top是最常用的查看系统资源使用情况的工具,包括CPU、内存等等资源。
这里主要关注CPU资源。
load average取自/proc/loadavg。
9.53 9.12 8.37 3/889 28165
前三个数字是1、5、15分钟内进程队列中平均进程数,包括正在运行的进程+准备好等待运行的进程。
第四个数字分子表示正在运行的进程数,分母是进程总数。最后一个数字是最近运行的进程ID号。
其中top取的是/proc/loadavg的前三个数。
打开top,可以指定更新的周期。
输入H,打开隐藏的线程;输入1,可以显示单核CPU使用情况。
top -H -b -d 1 -n 200 > top.txt,每个1秒统计一次,共200次,显示线程细节,并保存到top.txt中。 其中CPU信息对应的含义如下:
us:user,统计nice小于等于0的用户空间进程,也即优先级为100~120。
ni:nice,统计nice大于0的用户空间进程,也即优先级为121~139。
sys:system,统计内核态运行时间,不包括中断。
id:idle,系统处于空闲态。
wa:iowait,统计io等待时间。
hi:hardware interrupt,统计硬件中断时间。
si:software interrupt,统计软中断时间。
st:steal
这里重点关注CPU占用率。 通过sudo perf top -s comm,可以查看当前系统运行进程占比。
这里不像top一样区分idle、system、user,这里的占比是各个进程在总运行时间里面占比。
通过sudo perf record记录采样信息,然后通过sudo perf report -s comm。
sar是System Activity Report的意思,可以用于实时观察当前系统活动,也可以生成历史记录的报告。
要使用sar需要安装sudo apt install sysstat,然后对sysstat进行配置。
sar用于记录统计信息,ksar用于将记录的信息图形化输出。
ksar下载地址在:https://github.com/vlsi/ksar/releases。
# 将 ENABLED=“false“ 改为ENABLED=“true“
$ sudo gedit /etc/
default
/sysstat
# 修改sar的周期等配置
$ sudo gedit /etc/cron.d/sysstat
# 重启sar服务
$ sudo /etc/init.d/sysstat restart
# sar log存放目录
$ ls -l /
var
/log/sysstat/
使用sar记录开机到目前的统计信息到文件sar.txt。
LC_ALL=C sar -A > sar.txt
PS:这里直接使用sar -A,在ksar中无法正常显示。
如下执行java -jar ksar.jar,然后Data->Load from text file...选择保存的sar.txt文件。得到如下的图表。
还可以通过sar记录一段时间的信息,指定采样周期和采样次数。
这些命令前加上LC_ALL=C之后保存到文件中,都可以在ksar中图形化显示。
sar 1 100-----------------所有cpu合一的统计信息
sar -P ALL 1 100--------包括cpu合一以及单个cpu的统计信息
sar -B 1 100---------------paging统计信息
sar -b 1 100---------------块设备IO统计信息
sar -d 1 100---------------块设备活动统计信息
sar -F 1 100----------------挂载的文件系统统计信息
sar -r ALL------------------ 显示详细的内存使用统计信息
sar -S ------------------------显示swap空间使用情况统计信息
sar -w----------------------- 显示进程创建以及进程切换统计信息
sar -W-----------------------显示swap换入换出统计信息。
mpstat是Multiprocessor Statistics。当没有参数时,mpstat显示系统系统以来所有信息平均值。
常见用法如下,-P ALL监控所有CPU,细节显示特定CPU;10表示每10秒监控一次;20表示监控20次
$ mpstat -P ALL 10 20
结果如下:
usr表示用户空间进程,nice表示nice值大于0的用户空间进程。
sys是内核空间,iowait是I/O等待时间,irq是硬中断,soft是软中断,idle是空闲时间,guest和gnice都是虚拟机时间。
uptime是一个简单获取系统总共运行多长时间,以及最近1分钟、5分钟、15分钟的平均负载。
uptime通过/proc/uptime和/proc/loadavg获取相关信息。
up前是当前系统时间,up后是系统运行时长。
load average后是1分钟、5分钟、15分钟平均负载。
11:15:41 up 82 days, 20:34, 8 users, load average: 0.28, 0.40, 0.43
vmstat主要用于监控系统内存使用情况的工具,但是也包含一些CPU相关信息。
使用方法vmstat 5 5表示运行5次,每次5秒。结果如下:
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st
1 0 472576 228688 559092 1061756 0 0 9 39 1 0 8 4 87 0 0
1 0 472576 228184 559100 1061756 0 0 0 13 1532 3395 10 6 84 0 0
1 0 472576 229308 559100 1061616 0 0 0 0 1446 3449 10 5 85 0 0
0 0 472576 229592 559108 1061616 0 0 0 6 1419 3474 10 5 85 0 0
1 0 472576 229804 559108 1061616 0 0 0 0 1446 3439 10 5 85 0 0
上面的参数可以分为6大部分:进程、内存、swap、io、中断和进程切换、cpu。 更加详细的解释:
pidstat主要用于监控全部或指定进程占用系统资源的情况。
pidstat首次运行时显示自系统启动开始的各项统计信息,之后运行pidstat将显示自上次运行该命令以后的统计信息。用户可以通过指定统计的次数和时间来获得所需的统计信息。
# 显示所有的进程统计信息,包括idle进程。
pidstat -p ALL
# 更加详细的显示了线程统计信息。
pidstat -p ALL -t
# 周期采样和采样次数
pidstat [option] interval [count]
除此之外还可以通过-p获取指定进程的统计信息。 pidstat还可以通过-r获取内存使用统计信息,通过-d获取IO使用统计信息。
pidstat -p ALL -r结果如下:
15时18分21秒 UID PID minflt/s majflt/s VSZ RSS %MEM Command
15时18分21秒 0 1 0.02 0.00 185316 3028 0.08 systemd
15时18分21秒 0 2 0.00 0.00 0 0 0.00 kthreadd
15时18分21秒 0 4 0.00 0.00 0 0 0.00 kworker/0:0H
15时18分21秒 0 6 0.00 0.00 0 0 0.00 mm_percpu_wq
15时18分21秒 0 7 0.00 0.00 0 0 0.00 ksoftirqd/0
15时18分21秒 0 8 0.00 0.00 0 0 0.00 rcu_sched
minflt/s: 每秒次缺页错误次数(minor page faults),次缺页错误次数意即虚拟内存地址映射成物理内存地址产生的page fault次数。
majflt/s: 每秒主缺页错误次数(major page faults),当虚拟内存地址映射成物理内存地址时,相应的page在swap中,这样的page fault为major page fault,一般在内存使用紧张时产生。
VSZ: 该进程使用的虚拟内存(以kB为单位)。
RSS: 该进程使用的物理内存(以kB为单位)。
%MEM: 该进程使用内存的百分比。
Command: 拉起进程对应的命令。
pidstat -p ALL -d结果如下:
15时20分40秒 UID PID kB_rd/s kB_wr/s kB_ccwr/s iodelay Command
15时20分40秒 0 1 -1.00 -1.00 -1.00 243523129 systemd
15时20分40秒 0 2 -1.00 -1.00 -1.00 0 kthreadd
15时20分40秒 0 4 -1.00 -1.00 -1.00 0 kworker/0:0H
15时20分40秒 0 6 -1.00 -1.00 -1.00 0 mm_percpu_wq
15时20分40秒 0 7 -1.00 -1.00 -1.00 714512328679 ksoftirqd/0
15时20分40秒 0 8 -1.00 -1.00 -1.00 417757303594 rcu_sched
time命令可以被用于统计指定程序的CPU耗时。
比如time cksum nomachine_6.0.80_1.exe得到如下结果。
2401940638 32606752 nomachine_6.0.80_1.exe
# 整个操作总耗时,0.263-0.094-0.011=0.158是IO等待耗时。
real 0m0.263s
# 用户态耗时
user 0m0.094s
# 内核态耗时
sys 0m0.011s
2401940638 32606752 nomachine_6.0.80_1.exe
# 第二次执行就可以看出等待IO操作的时间基本上没有了。
real 0m0.098s
user 0m0.097s
sys 0m0.000s
通过sudo apt install cpustat安装,cpustat -T -D -x结果如下。
# 显示Load Avg信息和平均频率等
Load Avg 0.66 0.54 0.49, Freq Avg. 1.46 GHz, 4 CPUs online
# 进程切换次数、硬中断、软中断等等统计信息。
# CPU占用率、用户空间和内核空间占用率等。
3791.1 Ctxt/s, 1709.9 IRQ/s, 1800.0 softIRQ/s, 0.0 new tasks/s, 1 running, 0 blocked
%CPU %USR %SYS PID S CPU Time Task
25.74 25.74 0.00 11435 R 3 2.29w /usr/bin/python3
15.84 15.84 0.00 9445 S 0 1.49w /usr/lib/xorg/Xorg
10.89 9.90 0.99 2722 S 1 1.05w compiz
7.92 0.00 7.92 32352 S 2 16.60s [kworker/2:1]
0.99 0.00 0.99 32397 R 1 0.01s cpustat
0.99 0.99 0.00 11046 S 2 16.20h compiz
0.99 0.99 0.00 1317 S 0 8.76h /usr/NX/bin/nxnode.bin
0.99 0.00 0.99 10293 S 1 1.24m [kworker/1:2]
64.36 53.47 10.89 Total
Load Avg 0.66 0.54 0.49, Freq Avg. 1.75 GHz, 4 CPUs online
2834.8 Ctxt/s, 1190.9 IRQ/s, 1183.3 softIRQ/s, 0.0 new tasks/s, 4 running, 0 blocked
%CPU %USR %SYS PID S CPU Time Task
25.76 25.76 0.00 11435 R 3 2.29w /usr/bin/python3
18.18 18.18 0.00 9445 S 0 1.49w /usr/lib/xorg/Xorg
7.58 7.58 0.00 2722 S 1 1.05w compiz
6.06 0.00 6.06 32352 S 2 16.64s [kworker/2:1]
1.52 0.00 1.52 32397 R 1 0.02s cpustat
1.52 0.00 1.52 8 S 0 3.00h [rcu_sched]
1.52 0.00 1.52 18409 S 0 1.16m update-notifier
62.12 51.52 10.61 Total
Distribution of CPU utilisation (per Task):
% CPU Utilisation Count (%)
0.00 - 1.97 706 98.88
1.97 - 3.94 0 0.00
3.94 - 5.91 0 0.00
5.91 - 7.88 2 0.28
7.88 - 9.85 0 0.00
9.85 - 11.82 0 0.00
11.82 - 13.79 1 0.14
13.79 - 15.76 0 0.00
15.76 - 17.73 1 0.14
17.73 - 19.70 1 0.14
19.70 - 21.67 0 0.00
21.67 - 23.64 0 0.00
23.64 - 25.61 2 0.28
25.61 - 27.57 0 0.00
27.58 - 29.54 0 0.00
29.55 - 31.51 0 0.00
31.52 - 33.48 0 0.00
33.48 - 35.45 0 0.00
35.45 - 37.42 0 0.00
37.42 - 39.39 1 0.14
Distribution of CPU utilisation (per CPU):----------------------------------------------各CPU占用率,分用户空间和内核空间。
CPU# USR% SYS%
0 17.37 1.20
1 8.98 2.40
2 0.60 7.19
3 25.75 0.00
htop和top的功能类似,但是可读性比top更好。在界面按下F5,可以看到进程里面的线程,树形结构表示了父子关系。
atop是一个监控系统资源和进程的工具。它通过CPU使用率来对列表中的进程进行降序排列,而每一个进程则包含了CPU、内存、磁盘和网络状态等信息。它的功能与top和htop类似。
glances是一个由python编写的,与Nmon功能类似的报告工具,它能够报告统计cpu、内存、网络、磁盘和进程。除了报告统计,glances不支持任何其他特性或功能。当程序运行时点击“h”可以显示帮助页面。
Nmon是一个非常容易使用,能够在一个屏幕上监视CPU、内存、网络、磁盘使用状况和进程列表的工具。除了无法管理进程和修改报告显示,Nmon与那些只用于报告的报告工具完全一样。另外,它可以将数据保存到电子表格文件。
Performance Co-Pilot,简称PCP,是一个系统性能和分析框架。它从多个主机整理数据并实时的分析,帮你识别不正常的表现模式。它也提供API让你设计自己的监控和报告解决方案。
安装pcp相关工具。
$ sudo apt install pcp pcp-gui
File->Open View选择需要打开的视图,比如CPU、Disk、Memory等。
collectl是一款非常优秀并且有着丰富的命令行功能的实用程序,你可以用它来采集描述当前系统状态的性能数据。
不同于大多数其它的系统监控工具,collectl 并非仅局限于有限的系统度量,相反,它可以收集许多不同类型系统资源的相关信息,如 cpu 、disk、memory 、network 、sockets 、 tcp 、inodes 、infiniband 、 lustre 、memory、nfs、processes、quadrics、slabs和buddyinfo等。
同时collectl还可以替代常用工具,比如top、vmstat、ps、iotop等。
安装collectl:
sudo apt-get install collectl
collectl的使用很简单,默认collectl显示cpu、磁盘、网络信息。
collectl还可以显示更多的子系统信息,如果选项存在对应的大写选项,大写选项表示更细节的设备统计信息。
b – buddy info (内存碎片)
c – 所有CPU的合一统计信息;C - 单个CPU的统计信息。
d – 整个文件系统Disk合一统计信息;C - 单个磁盘的统计信息。
f – NFS V3 Data
i – Inode and File System
j – 显示每个CPU的Interrupts触发情况;J - 显示每个中断详细触发情况。
l – Lustre
m – 显示整个系统Memory使用情况;M - 按node显示内存使用情况。
n – 显示整个系统的Networks使用情况;N - 分网卡显示网络使用情况。
s – Sockets
t – TCP
x – Interconnect
y – 对系统所有Slabs (系统对象缓存)使用统计信息;Y - 每个slab使用的详细信息。
collectl --all显示所有子系统的统计信息,包括cpu、终端、内存、磁盘、网络、TCP、socket、文件系统、NFS。 collectl --top可以代替top命令: collectl --vmstat可以代替vmstat命令: collectl -c1 -sZ -i:1可以代替ps命令。
collectl和一些处理分析数据工具(比如colmux、colgui、colplot)结合能提供可视化图形。
colplot是collectl工具集的一部分,其将collectl收集的数据在浏览器中图形化展示。
colplot的介绍(http://collectl-utils.sourceforge.net/colplot.html),相关源码可以再collectl-utils]下载:https://sourceforge.net/projects/collectl-utils/files/
解压下载的colplot之后,sudo ./INSTALL安装colplot。
安装之后重启apache服务:
$suod systemctl reload apache2
$sudo systemctl restart apache2
在浏览器中输入http://127.0.0.1/colplot/,即可使用colplot。
通过Change Dir选择存放经过collectl -P保存的数据,然后设置Plot细节、显示那些子系统、plot大小等等。
最后Generate Plot查看结果。
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文章来源:https://mp.weixin.qq.com/s/Ub4-e2zTn2KKa5wAndi4JQ
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