内容简介：做积极的人，而不是积极废人
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做积极的人，而不是积极废人
作者：Arnold Lu
原文：https://www.cnblogs.com/arnoldlu/p/9462221.html
01. top
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。
1.1 /proc/loadavg
load average取自/proc/loadavg。
<span>9.53 9.12 8.37 3/889 28165</span>
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。
1.2 top使用
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。
top采样来源你还依赖于/proc/stat和/proc/
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，几系统处于空闲态。 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
02. perf
《 系统级性能分析工具perf的介绍与使用 [3] 》有关于perf使用的详细介绍，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。
03. sar和ksar
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 [4] 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。
<span>LC_ALL=C sar -A > sar.txt</span>
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。
更详细请参考
• 《 How To Create sar Graphs With kSar To Identifying Linux Bottlenecks [5] 》
• 《 Collect and report Linux System Activity Information with sar [6] 》。
04. mpstat
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。
<span>$ mpstat -P ALL <span>10</span> <span>20</span></span>
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。
05. uptime
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。
<span><span>11</span>:<span>15</span>:<span>41</span> up <span>82</span> days, <span>20</span>:<span>34</span>, <span>8</span> users, load average: <span>0.28</span>, <span>0.40</span>, <span>0.43</span></span>
06. vmstat
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：
参考文档：《 Linux Performance Measurements using vmstat [7] 》
07. pidstat
pidstat主要用于监控全部或指定进程占用系统资源的情况。
7.1 查看CPU使用情况
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。
7.2 查看内存使用情况
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。
7.3 查看磁盘使用情况
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
kB_rd/s: 每秒进程从磁盘读取的数据量(以kB为单位)。
kB_wr/s: 每秒进程向磁盘写的数据量(以kB为单位)。
kB_ccwr/s：每秒进程被取消向磁盘写的数据量(以kB为单位)。
Command:：拉起进程对应的命令。
08. time
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
09. cpustat
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
10. htop
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。
11. atop
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。
12. glances
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。
13. nmon
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。
13. pcp-gui
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。
<span>$ sudo apt install pcp pcp-gui</span>
File->Open View选择需要打开的视图，比如CPU、Disk、Memory等。
14. collectl和colplot
14.1 collectl使用
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：
<span>sudo apt-<span>get</span> install collectl</span>
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。
14.2 colplot使用
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。
参考文档：《 Collectl: Linux 性能监控的全能冠军 [8] 》、
《 Collectl Documentation [9] 》、《 Collectl Examples - An Awesome Performance Analysis Tool in Linux [10] 》
References
[1] /proc/stat: https://www.cnblogs.com/arnoldlu/p/9187775.html#system_proc_stat
[2] /proc//stat: https://www.cnblogs.com/arnoldlu/p/9187775.html#process_proc_stat
[3] 系统级性能分析工具perf的介绍与使用: https://www.cnblogs.com/arnoldlu/p/6241297.html
[4] ksar: https://sourceforge.net/projects/ksar/
[5] How To Create sar Graphs With kSar To Identifying Linux Bottlenecks: https://www.cyberciti.biz/tips/identifying-linux-bottlenecks-sar-graphs-with-ksar.html
[6] Collect and report Linux System Activity Information with sar: https://www.thomas-krenn.com/en/wiki/Collect_and_report_Linux_System_Activity_Information_with_sar
[7] Linux Performance Measurements using vmstat: https://www.thomas-krenn.com/en/wiki/Linux_Performance_Measurements_using_vmstat
[8] Collectl: Linux 性能监控的全能冠军: https://linux.cn/article-3154-1.html
[9] Collectl Documentation: http://collectl.sourceforge.net/Documentation.html
[10] Collectl Examples - An Awesome Performance Analysis Tool in Linux: https://linoxide.com/monitoring-2/collectl-tool-install-examples/
END
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