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linux 监控网络IO、磁盘、CPU内存

linux 监控网络IO、磁盘、CPU内存 CPU:vmstat ,sar –u,top 磁盘IO:iostat –xd,sar –d,top 网络IO:iftop -n,ifstat,dstat –...● %CPU,进程自最近一次刷新以来所占用的CPU时间和总时间的百分比。  ● %MEM,进程使用内存的百分比。  ● VSZ,进程使用的虚拟内存大小,以K为单位。  ...、运行状态进程数、休眠状态进程数、停止状态进程数和僵死状态进程数 Cpu(s)一行:cpu整体统计信息,包括用户态下进程、系统态下进程占用cpu时间比,nice值大于0的进程在用户态下占用cpu时间比,...cpu处于idle状态、wait状态的时间比,以及处理硬中断、软中断的时间比 Mem一行:该行提供了内存统计信息,包括物理内存总量、已用内存、空闲内存以及用作缓冲区的内存量 Swap一行:虚存统计信息,...(默认单位kB) RES: 进程所占物理内存大小(默认单位kB) SHR: 进程所占共享内存大小(默认单位kB) S: 进程的运行状态 %CPU: 采样周期内进程所占cpu百分比 %MEM: 采样周期内进程所占内存百分比

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使用Django监控LinuxUnix CPU 内存状态介绍

使用Django搭建网站 使用Django执行Oracle命令并在前端显示 运行Django自定义命令 打造自己的监控系统基础篇 最后是使用Django监控Oracle的性能 监控Oracle TOP...SQL 前端展示Oracle 状态趋势,物理读逻辑读等 使用redis保存数据 使用pandas处理数据 使用highchart前端展示数据 Python监控系统之Oracle性能监控 接下来的这个专题为将...Linux/unix的CPU内存信息保存起来然后进行分析最后展现在网页中 注意事项 环境为:CentOS 7 +Python 3.6 的环境 整体流程图 ?...主要流程如下 首先每小时抓取各个服务器的CPU内存情况 然后将抓到的数据存入redis数据库 接下来使用Django读取redis数据库里面的数据 用pandas将获取到的数据进行处理,主要为计算时间段的平均值...最后将处理过的数据通过highchats 在前端显示 接下来的几天我将对这些步骤做详细的介绍,谢谢 一些效果图 下面是一些效果图,已经用在了我日常的监控上,使用ajax全程页面无跳转 ?

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Linux 性能监控CPU&内存&IO监控Shell脚本2

/bin/bash # 获取要监控的本地服务器IP地址 IP=`ifconfig $4 | grep "inet addr" | cut -f 2 -d ":" | cut -f 1 -d " "`...$6}' | cut -f 1 -d 'k'` #echo "剩余内存总量(操作系统):"$mem_sys_free # 获取应用程序已使用的内存总量 mem_buffers=`grep Mem $1...、内存使用信息 printf "获取某个进程的CPU内存使用信息\n" printf "proc_id\tproc_cpu\tproc_mem\tproc_vsz\ttime\n" record_num...使用率 proc_cpu=`grep $5 $1 | sed -n ${i}"p" | awk '{print $3}'` #echo "进程CPU使用率:"$proc_cpu # 获取进程内存使用率...注:针对不同类型、版本的操作系统,以上脚本可能需要做适当修改才可适用 附脚本下载地址:Linux 性能监控CPU&内存&I/O监控Shell脚本2.zip

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CPU内存结构

开局一张图 由于CPU频率太快了,为解决直接读取内存的数据上的延迟,在CPU内存之间,存在3级缓存。 ? ?...CPU在解决和缓存不一致上采用两种方式: 缓存一致性协议 总线锁机制 CPU CPU的一个时钟周期指的是机器码的0和1的变化,是电信号的一高一低的变化是10纳秒左右,1s相当于10的9次方纳秒。...,处于这个状态的可以被其他CPU读取内存时变成(shared 共享),修改时变成(modified 被修改) S:(shared 共享)某缓存行可能被多个CPU缓存,并且各个缓存中的数据和主存一致,当一个...总线锁 MESI协议之前,解决缓存一致性方案是总线锁机制,这种方案比较低效,锁期间,其他CPU无法访问内存CPU乱序 多核时代,处理器为提高运算速度,可能作出违背代码原有初衷的行为。...解决这种问题的方式就是内存屏障,简单点说是不同的处理器架构提供了不同指令集用来建立内存屏障,这样控制不可乱序。

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Linux CPU监控

•总逻辑CPU数 = 物理CPU个数×每颗物理CPU的核数×超线程数。 通过以下命令可以查看CPU个数、每个物理CPU中core的核数、逻辑CPU的个数和CPU信息(型号)。 •查看物理CPU个数。...由于硬中断比软中断过程短得多,所以作为性能监控往往需要监控软中断。...8)CPU使用率 •CPU使用率=1-CPU空闲时间/CPU总时间。 •平均CPU使用率=1- (CPU空闲时间New- CPU空闲时间Old)/ (CPU总时间New- CPU总时间Old)。...top命令显示了系统总体的CPU内存使用情况,以及各个进程的资源使用情况。而ps命令则只显示了每个进程的资源使用情况。 9)CPU节拍率 CPU节拍率指每秒钟CPU切换的次数,单位为HZ。...所以当自愿上下文切换比较多,说明I/O或者内存存在瓶颈;而非自愿上下文切换比较多,说明目前有很多进(线)程需要CPU处理。

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CPU内存结构

开局一张图 由于CPU频率太快了,为解决直接读取内存的数据上的延迟,在CPU内存之间,存在3级缓存。 ? ?...CPU在解决和缓存不一致上采用两种方式: 缓存一致性协议 总线锁机制 CPU CPU的一个时钟周期指的是机器码的0和1的变化,是电信号的一高一低的变化是10纳秒左右,1s相当于10的9次方纳秒。...,处于这个状态的可以被其他CPU读取内存时变成(shared 共享),修改时变成(modified 被修改) S:(shared 共享)某缓存行可能被多个CPU缓存,并且各个缓存中的数据和主存一致,当一个...总线锁 MESI协议之前,解决缓存一致性方案是总线锁机制,这种方案比较低效,锁期间,其他CPU无法访问内存CPU乱序 多核时代,处理器为提高运算速度,可能作出违背代码原有初衷的行为。...解决这种问题的方式就是内存屏障,简单点说是不同的处理器架构提供了不同指令集用来建立内存屏障,这样控制不可乱序。

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使用 Glances 命令监控内存CPU利用率等信息

snap install glances 此外,由于 Glances 是用 Python 编写的,因此也可以使用 pip 包管理器来安装它: # pip3 install glances 在单机模式下监控系统信息...启动 Glances 来监控本地系统是一件轻而易举的事情: [root@localhost ~]# glances 可以看到一些系统指标,从最顶部的主机名开始,以及从终端右上角的正常运行时间开始。...在其下方,您可以查看其他系统指标,例如 CPU内存利用率、网络带宽率、正在运行的进程、磁盘容量等。...[Yes/No]: yes Glances Web User Interface started on http://0.0.0.0:61208/ 默认的用户名为:glances 在服务器模式下监控系统信息...Glances 命令也可用于监控远程主机。

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建议收藏丨大数据集群常用监控命令(内存、磁盘、CPU、网络)

1、核心命令 linux 监控网络IO、磁盘、CPU内存CPU:vmstat 、sar –u、top 磁盘IO:iostat –xd、sar –d、top 网络IO:iftop -n、ifstat...● %CPU,进程自最近一次刷新以来所占用的CPU时间和总时间的百分比。  ● %MEM,进程使用内存的百分比。  ● VSZ,进程使用的虚拟内存大小,以K为单位。  ...(默认单位kB) RES: 进程所占物理内存大小(默认单位kB) SHR: 进程所占共享内存大小(默认单位kB) S: 进程的运行状态 %CPU: 采样周期内进程所占cpu百分比 %MEM: 采样周期内进程所占内存百分比...根据经验,再通过命令排查内存、磁盘、网络、cpu,问题无非就这几类,切不可着急忙慌乱改一通,让简单问题复杂化。 2、根据以上命令,提前设置监控预警。...监控预警能够让你及时发现系统的性能信息、比如磁盘快满了,内存超负荷了,我们可以提前作出调整。

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Zabbix3.4自带模板监控Linux主机基本选项(CPU内存、硬盘、网卡)

一、客户端 1、客户主机安装zabbix-agent控件(至于如何安装在其他文章有提到) 二、服务器 1、创建需要监控的主机 ?...2、添加监控主机名称,同类主机加入相同群组,方便管理,指定客户端IP端口是10050(服务器的端口是10051) ? 3、点击模板,然后点击选择 ?...4、选择需要的监控模板,可以看到这里默认有很多模板 ? 5、点击添加,然后点击更新 ? 6、应用模板之后,等一会自动添加了这些信息 ? 7、点击对应主机-图形 ?...12、查看主机监控生产的图形 ? 13、为了方便查看,可以创建聚合图形 ? 14、设置行和列 ? 15、出现一张简洁明了的图片 ?

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CPU缓存和内存屏障

CPU性能优化手段 - 缓存 为了提高程序的运行性能, 现代CPU在很多方面对程序进行了优化 例如: CPU高速缓存, 尽可能的避免处理器访问主内存的时间开销, 处理器大多会利用缓存以提高性能 ?...最终写入主内存以那个CPU为准?...高速缓存下有一个问题: 缓存中的数据与主内存的数据并不是实时同步的, 各CPU间缓存的数据也不是实时同步....在同一时间点, 各CPU所看到的同一内存地址的数据的值可能是不一致的. CPU执行指令重排序优化的一个问题: 虽然遵守了as-if-serial语义, 但仅在单CPU自己执行的情况下能保证结果正确....读内存屏障(Load Memory Barrier): 在指令前插入Load Barrier, 可以让高速缓存中的数据失效, 强制从新从主内存读取数据 强制读取主内存内容, 让CPU缓存和主内存保持一致

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Linux 操作系统使用Shell脚本监控CPU、磁盘、内存使用率

在日常运维工作中,大部分企业都会搭建自己的可视化监控大屏,但是对于小型企业或者是个人玩家来说这样做的成本和难度会大大提高,下面我就分享一个Shell脚本监控Linux服务器的CPU、磁盘、内存。 #!.../bin/bash ############################################## #Filename: jiankong.sh #Description: 监控cpu、磁盘...、内存使用率 ############################################## logFile=/tmp/jiankong.log #获取报警时间 now_time=`date...'+%F %T'` #获取cpu使用率 cpuUsage=`top -b -n5 | fgrep "Cpu(s)" | tail -1 | awk -F'id,' '{split($1, vs, "...使用率:${cpuUsage}%\n磁盘使用率:${diskUsage}%\n内存使用率:${mem_used_persent}%" if [[ "$cpuUsage" > 80 ]] || [

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shell脚本监控CPU脚本

在运维过程中,我们有时需要对CPU进行优化,啥时候优化呢? 自然是出问题的时候,那么啥时候出问题呢? 这个问题就可以使用我们的shell脚本了....原理: 通过监视一段时间内CPU使用情况,找出长期占用CPU的进程并对其进行优化,提高CPU的效率 我们先来写一个监视CPU并计算一小时内CPU的使用情况的脚本: #!.../bin/bash SECS=3600 UNIT_TIME=60 STEPS=$(( $SECS / $UNIT_TIME )) echo Watching CPU usage... ; for((i=...echo CPU eaters : cat /tmp/cpu_usage.$$ | \ awk ' { process[$1] += $2; }' END{ for(i in process...除了这个脚本外,shell还可以写很多管理脚本这里举例说明几个方向: 图像文件的缩放及格式转换 使用shell读取mysql数据库 用户管理 检查磁盘及文件系统错误 监控用户登录防范黑客入侵

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python监控windows的CPU,

有一批windows系统需要监控,无论是zabbix、nagios都需要安装相关插件,操作起来比较麻烦。...python的psutil模块可以跨平台监控linux、windows、mac等,于是使用python写监控脚本,然后利用py2exe工具将其打包成exe后,直接将其放到windows下直接运行即可。...3.编写监控脚本(在此只监控CPU内存,硬盘的使用率或空闲率,若有其他需要请自己完善) psutil相关使用文档请参考http://pythonhosted.org/psutil/ #coding=utf8...cpu_times.system cpu['idle'] = cpu_times.idle cpu['percent'] = psutil.cpu_percent(interval=2) #获取内存信息...4.打包python脚本 要想监控脚本在其他windows上运行需要安装python环境,但我们可以将监控脚本打包成exe程序发布,只要运行exe程序就能够执行,如何实现呢?

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