pidstat 命令

pidstat

pidstat options [ interval [ count ]]

• 作用: 监控全部或指定进程的cpu、内存、线程、设备IO等系统资源的占用情况
• 内容参数:
  • -u：默认的参数，显示各个进程的cpu使用统计
  • -r：显示各个进程的内存使用统计
  • -d：显示各个进程的IO使用情况
  • -w：显示每个进程的上下文切换情况
  • -t：显示选择任务的线程的统计信息外的额外信息，显示线程统计信息时，必须使用
• 过滤参数:
  • -l：显示命令名和所有参数
  • -p：指定进程号
  • -T { TASK | CHILD | ALL } 这个选项指定了pidstat监控的。TASK表示报告独立的task，CHILD关键字表示报告进程下所有线程统计信息。ALL表示报告独立的task和task下面的所有线程。 注意：task和子线程的全局的统计信息和pidstat选项无关。这些统计信息不会对应到当前的统计间隔，这些统计信息只有在子线程kill或者完成的时候才会被收集。

pid -u

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 pidstat -u 2 1
Linux 3.10.0-862.el7.x86_64 (ZS-ISP) 	03/10/2020 	_x86_64_	(1 CPU)

04:34:07 PM   UID       PID    %usr %system  %guest    %CPU   CPU  Command
04:34:09 PM     0       926    0.51    0.00    0.00    0.51     0  python
04:34:09 PM     0      1100    0.51    0.00    0.00    0.51     0  docker-containe

输出：

sar 命令

1. sar

sar [options] [-A] [-o file] t [n]

• 作用：查看系统各种使用信息
• 控制参数：
  • -o file：将命令结果以二进制格式存放在文件中
  • t：采样间隔
    • =0 :表示统计系统启动以来的平均值
    • t被设置，n未被设置，会按照时间间隔循环输出
  • n：采样次数，可选，默认值是1
• 内容参数：
  • -A：等于 -bBdFHqSvwWy -I SUM -m ALL -n ALL -r ALL -u ALL -I ALL -P ALL 显示所以内容
  • CPU统计信息:
    • -u：CPU利用率
    • -q: 查看系统平均负载
    • -w: 统计任务创建和上下文切换
  • 内存统计信息:
    • -B：换页的统计信息
    • -H: 大页面统计信息
    • -r：内存使用率
    • -R: 内存分配和释放速率统计信息
    • -S: 交换空间统计信息
    • -W：swap分区交换速率统计信息
  • 磁盘统计信息
    • -b：磁盘 IO 传送速率
    • -d：块使用信息
    • -I：中断统计信息
  • 网络统计信息:
    • -n: 统计网络使用情况

2. CPU 统计信息

2.1 sar -u

sar -u -P { cpu_list | ALL }

top 命令

top

top [options]

• 选项：
  • -b：批处理模式
  • -n max：设置迭代数量，通常与 -b 一起使用
  • -d：屏幕刷新间隔
  • -u user：指定用户名
  • -p pid(s)：指定进程
• 交互命令：
  • h：显示帮助画面，给出一些简短的命令总结说明
  • k：终止一个进程
  • i：忽略闲置和僵死进程，这是一个开关式命令
  • q：退出程序
  • r：重新安排一个进程的优先级别
  • S：切换到累计模式
  • l：切换显示平均负载和启动时间信息
  • m：切换显示内存信息
  • t：切换显示进程和CPU状态信息
  • c：切换显示命令名称和完整命令行
  • M：根据驻留内存大小进行排序
  • P：根据CPU使用百分比大小进行排序
  • T：根据时间/累计时间进行排序
  • w：将当前设置写入~/.toprc文件中
• 缺陷:
  • top 自身的 CPU用量可能会变得很大，因为 top 会遍历 /proc 内的很多进程项目
  • top 会对 /proc 做快照，因此会错过一些寿命较短的进程，这些进程在快照之前已经退出了
  • 可以使用 atop 替代top，它使用进程核算技术来捕获短寿命进程并显示，也可以使用 pidstat 捕获短时进程

指标含义

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top - 14:58:20 up  4:33,  3 users,  load average: 0.09, 0.11, 0.13
Tasks: 252 total,   3 running, 249 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
%Cpu(s):  2.5 us,  0.8 sy,  0.0 ni, 95.9 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.8 si,  0.0 st
KiB Mem : 16267424 total,  2198240 free, 12617508 used,  1451676 buff/cache
KiB Swap:        0 total,        0 free,        0 used.  3264332 avail Mem 

  PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S %CPU %MEM     TIME+ COMMAND            
 3653 analyzer  20   0 3214268 611932  17464 S  2.4  3.8   6:45.42 java               
 2994 analyzer  20   0 5456164 108580   9244 S  0.8  0.7   0:11.13 java

系统运行时间

1

top - 14:58:20 up  4:33,  3 users,  load average: 0.09, 0.11, 0.13

输出:

从本文开始我们将进入Linux性能优化的第二阶段，高级工具包。

1. 内容概要

这一部分我们将分成两个部分，介绍如下工具的使用:

1. 高级命令:
   • top
   • sar
   • pidstat
   • ps
2. 高级工具包
   • perf-tool
   • bcc
   • dtrace-toolkit
   • systemtap-lwt
3. 容器分析工具

我们不能总是去当救火队员，更重要的是监控系统。

1. 监控系统

线上的系统 24 小时运转，有一些问题稍纵即逝，我们总不能 24 小时盯着。对于线上业务更重要的是一套完备的监控系统，把系统和应用程序的运行状况监控起来，并定义一系列的策略，在发生问题时第一时间告警通知。

各种网络I/O模型是面试的必考考点，那么到底有哪些I/O模型，C10K 问题到底又是怎么解决的呢？

1. C10K问题

所谓 C10K 问题就是如何在单机中同时处理 1 万个请求（并发连接 1 万）的问题。从资源上来说，对 2GB 内存和千兆网卡的服务器来说，同时处理 10000 个请求，只要每个请求处理占用不到 200KB（2GB/10000）的内存和 100Kbit （1000Mbit/10000）的网络带宽就可以。所以，物理资源是足够的，接下来自然是软件的问题，特别是网络的 I/O 模型问题。