free_top_df的使用

系统内存与进程管理实操
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 ps、top、du、df、free、kill
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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_...
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