nmon版本16g的提示
完整的帮助信息:nmon -h 屏幕统计:nmon
数据收集:nmon -f [-s <秒>] [-c <计数>] [-t | -T]
容量计划:nmon -x
互动模式:
阅读“欢迎使用”屏幕,并随时输入:“ h”以获取更多帮助
输入“ q”退出nmon 对于数据收集模式
-f必须是该行的第一个选项(关闭交互模式)
将数据保存到CSV电子表格格式的.nmon文件中,然后保存在本地目录中
注意:-f设置默认值-s300 -c288,然后可以对其进行修改
其他数据收集选项:
-s <秒>数据快照之间的时间
-c <count>快照之前退出
-t包括顶级进程统计信息(-T还收集命令参数)
-x容量规划= 1天15分钟快照。 (nmon -ft -s 900 -c 96)
----提示结束
---- nmon 16g的完整帮助信息 对于交互式和数据收集模式:
用户定义的磁盘组(DG)-这在两种模式下均有效
它是针对Linux问题的解决方案,其中磁盘和分区混合在/ proc文件中
&驱动程序驱动程序开发人员使用怪异的设备名称,因此很难将它们分开。
-g <文件名>使用此文件来定义组
-在每一行上:组名<disks-list>(以空格分隔的列表)
-示例行:数据库sdb sdc sdd sde
-最多64个磁盘组,每行512个磁盘
-磁盘名称可以出现多个组
-g auto-将仅从“ lsblk | grep disk”输出中生成磁盘,从而生成一个名为“ auto”的文件
对于交互式使用,请定义组,然后输入:g或G
对于数据捕获,定义组打开数据收集 数据收集模式=电子表格格式(即逗号分隔的值)
注意:仅使用f,F,R,x,X或z中的一种来打开数据收集模式
注意:将其设为第一个参数,然后使用其他选项修改默认值
注意:请勿收集您不想要的数据-只会使文件过大
注意:快照过多=数据过多并导致分析器和其他工具崩溃
注意:在正常尺寸的屏幕上,可以拍摄500至800张快照
推荐的常规最小选项:每天每2分钟快照:
简单捕获:nmon -f -s 120 -c 720
使用顶级程序:nmon -fT -s 120 -c 720
设置目录:nmon -fT -s 120 -c 720 -m / home / nag / nmon
捕获一个繁忙的小时:nmon -fT -s 5 -c 720 -m / home / nag / nmon 对于数据收集模式选项
-f电子表格输出格式[注意:默认-s300 -c288]
输出文件是<主机名> _YYYYMMDD_HHMM.nmon
-F <文件名>与-f相同,但用户提供文件名
不建议使用,因为默认文件名是完美的
其他选项按字母顺序排列:
-a包括Accelerator GPU统计信息
-b仅在线:用于黑白模式(关闭颜色)
-c <number> nmon停止之前的快照数
-d <disks>设置最大磁盘数[默认256]
如果系统具有100个磁盘或配置为奇数,则忽略磁盘!
-D与-g一起使用以添加磁盘等待/服务时间和运行中状态
-f和-F参见上文
-g <文件名>用户定义的磁盘组(请参见上文)-数据捕获:生成BBBG和DG行
-g auto参见上文,但仅使诸如sda等磁盘的文件成为“ auto”文件。
-h此帮助输出
-I <百分比>设置忽略进程和磁盘繁忙阈值(默认为0.1%)
请勿使用少于此百分比的值保存或显示proc /磁盘
-J关闭Journel文件系统统计信息收集(可能导致automound NFS出现问题)
-l <dpl>数据捕获中的每行磁盘数,以避免电子表格宽度问题。默认值为150。EMC= 64。
-m <目录> nmon在保存到文件之前更改为该目录
通过cron启动nmon时很有用
-M为每个CPU线程添加MHz统计信息。某些POWER8型号的CPU内核可以使用不同的频率
-N包括适用于V2,V3和V4的NFS网络文件系统
-p nmon启动时将输出PID。在脚本中很有用,可捕获PID以便以后安全停止。
-r <runname>在基准测试中用于记录运行详细信息,以供以后分析[默认主机名]
-R一些人使用的旧rrdtool格式-将来可能会删除。如果您使用此电子邮件Nigel
-s <seconds>快照之间的时间-使用“ -c count”决定数据捕获的持续时间
-t在输出中包括顶级进程
-T As -t加上它将命令行参数保存在UARG部分中
-U包括Linux 10 CPU利用率统计信息(文件中的CPUUTIL行)
-V打印nmon版本并立即退出 手动将nmon文件加载到电子表格中:
排序-A * nmon> stats.csv
将stats.csv文件传输到您的PC
启动电子表格,然后使用type =逗号分隔的ASCII文件打开
这会将每个基准放置在不同的单元格中
现在选择一种类型的数据(相同的第一列)并对其进行图形处理
纳米

  

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