linux下怎么查看服务器性能

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。

服务器稳定性是最重要的，如果在稳定性方面不能够保证业务运行的需要，在高的性能也是无用的。

　　正规的服务器厂商都会对产品惊醒不同温度和湿度下的运行稳定性测试。重点要考虑的是冗余功能，如：数据冗余、网卡荣誉、电源冗余、风扇冗余等。

　　一些测试方法主要分以下几种：

　　压力测试：已知系统高峰期使用人数，验证各事务在最大并发数(通过高峰期人数换算)下事务响应时间能够达到客户要求。系统各性能指标在这种压力下是否还在正常数值之内。系统是否会因这样的压力导致不良反应(如：宕机、应用异常中止等)。

　　Ramp Up 增量设计：如并发用户为75人，系统注册用户为1500人，以5%-7%作为并发用户参考值。一般以每15s加载5人的方式进行增压设计，该数值主要参考测试加压机性能，建议Run几次。以事务通过率与错误率衡量实际加载方式。

　　Ramp Up增量设计目标： 寻找已增量方式加压系统性能瓶颈位置，抓住出现的性能拐点时机，一般常用参考Hits点击率与吞吐量、CPU、内存使用情况综合判断。模拟高峰期使用人数，如早晨的登录，下班后的退出，工资发送时的消息系统等。

　　另一种极限模拟方式，可视为在峰值压力情况下同时点击事务操作的系统极限操作指标。加压方式不变，在各脚本事务点中设置同集合点名称(如：lr_rendzvous("same");)在场景设计中，使用事务点集合策略。以同时达到集合点百分率为标准，同时释放所有正在Run的Vuser。

　　稳定性测试：已知系统高峰期使用人数、各事务操作频率等。设计综合测试场景，测试时将每个场景按照一定人数比率一起运行，模拟用户使用数年的情况。并监控在测试中，系统各性能指标在这种压力下是否能保持正常数值。事务响应时间是否会出现波动或随测试时间增涨而增加。系统是否会在测试期间内发生如宕机、应用中止等异常情况。

　　根据上述测试中，各事务条件下出现性能拐点的位置，已确定稳定性测试并发用户人数。仍然根据实际测试服务器(加压机、应用服务器、数据服务器三方性能)，估算最终并发用户人数。

　　场景设计思想：

　　从稳定性测试场景的设计意义，应分多种情况考虑：

　　针对同一个场景为例，以下以公文附件上传为例简要分析场景设计思想：

　　1)场景一：已压力测试环境下性能拐点的并发用户为设计测试场景，目的验证极限压力情况下测试服务器各性能指标。

　　2)场景二：根据压力测试环境中CPU、内存等指标选取服务器所能承受最大压力的50%来确定并发用户数。

　　测试方法：采用1)Ramp Up-Load all Vusers simultaneously

　　2)Duration-Run Indefinitely

　　3)在Sechedule-勾选Initalize all Vusers before Run

　　容错性测试：通过模拟一些非正常情况(如：服务器突然断电、网络时断时续、服务器硬盘空间不足等)，验证系统在发生这些情况时是否能够有自动处理机制以保障系统的正常运行或恢复运行措施。如有HA(自动容灾系统)，还可以专门针对这些自动保护系统进行另外的测试。验证其能否有效触发保护措施。

　　问题排除性测试：通过原有案例或经验判断，针对系统中曾经发生问题或怀疑存在隐患的模块进行验证测试。验证这些模块是否还会发生同样的性能问题。如：上传附件模块的内存泄露问题、地址本模块优化、开启Tivoli性能监控对OA系统性能的影响等等。

　　测评测试是用于获取系统的关键性能指标点，而进行的相关测试。主要是针对预先没有明确的预期测试结果，而是要通过测试获取在特定压力场景下的性能指标(如：事务响应时间、最大并发用户数等)。

　　评测事务交易时间：为获取某事务在特定压力下的响应时间而进行的测试活动。通过模拟已知客户高峰期的各压力值或预期所能承受的压力值，获取事务在这种压力下的响应时间。

　　评测事务最大并发用户数：为获取某事务在特定系统环境下所能承受的最大并发用户数而进行的测试活动。通过模拟真实环境或直接采用真实环境，评测在这种环境下事务所能承受的最大并发用户数。判定标准阈值需预先定义(如响应时间，CPU占用率，内存占用率，已出现点击率峰值，已出现吞吐量峰值等)。

　　评测系统最大并发用户数：为获取整个系统所能够承受的最大并发用户数而进行的的测试活动。通过预先分析项目各主要模块的使用比率和频率，定义各事务在综合场景中所占的比率，以比率方式分配各事务并发用户数。模拟真实环境或直接采用真实环境，评测在这种环境下系统所能承受的最大并发用户数。判定标准阀值预先定义(如响应时间，CPU占用率，内存占用率，已出现点击率峰值，已出现吞吐量峰值等)。取值标准以木桶法则为准(并发数最小的事务为整个系统的并发数)。

　　评测不同数据库数据量对性能的影响：针对不同数据库数据量的测试，将测试结果进行对比，分析发现数据库中各表的数据量对事务性能的影响。得以预先判断系统长时间运行后，或某些模块客户要求数据量较大时可能存在的隐患。

　　问题定位测试在通过以上测试或用户实际操作已经发现系统中的性能问题或怀疑已存在性能问题。需通过响应的测试场景重现问题或定义问题。如有可能，可以直接找出引起性能问题所在的代码或模块。

　　该类测试主要还是通过测试出问题的脚本场景，并可以增加发现和检测的工具，如开启Tivoli性能监控、开启HeapDump输出、Linux资源监控命令等。并在场景运行过程中辅以手工测试。

不过，既然接受了Python的简单易用和快速开发优势，作为tradeoff，就要学会接受和处理Python的一些缺点。用django作数据服务器两年多，确实会有一些性能问题。

1异步django的http请求是同步的，通过gevent的协程来实现异步就解决了，很快。

2缓存和队列用ZeroMQ、Memcached来做缓存和队列就解决了。

3影响性能的函数如果真的有CPU密集型的函数影响性能，可以编译成C来解决性能问题，一些矩阵操作也可以通过numpy来解决

首先备份好你本地的数据库，方法如下。

1、用APMServ526(网站上面有下载)带的phpmyadmin 进行备份恢复。

A、运行APMServ526， 点击右边的“管理MySql 数据库”。服务器填写127001:3306,

登入名称：root,密码为空进行登录。在左边是数据库列表。点击你的数据库。点导出、拉到

最下面把“另存为文件”打勾。点执行。这样你就可以备份你的数据库了。

2、运行mySQL-Front 备份恢复你的数据库。

A、新建一个登录。

信息栏中随便写一下名字。标识你的登录信息。

B、点击连接栏，分别填好：

服务器：服务器的IP

端 口：一般为3306

C、点击注册栏，分别填好：

用 户：你申请的数据库的用户名(如果是本地一般为root)，

密 码：数据库的密码(本地为空)

数据库：你申请的数据库名。

填写好这些信息后点击“确定”这样就能链接到你的远程数据库了。左边这个远程数据。

服务器的一些数据库，点击你的数据库后等待链接。直至返回所有数据，你便能打开你的数据库。

中的数据表了。在这里你可以修改你的数据表结构，删除填加数据等(小心操作)。

D、右键点击你的数据库进行备份(输出)数据，有几种备份的类型，一般选sql。