当前位置：首页 » 开发推广 » sar优化

sar优化

发布时间: 2021-03-21 04:13:31

❶ linux系统优化。我用的是elementary os 系统。电脑运行好慢。怎样让系统变快。给个命令或优化软件

如果你不是IT专业的技术员的话。不建议使用linux系统，或同系的系统。
它不好照顾，软件平台窄（主要是市场份额太少）。
大多数的linux系统都会慢些的，它主要的内部权限管理会消耗资源。安全的系统不一定是有效率的

❷ sarfft成像算法是什么算法

雷达成像基于目标的散射点模型.雷达通常发射长时宽的线频调(chirp)信号，然后用参考信号对回波作解线频调(dechirp)处理，再将解线频调的回波作横向排列，则在一定条件下它可近似为二维正弦信号模型，通过二维傅里叶变换，可以重构目标的二维像；采用超分辨算法［1～3］，还可得到更精细的二维目标像.
应当指出，上述二维模型是假设散射点在成像期间不发生超越分辨单元走动，近似认为散射点的移动只影响回波的相移，而子回波包络则固定不变.这种近似，只适用于小观察角时参考点附近有限小尺寸目标成像.
如果目标较大，特别是在离参考点较远处，越分辨单元移动(MTRC)便会发生，从而使得用简单二维模型获得的图像模糊.传统解决的方法是按目标转动用极坐标-直角坐标插值.插值不可避免地会有误差，而超分辨算法通常基于参数化估计，对误差较为敏感，这会影响成像质量.
本文介绍一种近似度较高的二维模型，并利用该模型通过超分辨算法成像，可获得较好的结果.
二、维回波模型
设目标有K个散射点，雷达以平面波自下向上照射目标(图1).目标以参考点为原点相对雷达射线转动，经过N次脉冲发射，散射点Pk点移至P′k点，移动中第n次脉冲时该散射点的垂直坐标为：
ykn=yk+Δykn=xksin(nδθ)+ykcos(nδθ),n=0,1,…,N-1(1)
式中δθ为相邻脉冲的转角，总观测角Δθ=(N-1)δθ.考虑到雷达发射的是长时宽的线频调信号，以原点为参考作解线频调处理，并对信号以的频率采样，得目标的回波信号(离散形式)为：
(2)
式中Ak为第k个散射点子回波信号的复振幅;fc、γ分别是雷达载频和调频率，c为光速；e(m,n)为加性噪声.

图1二维雷达目标几何图
由于观测角Δθ很小，取近似sin(nδθ)≈nδθ和cos(nδθ)≈1，则式(2)可近似写成:
(3)
式中
式(3)指数项中的第三项是时频耦合项，它是线频调信号(其模糊函数为斜椭圆)所特有的，如果采用窄脉冲发射，则该项不存在.将该项忽略，则式(3)成为常用的回波二维正弦信号模型.
实际上，式(3)的第三项系“距离移动”项，它与散射点的横坐标xk成正比，目标区域大时必须考虑，而且这还远远不够，散射点的多普勒移动也必须考虑.为此，令sin(nδθ)≈nδθ和cos(nδθ)≈1-(nδθ)2/2，则式(2)较精确的近似式可写成：
(4)
式(4)与式(3)相比较，指数中增加了两项，其中前一项是“多普勒移动”项，纵坐标yk越大，影响也越大，这可以补充式(3)之不足；而后项是时频耦合的多普勒移动项，由于Mγ/Fslt;lt;fc，它的影响可以忽略.因此，可将考虑MTRC情况下，回波二维模型的一阶近似式写成：
(5)
需要指出，每个散射点的参数之间存在下述关系：ωk/μk=2γ/Fsfcδθ2和 k/vk=fcFs/γδθ.由于雷达参数(fc,γ,Fs)和运动参数(δθ)均已知，所以待估计的五个参数中只有三个是独立的.本文假设五个参数是独立的，而在成像计算中已考虑参数之间的关系.
设{ξk}Kk=1≡{αk,ωk, k,μk,vk}Kk=1，现在我们要从y(m,n)中估计参量{ξk}Kk=1.
三、二维推广的RELAX算法
对于(5)式所示的信号模型，令：
Y=［y(m,n)］M×N
则 (6)
式中

设ξk估计值为，则ξk的估计问题可通过优化下述代价函数解决：
(7)
式中‖.‖F表示矩阵的Frobenius范数，⊙表示矩阵的Hadamard积.
上式中C1的最优化是一个多维空间的寻优问题，十分复杂.本文将RELAX［3］算法推广以求解.为此，首先做以下准备工作，令：
(8)
即假定{ i}i=1,2,…,K,i≠k已经求出，则式(7)C1的极小化等效于下式的极小化：
C2(ξk)=‖Yk-αk(aM(ωk)bTN( k)Pk)⊙Dk(vk)‖2F(9)
令：Zk=YkP-1k⊙Dk(-vk)(10)
由于Pk为酉矩阵，矩阵Dk的每个元素的模Dk(m,n)=1,显然矩阵Yk与Zk的F范数相同，故C2的极小化等效于下式的极小化：
C3=‖Zk-αkaM(ωk)bTN( k)‖2F(11)
对上式关于αk求极小值就获得αk的估计值 k：
k=aHM(ωk)Zkb*N( k)/(MN)(12)
从式(12)可以看出：是Zk归一化的二维离散傅里叶变换在{ωk, k}处的值，所以只要得到估计值{ k, k, k, k}，即可通过2D-FFT获得 k.
将估计值 k代入式(11)后，估计值{ k, k, k, k}可由下式寻优得到：
(13)
由上式可见，对于固定的{μk,vk}取值,估计值{ k, k}为归一化的周期图aHM(ωk)Zkb*N( k)2/(MN)主峰处的二维频率值.这样，式(13)的优化问题归结为：在(μk,vk)平面上可能的取值范围内寻找一点{ k, k}，在该点处周期图aHM(ωk)Zkb*N( k)2/(MN)的主峰值比其余各点处的主峰值都大.所以，我们通过上述二维寻优获得{μk,vk}的估计值{ k, k}，再由式(13)得到{ωk, k}的估计值{ k, k}.
实际中，为了加快运算速度，二维(μk,vk)平面的寻优可以用Matlab中的函数Fmin()实现.
在做了以上的准备工作以后，基于推广的RELAX算法的参量估计步骤如下：
第一步：假设信号数K=1,分别利用式(13)和式(12)计算 1.
第二步(2)：假设信号数K=2，首先将第一步计算所得到的 1代入式(8)求出Y2，再利用式(13)和式(12)计算 2；将计算的 2代入式(8)求出Y1，然后利用式(13)和式(12)重新计算 1，这个过程反复叠代，直至收敛.
第三步:假设信号数K=3,首先将第二步计算所得到的 1和 2代入式(8)求出Y3，再利用式(13)和式(12)计算 3；将计算的 3和 2代入式(8)求出Y1，然后利用式(13)和式(12)重新计算 1；将计算的 1和 3代入式(8)求出Y2，然后利用式(13)和式(12)重新计算 2，这个过程反复叠代，直至收敛.
剩余步骤：令K=K+1,上述步骤持续进行，直到K等于待估计信号数.
上述过程中的收敛判据与RELAX算法的收敛判据相同，即比较代价函数C1在两次叠代过程中的变化值，如果这个变换值小于某个值，如ε=10-3，则认为过程收敛.
四、数值模拟
1.算法参数估计性能模拟
模拟数据由式（5）产生，M=10,N=10，信号数K=2.信号参数和实验条件如表1所示,为复高斯白噪声.注意两信号的频率差小于FFT的分辨率Δf=Δω/(2π)=0.1.表1给出了信号参数估计均方根误差的统计结果及相应情形时的C-R界，可见，估计均方根误差与CR界十分接近.另外表中还给出了估计均值，与真实值也非常接近.
表1二维信号的参数估计、CRB及与均方根差的比较

2.SAR成像模拟
雷达参数为：中心频率f0=24.24GHz,调频率γ=33.357×1011Hz/s,带宽B=133.5MHz,脉冲宽度tp=40μs.四个点目标作正方形放置，间隔50米，左下角的点作为参考点.雷达与目标间隔1公里，观察角Δθ=3.15，数据长度为128×128.采用FFT成像方法时，其纵向和横向距离分辨率为ρr=ρa=1.123米，防止MTRC现象发生所需的目标最大范围为［4］：纵向尺寸Dr＜4ρ2r/λ=40米，横向尺寸Da＜4ρ2a/λ=40米.采用常规超分辨方法时，目标尺寸Dr=Da＞10米则出现明显的性能下降.图2、图3分别给出了RELAX方法及本文推广的RELAX(Extended RELAX)算法的成像结果.可以看出，由于目标远离参考中心，已在横向和纵向出现距离走动，采用常规超分辨的RELAX算法产生图像模糊，对于本文算法，则得到基本正确的成像结果.图4和图5则比较了RELAX算法和推广的RELAX算法的散射点强度估计结果，可以看到，RELAX算法由于距离走动影响，散射点（除参考点以外）的强度降低.对于本文算法，散射点强度接近真实值.

图2距离走动误差下的RELAX成像结果图3距离走动误差下的

图4RELAX方法估计的信号强度推广RELAX成像结果图5推广RELAX方法估计的信号强度
五、结束语
现有的雷达成像超分辨算法是基于目标回波信号的二维正弦信号模型，所以仅适用于目标位于参考点附近很小区域时的情形.当目标远离参考点时，模型误差，特别是距离走动误差，将使算法性能严重下降或失效.为此，本文提出一种基于雷达成像近似二维模型的超分辨算法,从而扩大了超分辨算法的适用范围.本文进一步的工作包括SAR实测数据成像及ISAR机动目标成像，结果将另文报道.
附录：参数估计的C-R界
下面我们给出式(5)所示的二维信号参量估计的C-R界表达式.同时假设式(5)中加性噪声为零均值高斯色噪声，其协方差矩阵未知.令：
y=vec(Y)(A.1)
e=vec(E)(A.2)
dk=vec(Dk)(A.3)
式中vec(X)=(xT1,xT2，…，xTN)T，向量xn(n=1,2,…,N)为矩阵X的列向量.我们将式(5)改写为如下向量形式：
(A.4)
式中表示Kronecker积,Ω=［{［P1bN( 1)］ aM(ω1)}⊙d1…{［PkbN( K)］ aM(ωK)}⊙dK］,α=(α1，α2，…，αK)T.
令Q=E(eeH)为e的协方差矩阵，则对于由式(A.4)所示的二维信号模型，其Fisher信息阵(FIM)的第ij个元素推广的Slepian-Bangs公式为［5,6］:
(FIM)ij=tr(Q-1Q′iQ-1Q′j)+2Re［(αHΩH)′iQ-1(Ωα)′j］(A.5)
式中X′i表示矩阵X对第i个参数求导，tr(X)为矩阵的迹，Re(X)为矩阵的实部.由于Q与Ωα中的参量无关，而Ωα亦与Q的元素无关，显然FIM为一块对角阵.所以待估计参量的C-R界矩阵由(A.5)式的第二项得到.
令：η=(［Re(α)］T［Im(α)］TωT TμTvT)T(A.6)
式中ω=(ω1，ω2，…，ωK)T,μ=(μ1,μ2,…,μK)T, =( 1， 2，…， K)T,v=(v1,v2,…,vK)T.
令：F=［ΩjΩDωΘD ΘDμΘDvΘ］(A.7)
式中矩阵Dω、D 、Dμ、Dv的第k列分别为：［{［PkbN( k)］ aM(ωk)}⊙dk］/ ωk、［{［PkbN( k)］ aM(ωk)}⊙dk］/ k、［{［PkbN( k)］ aM(ωk)}⊙dk］/ μk、［{［PkbN( k)］ aM(ωk)}⊙dk］/ vk，Θ=diag{α1α2…αK}.则关于参量向量η的CRB矩阵为
CRB(η)=［2Re(FHQ-1F)］-1(A.8)

❸ SAR命令的sar命令的用法

sar命令的用法很多，有时判断一个问题，需要几个sar命令结合起来使用，比如，怀疑CPU存在瓶颈，可用sar -u 和sar -q来看，怀疑I/O存在瓶颈，可用sar -b、sar -u和 sar-d来看
Sar
-A 所有的报告总和
-a 文件读，写报告
-B 报告附加的buffer cache使用情况
-b buffer cache使用情况
-c 系统调用使用报告
-d 硬盘使用报告
-g 有关串口I/O情况
-h 关于buffer使用统计数字
-m IPC消息和信号灯活动
-n 命名cache
-p 调页活动
-q 运行队列和交换队列的平均长度
-R 报告进程的活动
-r 没有使用的内存页面和硬盘块
-u CPU利用率
-v 进程，i节点，文件和锁表状态
-w 系统交换活动
-y TTY设备活动 sar –a 5 5
SCO_SV scosvr 3.2v5.0.5 PentII(D)ISA 06/07/2002
11:45:40 iget/s namei/s dirbk/s (-a)
11:45:45 6 2 2
11:45:50 91 20 28
11:45:55 159 20 18
11:46:00 157 21 19
11:46:05 177 30 35
Average 118 18 20
iget/s 每秒由i节点项定位的文件数量
namei/s 每秒文件系统路径查询的数量
dirbk/s 每秒所读目录块的数量
*这些值越大，表明核心花在存取用户文件上的时间越多，它反映着一些程序和应用文件系统产生的负荷。一般地，如果iget/s与namei/s的比值大于5，并且namei/s的值大于30，则说明文件系统是低效的。这时需要检查文件系统的自由空间，看看是否自由空间过少。 -b 报告缓冲区（buffer cache）的使用情况（buffer cache）-b 报告缓冲区的使用情况
sar -b 2 3
SCO_SV scosvr 3.2v5.0.5 PentII(D)ISA 06/07/2002
13:51:28 bread/s lread/s %rcache bwrit/s lwrit/s %wcache pread/s pwrit/s (-b)
13:51:30 382 1380 72 131 273 52 0 0
13:51:32 378 516 27 6 22 72 0 0
13:51:34 172 323 47 39 57 32 0 0
Average 310 739 58 58 117 50 0 0
bread/s 平均每秒从硬盘（或其它块设备）读入系统buffer的物理块数
lread/s 平均每秒从系统buffer读出的逻辑块数
%rcache 在buffer cache中进行逻辑读的百分比（即100% - bread/lreads）
bwrit/s 平均每秒从系统buffer向磁盘（或其它块设备）所写的物理块数
lwrit/s 平均每秒写到系统buffer的逻辑块数
%wcache 在buffer cache中进行逻辑写的百分比（即100% - bwrit/lwrit）.
pread/sgu 平均每秒请求进行物理读的次数
pwrit/s 平均每秒请求进行物理写的次数
*所显示的内容反映了目前与系统buffer有关的读，写活。在所报告的数字中，最重要的是%rcache和%wcache（统称为cache命中率）两列，它们具体体现着系统buffer的效率。衡量cache效率的标准是它的命中率值的大小。
*如果%rcache的值小于90或者%wcache的值低于65，可能就需要增加系统buffer的数量。如果在系统的应用中，系统的I/O活动十分频繁，并且在内存容量配置比较大时，可以增加buffer cache，使%rcache达到95左右，%wcache达到80左右。
*系统buffer cache中，buffer的数量由核心参数NBUF控制。它是一个要调的参数。系统中buffer数量的多少是影响系统I/O效率的瓶颈。要增加系统buffer数量，则要求应该有较大的内存配置。否则一味增加buffer数量，势必减少用户进程在内存中的运行空间，这同样会导致系统效率下降。 sar -c 2 3
SCO_SV scosvr 3.2v5.0.5 PentII(D)ISA 06/07/2002
17:02:42 scall/s sread/s swrit/s fork/s exec/s rchar/s wchar/s (-c)
17:02:44 2262 169 141 0.00 0.00 131250 22159
17:02:46 1416 61 38 0.00 0.00 437279 6464
17:02:48 1825 43 25 0.00 0.00 109397 42331
Average 1834 91 68 0.00 0.00 225975 23651
scall/s 每秒使用系统调用的总数。一般地，当4~6个用户在系统上工作时，每秒大约30个左右。
sread/s 每秒进行读操作的系统调用数量。
swrit/s 每秒进行写操作的系统调用数量。
fork/s 每秒fork系统调用次数。当4~6个用户在系统上工作时，每秒大约0.5秒左右。
exec/s 每秒exec系统调用次数。
rchar/s 每秒由读操作的系统调用传送的字符（以字节为单位）。
wchar/s 每秒由写操作的系统调用传送的字符（以字节为单位）。
*如果scall/s持续地大于300，则表明正在系统中运行的可能是效率很低的应用程序。在比较
典型的情况下，进行读操作的系统调用加上进行写操作的系统调用之和，约是scall的一半左右。 sar -d 2 3
SCO_SV scosvr 3.2v5.0.5 PentII(D)ISA 06/07/2002
17:27:49 device %busy avque r+w/s blks/s avwait avserv (-d)
17:27:51 ida-0 6.93 1.00 13.86 259.41 0.00 5.00
ida-1 0.99 1.00 17.33 290.10 0.00 0.57
17:27:53 ida-0 75.50 1.00 54.00 157.00 0.00 13.98
ida-1 9.50 1.00 12.00 75.00 0.00 7.92
17:27:55 ida-0 7.46 1.00 46.77 213.93 0.00 1.60
ida-1 17.41 1.00 57.71 494.53 0.00 3.02
Average ida-0 29.85 1.00 38.14 210.28 0.00 7.83
ida-1 9.29 1.00 29.02 286.90 0.00 3.20
device 这是sar命令正在监视的块设备的名字。
%busy 设备忙时，运行传送请求所占用的时间。这个值以百分比表示。
avque 在指定的时间周期内，没有完成的请求数量的平均值。仅在队列被占满时取这个值。
r+w/s 每秒传送到设备或者从设备传送出的数据量。
blks/s 每秒传送的块数。每块512个字节。
avwait 传送请求等待队列空闲的平均时间（以毫秒为单位）。仅在队列被占满时取这个值。
avserv 完成传送请求所需平均时间（以毫秒为单位）
*ida-0和ida-1是硬盘的设备名字。在显示的内容中，如果%busy的值比较小，说明用于处理
传送请求的有效时间太少，文件系统的效率不高。要使文件系统的效率得到优化，应使%busy的数值相对高一些，而avque的值应该低一些。 sar -g 3 3
SCO_SV scosvr 3.2v5.0.5 PentII(D)ISA 06/13/2002
11:10:09 ovsiohw/s ovsiodma/s ovclist/s (-g)
11:10:12 0.00 0.00 0.00
11:10:15 0.00 0.00 0.00
11:10:18 0.00 0.00 0.00
Average 0.00 0.00 0.00
ovsiohw/s 每秒在串囗I/O硬件出现的溢出。
ovsiodma/s 每秒在串囗I/O的直接输入，输出信道高速缓存出现的溢出。
ovclist/s 每秒字符队列出现的溢出。 -m 报告进程间的通信活动（IPC消息和信号灯活动）情况
sar -m 4 3
SCO_SV scosvr 3.2v5.0.5 PentII(D)ISA 06/13/2002
13:24:28 msg/s sema/s (-m)
13:24:32 2.24 9.95
13:24:36 2.24 21.70
13:24:40 2.00 36.66
Average 2.16 22.76
msg/s 每秒消息操作的次数（包括发送消息的接收信息）。
sema/s 每秒信号灯操作次数。
*信号灯和消息作为进程间通信的工具，如果在系统中运行的应用过程中没有使用它们，那么由sar命令报告的msg 和sema的值都将等于0.00。如果使用了这些工具，并且其中或者msg/s大于100，或者sema/s大于100，则表明这样的应用程序效率比较低。原因是在这样的应用程序中，大量的时间花费在进程之间的沟通上，而对保证进程本身有效的运行时间必然产生不良的影响。 sar -n 4 3
SCO_SV scosvr 3.2v5.0.5 PentII(D)ISA 06/13/2002
13:37:31 c_hits cmisses (hit %) (-n)
13:37:35 1246 71 (94%)
13:37:39 1853 81 (95%)
13:37:43 969 56 (94%)
Average 1356 69 (95%)
c_hits cache命中的数量。
cmisses cache未命中的数量。
(hit %) 命中数量/(命中数理+未命中数量)。
*不难理解，(hit %)值越大越好，如果它低于90%，则应该调整相应的核心参数。 sar -p 5 3
SCO_SV scosvr 3.2v5.0.5 PentII(D)ISA 06/13/2002
13:45:26 vflt/s pflt/s pgfil/s rclm/s (-p)
13:45:31 36.25 50.20 0.00 0.00
13:45:36 32.14 58.48 0.00 0.00
13:45:41 79.80 58.40 0.00 0.00
Average 49.37 55.69 0.00 0.00
vflt/s 每秒进行页面故障地址转换的数量（由于有效的页面当前不在内存中）。
pflt/s 每秒来自由于保护错误出现的页面故障数量（由于对页面的非法存，取引起的页面故障）。
pgfil/s 每秒通过”页—入”满足vflt/s的数量。
rclm/s 每秒由系统恢复的有效页面的数量。有效页面被增加到自由页面队列上。
*如果vflt/s的值高于100，可能预示着对于页面系统来说，应用程序的效率不高，也可能分页参数需要调整，或者内存配置不太合适。 -q 报告进程队列（运行队列和交换队列的平均长度）情况
sar -q 2 3
SCO_SV scosvr 3.2v5.0.5 PentII(D)ISA 06/13/2002
14:25:50 runq-sz %runocc swpq-sz %swpocc (-q)
14:25:52 4.0 50
14:25:54 9.0 100
14:25:56 9.0 100
Average 7.3 100
runq-sz 准备运行的进程运行队列。
%runocc 运行队列被占用的时间（百分比）
swpq-sz 要被换出的进程交换队列。
%swpocc 交换队列被占用的时间（百分比）。
*如果%runocc大于90，并且runq-sz的值大于2，则表明CPU的负载较重。其直接后果，可能使系统的响应速度降低。如果%swpocc大于20，表明交换活动频繁，将严重导致系统效率下降。解决的办法是加大内存或减少缓存区数量，从而减少交换及页—入,页—出活动。 -r 报告内存及交换区使用情况（没有使用的内存页面和硬盘块）
sar -r 2 3
SCO_SV scosvr 3.2v5.0.5 PentII(D)ISA 06/14/2002
10:14:19 freemem freeswp availrmem availsmem (-r)
10:14:22 279729 6673824 93160 1106876
10:14:24 279663 6673824 93160 1106876
10:14:26 279661 6673824 93160 1106873
Average 279684 6673824 93160 1106875
freemem 用户进程可以使用的内存页面数，4KB为一个页面。
freeswp 用于进程交换可以使用的硬盘盘块，512B为一个盘块。 sar -u 2 3
SCO_SV scosvr 3.2v5.0.5 PentII(D)ISA 06/14/2002
10:27:23 %usr %sys %wio %idle (-u)
10:27:25 2 3 8 88
10:27:27 3 3 5 89
10:27:29 0 0 0 100
Average 2 2 4 92
%usr cpu处在用户模式下时间（百分比）
%sys cpu处在系统模式下时间（百分比）
%wio cpu等待输入，输出完成（时间百分比）
%idle cpu空闲时间（百分比）
*在显示的内容中，%usr和 %sys这两个值一般情况下对系统无特别影响，%wio的值不能太高，如果%wio的值过高，则CPU花在等待输入，输出上的时间太多，这意味着硬盘存在I/O瓶颈。如果%idle的值比较高，但系统响应并不快，那么这有可能是CPU花时间等待分配内存引起的。%idle的值可以较深入帮助人们了解系统的性能，在这种情况上，%idle的值处于40~100之间，一旦它持续低于30，则表明进程竞争的主要资源不是内存而是CPU。
*在有大量用户运行的系统中，为了减少CPU的压力，应该使用智能多串卡，而不是非智能多串卡。智能多串卡可以承担CPU的某些负担。
*此外，如果系统中有大型的作业运行，应该把它们合理调度，错开高峰，当系统相对空闲时再运行。 -v 报告系统表的内容（进程，i节点，文件和锁表状态）
sar -v 2 3
SCO_SV scosvr 3.2v5.0.5 PentII(D)ISA 06/14/2002
10:56:46 proc-sz ov inod-sz ov file-sz ov lock-sz (-v)
10:56:48 449/ 500 0 994/4147 0 1313/2048 0 5/ 128
10:56:50 450/ 500 0 994/4147 0 1314/2048 0 5/ 128
10:56:52 450/ 500 0 994/4147 0 1314/2048 0 5/ 128
proc-sz 目前在核心中正在使用或分配的进程表的表项数
inod-sz 目前在核心中正在使用或分配的i节点表的表项数
file-sz 目前在核心中正在使用或分配的文件表的表项数
ov 溢出出现的次数
lock-sz 目前在核心中正在使用或分配的记录加锁的表项数
*除ov外，均涉及到unix的核心参数，它们分别受核心参数NPROC,NIMODE,NFILE和FLOCKREC的控制。
*显示格式为：
实际使用表项/整个表可以使用的表项数
比如，proc-sz一列所显示的四个数字中，分母的100是系统中整个进程表的长度（可建立100个表项），分子上的24，26和25分别是采样的那一段时间所使用的进程表项。inod-sz，file-sz和lock-sz三列数字的意义也相同。
三列ov的值分别对应进程表，i节点表和文件表，表明目前这三个表都没有出现溢出现象，当出现溢出时，需要调整相应的核心参数，将对应表加大。 sar -w 2 3
SCO_SV scosvr 3.2v5.0.5 PentII(D)ISA 06/14/2002
11:22:05 swpin/s bswin/s swpot/s bswots pswch/s (-w)
11:22:07 0.00 0.0 0.00 0.0 330
11:22:09 0.00 0.0 0.00 0.0 892
11:22:11 0.00 0.0 0.00 0.0 1053
Average 0.00 0.0 0.00 0.0 757
swpin/s 每秒从硬盘交换区传送进入内存的次数。
bswin/s 每秒为换入而传送的块数。
swpot/s 每秒从内存传送到硬盘交换区的次数。
bswots 每秒为换出而传送的块数。
pswch/s 每秒进程交换的数量。
*swpin/s，bswin/s，swpot/s和bswots描述的是与硬盘交换区相关的交换活动。交换关系到系统的效率。交换区在硬盘上对硬盘的读，写操作比内存读，写慢得多，因此，为了提高系统效率就应该设法减少交换。通常的作法就是加大内存，使交换区中进行的交换活动为零，或接近为零。如果swpot/s的值大于1，预示可能需要增加内存或减少缓冲区（减少缓冲区能够释放一部分自由内存空间）。 -y 报告终端的I/O活动（TTY设备活动）情况
sar -y 2 3
SCO_SV scosvr 3.2v5.0.5 PentII(D)ISA 06/14/2002
11:38:03 rawch/s canch/s outch/s rcvin/s xmtin/s mdmin/s (-y)
11:38:05 5 0 951 0 1 0
11:38:07 10 0 996 0 0 0
11:38:09 4 0 2264 0 0 0
Average 6 0 1404 0 1 0
rawch/s 每秒输入的字符数（原始队列）
canch/s 每秒由正则队列（canonical queue）处理的输入字符数。进行正则处理过程中，可以识别出一些有特殊意义的字符。比如，(中断字符)，(退出符)，(退格键)等。因此，canch/s中的计数不包括这些有特殊意义的字符。
outch/s 每秒输出的字符数。
rcvin/s 每秒接收的硬件中断次数。
xmtin/s 每秒发出的硬件中断次数。
mdmin/s 每秒modem中断次数。
*应该特别说明，sar命令可以对任意终端活动进行统计，所谓任意终端，是指任意tty设备。它们可以是串行终端，主控台，伪终端等等。
*在这几个量中，modem中断次数mdmin/s应该接近0。其它没有特殊要求，但如果每发送一个字符，中断的数量就动态地增加，这表明终端线出了差错，可能是接触不好。

❹ 数据库如何优化

body{
line-height:200%;
}
如何优化MySQL数据库
当MySQL数据库邂逅优化，它有好几个意思，今天我们所指的是性能优化。
我们究竟该如何对数据库进行优化呢？下面我就从MySQL对硬件的选择、Mysql的安装、my.cnf的优化、MySQL如何进行架构设计及数据切分等方面来说明这个问题。
1.服务器物理硬件的优化
1)磁盘(I/O)，MySQL每一秒钟都在进行大量、复杂的查询操作，对磁盘的读写量可想而知，所以推荐使用RAID1+0磁盘阵列，如果资金允许，可以选择固态硬盘做RAID1+0；
2)cpu对Mysql的影响也是不容忽视的，建议选择运算能力强悍的CPU。
2.MySQL应该采用编译安装的方式
MySQL数据库的线上环境安装，我建议采取编译安装，这样性能会较大的提升。
3.MySQL配置文件的优化
1)skip
-name
-resolve，禁止MySQL对外部连接进行DNS解析，使用这一选项可以消除MySQL进行DNS解析的时间；
2)back_log
=
384，back_log指出在MySQL暂时停止响应新请求之前，短时间内的多少个请求可以被存在堆栈中，对于Linux系统而言，推荐设置小于512的整数。
3)如果key_reads太大，则应该把my.cnf中key_buffer_size变大，保持key_reads/key_read_requests至少在1/100以上，越小越好。
4.MySQL上线后根据status状态进行适当优化
1)打开慢查询日志可能会对系统性能有一点点影响，如果你的MySQL是主-从结构，可以考虑打开其中一台从服务器的慢查询日志，这样既可以监控慢查询，对系统性能影响也会很小。
2)MySQL服务器过去的最大连接数是245，没有达到服务器连接数的上限256，应该不会出现1040错误。比较理想的设置是：Max_used_connections/max_connections
*
100%
=85%
5.MySQL数据库的可扩展架构方案
1)MySQL
cluster，其特点为可用性非常高，性能非常好，但它的维护非常复杂，存在部分Bug;
2)DRBD磁盘网络镜像方案，其特点为软件功能强大，数据可在底层块设备级别跨物理主机镜像，且可根据性能和可靠性要求配置不同级别的同步。

❺ linux 中cpu idel 是怎么被统计出来的

1.CPU

CPU是linux主机的核心硬件，根据CPU型号在编译时优化以获得最佳性能。在/etc/profile文件中，含有系统环境和启动程序的配置信息，采用-O9 来编译程序时，运行速度也是最快的。编译时使用－fomit-frame-poinetr选项，程序运行时访问变量会使用堆栈。使用-mcpu=cpu-type和 -march= cpu-type时，gcc会对针对CPU型号进行优化。

如果CPU是Pentium Pro、PentiumⅡ、PentiumⅢ、AMD K6-2、K6-3、Althon，那么在“/etc/profile”加入：

CFLAGS='-O9 -funroll-loops -ffast-math -malign-double -mcpu=pentiumpro
-march=pentiumpro -fomit-
frame-pointer -fno-exceptions'

如果CPU是Pentium 、Pentium MMX、AMD K5 、IDT、Cyrix，那么在“/etc/profile”加入：

export CFLAGS=-O3 -march=pentium -mcpu=pentium -
ffast-math -funroll-loops -fomit-frame-pointer -
fforce-mem -fforce-addr -malign-double -fno-exceptions

❻ sar抛物线指标存在的缺陷！请大家提出以便于共同提高，优化改进技术指标！建议被软件公司点赞者重奖5000元

不管什么指标都有缺陷，完美的指标是不存在的．因为行情从大的方面来说，不外乎有趋势和振荡两种，没有一种指标能用在两个方面都表现好．事实上，每个指标都只能用在一个方面，在另一个方面就会招致损失．即便自适应移动平均线AMA,也不是完美的．SAR指标还是比较好的．只是在振荡时不好用．比较好的方法是，在稍大周期时用均线判断出趋势，再在小周期里面，用SAR做与大周期趋势一致的方向．

❼ 数据库性能优化有哪些措施

1、调整数据结构的设计。这一部分在开发信息系统之前完成，程序员需要考虑是否使用ORACLE数据库的分区功能，对于经常访问的数据库表是否需要建立索引等。

2、调整应用程序结构设计。这一部分也是在开发信息系统之前完成，程序员在这一步需要考虑应用程序使用什么样的体系结构，是使用传统的Client/Server两层体系结构，还是使用Browser/Web/Database的三层体系结构。不同的应用程序体系结构要求的数据库资源是不同的。

3、调整数据库SQL语句。应用程序的执行最终将归结为数据库中的SQL语句执行，因此SQL语句的执行效率最终决定了ORACLE数据库的性能。ORACLE公司推荐使用ORACLE语句优化器（Oracle Optimizer）和行锁管理器（row-level manager）来调整优化SQL语句。

4、调整服务器内存分配。内存分配是在信息系统运行过程中优化配置的，数据库管理员可以根据数据库运行状况调整数据库系统全局区（SGA区）的数据缓冲区、日志缓冲区和共享池的大小；还可以调整程序全局区（PGA区）的大小。需要注意的是，SGA区不是越大越好，SGA区过大会占用操作系统使用的内存而引起虚拟内存的页面交换，这样反而会降低系统。

5、调整硬盘I/O，这一步是在信息系统开发之前完成的。数据库管理员可以将组成同一个表空间的数据文件放在不同的硬盘上，做到硬盘之间I/O负载均衡。

6、调整操作系统参数，例如：运行在UNIX操作系统上的ORACLE数据库，可以调整UNIX数据缓冲池的大小，每个进程所能使用的内存大小等参数。

数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。

在信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。

在经济管理的日常工作中，常常需要把某些相关的数据放进这样的“仓库”，并根据管理的需要进行相应的处理。

例如，企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表中，这张表就可以看成是一个数据库。有了这个"数据仓库"我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况，也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行，那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外，在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种"数据库"，使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。

(7)sar优化扩展阅读

数据库，简单来说是本身可视为电子化的文件柜--存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等操作。

数据库指的是以一定方式储存在一起、能为多个用户共享、具有尽可能小的冗余度的特点、是与应用程序彼此独立的数据集合。

在经济管理的日常工作中，常常需要把某些相关的数据放进这样的"仓库"，并根据管理的需要进行相应的处理。

阅读全文

sar优化

与sar优化相关的阅读推荐