文章目录Glances一个命令看透系统状态覆盖范围多种使用方式安装方式Glances一个命令看透系统状态最近 GitHub 上一个叫 Glances 的系统监控工具热度很高Star 数超过 3.2 万。试用之后感觉这工具把系统监控这件事简化了很多。服务器运维中查看系统状态是高频操作。CPU 负载用 top内存看 free磁盘查 df网络用 iftop每个指标对应不同命令记起来也麻烦。Glances 的思路不一样把所有监控信息整合到一个界面一条命令就能看到全部。对于管理多台机器的人来说省事不少。覆盖范围Glances 基于 Python 开发核心依赖 psutil 库获取系统信息。覆盖 CPU、内存、磁盘、网络、运行进程、登录用户、系统温度、电压、风扇转速等关键指标。也支持 Docker 和 LXC 容器监控能直接查看容器资源占用情况。所有信息以仪表盘形式呈现不同模块用不同颜色区分异常指标一眼就能看出来。Glances 还有一个浏览器模式可以自动发现局域网内其他运行 Glances 的机器在终端界面或 Web 界面中统一展示。对于集群环境的管理来说这个功能很实用。插件架构是 Glances 的一个设计特点。开发者可以编写自定义插件来扩展监控范围数据也可以通过插件导出到外部系统。架构开放扩展起来不麻烦。多种使用方式命令行模式直接运行 glances 即可进入终端界面。需要 Web 管理界面加 -w 参数浏览器访问指定端口就能远程查看。输出格式也灵活支持 JSON、CSV 格式输出到标准终端方便对接其他工具或脚本。还提供了一个 --fetch 模式可以快速获取一台机器的概要信息类似 neofetch 的效果。Glances 支持客户端/服务端架构服务端运行 glances -s客户端用 glances -c 连接可以远程获取监控数据。统计数据能导出到文件或写入外部时序数据库包括 InfluxDB、ElasticSearch、Prometheus、Graphite、OpenTSDB、Cassandra、ClickHouse 等选择面很广。比较有特色的是 MCP 服务器集成。从 4.5.1 版本开始Glances 内置了 MCPModel Context Protocol支持Claude、Cursor 等 AI 工具可以直连询问系统状态不需要写额外适配代码。在 Web 模式下加 --enable-mcp 参数即可开启。Glances 还提供了 Python API可以在代码中导入 glances.api 模块直接获取 CPU、内存、网络等各项指标的实时数值适合做二次开发。安装方式Glances 的安装覆盖了几乎所有场景。推荐用 pip 安装基础版开箱即用加 [web] 参数安装 Web 界面支持加 [all] 安装全部功能。也可以用 pipx 或 uvx 一键运行无需创建虚拟环境。Docker 运行同样方便。官方提供了基于 Alpine 和 Ubuntu 的多个镜像标签分为完整版和精简版。用 docker run 挂载 docker.sock 后Glances 可以直接监控宿主机和所有容器的状态适合在容器化部署环境中使用。Homebrew、apt 等系统包管理器也能装不过版本可能不如官方源新。如果追求最新功能推荐 pip 或 Docker 方式。如果需要随时掌握服务器运行状态Glances 是一个值得尝试的方案尤其适合需要频繁排查系统问题的开发者和运维人员。s 是一个值得尝试的方案尤其适合需要频繁排查系统问题的开发者和运维人员。