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Linux命令拾遗-硬件资源观测

时间:01-26来源:作者:点击数:

简介#

这是Linux命令拾遗系列的第四篇,本篇主要介绍Linux中观测硬件资源的命令,如top、vmstat、pidstat、iostat、sar等。

CPU与内存观测#

vmstat#

vmstat全名是虚拟内存统计信息命令,看起来好像是用来观测内存的,实际上cpu、内存、io资源它都能观测。

$ vmstat -w 1
procs -----------------------memory---------------------- ---swap-- -----io---- -system-- --------cpu--------
 r  b         swpd         free         buff        cache   si   so    bi    bo   in   cs  us  sy  id  wa  st
 4  0            0     12531512       102680       274940    0    0     0     3    0    3   0   0 100   0   0
 2  0            0     12531512       102680       274940    0    0     0     0  106   55  25   0  75   0   0
 2  0            0     12531512       102680       274940    0    0     0     0  105   58  25   0  75   0   0
 2  0            0     12531512       102680       274940    0    0     0     0  105   56  25   0  75   0   0

1s显示一次,第一行是系统启动以来的统计信息,一般可忽略不看,从第二行开始看即可。

  • r:cpu运行队列长度,即有多少线程等待操作系统调度运行,这可看做是cpu的饱和度指标,长时间处于高值一般都有问题。
  • b: 不可中断阻塞的线程数量,一般就是阻塞于io访问的线程数量。
  • swpd: 内存交换到磁盘的内存大小,单位kB
  • free:剩余内存大小,单位kB
  • buff: 用于buff的内存大小,单位kB
  • cache:用于文件页面缓存的内存大小,单位kB
  • si:磁盘换入到内存的当前速度,单位kB/s
  • so:内存换出到磁盘的当前速度,单位kB/s
  • bi:每秒读取的磁盘块数量,单位blocks/s
  • bo:每秒写入的磁盘块数量,单位blocks/s
  • in:每秒中断数量
  • cs:每秒线程上下文切换次数
  • us:cpu用户态使用率
  • sy:cpu内核态使用率
  • id:cpu空闲率
  • wa:等待I/O,线程被阻塞等待磁盘I/O时的CPU空闲时间占总时间的比例
  • st:steal偷取,CPU在虚拟化环境下在其他租户上的开销

mpstat#

mpstat是用来查看cpu上各个核的cpu使用率的,如下:

$ mpstat -P ALL 1
Linux 4.19.128-microsoft-standard (DESKTOP-GC9LLHC)     10/24/21        _x86_64_        (8 CPU)

12:39:37     CPU    %usr   %nice    %sys %iowait    %irq   %soft  %steal  %guest  %gnice   %idle
12:39:38     all   24.57    0.00    0.00    0.00    0.00    1.72    0.00    0.00    0.00   73.71
12:39:38       0    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00   12.28    0.00    0.00    0.00   87.72
12:39:38       1    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00  100.00
12:39:38       2    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00  100.00
12:39:38       3  100.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00
12:39:38       4    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00  100.00
12:39:38       5  100.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00
12:39:38       6    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00  100.00
12:39:38       7    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00  100.00

如上,可见3、5号核的cpu使用率基本满载,而其它核非常空闲,这一般是由于程序多线程设计上有问题,导致某部分线程非常忙,另一部分线程没事干,而mpstat就是用来观测是否有这种cpu核负载不均的问题的。

上面之所以cpu不均衡,是因为我使用stress命令,让2个核满载了,如下:

$ stress -c 2

另外,如果你使用了Linux中的绑核机制,将程序固定在某些核上运行,但绑核配置不合理,也会出现这种现象,如下,我将已在运行的stree进程绑定到1,2号核上运行:

# 查询stress进程号
$ pgrep stress
5477
5478
5479

#使用taskset绑核
$ taskset -pc 1,2 5478
pid 5478 current affinity list: 0-7
pid 5478 new affinity list: 1,2
$ taskset -pc 1,2 5479
pid 5479 current affinity list: 0-7
pid 5479 new affinity list: 1,2
#查看绑核情况
$ taskset -pc 5479
pid 5479 current affinity list: 1,2

# 用mpstat查看cpu使用率,现在发现1,2号核都100%了
$ mpstat -P ALL 1 1
Average:     CPU    %usr   %nice    %sys %iowait    %irq   %soft  %steal  %guest  %gnice   %idle
Average:     all   24.78    0.00    0.00    0.00    0.00    0.99    0.00    0.00    0.00   74.23
Average:       0    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    7.48    0.00    0.00    0.00   92.52
Average:       1  100.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00
Average:       2  100.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00
Average:       3    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00  100.00
Average:       4    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00  100.00
Average:       5    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00  100.00
Average:       6    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00  100.00
Average:       7    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00  100.00

注:绑核其实有利有弊的,程序绑定在某些核上运行,可以避免线程在核间迁移,从而提高CPU缓存的利用率,但一般来说,现在的大多数程序其实是不推荐使用绑核机制的,这应该交给Docker等基础设施来管理。

top#

上面的vmstat、mpstat命令只能看整个系统的情况,而top、pidstat则可以看各个进程的情况,如下:

$ top
top - 13:14:07 up 2 days,  6:38,  0 users,  load average: 1.65, 0.59, 0.27
Tasks:  17 total,   3 running,  14 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
%Cpu(s): 25.0 us,  0.0 sy,  0.0 ni, 74.9 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
MiB Mem :  12693.4 total,  12052.8 free,    271.6 used,    368.9 buff/cache
MiB Swap:   4096.0 total,   4096.0 free,      0.0 used.  12171.8 avail Mem

  PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU  %MEM     TIME+ COMMAND
 3174 work      20   0    3860    104      0 R 100.0   0.0   1:40.75 stress
 3175 work      20   0    3860    104      0 R 100.0   0.0   1:40.76 stress
    1 root      20   0     900    492    428 S   0.0   0.0   0:00.11 init
   10 work      20   0   10044   5140   3424 S   0.0   0.0   0:00.12 bash
 3051 work      20   0 6393208 204364  20116 S   0.0   1.6   0:07.51 java
 3173 work      20   0    3860    980    896 S   0.0   0.0   0:00.00 stress
 3176 work      20   0   10888   3932   3348 R   0.0   0.0   0:00.02 top
  • 第一行是系统概要:当前时间,系统启动时长,系统用户数,系统负载1min/5min/15min
  • 第二行是任务概要:总任务数,正在运行/睡眠/暂停/僵尸任务数
  • 第三行cpu使用率:
    us:非niced进程花费的cpu时间占比
    sy:内核进程花费的cpu时间占比
    ni:niced进程花费的cpu时间占比
    id:内核空闲进程花费的cpu时间占比,一般来说CPU是无法空闲的,CPU空闲着,指的是在运行一个空闲程序的代码。
    wa:等待磁盘io完成花费的cpu时间占比
    hi:处理硬件中断花费的cpu时间占比
    si:处理软件中断花费的cpu时间占比
    st:被其它虚拟机偷取的cpu时间占比
  • 第四行是内存使用率:
    total:总内存大小(MB)
    free:空闲内存大小(MB)
    used:使用中的内存大小(MB)
    buff/cache:用于文件缓存与系统缓存的内存大小(MB)
  • 第五行是swap情况:
    total:总swap文件大小
    free:swap空闲大小
    used:swap使用大小
    avail Mem:可用内存大小,和swap无关,约等于上一行中free+buff/cache

下面的列表显示的就是各进程情况了,除此之外,top还是个交互式命令,可直接在这个界面输入指令使用其更多功能,如下:

指令 功能描述
1 查看1号cpu各核的cpu使用情况,类似mpstat
M 进程按内存使用率倒序,同时按shift + m
P 进程按cpu使用率倒序,同时按shift + p
H 查看线程情况,同时按shift + h
c 查看进程的完整命令行
k 杀死指定pid的进程
h 查看帮助
q 退出top

注意,这里面的指令,很多都是开关式的,比如按1显示cpu各核使用率,再按1就显示整体cpu使用率了。

另外,如果你的电脑是8核的,top中进程的CPU%最高可以到800%,初次看到这种现象时,还很容易吓一跳呢!

pidstat#

pidstat基本和top功能是类似的,不过它是非交互式的命令,一般作为top的补充使用,如下:

# 默认查看活动进程的cpu使用情况,加-t可以查看线程的
$ pidstat 1
13:32:45      UID       PID    %usr %system  %guest   %wait    %CPU   CPU  Command
13:32:46     1000      3051    0.00    1.00    0.00    0.00    1.00     1  java
13:32:46     1000      3241  100.00    0.00    0.00    0.00  100.00     7  stress
13:32:46     1000      3242  100.00    0.00    0.00    0.00  100.00     5  stress

Average:      UID       PID    %usr %system  %guest   %wait    %CPU   CPU  Command
Average:     1000      3051    0.00    0.33    0.00    0.00    0.33     -  java
Average:     1000      3241  100.00    0.00    0.00    0.00  100.00     -  stress
Average:     1000      3242  100.00    0.00    0.00    0.00  100.00     -  stress

# -w可以看线程上下文切换情况
# cswch/s:自愿上下文切换,比如等待io或锁
# nvcswch/s:非自愿上下文切换,比如分给自己时间片用完了,一般需要关注这个,因为现在的程序大多是io密集型的,用完时间片的机会很少
$ pidstat -w 1
13:37:57      UID       PID   cswch/s nvcswch/s  Command
13:37:58     1000      3299      1.00      0.00  pidstat

13:37:58      UID       PID   cswch/s nvcswch/s  Command
13:37:59        0         8      1.00      0.00  init
13:37:59     1000         9      1.00      0.00  wsltermd
13:37:59     1000      3299      1.00      0.00  pidstat

# -v可以看运行进程的线程数与文件描述符数量
$ pidstat -v 1
01:41:34 PM   UID       PID threads   fd-nr  Command
01:41:35 PM  1000       876      95     177  java

# -r可以看运行进程的内存使用情况以及缺页情况
# minflt/s:轻微缺页,一般不用太关注
# majflt/s:严重缺页,一般意味着发生了swrap,量较大时需要关注
$ pidstat -r 1
02:07:24 PM   UID       PID  minflt/s  majflt/s     VSZ     RSS   %MEM  Command
02:07:25 PM   999      2786      2.00      0.00   52792    3140   0.08  redis-server
02:07:25 PM  1000    601098      1.00      0.00   13976    6296   0.16  sshd

# -d可以看某个进程的io使用情况
$ pidstat -d 1
14:12:06      UID       PID   kB_rd/s   kB_wr/s kB_ccwr/s iodelay  Command
14:12:07     1000      3051      0.00     80.00      0.00       0  java
14:12:07     1000      3404      0.00      0.00      0.00      79  stress

free#

其实上面的vmstat、top已经可以看到内存使用情况了,free命令更纯粹一点,如下:

# 查看内存使用情况,-m以MB为单位,-g可以使其以GB为单位
$ free -m
              total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:           3907        1117         778           3        2012        2503
Swap:          1897         708        1189

要特别注意里面的free、buff/cache以及available,如下:

  • free:系统空闲内存,一般来说,随着使用时间越来越长,Linux中free会越来越小,原因是Linux会把访问的文件数据尽可能地缓存在内存中,以便下次读取时能快速返回
  • buff/cache:就是文件缓存到内存中所占内存的大小
  • available:系统真正的可用内存,约等于free+buff/cache,所以系统内存是否足够,你应该看available的值。

slabtop#

slab是Linux操作系统的一种内存分配机制。slab分配器是基于对象进行管理,相同类型的对象归为一类(如进程描述符就是一类),每申请这样一个对象,slab分配器就从一个slab列表中分配一个这样大小的单元出去,而释放时,将其重新保存在该列表中,当以后又要请求新的对象时,就可以从列表中直接获取而不用重复初始化。

其实你可以直接把它理解为内核实现对象池的一种机制,它包含在buff/cache列中,如下可以观测它的内存占用情况:

$ sudo slabtop
 Active / Total Objects (% used)    : 1641750 / 1772440 (92.6%)
 Active / Total Slabs (% used)      : 35906 / 35906 (100.0%)
 Active / Total Caches (% used)     : 107 / 158 (67.7%)
 Active / Total Size (% used)       : 512123.18K / 553465.83K (92.5%)
 Minimum / Average / Maximum Object : 0.01K / 0.31K / 16.75K

  OBJS ACTIVE  USE OBJ SIZE  SLABS OBJ/SLAB CACHE SIZE NAME
282324 246579  87%    0.19K   6722       42     53776K dentry
173824 159910  91%    0.03K   1358      128      5432K kmalloc-32
173784 164054  94%    0.10K   4456       39     17824K buffer_head
167580 159572  95%    0.13K   2793       60     22344K kernfs_node_cache
100839  89862  89%    1.07K   3479       29    111328K ext4_inode_cache
 91260  86183  94%    0.81K   2340       39     74880K fuse_inode
 65084  62708  96%    0.59K   1228       53     39296K inode_cache
 64576  64401  99%    0.50K   1009       64     32288K kmalloc-512
 53120  51516  96%    0.06K    830       64      3320K anon_vma_chain

磁盘观测#

df#

df命令可以很容易的看到文件系统的空间使用情况,如下:

$ df -h
Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
udev            1.9G     0  1.9G   0% /dev
tmpfs           391M  2.7M  389M   1% /run
/dev/sda1       276G  150G  115G  57% /
tmpfs           2.0G     0  2.0G   0% /dev/shm
tmpfs           5.0M  4.0K  5.0M   1% /run/lock

/dev/sda1Use%这一列可以看到磁盘使用了57%了。

iostat#

iostat命令可以很方便的查看磁盘当前的IO情况,如下:

$ iostat -xz 1
avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
           0.06    0.00    0.00    0.00    0.00   99.94

Device:         rrqm/s   wrqm/s     r/s     w/s    rkB/s    wkB/s avgrq-sz avgqu-sz   await r_await w_await  svctm  %util
sda               1.87 17854.96 3799.10 14930.26 42642.19 208548.03    26.82     7.10    0.37    1.04    0.20   0.28 522.73

avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
           4.36    0.00    0.00    0.00    0.00   95.64

Device:         rrqm/s   wrqm/s     r/s     w/s    rkB/s    wkB/s avgrq-sz avgqu-sz   await r_await w_await  svctm  %util
sda               0.00     0.00    0.00  606.00     0.00  2616.00     8.63     0.04    0.06    0.00    0.06   0.06   3.40

注意,和vmstat一样,第一次的输出结果是历史以来的统计值,一般可以忽略不计,如下:

  • %util :磁盘使用率,Linux认为磁盘只能处理一个并发,但SSD或raid实际可以超过一个,所以100%也不一定代表满载。
  • avgqu-sz:磁盘任务队列长度,大于磁盘的并发任务数则磁盘处于饱和状态。
  • svctm:平均服务时间,不包括在磁盘队列中的等待时间。
  • r_await,w_await:读写延迟时间(ms),磁盘队列等待时间+svctm,太大则磁盘饱和。
  • r/s + w/s: 就是当前的IOPS。
  • avgrq-sz:就是当前每秒平均吞吐量 单位是扇区(512b)。

注:上面的命令输出结果是centos中的,ubuntu中iostat命令输出结果稍有不同。

iotop#

iotop以进程的角度查看io情况,如下:

# -P表示只看进程整体的,不然iotop看的是每个线程的
# -o表示只看有io操作的进程,不然iotop会列出所有进程
$ sudo iotop -P -o
Total DISK READ:         3.84 K/s | Total DISK WRITE:       138.97 M/s
Current DISK READ:       3.84 K/s | Current DISK WRITE:      80.63 M/s
    PID  PRIO  USER     DISK READ  DISK WRITE  SWAPIN     IO>     COMMAND
 737183 be/4 root       3.84 K/s   0.00 B/s    0.00 %     88.89 % [kworker/u256:1+flush-8:0]
 761496 be/4 work       0.00 B/s   138.96 M/s  0.00 %     79.09 % stress -d 1
    876 be/4 work       0.00 B/s   7.68 K/s    0.00 %     0.00 %  java -Xms256m -Xmx1g -Xss1m -XX:MaxMetaspaceSize=1g ...

可以看到整个磁盘的当前读写速率,以及各个进程占用的比例。

hcache与vmtouch#

当我们访问一个文件时,内核会帮我们将文件数据缓存到内存中,就是上面free命令中buff/cache这一项,而hcache与vmtouch则可以查看文件缓存的详细信息,如下:

# 查看前6个文件的pagecache大户
$ sudo ./hcache -top 6
+---------------------------------------------------------------------+----------------+------------+-----------+---------+
| Name                                                                | Size (bytes)   | Pages      | Cached    | Percent |
|---------------------------------------------------------------------+----------------+------------+-----------+---------|
| /var/log/journal/ae4a8a4eec6f418a9596826e2f4f6891/system.journal    | 33554432       | 8192       | 7415      | 090.515 |
| /snap/core/11993/usr/lib/snapd/snapd                                | 24113872       | 5888       | 3777      | 064.147 |
| /usr/bin/dockerd                                                    | 104770064      | 25579      | 2692      | 010.524 |
| /usr/local/mysql/bin/mysqld                                         | 227306584      | 55495      | 1774      | 003.197 |
| /var/log/journal/ae4a8a4eec6f418a9596826e2f4f6891/user-1000.journal | 8388608        | 2048       | 1590      | 077.637 |
| /usr/bin/python3.8                                                  | 5482296        | 1339       | 1072      | 080.060 |
+---------------------------------------------------------------------+----------------+------------+-----------+---------+

# 查看指定文件的pagecache详细信息
$ vmtouch -v /usr/local/mysql/bin/mysqld
/usr/local/mysql/bin/mysqld
[OOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOO] 55495/55495

           Files: 1
     Directories: 0
  Resident Pages: 55495/55495  216M/216M  100%
         Elapsed: 0.000275 seconds

# 清除指定文件的pagecache
$ vmtouch -ve /var/log/journal/ae4a8a4eec6f418a9596826e2f4f6891/system.journal
Evicting /var/log/journal/ae4a8a4eec6f418a9596826e2f4f6891/system.journal

           Files: 1
     Directories: 0
   Evicted Pages: 8192 (32M)
         Elapsed: 0.008735 seconds

# 清除pagecache与slab,一般没必要这么做,除非很清楚自己在做什么
$ sync                               # 将修改过的pagecache(脏页),写回到磁盘
$ echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches  # 清除pagecache
$ echo 2 > /proc/sys/vm/drop_caches  # 清除slab
$ echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches  # 清除pagecache与slab

hcache下载地址:https://github.com/silenceshell/hcache

网络观测#

nicstat#

nicstat可以查看整个网卡的使用情况,如下:

$ nicstat -z 1
    Time      Int   rKB/s   wKB/s   rPk/s   wPk/s    rAvs    wAvs %Util    Sat
22:35:22    ens33   38.09    7.13   32.03    6.77  1217.8  1078.4  0.03   0.00
22:35:22       lo    0.07    0.07    0.36    0.36   207.6   207.6  0.00   0.00
    Time      Int   rKB/s   wKB/s   rPk/s   wPk/s    rAvs    wAvs %Util    Sat
22:35:23    ens33    0.27    0.56    3.99    4.99   69.50   114.0  0.00   0.00
    Time      Int   rKB/s   wKB/s   rPk/s   wPk/s    rAvs    wAvs %Util    Sat
22:35:24    ens33    0.21    0.34    3.00    3.00   72.67   116.7  0.00   0.00
    Time      Int   rKB/s   wKB/s   rPk/s   wPk/s    rAvs    wAvs %Util    Sat
22:35:25    ens33    0.28    0.33    4.00    3.00   70.50   111.3  0.00   0.00
    Time      Int   rKB/s   wKB/s   rPk/s   wPk/s    rAvs    wAvs %Util    Sat
22:35:26    ens33    0.34    0.34    5.00    3.00   69.20   116.7  0.00   0.00
    Time      Int   rKB/s   wKB/s   rPk/s   wPk/s    rAvs    wAvs %Util    Sat
22:35:27    ens33    0.28    0.33    4.00    3.00   70.50   111.3  0.00   0.00

其中%Util就是网卡带宽的使用率了。

iftop#

iftop可以用来查看整个网卡以及各个连接的当前网速,如下:

$ sudo iftop -B -nNP
                               244KB                          488KB                           732KB                          977KB                     1.19MB
└──────────────────────────────┴──────────────────────────────┴───────────────────────────────┴──────────────────────────────┴───────────────────────────────
10.134.60.10:10100                                               => 10.134.92.10:29318                                                85.8KB   103KB  94.3KB
                                                                 <=                                                                   2.95KB  3.54KB  3.25KB
10.134.60.10:10100                                               => 10.134.93.9:30981                                                  170KB   103KB  94.3KB
                                                                 <=                                                                   5.41KB  3.49KB  3.21KB
10.134.60.10:35172                                               => 10.134.24.54:3961                                                 13.3KB  9.88KB  5.25KB
                                                                 <=                                                                   58.6KB  60.6KB  32.4KB
10.134.60.10:43240                                               => 10.134.24.55:3960                                                 9.83KB  5.52KB  3.09KB
                                                                 <=                                                                    101KB  53.6KB  31.1KB
10.134.60.10:60932                                               => 10.134.24.55:3961                                                 4.45KB  5.07KB  6.04KB
                                                                 <=                                                                   35.0KB  39.8KB  47.4KB
10.134.60.10:58990                                               => 10.134.24.5:80                                                    22.0KB  19.2KB  22.5KB
─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
TX:             cum:   10.9MB   peak:   1.75MB                                                                               rates:    611KB   438KB   557KB
RX:                    6.49MB            453KB                                                                                         360KB   296KB   332KB
TOTAL:                 17.4MB           2.19MB                                                                                         972KB   735KB   889KB

另外,在nicstat、iftop命令不可用的情况下,也可以使用ifconfig + awk来查看网速,单位B/s,如下:

$ while sleep 1;do ifconfig;done|awk -v RS= 'match($0,/^(\w+):.*RX.*bytes ([0-9]+).*TX.*bytes ([0-9]+)/,a){eth=a[1];if(s[eth][1])print a[1],a[2]-s[eth][2],a[3]-s[eth][3];for(k in a)s[eth][k]=a[k]}'
eth0 294873 353037
lo 2229 2229
eth0 613730 666086
lo 17981 17981
eth0 317336 544921
lo 5544 5544
eth0 237694 516947
lo 2256 2256

全能观测工具sar#

sar是一个几乎全能的观测工具,它可以观测CPU、内存、磁盘、网络等等,不像上面的命令,只是侧重某一方面,正因为它如此强大,掌握起来也要难得多,它的常见用法如下:

# cpu使用率
sar -u ALL 1
# 运行队列与负载
sar -q 1
# 中断次数
sar -I SUM 1
# 进程创建次数与线程上下文切换次数
sar -w 1
# 内存使用、脏页与slab
sar -r ALL 1
# 缺页与内存页扫描
sar -B 1
# 内存swap使用
sar -S 1 1
sar -W 1
# 磁盘IOPS
sar -dp 1
# 文件描述符与打开终端数
sar -v 1 1
# 网卡层使用率
sar -n DEV 1
# tcp层收包发包情况
sar -n TCP,ETCP 1
# socket使用情况
sar -n SOCK 1

这只是列出了sar的一部分用法,实际上sar可以观测到非常多的内容,具体可以man sar查看。

USE法#

从上面介绍的命令来看,能观测到的指标非常多,让人眼花缭乱,一时抓不住重点,好在性能优化大师Brendan Gregg为我们总结了USE法,告诉了我们应该重点关注硬件资源的哪些指标,如下:

  1. 使用率(utilization):即资源使用的百分比,如CPU使用率,内存使用率。
  2. 饱和度(saturation):即资源的饱和情况,如大多数资源都有使用排队机制,饱和度代表队列中有多少任务等待处理。
  3. 错误(errors):即访问资源时发生的错误。

注:使用率与使用率是不同的,比如CPU使用率一般代表时间占用比例,如1s中有800ms在执行真正的代码,CPU使用率就是80%,而内存使用率50%,指的是容量使用了一半,所以使用率可细分为基于容量的使用率与基于时间的使用率。

可以用Java中的线程池来理解这3个指标,如下:

  1. 线程池是一个软件资源。
  2. 线程池的使用率:目前正在运行任务线程数占线程池总线程数的百分比。
  3. 线程池的饱和度:目前正在线程池任务队列中排队的任务数量。
  4. 线程池的错误:触发线程池拒绝策略的次数。

对于CPU、内存、磁盘、网络这4个常见资源,并结合上面介绍的命令,可得出如下的表格:

资源 使用率(utilization) 饱和度(saturation) 错误(errors)
CPU vmstat 1中"us" + "sy" + "st"
sar -u同理
vmstat 1r列大于虚拟cpu数量
sar -q同理
-
内存 free -m的available
vmstat 1的"free"与"swap"
sar -r的"%memused"
vmstat 1的"si"与"so"
sar -B的"pgscank"与"pgscand"
dmesg | grep killed
-
磁盘 iostat -xz 1的"%util"
sar -d 1的"%util"
iostat -xz 1的"avgqu-sz" > 1或"await"居高不下
sar -d 1同理
-
网络 iftop的rates
nicstat的"%Util"
sar -n DEV 1的"rxKB/s"与"txKB/s"
ifconfig的"overruns"与"dropped"
netstat -s|grep "segments retransmited"
sar -n EDEV 1的*drop and *fifo
ifconfig的 "errors"与"dropped"
sar -n EDEV 1的"rxerr/s"与"txerr/s"

全能监控工具#

还有很多类似sar的全能观测工具,大多都比较炫酷,在个人笔记本上使用较多,服务器上采用较少,如下:

dstat#

dstat

bpytop#

bpytop

glances#

glances

nmon#

nmon
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