果load average的输出值小于CPU的个数，则表示CPU还有空闲
2dmesg | tail
该命令会输出系统日志的最后10行。
这些日志可以帮助排查性能问题
3vmstat
vmstat Virtual Meomory Statistics（虚拟内存统计），用来获得有关进程、虚存、页面交换空间及 CPU活动的信息。这些信息反映了系统的负载情况。
后面跟的参数1，表示每秒输出一次统计信息，表头提示了每一列的含义
（1）监控进程procs：
r：等待在CPU资源的进程数。
这个数据比平均负载更加能够体现CPU负载情况，数据中不包含等待IO的进程。如果这个数值大于机器CPU核数，那么机器的CPU资源已经饱和（出现了CPU瓶颈）。
b：在等待io的进程数 。
（2）监控内存memoy：
swpd：现时可用的交换内存（单位KB）
free：系统可用内存数（以千字节为单位）
buff: 缓冲去中的内存数（单位：KB）。
cache：被用来做为高速缓存的内存数（单位：KB）。
（3）监控swap交换页面
si: 从磁盘交换到内存的交换页数量，单位：KB/秒。
so: 从内存交换到磁盘的交换页数量，单位：KB/秒。
如果这个数据不为0，说明系统已经在使用交换区（swap），机器物理内存已经不足。
（4）监控 io块设备
bi: 发送到块设备的块数，单位：块/秒。
bo: 从块设备接收到的块数，单位：块/秒。
（5）监控system系统
in: 每秒的中断数，包括时钟中断。
cs: 每秒的环境（上下文）转换次数。
（6）监控cpu中央处理器：
us：用户进程使用的时间 。以百分比表示。
sy：系统进程使用的时间。 以百分比表示。
id：中央处理器的空闲时间 。以百分比表示。
us, sy, id, wa, st：这些都代表了CPU时间的消耗，它们分别表示用户时间（user）、系统（内核）时间（sys）、空闲时间（idle）、IO等待时间（wait）和被偷走的时间（stolen，一般被其他虚拟机消耗）。
这些CPU时间，可以让我们很快了解CPU是否出于繁忙状态。
注：
如果IO等待时间很长，那么系统的瓶颈可能在磁盘IO。
如果用户时间和系统时间相加非常大，CPU出于忙于执行指令。
如果有大量CPU时间消耗在用户态，也就是用户应用程序消耗了CPU时间。这不一定是性能问题，需要结合r队列，一起分析。
4mpstat -P ALL 1
该命令可以显示每个CPU的占用情况，如果有一个CPU占用率特别高，那么有可能是一个单线程应用程序引起的。
MultiProcessor Statistics的缩写，是实时系统监控工具
其报告与CPU的一些统计信息，这些信息存放在/proc/stat文件中。在多CPUs系统里，其不但能查看所有CPU的平均状况信息，而且能够查看特定CPU的信息。
格式：mpstat [-P {|ALL}] [internal [count]]
-P {|ALL} 表示监控哪个CPU， cpu在[0,cpu个数-1]中取值
internal 相邻的两次采样的间隔时间
count 采样的次数，count只能和delay一起使用
all ： 指所有CPU
%usr ： 显示在用户级别（例如应用程序）执行时CPU利用率的百分比
%nice ：显示在拥有nice优先级的用户级别执行时CPU利用率的百分比
%sys ： 现实在系统级别（例如内核）执行时CPU利用率的百分比
%iowait ： 显示在系统有未完成的磁盘I/O请求期间CPU空闲时间的百分比
%irq ： 显示CPU服务硬件中断所花费时间的百分比
%soft ： 显示CPU服务软件中断所花费时间的百分比
%steal ： 显示虚拟机管理器在服务另一个虚拟处理器时虚拟CPU处在非自愿等待下花费时间的百分比
%guest ： 显示运行虚拟处理器时CPU花费时间的百分比
%idle ： 显示CPU空闲和系统没有未完成的磁盘I/O请求情况下的时间百分比
系统有两个CPU。如果使用参数 -P 然后紧跟CPU编号得到指定CPU的利用率。
（ Ubuntu安装： apt-get install sysstat）
5pidstat 1
pidstat命令输出进程的CPU占用率，该命令会持续输出，并且不会覆盖之前的数据，可以方便观察系统动态
6iostat -xz 1
iostat命令主要用于查看机器磁盘IO情况
r/s, w/s, rkB/s, wkB/s：分别表示每秒读写次数和每秒读写数据量（千字节）。读写量过大，可能会引起性能问题。
await：IO操作的平均等待时间，单位是毫秒。这是应用程序在和磁盘交互时，需要消耗的时间，包括IO等待和实际操作的耗时。如果这个数值过大，可能是硬件设备遇到了瓶颈或者出现故障。
avgqu-sz：向设备发出的请求平均数量。如果这个数值大于1，可能是硬件设备已经饱和（部分前端硬件设备支持并行写入）。
%util：设备利用率。这个数值表示设备的繁忙程度，经验值是如果超过60，可能会影响IO性能（可以参照IO操作平均等待时间）。如果到达100%，说明硬件设备已经饱和。
注：如果显示的是逻辑设备的数据，那么设备利用率不代表后端实际的硬件设备已经饱和。值得注意的是，即使IO性能不理想，也不一定意味这应用程序性能会不好，可以利用诸如预读取、写缓存等策略提升应用性能
7free -m
free命令可以查看系统内存的使用情况，-m参数表示按照兆字节展示。
最后两列分别表示用于IO缓存的内存数，和用于文件系统页缓存的内存数。
注：
第二行-/+ buffers/cache，看上去缓存占用了大量内存空间。这是Linux系统的内存使用策略，尽可能的利用内存，如果应用程序需要内存，这部分内存会立即被回收并分配给应用程序。
如果可用内存非常少，系统可能会动用交换区（如果配置了的话），这样会增加IO开销（可以在iostat命令中提现），降低系统性能。
8sar -n DEV 1
sar命令在这里可以查看网络设备的吞吐率。
在排查性能问题时，可以通过网络设备的吞吐量，判断网络设备是否已经饱和。
9sar -n TCP,ETCP 1
sar命令在这里用于查看TCP连接状态，其中包括：
active/s：每秒本地发起的TCP连接数，既通过connect调用创建的TCP连接；
passive/s：每秒远程发起的TCP连接数，即通过accept调用创建的TCP连接；
retrans/s：每秒TCP重传数量；
TCP连接数可以用来判断性能问题是否由于建立了过多的连接，进一步可以判断是主动发起的连接，还是被动接受的连接。TCP重传可能是因为网络环境恶劣，或者服务器压力过大导致丢包。
10top
top命令包含了前面好几个命令的检查的内容。比如系统负载情况（uptime）、系统内存使用情况（free）、系统CPU使用情况（vmstat）等。
因此通过这个命令，可以相对全面的查看系统负载的来源。同时，top命令支持排序，可以按照不同的列排序，方便查找出诸如内存占用最多的进程、CPU占用率最高的进程等。
但是，top命令相对于前面一些命令，输出是一个瞬间值，如果不持续盯着，可能会错过一些线索。这时可能需要暂停top命令刷新，来记录和比对数据。
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