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ORACLE 10G的RAC怎么验证是否实现了负载均衡呢
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目前是2台机器做的集群，一直怀疑并没有实现负载均衡，只是实现了FAIL OVER,怎么验证是否实现了LB呢
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你登入一下，看看是否会跳2条机器啊。
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从一个client 连接DB 多连接几次但不要断开每次的连接
select instance_name from v$
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楼上干嘛要重复我说的，被你捡便宜
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查看两台实例上的会话数是不是差不多就知道了啊
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就是不知道怎么查询实例上的会话数,呵呵
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从一个client 连接DB 多连接几次但不要断开每次的连接
select instance_name from v$
这样不对，我在A机执行查出的是A机的实例名，在B机执行是B机的实例名
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楼上管理RAC吗？
如果只是测试，最好先搞清楚基础知识。
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查看tnsnames.ora是否只有failover=on、load_balance=on
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楼上的不要打击我学习ORACLE的热情哈。我不是简单地测试，是有家上市公司给我们单位做了个大型系统，数据库是10g的RAC，但这家公司的技术水平实在有点差（当然比我高哈），系统出了很多问题。由于ORACLE这块我也不是很熟，之前也没有细想，但最近我自己在学习ORACLE,感觉其网络配置文件不对，没有实现LB，所以上来请教下。
数据库服务器1的listener.ora文件配置：
LISTENER_ABC_DB1 =
&&(DESCRIPTION_LIST =
& & (DESCRIPTION =
& && &(ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = X.X.X.3)(PORT = 1521)(IP = FIRST))
& && &(ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = X.X.X.1)(PORT = 1521)(IP = FIRST))
数据库服务器2的listener.ora配置：
LISTENER_ABC_DB2 =
&&(DESCRIPTION_LIST =
& & (DESCRIPTION =
& && &(ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = X.X.X.4)(PORT = 1521)(IP = FIRST))
& && &(ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = X.X.X.2)(PORT = 1521)(IP = FIRST))
应用服务器的tnsnames.ora配置：
&&(DESCRIPTION =
& & (ADDRESS_LIST =
& && &(ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = X.X.X.4)(PORT = 1521))
& & (CONNECT_DATA =
& && &(SERVER = DEDICATED)
& && &(SERVICE_NAME = scABC)
& && &(INSTANCE_NAME = scABC1)
& & (HS = OK)
SCABC_X.X.X.3 =
&&(DESCRIPTION =
& & (ADDRESS_LIST =
& && &(ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = X.X.X.3)(PORT = 1521))
& & (CONNECT_DATA =
& && &(SID = scABC)
& && &(SERVER = DEDICATED)
我觉得从配置上说没有实现LB，但毕竟人家也算大公司，所以我想确认一下，免得开黄腔
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　北京市公安局海淀分局网监中心备案编号：10　广播电视节目制作经营许可证：编号（京）字第1149号排队枪毙时期的指挥官伤亡是不是特别大啊【冷兵器吧】_百度贴吧
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排队枪毙时期的指挥官伤亡是不是特别大啊
我看阵列里的指挥官都站在第一列指挥战斗，这种死亡率很高吧？完全看运气生存啊
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站最前面的一般都是基层~
在爱国者这个电影里似乎反映了这样一个事实：当时似乎普遍不去瞄准指挥官
看诸神与将军的时候’感觉指挥官拿着刀走在前面很拉风啊’反正这颗子弹是你的’你也逃不掉
那时候的，朝密集的线列步兵开火比对指挥官开火要好。直到出现前，很少有人会专门狙击基层指挥官。不过基层指挥官依然是伤亡率极高的位置。不光是前线指挥官，打战多一点的元帅们都有因为流弹导致坐骑被杀侍从阵亡的的经历，像古斯塔夫那种一国之君死在前线的例子也有。
时代的进步大概就是低级军官死亡率增加 高级军官死亡率减少
一直不能理解这种排队枪毙的战法。。。
很多了，不少名将打着打着就死了
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那个时代指挥官还不能躲起来要不然凭什么咱们排队枪毙你Y的躲石头后面
指挥官怎么不穿上胸甲什么的
跟着感觉走
好像是不能特意瞄准吧
不瞄准对方指挥官
我感觉高级指挥官更多还是中炮，随便统计下死法：摩尔——被法军炮火刻意瞄准当场击毙沙恩霍斯特——被法军炮火打伤腿后伤口感染病死公爵——被法军枪弹命中过多伤重死去拉纳——被奥军实心弹打中腿部伤口感染病死拉萨尔——被奥军霰弹当场击毙奥普尔——被俄军霰弹当场击毙布律埃纳——被英军实心弹打断双腿失血过多死去纳尔逊——被法军子弹打断脊柱致死格拉维纳——中胳膊被打断后旧伤恶化病死蒙——被24磅炮击毙马修——被法军子弹打断脊柱致死——被法军炮弹打伤后伤重致死亲王——被法军军官用剑刺死贝尔西埃——被俄军实心弹打死维尔纳夫——胸口中6刀“自杀”死亡
“什么！你们就这样来躲一颗子弹？What? Men dodging this way for single bullets?那他们要是排成一溜来开火该怎么办？What will you do when they open fire along the whole line?我真替你们害臊。这么远的距离，他们根本连都打……I am ashamed of you. They couldn't hit an elephant at this distance…”约翰·塞奇威克，中任北方军，在斯波茨尔瓦尼亚战役中被射杀前留下的最后一句话。（在南北战争的Spotsylvania一役中，联邦少将John Sedgwick惊讶地看到他的人马在南军狙击手的攻击下畏缩不前。相传他说：“你们这样逃，真是太可耻了。距离这么远，他们根本连一头也打不到。”话没说完，他就被射杀了，成为这场战争中阵亡的最高阶联邦军官。）
说不打指挥官，估计也就是个君子协定，真打起来的时候，我就打你指挥官了你能怎样，过来咬我吗？ 如此看来，这个时期当军官也是个高危行当，比冷兵器时代还危险啊，站在最前面吃枪子……这个时代要成为身经百战的优秀指挥官，估计还需要过硬的人品啊
另外，这个时期士兵的单兵技战术是不是相对最简单了？又没有什么战术动作减少伤亡概率，枪支准确率也不是自己说了算的，那士兵个人来说能操练的也就是装填速度和纪律性了吧？大概正步操练就是这个时期流传下来的吧？
当时的排枪射击命中率很低，而且被击中之后很多不是死于子弹而是感染
看了一部《海军上将高尔察克》姑且算是排队枪毙时代的后期吧。指挥官都不站队列正中了人家冷枪还望军官熊皮帽上招呼的。。。所以当指挥官千万要记得穿小兵一样的衣服啊！不过西方人有一点还算虔诚。貌似开枪都不打随军神父。
参看，依然属于排队枪毙时代，但双方用了大量的因为1830年长弹头出现了
真要说战场上有什么不打谁的规则，还是这位更明显：法国军医多米尼克·让·拉雷（帝国男爵）事迹：救助敌人士兵，为动物包扎，跳入大海拯救落水人员，在最前线救治伤员，帽子被大炮掀飞都不抬一下头。1799年拒绝波拿巴一同回国的邀请而选择留在，因为他知道军队需要他。时，野战医院快被俄军占领时仍然坚持手术，拒绝撤离。在拉雷一天内完成了220次截肢手术。当意识到不会同他和谈后他只好率领大兵团撤出，然而在别列津纳汹涌的河水差点阻断了大军的退路。由于攻车辆通行的已经两次被河水冲毁，拉雷没有办法将他的运送到对岸，拉雷只好带着尽可能多的医疗设备徒步通过浮桥。忽然此时浮桥再次发生断裂，过桥的人立即陷入了拥挤和混乱中。在看到拉雷的困境后一个士兵喊道“拉雷大人（Monsieur）必须被救出来！”，另一个将军说：“救了他就是救了我们自己”。于是一队士兵从人群中开辟了一条道路，他们把拉雷抬过头顶，成功的把他带到了对岸。在德意志战役期间，拉雷继续着他的首席外科医生职责。在战役期间，由于怀疑年轻士兵故意弄伤自己的手臂来逃避战斗，下令在每个军中挑出两个这样的人出来枪毙，以儆效尤，并让拉雷检查他们的伤口已确定这些伤都是他们自己造成的。拉雷拒绝这样做，他认为没有足够的证据证明他们是故意这么做的。拿破仑下令检查伤口，在拉雷和其他医生对每个人的伤口进行检查分析后确定没有一个人的伤口是自己造成的。此时告知拿破仑后，拿破仑很钦佩拉雷坚持自己信念的勇气，他说：“一个君主最幸福的莫过于有一个像你这样的人在身边了。”同时也感谢拉雷没有使自己误杀士兵。 在，看到一个外科医生正在炮火下救治伤员，在得知此人就是拉雷后，威灵顿命令士兵停止向拉雷的方向射击，并脱帽向他致敬。当被问及时，威灵顿指着拉雷说：“我在向不属于我们时代的勇气与奉献精神致敬”。 后，拉雷和他的医疗设备陷入了人的包围，在突围过程中拉雷被击倒并失去了意识。醒来之后拉雷发现自己成了的俘虏，身上的东西也被劫掠一空。他被带到一个普鲁士将军那，后者告知他将要被执行枪决。不过为拉雷治疗的普鲁士外科医生认出了他的身份，并说服将军不要处死拉雷。拉雷先是被送到比洛将军那里，比洛给了拉雷衣物后又把他转交给了。拉雷在德累斯顿曾经医治过布吕歇尔的儿子，布吕歇尔很尊重他，并捎信给拉雷的妻子说拉雷还活着。而当时法国人都以为拉雷已经在滑铁卢之后的溃败中被杀了。
记得当时的交战规则是默认不打军官，因为军队的兵员组成结构的原因，失去军官约束的军队对地方上破坏较大。试想一下你击溃了一帮无约束的流氓恶棍，然后他们会在跑路时干出什么事情来……
美帝在这个时期的军队战斗力貌似不高。还靠法国人才打赢，大陆军战绩好像挺惨的（那个电影爱国者里搞的美军民兵老神勇了）
第一列的指挥官应该都是基层干部吧，死了应该损失不大
好吧，英法的强盗绅士们不能理解的鞑靼贵人，天朝也觉得强盗们居然关心一些低阶军官，整天念叨不休，这种级别的蝼蚁如果是天朝人被切小jj都没人会问吧。
那时候各种轻步兵逐渐发达，到18世纪中后期，各种职业打黑枪呀……
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保存至快速回贴如何在PHP中判断当前请求是否HTTPS？
使用的版本的3.2.12，N+A的方式。
设置https和http访问都可用，如何在php中判断当前请求是否https？
使用$_SERVER[&HTTPS&]都返回空；使用$_SERVER[&REQUEST_SCHEME&]都返回http。
期间也查了些资料，如 http://blog.csdn.net/gdali/article/details/ 上面说的修改设置，改了没有效果。
请问，如何才能在php中判断当前请求是否https？
如果有相关的参考资料，请发个链接。
NGINX站点conf配置文件 修改后 需要点其他站编辑然后保存&&不然配置文件不生效
为这个问题我搞乐两天才发现 修改后需要想办法让他重新加载才行
感谢楼上帮助！
这几天手动配置了二级域名的HTTPS。二级域名的conf文件修改后，系统管理-服务重启-重启web服务后有效。
但是一直没有实现在PHP中判断HTTPS。不知道是我对相关的配置项理解不对，还是写法不对，改了后配置再重启web'服务，还是没有效果。
问题解决了。
NGINX站点conf配置文件中，在443的那一段里加上：& && &&&location ~ \.php$ {
& && && && && & proxy_pass http://127.0.0.1:88;
& && && && && & include naproxy.
proxy_set_header X-Forwarded-P
& && &&&}
& && &&&location ~ /\.ht {
& & & && && && && & deny&&
& & & && &&&}
& && &&&location / {
& && && && && & try_files $uri @
& && &&&}
& && &&&location @apache {
& && && && && &&&
& && && && && &&&proxy_pass http://127.0.0.1:88;
& && && && && &&&include naproxy.
proxy_set_header X-Forwarded-P
& && &&&}复制代码PHP中使用$_SERVER['HTTP_X_FORWARDED_PROTO']判断就可以了。
注意几点：
1. 访问php文件和文件目录都要加。
2. 修改完，系统管理-服务重启-重启web服务。
3. 注意浏览器缓存。
另，怎么把标题改为已解决？帖子无法再次编辑。
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如何判断电路反馈书上和网上都把输出的负载短路,如果反馈还存在就是电压反馈,但关键是短路后我不知道反馈是否还存在,而且我也不知道哪个是反馈线路比如说最常见的共发射极放在电路,我就是不知道发射电阻Re为什么是反馈电路
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前边的不是在这里能轻易说清的.就后面的一个问题：Re不但是输出回路的一部分,这个电阻也是输入电路的一部分.而三极管是控流元件.（IB 控制 IC
即基极电流控制集电极电流）而基极的电流的大小是：
信号的电压减去发射结的电压,再减去发射电阻的电压降（注意这一条）,再除于基极电阻得到的.发射极的电压降主要是根据输出的大小而来的.这就形成的反馈.
你如果有直流电路知识,还可以分析出这是个负反馈.
再简单地说,输出大了,发射电阻上的压降也就大了,信号源减去这个压降后所剩的值也就小了,基极电流也就小了,集电极的电流也就小了,再迫使输出下降.——完成了反馈,并且是负的反馈.
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鸟在笼中，恨关羽不能张飞；Survival of the fittest
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系统架构师大会
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分类： LINUX
&1：load Average
&& 1.1：什么是Load？什么是Load Average?
&& Load 就是对计算机干活多少的度量（WikiPedia：the system Load is a measure of the amount of work that a compute system is doing）
&& 简单的说是进程队列的长度。Load Average 就是一段时间（1分钟、5分钟、15分钟）内平均Load。【参考文章：unix Load Average Part1：How It Works】
&& 1.2：查看指令：
&& w or uptime or procinfo or top
&& load average: 0.02,&& 0.27, && 0.17
&& 1 per/minute 5 per/minute 15 per/minute
1.3：如何判断系统是否已经Over Load？
对一般的系统来说，根据cpu数量去判断。如果平均负载始终在1.2一下，而你有2颗cup的机器。那么基本不会出现cpu不够用的情况。也就是Load平均要小于Cpu的数量
1.4：Load与容量规划（Capacity Planning）
&&&&&& 一般是会根据15分钟那个load 平均值为首先。
1.5：Load误解：
1：系统load高一定是性能有问题。
&&& 真相：Load高也许是因为在进行cpu密集型的计算
&&&&&&& 2：系统Load高一定是CPU能力问题或数量不够。
&&& 真相：Load高只是代表需要运行的队列累计过多了。但队列中的任务实际可能是耗Cpu的，也可能是耗i/0及其他因素的。
3：系统长期Load高，首先增加CPU
&&& 真相：Load只是表象，不是实质。增加CPU个别情况下会临时看到Load下降，但治标不治本。
2：在Load average 高的情况下如何鉴别系统瓶颈。
&& 是CPU不足，还是io不够快造成或是内存不足？
&& 2.1：查看系统负载vmstat
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- ----cpu----
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa
0 1 34 45 99 33 0 0 99 0
r 列表示运行和等待cpu时间片的进程数，如果长期大于1，说明cpu不足，需要增加cpu。
b 列表示在等待资源的进程数，比如正在等待I/O、或者内存交换等。
cpu 表示cpu的使用状态
us 列显示了用户方式下所花费 CPU 时间的百分比。us的值比较高时，说明用户进程消耗的cpu时间多，但是如果长期大于50%，需要考虑优化用户的程序。
sy 列显示了内核进程所花费的cpu时间的百分比。这里us + sy的参考值为80%，如果us+sy 大于 80%说明可能存在CPU不足。
wa 列显示了IO等待所占用的CPU时间的百分比。这里wa的参考值为30%，如果wa超过30%，说明IO等待严重，这可能是磁盘大量随机访问造成的，也可能磁盘或者磁盘访问控制器的带宽瓶颈造成的(主要是块操作)。
id 列显示了cpu处在空闲状态的时间百分比
system 显示采集间隔内发生的中断数
in 列表示在某一时间间隔中观测到的每秒设备中断数。
cs列表示每秒产生的上下文切换次数，如当 cs 比磁盘 I/O 和网络信息包速率高得多，都应进行进一步调查。
swpd 切换到内存交换区的内存数量(k表示)。如果swpd的值不为0，或者比较大，比如超过了100m，只要si、so的值长期为0，系统性能还是正常
free 当前的空闲页面列表中内存数量(k表示)
buff 作为buffer cache的内存数量，一般对块设备的读写才需要缓冲。
cache: 作为page cache的内存数量，一般作为文件系统的cache，如果cache较大，说明用到cache的文件较多，如果此时IO中bi比较小，说明文件系统效率比较好。
si 由内存进入内存交换区数量。
so由内存交换区进入内存数量。
bi 从块设备读入数据的总量（读磁盘）（每秒kb）。
bo 块设备写入数据的总量（写磁盘）（每秒kb）
这里我们设置的bi+bo参考值为1000，如果超过1000，而且wa值较大应该考虑均衡磁盘负载，可以结合iostat输出来分析。
&& 2.2：查看磁盘负载iostat
每隔2秒统计一次磁盘IO信息，直到按Ctrl+C终止程序，-d 选项表示统计磁盘信息， -k 表示以每秒KB的形式显示，-t 要求打印出时间信息，2 表示每隔 2 秒输出一次。第一次输出的磁盘IO负载状况提供了关于自从系统启动以来的统计信息。随后的每一次输出则是每个间隔之间的平均IO负载状况。
# iostat -x 1 10
Linux 2.6.18-92.el5xen 02/03/2009
avg-cpu:&& %user %nice %system %iowait&& %steal %idle
&&&&&&& &&& 1.10 0.00 4.82 39.54 0.07 54.46
Device:&&&&&& rrqm/s wrqm/s r/s w/s rsec/s wsec/s avgrq-sz avgqu-sz await&& svctm&& %util
&& sda&&&&&&&&&&&& 0.00&&&& 3.50&& 0.40&& 2.50&&&& 5.60 48.00 18.48&&&& 0.00 0.97 0.97 0.28
&& sdb&&&&&&&&&&&& 0.00&&&& 0.00&& 0.00&& 0.00&&&& 0.00&&&& 0.00&&&& 0.00&&&& 0.00 0.00 0.00 0.00
&& sdc&&&&&&&&&&&& 0.00&&&& 0.00&& 0.00&& 0.00&&&& 0.00&&&& 0.00&&&& 0.00&&&& 0.00 0.00 0.00 0.00
&& sdd&&&&&&&&&&&& 0.00&&&& 0.00&& 0.00&& 0.00&&&& 0.00&&&& 0.00&&&& 0.00&&&& 0.00 0.00 0.00 0.00
&& sde&&&&&&&&&&&& 0.00&&&& 0.10&& 0.30&& 0.20&&&& 2.40&&&& 2.40&&&& 9.60&&&& 0.00 1.60 1.60 0.08
&& sdf&&&&&&&&&&&&& 17.40&&&& 0.50 102.00&& 0.20 12095.20&&&& 5.60 118.40&&&& 0.70 6.81 2.09&& 21.36
&& sdg&&&&&&&&& 232.40&&&& 1.90 379.70&& 0.50 .20 201.13&&&& 4.94 13.78 2.45&& 93.16
&& rrqm/s: 每秒进行 merge 的读操作数目。即 delta(rmerge)/s
&& wrqm/s:&& 每秒进行 merge 的写操作数目。即 delta(wmerge)/s
&& r/s:&&&&&&&&&& 每秒完成的读 I/O 设备次数。即 delta(rio)/s
&& w/s:&&&&&& 每秒完成的写 I/O 设备次数。即 delta(wio)/s
&& rsec/s: 每秒读扇区数。即 delta(rsect)/s
&& wsec/s: 每秒写扇区数。即 delta(wsect)/s
&& rkB/s:&& 每秒读K字节数。是 rsect/s 的一半，因为每扇区大小为512字节。(需要计算)
&& wkB/s: 每秒写K字节数。是 wsect/s 的一半。(需要计算)
&& avgrq-sz: 平均每次设备I/O操作的数据大小 (扇区)。delta(rsect+wsect)/delta(rio+wio)
&& avgqu-sz: 平均I/O队列长度。即 delta(aveq)/s/1000 (因为aveq的单位为毫秒)。
&& await: 平均每次设备I/O操作的等待时间 (毫秒)。即 delta(ruse+wuse)/delta(rio+wio)
&& svctm: 平均每次设备I/O操作的服务时间 (毫秒)。即 delta(use)/delta(rio+wio)
&& %util:&&& 一秒中有百分之多少的时间用于 I/O 操作，或者说一秒中有多少时间 I/O 队列是非空的。即 delta(use)/s/1000 (因为use的单位为毫秒)
&& 如果 %util 接近 100%，说明产生的I/O请求太多，I/O系统已经满负荷，该磁盘
&& 可能存在瓶颈。
&& idle小于70% IO压力就较大了,一般读取速度有较多的wait.
&& 同时可以结合vmstat 查看查看b参数(等待资源的进程数)和wa参数(IO等待所占用的CPU时间的百分比,高过30%时IO压力高)
&& 另外还可以参考
&& svctm & await (因为同时等待的请求的等待时间被重复计算了)，
&& svctm的大小一般和磁盘性能有关:CPU/内存的负荷也会对其有影响，请求过多也会间接导致 svctm 的增加。
&& await: await的大小一般取决于服务时间(svctm) 以及 I/O 队列的长度和 I/O 请求的发出模式。
&& 如果 svctm 比较接近 await，说明I/O 几乎没有等待时间；
&& 如果 await 远大于 svctm，说明 I/O队列太长，应用得到的响应时间变慢，
&& 如果响应时间超过了用户可以容许的范围，这时可以考虑更换更快的磁盘，调整内核 elevator算法，优化应用，或者升级 CPU。
&& 队列长度(avgqu-sz)也可作为衡量系统 I/O 负荷的指标，但由于 avgqu-sz 是按照单位时间的平均值，所以不能反映瞬间的 I/O 洪水。
&&&& 别人一个不错的例子.(I/O 系统 vs. 超市排队)
&& 举一个例子，我们在超市排队 checkout 时，怎么决定该去哪个交款台呢? 首当是看排的队人数，5个人总比20人要快吧?除了数人头，我们也常常看看前面人购买的东西多少，如果前面有个采购了一星期食品的大妈，那么可以考虑换个队排了。还有就是收银员的速度了，如果碰上了连钱都点不清楚的新手，那就有的等了。另外，时机也很重要，可能 5分钟前还人满为患的收款台，现在已是人去楼空，这时候交款可是很爽啊，当然，前提是那过去的 5 分钟里所做的事情比排队要有意义(不过我还没发现什么事情比排队还无聊的)。
&& I/O 系统也和超市排队有很多类似之处:
&& r/s+w/s 类似于交款人的总数
&& 平均队列长度(avgqu-sz)类似于单位时间里平均排队人的个数
&& 平均服务时间(svctm)类似于收银员的收款速度
&& 平均等待时间(await)类似于平均每人的等待时间
&& 平均I/O数据(avgrq-sz)类似于平均每人所买的东西多少
&& I/O 操作率 (%util)类似于收款台前有人排队的时间比例。
&& 我们可以根据这些数据分析出 I/O 请求的模式，以及 I/O 的速度和响应时间。
&& 下面是别人写的这个参数输出的分析
&& # iostat -x 1
&& avg-cpu:&& %user %nice %sys %idle
&& 16.24 0.00 4.31 79.44
&& Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s&& rsec/s&& wsec/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await&& svctm&& %util
&& /dev/cciss/c0d0
&& 0.00&& 44.90&& 1.02 27.55 8.16&& 579.59&&&& 4.08 289.80 20.57 22.35 78.21 5.00&& 14.29
&& /dev/cciss/c0d0p1
&& 0.00&& 44.90&& 1.02 27.55 8.16&& 579.59&&&& 4.08 289.80 20.57 22.35 78.21 5.00&& 14.29
&& /dev/cciss/c0d0p2
&& 0.00 0.00&& 0.00&& 0.00 0.00 0.00&&&& 0.00&&&& 0.00&&&& 0.00&&&& 0.00 0.00 0.00 0.00
&& 上面的 iostat 输出表明秒有 28.57 次设备 I/O 操作: 总IO(io)/s = r/s(读) +w/s(写) = 1.02+27.55 = 28.57 (次/秒) 其中写操作占了主体 (w:r = 27:1)。
&& 平均每次设备 I/O 操作只需要 5ms 就可以完成，但每个 I/O 请求却需要等上 78ms，为什么? 因为发出的 I/O 请求太多 (每秒钟约 29 个)，假设这些请求是同时发出的，那么平均等待时间可以这样计算:
&& 平均等待时间 = 单个 I/O 服务时间 * ( 1 + 2 + ... + 请求总数-1) / 请求总数
&& 应用到上面的例子: 平均等待时间 = 5ms * (1+2+...+28)/29 = 70ms，和 iostat 给出的78ms 的平均等待时间很接近。这反过来表明 I/O 是同时发起的。
&& 每秒发出的 I/O 请求很多 (约 29 个)，平均队列却不长 (只有 2 个 左右)，这表明这 29 个请求的到来并不均匀，大部分时间 I/O 是空闲的。
&& 一秒中有 14.29% 的时间 I/O 队列中是有请求的，也就是说，85.71% 的时间里 I/O 系统无事可做，所有 29 个 I/O 请求都在142毫秒之内处理掉了。
&& delta(ruse+wuse)/delta(io) = await = 78.21 =& delta(ruse+wuse)/s=78.21 * delta(io)/s = 78.21*28.57 =2232.8，表明每秒内的I/O请求总共需要等待2232.8ms。所以平均队列长度应为 2232.8ms/1000ms = 2.23，而iostat 给出的平均队列长度 (avgqu-sz) 却为 22.35，为什么?! 因为 iostat 中有 bug，avgqu-sz值应为 2.23，而不是 22.35。
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