这个输出是对系统的第一颗CPU的信息统计，需要注意的是，sar中对CPU的计数是从0开始的，因此，“sar -P 0 3 5”表示对系统的第一颗CPU进行信息统计，“sar -P 4 3 5”则表示对系统的第五颗CPU进行统计。依次类推。可以看出，上面的系统有八颗CPU。

1.3 iostat命令
 iostat指令主要用于统计磁盘IO状态，但是也能查看CPU的使用信息，它的局限性是只能显示系统所有CPU的平均信息，看下面的一个输出：

这里需要注意的是load average这个输出值，这三个值的大小一般不能大于系统CPU的个数，例如，本输出中系统有8个CPU,如果load average的三个值长期大于8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8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还有空闲的时间片，比如本例中的输出，CPU是非常空闲的。
1.5 本节小结
上面介绍了检查CPU使用状况的四个命令，通过这些命令需要了解的是：系统CPU是否出现性能瓶颈，也就是说，以上这些命令只能查看CPU是否繁忙，负载是否过大，但是无法知道CPU为何负载过大，因而，判断系统CPU出现问题后，要结合top、ps等命令进一步检查是由那些进程导致CPU负载过大的。引起CPU资源紧缺的原因可能是应用程序不合理造成的，也可能是硬件资源匮乏引起的，所以，要具体问题具体分析，或者优化应用程序，或者增加系统CPU资源。

2 内存性能评估

内存的管理和优化是系统性能优化的一个重要部分，内存资源的充足与否直接影响应用系统的使用性能，在进行内存优化之前，一定要熟悉linux的内存管理机制，这一点我们在前面的章节已经有深入讲述，本节的重点是如何通过系统命令监控linux系统的内存使用状况。

2.1 free 命令
free是监控linux内存使用状况最常用的指令，看下面的一个输出：

  其中，“-b”表示以千字节(也就是1024字节为单位)来显示内存使用情况。

2.2 通过watch与free相结合动态监控内存状况
 watch是一个非常有用的命令，几乎每个linux发行版都带有这个工具，通过watch，可以动态的监控命令的运行结果，省去手动执行的麻烦。
  可以在watch后面跟上需要运行的命令，watch就会自动重复去运行这个命令，默认是2秒钟执行一次，并把执行的结果更新在屏幕上。例如：

其中：
Kbmemfree表示空闲物理内存大小，kbmemused表示已使用的物理内存空间大小，%memused表示已使用内存占总内存大小的百分比，kbbuffers和kbcached分别表示Buffer Cache和Page Cache的大小，kbcommit和%commit分别表示应用程序当前使用的内存大小和使用百分比。
可以看出sar的输出其实与free的输出完全对应，不过sar更加人性化，不但给出了内存使用量，还给出了内存使用的百分比以及统计的平均值。从%commit项可知，此系统目前内存资源充足。
2.5 本节小结
 上面介绍了内存监控常用的几个指令以及一些经验规则，其实现在的系统在内存方面出现的瓶颈已经很少，因为内存价格很低，充足的内存已经完全能满足应用程序和系统本身的需要，如果系统在内存方面出现瓶颈，很大的可能是应用程序本身的问题造成的。

3 磁盘I/O性能评估
 在对磁盘I/O性能做评估之前，必须知道的几个方面是：
 熟悉RAID存储方式，可以根据应用的不同，选择不同的RAID方式，例如，如果一个应用经常有大量的读操作，可以选择RAID5方式构建磁盘阵列存储数据，如果应用有大量的、频繁的写操作，可以选择raid0存取方式，如果应用对数据安全要求很高，同时对读写也有要求的话，可以考虑raid01存取方式等等。
 尽可能用内存的读写代替直接磁盘I/O，使频繁访问的文件或数据放入内存中进行操作处理，因为内存读写操作比直接磁盘读写的效率要高千倍。
 将经常进行读写的文件与长期不变的文件独立出来，分别放置到不同的磁盘设备上。
 对于写操作频繁的数据，可以考虑使用裸设备代替文件系统。这里简要讲述下文件系统与裸设备的对比：
使用裸设备的优点有：
 数据可以直接读写，不需要经过操作系统级的缓存，节省了内存资源，避免了内存资源争用。
 避免了文件系统级的维护开销，比如文件系统需要维护超级块、I-node等。
 避免了操作系统的cache预读功能，减少了I/O请求。
使用裸设备的缺点是：
 数据管理、空间管理不灵活，需要很专业的人来操作。
其实裸设备的优点就是文件系统的缺点，反之也是如此，这就需要我们做出合理的规划和衡量，根据应用的需求，做出对应的策略。
下面接着介绍对磁盘IO的评估标准。

3.1 sar -d命令组合
 通过“sar –d”组合，可以对系统的磁盘IO做一个基本的统计，请看下面的一个输出：

 对上面每项的输出解释如下：
 DEV表示磁盘设备名称。
 tps表示每秒到物理磁盘的传送数，也就是每秒的I/O流量。一个传送就是一个I/O请求，多个逻辑请求可以被合并为一个物理I/O请求。
 rd_sec/s表示每秒从设备读取的扇区数（1扇区=512字节）。
 wr_sec/s表示每秒写入设备的扇区数目。
 avgrq-sz表示平均每次设备I/O操作的数据大小（以扇区为单位）。
 avgqu-sz表示平均I/O队列长度。
 await表示平均每次设备I/O操作的等待时间（以毫秒为单位）。
 svctm表示平均每次设备I/O操作的服务时间（以毫秒为单位）。
 %util表示一秒中有百分之几的时间用于I/O操作。
Linux中I/O请求系统与现实生活中超市购物排队系统有很多类似的地方，通过对超市购物排队系统的理解，可以很快掌握linux中I/O运行机制。比如：
avgrq-sz类似与超市排队中每人所买东西的多少。
avgqu-sz类似与超市排队中单位时间内平均排队的人数。
await类似与超市排队中每人的等待时间。
svctm类似与超市排队中收银员的收款速度。
 %util类似与超市收银台前有人排队的时间比例。
对以磁盘IO性能，一般有如下评判标准：
 正常情况下svctm应该是小于await值的，而svctm的大小和磁盘性能有关，CPU、内存的负荷也会对svctm值造成影响，过多的请求也会间接的导致svctm值的增加。
 await值的大小一般取决与svctm的值和I/O队列长度以及I/O请求模式，如果svctm的值与await很接近，表示几乎没有I/O等待，磁盘性能很好，如果await的值远高于svctm的值，则表示I/O队列等待太长，系统上运行的应用程序将变慢，此时可以通过更换更快的硬盘来解决问题。
 %util项的值也是衡量磁盘I/O的一个重要指标，如果%util接近100%，表示磁盘产生的I/O请求太多，I/O系统已经满负荷的在工作，该磁盘可能存在瓶颈。长期下去，势必影响系统的性能，可以通过优化程序或者通过更换更高、更快的磁盘来解决此问题。

3.2 iostat –d命令组合
 通过“iostat –d”命令组合也可以查看系统磁盘的使用状况，请看如下输出：