free_top_df的使用

最新推荐文章于 2024-09-13 11:14:30 发布
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#command #磁盘 #user #rss

本文详细介绍了如何使用free、top、df等命令来查看Linux系统的内存使用情况、CPU状态、磁盘空间分配，以及如何理解meminfo文件的内容。通过实例展示了如何获取内存总量、可用内存、缓存内存等关键信息，并利用top命令实时监控进程占用资源，最后介绍了df命令用于检查磁盘分区使用情况。
1. free： 查看内存
这个系统用的是2块HY57561620 (32MB X 2 = 64)
[root@FriendlyARM /]# free  
              total         used         free       shared      buffers
  Mem:        61304         7352        53952            0            0
 Swap:            0            0            0
Total:        61304         7352        53952
可看出 mem 的使用情况
看内存额定值： cat /proc/meminfo
[root@FriendlyARM /]# cat /proc/meminfo
MemTotal:        61304 kB
MemFree:         53868 kB
Buffers:             0 kB
Cached:           3684 kB
SwapCached:          0 kB
Active:           1688 kB
Inactive:         2444 kB
HighTotal:           0 kB
HighFree:            0 kB
LowTotal:        61304 kB
LowFree:         53868 kB
SwapTotal:           0 kB
SwapFree:            0 kB
Dirty:               0 kB
Writeback:           0 kB
Mapped:           1644 kB
Slab:             2516 kB
CommitLimit:     30652 kB
Committed_AS:     3992 kB
PageTables:         80 kB
VmallocTotal:   450560 kB
VmallocUsed:      4244 kB
VmallocChunk:   444408 kB

2.  top： 查看运行中的CPU 和内存及进程情况
[root@FriendlyARM /]# top      
Mem: 7436K used, 53868K free, 0K shrd, 0K buff, 3684K cached
Load average: 0.07 0.02 0.00  (Status: S=sleeping R=running, W=waiting)
  PID USER     STATUS   RSS  PPID %CPU %MEM COMMAND
  318 root     R        680   309  1.9  1.1 top
  309 root     S        800     1  0.0  1.2 sh
  260 root     S        700     1  0.0  1.1 inetd
  272 root     S        648     1  0.0  1.0 boa
    1 root     S        292     0  0.0  0.4 init
  283 root     S        280     1  0.0  0.4 led-player
  231 root     SW<        0     5  0.0  0.0 kmmcd
    4 root     SW<        0     1  0.0  0.0 khelper
  200 root     SW         0     1  0.0  0.0 mtdblockd
    2 root     SWN        0     1  0.0  0.0 ksoftirqd/0
    3 root     SW<        0     1  0.0  0.0 events/0
    5 root     SW<        0     1  0.0  0.0 kthread
   23 root     SW<        0     5  0.0  0.0 kblockd/0
   25 root     SW<        0     5  0.0  0.0 khubd
   38 root     SW         0     1  0.0  0.0 kapmd
   72 root     SW         0     5  0.0  0.0 pdflush
   73 root     SW         0     5  0.0  0.0 pdflush
   75 root     SW<        0     5  0.0  0.0 aio/0
   74 root     SW         0     1  0.0  0.0 kswapd0
  149 root     SW<        0     5  0.0  0.0 kseriod

也可以 top -d 1  //一秒钟刷新一次
 
3. df ：查看各磁盘使用情况
[root@FriendlyARM /]# df
Filesystem           1k-blocks      Used Available Use% Mounted on
/dev/root                63152     56372      6780  89% /
none                     30652         0     30652   0% /tmp
none                     30652         4     30648   0% /var
也可以：
[root@FriendlyARM /]# df -h
Filesystem                Size      Used Available Use% Mounted on
/dev/root                61.7M     55.1M      6.6M  89% /
none                     29.9M         0     29.9M   0% /tmp
none                     29.9M      4.0k     29.9M   0% /var
我用的是一块K9F1208UOC 的nandflash（512Mb = 64MB） ，怎么会出来这么多分区？ 不明白。。。



linux常用操作指令2—— 查看磁盘、内存使用情况（df、du、free、top）
JMW1407的博客
08-09 2万+
查看磁盘、内存使用情况查看磁盘、内存使用情况1、df 显示磁盘分区上可以使用的磁盘空间2、du 显示每个文件和目录的磁盘使用空间2.1、Linux du命令和df命令区别3、free 显示内存使用情况4、使用top命令监控系统进程参考 查看磁盘、内存使用情况 1、df 显示磁盘分区上可以使用的磁盘空间 显示指定磁盘文件的可用空间。如果没有文件名被指定，则所有当前被挂载的文件系统的可用空间将被显示。默认情况下，磁盘空间将以 1KB为单位进行显示，除非环境变量 POSIXLY_CORRECT 被指定，那样将以
Linux常用命令之系统性能 top、free、df、sar、kill、ps
weixin_40584261的博客
03-22 2390
1、top命名 top命令经常用来监控Linux的系统状况，比如cpu、内存的使用。top显示系统当前的进程和其他状况,是一个动态显示过程,即可以通过用户按键来不断刷新当前状态.如果在前台执行该命令,它将独占前台,直到用户终止该程序为止. 比较准确的说,top命令提供了实时的对系统处理器的状态监视.它将显示系统中CPU最“敏感”的任务列表.该命令可以按CPU使用.内存使用和执行时间对任务进行排序；...
df du top free等命令的区别
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07-22 1198
df du top free等命令的区别 df 含义：列出文件系统的整体磁盘使用量 -a 列出所有的文件系统 -k 以kb的容量显示各个文件系统 -m 以mb的容量显示各个文件系统 -h 以容易阅读的方式显示各个文件系统 du 含义：评估文件系统的磁盘使用量 -a 列出所有档案与目录内容 -s 列出总量，不列出个别目录的占用容量 du -sm /×　检查根目录下每个目录所占用的容量 top 含义：不同于ps是静态的输出，top可以持续的检测系统的程序工作状态 -d 后面可以接秒数，即整个程序画面更新的秒数，
服务器使用命令top、lscpu、free -h、df -h 查看具体的参数解释
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09-13 757
服务器使用命令top、lscpu、free -h、df -h 查看具体的参数解释
linux系统中free，Top，df的相关命令
Alawaka2018的博客
05-17 3900
                                                                                               free命令                                                                         free命令可以显示Linux系统中空闲的、已用的物...
Linux查看CPU使用（top）、内存使用(free)、磁盘使用(df)
luoluoluo000的博客
12-28 1535
1、CPU使用率——top命令 [root@luolan config]# top top - 17:22:42 up 6:59, 2 users, load average: 0.00, 0.01, 0.05 ##任务队列信息 ##17:22:42 当前时间 ##6:59 系统运行时间，格式为天，时:分 ##2 users 当前登录用户数 ##load average: 0.00, 0.01, 0.05 系统负载，即任务队列的平均长度。三个数值分别为 1分钟、5分钟、15分钟前到现在的平均值。
double free or corruption (top)_错误_标准IO_fclose
weixin_42936972的博客
03-30 873
因为在打开文件之前关闭了文件，所以产生了如下错误。
查看服务器的性能和使用状态(top,free,df)
菜鸟要成长的博客
06-02 2323
查看服务器的cpu情况 Top PID: 进程ID，进程的唯一标识符 USER:进程所有者的实际用户名。 PR:进程的调度优先级。这个字段的一些值是’rt’。这意味这这些进程运行在实时态。 NI:进程的nice值（优先级）。越小的值意味着越高的优先级。 VIRT:进程使用的虚拟内存。 RES:驻留内存大小。驻留内存是任务使用的非交换物理内存大小。 SHR:SHR是进程使用的共享内存。 S:这个是进程的状态。它有以下不同的值: D – 不可中断的睡眠态。 R – 运行态 S – 睡眠态 T – 被
Linux系统查看磁盘、内存使用情况、查看当前文件夹内文件详情：free、top、df、du、ls
one2excellent的博客
08-30 2177
free：查看当前内存以及交换区内存使用情况，默认显示单位是比特，。：使用命令sudo gnome-system-monitor查看：实时监控系统进程，按q键退出。Linux系统查看磁盘、内存使用情况、查看当前文件夹内文件详情：free、top、df、du、ls。本篇博客只在于记录自己使用比较多的操作，上述查看内存以及磁盘占用情况的指令，可以附加非常多的参数选项，具体可以查看如下文章，按需所取：du ：是通过搜索文件来计算每个文件的大小然后累加，du能看到的文件只是一些当前存在的，没有被删除的。他计算的大小
Linux命令top、free -m、netstat、df -h，du -sh使用实例
liuxiangyang_的博客
06-25 2649
top 相当于Windows任务管理器 可以看到，输出结果分两部分，前5行是总览，下面是具体的进程资源占用情况。下面逐行看一下 第1行 top - 18:14:58 up 112 days, 1:35, 1 user, load average: 0.00, 0.10, 0.11 依次表示：当前时间、系统已经运行的时间、当前登录的用户数、系统在过去的1分钟，5分钟，15分钟的负载 （PS：...
import re import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt def parse_filtered_log(filtered_file_path): """解析过滤后的top日志文件""" data = { 'time_sec': [], 'mem_used_mb': [], 'mem_free_mb': [], 'cpu_usr': [], 'cpu_sys': [], 'load_avg_1min': [], 'load_avg_5min': [], 'load_avg_15min': [], 'nvrcore_cpu': [], 'nvrcore_mem': [], 'onvif_cpu': [], 'onvif_mem': [] } with open(filtered_file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: lines = f.readlines() time_counter = 0 current_block = [] for line in lines: line = line.strip() if not line: continue if line.startswith('Mem:'): if current_block: nvrcore_cpu = 0.0 nvrcore_mem = 0.0 onvif_cpu = 0.0 onvif_mem = 0.0 for bline in current_block: parts = bline.split() if len(parts) >= 8: # 确保有足够多的列 # 提取进程名(合并可能被分割的部分) cmd = ' '.join(parts[7:]) # 处理nvrcoreM进程 if 'nvrcoreM' in cmd: try: nvrcore_cpu = float(parts[7]) # %CPU是第6列(索引5) mem_str = parts[4] # 如 '134m' nvrcore_mem = float(mem_str.replace('m', ''))*1024 # 转换为 134.0 except (IndexError, ValueError): pass # 处理onvif进程(排除discovery) elif './onvif' in cmd and 'discovery' not in cmd: try: onvif_cpu = float(parts[7]) # %CPU是第6列(索引5) onvif_mem = float(parts[4])/1024.0 # %MEM是第7列(索引6) except (IndexError, ValueError): pass data['nvrcore_cpu'].append(nvrcore_cpu) data['nvrcore_mem'].append(nvrcore_mem) data['onvif_cpu'].append(onvif_cpu) data['onvif_mem'].append(onvif_mem) current_block = [] mem_match = re.match(r'Mem:\s*(\d+)K used,\s*(\d+)K free', line) if mem_match: # data['mem_used_mb'].append(int(mem_match.group(1)) / 1024) # data['mem_free_mb'].append(int(mem_match.group(2)) / 1024) data['mem_used_mb'].append(int(mem_match.group(1)) ) data['mem_free_mb'].append(int(mem_match.group(2))) data['time_sec'].append(time_counter) time_counter += 5 current_block.append(line) if line.startswith('CPU:'): cpu_match = re.match(r'CPU:\s*([\d.]+)% usr\s+([\d.]+)% sys', line) if cpu_match: data['cpu_usr'].append(float(cpu_match.group(1))) data['cpu_sys'].append(float(cpu_match.group(2))) if line.startswith('Load average:'): load_match = re.match(r'Load average:\s*([\d.]+)\s+([\d.]+)\s+([\d.]+)', line) if load_match: data['load_avg_1min'].append(float(load_match.group(1))) data['load_avg_5min'].append(float(load_match.group(2))) data['load_avg_15min'].append(float(load_match.group(3))) max_len = len(data['time_sec']) for key in data: if len(data[key]) < max_len: data[key].extend([0] * (max_len - len(data[key]))) return pd.DataFrame(data) # 使用示例 filtered_file = 'filtered_top_log_car.txt' # 1. 解析过滤后的日志文件 df = parse_filtered_log(filtered_file) df.to_csv('top_metrics_car.csv', index=False) print("已生成指标CSV文件: top_metrics_car.csv") # 2. 绘制图表 plt.figure(figsize=(16, 14)) plt.rcParams['axes.titlesize'] = 16 # 标题字体大小 plt.rcParams['axes.titleweight'] = 'bold' # 标题加粗 plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif' # 全局字体 # 进程CPU使用率 plt.subplot(4, 1, 1) plt.plot(df['time_sec'], df['nvrcore_cpu'], 'r-', label='nvrcore CPU%') # 只绘制onvif_cpu大于0的点 onvif_nonzero = df[df['onvif_cpu'] > 0] plt.plot(onvif_nonzero['time_sec'], onvif_nonzero['onvif_cpu'], 'b-', label='onvif CPU% (non-zero)') plt.title('Modules Process CPU Usage') plt.xlabel('Time (seconds)') plt.ylabel('CPU %') plt.legend() plt.grid(True) # 系统CPU使用率 plt.subplot(4, 1, 2) plt.plot(df['time_sec'], df['cpu_usr'], 'g-', label='User CPU%') plt.plot(df['time_sec'], df['cpu_sys'], 'm-', label='System CPU%') plt.title('NVR System CPU Usage') plt.ylabel('CPU %') plt.xlabel('Time (seconds)') plt.legend() plt.grid(True) # 内存使用情况 plt.subplot(4, 1, 3) # plt.plot(df['time_sec'], df['mem_used_mb'], 'c-', label='Used Memory (MB)') # plt.plot(df['time_sec'], df['mem_free_mb'], 'y-', label='Free Memory (MB)') # 计算内存使用变化量（相对于第一个点） if len(df['mem_used_mb']) > 0: base_used = df['mem_used_mb'].iloc[0] mem_used_change = df['mem_used_mb'] - base_used plt.plot(df['time_sec'], mem_used_change, 'c--', label='Used Memory Change (kB)') # if len(df['mem_free_mb']) > 0: # base_free = df['mem_free_mb'].iloc[0] # mem_free_change = df['mem_free_mb'] - base_free # plt.plot(df['time_sec'], mem_free_change, 'y--', label='Free Memory Change (MB)') plt.title('NVR Memory Usage Changes') plt.xlabel('Time (seconds)') plt.ylabel('Memory (kB)') plt.legend() plt.grid(True) # plt.subplot(4, 1, 4) # plt.plot(df['time_sec'], df['onvif_mem'], 'c-', label='Onvif Used Memory (kB)') # plt.plot(df['time_sec'], df['nvrcore_mem'], 'y-', label='Nvrcore Used Memory (kB)') # plt.title('Module Memory Usage') # plt.xlabel('Time (seconds)') # plt.ylabel('Memory (kB)') # plt.legend() # plt.grid(True) # 系统负载 # plt.subplot(4, 1, 4) # plt.plot(df['time_sec'], df['load_avg_1min'], 'r-', label='1-min Load Avg') # plt.plot(df['time_sec'], df['load_avg_5min'], 'g-', label='5-min Load Avg') # plt.plot(df['time_sec'], df['load_avg_15min'], 'b-', label='15-min Load Avg') # plt.title('System Load Average') # plt.xlabel('Time (seconds)') # plt.ylabel('Load Average') # plt.legend() # plt.grid(True) plt.tight_layout() plt.savefig('top_resource_usage_car.png', dpi=300) plt.show()根据这个代码统计一下如下数据并输出，在元数据推流交互过程中，onvif模块的cpu占用率不超过，变化在以内，nvrcore模块的cpu占用率不超过，变化在以内 NVR整体用户cpu占用了变化在以内 NVR整体内存变化在kB以内
11-05
onvif_cpu_min = df[df['onvif_cpu'] > 0]['onvif_cpu'].min() # 只统计大于0的值 onvif_cpu_range = onvif_cpu_max - onvif_cpu_min print(f"ONVIF模块CPU占用率：不超过{onvif_cpu_max:.1f}%，变化在{onvif_cpu_...
Linux ps、top、du、df、free、kill
雪国的花儿’s Blog
05-14 864
PS 查看系统有哪些进程正在执行 进程是一个具有一定独立功能的程序，它是操作系统动态执行的基本单元 其中常用的有ps组合有ps -ef 和 ps -aux ps -ef 采用标准的格式(UNIX SYSTEM V格式)显示进程，格式如下 UID // 进程所属的用户，显示用户名 PID // 进程id PPID // 父进程id C //进程占用CPU的百分比 STIME // 进程启动到现在的时间 TTY //该进程在那个终端上运行，若与终端无关，则...
import re import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt def parse_filtered_log(filtered_file_path): """解析过滤后的top日志文件""" data = { 'time_sec': [], 'mem_used_mb': [], 'mem_free_mb': [], 'cpu_usr': [], 'cpu_sys': [], 'load_avg_1min': [], 'load_avg_5min': [], 'load_avg_15min': [], 'nvrcore_cpu': [], 'nvrcore_mem': [], 'onvif_cpu': [], 'onvif_mem': [] } with open(filtered_file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: lines = f.readlines() time_counter = 0 current_block = [] for line in lines: line = line.strip() if not line: continue if line.startswith('Mem:'): if current_block: nvrcore_cpu = 0.0 nvrcore_mem = 0.0 onvif_cpu = 0.0 onvif_mem = 0.0 for bline in current_block: parts = bline.split() if len(parts) >= 8: # 确保有足够多的列 # 提取进程名(合并可能被分割的部分) cmd = ' '.join(parts[7:]) # 处理nvrcoreM进程 if 'nvrcoreM' in cmd: try: nvrcore_cpu = float(parts[7]) # %CPU是第6列(索引5) # nvrcore_mem = float(parts[6]) # %MEM是第7列(索引6) except (IndexError, ValueError): pass # 处理onvif进程(排除discovery) elif './onvif' in cmd and 'discovery' not in cmd: try: onvif_cpu = float(parts[7]) # %CPU是第6列(索引5) # onvif_mem = float(parts[6]) # %MEM是第7列(索引6) except (IndexError, ValueError): pass data['nvrcore_cpu'].append(nvrcore_cpu) data['nvrcore_mem'].append(nvrcore_mem) data['onvif_cpu'].append(onvif_cpu) data['onvif_mem'].append(onvif_mem) current_block = [] mem_match = re.match(r'Mem:\s*(\d+)K used,\s*(\d+)K free', line) if mem_match: data['mem_used_mb'].append(int(mem_match.group(1)) / 1024) data['mem_free_mb'].append(int(mem_match.group(2)) / 1024) data['time_sec'].append(time_counter) time_counter += 5 current_block.append(line) if line.startswith('CPU:'): cpu_match = re.match(r'CPU:\s*([\d.]+)% usr\s+([\d.]+)% sys', line) if cpu_match: data['cpu_usr'].append(float(cpu_match.group(1))) data['cpu_sys'].append(float(cpu_match.group(2))) if line.startswith('Load average:'): load_match = re.match(r'Load average:\s*([\d.]+)\s+([\d.]+)\s+([\d.]+)', line) if load_match: data['load_avg_1min'].append(float(load_match.group(1))) data['load_avg_5min'].append(float(load_match.group(2))) data['load_avg_15min'].append(float(load_match.group(3))) max_len = len(data['time_sec']) for key in data: if len(data[key]) < max_len: data[key].extend([0] * (max_len - len(data[key]))) return pd.DataFrame(data) # 使用示例 filtered_file = 'filtered_top_log.txt' # 1. 解析过滤后的日志文件 df = parse_filtered_log(filtered_file) df.to_csv('top_metrics.csv', index=False) print("已生成指标CSV文件: top_metrics.csv") # 2. 绘制图表 plt.figure(figsize=(16, 14)) # 进程CPU使用率 plt.subplot(4, 1, 1) plt.plot(df['time_sec'], df['nvrcore_cpu'], 'r-', label='nvrcore CPU%') plt.plot(df['time_sec'], df['onvif_cpu'], 'b-', label='onvif CPU%') plt.title('Process CPU Usage') plt.xlabel('Time (seconds)') plt.ylabel('CPU %') plt.legend() plt.grid(True) # 系统CPU使用率 plt.subplot(4, 1, 2) plt.plot(df['time_sec'], df['cpu_usr'], 'g-', label='User CPU%') plt.plot(df['time_sec'], df['cpu_sys'], 'm-', label='System CPU%') plt.title('System CPU Usage') plt.ylabel('CPU %') plt.legend() plt.grid(True) # 内存使用情况 plt.subplot(4, 1, 3) plt.plot(df['time_sec'], df['mem_used_mb'], 'c-', label='Used Memory (MB)') plt.plot(df['time_sec'], df['mem_free_mb'], 'y-', label='Free Memory (MB)') plt.title('Memory Usage') plt.xlabel('Time (seconds)') plt.ylabel('Memory (MB)') plt.legend() plt.grid(True) # 系统负载 plt.subplot(4, 1, 4) plt.plot(df['time_sec'], df['load_avg_1min'], 'r-', label='1-min Load Avg') plt.plot(df['time_sec'], df['load_avg_5min'], 'g-', label='5-min Load Avg') plt.plot(df['time_sec'], df['load_avg_15min'], 'b-', label='15-min Load Avg') plt.title('System Load Average') plt.xlabel('Time (seconds)') plt.ylabel('Load Average') plt.legend() plt.grid(True) plt.tight_layout() plt.savefig('top_resource_usage.png', dpi=300) plt.show() 绘图时，onvif 的cpu%很多是0,跳过这些点不绘制，另外内存使用情况再加两条线，绘制内存的变化情况（相较于第一个点的变化）
11-04
plt.plot(df['time_sec'], df['mem_free_mb'], 'y-', label='Free Memory (MB)') # 计算内存使用变化量（相对于第一个点） if len(df['mem_used_mb']) > 0: base_used = df['mem_used_mb'].iloc[0] mem_used_...
Linux监控命令详解：free, df, top
本文主要汇总了Linux系统中常用的监控命令，包括`free`, `df` 和 `top` 命令，旨在帮助用户了解系统内存、磁盘空间和CPU使用情况。 1. `free` 命令用于查看内存使用情况，提供了多种单位选项如 `-b`（字节）、`-k`...
Linux 系统资源管理（du、df、free、ps、pstree、top、kill等）
LKmnbZ's Blog
01-13 760
查看目录/文件使用磁盘空间的大小 du du [参数] [文件或目录] -a 所有文件包含子目录 -b 输出结果以bytes为单位 -c 只计算目录的总用量 -h 以1024进制进行单位换算 -s 只显示目录使用空间的总和 --inodes 查看所用i节点数量 查看当前目录文件大小 .代表当前目录 ..上级目录 也可以指定目录 计算目录的总用量 ...
ubuntu 中 python 版本问题
07-16 1476
报错 ： File "/usr/bin/pycentral", line 1472, in run     runtimes = get_installed_runtimes()   File "/usr/bin/pycentral", line 276, in get_installed_runtimes     default_version = pyversions.defaul
linux各种重启命令 及STi7105不能重启原因分析
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最近发现STlinux系统无法reboot，执行了如下几个命令都是一样的结果 root@wtCAB7167jffs2:~# reboot INIT: Switching to runlevel: 6 root@xxha:~# Broadcast message from root (console) (Sat Jan  1 00:09:00 2000): The system is
ubuntu下使用rpm包方法二
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之前有篇文章写了方法一：使用alien 把rpm包转成deb包,再用dkpg命令安装。 今天又试了种新方法，直接使用rpm 命令安装 rpm包。 1. sudo apt-get install rpm 之后，直接安装 .rpm 包会出现如下错误： xxha@lamdoc:/opt/STM/REPO$ rpm -ivh *.rpm rpm：RPM should not be used
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container_fs_inodes_free
最新发布
11-19
<think> 我们正在讨论的是容器文件系统中可用inode数量指标：container_fs_inodes_free 根据用户需求，我们需要解释该指标的含义、用途及监控方法，并参考之前提供的引用内容（虽然引用中并没有直接提到inode，但我们可以结合文件系统监控的一般知识） 注意：用户提供的引用[3]提到了“inodesusedpercent”，这是与inode使用率相关的，我们可以借鉴。 指标名称：container_fs_inodes_free 含义：容器文件系统上可用的inode数量。inode是文件系统中用于存储文件元数据（如大小、权限、时间戳等）的数据结构。当inode用尽时，即使磁盘空间还有剩余，也无法创建新文件。 用途： 1. 预防因inode耗尽导致的容器故障（例如：应用无法写入日志或创建临时文件）。 2. 结合总inode数（container_fs_inodes_total）可以计算使用率，提前预警。 3. 在容器化环境中，由于容器共享主机内核但可能有独立的文件系统，监控每个容器的inode使用情况尤为重要。 监控方法： 1. 直接查询当前可用inode数量： container_fs_inodes_free{container="<container_name>", pod="<pod_name>", namespace="<namespace>"} 2. 计算inode使用率： (1 - (container_fs_inodes_free / container_fs_inodes_total)) * 100 或者使用PromQL表达式： (1 - container_fs_inodes_free{...} / container_fs_inodes_total{...}) * 100 3. 设置告警：当可用inode数量低于某个阈值（例如：1000）或者使用率超过90%时触发告警。 4. 结合引用[3]中的思路，我们可以监控inode使用百分比，表达式类似引用[2]中CPU限制的表达式，但这里是inode： (1 - container_fs_inodes_free / container_fs_inodes_total) * 100 5. 注意：该指标通常由cAdvisor采集，因此需要确保cAdvisor正常运行。 运维建议： - 定期清理容器内不需要的文件（特别是小文件）以释放inode。 - 在容器构建时，避免在镜像中包含大量小文件。 - 对于日志量大的容器，配置日志轮转，防止日志文件过多占用inode。 示例PromQL查询： 1. 按容器显示可用inode数量： container_fs_inodes_free{container!="", device=~"/dev/.*"} 2. 按容器显示inode使用率： (1 - container_fs_inodes_free{container!="", device=~"/dev/.*"} / container_fs_inodes_total{container!="", device=~"/dev/.*"}) * 100 3. 找出inode使用率超过90%的容器： (1 - container_fs_inodes_free{container!="", device=~"/dev/.*"} / container_fs_inodes_total{container!="", device=~"/dev/.*"}) * 100 > 90 4. 结合命名空间和Pod标签，可以更细粒度监控。 注意：由于文件系统可能有多个挂载点，因此需要根据device标签过滤，通常我们关注根文件系统（如`/`）或者主要数据卷。在Kubernetes中，容器的根文件系统通常对应`/`，而其他挂载点对应数据卷。 另外，引用[4]中提到了存储管理的持续监控与维护，这也是inode监控的一部分。 最后，生成相关问题。 </think>### `container_fs_inodes_free` 详解 #### **1. 指标含义** `container_fs_inodes_free` 是容器文件系统的核心监控指标，表示**容器文件系统中可用的 inode 数量**： - **Inode 本质**：文件系统的元数据结构，存储文件属性（权限/大小/位置等） - **关键限制**：每个文件/目录需占用 1 个 inode - **危险场景**：当 `container_fs_inodes_free ≈ 0` 时，即使磁盘空间充足也无法创建新文件[^3] #### **2. 核心用途** | **场景** | **重要性说明** | |------------------------|-----------------------------------------------------------------------------| | **容量预警** | 预防因 inode 耗尽导致的容器故障（如日志写入失败、应用崩溃） | | **存储优化** | 识别产生大量小文件的容器（如临时文件未清理） | | **资源规划** | 结合 `container_fs_inodes_total` 规划文件系统容量 | | **故障根因分析** | 区分磁盘空间不足（`container_fs_usage_bytes`）与 inode 耗尽问题 | #### **3. 监控方法** ##### (1) 基础查询 ```promql # 查看容器可用 inode 数量 container_fs_inodes_free{container="my-app", device="/dev/sda1"} # 计算 inode 使用率（百分比） (1 - container_fs_inodes_free{...} / container_fs_inodes_total{...}) * 100 ``` ##### (2) 关键告警规则 ```yaml # Inode 即将耗尽告警（可用数 < 1000） - alert: ContainerInodeExhaustion expr: container_fs_inodes_free{device!~"tmpfs"} < 1000 for: 10m labels: severity: critical annotations: summary: "容器 inode 即将耗尽 ({{ $labels.container }})" description: "可用 inode 仅剩 {{ $value }} 个" ``` ##### (3) 多维度分析 ```promql # 按命名空间统计 inode 使用率 sum by (namespace) ( (container_fs_inodes_total - container_fs_inodes_free) / container_fs_inodes_total * 100 ) # 检测 Top 3 inode 高消耗容器 topk(3, (container_fs_inodes_total - container_fs_inodes_free) ) ``` #### **4. 运维诊断流程** 当 `container_fs_inodes_free` 异常降低时： 1. **定位问题容器** ```bash # 查看容器 inode 使用 kubectl exec -it <pod> -- df -i ``` 2. **分析文件分布** ```bash # 统计容器内文件数量最多的目录 kubectl exec -it <pod> -- find / -type f | cut -d "/" -f 2 | sort | uniq -c | sort -n ``` 3. **清理策略** - 删除临时文件：`rm /tmp/*.log` - 配置日志轮转：使用 `logrotate` 限制日志文件数量 - 优化应用：避免高频创建临时小文件 #### **5. 与相关指标联动** | **指标** | **关联分析场景** | |----------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------| | `container_fs_inodes_total` | 计算 inode 使用率：`(total - free)/total * 100` | | `container_fs_usage_bytes` | 联合分析磁盘空间与 inode 使用（可能出现磁盘空间充足但 inode 耗尽的情况）[^3] | | `container_fs_reads_total` | inode 不足时通常伴随文件读写错误激增 | | `kube_pod_container_status_ready`| inode 耗尽可能导致容器状态异常 | #### **6. 典型优化案例** 某 Java 应用容器频繁崩溃，监控发现： - 磁盘空间剩余 80% (`container_fs_usage_bytes`) - 但 inode 使用率 99.8% (`container_fs_inodes_free ≈ 15`) **根因**：未配置日志轮转，产生数百万小日志文件 **解决**：添加 logrotate 配置后 inode 使用率降至 45%[^4] > **最佳实践**：在 Grafana 面板中同时展示 > - `container_fs_inodes_free`（数值） > - `(1 - free/total)*100`（百分比） > - 设置阈值线（90% 警告，95% 严重告警） ---
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