gpt4 book ai didi

linux - 使用 sar、sysstat 获取每个进程的内存使用情况

转载 作者:太空宇宙 更新时间:2023-11-04 12:30:07 31 4
gpt4 key购买 nike

我可以获取 Linux 中每个进程的内存使用情况吗?我们使用 sysstat/sar 监控我们的服务器。但除此之外看到内存在某个时候消失了,我们无法确定哪个进程越来越大。sar(或其他工具)有没有办法获取内存使用情况每个过程?看看它,稍后呢?

最佳答案

sysstat 包括 pidstat 其手册页说:

The pidstat command is used for monitoring individual tasks currently being managed by the Linux kernel. It writes to standard output activities for every task selected with option -p or for every task managed by the Linux kernel [...]

Linux 内核任务包括用户空间进程和线程(以及内核线程,这里最不感兴趣)。

但不幸的是,sysstat 不支持从 pidstat 收集历史数据,而且作者似乎没有兴趣提供此类支持(GitHub 问题):

pidstat

话虽这么说,pidstat 的表格输出可以写入文件并稍后进行解析。通常感兴趣的是进程组,而不是系统上的每个进程。我将重点关注一个进程及其子进程。

可以举个例子吗?火狐。 pgrep firefox 返回其 PID,$(pgrep -d, -P $(pgrep firefox)) 返回其子项的逗号分隔列表。鉴于此,pidstat 命令可能如下所示:

LC_NUMERIC=C.UTF-8 watch pidstat -dru -hl \
-p '$(pgrep firefox),$(pgrep -d, -P $(pgrep firefox))' \
10 60 '>>' firefox-$(date +%s).pidstat

一些观察:

  • LC_NUMERIC 设置为使 pidstat 使用点作为小数点分隔符。
  • watch 用于每 600 秒重复一次 pidstat,以防万一处理子树更改。
  • -d 报告 I/O 统计信息-r 报告页面错误和内存使用情况-u报告 CPU 利用率
  • -h 将所有报告组放在一行中,-l 显示进程命令名称及其所有参数(好吧,有点像,因为它仍将其缩减为 127 个字符)。
  • date 用于避免意外覆盖现有文件

它产生类似的东西:

Linux kernel version (host)     31/03/20    _x86_64_    (8 CPU)

# Time UID PID %usr %system %guest %CPU CPU minflt/s majflt/s VSZ RSS %MEM kB_rd/s kB_wr/s kB_ccwr/s iodelay Command
1585671289 1000 5173 0.50 0.30 0.00 0.80 5 0.70 0.00 3789880 509536 3.21 0.00 29.60 0.00 0 /usr/lib/firefox/firefox
1585671289 1000 5344 0.70 0.30 0.00 1.00 1 0.50 0.00 3914852 868596 5.48 0.00 0.00 0.00 0 /usr/lib/firefox/firefox -contentproc -childID 1 ...
1585671289 1000 5764 0.10 0.10 0.00 0.20 1 7.50 0.00 9374676 363984 2.29 0.00 0.00 0.00 0 /usr/lib/firefox/firefox -contentproc -childID 2 ...
1585671289 1000 5852 6.60 0.90 0.00 7.50 7 860.70 0.00 4276640 1040568 6.56 0.00 0.00 0.00 0 /usr/lib/firefox/firefox -contentproc -childID 3 ...
1585671289 1000 24556 0.00 0.00 0.00 0.00 7 0.00 0.00 419252 18520 0.12 0.00 0.00 0.00 0 /usr/lib/firefox/firefox -contentproc -parentBuildID ...

# Time UID PID %usr %system %guest %CPU CPU minflt/s majflt/s VSZ RSS %MEM kB_rd/s kB_wr/s kB_ccwr/s iodelay Command
1585671299 1000 5173 3.40 1.60 0.00 5.00 6 7.60 0.00 3789880 509768 3.21 0.00 20.00 0.00 0 /usr/lib/firefox/firefox
1585671299 1000 5344 5.70 1.30 0.00 7.00 6 410.10 0.00 3914852 869396 5.48 0.00 0.00 0.00 0 /usr/lib/firefox/firefox -contentproc -childID 1 ...
1585671299 1000 5764 0.00 0.00 0.00 0.00 3 0.00 0.00 9374676 363984 2.29 0.00 0.00 0.00 0 /usr/lib/firefox/firefox -contentproc -childID 2 ...
1585671299 1000 5852 1.00 0.30 0.00 1.30 1 90.20 0.00 4276640 1040452 6.56 0.00 0.00 0.00 0 /usr/lib/firefox/firefox -contentproc -childID 3 ...
1585671299 1000 24556 0.00 0.00 0.00 0.00 7 0.00 0.00 419252 18520 0.12 0.00 0.00 0.00 0 /usr/lib/firefox/firefox -contentproc -parentBuildID ...

...

请注意,每行数据都以空格开头,因此解析起来很容易:

import pandas as pd

def read_columns(filename):
with open(filename) as f:
for l in f:
if l[0] != '#':
continue
else:
return l.strip('#').split()
else:
raise LookupError

def get_lines(filename, colnum):
with open(filename) as f:
for l in f:
if l[0] == ' ':
yield l.split(maxsplit=colnum - 1)

filename = '/path/to/firefox.pidstat'
columns = read_columns(filename)
exclude = 'CPU', 'UID',
df = pd.DataFrame.from_records(
get_lines(filename, len(columns)), columns=columns, exclude=exclude
)
numcols = df.columns.drop('Command')
df[numcols] = df[numcols].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
df['RSS'] = df.RSS / 1024 # Make MiB
df['Time'] = pd.to_datetime(df['Time'], unit='s', utc=True)
df = df.set_index('Time')
df.info()

dataframe的结构如下:

Data columns (total 15 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 PID 6155 non-null int64
1 %usr 6155 non-null float64
2 %system 6155 non-null float64
3 %guest 6155 non-null float64
4 %CPU 6155 non-null float64
5 minflt/s 6155 non-null float64
6 majflt/s 6155 non-null float64
7 VSZ 6155 non-null int64
8 RSS 6155 non-null float64
9 %MEM 6155 non-null float64
10 kB_rd/s 6155 non-null float64
11 kB_wr/s 6155 non-null float64
12 kB_ccwr/s 6155 non-null float64
13 iodelay 6155 non-null int64
14 Command 6155 non-null object
dtypes: float64(11), int64(3), object(1)

它可以通过多种方式可视化,具体取决于监控的重点,但 %CPURSS 是最常见的指标。所以这是一个例子。

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(len(df.PID.unique()), 2, figsize=(12, 8))
x_range = [df.index.min(), df.index.max()]
for i, pid in enumerate(df.PID.unique()):
subdf = df[df.PID == pid]
title = ', '.join([f'PID {pid}', str(subdf.index.max() - subdf.index.min())])
for j, col in enumerate(('%CPU', 'RSS')):
ax = subdf.plot(
y=col, title=title if j == 0 else None, ax=axes[i][j], sharex=True
)
ax.legend(loc='upper right')
ax.set_xlim(x_range)

plt.tight_layout()
plt.show()

它产生的图形如下:

firefox subprocess tree

关于linux - 使用 sar、sysstat 获取每个进程的内存使用情况,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/43531543/

31 4 0
Copyright 2021 - 2024 cfsdn All Rights Reserved 蜀ICP备2022000587号
广告合作:1813099741@qq.com 6ren.com