服务器性能监控分析思路

本文介绍了Linux服务器性能监控的相关命令。使用top命令可查看系统参数;vmstat 1能查看进程、内存、交换区、IO、CPU交互情况;netstat -ntp可查看网络连接;iftop能查看带宽使用情况。通过这些命令可有效监控服务器性能。

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1.监控服务器系统参数

命令:top

查看load average、内存、交换区虚拟内存、cpu的使用情况

 

2.查看具体的进程、内存、交换区、io、cpu的交互

命令:vmstat 1

这个命令可以查看到运行的进程数、等待的IO进程数、交换区使用情况、交换区与内存的读写、数据块的读写、cpu资源情况等等

procs(进程)

r:运行的进程数(长期大于1结合cpu的id来判断是否需要增加cpu)

b:等待io的经常数

memory(内存)

swpd:使用虚拟内存大小,如果swpd的值不为0,但是SI,SO的值长期为0,这种情况不会影响系统性能

free:空闲物理内存大小

buff:用作缓冲的内存大小

cache:用作缓存的内存大小,如果cache的值大的时候,说明cache处的文件数多,如果频繁访问到的文件都能被cache处,那么磁盘的读IO bi会非常小。

swap(交换区-虚拟内存)

si:每秒从交换区写到内存的大小,由磁盘调入内存。

so:每秒写入交换区的内存大小,由内存调入磁盘。

注意:内存够用的时候,这2个值都是0,如果这2个值长期大于0时,系统性能会受到影响,磁盘IO和CPU资源都会被消耗。有些朋友看到空闲内存(free)很少的或接近于0时,就认为内存不够用了,不能光看这一点,还要结合si和so,如果free很少,但是si和so也很少(大多时候是0),那么不用担心,系统性能这时不会受到影响的。因为linux总是先把内存用光

IO(磁盘读写)

bi:每秒读取的块数

bo:每秒写入的块数

注意:随机磁盘读写的时候,这2个值越大(如超出1024k),能看到CPU在IO等待的值也会越大。

system(系统)

in:每秒中断数,包括时钟中断

cs:每秒上下文切换数

cpu(处理器)

us:用户进程执行时间百分比(user time) us的值比较高时,说明用户进程消耗的CPU时间多,但是如果长期超50%的使用,那么我们就该考虑优化程序算法或者进行加速

sy:内核系统进程执行时间百分比(system time) sy的值高时,说明系统内核消耗的CPU资源多,这并不是良性表现,我们应该检查原因

wa:IO等待时间百分比 wa的值高时,说明IO等待比较严重,这可能由于磁盘大量作随机访问造成,也有可能磁盘出现瓶颈(块操作)

id:空闲时间百分比

 

3.查看网络

命令:netstat -ntp

Proto:显示连接使用的协议

Recv-Q、Send-Q:指接收队列和发送队列

Local Address:本地地址ip

Foreign Address:连接方地址ip

State:协议连接状态

PID/Program name:进程id以及名称

在局域网做性能压力测试,可以使用此命令查看应用服务、客户端间请求ip都可以观察到。Recv-Q、Send-Q队列如果持续值不减少或者大于0,表示可能有问题(如带宽不够)。

 

4.带宽使用情况

名片:iptop

TX:发送流量

RX:接收流量

TOTAL:总流量

Cumm:运行iftop到目前时间的总流量

peak:流量峰值

rates:分别表示过去 2s 10s 40s 的平均流量

这个命令可以看到服务器带宽使用情况,带宽使用完了对性能也是有很大影响的

参考相关文章:

https://blog.youkuaiyun.com/chj_1224365967/article/details/108123486

https://www.cnblogs.com/xqzt/p/5448983.html

 

### 构建基于Python的云服务器性能监控系统 #### 使用psutil库进行性能指标监控 为了实现对云服务器性能的有效监控,可以采用`psutil`库来获取CPU、内存、磁盘以及网络接口的状态信息。该库提供了便捷的方法用于访问系统参数并能跨平台运行,在Windows、Linux和macOS上均适用[^1]。 ```python import psutil def get_cpu_usage(): cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1) return f"CPU Usage: {cpu_percent}%" print(get_cpu_usage()) ``` 对于更详细的资源利用率统计,如每颗核心的工作负载或是I/O等待时间,则需调用特定函数完成相应查询操作。 #### 数据采集与处理逻辑 当收集到各项硬件设施的数据之后,下一步便是对其进行解析加工以便后续分析应用。这通常涉及到数值转换、异常检测等一系列预处理工作。例如计算平均值、最大最小值等描述性统计数据;识别超出正常范围的情况触发预警信号等等[^3]。 #### 报警机制的设计思路 一旦发现有违反设定阈值的现象发生——无论是过高还是过低——就需要立即通知相关人员采取行动加以解决。这里可以通过邮件服务(SMTP协议) 或者即时通讯工具API等方式向指定联系人发送消息提醒他们注意当前状况。 另外一种做法是集成第三方告警服务平台,像Zabbix、Prometheus Alertmanager这样的开源解决方案能够提供更加完善的通知渠道管理能力,支持多种媒介组合配置满足复杂场景下的需求。 #### 远程数据传输方案探讨 考虑到分布式架构下多个节点间的信息同步问题,可借助Socket编程建立客户端-服务器模式连接来进行高效稳定的双向通信。具体来说就是让各个被控主机作为发起方主动上报最新测量结果给集中式的接收端口监听程序,后者负责汇总整理后再做进一步分发处理[^2]。 同时也可以考虑利用现有的MQTT、Kafka这类消息队列中间件简化开发难度提高可靠性。 #### 结果呈现方式建议 最终目的是为了让管理者直观清晰地了解到整个集群内部各组成部分的实际运作情况,因此图形化界面必不可少。Matplotlib是一个非常流行的绘图库可用于绘制折线图、柱状图等多种类型的图表辅助说明趋势变化规律特征。 除了静态图片之外,还可以探索Web框架(Flask/Django)配合前端JavaScript库(D3.js/ECharts)打造动态交互式仪表板页面,允许用户自定义筛选条件查看关心的内容片段。
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