Linux系统性能监控详细教程
在Linux系统开发中，监控系统性能是优化资源利用、排查问题的关键。本教程将涵盖CPU、内存、磁盘、网络等核心资源的监控工具与方法，并提供实战案例。
一、监控工具分类
| 类型 | 工具示例 | 核心功能 |
|---|---|---|
| 实时监控 | top, htop, glances | 实时查看系统资源使用情况 |
| 历史分析 | sar, sysstat | 记录并分析历史性能数据 |
| 深度分析 | perf, strace | 跟踪进程系统调用、函数级性能分析 |
| 可视化 | Prometheus + Grafana | 构建实时监控仪表盘 |
二、核心工具使用详解
1. 实时监控工具
(1) top - 基础实时监控
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安装：所有Linux发行版默认集成。
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使用：
top -
关键指标：
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%CPU：进程CPU占用率。
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%MEM：进程内存占用率。
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LOAD AVERAGE：系统负载（1/5/15分钟）。
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交互命令：
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P：按CPU排序。 -
M：按内存排序。 -
k：终止进程。
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(2) htop - 增强版top
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安装：
sudo apt install htop # Debian/Ubuntu sudo yum install htop # CentOS/RHEL -
使用：
htop -
优势：
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彩色界面，支持鼠标操作。
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树状视图展示进程层级。
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(3) glances - 综合监控
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安装：
pip install glances -
使用：
glances -
功能：
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实时监控CPU、内存、磁盘、网络、进程。
-
Web界面支持（通过
-w启用）。
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2. 历史数据分析工具
(1) sar - 系统活动报告
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安装：
sudo apt install sysstat # Debian/Ubuntu sudo yum install sysstat # CentOS/RHEL -
启用数据收集：
sudo systemctl enable sysstat sudo systemctl start sysstat -
查看CPU历史数据：
sar -u -f /var/log/sysstat/saXX # XX为日志文件日期（如sa05） -
关键选项：
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-r：内存使用。 -
-d：磁盘I/O。 -
-n DEV：网络流量。
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(2) sysstat工具集
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iostat- 磁盘I/O监控：iostat -x 1 # 每1秒刷新一次，显示详细磁盘统计-
关键字段：
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%util：磁盘利用率（接近100%表示瓶颈）。 -
await：I/O请求平均等待时间。
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vmstat- 虚拟内存统计：vmstat 1 # 每1秒刷新一次-
关键字段：
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r：运行队列中的进程数。 -
si/so：Swap换入/换出频率。
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3. 深度分析工具
(1) perf - 性能分析
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安装：
sudo apt install linux-tools-common linux-tools-$(uname -r) -
分析CPU热点：
perf top # 实时查看函数级CPU占用 perf record -g ./your_app # 记录程序运行数据 perf report # 生成分析报告
(2) strace - 系统调用跟踪
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跟踪进程系统调用：
strace -p <PID> # 跟踪指定进程 strace -c ./your_app # 统计系统调用次数
4. 网络监控工具
(1) nload - 实时流量监控
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安装：
sudo apt install nload # Debian/Ubuntu sudo yum install nload # CentOS/RHEL -
使用：
nload eth0 # 监控eth0网卡流量
(2) iftop - 网络连接监控
-
安装：
sudo apt install iftop # Debian/Ubuntu sudo yum install iftop # CentOS/RHEL -
使用：
iftop -i eth0 # 按流量排序显示网络连接5. 高级可视化监控
(1) Prometheus + Grafana
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安装Prometheus：
wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.30.3/prometheus-2.30.3.linux-amd64.tar.gz tar xvfz prometheus-*.tar.gz cd prometheus-* ./prometheus --config.file=prometheus.yml -
安装Node Exporter（采集主机指标）：
wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.2.2/node_exporter-1.2.2.linux-amd64.tar.gz tar xvfz node_exporter-*.tar.gz cd node_exporter-* ./node_exporter -
安装Grafana：
sudo apt install grafana # Debian/Ubuntu sudo systemctl start grafana-server -
配置Dashboard：
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访问
http://localhost:3000，导入模板（如ID：8919）。
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三、实战案例：定位CPU瓶颈
步骤1：快速定位高CPU进程
top - 14:30:00 up 2 days, 1 user, load average: 4.56, 3.22, 2.15
Tasks: 256 total, 1 running, 255 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
%Cpu(s): 98.7 us, 1.3 sy, 0.0 ni, 0.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 stPID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND1234 appuser 20 0 123456 78900 1234 R 98.7 2.3 10:23.45 cpu_intensive步骤2：分析进程具体行为
perf top -p 1234
Samples: 1M of event 'cycles:ppp', 4000 Hz, Event count (approx.): 9876543210
Overhead Shared Object Symbol98.76% cpu_intensive [.] main.loop_function1.24% libc-2.31.so [.] __random_r步骤3：优化代码
根据perf结果，优化loop_function中的算法或减少循环次数。
四、自动化监控脚本示例
#!/bin/bash
# 监控CPU和内存使用，记录到日志
LOG_FILE="/var/log/system_monitor.log"
echo "Timestamp | CPU Usage | Memory Usage" >> $LOG_FILE
while true; doTIMESTAMP=$(date +"%Y-%m-%d %H:%M:%S")CPU=$(top -bn1 | grep "Cpu(s)" | awk '{print $2 + $4}')MEM=$(free -m | awk '/Mem/{printf "%.2f%%", $3/$2*100}')echo "$TIMESTAMP | $CPU% | $MEM" >> $LOG_FILEsleep 60
done五、工具选型建议
| 场景 | 推荐工具组合 |
|---|---|
| 快速问题定位 | htop + iostat + iftop |
| 长期性能分析 | sar + Prometheus + Grafana |
| 代码级优化 | perf + strace |
通过以上工具和方法，您可以全面监控Linux系统的性能，快速定位瓶颈并进行优化。
