Linux服务器资源占用率总结

【压力测试 1】JMeter压力测试、Linux中CPU占用率分析 每年转战互联网行业的人很多,说白了也是冲着高薪去的,不管你是即将步入这个行业还是想转行,学习是必不可少的。作为一个Java开发,学习成了日常生活的一部分,不学习你就会被这个行业淘汰,这也是这个行业残酷的现实。如果你对Java感兴趣,想要转行改变自己,那就要趁着机遇行动起来。或许,这份限量版的Java零基础宝典能够对你有所帮助。《互联网大厂面试真题解析、进阶开发核心学习笔记、全套讲解视频、实战项目源码讲义》点击传送门即可获取!” /> 阅读详情
  • 统计内存最高的进程: ps aux | grep -v PID | sort -rn -k 4 | head

  • linux下获取占用内存资源最多的10个进程,可以使用如下命令组合:ps aux|head -1;ps aux|grep -v PID|sort -rn -k +4|head

  • linux下获取占用CPU资源最多的10个进程,可以使用如下命令组合:ps aux|head -1;ps aux|grep -v PID|sort -rn -k +3|head

  • 统计CPU使用率最高的进程: ps aux | grep -v PID | sort -rn -k 3 | head

  • 僵尸进程: ps aux | grep defunct | grep -v grep

  • 查找进程启动的线程: ps -eLf PID

  • 可以使用一下命令查使用内存最多的10个进程

  • 查看占用cpu最高的进程

    ps aux|head -1;ps aux|grep -v PID|sort -rn -k +3|head

    或者top (然后按下M,注意这里是大写)

  • 查看占用内存最高的进程

    ps aux|head -1;ps aux|grep -v PID|sort -rn -k +4|head

    或者top (然后按下P,注意这里是大写)

  • 该命令组合实际上是下面两句命令:

    ps aux|head -1
    ps aux|grep -v PID|sort -rn -k +3|head

    其中第一句主要是为了获取标题(USER PID %CPU %MEM VSZ RSS TTY STAT START TIME COMMAND)。
    接下来的grep -v PID是将ps aux命令得到的标题去掉,即grep不包含PID这三个字母组合的行,再将其中结果使用sort排序。
    sort -rn -k +3该命令中的-rn的r表示是结果倒序排列,n为以数值大小排序,而-k +3则是针对第3列的内容进行排序,再使用head命令获取默认前10行数据。(其中的|表示管道操作)

补充:内容解释

PID:进程的ID
USER:进程所有者
PR:进程的优先级别,越小越优先被执行
NInice:值
VIRT:进程占用的虚拟内存
RES:进程占用的物理内存
SHR:进程使用的共享内存
S:进程的状态。S表示休眠,R表示正在运行,Z表示僵死状态,N表示该进程优先值为负数
%CPU:进程占用CPU的使用率
%MEM:进程使用的物理内存和总内存的百分比
TIME+:该进程启动后占用的总的CPU时间,即占用CPU使用时间的累加值。
COMMAND:进程启动命令名称

  • 可以使用以下命令查使用内存最多的K个进程

  • 方法1:
    ps -aux | sort -k4nr | head -K
    如果是10个进程,K=10,如果是最高的三个,K=3

    说明:ps -aux中(a指代all——所有的进程,u指代userid——执行该进程的用户id,x指代显示所有程序,不以终端机来区分)

      ps -aux的输出格式如下:
    
USER       PID %CPU %MEM    VSZ   RSS TTY      STAT START   TIME COMMAND
root         1  0.0  0.0  19352  1308 ?        Ss   Jul29   0:00 /sbin/init
root         2  0.0  0.0      0     0 ?        S    Jul29   0:00 [kthreadd]
root         3  0.0  0.0      0     0 ?        S    Jul29   0:11 [migration/0]
     sort -k4nr中(k代表从第几个位置开始,后面的数字4即是其开始位置,结束位置如果没有,则默认到最后;n指代numberic sort,根据其数值排序;r指代reverse,这里是指反向比较结果,输出时默认从小到大,反向后从大到小。)。本例中,可以看到%MEM在第4个位置,根据%MEM的数值进行由大到小的排序。

 head -K(K指代行数,即输出前几位的结果)

 |为管道符号,将查询出的结果导到下面的命令中进行下一步的操作。
  • 方法2:top (然后按下M,注意大写)

二、可以使用下面命令查使用CPU最多的K个进程

  • 方法1:

    ps -aux | sort -k3nr | head -K

  • 方法2:top (然后按下P,注意大写

  • 查看网络服务状态:

    • netstat -ntlp --显示正在listening的tcp的数字格式的连接
    • netstat -nulp --显示正在listening的udp的数字格式的连接
  • 硬件故障分析:
    1.检查磁盘使用量:服务器硬盘是否已满。
    2.是否开启了swap交换模式(si/so)。
    3.CPU使用情况:占用高CPU时间片的是系统进程还是用户进程。

  • 查看CPU和内存信息: free -m在这里插入图片描述
    Mem为物理内存的容量。
    Swap为虚拟内存的容量。
    total为总容量。
    used为已用容量。
    free为空闲容量。
    shared为共享容量。
    buff/cache为缓冲及缓存的容量。
    avaiable为真正可用容量。
    一般swap used的值最好不要超过20%。

  • top --CPU和内存使用实际统计在这里插入图片描述

  • mpstat 2 10 --查看每个CPU的使用统计。
    在这里插入图片描述

  • 总线设备信息统计:

  • lspci --显示系统中所有PCI总线设备或连接到该总线的所有设备
    在这里插入图片描述

  • 使用dmidcode命令查看bios、system、memory、processor等硬件设备的信息

例:dmidecode -t Memory | grep “Maximum Capacity”

  • 查看网卡信息:
    ethtool 网卡名
    在这里插入图片描述
    ethtool -i ens33
    在这里插入图片描述
    I/O性能统计
    iostat -kx 2
    在这里插入图片描述
    vmstat 2 10
    在这里插入图片描述
    swpd:切换到交换内存上的内存容量(默认以KB为单位),正常情况下swpd的值为0。如果swpd的值比较大,如果查过100M,但是si和so的值长期为0,则这种情况不会影响性能。
    free:空闲的物理内存容量。如果free的值很小,但是si和so的值也很小,则系统性能不会受到影响。
    buff:做为buffer cache(缓冲区缓存)的内存,对块设备的读写进行缓冲。
    cache:做为page cache(页面缓存)的内存,文件系统的缓存,如果缓存值大,则说明缓存的文件数多,如果频繁访问到的文件都能被缓存,name磁盘的读io bi(发送到块设备的块数)会非常小。
    si:交换内存使用,由磁盘调入内存。
    so:交换内存使用,有内存调入磁盘。
    提示:内存够用时,si和so的值都是0,;如果这两个值长期大于0,那么系统性能就会收到影响,磁盘、I/O和CPU资源都会被消耗完。
    bi:从块设备读入的数据量(读磁盘),单位为KB/s。
    bo:写入到块设备的数据总量(写磁盘),单位为KB/s。
    提示:随机磁盘读写的时候,这2个值越大(如超出1M),能看到CPU在I/O等待的值也会越大。
    in:每秒产生的终端次数。
    cs:每秒产生的上下文切换次数。
    提示:in和cs的值越大,有内核消耗的CPU时间会越多。
    us:用户进程消耗的CPU时间百分比。如果us的值比较高,则说明用户进程消耗的CPU时间多。但是如果长期超过50%,那么就考虑优化程序算法或者进行加速。
    sy:内核进程所消耗的CPU时间百分比。如果sy的值比较高,说明系统内核消耗的CPU资源多,这并不是良性的表现,应该检查原因。
    id:CPU处于空闲状态时间的百分比。
    wa:I/O等待消耗的CPU时间百分比。如果wa的值比较高,则说明I/O等待比较严重,这可能是磁盘大量做随机访问造成的,也有可能是磁盘的带宽出现瓶颈,如快操作等。

  • 查看当前占用I/O资源最高的进程信息,如下图所示:
    dstat --top-bio --top-io在这里插入图片描述
    磁盘使用率统计:
    df -h --查看磁盘容量使用情况(检查删除文件后磁盘空间有未释放)
    fdisk -l --查看磁盘分区信息 在这里插入图片描述

  • 磁盘I/O相关参考:https://www.cnblogs.com/hanson1/p/7102206.html

  • lsof命令可以列出当前系统打开的文件及目录,其中提供了大量关于这个应用程序本身和操作系统交互的信息。+D参数可以列出对应目录下的所有子目录和文件。在这里插入图片描述

  • 操作系统日志:
    查看整体系统日志:/var/log/messages
    查看授权和认证信息:/var/log/secure

  • 以上两个日志中需关注:
    1)错误和告警信息,是否因为连接数过多所导致的;
    2)是否有硬件错误或文件系统错误。

  • 中断异常信息:
    /proc/interrupts中中断请求是否均衡分配给了CPU处理,CPU是否会由于大量网络中断请求或RAID请求而过载。

  • 内核信息查询:
    dmesg | more

MacOS多次踩坑后成功安装Homebrew 来一次性成功安装Homebrew吧 官网提供的安装脚本无法成功安装Homebrew,原因大家都懂的,故采用脚本安装的方式。 下载homebrew的安装脚本brew_install 在Download路径下执行如下脚本 curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install >> brew_install 修改brew_install脚本 修改brew_install脚本。如果你的脚本打开之后是如下 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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java cpu负载过高的查询方法_Java项目排查cpu负载高

背景我负责的其中一个项目在空负载的情况下,CPU占用率依然保持着100%左右,线上、测试、开发的服务都一样;是什么导致的呢?在开发环境我查看了请求流量,这个流量可以忽略但CPU占用率一直在60%-100%之间浮动。分析问题流量可以忽略,但CPU占用依然极其高说明不是请求多导致的资源占用,原因应该是项目本身自发导致的;自发包括定时任务与死循环,而具体哪一段代码现在也确定不了。现在我们就可以借助原生的...

weixin_39628268的博客 325

java cpu过高排查_涨薪秘籍:JAVA项目排查cpu负载过高

背景我负责的其中一个项目在空负载的情况下,CPU占用率依然保持着100%左右,线上、测试、开发的服务都一样;是什么导致的呢?在开发环境我查看了请求流量,这个流量可以忽略但CPU占用率一直在60%-100%之间浮动。分析问题流量可以忽略,但CPU占用依然极其高说明不是请求多导致的资源占用,原因应该是项目本身自发导致的;自发包括定时任务与死循环,而具体哪一段代码现在也确定不了。现在我们就可以借助原生的...

weixin_39587113的博客 159

shell应用之监测电脑内存、负载和磁盘的使用情况

1 #!/bin/bash 2 for i in $(cat ip.txt);do 3 #内存 4 total_memo=$(ssh $i "free -m" |grep Mem |awk '{print $2}') 5 use_memo=$(ssh $i "free -m" |grep Mem |awk '{print $3}') 6 rate_memo=$(...

weixin_30666943的博客 215

虚拟机下的SYN Flood测试

前几天网安课研究了下TCP协议,总感觉四次挥手有点问题,就请教了下老师,结果老师说反正要分手了,发包who cares,反倒是握手有问题。于是我就用虚拟机做了个SYN Flood的实验。warning!本文仅为实验记录以及安全测试,请勿用于非法攻击!

qq_27493871的博客 3196

是谁占用了linux服务器资源?!

项目用到的Linux服务是笔记本安装的CentOS7后搭建的,只安装了Oracle数据库和Readis。我这里是没有不知名的定时任务的。还有就是这个鬼东西的绝对路径可能一眼能看出无用,有时又不能确定。这个方法没有实际操作和检验,目测是可行,但是这得需要操作者能直接访问机器,而不是远程连接。如果没kill 掉的话你会发一个访问者的IP明显是有点异样的IP。来禁止来访IP(可以禁止访问,但是访问者换IP就又能访问了)。找到是哪里的鬼东西执行起来占用的如此大的资源。用户,因为有些命令是需要root用户权限的。

A-Kar98k的博客 313

swap占用率100%

巡检服务器发现swap占用率100% for i in $(cd /proc;ls | grep “1” | awk ‘$0>100’); do awk ‘/Swap:/{a=a+KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '}' at position 2: 2}̲END{print '"i"’,a/1024"M"}’ /proc/$i/smaps;done| sort -k2nr | head root 130589 0.0 0.0 100556

披着狼皮的狐狸 1256

宝塔添加计划任务linux,请不要再宝塔面板计划任务里面随意添加任务

最近一段时间通过宝塔面板查看到服务器资源占用率居高不下。不管是负载、CPU、内存,占用率都是吓人。虽然是海外的服务器,但是最开始也没有这么吓人。宝塔显示服务器 内存 CPU占用率高最开始以为是用了Fail2ban服务才导致的,因为我的服务器配置是乞丐版的,误认为是Fail2ban太占用系统资源,所以将它关闭了。但是还是建议,如果服务器配置不高,建议还是不要开启Fail2ban,或者不要太多的配置监...

weixin_34163313的博客 2396
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