值得收藏的14个Linux下CPU监控工具

 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。

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。

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//stat两个,这两个的详细介绍参考:/proc/stat[1]和/proc//stat[2]。

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 

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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。

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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。

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。

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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。

$ mpstat -P ALL 10 20 

结果如下:

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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。

11:15:41 up 82 days, 20:34,  8 users,  load average: 0.28, 0.40, 0.43 

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。

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更加详细的解释:

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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,00.263-0.094-0.011=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。

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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。

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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。

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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。

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14. 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。

$ sudo apt install PCP PCP-gui 

File->Open View选择需要打开的视图,比如CPU、Disk、Memory等。

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15. collectl和colplot

15.1 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:

sudo apt-get install collectl 

collectl的使用很简单,默认collectl显示cpu、磁盘、网络信息。

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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。

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collectl --top可以代替top命令:

值得收藏的14个Linux下CPU监控工具

collectl --vmstat可以代替vmstat命令:

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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。

15.2 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。

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