你需要知道的 16 个 Linux 服务器监控命令


如果你想知道你的服务器正在做干什么,你就需要了解一些基本的命令,一旦你精通了这些命令,那你就是一个 专业的 Linux 系统管理员。

有些 Linux 发行版会提供 GUI 程序来进行系统的监控,例如 SUSE Linux 就有一个非常棒而且专业的工具 YaST,KDE 的 KDE System Guard 同样很出色。当然,要使用这些工具,你必须在服务器跟前进行操作,而且这些 GUI 的程序占用了很多系统资源,所以说,尽管 GUI 用来做基本的服务器健康状态监测挺好,但如果你想知道真正发生什么,请关掉 GUI 开始命令行之旅吧。

你应该只在需要的时候去启动 GUI ,不用的时候关掉它。如果要让服务器保持最佳性能,你应该将 Linux 服务器的运行级别 runlevel 设置为 3 ,就是控制台模式,当你需要图形化桌面的时候使用 startx 命令来启动它。

如果你的服务器启动后就直接进入图形界面,你需要修改配置 /etc/inittab 找到 initdefault 一样,将 id:5:initdefault 修改为 id:3:initdefault。

如果你没找到 /etc/inittab 文件,那就创建一个新的,文件内容增加 id:3 这么一行。这样下次服务器启动的时候就不会进入图形界面。如果你不想等到服务器重启的时候才生效,你可以执行 init 3 这个命令。

一旦你的服务器是在控制台模式下运行,你就可以开始我们接下来的内容。

iostat

iostat 命令用来显示存储子系统的详细信息,通常用它来监控磁盘 I/O 的情况。要特别注意 iostat 统计结果中的 %iowait 值,太大了表明你的系统存储子系统性能低下。

meminfo 和 free

Meminfo 可让你获取内存的详细信息,你可以使用 cat 和 grep 命令来显示 meminfo 信息:

?
1
cat /proc/meminfo

另外你可以使用 free 命令来显示动态的内存使用信息,free 只是给你大概的内存信息,而 meminfo 提供的信息更加详细。例如在 oschina 上的 free 命令执行结果:

mpstat

mpstat mpstat是MultiProcessor Statistics的缩写,是实时系统监控工具。其报告与CPU的一些统计信息,这些信息存放在/proc/stat文件中。在多CPUs系统里,其不但能查看所有CPU的平均状况信息,而且能够查看特定CPU的信息。

再来看看 oschina 上的 mpstat 命令执行结果:

关于 mpstat 执行结果中的参数意思请参考此贴

netstat

Netstat 和 ps 命令类似,是 Linux 管理员基本上每天都会用的工具,它显示了大量跟网络相关的信息,例如 socket 的使用、路由、接口、协议、网络等等,下面是一些常用的参数:

?
1
2
3
4
-a Show all socket information
-r Show routing information
-i Show network interface statistics
-s Show network protocol statistics

nmon

Nmon, 是 Nigel's Monitor 的缩写,是一个使用很普遍的开源工具,用以监控 Linux 系统的性能。Nmon 监控多个子系统的性能数据,例如处理器的使用率、内存使用率、队列、磁盘I/O统计、网络I/O统计、内存页处理和进程信息。Nmon 也提供了一个图形化的工具:

sjvn_LinuxServerMonitoring_nmon.png

要运行 nmon,你可以在命令行中启动它,然后选择要监控的子系统,这些子系统都对应有一个快捷键,例如输入 c 可查看 CPU 信息,m用于查看内存,d用来查看磁盘信息等,你也可以使用 -f 命令将 nmon 的执行结果保存到一个 CSV 文件中,便于日后分析。

在每日的监控工作中,我发现 nmon 是我最常用的工具。

pmap

pmap 命令用来报告每个进程占用内存的详细情况,可用来看是否有进程超支了,该命令需要进程 id 作为参数。

ps 和 pstree

ps 和 pstree 命令是 Linux 系统管理员最好的朋友,都可以用来列表正在运行的所有进程。ps 告诉你每个进程占用的内存和 CPU 处理时间,而 pstree 显示的信息没那么详细,但它以树形结构显示进程之间的依赖关系,包括子进程信息。一旦发现某个进程有问题,你可以使用 kill 来杀掉它。

sar

sar 程序是系统监控工具里的瑞士军刀。该程序包含三个工具:sar 用来显示数据,sa1 和 sa2 用来收集数据并保存。sar 可用来显示 CPU 使用率、内存页数据、网络 I/O 和传输统计、进程创建活动和磁盘设备的活动详情。sar 和 nmon 最大的不同就是 sar 跟适合用作长期的监控,而 nmon 可以让你快速的了解系统当前状态。

strace

strace 经常被认为是程序员调试的工具,但不止如此。它可以记录进程进行系统调用的详情,因此它也是一个非常好的诊断工具,例如你可以使用它来找出某个程序正在打开某个配置文件。

Strace 也有一个缺陷,但它在跟踪某个进程时会让该进程的性能变得非常差,因此请谨慎使用。

tcpdump

Tcpdump 是一个简单、可靠的网络监控工具,用来做基本的协议分析,看看那些进程在使用网络以及如何使用网络。当然,如果你要获取跟详细的信息,你应该使用 Wireshark (下面我们会介绍).

top

top 命令显示当前的活动进程,默认它是按消耗 CPU 的厉害程度进行排序,每5秒钟刷新一次列表,你也可以选择不同的排序方式,例如 m 是按内存占用方式进行排序的快捷键。

uptime

uptime 命令告诉你这台服务器从开机启动到现在已经运行了多长时间了。同时也包含了从启动到现在服务器的平均负载情况,看看 oschina 的数据:

我已经忘了上次是为什么重启机器了,好像是换了个机柜。

vmstat

你可以使用 vmstat 来监控虚拟内存,一般 Linux 上的开发者喜欢使用虚拟内存来获得最佳的存储性能。该命令报告关于内核线程、虚拟内存、磁盘、陷阱和 CPU 活动的统计信息。由 vmstat 命令生成的报告可以用于平衡系统负载活动。系统范围内的这些统计信息(所有的处理器中)都计算出以百分比表示的平均值,或者计算其总和。

在 oschina 上执行 vmstat 的结果:

Wireshark

Wireshark, 前身是 Ethereal ,是一个网络协议检测程序,让您经由程序抓取运行的网站的相关资讯,包括每一封包流向及其内容、资讯可依操作系统语系看出,方便查看、监控TCP session动态等等.

这里罗列的是大多数最有价值的 Linux 监控程序,当然,你可能还会使用其他的工具,不妨跟大家分享下。

英文原文 hp.com OSCHINA 原创翻译

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
内容概要:本文研究了企业人工智能(AI)发展对低技能就业的影响,基于2012-2022年中国A股上市公司的数据,发现AI显著减少了低技能员工的数量。研究还揭示了数字化转型和人力资本投资在这一过程中起到中介作用,表明AI不仅直接替代低技能岗位,还通过提升数字化能力和技能需求间接影响就业。异质性分析显示,这些负面影响在非国有企业和非高科技企业中尤为明显。此外,文章通过Python代码展示了详细的复现步骤,包括数据预处理、基准回归、中介效应分析、异质性分析及可视化。 适用人群:对AI与劳动力市场关系感兴趣的学者、政策制定者以及从事相关研究的数据分析师。 使用场景及目标:①理解AI对企业低技能就业的具体影响;②分析数字化转型和人力资本投资的中介作用;③探讨不同企业类型(如国有企业与非国有企业、高科技与非高科技企业)在AI影响下的异质性表现;④通过代码实现复现实证研究结果,提供实证分析的方法论参考。 其他说明:本文不仅提供了理论分析,还通过详细的代码实现帮助读者理解具体的操作步骤。研究结果对于制定相关政策以应对AI带来的就业挑战具有重要参考价值,同时为后续研究提供了数据处理和模型构建的范例。文章最后讨论了研究的局限性和未来可能的研究方向,强调了治理结构和财务特征在AI转型中的重要作用。
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