Cpu and memory linux

How to Monitor CPU and Memory on Linux?

Geekflare is supported by our audience. We may earn affiliate commissions from buying links on this site.

Know how much an individual process or system-wide consume CPU or memory.

As a sysadmin, you often have to deal with an incident where the application is slow or unresponsive due to high CPU/memory/network utilization. If the server host just one process, then it’s easy to find out when the process consumes all the resources. However, imagine a shared server where multiple services are running, and you need to find which one is eating all the resources.

There are many monitoring software which does this out of the box. But if you don’t have one or looking for a command-based solution, then here you go. They are all FREE!

You may want to start by looking into top or htop result to see the processes overview.

As you can see below, it gives an excellent idea about what all processes are utilizing. If you look at the first one, which is MySQL is taking 11.9% of CPU and 2.5% of CPU.

The top is installed on almost all Linux distribution.

Once you identify the suspect, then you may want to focus on that process instead of everything like you saw above. You can still use top command but with some argument.

Let’s say you know the process id (PID); you can use the below command.

Below an example of top -p 3102

You may also use grep with top . Below an example of checking Docker utilization.

Similar to the top but with more information. As you can, it got the command column, which is handy to identify the process path. And also it is colorful.

htop may not be installed by default, but you can always do it as below.

Install htop on Ubuntu

Install htop on CentOS/RHEL 8.x

glances

As the name says, you get a system utilization view on a single screen. Running processes are sorted by their CPU utilization.

You can install glances on CentOS 8 using DNF as below.

for CentOS7, you can use YUM

A similar to the above listed but with a brilliant feature to record the output in a file so you can view them later. Imagine there is a pattern of having an issue at a specific time window. You can schedule to write the output in a file through crontab or other, and later you can playback.

To record the output in a file:

and, to playback:

It supports multiple arguments like interval, samples, etc. and I would strongly recommend taking a look at the man page.

If you are just interested in real-time troubleshooting, then just execute atop and you should see like below.

You can install atop as below.

Let’s check ps command now.

You can use the ps command with PID to print their CPU and memory utilization.

The output should look like this.

Interactive command-line monitoring tool for CPU, memory, disks, network, NFS, and virtual memory utilization. To view the top process (by utilization), you can execute nmon and press t button.

You can install nmon as below.

Monit

Monit is a web-based and command-line open-source solution to monitor server resources, daemons, files, directory, file systems, etc.

Monit also got a cool widget.

Its light-weight monitoring software. But, there is more to explore here.

Monitorix

A lightweight open-source utility to monitor the Linux server. Monitorix got in-built HTTP so you can check the utilization and other stuff on the web. Some of the other usage reports include:

• Kernal/temperature
• Filesystem and I/O
• Network traffic
• Apache/Mail/FTP/Nginx
• MySQL/Varnish/Memcached

Monitorix also offers alert configuration so you can get notified when things are not right. It will be a good choice when you are managing cloud-based servers and looking for a proactive monitoring solution.

Netdata

Netdata is a real-time performance monitoring for system resources, applications, web servers, databases, DNS, mail, hardware sensors, and a lot more. It is open-source and getting started is easy. All the data is collected, stored, and streamed for you to visualize interactively. Data is collected every second, so you never miss anything.

Loved by many industry leaders.

So what you are waiting for, try and take control of your Linux servers.

Conclusion

I hope the above tools help you to visualize the server utilization in real-time so you can take necessary action. If you just started as a system administrator and looking to get hands-on training, then check out this Udemy course.

Источник

9 команд для проверки информации о CPU в Linux

Информация об аппаратном обеспечении CPU

Информация о CPU (Central Processing Unit. Центральный процессор) включает в себя подробные сведения о процессоре, такие как архитектура, название производителя, модель, количество ядер, скорость каждого ядра и т.д.

В linux существует довольно много команд для получения подробной информации о CPU.

В этой статье мы рассмотрим некоторые из часто встречающихся команд, которые можно использовать для получения подробной информации о CPU.

1. /proc/cpuinfo

Файл /proc/cpuinfo содержит подробную информацию об отдельных ядрах CPU.

Выведите его содержимое с помощью less или cat .

Каждый процессор или ядро перечислены отдельно, а различные подробности о скорости, размере кэша и названии модели включены в описание.

Чтобы подсчитать количество процессоров, используйте grep с wc

Количество процессоров, показанное в /proc/cpuinfo, может не соответствовать реальному количеству ядер процессора. Например, процессор с 2 ядрами и гиперпоточностью будет показан как процессор с 4 ядрами.

Чтобы получить фактическое количество ядер, проверьте идентификатор ядра на наличие уникальных значений

Соответственно, есть 4 разных идентификатора ядра. Это указывает на то, что существует 4 реальных ядра.

2. lscpu — отображение информации об архитектуре CPU

lscpu — это небольшая и быстрая команда, не требующая никаких опций. Она просто выводит информацию об аппаратном обеспечении CPU в удобном для пользователя формате.

3. hardinfo

Hardinfo — это gui инструмент на базе gtk, который генерирует отчеты о различных аппаратных компонентах. Но он также может запускаться из командной строки, в случае если отсутствует возможность отображения gui (Graphical User Interface — графический интерфейс пользователя).

Он создаст большой отчет о многих аппаратных частях, читая файлы из каталога /proc. Информация о CPU находится в начале отчета. Отчет также может быть записан в текстовый файл.

Hardinfo выполняет несколько эталонных тестов, занимающих несколько минут, прежде чем вывести отчет на экран.

4. lshw

Команда lshw может отобразить ограниченную информацию о CPU. lshw по умолчанию показывает информацию о различных аппаратных частях, а опция ‘ -class ‘ может быть использована для сбора информации о конкретной аппаратной части.

Производитель, модель и скорость процессора отображаются правильно. Однако из приведенного выше результата невозможно определить количество ядер в процессоре.

Чтобы узнать больше о команде lshw, ознакомьтесь с этой статьей:

5. nproc

Команда nproc просто выводит количество доступных вычислительных блоков. Обратите внимание, что количество вычислительных блоков не всегда совпадает с количеством ядер.

6. dmidecode

Команда dmidecode отображает некоторую информацию о CPU, которая включает в себя тип сокета, наименование производителя и различные флаги.

7. cpuid

Команда cpuid собирает информацию CPUID о процессорах Intel и AMD x86.

Программа может быть установлена с помощью apt на ubuntu

А вот пример вывода

8. inxi

Inxi — это скрипт, который использует другие программы для создания хорошо структурированного легко читаемого отчета о различных аппаратных компонентах системы. Ознакомьтесь с полным руководством по inxi.

Вывод соответствующей информации о CPU/процессоре

Чтобы узнать больше о команде inxi и ее использовании, ознакомьтесь с этой статьей:

9. Hwinfo

Команда hwinfo — это программа для получения информации об оборудовании, которая может быть использована для сбора подробных сведений о различных аппаратных компонентах в системе Linux.

Она также отображает информацию о процессоре. Вот быстрый пример:

Если не использовать опцию «—short», команда отобразит гораздо больше информации о каждом ядре CPU, например, архитектуру и характеристики процессора.

Чтобы более подробно изучить команду hwinfo, ознакомьтесь с этой статьей:

Заключение

Это были некоторые команды для проверки информации о CPU в системах на базе Linux, таких как Ubuntu, Fedora, Debian, CentOS и др.

Примеры других команд для проверки информации о CPU смотрите в этой статье:

Большинство команд обрабатываются с помощью интерфейса командной строки и выводятся в текстовом формате. Для GUI интерфейса используйте программу Hardinfo.

Она показывает подробности об аппаратном обеспечении различных компонентов в простом для использования GUI интерфейсе.

Если вы знаете какую-либо другую полезную команду, которая может отображать информацию о CPU, сообщите нам об этом в комментариях ниже

Если вы хотели бы узнать подробнее о формате обучения и программе, познакомиться с преподавателем курса — приглашаем на день открытых дверей онлайн. Регистрация здесь.

А если вам интересно развитие в этой сфере с нуля до pro, рекомендуем ознакомиться с учебной программой специализации.

Источник

Linux: How to get CPU and memory information

Linux FAQ: How can I find Linux processor and memory information? (Also written as, How can I find Linux CPU information?, How can I find Linux RAM information?)

How to show the Linux CPU/processor

To see what type of processor/CPU your computer system has, use this Linux command:

As you can see, all you have to do is use the Linux cat command on a special file on your Linux system. (See below for sample processor output.)

How to show Linux memory information

To see your Linux memory information and memory stats use this command:

(See below for sample output.)

Linux processor command output

When I issue that Linux processor information command on my current hardware system, I see this output:

From that output I can see my current system is a two-processor Intel system, with additional information about the Intel CPU (CPUs, actually).

Linux memory information command

When I issue the Linux memory information command, I see the following output:

As you can see, my current Linux system has 2 GB RAM, with all the additional memory information shown there.

Summary: Linux processor and memory commands

I hope these Linux processor and memory commands have been helpful. When you have some spare time, take a look at the /proc filesystem on your Linux system for other system information you can find, including /proc/loadavg , /proc/vmstat , and much more.

Источник

Как Linux работает с памятью. Семинар в Яндексе

Привет. Меня зовут Вячеслав Бирюков. В Яндексе я руковожу группой эксплуатации поиска. Недавно для студентов Курсов информационных технологий Яндекса я прочитал лекцию о работе с памятью в Linux. Почему именно память? Главный ответ: работа с памятью мне нравится. Кроме того, информации о ней довольно мало, а та, что есть, как правило, нерелевантна, потому что эта часть ядра Linux меняется достаточно быстро и не успевает попасть в книги. Рассказывать я буду про архитектуру x86_64 и про Linux­-ядро версии 2.6.32. Местами будет версия ядра 3.х.

Эта лекция будет полезна не только системным администраторам, но и разработчикам программ высоконагруженных систем. Она поможет им понять, как именно происходит взаимодействие с ядром операционной системы.

Термины

Резидентная память – это тот объем памяти, который сейчас находится в оперативной памяти сервера, компьютера, ноутбука.
Анонимная память – это память без учёта файлового кеша и памяти, которая имеет файловый бэкенд на диске.
Page fault – ловушка обращения памяти. Штатный механизм при работе с виртуальной памятью.

Страницы памяти

Работа с памятью организована через страницы. Объём памяти, как правило, большой, присутствует адресация, но операционной системе и железу не очень удобно работать с каждым из адресов отдельно, поэтому вся память и разбита на страницы. Размер страницы – 4 KБ. Также существуют страницы другого размера: так называемые Huge Pages размером 2 MБ и страницы размером 1 ГБ (о них мы говорить сегодня не будем).

Виртуальная память – это адресное пространство процесса. Процесс работает не с физической памятью напрямую, а с виртуальной. Такая абстракция позволяет проще писать код приложений, не думать о том, что можно случайно обратиться не на те адреса памяти или адреса другого процесса. Это упрощает разработку приложений, а также позволяет превышать размер основной оперативной памяти за счёт описанных ниже механизмов. Виртуальная память состоит из основной памяти и swap-устройства. То есть объём виртуальной памяти может быть в принципе неограниченного размера.

Для управления виртуальной памятью в системе присутствует параметр overcommit . Он следит за тем, чтобы мы не переиспользовали размер памяти. Управляется через sysctl и может быть в следующих трех значениях:

• 0 – значение по умолчанию. В этом случае используется эвристика, которая следит за тем, чтобы мы не смогли выделить виртуальной памяти в процессе намного больше, чем есть в системе;
• 1 – говорит о том, что мы никак не следим за объёмом выделяемой памяти. Это полезно, например, в программах для вычислений, которые выделяют большие массивы данных и работают с ними особым способом;
• 2 – параметр, который позволяет строго ограничивать объем виртуальной памяти процесса.

Посмотреть, сколько у нас закоммичено памяти, сколько используется и сколько мы можем ещё выделить, можно в строках CommitLimit и Commited_AS из файла /proc/meminfo .

Memory Zones и NUMA

В современных системах вся виртуальная память делится на NUMA-ноды. Когда­-то у нас были компьютеры с одним процессором и одним банком памяти (memory bank). Называлась такая архитектура UMA (SMP). Всё было предельно понятно: одна системная шина для общения всех компонентов. В последствии это стало неудобно, начало ограничивать развитие архитектуры, и, как следствие, была придумана NUMA.

Как видно из слайда, у нас есть два процессора, которые общаются между собой по какому-­то каналу, и у каждого из них есть свои шины, через которые они общаются со своими банками памяти. Если мы посмотрим на картинку, то задержка от CPU 1 к RAM 1 в NUMA­-ноде будет в два раза меньше, чем от CPU 1 на RAM 2. Получить эти данные и прочую информацию мы можем, используя команду numactl ­­hardware .

Мы видим, что сервер имеет две ноды и информацию по ним (сколько в каждой ноде свободной физической памяти). Память выделяется на каждой ноде отдельно. Поэтому можно потребить всю свободную память на одной ноде, а другую — недогрузить. Чтобы такого не было (это свойственно базам данных), можно запускать процесс с командой numactl ­­interleave=all. Это позволяет распределять выделение памяти между двумя нодам равномерно. В противном случае ядро выбирает ноду, на которой был запланирован запуск этого процесса (CPU scheduling) и всегда пытается выделить память на ней.

Также память в системе поделена на Memory Zones. Каждая NUMA-­нода делится на какое­-то количество таких зон. Они служат для поддержки специального железа, которое не может общаться по всему диапазону адресов. К примеру, ZONE_DMA – это 16 MБ первых адресов, ZONE_DMA32 – это 4 ГБ. Смотрим на зоны памяти и их состояние через файл /proc/zoneinfo .

Page Cache

Через Page Cache в Linux по умолчанию идут все операции чтения и записи. Он динамического размера, то есть именно он съест всю вашу память, если она свободна. Как гласит старая шутка, если вам нужна свободная память в сервере, просто вытащите ее из сервера. Page Cache делит все файлы, которые мы читаем, на страницы (страница, как мы сказали, – 4 KБ). Посмотреть, есть ли в Page Cache какие-­то страницы какого-­то конкретного файла, можно с помощью системного вызова mincore() . Или с помощью утилиты vmtouch, которая написана с использованием этого системного вызова.

Как же происходит запись? Любая запись происходит на диск не сразу, а в Page Cache, и делается это практически моментально. Тут можно увидеть интересную «аномалию»: запись на диск идет намного быстрее, чем чтение. Дело в том, что при чтении (если данной странички файла в Page Cache нет) мы пойдем в диск и будем синхронно ждать ответа, а запись в свою очередь пройдет моментально в кеш.

Минусом такого поведения является то, что на самом деле данные никуда не записались, — они просто находятся в памяти, и когда-­то их нужно будет сбросить на диск. У каждой странички при записи проставляется флажок (он называется dirty). Такая «грязная» страничка появляется в Page Cache. Если накапливается много таких страничек, система понимает, что пора их сбросить на диск, а то можно их потерять (если внезапно пропадет питание, наши данные тоже пропадут).

Память процесса

Процесс состоит из следующих сегментов. У нас есть stack, который растет вниз; у него есть лимит дальше котрого он расти не может.

Затем идет регион mmap: там находятся все отображенные на память файлы процесса, которые мы открыли или создали через системный вызов mmap() . Далее идет большое пространство невыделенной виртуальной памяти, которую мы можем использовать. Снизу вверх растет heap – это область анонимной памяти. Внизу идут области бинарника, который мы запускаем.

Если мы говорим о памяти внутри процесса, то работать со страницами тоже неудобно: как правило, выделение памяти внутри процесса происходит блоками. Очень редко требуется выделить одну­-две странички, обычно нужно выделить сразу какой-­то промежуток страниц. Поэтому в Linux существует такое понятие, как область памяти (virtual memory area, VMA), которая описывает какое-­то пространство адресов внутри виртуального адресного пространства этого процесса. На каждую такую VMA есть свои права (чтения, записи, исполнения) и области видимости: она может быть приватная или общая (которая «шарится (share)» с другими процессами в системе).

Выделение памяти

Выделение памяти можно поделить на четыре случая: есть выделение приватной памяти и памяти, которой можем с кем-­то поделиться (share); двумя другими категорями являются разделение на анонимную память и ту, у которая связана с файлом на диске. Самые частые функции выделения памяти – это malloc и free. Если мы говорим о glibc malloc() , то он выделяет анонимную память таким интересным способом: использует heap для аллокации маленьких объемов (менее 128 KБ) и mmap() для больших объемов. Такое выделение необходимо для того, чтобы память расходовалась оптимальнее и её можно было запросто отдавать в систему. Если в heap не хватает памяти для выделения, вызывается системный вызов brk() , который расширяет границы heap. Системный вызов mmap() занимается тем, что отображает содержимое файла на адресное пространство. munmap() в свою очередь освобождает отображение. У mmap() есть флаги, которые регулируют видимость изменений и уровень доступа.

На самом деле, Linux не выделяет всю запрошенную память сразу. Процесс выделения памяти — Demand Paging — начинается с того, что мы запрашиваем у ядра системы страничку памяти, и она попадает в область Only Allocated. Ядро отвечает процессу: вот твоя страница памяти, ты можешь её использовать. И больше ничего происходит. Никакой физической аллокации не происходит. А произойдет она только в том случае, если мы попробуем в эту страницу произвести запись. В этот момент пойдёт обращение в Page Table – эта структура транслирует виртуальные адреса процесса в физические адреса оперативной памяти. При этом будут задействованы также два блока: MMU и TLB, как видно из рисунка. Они позволяют ускорять выделение и служат для трансляции виртуальных адресов в физические.

После того, как мы понимаем, что этой странице в Page Table ничего не соответствует, то есть нет связи с физической памятью, мы получаем Page Fault – в данном случае минорный (minor), так как отсутствует обращение в диск. После этого процесса система может производить запись в выделенную страницу памяти. Для процесса все это происходит прозрачно. А мы можем наблюдать увеличение счетчика минорных Page Fault для процесса на одну единицу. Также бывает мажорный Page Fault – в случае, когда происходит обращение в диск за содержимым страницы (в случае mmpa() ).

Один из трюков в работе с памятью в Linux – Copy On Write – позволяет делать очень быстрые порождения процессов (fork).

Работа с файлами и с памятью

Подсистема памяти и подсистема работы с файлами тесно связаны. Так как работа с диском напрямую очень медленна, ядро использует в качестве прослойки оперативную память.

malloc() использует больше памяти: происходит копирование в user space. Также потребляется больше CPU, и мы получаем больше переключений контекста, чем если бы мы работали с файлом через mmap() .

Какие выводы можно сделать? Мы можем работать с файлами, как с памятью. У нас есть lazy lоading, то есть мы можем замапить очень­-очень большой файл, и он будет подгружаться в память процесса через Page Cache только по мере надобности. Всё также происходит быстрее, потому что мы используем меньше системных вызовов и, в конце концов, это экономит память. Ещё стоит отметить, что при завершении программы память никуда не девается и остается в Page Cache.

В начале было сказано, что вся запись и чтение идут через Page Cache, но иногда по какой­-то причине, есть необходимость в отходе от такого поведения. Некоторые программные продукты работают таким способом, например MySQL с InnoDB.

Подсказать ядру, что в ближайшее время мы не будем работать с этим файлом, и заставить выгрузить страницы файла из Page Cache можно с помощью специальных системных вызовов:

• posix_fadvide();
• madvise();
• mincore().

Утилита vmtouch также может вынести страницы файла из Page Cache – ключ “­e”.

Readahead

Поговорим про Readahead. Если читать файлы с диска через Page Cache каждый раз постранично, то у нас будет достаточно много Page Fault и мы будем часто ходить на диск за данными. Поэтому мы можем управлять размером Readahead: если мы прочитали первую и вторую страничку, то ядро понимает, что, скорее всего, нам нужна и третья. И так как ходить на диск дорого, мы можем прочитать немного больше заранее, загрузив файл наперёд в Page Cache и отвечать в будущем из него. Таким образом происходит замена будущих тяжёлых мажорных (major) Page Faults на минорные (minor) page fault.

Итак мы выдали всем память, все процессы довольны, и внезапно память у нас закончилась. Теперь нам нужно ее как­-то освобождать. Процесс поиска и выделения свободной памяти в ядре называется Page Reclaiming. В памяти могут находится страницы памяти, которые нельзя забирать, – залокированные страницы (locked). Помимо них есть ещё четыре категории страниц. Cтраницы ядра, которые выгружать не стоит, потому что это затормозит всю работу системы; cтраницы Swappable – это такие страницы анонимной памяти, которые никуда, кроме как в swap устройство выгрузить нельзя; Syncable Pages – те, которые могут быть синхронизированы с диском, а в случае открытого файла только на чтение – такие страницы можно с лёгкостью выбросить из памяти; и Discardable Pages – это те страницы, от которых можно просто отказаться.

Источники пополнения Free List

Если говорить упрощённо, то у ядра есть один большой Free List (на самом деле, это не так), в котором хранятся страницы памяти, которые можно выдавать процессам. Ядро пытается поддерживать размер этого списка в каком­-то не нулевом состоянии, чтобы быстро выдавать память процессам. Пополняется этот список за счёт четырех источников: Page Cache, Swap, Kernel Memory и OOM Killer.

Мы должны различать участки памяти на горячую и холодную и как­-то пополнять за счет них наши Free Lists. Page Cache устроен по принципу LRU/2 ­очереди. Есть активный список страниц (Active List) и инактивный список (Inactive List) страничек, между которыми есть какая­-то связь. В Free List прилетают запросы на выделение памяти (allocation). Система отдаёт страницы из головы этого списка, а в хвост списка попадают страницы из хвоста инактивного (inactive) списка. Новые страницы, когда мы читаем файл через Page Cache, всегда попадают в голову и проходят до конца инактивного списка, если в эти страницы не было еще хотя бы одного обращения. Если такое обращение было в любом месте инактивного списка, то страницы попадают сразу в голову активного списка и начинают двигаться в сторону его хвоста. Если же в этот момент опять к ним происходит обращение, то страницы вновь пробиваются в верх списка. Таким образом система пытается сбалансировать списки: самые горячие данные всегда находятся в Page Cache в активном списке, и Free List никогда не пополняется за их счет.

Также тут стоит отметить интересное поведение: страницы, за счет которых пополняется Free List, которые в свою очередь прилетают из инактивного списка, но до сих пор не отданные для аллокации, могут быть возвращены обратно в инактивный списка (в данном случае в голову инактивного списка).

Итого у нас получается пять таких листов: Active Anon, Inactive Anon, Active File, Inactive File, Unevictable. Такие списки создаются для каждой NUMA ноды и для каждой Memory Zone.

Источник