值得收藏的 14 个 Linux 下 CPU 监控工具

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来源 | 8rr.co/wgqK

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

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。

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。

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：

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。

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。

$ sudo apt install pcp pcp-gui

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：

sudo apt-get install collectl

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/

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