使用sar、sysstat获取每个进程的内存使用量

Question

在Linux中，我可以获得每个进程的内存使用量吗？我们使用sysstat/sar监控我们的服务器。但是，除了看到内存在某个时候从屋顶上掉下来之外，我们不能准确地指出哪个进程变得越来越大。有没有办法使用sar (或其他工具)来获取每个进程的内存使用情况？然后看看它，以后呢？

Answer 1

sysstat包括pidstat，它的手册页上写着：

Linux pidstat命令用于监视当前由

内核管理的各个任务。它为使用选项-p选择的每个任务或由Linux内核管理的每个任务写入标准输出活动……

Linux内核任务包括用户空间进程和线程(以及这里最不感兴趣的内核线程)。

但不幸的是，sysstat不支持从pidstat收集历史数据，而且作者似乎对提供这种支持不感兴趣(GitHub问题)：

• [RFE] include pidstat data in sa data files
• pidstat: why no binary output option?

pidstat

也就是说，可以将pidstat的表格输出写入到文件中，然后对其进行解析。通常，感兴趣的是进程组，而不是系统上的每个进程。我将重点介绍一个进程及其子进程。

有什么可以作为例子呢？火狐。pgrep firefox返回其PID，$(pgrep -d, -P $(pgrep firefox))返回以逗号分隔的子代列表。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

一些观察结果：

• LC_NUMERIC设置为使进程使用点作为十进制separator.
• watch，以便在进程子树changes.
• -d报告I/O统计信息的情况下每隔600秒重复一次pidstat，将-r设置为报告页面错误和内存利用率，将-u设置为pidstat，将所有报告组放在一行中，并使用-l显示进程命令名及其所有参数(好吧，因为它仍然会以127的速度对其进行修剪，所以使用characters).
• date来避免意外覆盖现有文件

它会产生类似这样的结果：

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，包含数据的每一行都以空格开头，因此解析很容易：

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()

数据帧的结构如下：

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)

它可以以多种方式可视化，这取决于监控的重点是什么，但%CPU和RSS是最常见的指标。这里有一个例子。

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()

它会产生类似如下的图形：

​

​

Answer 2

这是纯粹的偏好，但我会保持它的良好和简单，直到你知道你在寻找什么。我将创建一个cronjob，首先显示您的空闲内存、磁盘和cpu使用率，然后显示前十个罪魁祸首。

#!/bin/sh
free -m | awk 'NR==2{printf "Memory Usage: %s/%sMB (%.2f%%)\n", $3,$2,$3*100/$2 }'
df -h | awk '$NF=="/"{printf "Disk Usage: %d/%dGB (%s)\n", $3,$2,$5}'
top -bn1 | grep load | awk '{printf "CPU Load: %.2f\n", $(NF-2)}' 
ps -eo pid,ppid,cmd,%mem,%cpu --sort=-%mem | head

在找到你的罪魁祸首之后，你可以更深入一点，深入研究一些细节。