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南阳网站建设口碑,跟男友做网站,登录器显的窗口网站怎么做,wordpress 多用户商城主题文章目录 1 简介2 CPU% 字段3 MEM% 字段4 load average 平均负载 1 简介 top 命令是 Linux 上一个常用的系统监控工具#xff0c;它经常用来监控 Linux 的系统状态#xff0c;是常用的性能分析工具#xff0c;能够显示较全的系统资源信息#xff0c;包括系统负载#xff… 文章目录 1 简介2 CPU% 字段3 MEM% 字段4 load average 平均负载 1 简介 top 命令是 Linux 上一个常用的系统监控工具它经常用来监控 Linux 的系统状态是常用的性能分析工具能够显示较全的系统资源信息包括系统负载CPU 利用分布情况内存使用进程资源占用情况等。 如下示例 top - 15:20:14 up 8 days, 2:19, 1 user, load average: 0.27, 0.16, 0.11 Tasks: 1060 total, 1 running, 1059 sleeping, 0 stopped, 0 zombie %Cpu(s): 0.1 us, 0.1 sy, 0.0 ni, 99.7 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st MiB Mem : 522534.9 total, 501706.3 free, 6081.8 used, 14746.8 buff/cache MiB Swap: 0.0 total, 0.0 free, 0.0 used. 509887.0 avail Mem PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME COMMAND 6710 root 20 0 8875200 191104 62528 S 11.6 0.0 764:24.32 kubelet 4030 openvsw 10 -10 8359168 315392 19072 S 2.6 0.1 313:08.86 ovs-vswitchd 7172 root 20 0 9.8g 262080 105664 S 1.0 0.0 147:18.81 etcd
2601183 root 20 0 225152 8256 3648 R 0.7 0.0 0:02.56 top 13 root 20 0 0 0 0 I 0.3 0.0 14:45.23 rcu_sched 7095 root 20 0 288384 68736 9856 S 0.3 0.0 33:01.24 python
2582570 root 20 0 0 0 0 I 0.3 0.0 0:00.97 kworker/u194:2-flush-251:0 1 root 20 0 27264 16768 8448 S 0.0 0.0 0:59.07 systemd 2 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:03.97 kthreadd 这里主要看进程的 CPU%, MEM% 和 load averge 字段。 2 CPU% 字段 该字段指示了进程在一段时间内的 CPU 利用情况即 cpu 使用的时间比例。 不同平台 top 命令中 cpu 利用率计算方式可能不同不过大致逻辑是统计程序在用户态和内核态的运行时间除以从启动运行到当前时刻的时间或者是通过采样某个时间段内任务的运行时间总和算出某个区间内的cpu利用率下面是一种简单算法 通过 /proc/PID/stat 读取任务在用户态的运行时间 utime内核态运行时间 stime任务开始运行时间 starttime以及系统的 boot 时间 uptime。 接着根据 cpu% (utime stime) * 100 / (HZ * (uptime - starttime)) 计算得到一个 cpu 的利用率。 简单脚本如下 #!/bin/bashpid\(1 # 进程 ID uptime\)(cut -d -f1 /proc/uptime) # 系统运行时间 stat\(( /proc/\)pid/stat) # 进程状态信息 utime\((echo \)stat | cut -d -f14) # 进程用户态运行时间 stime\((echo \)stat | cut -d -f15) # 进程内核态运行时间 starttime\((echo \)stat | cut -d -f22) # 进程开始时间 echo start time \(starttime hz\)(getconf CLK_TCK) # 系统时钟频率 totaltime\(((utime stime)) # 进程总运行时间 seconds\)(echo scale2; (\(uptime - \)starttime / \(hz) | bc) # 经过的秒数 cpuusage\)(echo scale2; 100 * \(totaltime / (\)hz * \(seconds) | bc) # CPU 利用率 echo 进程 \)pid 的 CPU 利用率为 $cpuusage %测试程序 #include stdio.hint main() {while (1) {int count 0;for (;;) {count;if (count % 10000 0)break;}usleep(10);} }进程 5764 的 CPU 利用率为 20.63 %需要注意上述算法是一个简单算法演示了 top 中 cpu 利用率的一个计算方式实际代码中使用时间采样等方式获取到更加精确的 cpu 利用率。 3 MEM% 字段 该字段顾名思义统计的是任务的内存使用率那么该值如何计算呢又是统计的哪部份的内存占用呢如下 首先我们可以使用 ps aux –sort-%mem 统计下系统中内存占用率最高的任务ps 的统计和 top 的统计计算方式一致。 [rootnode-2 ~]# ps aux –sort-%mem USER PID %CPU %MEM VSZ RSS TTY STAT START TIME COMMAND ceph 28122 7.1 1.5 5205592 4071872 ? Ssl Jul11 125:17 /usr/bin/ceph-osd –cluster ceph -f -i 16 –setuser ceph –setgroup dis ceph 25883 7.1 1.5 5232948 4059848 ? Ssl Jul11 124:00 /usr/bin/ceph-osd –cluster ceph -f -i 15 –setuser ceph –setgroup dis ceph 23865 6.4 1.5 5220840 4041976 ? Ssl Jul11 111:47 /usr/bin/ceph-osd –cluster ceph -f -i 19 –setuser ceph –setgroup dis ceph 35957 9.0 1.5 5391688 4021308 ? Ssl Jul11 158:26 /usr/bin/ceph-osd –cluster ceph -f -i 14 –setuser ceph –setgroup dis ceph 18263 6.9 1.5 5307556 4018768 ? Ssl Jul11 120:55 /usr/bin/ceph-osd –cluster ceph -f -i 18 –setuser ceph –setgroup dis ceph 20412 7.4 1.4 5111476 3902512 ? Ssl Jul11 129:37 /usr/bin/ceph-osd –cluster ceph -f -i 17 –setuser ceph –setgroup dis diag 62902 20.8 1.0 36009096 2877676 ? Ssl Jul11 361:02 /bin/prometheus –web.console.templates/etc/prometheus/consoles –web. root 19200 0.6 0.6 2829756 1663784 ? SLl Jul11 11:44 mongod -f /etc/mongod.conf –auth root 16180 59.3 0.6 2359060 1623320 ? Ssl Jul11 1037:53 /kube-apiserver –advertise-address10.50.1.5 –etcd-servershttps://1 root 48824 0.4 0.5 1858596 1511388 ? Sl Jul11 7:35 ovsdb-server -vconsole:info -vsyslog:off -vfile:off –log-file/var/log systemd 48377 1.5 0.5 6644228 1378636 ? Sl Jul11 27:22 /usr/sbin/mysqld –wsrep-new-cluster systemd 26533 0.5 0.4 1389572 1089968 ? Ssl Jul11 9:08 memcached -v -u memcache -p 11211 -U 0 -c 60000 -m 1024 -I 128m ceph 20098 1.2 0.3 1558396 988656 ? Ssl Jul11 22:31 /usr/bin/ceph-mon –cluster ceph –setuser ceph –setgroup ceph -f -i n ceph 6832 1.6 0.3 2072256 890892 ? Ssl Jul11 29:30 /usr/bin/ceph-osd –cluster ceph -f -i 20 –setuser ceph –setgroup dis root 43596 68.5 0.3 23389276 866648 ? Sl Jul11 [rootnode-3 ~]# free -htotal used free shared buff/cache available Mem: 251Gi 237Gi 7.9Gi 4.1Gi 5.8Gi 9.6Gi Swap: 0B 0B 0B [rootnode-3 ~]# ps 和 top 命令中显示的内存信息来源于 /proc/pid/status 文件该文件统计了进程使用的各类系统资源其中 ps 和 top 显示的内存资源有 VSZ 和 RSS对应 top 是 VIRT 和 RES对应 ps 是 VSZ 和 RSS。 VSZ 表示的是内核申请的虚拟内存总量status 文件中用 VmSize 表示。RSS 表示匿名映射文件映射常驻shmem内存(SysV shmtmpfs和共享匿名映射)这三种映射的内存这三种驻留在内存的数据也就是实际的物理内存占用。 status 文件展示 rootnode-3 ~]# cat /proc/2698/status … NSsid: 2698 VmPeak: 140968180 kB VmSize: 140967424 kB VmLck: 140933516 kB VmPin: 0 kB VmHWM: 492836 kB VmRSS: 492836 kB RssAnon: 464204 kB RssFile: 28404 kB RssShmem: 228 kB VmData: 463656 kB VmStk: 208 kB VmExe: 116 kB VmLib: 26932 kB VmPTE: 1864 kB VmSwap: 0 kB HugetlbPages: 16777216 kB CoreDumping: 0 Threads: 97 SigQ: 3/291773这里顺便说一下 free 命令计算空闲内存的方式 首先是 free 的内存计算来自于 /proc/meminfo 文件每个字段含义需要在内核文档 proc.txt 中确认 [rootnode-2 procps-ng-3.3.15]# cat /proc/meminfo MemTotal: 535137152 kB MemFree: 518735680 kB MemAvailable: 518809344 kB Buffers: 192 kB Cached: 6451136 kB SwapCached: 0 kB Active: 3429760 kB Inactive: 5747264 kB Active(anon): 2658816 kB Inactive(anon): 4342784 kB Active(file): 770944 kB Inactive(file): 1404480 kB Unevictable: 298688 kB Mlocked: 298688 kB SwapTotal: 0 kB SwapFree: 0 kB Dirty: 512 kB Writeback: 0 kB AnonPages: 3027200 kB Mapped: 907264 kB Shmem: 4367872 kB KReclaimable: 298752 kB Slab: 1624704 kB SReclaimable: 298752 kB SUnreclaim: 1325952 kB KernelStack: 124608 kB PageTables: 67968 kB NFS_Unstable: 0 kB Bounce: 0 kB WritebackTmp: 0 kB CommitLimit: 267568576 kB Committed_AS: 15039744 kB VmallocTotal: 133009506240 kB VmallocUsed: 0 kB VmallocChunk: 0 kB HardwareCorrupted: 0 kB AnonHugePages: 0 kB ShmemHugePages: 0 kB ShmemPmdMapped: 0 kB HugePages_Total: 0 HugePages_Free: 0 HugePages_Rsvd: 0 HugePages_Surp: 0 Hugepagesize: 524288 kB Hugetlb: 0 kBfree 命令 Used 计算源码如下 mem_used kb_main_total - kb_main_free - kb_main_cached - kb_main_buffers;if (mem_used 0)mem_used kb_main_total - kb_main_free;kb_main_used (unsigned long)mem_used;整理为 meminfo 文件内容后如下 Used MemTotal - MemFree - Cached - SReclaimable - Buffers 其中 SReclaimable 是 slab 中可回收内存部分计算例子 正常节点total used free shared buff/cache available Mem: 535137152 9655488 518731584 4367872 6750080 518805248[rootnode-2 procps-ng-3.3.15]# cat /proc/meminfo MemTotal: 535137152 kB MemFree: 518735680 kB MemAvailable: 518809344 kB Buffers: 192 kB Cached: 6451136 kB SwapCached: 0 kB Active: 3429760 kB Inactive: 5747264 kB Active(anon): 2658816 kB Inactive(anon): 4342784 kB Active(file): 770944 kB Inactive(file): 1404480 kB Unevictable: 298688 kB Mlocked: 298688 kB SwapTotal: 0 kB SwapFree: 0 kB Dirty: 512 kB Writeback: 0 kB AnonPages: 3027200 kB Mapped: 907264 kB Shmem: 4367872 kB KReclaimable: 298752 kB Slab: 1624704 kB SReclaimable: 298752 kB SUnreclaim: 1325952 kB KernelStack: 124608 kB PageTables: 67968 kB NFS_Unstable: 0 kB Bounce: 0 kB WritebackTmp: 0 kB CommitLimit: 267568576 kB Committed_AS: 15039744 kB VmallocTotal: 133009506240 kB VmallocUsed: 0 kB VmallocChunk: 0 kB HardwareCorrupted: 0 kB AnonHugePages: 0 kB ShmemHugePages: 0 kB ShmemPmdMapped: 0 kB HugePages_Total: 0 HugePages_Free: 0 HugePages_Rsvd: 0 HugePages_Surp: 0 Hugepagesize: 524288 kB Hugetlb: 0 kB根据公式计算 Used Used 535137152 - 518735680 - 6451136 - 298752 - 192 9651392 符合那么 Used 包括了其他所有内存使用包括 kernelstackpagetablebuddyslab 等等基于此有另外两个公式计算总内存量 MemTotal MemFree [Slab VmallocUsed PageTables KernelStack HardwareCorrupted Bounce X] [Active Inactive Unevictable (HuagePage_Total * Hugepagesize)] MemFree [Slab VmallocUsed PageTables KernelStack HardwareCorrupted Bounce X] [Cached AnonPages Buffers (HuagePage_Total * Hugepagesize)]其中 X 代表 alloc_pages/__get_free_pages 接口分配的内存这部分不会统计到 meminfo 中。按照上述规则计算 alloc_pages 使用量 正常节点518735680 [1624704 0 67968 124608 0 0 X] [3429760 5747264 298688 0] 530028672buddy 535137152 - 530028672 5108480 KB 4.87G518735680 [1624704 0 67968 124608 0 0 X] [6451136 3027200 192 0] 530031488buddy 535137152 - 530031488 5105664 KB 4.86G差不多正常节点 X 4.87G这部分被 alloc_pages 等使用基本符合预期。4 load average 平均负载 load average 字段统计了系统在 1分钟/5分钟/15分钟的平均负载其指标根据 cpu 数量有所不同数值反应了系统的整体负载情况数值越高系统负载压力越大。那么如何能够更直观的理解该负载呢通过计算方式可以很好的理解其 load average 表达的含义。 load average 值来自于 /proc/loadavg 文件前三个数值该值来自于内核的 sched/loadavg.c calc_global_load 的计算得出主要统计 1 分钟5 分钟15 分钟内的可运行任务数量 不可中断睡眠任务io wait 等总和计算的平均负载。 其计算方式采用周期衰减旧负载并累加周期内新负载而更新周期窗口时间为 5s即 5s 更新一次平均负载并根据一定算法累加到 1分钟/5分钟/15分钟。 公式大致如下 …active atomic_long_read(calc_load_tasks);active active 0 ? active * FIXED_1 : 0;// 更新 1分钟/5分钟/15分钟 平均负载avenrun[0] calc_load(avenrun[0], EXP_1, active);avenrun[1] calc_load(avenrun[1], EXP_5, active);avenrun[2] calc_load(avenrun[2], EXP_15, active); …// 其中使用的 EXP_n 为常量系数 EXP_n 1/5/15 分钟的常量系数 EXP_1 1884 EXP_5 2014 EXP_15 2037 FIXED_1 2048// 通过周期衰减旧负载 更新周期内新负载得到现在的负载 now_load old_load(1/5/15) * (EXP_n/FIXED_1) new_load * (1 - EXP_n/FIXED_1)即通过周期间隔时间衰减老的平均负载 该周期内的平均负载得到现在的平均负载类似 pelt 算法。 实际内核计算代码为 /** a1 a0 * e a * (1 - e)*/ static inline unsigned long calc_load(unsigned long load, unsigned long exp, unsigned long active) {unsigned long newload;newload load * exp active * (FIXED_1 - exp);if (active load)newload FIXED_1-1;return newload / FIXED_1; }其中 active 为通过周期统计采样时间内所有 cpu 的可运行任务数量 不可中断睡眠任务数量总和 * FIXED_1 得到的新负载如下 long calc_load_fold_active(struct rq *this_rq, long adjust) {long nr_active, delta 0;// nr_active 统计了当前 cpu 在该周期内的任务数量并累加到 calc_load_tasks 中。// 不采用 for_each_prossble_cpu 来一次性统计的原因是// 当大型服务器上 cpu 的数量众多for_each 方式成本过大所以采用周期统计累加形式。nr_active this_rq-nr_running - adjust;nr_active (long)this_rq-nr_uninterruptible;if (nr_active ! this_rq-calc_load_active) {delta nr_active - this_rq-calc_load_active;this_rq-calc_load_active nr_active;}return delta; }上述公式可以这样简单理解 比如计算 1分钟 的平均负载假设 old_load 为 1024当前计算周期内有1个任务可运行和一个任务为不可中断睡眠任务D 状态任务那么计算方式如下 现在的负载 旧负载 1024 * 衰减系数EXP_1/FIXED_1 ¹⁸⁸⁴⁄₂₀₄₈ 2两个任务* FIXED_12048 * 1 - EXP_1/FIXED_1可以看到假设如果只有一个cpu下并且一直一个任务一直运行那么平均负载接近 cpu 数量接近为 1此时可以说 cpu 繁忙。 因此随着 cpu 数量的增多平均负载繁忙的指标也会增高并且随着负载衰减在一个 8 核系统上1 分钟平均负载在 5 左右可以说系统处于略微繁忙如果负载小于 1 可以说系统处于空闲。