Linux资源监控：CPU/内存/磁盘监控指南
引言
Linux系统监控就像汽车的"仪表盘"，实时展示着各个核心部件的运行状态！本文将带你全面掌握Linux系统资源监控的方方面面，从CPU、内存到磁盘I/O、网络流量，从基础命令到高级工具，从实时监控到历史数据分析。无论你是要优化服务器性能，还是排查系统瓶颈，这篇文章都会成为你的监控宝典！准备好终端，让我们一起开启这场系统性能探索之旅吧~
系统监控
CPU
内存
磁盘
网络
综合工具
一、CPU 监控
1.1 实时监控工具
top # 经典CPU监控工具
htop # 增强版top（需安装）
mpstat -P ALL 1 # 每核CPU使用率（需安装sysstat）
1.2 关键指标
- 用户空间占用：非内核进程消耗的CPU
- 系统空间占用：内核操作消耗的CPU
- I/O等待：CPU等待I/O的时间比例
- 空闲时间：CPU空闲时间比例
1.3 高级分析
perf top # 性能计数器分析
sar -u 1 3 # 历史CPU数据（需安装sysstat）
pidstat -u 1 # 进程级CPU使用率
二、内存监控
2.1 基本命令
free -h # 内存使用概览（人类可读格式）
vmstat 1 # 虚拟内存统计
cat /proc/meminfo # 详细内存信息
2.2 关键指标
| 指标 | 含义 |
|---|---|
| MemTotal | 总物理内存 |
| MemFree | 完全空闲内存 |
| MemAvailable | 实际可用内存（包括缓存可回收部分） |
| Buffers | 块设备缓存 |
| Cached | 文件系统缓存 |
| Swap | 交换空间使用情况 |
2.3 高级工具
smem -s swap -r # 按内存使用排序（需安装smem）
valgrind --tool=massif ./program # 应用程序内存分析
三、磁盘 I/O 监控
3.1 基本工具
iostat -xz 1 # 磁盘I/O统计
iotop # 类似top的I/O监控（需安装）
dstat -d # 磁盘活动监控
3.2 关键指标
- %util：设备使用率（>60%可能成为瓶颈）
- await：平均I/O等待时间（毫秒）
- svctm：服务时间（实际I/O操作时间）
- r/s, w/s：每秒读写次数
3.3 深度分析
blktrace -d /dev/sda -o - | blkparse -i - # 块设备跟踪
sar -d 1 3 # 历史磁盘活动数据
四、网络监控
4.1 基本命令
iftop # 实时带宽监控（需安装）
nload # 网络负载监控（需安装）
ip -s link # 网络接口统计
netstat -tulnp # 活动连接和监听端口
ss -s # 更现代的socket统计
4.2 关键指标
- RX/TX：接收/发送数据量
- 错误/丢包：error/drop计数器
- 连接状态：ESTABLISHED/TIME_WAIT等
4.3 高级分析
tcpdump -i eth0 -n -w capture.pcap # 抓包分析
nicstat 1 # 详细网络接口统计（需安装）
nethogs # 按进程统计带宽（需安装）
五、综合监控工具
5.1 经典工具
vmstat 1 # 综合CPU/内存/IO
dstat -tcmnd # 综合CPU/内存/网络/磁盘
glances # 图形化综合监控（需安装）
5.2 现代工具
nmon # 专业性能监控（需安装）
bpytop # Python编写的高级监控（需安装）
prometheus + grafana # 企业级监控方案
六、日志与历史数据
6.1 sar工具（sysstat包）
sar # 查看所有历史数据
sar -q 1 3 # 查看运行队列和负载
sar -W 1 3 # 查看交换统计
sar -n DEV 1 3 # 查看网络历史
6.2 配置数据收集
# 编辑sysstat配置（通常位于）
/etc/sysconfig/sysstat # RHEL/CentOS
/etc/default/sysstat # Debian/Ubuntu
# 调整收集频率（默认10分钟）
SADC_OPTIONS="-S XALL 10 3" # 每10秒采样，保留3天
七、进程级资源监控
7.1 基本命令
ps aux --sort=-%cpu | head # CPU使用前10进程
ps aux --sort=-%mem | head # 内存使用前10进程
7.2 高级分析
pidstat 1 # 进程级CPU/内存/IO统计
pmap -x PID # 进程内存映射详情
strace -c -p PID # 统计系统调用
八、报警与自动化监控
8.1 简单阈值检测
# CPU使用率超过90%报警
if [ $(top -bn1 | grep "Cpu(s)" | awk '{print $2}' | cut -d. -f1) -gt 90 ]; then
echo "High CPU usage!" | mail -s "Alert" [email protected]
fi
8.2 专业监控方案
- Zabbix：企业级监控
- Nagios：经典告警系统
- Prometheus + Alertmanager：云原生监控
- Netdata：实时性能监控
九、容器资源监控
9.1 Docker监控
docker stats # 实时容器资源使用
docker inspect --format='{{.State.Pid}}' container # 获取容器PID
9.2 Kubernetes监控
kubectl top nodes # 节点资源使用
kubectl top pods # Pod资源使用
十、最佳实践
- 建立基线：记录系统正常时的指标范围
- 分层监控：硬件→OS→应用→业务层级监控
- 合理采样：高频监控生产系统（1-5秒间隔）
- 日志轮转：配置logrotate防止日志占满磁盘
- 告警优化：避免告警疲劳，设置合理阈值
- 可视化：使用Grafana等工具创建仪表盘
总结
通过本文的系统学习，我们已经构建了完整的Linux监控知识体系：
- 核心组件：CPU/内存/磁盘/网络全方位监控
- 工具链：从命令行工具到可视化平台 ️
- 高级应用：容器监控与自动化告警
- 最佳实践：构建企业级监控方案
监控黄金法则：
- 指标可视化：一图胜千言
- 告警可操作：每个告警都应有应对方案 ️
- 历史可追溯：问题复现与趋势分析
记住：没有监控的系统就像盲人骑瞎马！ 现在就去部署你的监控系统，让一切尽在掌握！✨
PS：如果你在学习过程中遇到问题，别慌！欢迎在评论区留言，我会尽力帮你解决！