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系统性能监控

發(fā)布時間:2024/9/30 windows 34 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 系统性能监控 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

http://blog.csdn.net/ithomer/article/details/6129177

top進入視圖

top視圖 01

【top視圖 01】是剛進入top的基本視圖,我們來結(jié)合這個視圖講解各個數(shù)據(jù)的含義。

第一行:
10:01:23 — 當前系統(tǒng)時間
126 days, 14:29 — 系統(tǒng)已經(jīng)運行了126天14小時29分鐘(在這期間沒有重啟過)
2 users — 當前有2個用戶登錄系統(tǒng)
load average: 1.15, 1.42, 1.44 — load average后面的三個數(shù)分別是1分鐘、5分鐘、15分鐘的負載情況。

load average數(shù)據(jù)是每隔5秒鐘檢查一次活躍的進程數(shù),然后按特定算法計算出的數(shù)值。如果這個數(shù)除以邏輯CPU的數(shù)量,結(jié)果高于5的時候就表明系統(tǒng)在超負荷運轉(zhuǎn)了。

第二行:
Tasks — 任務(wù)(進程),系統(tǒng)現(xiàn)在共有183個進程,其中處于運行中的有1個,182個在休眠(sleep),stoped狀態(tài)的有0個,zombie狀態(tài)(僵尸)的有0個。

第三行:cpu狀態(tài)
6.7% us — 用戶空間占用CPU的百分比。
0.4% sy — 內(nèi)核空間占用CPU的百分比。
0.0% ni — 改變過優(yōu)先級的進程占用CPU的百分比
92.9% id — 空閑CPU百分比
0.0% wa — IO等待占用CPU的百分比
0.0% hi — 硬中斷(Hardware IRQ)占用CPU的百分比
0.0% si — 軟中斷(Software Interrupts)占用CPU的百分比

在這里CPU的使用比率和windows概念不同,如果你不理解用戶空間和內(nèi)核空間,需要充充電了。

第四行:內(nèi)存狀態(tài)
8306544k total — 物理內(nèi)存總量(8GB)
7775876k used — 使用中的內(nèi)存總量(7.7GB)
530668k free — 空閑內(nèi)存總量(530M)
79236k buffers — 緩存的內(nèi)存量 (79M)

第五行:swap交換分區(qū)
2031608k total — 交換區(qū)總量(2GB)
2556k used — 使用的交換區(qū)總量(2.5M)
2029052k free — 空閑交換區(qū)總量(2GB)
4231276k cached — 緩沖的交換區(qū)總量(4GB)

這里要說明的是不能用windows的內(nèi)存概念理解這些數(shù)據(jù),如果按windows的方式此臺服務(wù)器“危矣”:8G的內(nèi)存總量只剩下530M的可用內(nèi)存。Linux的內(nèi)存管理有其特殊性,復(fù)雜點需要一本書來說明,這里只是簡單說點和我們傳統(tǒng)概念(windows)的不同。

第四行中使用中的內(nèi)存總量(used)指的是現(xiàn)在系統(tǒng)內(nèi)核控制的內(nèi)存數(shù),空閑內(nèi)存總量(free)是內(nèi)核還未納入其管控范圍的數(shù)量。納入內(nèi)核管理的內(nèi)存不見得都在使用中,還包括過去使用過的現(xiàn)在可以被重復(fù)利用的內(nèi)存,內(nèi)核并不把這些可被重新使用的內(nèi)存交還到free中去,因此在linux上free內(nèi)存會越來越少,但不用為此擔(dān)心。

如果出于習(xí)慣去計算可用內(nèi)存數(shù),這里有個近似的計算公式:第四行的free + 第四行的buffers + 第五行的cached,按這個公式此臺服務(wù)器的可用內(nèi)存:530668+79236+4231276 = 4.7GB。

Mem: ?65981420k total, 58765916k used, ?7215504k free, ? ?73828k buffers
? ? ? ?Swap: ?8393952k total, ?5999084k used, ?2394868k free, 24735212k cached


也可以用free查看內(nèi)存剩余:

? ? ? ? ? ? ?total ? ? ? used ? ? ? free ? ? shared ? ?buffers ? ? cached
Mem: ? ? ?65981420 ? 58916032 ? ?7065388 ? ? ? ? ?0 ? ? ?75036 ? 24772128
-/+ buffers/cache: ? 34068868 ? 31912552
Swap: ? ? ?8393952 ? ?5999084 ? ?2394868

?31912552 =?7065388 +?75036 + ? 24772128


對于內(nèi)存監(jiān)控,在top里我們要時刻監(jiān)控第五行swap交換分區(qū)的used,如果這個數(shù)值在不斷的變化,說明內(nèi)核在不斷進行內(nèi)存和swap的數(shù)據(jù)交換,這是真正的內(nèi)存不夠用了。

第六行是空行

第七行以下:各進程(任務(wù))的狀態(tài)監(jiān)控
PID — 進程id
USER — 進程所有者
PR — 進程優(yōu)先級
NI — nice值。負值表示高優(yōu)先級,正值表示低優(yōu)先級
VIRT — 進程使用的虛擬內(nèi)存總量,單位kb。VIRT=SWAP+RES
RES — 進程使用的、未被換出的物理內(nèi)存大小,單位kb。RES=CODE+DATA
SHR — 共享內(nèi)存大小,單位kb
S — 進程狀態(tài)。D=不可中斷的睡眠狀態(tài) R=運行 S=睡眠 T=跟蹤/停止 Z=僵尸進程
%CPU — 上次更新到現(xiàn)在的CPU時間占用百分比
%MEM — 進程使用的物理內(nèi)存百分比
TIME+ — 進程使用的CPU時間總計,單位1/100秒
COMMAND — 進程名稱(命令名/命令行)

多U多核CPU監(jiān)控

在top基本視圖中,按鍵盤數(shù)字“1”,可監(jiān)控每個邏輯CPU的狀況:

top視圖 02

觀察上圖,服務(wù)器有16個邏輯CPU,實際上是4個物理CPU。

cat /proc/cpuinfo可以看到實際的物理cpu數(shù)目

us??--??User CPU time
??????????The time the CPU has spent running users' processes that are not niced.

??????????非nice過的用戶程序所占用的百分比。

sy??--??System CPU time
??????????The time the CPU has spent running the kernel and its processes.

??????????kernel和系統(tǒng)調(diào)用所占用的百分比。

ni??--??Nice CPU time
??????????The time the CPU has spent running users' proccess that have been niced.

??????????被nice過的用戶程序所占百分比。

wa??--??iowait
??????????Amount of time the CPU has been waiting for I/O to complete.

??????????等待IO操作時所占百分比。

hi??--??Hardware IRQ
??????????The amount of time the CPU has been servicing hardware interrupts.

??????????處理硬件中斷所用百分比。

si??--??Software Interrupts
??????????The amount of time the CPU has been servicing software interrupts.

??????????處理軟件中斷所用百分比。

st??--??Steal Time
??????????The amount of CPU 'stolen' from this virtual machine by the hypervisor for other tasks (such as running??another??vir鈥?
??????????tual machine).


id表示cpu空閑率,越高越好

us用戶使用cpu時間

wa是等待IO操作的比率,越低越好

?使用vmstat查看CPU狀況:

使用top查看cpu狀態(tài)時,可以看到CPU在哪些狀態(tài)下占用較多。以及哪些Process占用較多CPU。

而使用vmstat查看,在CPU實用方面,則有其它信息可看。

$vmstat 1????//每隔1s 輸出一次結(jié)果

procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu-----
?r??b???swpd???free???buff??cache???si???so????bi????bo???in???cs?us sy id wa st

?

CPU項目下的:us sy id wa st與top下的相似。

procs下則有幾項有新意:

r:in?run?queue

b:blocked?for?resources?I/O,?paging?etc

如果r 的值持續(xù)較大,且連續(xù)超過CPU Core的數(shù)量,則表明CPU資源嚴重不足,有很多process在等待CPU, CPU計算能力已經(jīng)成為瓶頸。

?

?

?

2. 查看其它IO負載:

當使用top或者vmstat發(fā)現(xiàn)CPU wa時間多時。 vmstat中發(fā)現(xiàn)b列一直比較大的話(超過CPU Core)。則表明IO性能不佳。


進程字段排序

默認進入top時,各進程是按照CPU的占用量來排序的,在【top視圖 01】中進程ID為14210的java進程排在第一(cpu占用100%),進程ID為14183的java進程排在第二(cpu占用12%)。可通過鍵盤指令來改變排序字段,比如想監(jiān)控哪個進程占用MEM最多,我一般的使用方法如下:

1. 敲擊鍵盤“b”(打開/關(guān)閉加亮效果),top的視圖變化如下:

top視圖 03

我們發(fā)現(xiàn)進程id為10704的“top”進程被加亮了,top進程就是視圖第二行顯示的唯一的運行態(tài)(runing)的那個進程,可以通過敲擊“y”鍵關(guān)閉或打開運行態(tài)進程的加亮效果。

2. 敲擊鍵盤“x”(打開/關(guān)閉排序列的加亮效果),top的視圖變化如下:

top視圖 04

可以看到,top默認的排序列是“%CPU”。

3. 通過”shift + >”或”shift + <”可以向右或左改變排序列,下圖是按一次”shift + >”的效果圖:

top視圖 05

視圖現(xiàn)在已經(jīng)按照%MEM來排序了。

改變進程顯示字段

1. 敲擊“f”鍵,top進入另一個視圖,在這里可以編排基本視圖中的顯示字段:

top視圖 06

這里列出了所有可在top基本視圖中顯示的進程字段,有”*”并且標注為大寫字母的字段是可顯示的,沒有”*”并且是小寫字母的字段是不顯示的。如果要在基本視圖中顯示“CODE”和“DATA”兩個字段,可以通過敲擊“r”和“s”鍵:

top視圖 07

2. “回車”返回基本視圖,可以看到多了“CODE”和“DATA”兩個字段:

top視圖 08

top命令的補充

top命令是Linux上進行系統(tǒng)監(jiān)控的首選命令,但有時候卻達不到我們的要求,比如當前這臺服務(wù)器,top監(jiān)控有很大的局限性。這臺服務(wù)器運行著websphere集群,有兩個節(jié)點服務(wù),就是【top視圖 01】中的老大、老二兩個java進程,top命令的監(jiān)控最小單位是進程,所以看不到我關(guān)心的java線程數(shù)和客戶連接數(shù),而這兩個指標是java的web服務(wù)非常重要的指標,通常我用ps和netstate兩個命令來補充top的不足。

監(jiān)控java線程數(shù):
ps -eLf | grep java | wc -l

監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)客戶連接數(shù):
netstat -n | grep tcp | grep 偵聽端口 | wc -l

上面兩個命令,可改動grep的參數(shù),來達到更細致的監(jiān)控要求。

在Linux系統(tǒng)“一切都是文件”的思想貫徹指導(dǎo)下,所有進程的運行狀態(tài)都可以用文件來獲取。系統(tǒng)根目錄/proc中,每一個數(shù)字子目錄的名字都是運行中的進程的PID,進入任一個進程目錄,可通過其中文件或目錄來觀察進程的各項運行指標,例如task目錄就是用來描述進程中線程的,因此也可以通過下面的方法獲取某進程中運行中的線程數(shù)量(PID指的是進程ID):

ls /proc/PID/task | wc -l

在linux中還有一個命令pmap,來輸出進程內(nèi)存的狀況,可以用來分析線程堆棧:

pmap PID

?


負載均值在 uptime 或者 top 命令中可以看到,它們可能會顯示成這個樣子:

  load average: 0.09, 0.05, 0.01

  很多人會這樣理解負載均值:三個數(shù)分別代表不同時間段的系統(tǒng)平均負載(一分鐘、五 分鐘、以及十五分鐘),它們的數(shù)字當然是越小越好。數(shù)字越高,說明服務(wù)器的負載越 大,這也可能是服務(wù)器出現(xiàn)某種問題的信號。

  而事實不完全如此,是什么因素構(gòu)成了負載均值的大小,以及如何區(qū)分它們目前的狀況是 “好”還是“糟糕”?什么時候應(yīng)該注意哪些不正常的數(shù)值?

  回答這些問題之前,首先需要了解下這些數(shù)值背后的些知識。我們先用最簡單的例子說明, 一臺只配備一塊單核處理器的服務(wù)器。

  行車過橋

  一只單核的處理器可以形象得比喻成一條單車道。設(shè)想下,你現(xiàn)在需要收取這條道路的過橋 費 - 忙于處理那些將要過橋的車輛。你首先當然需要了解些信息,例如車輛的載重、以及還有多少車輛正在等待過橋。如果前面沒有車輛在等待,那么你可以告訴后面的司機通過。 如果車輛眾多,那么需要告知他們可能需要稍等一會。

  因此,需要些特定的代號表示目前的車流情況,例如:

  0.00 表示目前橋面上沒有任何的車流。 實際上這種情況與 0.00 和 1.00 之間是相同的,總而言之很通暢,過往的車輛可以絲毫不用等待的通過。

  1.00 表示剛好是在這座橋的承受范圍內(nèi)。 這種情況不算糟糕,只是車流會有些堵,不過這種情況可能會造成交通越來越慢。

  超過 1.00,那么說明這座橋已經(jīng)超出負荷,交通嚴重的擁堵。 那么情況有多糟糕? 例如 2.00 的情況說明車流已經(jīng)超出了橋所能承受的一倍,那么將有多余過橋一倍的車輛正在焦急的等待。3.00 的話情況就更不妙了,說明這座橋基本上已經(jīng)快承受不了,還有超出橋負載兩倍多的車輛正在等待。

  上面的情況和處理器的負載情況非常相似。一輛汽車的過橋時間就好比是處理器處理某線程 的實際時間。Unix?系統(tǒng)定義的進程運行時長為所有處理器內(nèi)核的處理時間加上線程 在隊列中等待的時間。

  和收過橋費的管理員一樣,你當然希望你的汽車(操作)不會被焦急的等待。所以,理想狀態(tài) 下,都希望負載平均值小于 1.00 。當然不排除部分峰值會超過 1.00,但長此以往保持這 個狀態(tài),就說明會有問題,這時候你應(yīng)該會很焦急。

  “所以你說的理想負荷為 1.00 ?”

  嗯,這種情況其實并不完全正確。負荷 1.00 說明系統(tǒng)已經(jīng)沒有剩余的資源了。在實際情況中 ,有經(jīng)驗的系統(tǒng)管理員都會將這條線劃在 0.70:

  “需要進行調(diào)查法則”: 如果長期你的系統(tǒng)負載在 0.70 上下,那么你需要在事情變得更糟糕之前,花些時間了解其原因。

  “現(xiàn)在就要修復(fù)法則”:1.00 。 如果你的服務(wù)器系統(tǒng)負載長期徘徊于 1.00,那么就應(yīng)該馬上解決這個問題。否則,你將半夜接到你上司的電話,這可不是件令人愉快的事情。

  “凌晨三點半鍛煉身體法則”:5.00。 如果你的服務(wù)器負載超過了 5.00 這個數(shù)字,那么你將失去你的睡眠,還得在會議中說明這情況發(fā)生的原因,總之千萬不要讓它發(fā)生。

  那么多個處理器呢?我的均值是 3.00,但是系統(tǒng)運行正常!

  哇喔,你有四個處理器的主機?那么它的負載均值在 3.00 是很正常的。

  在多處理器系統(tǒng)中,負載均值是基于內(nèi)核的數(shù)量決定的。以 100% 負載計算,1.00 表示單個處理器,而 2.00 則說明有兩個雙處理器,那么 4.00 就說明主機具有四個處理器。

  回到我們上面有關(guān)車輛過橋的比喻。1.00 我說過是“一條單車道的道路”。那么在單車道 1.00 情況中,說明這橋梁已經(jīng)被車塞滿了。而在雙處理器系統(tǒng)中,這意味著多出了一倍的 負載,也就是說還有 50% 的剩余系統(tǒng)資源 - 因為還有另外條車道可以通行。

  所以,單處理器已經(jīng)在負載的情況下,雙處理器的負載滿額的情況是 2.00,它還有一倍的資源可以利用。

  多核與多處理器

  先脫離下主題,我們來討論下多核心處理器與多處理器的區(qū)別。從性能的角度上理解,一臺主 機擁有多核心的處理器與另臺擁有同樣數(shù)目的處理性能基本上可以認為是相差無幾。當然實際 情況會復(fù)雜得多,不同數(shù)量的緩存、處理器的頻率等因素都可能造成性能的差異。

  但即便這些因素造成的實際性能稍有不同,其實系統(tǒng)還是以處理器的核心數(shù)量計算負載均值 。這使我們有了兩個新的法則:

  “有多少核心即為有多少負荷”法則: 在多核處理中,你的系統(tǒng)均值不應(yīng)該高于處理器核心的總數(shù)量。

  “核心的核心”法則: 核心分布在分別幾個單個物理處理中并不重要,其實兩顆四核的處理器 等于 四個雙核處理器 等于 八個單處理器。所以,它應(yīng)該有八個處理器內(nèi)核。

  審視我們自己

  讓我們再來看看 uptime 的輸出

  ~ $ uptime

  23:05 up 14 days, 6:08, 7 users, load averages: 0.65 0.42 0.36

  這是個雙核處理器,從結(jié)果也說明有很多的空閑資源。實際情況是即便它的峰值會到 1.7,我也從來沒有考慮過它的負載問題。

  那么,怎么會有三個數(shù)字的確讓人困擾。我們知道,0.65、0.42、0.36 分別說明上一分鐘、最后五分鐘以及最后十五分鐘的系統(tǒng)負載均值。那么這又帶來了一個問題:

  我們以哪個數(shù)字為準?一分鐘?五分鐘?還是十五分鐘?

  其實對于這些數(shù)字我們已經(jīng)談?wù)摿撕芏?#xff0c;我認為你應(yīng)該著眼于五分鐘或者十五分鐘的平均數(shù) 值。坦白講,如果前一分鐘的負載情況是 1.00,那么仍可以說明認定服務(wù)器情況還是正常的。 但是如果十五分鐘的數(shù)值仍然保持在 1.00,那么就值得注意了(根據(jù)我的經(jīng)驗,這時候你應(yīng)該增加的處理器數(shù)量了)。



總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的系统性能监控的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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