使用w查看系统负载 、vmstat、top、sar、nload命令

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监控系统状态

• w/uptime 查看系统负载
• cat /proc/cpuinfo 查看cpu核数

• vmstat 监控系统状态
• 用法 vmstat 1
• 关键的几列：r，b，swpd，si，so，bi，bo，us，wa

• top查看进程使用资源情况
• top -c 显示详细的进程信息
• top -bn1 静态显示所有进程
• q退出，数字1显示所有核cpu，大写字母M按内存使用排序
• 大写字母P按cpu使用排序

load average 平均负载

  • 三个查询平均负载的命令：w uptime top
w：查看当前系统的负载
[root@localhost sbin]# w
 15:23:46 up  3:34,  2 users,  load average: 0.03, 0.05, 0.00
USER     TTY      FROM              LOGIN@   IDLE   JCPU   PCPU WHAT
root     tty1     -                12:26    2:55m  0.11s  0.11s -bash
root     pts/0    10.72.137.53     12:28    1:17m  1:32   1:32  -bash

15:23:46 当前系统时间 ； up 3:34 启动多长时间；2 users, 两个用户。一个是tty1-6，pts/0是通过远程登录的。

  • 查看的内容是 load average

  1. 第一个值：1分钟内系统的平均负载；1分钟内有多少个进程在使用我们的cpu计算或者在等待排队。

  2. 第二个值：5分钟内系统的平均负载；5分钟内有多少个进程在使用我们的cpu计算或者在等待排队。

  3. 第三个值：15分钟内系统的平均负载；15分钟内有多少个进程在使用我们的cpu计算或者在等待排队。

  4. 负载越高，cpu的压力越大；

  • cpu概念：cpu并不是来多少进程，它都可以全部为你提供服务，因为cpu在摸个时刻内只能给一个进程或任务提供服务，其他进程先排队，按照优先级的顺序一个一个的轮流使用cpu进行运算。

load average这个值什么时候合适，什么时候偏大，偏小都是有依据的，这是根据cpu的核数来规定的。逻辑CPU

查看cpu核数的命令：cat /proc/cpuinfo

  • 看processor : 0 有几段，cpu就是几核

  • user：用户

  • TTY：在哪里登陆

  • FROM：从哪里登陆

  • LOGIN@：登陆时间

  • IDLE：空闲时间

  • JCPU:当前终端上所有进程及子进程占用cpu的时间

  • PCPU：当前进程占用cpu的时间

  • WHAT：当前具体哪个命令

什么时候负载均衡高呢？
当有进程排队的时候就说明cpu核数不够了。

vmstat工具 ：查看系统瓶颈

前面讲到系统的平均负载，如果负载过高，我们要查看是什么原因造成负载过高呢？

  1. vmstat 不加任何数值，值显示一行
  2. vmstat 1 平均1秒显示一次
  3. vmstat 1 5 平均1秒显示一次，显示5次

输入图片说明

proce
  • r ： 表示有多少个任务处于run状态：跑的状态，比如只有一个cpu，有10个进程，这10个进程有1个进程在使用cpu，9个在排队，但是9个不是一直在排队，而是有一个值比如1个进程使用cpu1分钟，到了1分钟，第二进程使用cpu1分钟，以此类推，直到进程完成。
  • b ：进程被cpu以外的资源阻塞了，比如硬盘或者是带宽阻塞了。 block被阻塞的，什么时候被阻塞呢？比如磁盘很忙的时候，你去写一个数据，计算结果出来你要把结果写入磁盘里面去，但是磁盘很慢，它毕竟比不了cpu的速度，只能等待一会，这儿就是磁盘被阻塞了，这个任务被磁盘的IO阻塞了。再比如我们的带宽跑满了，数据想通过TCP/IP通信的方式传输出到远程去送给另外一个服务器上，这个时候如果带宽跑满了，网速很忙，它也会被阻塞，总之：blocal就是那些被我们IO阻塞的任务有多少个，不管是磁盘还是网络。
memory
  • swap ： 有多少个数据量在被交换（单位KB）：表示有多少数据量被拿到交换分区里面。这个数值不变化，说明你的内存没有问题，如果这个数值比较大并且频繁的变动，这个时候就要注意你的内存可能不够，或者是内存溢出（程序写的有问题）。
  • free ： 内存还剩余多少，单位为KB。
  • buff：表示即将写入磁盘的缓冲大小，单位为KB。
  • cache：表示从磁盘中读取的缓冲大小，单位为KB。
swap 显示内容的交换情况
  • si ： swap in 进入内存。对象是内存
  • so ：swap out 从内存里面出来，对象是内存

这两个值一直为0或者很小，没有什么变化很稳定，说明内存够，没有瓶颈，如果这个值来回的变化很频繁，长期大于0.，说明你的内存不够

io显示磁盘的使用情况
  • bi ：进入到内存中去，这意味从磁盘里面读出来： 读磁盘
  • bo ：从内存读出来，这意味着写入磁盘里面去： 写磁盘

这两个值怎么叫大呢，一般的服务器超过1000，就有一定压力（一直是1000以上）就会产生瓶颈。 如果只是偶尔1000，其他时候都是0或者很小，就说明问题不大

system显示采集间隔内发生的冲断次数
  • in 终端
  • cs 上下文切换

这个两个值在一秒钟的次数

cpu 显示cpu的使用状态
  • us ： 用户进程占用cpu的时间百分比
  • sy ： 内核进程占用cpu的时间百分比
  • id ： CPU空闲状态的时间百分比
  • wa ： I/O等待所占用cpu的时间百分比
  • st ： 被偷走的的CPU所占百分比（一般都为0，不用关注）
  1. r，b 值很高说明系统负载很高，查看cpu是否有瓶颈。
  2. us 也很关键，如果us一直高于50或者接近100%说明某一个进程占用cpu很大的资源，肯那个就是一些计算量很大的任务需要优化一下。
  3. 平常我们去衡量一个系统的负载不仅要看一份中内的负载load average值，还要查看cpu的us这个值得百分比。

top 命令：查看具体进程

  • top 默认3秒一次
  • q 退出
  • top -d 1 1秒显示一次
  • top -c 显示具体进程的命令，更全路径
  • top -bn1 一次性静态显示出来；一般用在写在脚本里面。
  • top 一般查看load average ；us，sy ，物理内存剩余空间

输入图片说明

  • total ：所有进程
  • sleepling ：休眠的进程
  • stopped：已经停止进程
  • zombie ：僵尸进程，主进程意外中断，只剩下一些子进程，自生自灭

默认情况下，按cpu使用百分比排序。

  • PID：进程id ；进程ID在/proc 下
  • USER: 用户名
  • PR：范围0~39；NI：范围-20~19； 进程优先级，PR数值越小，优先级越高
  • VIRI：虚拟内存大小
  • RES：物理内存大小，使用了多少物理内存，单位kib
  • SHR：共享内存
  • S：进场状态
  • cpu：cpu使用多少百分比
  • mem：内存使用多少百分比
  1. top 状态下按M 可以按内存使用大小排序
  2. 按P 按cpu排序
  3. 按数字1可以列出各颗cpu的状态

输入图片说明

监控系统状态

• yum install -y sysstat
•sar -n DEV 网卡流量
• sar -q 系统负载
• sar -b 磁盘读写
• sar -f /var/log/sa/saxx 历史文件
• nload命令
• yum install -y epel-release
• yum install -y nload

网卡什么时候有瓶颈 千M网卡
带宽指的是比特bit
1byt（字节）=8bit
家庭用的10M带宽，理论上下载的速度是10M/8=1.25M/s
比特是网卡上的计量单位，就是所谓的数据流，而字节是计算机上文件的大小
1M=1024KB
1KB=1024byt
为了计算方便用1000来换算 。
1M=1000KB
1KB=1000byt

  • sar -n DEV 查看网卡流量
  • sar -n DEV -f /var/log/sa/sa13 查看历史流量
  • sar -q 查看历史负载
  • sar -b 查看历史磁盘
  • sar -p 查看历史cpu

sar 命令很强大，它可以监控系统所有资源状态，比如平均负载、网卡流量、磁盘状态、内存使用等等。它不同于其他系统状态监控工具的地方在于，它可以打印历史信息，可以显示当天从零点开始到当前时刻的系统状态信息。如果你系统没有安装这个命令，请使用 yum install -y sysstat 命令安装。初次使用sar命令会报错，那是因为sar工具还没有生成相应的数据库文件（时时监控就不会了，因为不用去查询那个库文件）。它的数据库文件在 “/var/log/sa/” 目录下，默认保存一个月。因为这个命令太过复杂。

yum install -y sysstat 安装后运行命令的时候会报错；这是因为sar的特性，每10分钟才会统计一次 。
输入图片说明

  1. 查看网卡流量 sar -n DEV #sar -n DEV 1 10 1秒显示一次，显示10次
    输入图片说明

IFACE这列表示设备名称，rxpck/s 表示每秒进入收取的包的数量，txpck/s 表示每秒发送出去的包的数量，rxbyt/s 表示每秒收取的数据量（单位Byte），txbyt/s表示每秒发送的数据量。后面几列不需要关注。如果有一天你所管理的服务器丢包非常严重，那么你就应该看一看这个网卡流量是否异常了，如果rxpck/s 那一列的数值2000左右是正常的，如果上W就不正常了，被攻击了，这个是我们就要去抓包去查看下一下，正常的服务器网卡流量不会高于这么多，除非是你自己在拷贝数据。上面的命令是查看网卡流量历史的，如何时时查看网卡流量呢？

另外也可以查看某一天的网卡流量历史，使用-f选项，后面跟文件名，如果你的系统格式Redhat或者CentOS那么sar的库文件一定是在/var/log/sa/目录下的。: 里面友两种文件一种是sa后面跟的是日期，要用sar -f 打开；还有一种是sar，可以用cat查看；文件里面存的是一个月30天的历史记录。

  1. 过了10分钟后，用sar命令就正常了 输入图片说明
sar -n DEV -f /var/log/sa/sa10 查看历史流量

sa10这个目录是有规律的，是按日期来的，这个目录最多保存一个月
输入图片说明

查看历史负载 sar -q

输入图片说明

查看历史磁盘 sar -b

输入图片说明

查看历史cpu sar -p

输入图片说明

注意：/var/log/sa下面有两个文件

  1. sa10 是当天生成，sar10第二天生成

  2. sa10和sar10的区别：sa10要用sa的命令来查看：sar -n DEV -f /var/log/sa/sa10

  3. sar10 可以直接用cat来查看：cat /var/log/sa/sar10
    输入图片说明

  4. sar -n DEV -f /var/log/sa/sa10 输入图片说明

  5. cat /var/log/sa/sar10
    输入图片说明

nload命令

  • 在安装nload前先装一个扩展包
    yum install -y epel-release
    yum install -y nload
[root@localhost ~]# nload

会出现一个动态的一个实时的网卡页面
网卡名；IP；几个网卡（按方向键选择网卡 ）

输入图片说明

  1. Inconming:进来的带宽（受到攻击的时候流量会很大）
  2. outgoing: 出去的带宽（买的带宽）
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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")

SAP B1中文培訓教材_SDK

公司内部培训资料，对开发工具 ，DIAPI， UIAPI，Add-ON有详细解说

七周一次课 10.1 使用w查看系统负载 /vmstat /top /sar命令 /nload命令

七周一次课 10.1 使用w查看系统负载 10.2 vmstat命令 10.3 top命令 10.4 sar命令 10.5 nload命令 10.1 使用w查看系统负载 系统负载: 单位时间段内，使用CPU的活动进程有多少个。 使用w查看系统负载（远程登录） [r...

chonghaozhi7746的博客 178

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！

使用w查看当前系统负载 vmstat、top、sar、nload命令

1，使用w查看当前系统负载。uptime和w命令的第一行一样。     第一行从左至右显示的信息依次为：时间，系统运行时间，登录用户数，平均负载。第二行：当前用户的登录名及登录地址登录的时间使用cpu的时间以及当前使用的命令。load average的三个数值：第一个数值表示一分钟内系统的平均负载值，第二个数值表示五分钟内系统的平均负载值，第三个数值表示十五分钟内系统的平均负载值。我们着重看第一个...

wanli245的博客 375

VB摄像头监控

该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等，可在创建的窗口进行控制

使用w查看系统负载, vmstat命令, top命令, sar命令, nload命令

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weixin_33845881的博客 138

10.1 使用w查看系统负载 /vmstat /top /sar命令 /nload命令10.6 监控io性能/free命令/ps命令/查看网络状态/linux下抓包

10.1 使用w查看系统负载 /vmstat /top /sar命令 /nload命令 10.1 使用w查看系统负载 10.2 vmstat命令 10.3 top命令 10.4 sar命令 10.5 nload命令 10.1 使用w查看系统负载 系统负载:         单位时间段内，使用CPU的活动进程有多少个。 使用w查看系统负载（远程登录） [root@linux-15...

weixin_42213920的博客 896

linux学习第二十七篇：使用w查看系统负载，vmstat，top，sar，nload命令

使用w查看系统负载w/uptime的命令结果是一样的 1. 第一行从左面开始显示的信息依次为：时间，系统运行时间，登录用户数，平均负载。 2. 最应该关注的应该是第一行中的 load average也就是平均负载的三个值。 第一个数值表示1分钟内系统的平均负载值；第二个数值表示5分钟内系统的平均负载值；第三个数值表示15分钟系统的平均负载值。 3. 这个值的意义是，单位时间段内CPU活

X__linux的博客 645

使用w uptime vmstat top sar nload 等命令查看系统负载

1、 w 和uptime,查看cpu的使用率： 2、vmstat 命令，查看更细的物理设备使用状况： 3、top 命令： top -c 可具体查看命令及路径： top -bn1 静太显示一条命令，常用于脚本： . top 默认是以cpu 使用率来排序的 若要查看内存的使用率可以按大写的M 若再要看cpu的使用率 则按大写的P 按两次小m 可以这样...

weixin_34368949的博客 198

使用w查看系统负载，vmstat命令，top命令，sar命令。nload命令

10.1使用w查看系统负载 学习如何监控系统状态，是因为作为一个运维工程师需要了解Linux系统运行时的各种信息和状态，当出现问题的时候就能够查找出问题的所在，这样才能对症下药的去解决。 w命令可以查看当前系统的负载： 负载信息表示的意义： 使用此命令可查看系统的cpu数量： cat /proc/cpuinfo 显示的是逻辑cpu数...

weixin_33872566的博客 188

使用w查看系统负载 vmstat命令 top命令 sar命令nload命令

w命令 w命令用于显示已经登陆系统的用户列表，并显示用户正在执行的指令。执行这个命令可得知目前登入系统的用户有那些人，以及他们正在执行的程序。单独执行w命令会显示所有的用户，您也可指定用户名称，仅显示某位用户的相关信息。 vmstat命令 vmstat命令的含义为显示虚拟内存状态（“Viryual Memor Statics”），但是它可以报告关于进程、内存、I/O等系统整体运行状态。...

weixin_30369087的博客 186

使用w查看系统负载 vmstat命令 top命令 sar命令 nload命令

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

weixin_34148340的博客 175

ThinkPHP8 导入导出生命周期：从请求到响应的完整链路解析

在Web应用开发中，文件导入导出是高频需求，却常因内存溢出、事务边界混乱、临时文件堆积等问题频发故障。理解其底层生命周期至关重要：从HTTP请求进入框架开始，经过路由分发、文件上传与移动、数据解析、逐行校验、批量落库，再到响应输出与资源回收，每个阶段都有明确的职责边界。掌握PhpSpreadsheet的分块读取与ReadDataOnly模式，可大幅降低内存占用；合理划分事务边界能避免锁表与脏数据；CSV导出配合ThinkPHP的chunk分批查询，则能稳定处理十万级数据。这些技术实践不仅在ThinkPHP8

weixin_34198453的博客 413
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