影响Linux服务器性能的因素
一、影响Linux服务器性能的因素
二、系统性能评估标准
其中：
%user：表示CPU处在用户模式下的时间百分比。
%sys：表示CPU处在系统模式下的时间百分比。
%iowait：表示CPU等待输入输出完成时间的百分比。
swap in：即si，表示虚拟内存的页导入，即从SWAP DISK交换到RAM
swap out：即so，表示虚拟内存的页导出，即从RAM交换到SWAP DISK。
三、系统性能分析工具
1.常用系统命令
Vmstat、sar、iostat、netstat、free、ps、top等
2.常用组合方式
?用vmstat、sar、iostat检测是否是CPU瓶颈
?用free、vmstat检测是否是内存瓶颈
?用iostat检测是否是磁盘I/O瓶颈
?用netstat检测是否是网络带宽瓶颈
四、Linux性能评估与优化
1. 系统整体性能评估,使用uptime命令
[root@web1 ~]# uptime
16:38:00 up 118 days, 3:01, 5 users, load average: 1.22, 1.02, 0.91
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。
2. CPU性能评估
（1）利用vmstat命令监控系统CPU
该命令可以显示关于系统各种资源之间相关性能的简要信息，这里我们主要用它
来看CPU一个负载情况。
下面是vmstat命令在某个系统的输出结果：
[root@node1 ~]# vmstat 2 3
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu------
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st
0 0 0 162240 8304 67032 0 0 13 21 1007 23 0 1 98 0 0
0 0 0 162240 8304 67032 0 0 1 0 1010 20 0 1 100 0 0
0 0 0 162240 8304 67032 0 0 1 1 1009 18 0 1 99 0 0
（2）利用sar命令监控系统CPU
sar功能很强大，可以对系统的每个方面进行单独的统计，但是使用sar命令会增加系统开销，不过这些开销是可以评估的，对系统的统计结果不会有很大影响。
下面是sar命令对某个系统的CPU统计输出：
[root@webserver ~]# sar -u 3 5
Linux 2.6.9-42.ELsmp (webserver) 11/28/2008 _i686_ (8 CPU)
11:41:24 AM CPU %user %nice %system %iowait %steal %idle
11:41:27 AM all 0.88 0.00 0.29 0.00 0.00 98.83
11:41:30 AM all 0.13 0.00 0.17 0.21 0.00 99.50
11:41:33 AM all 0.04 0.00 0.04 0.00 0.00 99.92
11:41:36 AM all 90.08 0.00 0.13 0.16 0.00 9.63
11:41:39 AM all 0.38 0.00 0.17 0.04 0.00 99.41
Average: all 0.34 0.00 0.16 0.05 0.00 99.45
对上面每项的输出解释如下：
l %user列显示了用户进程消耗的CPU 时间百分比。
l %nice列显示了运行正常进程所消耗的CPU 时间百分比。
l %system列显示了系统进程消耗的CPU时间百分比。
l %iowait列显示了IO等待所占用的CPU时间百分比
l %steal列显示了在内存相对紧张的环境下pagein强制对不同的页面进行的steal操作。
l %idle列显示了CPU处在空闲状态的时间百分比。
问题
1.你是否遇到过系统CPU整体利用率不高，而应用缓慢的现象？
在一个多CPU的系统中，如果程序使用了单线程，会出现这么一个现象。CPU的整体使用率不高，但是系统应用却响应缓慢，这可能是由于程序使用单线程的原因，单线程只使用一个CPU，导致这个CPU占用率为100%，无法处理其它请求，而其它的CPU却闲置，这就导致了整体CPU使用率不高，而应用缓慢现象的发生。
3. 内存性能评估
（1）利用free指令监控内存
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：
[root@webserver ~]# free -m
total used free shared buffers cached
Mem: 8111 7185 926 0 243 6299
-/+ buffers/cache: 643 7468
Swap: 8189 0 8189
一般有这样一个经验公式：
应用程序可用内存/系统物理内存>70%时，表示系统内存资源非常充足。
应用程序可用内存/系统物理内存<20%时，表示系统内存资源紧缺，需要增加系统内存。
20%<应用程序可用内存/系统物理内存<70%时，表示系统内存资源基本能满足应用需求，暂时不影响系统性能。
3.内存性能评估
（1）利用free指令监控内存
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：
[root@webserver ~]# free -m
total used free shared buffers cached
Mem: 8111 7185 926 0 243 6299
-/+ buffers/cache: 643 7468
Swap: 8189 0 8189
一般有这样一个经验公式：应用程序可用内存/系统物理内存>70%时，表示系统内存资源非常充足，不影响系统性能，应用程序可用内存/系统物理内存<20%时，表示系统内存资源紧缺，需要增加系统内存，20%<应用程序可用内存/系统物理内存<70%时，表示系统内存资源基本能满足应用需求，暂时不影响系统性能。
（2）利用vmstat命令监控内存
[root@node1 ~]# vmstat 2 3
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu------
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st
0 0 0 162240 8304 67032 0 0 13 21 1007 23 0 1 98 0 0
0 0 0 162240 8304 67032 0 0 1 0 1010 20 0 1 100 0 0
0 0 0 162240 8304 67032 0 0 1 1 1009 18 0 1 99 0 0
4.磁盘I/O性能评估
（1）磁盘存储基础
l 熟悉RAID存储方式，可以根据应用的不同，选择不同的RAID方式。
l 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。
l 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。
l 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。
使用裸设备的优点有：
ü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。
ü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。ü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：
ü数据管理、空间管理不灵活，需要很专业的人来操作。
（2）利用iostat评估磁盘性能
[root@webserver ~]# iostat -d 2 3
Linux 2.6.9-42.ELsmp (webserver) 12/01/2008 _i686_ (8 CPU)
Device: tps Blk_read/s Blk_wrtn/s Blk_read Blk_wrtn
sda 1.87 2.58 114.12 6479462 286537372
Device: tps Blk_read/s Blk_wrtn/s Blk_read Blk_wrtn
sda 0.00 0.00 0.00 0 0
Device: tps Blk_read/s Blk_wrtn/s Blk_read Blk_wrtn
sda 1.00 0.00 12.00 0 24
对上面每项的输出解释如下：
Blk_read/s表示每秒读取的数据块数。
Blk_wrtn/s表示每秒写入的数据块数。
Blk_read表示读取的所有块数。
Blk_wrtn表示写入的所有块数。
Blk_read/s和Blk_wrtn/s的值对磁盘的读写性能有一个基本的了解。对于这两个选项的值没有一个固定的大小，根据系统应用的不同，会有不同的值，但是有一个规则还是可以遵循的：长期的、超大的数据读写，肯定是不正常的，这种情况一定会影响系统性能。通常的讲，
?如果Blk_wrtn/s值很大，表示磁盘的写操作很频繁，可以考虑优化磁盘或者优化程序，
?如果Blk_read/s值很大，表示磁盘直接读取操作很多，可以将读取的数据放入内存中进行操作。
（3）利用sar评估磁盘性能
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：
[root@webserver ~]# sar -d 2 3
Linux 2.6.9-42.ELsmp (webserver) 11/30/2008 _i686_ (8 CPU)
11:09:33 PM DEV tps rd_sec/s wr_sec/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util 11:09:35 PM dev8-0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
11:09:35 PM DEV tps rd_sec/s wr_sec/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util 11:09:37 PM dev8-0 1.00 0.00 12.00 12.00 0.00 0.00 0.00 0.00
11:09:37 PM DEV tps rd_sec/s wr_sec/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util 11:09:39 PM dev8-0 1.99 0.00 47.76 24.00 0.00 0.50 0.25 0.05
Average: DEV tps rd_sec/s wr_sec/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util Average: dev8-0 1.00 0.00 19.97 20.00 0.00 0.33 0.17 0.02 需要关注的几个参数含义：
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。
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。svctm接近await很接近，表示几乎没有I/O等待，磁盘性能很好。
await远高于svctm，则表示I/O队列等待太长，系统上运行的应用程序将变慢。 %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。
优化方式：优化程序或者通过更换更高、更快的磁盘来解决此问题。
5. 网络性能评估
（1）通过ping命令检测网络的连通性
（2）通过netstat –i组合检测网络接口状况
（3）通过netstat –r组合检测系统的路由表信息
（4）通过sar –n组合显示系统的网络运行状态
五、Oracle在Linux下的性能优化
Oracle数据库内存参数的优化
与oracle相关的系统内核参数：SGA、PGA参数设置
系统全局区又称SGA （System Global Area）
程序缓存区又称PGA（Program Global Area）
Oracle下磁盘存储性能优化
文件系统的选择（ext2/ext3、xfs、ocfs2）
Oracle ASM存储
1.优化oracle性能参数之前要了解的情况
1）物理内存有多大
2）操作系统估计要使用多大内存
3）数据库是使用文件系统还是裸设备
4）有多少并发连接
5）应用是OLTP类型还是OLAP类型
OLTP：On-Line Transaction Processing联机事务处理系统
OLAP：On-Line Analyst Processing联机分析处理系统
OLTP即联机事务处理，就是我们经常说的关系数据库，意即记录即时的增、删、改、查，就是我们经常应用的东西，这是数据库的基础；
OLAP即联机分析处理，是数据仓库的核心部心，所谓数据仓库是对于大量已经由OLTP形成的数据的一种分析型的数据库，用于处理商业智能、决策支持等重要的决策信息。
2.oracle数据库内存参数的优化
（1）系统内核参数
修改 /etc/sysctl.conf 这个文件，加入以下的语句：
kernel.shmmax = 2147483648
kernel.shmmni = 4096
kernel.shmall = 2097152
kernel.sem = 250 32000 100 128
fs.file-max = 65536
net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 65000
参数依次为：
Kernel.shmmax:共享内存段的最大尺寸（以字节为单位）。
Kernel.shmmni：系统中共享内存段的最大数量。
Kernel.shmall：共享内存总量，以页为单位。
fs.file-max：文件句柄数，表示在Linux系统中可以打开的文件数量。
net.ipv4.ip_local_port_range：应用程序可使用的IPv4端口范围。
需要注意的几个问题
关于Kernel.shmmax
Oracle SGA 由共享内存组成，如果错误设置 SHMMAX可能会限制SGA 的大小，SHMMAX设置不足可能会导致以下问题：ORA-27123:unable to attach to shared memory segment，如果该参数设置小于Oracle SGA设置，那么SGA就会被分配多
个共享内存段。这在繁忙的系统中可能成为性能负担，带来系统问题。
Oracle建议Kernel.shmmax最好大于sga，以让oracle共享内存区SGA在一个共
享内存段中，从而提高性能。
关于Kernel.shmall
表示系统共享内存总大小，以页为单位。
一个32位的Linux系统，8G的内存，可以设置kernel.shmall = 2097152，即为：2097152*4k/1024/1024 = 8G就是说可用共享内存一共8G，这里的4K是32位操作
系统一页的大小，即4096字节。
关于Kernel.shmmni
表示系统中共享内存段的最大数量。系统默认是4096，一般无需修改，在SUN OS下还有Kernel.shmmin参数，表示共享内存段最小尺寸，勿要混肴！
（2）SGA、PAG参数的设置
A Oracle在内存管理方面的改进
Oracle 9i通过参数PGA_AGGREGATE_TARGET参数实现PGA自动管
理 Oracle 10g通过参数SGA_TARGET参数实现了SGA的自动管理，
Oracle 11g实现了数据库所有内存块的全自动化管理，使得动态管理SGA和
PGA成为现实。
自动内存管理的两个参数：
MEMORY_TARGET：表示整个ORACLE实例所能使用的内存大小，包括PGA 和SGA的整体大小，即这个参数是动态的，可以动态控制SGA和PGA的大小。
MEMORY_MAX_TARGET：这个参数定义了MEMORY_TARGET最大可以达
到而不用重启实例的值，如果没有设置MEMORY_MAX_TARGET值，默认等于MEMORY_TARGET的值。
使用动态内存管理时，SGA_TARGET和PGA_AGGREGATE_TARGET代表它
们各自内存区域的最小设置，要让Oracle完全控制内存管理，这两个参数应该设
置为0。
B Oracle五种内存管理方式
?自动内存管理,即AMM (Automatic Memory Management）
?自动共享内存管理，即ASMM（Automatic Shared Memory Management）
?手动共享内存管理
?自动PGA管理
?手动PGA管理
自动内存管理（AMM）
默认安装oracle11g的实例就是AMM方式。通过如下查看：
示例如下：
SQL> show parameters target
NAME TYPE VALUE
------------ --------------------- ------------------ ----------------------
archive_lag_target integer 0
db_flashback_retention_target integer 1860
fast_start_io_target integer 0
fast_start_mttr_target integer 0
memory_max_target big integer 1400M
memory_target big integer 1400M
pga_aggregate_target big integer 0
sga_target big integer 0
注意：如果初始化参数 LOCK_SGA ＝ true ，则 AMM 是不可用的。
自动共享内存管理
自动共享内存管理是oracle10g引进的，如果要使用自动共享内存管理，只需设置MEMORY_TARGET=0，然后显式指定SGA_TARGET即可。
示例如下：
SQL> alter system set memory_target=0 scope=both;
System altered.
SQL> alter system set sga_target=1024m scope=both;
System altered.
SQL>
手工共享内存管理
Oracle9i以及以前版本，只能手工设置共享内存管理，如果要使用手动共享内存管理，首先需要设置SGA_TARGET 与 MEMORY_TARGET为0。
SGA包含主要参数有：
share_pool_size：共享池大小，建议300-500M之间。
Log_buffer：日志缓冲区大小，建议1-3M之间。
Large_pool_size：大缓冲池大小，非MTS系统，建议在20-30M之间。
Java_pool_size：java池大小，没有java应用时，建议10-20M之间。
db_cache_size：数据缓冲区大小，根据可使用内存大小，尽可能大。
自动PAG管理
Oracle9i版本引入了自动PGA管理，如果使用的是AMM管理方式，则无需担心PGA的配置，但是如果对对AMM管理不放心的话，可以设置自动PGA管理，设置
WORKAREA_SIZE_POLICY ＝ AUTO
然后指定PGA_AGGREGATE_TARGET大小即可。，
手工PAG管理
如果要做到精确的控制PGA，还可以设置手动管理PGA，设置
WORKAREA_SIZE_POLICY = manual
然后分别指定PGA相关参数即可：
PGA相关参数有：
SORT_AREA_SIZE
SORT_AREA_RETAINED_SIZE，
3.Oracle下磁盘存储性能优化
①选择文件系统存取数据
文件系统的选择
单一文件系统（ext2、ext3、xfs等）
集群文件系统（gfs、ocfs2）
文件系统存储优缺点：
优点：管理维护方便。
缺点：数据读写要经过操作系统级的缓存，效率不是很高。
②ASM（Automatic Storage Management）
ASM优点：
数据可直接读写，无需经过操作系统存取效率很高，读写效率与直接的原始设备基本相同。
Oracle提供了专门的管理和维护工具
Linux性能监控、调优(CPU篇) 前言: 网上其实有很多关于这方面的文章,那为什么还会有此篇呢,有这么几个原因,是我翻 译的动力,第一,概念和内容虽然老套,但都讲得很透彻,而且还很全面.第二,理论结合实际,其中案例分析都不错.第三,不花哨,采用的工具及命令都是最基本的,有助于实际操作.但本人才疏学浅,译文大多数都是立足于自己对原文的理解,大家也可以自己去OSCAN上找原文,如果有什么较大出入,还望留言回复,甚是感激! 1.0 性能监控介绍 性能优化就是找到系统处理中的瓶颈以及去除这些的过程,多数管理员相信看一些相关的"cook book"就可以实现性能优化,通常通过对内核的一些配置是可以简单的解决问题,但并不适合每个环境,性能优化其实是对OS 各子系统达到一种平衡的定义,这些子系统包括了: CPU Memory IO Network 这些子系统之间关系是相互彼此依赖的,任何一个高负载都会导致其他子系统出现问题.比如: 大量的页调入请求导致内存队列的拥塞 网卡的大吞吐量可能导致更多的CPU开销 大量的CPU开销又会尝试更多的内存使用请求 大量来自内存的磁盘写请求可能导致更多的CPU 以及IO问题 所以要对一个系统进行优化,查找瓶颈来自哪个方面是关键,虽然看似是某一个子系统 出现问题,其实有可能是别的子系统导致的. 1.1 确定应用类型 基于需要理解该从什么地方来入手优化瓶颈,首先重要的一点,就是理解并分析当前系 统的特点,多数系统所跑的应用类型,主要为2种: IO Bound(译注:IO 范畴): 在这个范畴中的应用,一般都是高负荷的内存使用以及存储系统,这实际上表示IO 范畴的应用,就是一个大量数据处理的过程.IO 范畴的应用不对CPU 以及网络发起更多请求(除非类似NAS这样的网络存储硬件).IO 范畴的应用通常使用CPU 资源都是为了产生IO 请求以及进入到内核调度的sleep 状态.通常数据库软件(译 注:mysql,oracle等)被认为是IO 范畴的应用类型.
灰铸铁的热处理 退火 1.去应力退火为了消除铸件的残余应力，稳定其几何尺寸，减少或消除切削加工后产生的畸变，需要对铸件进行去应力退火。 去应力退火温度的确定，必须考虑铸铁的化学成分。普通灰铸铁当温度起过550℃时，即可能发生部分渗碳体的石墨化和粒化，使强度和硬度降低。当含有合金元素时，渗碳体开始分解的温度可提高到650℃左右。 通常，普通灰铸铁去应力退火温度以550℃为宜，低合金灰铸铁为600℃，高合金灰铸铁是可提高到650℃，加热速度一般选用60～120℃/h.保温时间决定于加热温度、铸件的大小和结构复杂程度以及对消除应力程度的要求。铸件去应力退火的冷却速度必须缓慢，以免产生二次残余内应力，冷却速度一般控制在20～40℃/h，冷却到200～150℃以下，可出炉空冷。 一些灰铸铁件的去应力退火规范示于表1. 2.石墨化退火灰铸铁件进行石墨化退火是为了降低硬度，改善加工性能，提高铸铁的塑性和韧性。 若铸件中不存在共晶渗碳体或其数量不多时，可进行低温石墨化退火；当铸件中共晶渗碳体数量较多时，须进行高温石墨化退火。 （1）低温石墨化退火，铸铁低温退火时会出现共析渗碳体石墨化与粒化，从而使铸件硬度降低，塑性增加。 灰铸铁低温石墨化退火工艺是将铸件加热到稍低于Ac1下限温度，保温一段时间使共析渗碳体分解，然后随炉冷却。
（2）高温石墨化退火，高温石墨化退火工艺是将铸件加热至高于Ac1上限以上的温度，使铸铁中的自由渗碳体分解为奥氏体和石墨，保温一段时间后根据所要求的基体组织按不同的方式进行冷却。 正火 灰铸铁正火的目的是提高铸件的强度、硬度和耐磨性，或作为表面淬火的预备热处理，改善基体组织。一般的正火是将铸件加热到Ac上限+30～50℃，使原始组织转变为奥氏体，保温一段时间后出炉空冷。形状复杂的或较重要的铸件正火处理后需再进行消除内应力的退火。如铸铁原始组织中存在过量的自由渗碳体，则必须先加热到Ac1上限+50～100℃的温度，先进行高温石墨化以消除自由渗碳体在正火温度范围内，温度愈高，硬度也愈高。因此，要求正火后的铸铁具有较高硬度和耐磨性时，可选择加热温度的上限。 正火后冷却速度影响铁素体的析出量，从而对硬度产生影响。冷速愈大，析出的铁素体数量愈少，硬度愈高。因此可采用控制冷却速度的方法）（空冷、风冷、雾冷），达到调整铸铁硬度的目的。 淬火与回火 1.淬火铸铁淬火工艺是将铸件加热到Ac1上限+30～50℃的温度，一般取850～900℃，使组织转变成奥氏体，并在此温度下保温，以增加碳在奥氏体中的溶解度，然后进行淬火，通常采用油淬。 对于形状复杂或大型铸件应缓慢加热，必要时可在500～650℃预热，以避免不均匀加热而造成开裂。 随奥氏体化温度升高，淬火后的硬度越高，但过高的奥氏体化温度，不但增加铸铁变形和开裂的危险，并产生较多的残留奥氏体，使硬度下降。 灰铸铁的淬透性与石墨大小、形状、分布、化学成分以及奥氏体晶粒度有关。
按照传统，Linux不同的发行版本和不同的内核对各项参数及设置均做了改动，从而使得系统能够获得更好的性能。下边将分四部分介绍在Red Hat Enterprise Linux AS和SUSE LINUX Enterprise Server系统下，如何用以下几种技巧进行性能的优化： 1、Disabling daemons （关闭daemons) 2、Shutting down the GUI (关闭GUI) 3、C hanging kernel parameters (改变内核参数） 4、Kernel parameters （内核参数） 5、Tuning the processor subsystem（处理器子系统调优） 6、Tuning the memory subsystem （内存子系统调优） 7、Tuning the file system（文件系统子系统调优） 8、Tuning the network subsystem（网络子系统调优） 1 关闭daemons 有些运行在服务器中的daemons (后台服务)，并不是完全必要的。关闭这些daemons可释放更多的内存、减少启动时间并减少C PU处理的进程数。减少daemons数量的同时也增强了服务器的安全性。缺省情况下，多数服务器都可以安全地停掉几个daemons。 Table 10-1列出了Red Hat Enterprise Linux AS下的可调整进程. Table 10-2列出了SUSE LINUX Enterprise Server下的可调整进程
注意：关闭xfs daemon将导致不能启动X，因此只有在不需要启动GUI图形的时候才可以关闭xfs daemon。使用startx 命令前，开启xfs daemon，恢复正常启动X。 可以根据需要停止某个进程，如要停止sendmail 进程，输入如下命令： Red Hat: /sbin/service sendmail stop SUSE LINUX: /etc/init.d/sendmail stop 也可以配置在下次启动的时候不自动启动某个进程，还是send mail： Red Hat: /sbin/chkconfig sendmail off SUSE LINUX: /sbin/chkconfig -s sendmail off 除此之外，LINUX还提供了图形方式下的进程管理功能。对于Red Hat，启动GUI，使用如下命令：/usr/bin/redhat-config-serv ices 或者鼠标点击M ain M enu -> System Settings -> Serv er Settings -> Serv ices.
耐热金属材料机械性能影响因素 摘要：本文主要根据实践经验进行研究分析，对金属材料的机械性能所产生的影响一般具有几方面的重要因素，例如，蠕变极限、焊接工艺、在金属材料当中所产生的化学成分等，所以通过对这些因素的分析，提出了相应的解决措施。 关键词：耐热金属材料；机械性能；蠕变极限；化学成分 引言 在很多企业中譬如说航空、电力、冶金、化工、石油等，这些行业中材料都是在比较高的温度背景下运行，所以必须利用耐高温的金属原料。在耐高温的金属原料的运行背景下，耐高温的金属原料必须具备以下两个方面的性能，金属原料在高温下具有稳定的化学性和高温强度。必须要仔细研习解析耐高温原料的影响元素，才能根据原因运用适当的方法以便提升耐高温金属原料的机械能力。 一、探讨耐热金属材料机械性能影响原因的意义 如果从耐热金属材料所使用的环境观察，其性能主要包括在两个方面，也就是它的高温强度以及它的化学稳定性能。但是，如果要是针对耐热金属材料，就必须要认真的分析研究它主要的影响因素，再根据具体原因采用相应的解决措施，从而提高金属材料的性能。耐热材料指的是具有蠕变变形小、断裂强度高等特点，同时在正常的使用过程中必须要具有一定的稳定性。然而在使用耐热材料的一些设备时，其设计概念却产生了一定的变化，曾经把坚决不破坏的设计思想是作为一个安全寿命进行设计的，从思想上主要是以安全设计以及允许损伤设计进行转变的。所谓运行安全设计指的是当局部材料出现破损时，其余下的部分仍然可以承受起破损部位的应力，而不会导致全部的零件出现破损情况，而设计允许损伤时主要是通过假设情况下出现裂纹，而当裂纹在扩展期间内的设备则仍然可以继续使用，对此，基于这种思想变化，对于开发者在设计考虑方法时就必须要做相应的转变，也就是要从一种材料的耐高温度以及对它蠕变的强度极限选择材料，找对方向。 二、耐热金属材料的性能特点 一般耐热的金属材料通常是与能源相关的条件下相互作用的，主要可以分成两种，（1）在静止状态下所应用的部件，例如有喷钼、材料电池电解质、透平叶片、人造卫星使用的热防护板等，但是如果根据卡诺循环基理观察，如果是有关能源的使用材料其温度越高，它的使用效率也会越高，当应用棱聚变能的状态时，如果所使用的温度过高时，其要求也会越高。（2）有动作机械部件，也就是透平喷气发动机可以对其使用离心力的部件。它的具体要求就是必须要具有蠕变性能以及抗氧化的性能。此外，如果要更好的使用自然能源，在各方面的要求上也会更为严格，如果要使用复合材料，也就是这种耐热结构的材料。通常情况下，如果金属材料在一定的室温下，其变形以及塑性主要是根据位错运动实现的，一般晶界的强调会很高，所以当位错运动时它就会具有很大阻力，因此，在室温下的
影响Informix数据库性能的主要参数 影响CPU使用率的配置参数和环境变量 Online 配置文件onconfig中的下列参数对CPU的利用率有明显的影响: ? NUMCPUVPS ? SINGLE_CPU_VP ? MULTIPROCESSOR ? AFF_NPROCS ? AFF_SPROC ? NUMAIOVPS ? OPTCOMPAND ? NETTYPE NUMCPUVPS、MULTIPROCESSOR和SINGL_CPU_VP NUMCPUVPS参数规定了Online 开始启动的CPU VP的数量。分配的CPU VP 的个数不要超过可以为它们服务的CPU的个数。 ?对于单处理器的计算机系统，Informix 建议使用一个CPU VP。 ?对于有4个以上CPU，主要用做数据库服务器的多处理器系统，Informix 建议设置NUMCPUVPS的值等于处理器总数减一。 ?对于双处理器系统，运行两个CPU VP可能会改善性能。这需要监控操作系统的CPU使用情况。可以使用操作系统命令sar 或vmstat。 如果运行多个CPU VP，应将MULTIPROCESSOR 设置为1，当设置MULTIPROCESSOR 为1时，Online 以对应于多处理器的方式执行锁定。否则，设置该参数为0。 注意：如果设置SINGLE_CPU_VP参数为，则NUMCPUVPS 参数的值也必须是1，如果后者大于1，Online就不能初始化并显示下面的错误信息： Cannot have 'SINGLE_CPU_VP' now-zero and 'NUMCPUVPS' greater t han 1 AFF_NPROCS 和AFF_SPROC 在支持Online和客户应用的系统上，可以通过操作系统把应用连接到某些特定的CPU。这样做可以有效地保留剩余的CPU给Online CPU VP使用，它们是用AFF--NPROCES和AFF_SPROC配置参数连接到剩余CPU的。 AFF_NPROCS指定了连接到Online的CPU VP上的CPU的个数。连接一个CPU VP 到一个CPU 会引起该CPU VP在这个CPU上的排它性运行。 AFF_SPROC指定了Online把CPU VP连接到CPU上时所启动的CPU。
1.0影响材料性能的因素 2.01.1碳当量对材料性能的影响字串9 决定灰铸铁性能的主要因素为石墨形态和金属基体的性能。当碳当量（）较高时，石墨的数量增加，在孕育条件不好或有微量有害元素时，石墨形状恶化。这样的石墨使金属基体能够承受负荷的有效面积减少，而且在承受负荷时产生应力集中现象，使金属基体的强度不能正常发挥，从而降低铸铁的强度。在材料中珠光体具有好的强度、硬度，而铁素体则质底较软而且强度较低。当随着 C、Si的量提高，会使珠光体量减少，铁素体量增加。因此，碳当量的提高将在石墨形状和基体组织两方面影响铸铁铸件的抗拉强度和铸件实体的硬度。在熔炼过程控制中，碳当量的控制是解决材料性能的一个很重要的因素。 1.2合金元素对材料性能的影响 在灰铸铁中的合金元素主要是指Mn、Cr、Cu、Sn、Mo等促进珠光体生成元素，这些元素含量会直接影响珠光体的含量，同时由于合金元素的加入，在一定程度上细化了石墨，使基体中铁素体的量减少甚至消失，珠光体则在一定的程度上得到细化，而且其中的铁素体由于有一定量的合金元素而得到固溶强化，使铸铁总有较高的强度性能。在熔炼过程控制中，对合金的控制同样是重要的手段。 1.3炉料配比对材料的影响字串4 过去我们一直坚持只要化学成分符合规范要求就应该能够获得符合标准机械性能材料的观点，而实际上这种观点所看到的只是常规化学成分，而忽略了一些合金元素和有害元素在其中所起的作用。如生铁是Ti的主要来源，因此生铁使用量的多少会直接影响材料中Ti的含量，对材料机械性能产生很大的影响。同样废钢是许多合金元素的来源，因此废钢用量对铸铁的机械性能的影响是非常直接的。在电炉投入使用的初期，我们一直沿用了冲天炉的炉料配比（生铁：25~35%，废钢：30~35%）结果材料的机械性能（抗拉强度）很低，当我们意识到废钢的使用量会对铸铁的性能有影响时及时调整了废钢的用量之后，问题很快得到了解决，因此废钢在熔化控制过程中是一项非常重要的控制
LINUX性能调优方法总结 大多数 Linux 发布版都定义了适当的缓冲区和其他 Transmission Control Protocol（TCP）参数。可以修改这些参数来分配更多的内存，从而改进网络 性能。设置内核参数的方法是通过 proc 接口，也就是通过读写 /proc 中的值。幸运的是，sysctl 可以读取 /etc/sysctl.conf 中的值并根据需要填充 /proc，这样就能够更轻松地管理这些参数。清单 2 展示在互联网服务器上应用于 Internet 服务器的一些比较激进的网络设置。 # Use TCP syncookies when needed net.ipv4.tcp_syncookies = 1 # Enable TCP window scaling net.ipv4.tcp_window_scaling: = 1 # Increase TCP max buffer size net.core.rmem_max = 16777216 net.core.wmem_max = 16777216 # Increase Linux autotuning TCP buffer limits net.ipv4.tcp_rmem = 4096 87380 16777216 net.ipv4.tcp_wmem = 4096 65536 16777216 # Increase number of ports available net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 65000 将这些设置添加到 /etc/sysctl.conf 的现有内容中。第一个设置启用TCP SYN cookie。当从客户机发来新的 TCP 连接时，数据包设置了 SYN 位，服务 器就为这个半开的连接创建一个条目，并用一个 SYN-ACK 数据包进行响应。在正常操作中，远程客户机用一个 ACK 数据包进行响应，这会使半开的连接 转换为全开的。有一种称为 SYN 泛滥（SYN flood）的网络攻击，它使 ACK 数据包无法返回，导致服务器用光内存空间，无法处理到来的连接。SYN cookie 特性可以识别出这种情况，并使用一种优雅的方法保留队列中的空间（细节参见参考资料一节）。大多数系统都默认启用这个特性，但是确保配 置这个特性更可靠。 启用 TCP 窗口伸缩使客户机能够以更高的速度下载数据。TCP 允许在未从远程端收到确认的情况下发送多个数据包，默认设置是最多 64 KB，在与延迟比 较大的远程客户机进行通信时这个设置可能不够。窗口伸缩会在头中启用更多的位，从而增加窗口大小。 后面四个配置项增加 TCP 发送和接收缓冲区。这使应用程序可以更快地丢掉它的数据，从而为另一个请求服务。还可以强化远程客户机在服务器繁忙时发
离心玻璃棉的建筑声学特征及应用 离心玻璃棉内部纤维蓬松交错,存在大量微小的孔隙,就是典型的多孔性吸声材料,具有良好的吸声特性。离心玻璃棉可以制成墙板、天花板、空间吸声体等,可以大量吸收房间内的声能,降低混响时间,有利于提高语言清晰度,也有利于减少室内噪声。在轻体隔墙的空腔内填入离心玻璃棉,不但起到良好的保温作用,还可以较大幅度地提高墙体的隔声性能,有利于隔绝噪声,也有利于保证室内谈话的私密性。使用离心玻璃棉制成管道或风机罩的衬里可以起到消声作用,有利于降低管道中气流与机械振动产生的噪声,使空调系统更加安静。离心玻璃棉具有良好的弹性,可以作为楼板减振垫层的主要材料,显著地降低楼上的脚步、奔跑、拖动物品等撞击产生的噪声对楼下房间的影响。? 离心玻璃棉的声学特性不但与厚度与容重有关,也与罩面材料、结构构造等因素有关。在建筑应用中还需同时兼顾造价、美观、防火、防潮、粉尘、耐老化等多方面问题。本文将就离心玻璃棉 相关的建筑声学基本概念、建筑吸声应用、建筑隔声应用、建筑消声应用、国内外不同声学产品 对比,以及相关的国家规范标准等方面近可能详细地讨论离心玻璃棉的建筑声学特性及应用。 一、建筑声学的基本概念 1)声音???物体的振动产生“声”,振动的传播形成“音”。人们通过听觉器官感受声音,声音就是物理现象,不同的声音人们有不同的感受,相同声音的感受也会因人而异。美妙的音乐令人陶醉,清晰激昂的演讲令人鼓舞,但有时侯,邻居传来的音乐声使人难以入睡,她人之间的甜言蜜语也许令人烦恼。建筑声学不同于其她物理声学,主要研究目的在于如何使人们在建筑中获得良好的声音环境,涉及的问题不局限于声音本身,还包括心理感受、建筑学、结构学、材料学甚至群体行为学等多方面问题。? 人耳的听觉下限就是0db,低于15dｂ的环境就是极为安静的环境,安静的会使人不知所措。乡村 的夜晚大多就是25-3０ｄb,除了细心才能够体会到的流水、风、小动物等自然声音以外,其她感觉 一片宁静,这也就是生活在喧嚣之中的城市人所追求的净土。城市的夜晚会因区域不同而有所不同。较为安静区域的室内一般在30－35dｂ,如果您住在繁华的闹市区或就是交通干线附近,将不得不忍受40-50ｄb(甚至更高)的噪声,如果碰巧邻居就是一位不通情达理的人,夜深人静时蹦蹦跳跳、高声喧哗,也许更要饱受煎熬了。人们正常讲话的声音大约就是6０-7０db,大声呼喊可达１00db。 在中式餐馆中,往往由于缺乏吸声处理,人声鼎沸,声音将达到70-80db,有国外研究报道噪声中进餐会影响健康。人耳的听觉上限一般就是１２０db,超过120dｂ的声音会造成听觉器官的损伤,140db的声音会使人失去听觉。高分贝喇叭、重型机械、喷气飞机引擎等都能够产生超过1２0ｄb的声音。?人耳听觉非常敏感,正常人能够察觉１dｂ的声音变化,3db的差异将感到明显不同。人耳存在掩蔽效应,当一个声音高于另一个声音10ｄb时,较小的声音因掩蔽而难于被听到与理解,由于掩蔽效应,在90-10０db的环境中,即使近距离讲话也会听不清。人耳有感知声音频率的能力,频率高的声音人们会有“高音”的感觉,频率低的声音人们会有“低音”的感觉,人耳正常的听觉频率范围就是2０-20kｈz。人耳耳道类似一个２-3cm的小管,由于频率共振的原因,在200０-3００0ｈz的范围内声音被增强,这一频率在语言中的辅音中占主导地位,有利于听清语言与交流,但人耳最先老化的频率也在这个范围内。一般认为,50０hz以下为低频,５00ｈz-２0０0hz为中频,2000hz以上为高频。语言的频率范围主要集中在中频。人耳听觉敏感性由于频率的不同有所不同,频率越低或越高时敏感度变差,也就就是说,同样大小的声音,中频听起来要比低频与高频的声音响。? 2)频率特性??声音可以分解为若干(甚至无限多)频率分量的合成。为了测量与描述声音频率特性,人们使用频谱。频率的表示方法常用倍频程与1/3倍频程。倍频程的中心频率就是3１、5、63、125、250、５00、１k、２ｋ、４k、８k、１6kｈz十个频率,后一个频率均为前一个频率的两倍,因此被称为倍频程,而且后一个频率的频率带宽也就是前一个频率的两倍。在有些更为精细的要求下,将频率更细地划分,形成1/3倍频程,也就就是把每个倍频程再划分成三个频带,中心频率就是２0、31、5、4０、5０、６3、８0、１00、125、16０、200、250、31５、400、500、630、8０0、1ｋ、1、25ｋ、1、6k、2k、2、5ｋ、3、15k、4k、５ｋ、6、3k、8k、10k、12、5k、16k、２０ｋhz等三十个频率,后一个频率均为前一个频率的2１/３倍。在实际工程中更关心人耳敏感的部分,因此,除进行必要的科学研究以外,大多数情况下考虑的频率范围在10０hz到5khz。如果将声音的频 率分量绘制成曲线就形成了频谱。 对于各种建筑声学材料来讲,不同频率条件下声学性能就是不同的。有的材料具有良好的高频吸
数据库选型的五大要素 面对品种繁多的数据库产品，如何才能独具慧眼，选中适合自己的数据库产品呢？众所周知，正确的评估、选型与数据库技术本身同样重要。而通常，数据库厂商都会在性能清单和技术基准表中尽量展现产品最佳的一面，对产品弱点却避免提及或进行遮掩，关于这一点，业界已经是人尽皆知了。其实在挑选和评估过程中，首要目标是选择一款能够满足甚至超过预定要求的技术或解决方案。选型的正确方法将使用户在面对众多产品时，提高其做出最佳选择的能力。 数据库选型时，必须考虑以下五大因素： 1. 开发要求 2. 性能/成本 3. 数据库运行和管理 4. 可升级性 5. 总体拥有成本 开发要求 首先，需要清楚自己究竟想使用什么开发技术。例如，你是要以https://www.doczj.com/doc/755279845.html,访问传统的关系型数据库？还是要以纯面向对象技术构建J2EE应用平台？又或是需要建设XML Web Services？如果你要实现的是纯关系型的开发典范，那么实际要 使用的受支持的标准（和非标准）SQL功能有多少？ 如果你要规划的是面向对象开发策略，那么在原计划里的数据库支持真正的面向对象吗？它是如何支持的？若有需要, 它能同时提供SQL的功能吗？数据库支持这个功能吗？虽然,有些关系型数据库声称支持对象开发，但实际上并不是直 接支持的。这种非直接的体系结构将导致更多的事务处理故障，以及潜在的可升级性和性能问题。 另外，你还需要确定自己的前端技术如何与后端进行“对话”。你的业务逻辑是放在客户机一端呢？还是放在服务器一端？你要使用哪些脚本语言？它们与后端服务器的兼容性如何？它们是快速应用开发（RAD）环境吗？ 目前，实现基于关系型数据库的应用可以选择传统的主流品牌，这些数据库产品有着很成熟的关系技术以及广泛的应用资源。但是,如果实现的是基于面向对象技术的应用、又或是数据结构更为复杂时，不妨考虑目前一些公司推出的所谓 后关系数据库。它所代表的正好是关系数据库和面向对象技术的融合，以多维数据引擎作为核心，从根本上支持复杂的对象存储及主流的二维表，同时也已经配备了功能强大的应用服务引擎，可作对象逻辑操作的平台。它的出现已经为传统数据库领域带来了冲击，而在面向对象数据库方面更是广受欢迎。 性能/成本 测量数据库性能最常见的方法是TPC基准。TPC明确地定义了数据库方案、数据量以及SQL查询。测量的结果是，在特 定的操作系统上，配置了特定的数据库版本，以及在惊人的硬件条件下，每项事务的成本是多少——其中的事务可以是TPC测试中定义的任何数据库操作。 从理论上来讲，这类基准旨在提供不同产品间客观的比较值。但在现实中，这些方案又有多少能准确反映并回答你在挑选技术时所存在的疑惑？其次，所有技术厂商发布的TPC基准都会超过以前发布的结果。这样，TPC基准在更大程度上 反映的是为解决问题而投入的内存和CPU量，而不是数据库性能的任何真实表现。 以笔者多年所见，只有在真实的环境中进行实际的比较测试才可以推断出数据库的预期性能及评估所需成本。常用的方法包括平衡移植，把原来的数据转移到类似硬件上的另一套数据库，然后以真实的客户端连接这套测试对象。又或是以数据产生器针对真实的数据模型，建立出庞大的数据量，再以客户端连接作测试。 这种做法跟实验室中的做法的不同之处有以下几点：第一，试验中的硬件构架跟你预期的方案不会有太大的差别；第二，所测试的事务在宽度和深度方面跟未来计划的也差不太远；第三，如果是硬件条件一样，我们可以直接看出测试对象跟原来方案有着多少差异。
影响金属材料疲劳强度的八大因素 Via 常州精密钢管博客 影响金属材料疲劳强度的八大因素 材料的疲劳强度对各种外在因素和内在因素都极为敏感。外在因素包括零件的形状和尺寸、表面光洁度及使用条件等，内在因素包括材料本身的成分，组织状态、纯净度和残余应力等。这些因素的细微变化，均会造成材料疲劳性能的波动甚至大幅度变化。 各种因素对疲劳强度的影响是疲劳研究的重要方面，这种研究将为零件合理的结构设计、以及正确选择材料和合理制订各种冷热加工工艺提供依据，以保证零件具有高的疲劳性能。 应力集中的影响 常规所讲的疲劳强度，都是用精心加工的光滑试样测得的，然而，实际机械零件都不可避免地存在着不同形式的缺口，如台阶、键槽、螺纹和油孔等。这些缺口的存在造成应力集中，使缺口根部的最大实际应力远大于零件所承受的名义应力，零件的疲劳破坏往往从这里开始。 理论应力集中系数Kt ：在理想的弹性条件下，由弹性理论求得的，缺口根部的最大实际应力与名义应力的比值。 有效应力集中系数（或疲劳应力集中系数）Kf：光滑试样的疲劳极限σ-1与缺口试样疲劳极限σ-1n的比值。 有效应力集中系数不仅受构件尺寸和形状的影响，而且受材料的物理性质、加工、热处理等多种因素的影响。 有效应力集中系数随着缺口尖锐程度的增加而增加，但通常小于理论应力集中系数。 疲劳缺口敏感度系数q：疲劳缺口敏感度系数表示材料对疲劳缺口的敏感程度，由下式计算。 q的数据范围是0-1，q值越小，表征材料对缺口越不敏感。试验表明，q并非纯粹是材料常数，它仍然和缺口尺寸有关，只有当缺口半径大于一定值后，q值才基本与缺口无关，而且对于不同材料或处理状态，此半径值也不同。 尺寸因素的影响
数据库选型的五大要素 ■ 余詠衡 如果引用结构化的决策方法，确保本文所介绍的数据库选型应考虑的五大要素都得到全面及客观的评估，那么根据其与项目、产品和组织的关系进行利害权衡，就能做出理智的数据库选型决策。 面对品种繁多的数据库产品，如何才能独具慧眼，选中适合自己的数据库产品呢？众所周知，正确的评估、选型与数据库技术本身同样重要。而通常，数据库厂商都会在性能清单和技术基准表中尽量展现产品最佳的一面，对产品弱点却避免提及或进行遮掩，关于这一点，业界已经是人尽皆知了。其实在挑选和评估过程中，首要目标是选择一款能够满足甚至超过预定要求的技术或解决方案。选型的正确方法将使用户在面对众多产品时，提高其做出最佳选择的能力。而数据库选型时，必须考虑以下五大因素。 开发要求 首先，需要清楚自己究竟想使用什么开发技术。例如，你是要以https://www.doczj.com/doc/755279845.html,访问传统的关系型数据库？还是要以纯面向对象技术构建J2EE应用平台？又或是需要建设XML Web Services？如果你要实现的是纯关系型的开发典范，那么实际要使用的受支持的标准（和非标准）SQL功能有多少？ 如果你要规划的是面向对象开发策略，那么在原计划里的数据库支持真正的面向对象吗？它是如何支持的？若有需要,它能同时提供SQL的功能吗？数据库支持这个功能吗？虽然有些关系型数据库声称支持面向对象开发，但实际上并不是直接支持的。这种非直接的体系结构将导致更多的事务处理故障，以及潜在的可升级性和性能问题。 另外，你还需要确定自己的前端技术如何与后端进行“对话”。你的业务逻辑是放在客户机一端呢？还是放在服务器一端？你要使用哪些脚本语言？它们与后端服务器的兼容性如何？它们是 快速应用开发（RAD）环境吗？ 目前，实现基于关系型数据库的应用可以选择传统的主流品牌，这些数据库产品有着很成熟的关系技术以及广泛的应用资源。但是,如果实现的是基于面向对象技术的应用、又或是数据结构更为复杂时，不妨考虑目前一些公司推出的所谓后关系数据库。它所代表的正好是关系数据库和面向对象技术的融合，以多维数据引擎作为核心，从根本上支持复杂的对象存储及主流的二维表，同时也已经配备了功能强大的应用服务引擎，可作对象逻辑操作的平台。它的出现已经为传统数据库领域带来了冲击，而在面向对象数据库方面更是广受欢迎。 平衡性能与成本 测量数据库性能最常见的方法是TPC基准。TPC明确地定义了数据库方案、数据量以及SQL查询。测量的结果是，在特定的操作系统上，配置了特定的数据库版本，以及在惊人的硬件条件下，每项事
1.0 影响材料性能的因素 2.01.1 碳当量对材料性能的影响字串9 决定灰铸铁性能的主要因素为石墨形态和金属基体的性能。当碳当量（）较高时，石墨的数量增加，在孕育条件不好或有微量有害元素时，石墨形状恶化。这样的石墨使金属基体能够承受负荷的有效面积减少，而且在承受负荷时产生应力集中现象，使金属基体的强度不能正常发挥，从而降低铸铁的强度。在材料中珠光体具有好的强度、硬度，而铁素体则质底较软而且强度较低。当随着 C、Si的量提咼，会使珠光体量减少，铁素体量增加。因此，碳当量的提咼将在石墨形状和基体组织两方面影响铸铁铸件的抗拉强度和铸件实体的硬度。在熔炼过程控制中，碳当量的控制是解决材料性能的一个很重要的因素。 1.2 合金元素对材料性能的影响 在灰铸铁中的合金元素主要是指Mn、Cr、Cu、Sn、Mo 等促进珠光体生成 元素，这些元素含量会直接影响珠光体的含量，同时由于合金元素的加入，在一定程度上细化了石墨，使基体中铁素体的量减少甚至消失，珠光体则在一定的程度上得到细化，而且其中的铁素体由于有一定量的合金元素而得到固溶强化，使铸铁总有较咼的强度性能。在熔炼过程控制中，对合金的控制同样是重要的手段。 1.3 炉料配比对材料的影响字串4 过去我们一直坚持只要化学成分符合规范要求就应该能够获得符合标准机械性能材料的观点，而实际上这种观点所看到的只是常规化学成分，而忽略了一些合金元素和有害元素在其中所起的作用。如生铁是Ti的主要来源，因此生铁使用量的多少会直接影响材料中Ti的含量，对材料机械性能产生很大的影响。同样废钢是许多合金元素的来源，因此废钢用量对铸铁的机械性能的影响是非常直接的。在电炉投入使用的初期，我们一直沿用了冲天炉的炉料配比（生铁：25~35%，废钢：30~35%）结果材料的机械性能（抗拉强度）很低，当我们意识到废钢的使用量会对铸铁的性能有影响时及时调整了废钢的用量之后，问题很快得到了解决，因此废钢在熔化控制过程中是一项非常重要的控制 参数。因此炉料配比对铸铁材料的机械性能有着直接的影响，是熔炼控制的重点。
Linux中的Weblogic性能测试调整 一．操作系统参数调整 1.linux TCP连接数调整 通过命令：ulimit –n 查看当前最大TCP连接数，这表示当前用户的每个 进程最多允许同时打开多少个文件。一般系统默认为1024，在并发量大 的情况下肯定不够用。 修改此限制的最简单办法：ulimit –n
三、简答题 1．简述哪些因素对钢材性能有影响？ 化学成分；冶金缺陷；钢材硬化；温度影响；应力集中；反复荷载作用。2．钢结构用钢材机械性能指标有哪几些？承重结构的钢材至少应保证哪几项指标满足要求？ 钢材机械性能指标有：抗拉强度、伸长率、屈服点、冷弯性能、冲击韧性； 承重结构的钢材应保证下列三项指标合格：抗拉强度、伸长率、屈服点。3．钢材两种破坏现象和后果是什么？ 钢材有脆性破坏和塑性破坏。塑性破坏前，结构有明显的变形，并有较长的变形持续时间，可便于发现和补救。钢材的脆性破坏，由于变形小并突然破坏，危险性大。 4．选择钢材屈服强度作为静力强度规范值以及将钢材看作是理想弹性一塑性材料的依据是什么？ 选择屈服强度f y 作为钢材静力强度的规范值的依据是：①他是钢材弹性及塑性工作的分界点，且钢材屈服后，塑性变开很大（2%~3%），极易为人们察觉，可以及时处理，避免突然破坏；②从屈服开始到断裂，塑性工作区域很大，比弹性工作区域约大200倍，是钢材极大的后备强度，且抗拉强度和屈服强度的比例又较 大（Q235的f u /f y ≈1.6~1.9）,这二点一起赋予构件以f y 作为强度极限的可靠安 全储备。 将钢材看作是理想弹性—塑性材料的依据是：①对于没有缺陷和残余应力影响的 试件，比较极限和屈服强度是比较接近（f p =(0.7~0.8)f y ），又因为钢材开始屈服 时应变小（ε y ≈0.15%）因此近似地认为在屈服点以前钢材为完全弹性的，即将屈服点以前的б-ε图简化为一条斜线；②因为钢材流幅相当长（即ε从0.15%到2%~3%），而强化阶段的强度在计算中又不用，从而将屈服点后的б-ε图简化为一条水平线。 5．什么叫做冲击韧性？什么情况下需要保证该项指标？ 韧性是钢材抵抗冲击荷载的能力，它用材料在断裂时所吸收的总能量(包括弹性和非弹性能)来度量，韧性是钢材强度和塑性的综合指标。在寒冷地区建造的结构不但要求钢材具有常温(℃ 20)冲击韧性指标，还要求具有负温(℃ 0、℃ 20 -或℃ 40 -)冲击韧性指标。
一、影响灰铸铁力学性能的主要因素： 化学成分（C、Si、Mn、P、S合金元素）灰铸铁的力学性能金相组织 石墨的形状、大小、分布工艺因素和冶金因素 和数量以及基体组织 工艺、冶金因素：主要有冷却速度，铁液的过热处理、孕育处理、炉料特性等（1）关于冷却速度的影响铸铁是一种对冷却速度敏感性很大的材料，同一铸件的厚壁和薄壁部分，内部和外表都可能获得相差悬殊的组织，俗称为组织的不均匀性。因为石墨化过程在很大程度上取决于冷却速度。影响铸件冷却速度的因素较多：铸件壁厚和重量、铸型材料的种类、浇冒口和重量等等。由于铸件的壁厚、重量和结构取决于工作条件，不能随意改变，故在选择化学成分时应考虑到它们对组织的影响。 （2）关于铁液孕育处理的影响孕育处理就是在铁液进入铸件型腔前，把孕育剂附加到铁液中以改变铁液的冶金状态，从而可改善铸铁的显微组织和性能。 对灰铸铁而言，进行孕育处理是为了获得A型石墨、珠光体基体、细小共晶团的组织，以及减少铸件薄壁或边角处的白口倾向和对铸件壁厚的敏感性；对可锻铸铁而言，是为了缩短短退火周期，增大铸件的允许壁厚和改善组织的结构；对球墨铸铁而言，是为了减少铸件白口倾向，提高球化率和改善石墨的圆整性。 （3）关于铁液过热处理的影响。提高铁液过热温度可以：①增加化合碳含量和相应减少石墨碳含量，②细化石墨，并使枝晶石墨的形成，③消除铸铁的“遗传性”，④提高铸件断面上组织的均匀性，⑤有利于铸件的补缩。同样，铁液保温也有铁液过热的类似作用。 （4）关于炉料特性的影响实际生产中往往发现改变金属炉料（例如采用
不同产地的生铁或改变炉料的配比等)而化学成分似乎无变化的情况下铸铁具有不同的组织和性能，这说明原材料的性质直接影响着用它熔炼出来的铸铁的性质，称为铸铁的：“遗传性”为此，采用提高铁液温度和使用多种铁料配料可消除这种“遗传性”，并改善铸铁的组织和性能。 综上所述，铸铁的工艺因素和冶金因素对铸铁的力学性能有着很大的影响，因此，不应忽视对这些影响因素的控制。 二、灰铸铁不可用热处理的方法来达到牌号要求 一般说来，热处理能在很大程度上改善铸造合金的组织和性能，但在灰铸铁条件下，热处理所能发挥的作用相对较小。在灰铸铁中，石墨对铸铁性能的影响很大，而任何的热处理方法都不能改变石墨的形态和分布，故不可通过热处理来有效地提高灰铸铁的性能使之达到牌号要求。 但是，提高灰铸铁力学性能的方法很多，如合理选配化学成分、改变炉料组成、过热处理铁液、孕育处理、微量或低合金化等，都可取得很好效果。 三、生产高牌号灰铸铁（孕育铸铁）的注意事项 生产产高牌号灰铸铁(一般指HT200以上)时，为了获得高的力学性能，必须尽可能地减少石墨的数量、减小石墨的长度。传统的方法就是降低铁液的碳、硅含量、提高铁液的冷凝速度，但幅度稍大时就会出现D型过冷石墨及白口，反而降低灰铸铁的力学性能。 在炉前或在浇注前往铁液中添加适量的、以硅铁为主的铁合金碎粒被称作孕育处理。孕育处理在铁液中提供大量的、石墨借以生核的生核质点。有效的孕育将促进石墨的析出，从而消除白口、细化片状石墨并使过冷石墨转变为无方向性均布石墨(A型石墨)，不但可大幅度地提高综合力学性能，同时还提高铸
Linux 2.6.31内核优化指南 作者：Ken Wu Email: ken.wug@https://www.doczj.com/doc/755279845.html, 介绍 本文档是一篇关于Linux Kernel 2.6.31的最简优化指南。作者旨在编译一份性 能最佳且适合普通Application/Server开发用的内核。(非生产环境) 本文提及的内核调优，主要是通过选择最佳编译选项，删除无用驱动，减少内核尺寸，关闭部分安全特性等方式来进行的。 优化后的效果，主要体现在OS启动时间，启动后的内存占用以及应用程序运行性能。 由于作者水平有限，如果描述错误，还请不吝指教。 运行环境 虚拟机Virtualbox 3.1.4 CPU Core 2 Duo P9500 2.53G双核开启vt-x, APIC 磁盘 虚拟10G的SATA磁盘 内存 分了1G物理内存 网卡 虚拟AMD PCNet32 100M 其他USB，串口，显卡，声卡全关 作者是在虚拟机中编译的内核，如果你与作者的运行环境不同，则本文档中的部分描述可能会与你的实际情况有一定出入。 不过，相信大部分用户在看到选项释义时，能做出适合自己的选择。 说明 下列选项中，通过"// "注释的行，代表金国步写的内核选项简介中未提及的选项释义。 通过红色"<==="注释的行，代表内核默认开启，本文档推荐关闭的选项，释
义部分会给出关闭的理由。 参考资料 金国步写的内核选项简介 Linux Kernel Database Linuxsir BBS 优化前后性能对比 项目优化前优化后 内核尺寸 4.1M 1.6M 启动时间（含dhcp+默认init service）22s14s 启动后的内存占用25M22M APP SPEC测试成绩待测待测 General setup ---> [ ] Prompt for development and/or incomplete code/drivers <===显示尚在开发中或尚未完成的代码和驱动.我不是内核或驱动开发人员。 () Local version - append to kernel release [ ] Automatically append version information to the version string Kernel compression mode (Bzip2) ---> <===对比默认的Gzip，Bzip2拥有更高的压缩比 [*] Support for paging of anonymous memory (swap) [*] System V IPC [*] BSD Process Accounting
Linux 性能测试与分析 Linux 性能测试与分析 Revision History 1 性能测试简介 l 性能测试的过程就是找到系统瓶颈的过程。 l 性能测试(包括分析和调优)的过程就是在操作系统的各个子系统之间取得平衡的过程。l 操作系统的各个子系统包括： ?CPU
?Memory ?IO ?Network 他们之间高度依赖，互相影响。比如： 1. 频繁的磁盘读写会增加对存的使用 2. 大量的网络吞吐，一定意味着非常可观的CPU利用率 3. 可用存的减少可能增加大量的swapping，从而使系统负载上升甚至崩溃 2 应用程序类型 性能测试之前，你首先需要判断你的应用程序是属于那种类型的，这可以帮助你判断哪个子系统可能会成为瓶颈。 通常可分为如下两种： CPU bound –这类程序，cpu往往会处于很高的负载，当系统压力上升时，相对于磁盘和存，往往CPU首先到达瓶颈。Web server，mail server以及大部分服务类程序都属于这一类。 I/O bound –这类程序，往往会频繁的访问磁盘，从而发送大量的IO请求。IO类应用程序往往利用cpu发送IO请求之后，便进入sleep状态，从而造成很高的IOWAIT。数据库类程序，cache服务器往往属于这种类型。 3 CPU
3.1 性能瓶颈 3.1.1 运算性能瓶颈 作为计算机的计算单元，其运算能力方面，可能出现如下瓶颈： 1. 用户态进程CPU占用率很高 2. 系统态(核态)CPU占用率很高 测试CPU的运算性能，通常是通过计算圆周率来测试CPU的浮点运算能力和稳定性。据说Pentium CPU的一个运算bug就是通过计算圆周率来发现的。圆周率的计算方法，通常是计算小数点后104万位，通过比较运算时间来评测CPU的运算能力。 常用工具： 1. SUPER PI(π) 2. Wprime 与SuperPI不同的是，可以支持多核CPU的运算速度测试 3. FritzChess 一款国际象棋测试软件，测试每秒钟可运算的步数 突破CPU的运算瓶颈，一般只能靠花钱。比如提高时钟频率，提高L1,L2 cache容量或不断追求新一代的CPU架构： Core -> Nehalem(E55x，如r710，dsc1100) -> Westmere –> Sandy Bridge 3.1.2 调度性能瓶颈 CPU除了负责计算之外，另一个非常重要的功能就是调度。在调度方面，CPU可能会出现如下性能瓶颈： 1. Load平均值超过了系统可承受的程度 2. IOWait占比过高，导致Load上升或是引入新的磁盘瓶颈 3. Context Switch过高，导致CPU就像个搬运工一样，频繁在寄存器(CPU Register)和运行队列(run queue)之间奔波 4. 硬中断CPU占比接近于100% 5. 软中断CPU占比接近于100% 超线程 超线程芯片可以使得当前线程在访问存的间隙，处理器可以使用它的机器周期去执行另外一个线程。一个超线程的物理CPU可以被kernel看作是两个独立的CPU。 3.2 典型监控参数 图1：top