在当今高度虚拟化的IT环境中，监控云服务器的性能至关重要。云服务器提供了灵活性、可扩展性和成本效益，但它们也带来了独特的挑战，例如资源争用、性能瓶颈和安全漏洞。
性能监控的重要性
- 识别性能问题：及时检测和诊断性能问题对于防止宕机和数据丢失至关重要。
- 优化资源利用率：通过监控资源使用情况，可以确定分配不足的或未充分利用的资源，并相应地调整。
- 提高可视性：性能监控提供了针对虚拟环境中正在发生的事件的深入了解。
- 降低安全风险：性能异常可能表明安全漏洞或攻击，及时监控可以帮助防止这些事件。
- 确保业务连续性：通过持续监控，可以及早发现潜在的威胁并采取措施防止宕机。
云服务器性能监控工具
有多种工具可用于监控云服务器性能，包括：
- 内置监控工具：许多云服务提供商提供内置的监控工具，例如AWS CloudWatch、Azure Monitor和Google Cloud Monitoring。
- 第三方监控工具：还有各种第三方监控解决方案可供选择，例如Nagios、Zabbix和Datadog。
- 自定义脚本：对于更高级的监控需求，可以创建自定义脚本来收集和分析性能数据。
性能监控指标
以下是需要监控的关键云服务器性能指标：
- CPU利用率：衡量中央处理单元的使用情况。
- 内存利用率：衡量随机访问内存的使用情况。
-
磁盘利用率：衡量磁盘存储的使用情况。实施云服务器性能监控时，请遵循以下最佳实践：
- 监控所有关键组件：包括服务器、网络、应用程序和数据库。
- 使用多个监控工具：使用来自不同来源的数据进行交叉验证。
- 设置自动化警报：在超出阈值时自动触发警报。
- 进行定期性能测试：定期执行压力测试和负载测试以识别潜在的瓶颈。
- 持续优化：基于监控数据对性能进行持续改进。
结论
云服务器性能监控是确保虚拟环境健康和业务连续性的关键要素。通过部署合适的监控工具，配置关键指标并遵循最佳实践，可以实时跟踪云服务器性能并及时识别和解决问题。这将有助于提高应用程序可用性、优化资源利用率并降低安全风险。
阿里云服务器ECS如何选择？性能测试PTS助你测试和选择阿里云服务器
阿里云服务器ECS如何选择？很多新手用户并不知道PTS是什么，如果你不知道如何选择阿里云服务器ECS产品，性能测试PTS可以很好的帮助你快速对云服务器进行压力测试，从而助你选择适合自己的阿里云服务器ECS，下面是性能测试PTS详解！
阿里云开发者社区最近推出了一个“ ECS 选款利器！PTS助您快速上云 ”活动，PTS性能压测包仅需0.99/月起，真实模拟，免去繁琐的搭建和维护成本！现在您可以只支付10块钱不到的试用成本，即可体验使用 PTS 来帮助 ECS 进行容量规划选择合适规格的整个流程！ 完成动手实验的同学，即可参与抽奖活动，小米手环 6、蓝牙键盘、掌上游戏机、笔记本支架、 数据线、优惠券等丰富奖品等您来拿！限量 1500 份，抽奖即得，百分百中奖哦！
性能测试PTS（Performance Testing Service）是具备强大的分布式压测能力的SaaS压测平台，可模拟海量用户的真实业务场景，全方位验证业务站点的性能、容量和稳定性。
PTS旨在简化性能压测本身的工作。
PTS目标是将性能压测本身的工作持续简化，使您可以将更多的精力回归到关注业务和性能问题本身。
在PTS平台上，您可以用较低的人力和资源成本，构造出最接近真实业务场景的复杂交互式流量，快速衡量系统的业务性能状况，为性能问题定位、容量配比、全链路压测的流量构造提供最好的帮助。
进而提升用户体验，促进业务发展，最大程度实现企业的商业价值。
业务场景 PTS广泛应用于各种压力测试和性能测试场景，包括但不限于以下场景：
PTS孵化于服务阿里巴巴全生态五年以上的单链路、全链路压测平台，是阿里巴巴内部最佳实践的输出。
该平台对内除了支持日常的外部流量压测之外，同时支持了大大小小的促销活动，如天猫双11、双12和年货节等。
压测流程 PTS提供全面高效的压测流程：
压测流程说明： 1.在PTS控制台上，准备压测API数据，构造压测场景，定义压测模式、量级等；支持随时启停压测，压测过程中可调速。
2.压测启动后，PTS后台的压测控制中心将自动调度压测数据、压测任务和压测引擎。
3.通过随机调度全国上百个城市和运营商的内容分发网络CDN （Content Delivery Network）节点，发起压测流量。
保证从虚拟用户并发量、压测流量的分散度等维度都接近真正的用户行为，压测结果更加全面和真实可信。
4.通过压测引擎向您指定的业务站点发起压测。
5.压测过程中，通过集成云监控、ARMS（应用实时监控服务）产品，结合PTS自有的监控指标，实时采集压测数据。
6.在PTS控制台，实时展现压测数据，进行过程监控；压测结束后，生成压测报告。
基于整个压测场景的性能表现，定位性能问题、发现系统瓶颈。
压测创建方式 PTS支持以下4种方式创建压测场景（或称压测用例），如下图所示：
说明： 方式一：PTS自研零编码可视化编排，使用自研强大引擎压测。
方式二： 使用PTS自研云端录制器，零侵入录制业务请求并导入1中的自研交互中进行进一步设置。
方式三： 将导入脚本压测 1中的PTS自研交互中，使用PTS自研引擎。
方式四：JMeter压测并使用原生JMeter引擎进行压测，PTS提供自定义的压力构造和监控数据汇聚等产品服务。
其中，方式一、二、三由于使用了PTS的自研引擎，具备RPS（Requests per Second）吞吐量压测模式、秒级启动、实时控制、定时压测和流量遍布全国运营商网络的差异化能力。
方式一是PTS最核心的一种压测场景创建方式，所有资源包均可使用。
其他几种创建方式面向不同规格资源包开放。
适用于多业务场景 不论您处于哪个行业，在以下业务场景（但不限于），PTS都是您值得信赖的性能测试工具。
适用行业广泛 PTS应用行业广泛，涉及电商、多媒体、金融保险、物流快递、广告营销、社交等等。
PTS服务阿里巴巴全生态多年，支持了天猫双11、双12、年货节等大促活动。
植根于电商行业的PTS，对电商的典型业务模型支持得更友好，压测来源更广泛，脉冲能力和流量掌控能力更强。
PTS自商业版发布以来，吸引了来自多媒体、金融保险、政务等众多行业的用户，以其强大的压测场景编排能力和报表能力，帮助用户快速发现问题，进行针对性地调优，提升了系统承压能力。
适用于多种网络环境 不论您的业务位于公有云、专有云、混合云或者自建IDC中，只要能够通过公网访问，PTS都能够通过遍布全国上百个城市和各运营商的CDN节点发起压测流量，最大程度地模拟真实业务场景。
适用于使用HTTP/HTTPS/WebSocket等协议的客户端 PTS本身的GUI模式支持HTTP/HTTPS协议的压测，无论您的客户端是自研的App、移动端网页、PC端网页、微信小程序还是C/S结构的软件，都可以使用PTS进行压测。
PTS同时集成了开源JMeter，支持更多的协议和场景，例如您可以通过“JMeter + WebSocket插件”的方式，对使用WebSocket协议的客户端进行压测（在PTS上传相应的插件JAR文件即可），其他协议以此类推。
下面以电商典型业务场景为例，为您介绍如何在PTS中编排压测场景。
什么是压测场景 要发起一次性能压测，首先需要创建一个压测场景。
压测场景中包含一个或多个并行的业务，每个业务包含一个或多个串行的请求。
示例 淘宝网需要对产品A和B相关的页面（即存在多个API）进行压测，假设其主要业务场景为： 业务A：浏览产品A。
业务B：购买产品B（登录 → 浏览产品B → 加入购物车 → 提交订单）。
那么在压测场景中的设置如下。
串联链路1：浏览产品A 和串联链路2：购买产品B是并行关系。
根据业务逻辑，一部分用户在浏览产品A，另一部分用户在进行购买产品B的一系列操作，即两个业务是同时发生的，所以将它们设置为两个串联链路，压测中会并行发起请求。
串联链路中的多个API是串行关系。
根据业务逻辑，串联链路2：购买产品B中的一系列用户行为是存在先后顺序的，所以将这些存在先后关系的API添加到一个串联链路中，PTS压测中会按照顺序发起压测。
综合来看，在压测中，示例中的浏览产品A的API和登录的API，会同时发起压测流量。更多性能测试PTS场景示例，可参考阿里云帮助资料： 性能测试 PTS>最佳实践
什么是云服务器
云服务器(Elastic Compute Service, ECS)是一种高效、安全、弹性伸缩的计算服务，提供便捷的管理方式。
无需购买硬件即可迅速创建或释放任意多台云服务器，帮助用户快速构建稳定、安全的应用，降低整体IT成本和运维难度，使其能够专注于核心业务创新。
云服务器是云计算服务的重要组成部分，整合计算、存储、网络等互联网基础设施服务，面向各类互联网用户提供综合业务能力。
其发展经历了从计算单元概念到全面云服务的演进，但云服务器并非便宜选择，相反，它相对昂贵，因其提供方便的扩展性，适合网站发展成熟后，拥有高收入场景。
云服务器的关键优势在于其灵活性和高可用性。
用户可以根据业务需求调整服务配置与规模，实现快速供应和部署，支持平滑扩展，并通过内置的智能备份系统保障数据安全。
与VPS相比，云服务器提供硬件级别的隔离，具备强大的性能和稳定的服务环境，总体性能远超VPS。
与传统物理服务器相比，云服务器价格更低，无需支付押金，且提供多种计费方式。
云服务器支持多种操作系统安装，用户可以在操作系统中实时查看服务器配置和资源使用情况。
注册用户可实现快速开通服务，系统安装时间在10~25分钟内，即可通过远程连接进行应用操作。
云服务器具有多种附加服务，如远程维护、多线IP、备份服务、智能管理平台等，支持电子商务、论坛、SNS、企业网站等多种互联网应用。
网络开放云平台采用KVM虚拟化技术，将集群系统虚拟为多个性能可配的虚拟机，通过分布式存储和资源调度，实现高可用性和智能管理。
通过智能管理平台，用户可以轻松完成系统安装、备份、远程重启和状态监控。
在云计算数据中心中，云服务器适应更高环境温度，采用节能设计，适应数据中心空调系统的区域化制冷需求。
同时，云服务器注重节约空间，通过提高计算密度和高密度计算，满足云数据中心的规模、成本和效率需求。
云计算服务器具有高密度、低能耗、易管理、系统优化等特点，满足企业级客户对服务器的新需求。
云计算服务器提供了多种附加服务，包括负载均衡、关系型数据库服务、对象存储服务、云磁盘服务、简单缓存服务、内容分发网络以及应用引擎等。
这些服务支持数据备份、恢复、安全管理和高性能计算，为企业级应用提供全面的支持。
云服务器的性能三大要素包括CPU、内存、网络连接性。
云服务器通常有小型、中型、大型规格，分别提供1vCPU、2vCPU、4vCPU及2GB、4GB、8GB的RAM配置。
实际网络吞吐量也会影响应用性能。
在选择云服务器时，需考虑虚拟服务器数量、物理服务器硬件资源、网络带宽等关键指标，以确保应用性能。
云服务器选择时，应关注其结构灵活性、计算密度、存储容量等特性。
不同云服务器提供商的性能表现存在差异，因此在做出决策前，应对基准测试数据进行评估。
通过对比云服务器产品技术规格，确保其满足现有及未来业务需求。
性能测试的内容
性能测试 在软件的质量保证中起着重要的作用，它包括的测试内容丰富多样。
中国软件评测中心将性能测试概括为三个方面：应用在客户端性能的测试、应用在网络上性能的测试和应用在服务器端性能的测试。
通常情况下，三方面有效、合理的结合，可以达到对系统性能全面的分析和瓶颈的预测。
应用在客户端性能测试的目的是考察客户端应用的性能，测试的入口是客户端。
它主要包括并发性能测试、疲劳强度测试、大数据量测试和速度测试等，其中并发性能测试是重点。
并发性能测试是重点并发性能测试的过程是一个负载测试和压力测试的过程，即逐渐增加负载，直到系统的瓶颈或者不能接收的性能点，通过综合分析交易执行指标和资源监控指标来确定系统并发性能的过程。
负载测试（Load Testing）是确定在各种工作负载下系统的性能，目标是测试当负载逐渐增加时，系统组成部分的相应输出项，例如通过量、响应时间、CPU负载、内存使用等来决定系统的性能。
负载测试是一个分析软件应用程序和支撑架构、模拟真实环境的使用，从而来确定能够接收的性能过程。
压力测试（Stress Testing）是通过确定一个系统的瓶颈或者不能接收的性能点，来获得系统能提供的最大服务级别的测试。
并发性能测试的目的主要体现在三个方面：以真实的业务为依据，选择有代表性的、关键的业务操作设计测试案例，以评价系统的当前性能；当扩展应用程序的功能或者新的应用程序将要被部署时，负载测试会帮助确定系统是否还能够处理期望的用户负载，以预测系统的未来性能；通过模拟成百上千个用户，重复执行和运行测试，可以确认性能瓶颈并优化和调整应用，目的在于寻找到瓶颈问题。
当一家企业自己组织力量或委托软件公司代为开发一套应用系统的时候，尤其是以后在生产环境中实际使用起来，用户往往会产生疑问，这套系统能不能承受大量的并发用户同时访问? 这类问题最常见于采用联机事务处理(OLTP)方式数据库应用、Web浏览和视频点播等系统。
这种问题的解决要借助于科学的软件测试手段和先进的测试工具。
举例说明：电信计费软件众所周知，每月20日左右是市话交费的高峰期，全市几千个收费网点同时启动。
收费过程一般分为两步，首先要根据用户提出的电话号码来查询出其当月产生费用，然后收取现金并将此用户修改为已交费状态。
一个用户看起来简单的两个步骤，但当成百上千的终端，同时执行这样的操作时，情况就大不一样了，如此众多的交易同时发生，对应用程序本身、操作系统、中心数据库服务器、中间件服务器、网络设备的承受力都是一个严峻的考验。
决策者不可能在发生问题后才考虑系统的承受力，预见软件的并发承受力，这是在软件测试阶段就应该解决的问题。
大多数公司企业需要支持成百上千名用户，各类应用环境以及由不同供应商提供的元件组装起来的复杂产品，难以预知的用户负载和愈来愈复杂的应用程序，使公司担忧会发生投放性能差、用户遭受反应慢、系统失灵等问题。
其结果就是导致公司收益的损失。
如何模拟实际情况呢? 找若干台电脑和同样数目的操作人员在同一时刻进行操作，然后拿秒表记录下反应时间？ 这样的手工作坊式的测试方法不切实际，且无法捕捉程序内部变化情况，这样就需要压力测试工具的辅助。
测试的基本策略是自动负载测试，通过在一台或几台PC机上模拟成百或上千的虚拟用户同时执行业务的情景，对应用程序进行测试，同时记录下每一事务处理的时间、中间件服务器峰值数据、数据库状态等。
通过可重复的、真实的测试能够彻底地度量应用的可扩展性和性能，确定问题所在以及优化系统性能。
预先知道了系统的承受力，就为最终用户规划整个运行环境的配置提供了有力的依据。
并发性能测试前的准备工作测试环境：配置测试环境是测试实施的一个重要阶段，测试环境的适合与否会严重影响测试结果的真实性和正确性。
测试环境包括硬件环境和软件环境，硬件环境指测试必需的服务器、客户端、网络连接设备以及打印机/扫描仪等辅助硬件设备所构成的环境；软件环境指被测软件运行时的操作系统、数据库及其他应用软件构成的环境。
一个充分准备好的测试环境有三个优点：一个稳定、可重复的测试环境，能够保证测试结果的正确；保证达到测试执行的技术需求；保证得到正确的、可重复的以及易理解的测试结果。
测试工具：并发性能测试是在客户端执行的黑盒测试，一般不采用手工方式，而是利用工具采用自动化方式进行。
成熟的并发性能测试工具有很多，选择的依据主要是测试需求和性能价格比。
著名的并发性能测试工具有QALoad、LoadRunner、Benchmark Factory和Webstress等。
这些测试工具都是自动化负载测试工具，通过可重复的、真实的测试，能够彻底地度量应用的可扩展性和性能，可以在整个开发生命周期、跨越多种平台、自动执行测试任务，可以模拟成百上千的用户并发执行关键业务而完成对应用程序的测试。
测试数据：在初始的测试环境中需要输入一些适当的测试数据，目的是识别数据状态并且验证用于测试的测试案例，在正式的测试开始以前对测试案例进行调试，将正式测试开始时的错误降到最低。
在测试进行到关键过程环节时，非常有必要进行数据状态的备份。
制造初始数据意味着将合适的数据存储下来，需要的时候恢复它，初始数据提供了一个基线用来评估测试执行的结果。
在测试正式执行时，还需要准备业务测试数据，比如测试并发查询业务，那么要求对应的数据库和表中有相当的数据量以及数据的种类应能覆盖全部业务。
模拟真实环境测试，有些软件，特别是面向大众的商品化软件，在测试时常常需要考察在真实环境中的表现。
如测试杀毒软件的扫描速度时，硬盘上布置的不同类型文件的比例要尽量接近真实环境，这样测试出来的数据才有实际意义。
并发性能测试的种类与指标并发性能测试的种类取决于并发性能测试工具监控的对象，以QALoad自动化负载测试工具为例。
软件针对各种测试目标提供了DB2、DCOM、ODBC、ORACLE、NETLoad、Corba、QARun、SAP、SQLServer、Sybase、Telnet、TUXEDO、UNIFACE、WinSock、WWW、Java Script等不同的监控对象，支持Windows和UNIX测试环境。
最关键的仍然是测试过程中对监控对象的灵活应用，例如三层结构的运行模式广泛使用，对中间件的并发性能测试作为问题被提到议事日程上来，许多系统都采用了国产中间件，选择Java Script监控对象，手工编写脚本，可以达到测试目的。
采用自动化负载测试工具执行的并发性能测试，基本遵循的测试过程有：测试需求与测试内容，测试案例制定，测试环境准备，测试脚本录制、编写与调试，脚本分配、回放配置与加载策略，测试执行跟踪，结果分析与定位问题所在，测试报告与测试评估。
并发性能测试监控的对象不同，测试的主要指标也不相同，主要的测试指标包括交易处理性能指标和UNIX资源监控。
其中，交易处理性能指标包括交易结果、每分钟交易数、交易响应时间（Min：最小服务器响应时间；Mean：平均服务器响应时间；Max：最大服务器响应时间；StdDev：事务处理服务器响应的偏差，值越大，偏差越大；Median：中值响应时间；90%：90%事务处理的服务器响应时间）、虚拟并发用户数。
应用实例：“新华社多媒体数据库 V1.0”性能测试中国软件评测中心（CSTC）根据新华社技术局提出的《多媒体数据库（一期）性能测试需求》和GB/T 《软件包质量要求和测试》的国家标准，使用工业标准级负载测试工具对新华社使用的“新华社多媒体数据库 V1.0”进行了性能测试。
性能测试的目的是模拟多用户并发访问新华社多媒体数据库，执行关键检索业务，分析系统性能。
性能测试的重点是针对系统并发压力负载较大的主要检索业务，进行并发测试和疲劳测试，系统采用B/S运行模式。
并发测试设计了特定时间段内分别在中文库、英文库、图片库中进行单检索词、多检索词以及变检索式、混合检索业务等并发测试案例。
疲劳测试案例为在中文库中并发用户数200，进行测试周期约8小时的单检索词检索。
在进行并发和疲劳测试的同时，监测的测试指标包括交易处理性能以及UNIX（Linux）、Oracle、Apache资源等。
测试结论：在新华社机房测试环境和内网测试环境中，100M带宽情况下，针对规定的各并发测试案例，系统能够承受并发用户数为200的负载压力，最大交易数/分钟达到78.73，运行基本稳定，但随着负载压力增大，系统性能有所衰减。
系统能够承受200并发用户数持续周期约8小时的疲劳压力，基本能够稳定运行。
通过对系统UNIX（Linux）、Oracle和Apache资源的监控，系统资源能够满足上述并发和疲劳性能需求，且系统硬件资源尚有较大利用余地。
当并发用户数超过200时，监控到HTTP 500、connect和超时错误，且Web服务器报内存溢出错误，系统应进一步提高性能，以支持更大并发用户数。
建议进一步优化软件系统，充分利用硬件资源，缩短交易响应时间。
疲劳强度与大数据量测试疲劳测试是采用系统稳定运行情况下能够支持的最大并发用户数，持续执行一段时间业务，通过综合分析交易执行指标和资源监控指标来确定系统处理最大工作量强度性能的过程。
疲劳强度测试可以采用工具自动化的方式进行测试，也可以手工编写程序测试，其中后者占的比例较大。
一般情况下以服务器能够正常稳定响应请求的最大并发用户数进行一定时间的疲劳测试，获取交易执行指标数据和系统资源监控数据。
如出现错误导致测试不能成功执行，则及时调整测试指标，例如降低用户数、缩短测试周期等。
还有一种情况的疲劳测试是对当前系统性能的评估，用系统正常业务情况下并发用户数为基础，进行一定时间的疲劳测试。
大数据量测试可以分为两种类型：针对某些系统存储、传输、统计、查询等业务进行大数据量的独立数据量测试；与压力性能测试、负载性能测试、疲劳性能测试相结合的综合数据量测试方案。
大数据量测试的关键是测试数据的准备，可以依靠工具准备测试数据。
速度测试主要是针对关键有速度要求的业务进行手工测速度，可以在多次测试的基础上求平均值，可以和工具测得的响应时间等指标做对比分析。
应用在网络上性能的测试重点是利用成熟先进的自动化技术进行网络应用性能监控、网络应用性能分析和网络预测。
网络应用性能分析网络应用性能分析的目的是准确展示网络带宽、延迟、负载和TCP端口的变化是如何影响用户的响应时间的。
利用网络应用性能分析工具，例如Application Expert，能够发现应用的瓶颈，我们可知应用在网络上运行时在每个阶段发生的应用行为，在应用线程级分析应用的问题。
可以解决多种问题：客户端是否对数据库服务器运行了不必要的请求？当服务器从客户端接受了一个查询，应用服务器是否花费了不可接受的时间联系数据库服务器？在投产前预测应用的响应时间；利用Application Expert调整应用在广域网上的性能；Application Expert能够让你快速、容易地仿真应用性能，根据最终用户在不同网络配置环境下的响应时间，用户可以根据自己的条件决定应用投产的网络环境。
网络应用性能监控在系统试运行之后，需要及时准确地了解网络上正在发生什么事情；什么应用在运行，如何运行；多少PC正在访问LAN或WAN；哪些应用程序导致系统瓶颈或资源竞争，这时网络应用性能监控以及网络资源管理对系统的正常稳定运行是非常关键的。
利用网络应用性能监控工具，可以达到事半功倍的效果，在这方面我们可以提供的工具是Network Vantage。
通俗地讲，它主要用来分析关键应用程序的性能，定位问题的根源是在客户端、服务器、应用程序还是网络。
在大多数情况下用户较关心的问题还有哪些应用程序占用大量带宽，哪些用户产生了最大的网络流量，这个工具同样能满足要求。
网络预测考虑到系统未来发展的扩展性，预测网络流量的变化、网络结构的变化对用户系统的影响非常重要。
根据规划数据进行预测并及时提供网络性能预测数据。
我们利用网络预测分析容量规划工具PREDICTOR可以作到：设置服务水平、完成日网络容量规划、离线测试网络、网络失效和容量极限分析、完成日常故障诊断、预测网络设备迁移和网络设备升级对整个网络的影响。
从网络管理软件获取网络拓扑结构、从现有的流量监控软件获取流量信息（若没有这类软件可人工生成流量数据），这样可以得到现有网络的基本结构。
在基本结构的基础上，可根据网络结构的变化、网络流量的变化生成报告和图表，说明这些变化是如何影响网络性能的。
PREDICTOR提供如下信息：根据预测的结果帮助用户及时升级网络，避免因关键设备超过利用阀值导致系统性能下降；哪个网络设备需要升级，这样可减少网络延迟、避免网络瓶颈；根据预测的结果避免不必要的网络升级。
对于应用在服务器上性能的测试，可以采用工具监控，也可以使用系统本身的监控命令，例如Tuxedo中可以使用Top命令监控资源使用情况。
实施测试的目的是实现服务器设备、服务器操作系统、数据库系统、应用在服务器上性能的全面监控，测试原理如下图。
UNIX资源监控指标和描述监控指标 描述平均负载 系统正常状态下，最后60秒同步进程的平均个数冲突率 在以太网上监测到的每秒冲突数进程/线程交换率 进程和线程之间每秒交换次数CPU利用率 CPU占用率（%）磁盘交换率 磁盘交换速率接收包错误率 接收以太网数据包时每秒错误数包输入率 每秒输入的以太网数据包数目中断速率 CPU每秒处理的中断数输出包错误率 发送以太网数据包时每秒错误数包输入率 每秒输出的以太网数据包数目读入内存页速率 物理内存中每秒读入内存页的数目写出内存页速率 每秒从物理内存中写到页文件中的内存页数目或者从物理内存中删掉的内存页数目内存页交换速率 每秒写入内存页和从物理内存中读出页的个数进程入交换率 交换区输入的进程数目进程出交换率 交换区输出的进程数目系统CPU利用率 系统的CPU占用率（%）用户CPU利用率 用户模式下的CPU占用率（%）磁盘阻塞 磁盘每秒阻塞的字节数
