メモリーパフォーマンスの問題の識別 (CLI)

言語:

アプライアンスのメモリーハードウェアのボトルネックを特定して解決するには、次の手順を使用します。分析データセットの結果に基づき、追加の DRAM を取り付けてメモリーパフォーマンスを向上させるための修正アクションを提案します。

Creating a Worksheet (CLI)の説明に従ってワークシートを作成し、そのワークシートを選択したあと、「dataset」と入力します。
```
hostname:analytics worksheets> select worksheet-000
hostname:analytics worksheet-000> dataset
```

「set name=arc.accesses[hit/miss]」と入力してから「commit」と入力することで、ヒット/ミス別のキャッシュ ARC アクセスをワークシートに追加します。

hostname:analytics worksheet-000 dataset (uncommitted)> set name=arc.accesses[hit/miss]
                           name = arc.accesses[hit/miss]
hostname:analytics worksheet-000 dataset (uncommitted)> commit

「done」と入力してから再度「done」と入力し、コンテキストを終了します。
```
hostname:analytics worksheet-000> done
hostname:analytics worksheets> done
```
少なくとも 10 分待ったあと、analytics datasets に移動します。
注 - 10 分は一般的なガイドラインです。メモリー負荷の高い短期間のワークロードがある場合、この時間の長さを調整できます。
```
hostname:> analytics datasets
```

使用可能なデータセットのリストを表示するには、「show」と入力します。

hostname:analytics datasets> show
Datasets:

DATASET     STATE    INCORE  ONDISK  NAME
dataset-000 active    1.27M   15.5M  arc.accesses[hit/miss]
dataset-001 active     517K   9.21M  arc.accesses[hit/miss=metadata hits][L2ARC eligibility]
...
hostname:analytics datasets>

「select」と、名前が arc.accesses[hit/miss] のデータセットを入力します。
この例では、データセット名 arc.accesses[hit/miss] は dataset-000 に対応しています。
```
hostname:analytics datasets> select dataset-000
```
「read 600」と入力し、データセットの最後の 600 秒 (10 分) を読み取ります。
```
hostname:analytics dataset-000> read 600
```

データを調べます。

次の表の条件がすべて存在する場合は、追加の DRAM を取り付けることをお勧めします。

条件	説明
データまたはメタデータに対する ARC アクセスのヒットがミスに比べ、75-97% 以上になっている	ARC は、アプリケーションに必要なデータまたはメタデータを格納することによりメリットを提供しています。
データまたはメタデータに対する ARC アクセスのヒットが先読みのヒットより大幅に高い	大部分の ARC アクセスが先読みメカニズムだけでなく、実際のアプリケーションのために使用されています。
ARC が少なくとも 1 秒あたり 10,000 回アクセスされている	アプライアンスが DRAM をヒットしていますが、これはアイドル状態のシステムの標準的な使用率ではありません。
ほぼすべてのメモリーが ARC によって消費され、未使用のメモリーがほとんど残っていない	アプライアンスは、すでに存在する DRAM の小さなサブセットからホットなワークロードを処理しているだけでなく、ARC で可能性のあるすべての DRAM を利用しています。