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