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前言
Linux下的top命令我相信大家都用過，自從我接觸Linux以來就一直用top查看進程的CPU和MEM排行榜。但是top命令的其他輸出結果我都沒有了解，這些指標都代表什么呢，什么情況下需要關注呢？以及top命令輸出結果的來源數據是什么呢，又是怎么一個計算原理呢？
演示環境
# uname -a Linux VM_1_11_centos 3.10.0-693.el7.x86_64 #1 SMP Tue Aug 22 21:09:27 UTC 2017 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux
top命令
top命令是Linux下常用的性能分析工具，能夠實時（默認是3s刷新一次）的顯示系統的資源使用情況，以及各種進程的資源使用情況，類似于Windows的任務管理器。
top - 11:00:54 up 54 days, 23:35, 6 users, load average: 16.32, 18.75, 21.04 Tasks: 209 total, 3 running, 205 sleeping, 0 stopped, 1 zombie %Cpu(s): 29.7 us, 18.9 sy, 0.0 ni, 49.3 id, 1.7 wa, 0.0 hi, 0.4 si, 0.0 st KiB Mem : 32781216 total, 1506220 free, 6525496 used, 24749500 buff/cache KiB Swap: 0 total, 0 free, 0 used. 25607592 avail Mem PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND root 20 0 15.6g 461676 4704 R 198.0 1.4 11:15.26 python root 20 0 9725596 240028 4672 R 113.0 0.7 7:48.49 python root 20 0 6878028 143196 4720 S 82.4 0.4 1:35.03 python
第一行數據相當于uptime命令輸出。11:00:54是當前時間，up 54 days,23:55 是系統已經運行的時間，6 users表示當前有6個用戶在登錄，load average：16.32，18.75，21.04分別表示系統一分鐘平均負載，5分鐘平均負載，15分鐘平均負載。
平均負載
平均負載表示的平均活躍進程數，包括正在running的進程數，準備running（就緒態）的進程數，和處于不可中斷睡眠狀態的進程數。如果平均負載數剛好等于CPU核數，那證明每個核都能得到很好的利用，如果平均負載數大于核數證明系統處于過載的狀態，通常認為是超過核數的70%認為是嚴重過載，需要關注。還需結合1分鐘平均負載，5分鐘平均負載，15分鐘平均負載看負載的趨勢，如果1分鐘負載比較高，5分鐘和15分鐘的平均負載都比較低，則說明是瞬間升高，需要觀察。如果三個值都很高則需要關注下是否某個進程在瘋狂消耗CPU或者有頻繁的IO操作，也有可能是系統運行的進程太多，頻繁的進程切換導致。比如說上面的演示環境是一臺8核的centos機器，證明系統是長期處于過載狀態在運行。
Tasks: 214 total, 4 running, 209 sleeping, 0 stopped, 1 zombie
第二行的Tasks信息展示的系統運行的整體進程數量和狀態信息。214 total 表示系統現在一共有214個用戶進程，4 running 表示4個進程正在處于running狀態，209 sleeping表示209個進程正處于sleeping狀態，0 stopped 表示 0 個進程正處于stopped狀態，1 zombie表示 有1個僵尸進程。
僵尸進程
子進程結束時父進程沒有調用wait()/waitpid()等待子進程結束，那么就會產生僵尸進程。原因是子進程結束時并沒有真正退出，而是留下一個僵尸進程的數據結構在系統進程表中，等待父進程清理，如果父進程已經退出則會由init進程接替父進程進行處理（收尸）。由此可見，如果父進程不作為并且又不退出，就會有大量的僵尸進程，每個僵尸進程會占用進程表的一個位置（slot），如果僵尸進程太多會導致系統無法創建新的進程，因為進程表的容量是有限的。所以當zombie這個指標太大時需要引起我們的注意。下面的進程詳細信息中的S列就代表進程的運行狀態，Z表示該進程是僵尸進程。
消滅僵尸進程的方法：
1.找到僵尸進程的父進程pid（pstress可以顯示進程父子關系），kill -9 pid，父進程退出后init自動會清理僵尸進程。（需要注意的是kill -9并不能殺死僵尸進程）
2.重啟系統。
%Cpu(s): 31.9 us, 30.3 sy, 0.0 ni, 37.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.8 si, 0.0 st
第三行的%Cpu(s)表示的是總體CPU使用情況。
所以整體的CPU使用率=1-id。當us很高時，證明CPU時間主要消耗在用戶代碼，需要優化用戶代碼。sy很高時，說明CPU時間都消耗在內核，要么是頻繁的系統調用，要么是頻繁的CPU切換（進程切換/線程切換）。wa很高時，說明有進程在進程頻繁的IO操作，有可能是磁盤IO，也有可能是網絡IO。si很高時，說明CPU時間消耗在處理軟中斷，網絡收發包會觸發系統軟中斷，所以大量的網絡小包會導致軟中斷的頻繁觸發，典型的SYN Floor會導致si很高。
KiB Mem : 32781216 total, 663440 free, 7354900 used, 24762876 buff/cache KiB Swap: 0 total, 0 free, 0 used. 24771700 avail Mem
第4，5行顯示的是系統內存使用情況。單位是KiB。totol 表示總內存，free 表示沒使用過的內容，used是已經使用的內存。buff表示用于讀寫磁盤緩存的內存，cache表示用于讀寫文件緩存的內存。avail表示可用的應用內存。
Swap原理是把一塊磁盤空間或者一個本地文件當成內存來使用。Swap total表示能用的swap總量，swap free表示剩余，used表示已經使用的。這三個值都為0表示系統關閉了swap功能，由于演示環境是一臺虛擬機，虛擬機一般都關閉swap功能。
第6行開始往后表示的是具體的每個進程狀態：
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
計算原理
在介紹top命令的各項指標計算原理之前，有必要先介紹下Linux下的proc文件系統，因為top命令的各項數據來源于proc文件系統。proc文件系統是一個虛擬的文件系統，是Linux內核和用戶的一種通信方式，Linux內核會通過proc文件系統告訴用戶現在內核的狀態信息，用戶也可以通過寫proc的方式設置內核的一些行為。與普通文件不同的是，這些proc文件是動態創建的，也是動態修改的，因為內核的狀態時刻都在變化。
top顯示的CPU指標都是來源于/proc/stat文件信息：
# cat /proc/stat cpu 1151829380 20277 540128095 1909004524 21051740 0 10957596 0 0 0 cpu0 143829475 3918 67658924 235696976 5168514 0 1475030 0 0 0 cpu1 144407338 1966 67616825 236756510 3969110 0 1392212 0 0 0 cpu2 144531920 2287 67567520 238021699 2713175 0 1363460 0 0 0 cpu3 143288938 2366 67474485 239715220 2223739 0 1356698 0 0 0 cpu4 143975390 3159 67394206 239494900 1948424 0 1343261 0 0 0 cpu5 144130685 2212 67538520 239431294 1780756 0 1349882 0 0 0 cpu6 144009592 2175 67536945 239683876 1668203 0 1340087 0 0 0 cpu7 143656038 2193 67340668 240204045 1579816 0 1336963 0 0 0
第一行代表的總的CPU信息，后面的是一個CPU的詳細信息。
但是這些具體的后面的列都是什么信息呢，我們可以通過man proc找到答案：
user (1) Time spent in user mode.
nice (2) Time spent in user mode with low priority (nice).
system (3) Time spent in system mode.
idle (4) Time spent in the idle task. This value should be USER_HZ times the second entry in the
/proc/uptime pseudo-file.
iowait (since Linux 2.5.41)
(5) Time waiting for I/O to complete.
irq (since Linux 2.6.0-test4)
(6) Time servicing interrupts.
softirq (since Linux 2.6.0-test4)
(7) Time servicing softirqs.
steal (since Linux 2.6.11)
(8) Stolen time, which is the time spent in other operating systems when running in a virtual‐
ized environment
guest (since Linux 2.6.24)
(9) Time spent running a virtual CPU for guest operating systems under the control of the Linux kernel.
guest_nice (since Linux 2.6.33)
(10) Time spent running a niced guest (virtual CPU for guest operating systems under the con‐
trol of the Linux kernel).
也就是說從第二列開始往后分別是user，nice，system，idle，iowait，irq（硬中斷），softirq（軟中斷），steal，guest，guest_nice的CPU時間，單位通常是10ms。那么top里面的比例又是怎么算出的呢？
由于CPU時間是一個累加值，所以我們要求一個時間段差值來反映當前的CPU情況，top默認是3s。例如現在取一個user值user1，和當前的一個總量的CPU時間total1
其中total等于上面各項相加，也就是total=user+nice+system+idle+iowait+irq+softirq+steal+guest+guest_nice。3秒后再去一個user值user2和一個總量total2。
那么這3秒鐘的user平均cpu占比就等于（（user2-user1）/ (total2-total1)）/ 3 * 100%。另外每個具體的CPU計算方式同理。
top內存相關的指標直接讀取/proc/meminfo文件的對應字段：
# cat /proc/meminfo MemTotal: 32781216 kB MemFree: 1043556 kB MemAvailable: 25108920 kB Buffers: 427516 kB Cached: 22084612 kB SwapCached: 0 kB Active: 18640888 kB Inactive: 10534920 kB Active(anon): 6664480 kB Inactive(anon): 412 kB Active(file): 11976408 kB Inactive(file): 10534508 kB Unevictable: 4 kB Mlocked: 4 kB SwapTotal: 0 kB SwapFree: 0 kB Dirty: 1092 kB Writeback: 0 kB AnonPages: 6663764 kB Mapped: 347808 kB Shmem: 1212 kB Slab: 2201292 kB SReclaimable: 1957344 kB SUnreclaim: 243948 kB KernelStack: 73392 kB PageTables: 57300 kB NFS_Unstable: 0 kB Bounce: 0 kB WritebackTmp: 0 kB CommitLimit: 16390608 kB Committed_AS: 42170784 kB VmallocTotal: 34359738367 kB VmallocUsed: 61924 kB VmallocChunk: 34359625048 kB HardwareCorrupted: 0 kB AnonHugePages: 364544 kB HugePages_Total: 0 HugePages_Free: 0 HugePages_Rsvd: 0 HugePages_Surp: 0 Hugepagesize: 2048 kB DirectMap4k: 376680 kB DirectMap2M: 26886144 kB DirectMap1G: 8388608 kB
其中total對應于MemTotal，free 對應于MemFree，avail 對應于MemAailable。
總結
文章從top命令的輸出結果開始，說明哪些指標的異常值需要我們關注，最后介紹了top命令的cpu計算原理和mem的數據來源。
好了，以上就是這篇文章的全部內容了，希望本文的內容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，謝謝大家對億速云的支持。
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