aix tune 1
响应时间是提交请求和返回该请求的响应之间使用的时间 ，示例包括：
1 数据库查询花费的时间
2 将字符回显到终端上花费的时间
3 访问web页面花费的时间
吞吐量是对单位时间内完成的工作量的度量， 示例包括 ：
1 每分钟的数据库事务
2 每秒传送的文件千字节数
3 每秒读或写的文件千字节数
4 每分钟的web服务器命中数
重复调整步骤
性能分析的一个公认的真理是接下来总有瓶颈出现，减少某个资源的使用意味着另一个资源限制了吞吐量或响应时间 。
例如，例如我们的系统中有下列的利用率级别：
cpu :90% 磁盘 70% 内存 60%
这个工作负载是cpu绑定的。如果成功的调整工作负载使得cpu负载从90%降到45%。那么可望在性能上有两倍的改善，不幸的是现在的工作负载是i/o绑定的，它有下面的近似利用率：
cpu 45% 磁盘 90% 内存 60%
改善后 cpu使用率允许程序立刻提交磁盘请求，但接下来我们会受到磁盘驱动器的容量施加的限制，性能改善也许是30%而不是预期的100%。
总是存在一个新的关键资源。重要的问题是使用手边的资源是否已经满足性能目标
警告：使用vmo,loo,schedo,no和nfso调整命令进行不恰当的系统调可能导致意外的系统行为，如系统或应用程序性能下降，或者系统挂起。更改仅应在性能分析识别出瓶颈时才适用。
记录消耗了大部分cpu时间的15个活动进程（不是该脚本用户拥有的进程);
ps -ef|egrep -v "STIME|$LOGNAME"|sort +3 -r | head -n 15
1 数据库查询花费的时间
2 将字符回显到终端上花费的时间
3 访问web页面花费的时间
吞吐量是对单位时间内完成的工作量的度量， 示例包括 ：
1 每分钟的数据库事务
2 每秒传送的文件千字节数
3 每秒读或写的文件千字节数
4 每分钟的web服务器命中数
重复调整步骤
性能分析的一个公认的真理是接下来总有瓶颈出现，减少某个资源的使用意味着另一个资源限制了吞吐量或响应时间 。
例如，例如我们的系统中有下列的利用率级别：
cpu :90% 磁盘 70% 内存 60%
这个工作负载是cpu绑定的。如果成功的调整工作负载使得cpu负载从90%降到45%。那么可望在性能上有两倍的改善，不幸的是现在的工作负载是i/o绑定的，它有下面的近似利用率：
cpu 45% 磁盘 90% 内存 60%
改善后 cpu使用率允许程序立刻提交磁盘请求，但接下来我们会受到磁盘驱动器的容量施加的限制，性能改善也许是30%而不是预期的100%。
总是存在一个新的关键资源。重要的问题是使用手边的资源是否已经满足性能目标
警告：使用vmo,loo,schedo,no和nfso调整命令进行不恰当的系统调可能导致意外的系统行为，如系统或应用程序性能下降，或者系统挂起。更改仅应在性能分析识别出瓶颈时才适用。
记录消耗了大部分cpu时间的15个活动进程（不是该脚本用户拥有的进程);
ps -ef|egrep -v "STIME|$LOGNAME"|sort +3 -r | head -n 15
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