10 KiB
在 Linux 中使用 top 命令的建议
通过这篇教程提升你的
top
命令的知识。
尝试找出你的机器正在运行什么程序,以及哪个进程耗尽了内存导致系统非常非常慢 —— 这是 top
命令所能胜任的工作。
top
是一个非常有用的程序,其作用类似于 Windows 任务管理器或 MacOS 的活动监视器。在 *nix 机器上运行 top
将实时显示系统上运行的进程的情况。
$ top
取决于你运行的 top
版本,你会看到类似如下内容:
top - 08:31:32 up 1 day, 4:09, 0 users, load average: 0.20, 0.12, 0.10
Tasks: 3 total, 1 running, 2 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
%Cpu(s): 0.5 us, 0.3 sy, 0.0 ni, 99.2 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st
KiB Mem: 4042284 total, 2523744 used, 1518540 free, 263776 buffers
KiB Swap: 1048572 total, 0 used, 1048572 free. 1804264 cached Mem
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
1 root 20 0 21964 3632 3124 S 0.0 0.1 0:00.23 bash
193 root 20 0 123520 29636 8640 S 0.0 0.7 0:00.58 flask
195 root 20 0 23608 2724 2400 R 0.0 0.1 0:00.21 top
你所用的 top
版本可能跟这个看起来不一样,特别是在显示的列上。
如何阅读输出的内容
你可以根据输出判断你正在运行的内容,但尝试去解释结果你可能会有些困惑。
前几行包含一堆统计信息(详细信息),后跟一个包含结果列的表(列)。让我们从后者开始吧。
列
这些是系统正在运行的进程。默认按 CPU 使用率降序排序。这意味着在列表顶部的程序正使用更多的 CPU 资源并对你的系统造成更重的负担。对于资源使用而言,这些程序是字面上的消耗资源最多的(top)进程。不得不说,top
这个名字起得很妙。
最右边的 COMMAND
一列报告进程名(启动它们的命令)。在这个例子里,进程名是 bash
(一个我们正在运行 top
的命令解释器)、flask
(一个 Python 写的 web 框架)和 top
自身。
其它列提供了关于进程的有用信息:
PID
:进程 ID,一个用来定位进程的唯一标识符USER
:运行进程的用户PR
:任务的优先级NI
:Nice 值,优先级的一个更好的表现形式VIRT
:虚拟内存的大小,单位是 KiB(kibibytes)RES
:常驻内存大小,单位是 KiB(物理内存和虚拟内存的一部分)SHR
:共享内存大小,单位是 KiB(共享内存和虚拟内存的一部分)S
:进程状态,一般 I 代表空闲,R 代表运行,S 代表休眠,Z 代表僵尸进程,T 或 t 代表停止(还有其它更少见的选项)%CPU
:自从上次屏幕更新后的 CPU 使用率%MEM
:自从上次屏幕更新后的RES
常驻内存使用率TIME+
:自从程序启动后总的 CPU 使用时间COMMAND
:启动命令,如之前描述那样
确切知道 VIRT
,RES
和 SHR
值代表什么在日常操作中并不重要。重要的是要知道 VIRT
值最高的进程就是内存使用最多的进程。当你在用 top
排查为什么你的电脑运行无比卡的时候,那个 VIRT
数值最大的进程就是元凶。如果你想要知道共享内存和物理内存的确切意思,请查阅 top 手册的 Linux Memory Types 段落。
是的,我说的是 kibibytes 而不是 kilobytes。通常称为 kilobyte 的 1024 值实际上是 kibibyte。希腊语的 kilo(χίλιοι)意思是一千(例如一千米是 1000 米,一千克是 1000 克)。Kibi 是 kilo 和 binary 的合成词,意思是 1024 字节(或者 2^10 )。但是,因为这个词很难说,所以很多人在说 1024 字节的时候会说 kilobyte。top
试图在这里使用恰当的术语,所以按它说的理解就好。
屏幕更新说明
实时屏幕更新是 Linux 程序可以做的 非常酷 的事之一。这意味着程序能实时更新它们显示的内容,所以看起来是动态的,即使它们用的是文本。非常酷!在我们的例子中,更新时间间隔很重要,因为一些统计数据(%CPU
和 %MEM
)是基于上次屏幕更新的数值的。
因为我们运行在一个持久性的程序中,我们就可以输入一些命令来实时修改配置(而不是停止应用,然后用一个不同的命令行选项再次运行)。
按下 h
调用帮助界面,该界面也显示了默认延迟(屏幕更新的时间间隔)。这个值默认(大约)是 3 秒,但你可以输入 d
(大概是 delay 的意思)或者 s
(可能是 screen 或 seconds 的意思)来修改它。
细节
在进程列表上面有一大堆有用的信息。有些细节看起来有点儿奇怪,让人困惑。但是一旦你花点儿时间来逐个过一遍,你会发现,在紧要关头,这些是非常有用的。
第一行包含系统的大致信息:
top
:我们正在运行top
!你好!top
!XX:YY:XX
:当前时间,每次屏幕更新的时候更新up
(接下去是X day, YY:ZZ
):系统的 uptime,或者自从系统启动后已经过去了多长时间load average
(后跟三个数字):分别是过去一分钟、五分钟、15 分钟的系统负载
第二行(Task
)显示了正在运行的任务的信息,不用解释。它显示了进程总数和正在运行的、休眠中的、停止的进程数和僵尸进程数。这实际上是上述 S
(状态)列的总和。
第三行(%Cpu(s)
)显示了按类型划分的 CPU 使用情况。数据是屏幕刷新之间的值。这些值是:
us
:用户进程sy
:系统进程ni
:nice 用户进程id
:CPU 的空闲时间,这个值比较高时说明系统比较空闲wa
:等待时间,或者消耗在等待 I/O 完成的时间hi
:消耗在硬件中断的时间si
:消耗在软件中断的时间st
:“虚拟机管理程序从该虚拟机窃取的时间”
你可以通过点击 t
(toggle)来展开或折叠 Task
和 %Cpu(s)
行。
第四行(Kib Mem
)和第五行(KiB Swap
)提供了内存和交换空间的信息。这些数值是:
- 总内存容量
- 已用内存
- 空闲内存
- 内存的缓冲值
- 交换空间的缓存值
默认它们是用 KiB 为单位展示的,但是按下 E
(扩展内存缩放 extend memory scaling)可以轮换不同的单位:KiB、MiB、GiB、TiB、PiB、EiB(kilobytes、megabytes、gigabytes、terabytes、petabytes 和 exabytes)
top
用户手册有更多选项和配置项信息。你可以运行 man top
来查看你系统上的文档。还有很多 HTML 版的 man 手册,但是请留意,这些手册可能是针对不同 top 版本的。
两个 top 的替代品
你不必总是用 top
查看系统状态。你可以根据你的情况用其它工具来协助排查问题,尤其是当你想要更图形化或更专业的界面的时候。
htop
htop
很像 top
,但是它带来了一些非常有用的东西:它可以以图形界面展示 CPU 和内存使用情况。
这是我们在刚才运行 top
的同一环境中 htop
的样子。显示更简洁,但功能却很丰富。
任务统计、负载、uptime 和进程列表仍然在,但是它有了漂亮、彩色、动态的每核 CPU 使用情况,还有图形化的内存使用情况。
以下是不同颜色的含义(你也可以通过按下 h
来获得这些信息的帮助)。
CPU 任务优先级或类型:
- 蓝色:低优先级
- 绿色:正常优先级
- 红色:内核任务
- 蓝绿色:虚拟任务
- 条状图末尾的值是已用 CPU 的百分比
内存:
- 绿色:已经使用的内存
- 蓝色:缓冲的内存
- 黄色:缓存内存
- 条状图末尾的值显示已用内存和总内存
如果颜色对你没用,你可以运行 htop -C
来禁用它们;那样 htop
将使用不同的符号来展示 CPU 和内存类型。
它的底部有一组激活的快捷键提示,可以用来操作过滤结果或改变排序顺序。试着按一些快捷键看看它们能做什么。不过尝试 F9
时要小心,它会调出一个信号列表,这些信号会杀死(即停止)一个过程。我建议在生产环境之外探索这些选项。
htop
的作者 Hisham Muhammad(是的,htop
的名字就是源自 Hisham 的)在二月份的 FOSDEM 2018 做了一个简短的演讲。他阐述了 htop
不仅有简洁的图形界面,还有更现代的进程信息统计展示方式,这都是之前的工具(如 top
)所不具备的。
你可以在手册页面或 htop 网站阅读更多关于 htop
的信息。(提示:网站背景是一个动态的 htop
。)
docker stats
如果你在用 Docker,你可以运行 docker stats
来为容器状态生成一个有丰富上下文的界面。
这可能比 top
更有帮助,因为它不是按进程分类,而是按容器分类的。这点特别有用,当某个容器运行缓慢时,查看哪个容器耗资源最多比运行 top
再找到容器的进程要快。
借助于上面对 top
和 htop
术语的解释,你应该会更容易理解 docker stats
中的那些。然而,docker stats 文档对每一列都提供了详尽的描述。
via: https://opensource.com/article/18/8/top-tips-speed-up-computer
作者:Katie McLaughlin 选题:lujun9972 译者:ypingcn 校对:pityonline