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Linux 系统内存监控:Linux 内存调优之系统内存全面监控

写在前面 博文内容涉及 Linux 全局内存监控 监控方式包括传统工具 vmstat/top/free/sar/slabtop ,以及 systemd-cgtop,proc 内存伪文件系统 监控内容包括系统内存使用...----《明朝那些事儿》 持续分享技术干货,感兴趣小伙伴可以关注下 ^_^ 内存的全局监控 内存资源的全局监控一般用于系统级别内存数据实时观测,用于快速定位内存瓶颈(如内存使用率持续超过80%或Swap...频繁触发),避免因内存不足导致的响应延迟或服务中断,这里我们也介绍几种方式,关于 通过 BPF 实现全局内存监控会单独拿出来讲。...在学习实际的监控方式之前,我们先来看几个内存相关的术语 交换(物理内存不足) 所有系统RAM芯片的物理内存容量都是固定的。...sar 上面讲的系统内存监控工具都是实时工具,有时候可能当尝试去解决问题的时候,问题已经发生完成了,即错过了解决问题的最佳时机,所以我们需要查看历史监控数据,所以就有了 sar sar [-B][-rl

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监控进程内存

缘由 需要获取某程序运行过程中的内存消耗,一般情况可以使用 top 命令来人工分析,不过我遇到一个程序其内部调用包括 python, R, 以及一系列 linux 命令,这就导致人工统计不太现实 问题变成统计进程及其子进程的内存使用...维护一个表,记录与待查询进程相关的子进程及其内存,初始化只有待查询进程 遍历所有进程: 如果当前进程的父进程在表中: 将此进程及对应内存加入表.../pm 25201 2 监控 id 为25201的进程,刷新间隔为2秒 结果输出: 2020-09-18 17:37:05 1932 2020-09-18 17:37:07 1932 2020-09-18...17:37:09 1932 这里输出的内存单位是 KB 注意:由于需要进程启动之后才能开启监控,导致进程内存无法从0开始;当进程结束,则监控程序也会退出 关于结果展示,直接将输出结果的第二列和第三列拷贝到...Excel 中,插入折线图即可看到内存随时间变化情况

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    Linux 进程内存监控:Linux 内存调优之进程内存深度监控

    写在前面 博文内容涉及 Linux 进程内存监控 监控方式包括传统工具 ps/top/pmap ,以及 cgroup 内存子系统,proc 内存伪文件系统 监控内容包括进程内存使用情况, 内存全局数据统计...,内存事件指标,以及进程内存段数据监控 理解不足小伙伴帮忙指正 :),生活加油 我看远山,远山悲悯 持续分享技术干货,感兴趣小伙伴可以关注下 ^_^ 监控进程的内存使用量 这里分析的工具主要是原生工具...,后面还会分享一些 BPF 相关的内存观察工具以及系统内存的全局监控 PS/TOP 一般的内存监控工具,对于进程级别的,会使用如 ps/top 命令, 通过指标 VIRT 或 VSZ 和 RES 或 RSS...内存详细信息指标监控 下面一组是内存详细信息的数据统计 参数 作用 memory.numa_stat NUMA 节点的内存使用统计(适用于多 CPU 架构)。...内存事件指标监控 下面为内存事件指标依次来看一下 参数 作用 memory.usage_in_bytes 当前物理内存使用量(包括匿名内存、文件缓存等)。

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    zabbix监控jvm内存

    Zabbix自带监控系统的内存利用率和CPU利用率,但是系统内存并不能反应JVM内存情况 在本地我们可以通过jconsole或者jvisualvm进行监控jvm内存情况 不过正是环境一般都是部署在linux...再通过命令进行查看,比如查看非堆内存使用情况 java -jar cmdline-jmxclient-0.10.3.jar - 39.105.97.50:12345 java.lang:type=Memory...jvm内存情况集成jmx步骤逻辑 在zabbix服务器上安装配置zabbix-java-gateway,并且配置相关参数。...如果是红色,查看具体原因,可能是端口暴露问题,或者是启动的参数设置问题 5.自定义图形和监控项 jmx为绿色,标志着添加成功,之后自定义图形,设置监控项即可 第一步创建图形 ?...第二步,添加你需要的监控项即可 ? 这里选取四项,查看效果图 ?  ok,其余的配置再摸索,监控多个java进程的jvm还须研究

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    如何使用 BPF 监控 Linux 内存情况:Linux 内存调优之 BPF 内存监控分析

    全系统范围内创建了哪些内存映射,哪些应用程序代码路径正在申请内存分配? 内存溢出(OOM Kil)事件发生时系统状态如何? 是否有分配一段时间后还是没有释放的内存,定位可能内存泄露的进程?...这里我们简单看看下上面提到的几个BPF关键名词: 动态跟踪点: kprobes 和 uprobes,类似于内核态和用户态的方法埋点,比较灵活,可以任意监控 kprobes:  通过在内核函数入口或指定指令位置插入断点指令...例如,可监控 kmalloc、kfree 等内核内存管理函数的行为。 uprobes: 通过修改用户程序的 ELF 文件指令,在库函数(如 malloc)或应用程序的自定义内存分配器处插入探测点。...静态跟踪点:USDT 探针,用户态会将稳定的事件名字编码到软件代码中,监控点都是编译的时候写死的 USDT :探针在程序编译阶段通过宏定义(如 dtrace_probe、stap_probe)插入代码中...)持续申请内存,导致系统物理内存耗尽。

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    Matrix-iOS 内存监控

    微信急需一个有效的内存监控工具来发现问题。...一 实现原理 微信内存监控最初版本是使用Facebook的FBAllocationTracker工具监控OC对象分配,用fishhook工具hook malloc/free等接口监控堆内存分配,每隔1秒...不过这方案有不少缺点: 1、监控粒度不够细,像大量分配小内存引起的质变无法监控,另外fishhook只能hook自身app的C接口调用,对系统库不起作用; 2、打log间隔不好控制,间隔过长可能丢失中间峰值情况...3.数据上报 由于内存监控是存储了当前所有存活对象的内存分配信息,数据量极大,所以当出现FOOM时,不可能全量上报,而是按某些规则有选择性的上报。...UIWebView 无论是打开网页,还是执行一段简单的js代码,UIWebView都会占用APP大量内存。

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    iOS微信内存监控

    微信急需一个有效的内存监控工具来发现问题。...一 实现原理 微信内存监控最初版本是使用Facebook的FBAllocationTracker工具监控OC对象分配,用fishhook工具hook malloc/free等接口监控堆内存分配,每隔1秒...不过这方案有不少缺点: 1、监控粒度不够细,像大量分配小内存引起的质变无法监控,另外fishhook只能hook自身app的C接口调用,对系统库不起作用; 2、打log间隔不好控制,间隔过长可能丢失中间峰值情况...3.数据上报 由于内存监控是存储了当前所有存活对象的内存分配信息,数据量极大,所以当出现FOOM时,不可能全量上报,而是按某些规则有选择性的上报。...UIWebView 无论是打开网页,还是执行一段简单的js代码,UIWebView都会占用APP大量内存。

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    iOS微信内存监控

    本文介绍如何实现离线化的内存监控工具,用于App上线后发现内存问题。 ---------- FOOM(Foreground Out Of Memory),是指App在前台因消耗内存过多引起系统强杀。...微信急需一个有效的内存监控工具来发现问题。...一、实现原理 ------ 微信内存监控最初版本是使用Facebook的FBAllocationTracker工具监控OC对象分配,用fishhook工具hook malloc/free等接口监控堆内存分配...不过这方案有不少缺点: 1、监控粒度不够细,像大量分配小内存引起的质变无法监控,另外fishhook只能hook自身app的C接口调用,对系统库不起作用; 2、打log间隔不好控制,间隔过长可能丢失中间峰值情况...UIWebView 无论是打开网页,还是执行一段简单的js代码,UIWebView都会占用APP大量内存。

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    Node.js 监控

    应用程序没有监控,就如同运行在一个黑盒子里一样,我们既不知道它现在的状况,也难免会担心它在未来某个时刻挂掉。本文将会介绍 Node.js 监控的相关内容。...(在程序上应该尽量避免 CPU 密集型任务,或者将它们分发到 worker 中去执行) 监控指标: CPU Usage CPU Load 2、Memory Usage and Leaks 在理解内存的使用和泄漏之前...单个进程可以拥有的最大 heap 是 1.5 GB ,内存泄漏的问题不容忽视,即使 node.js 所基于的 V8 引擎拥有垃圾回收( Garbage Collection )机制。...内存泄漏很容易观察到。...通过测量增量或全量垃圾回收周期的执行频率,我们可以看到它们回收内存所需的时间以及释放的内存大小,将释放的内存与 heap 大小进行比较,观察是否存在增长趋势。

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    iOS微信内存监控

    WeTest 导读 目前iOS主流的内存监控工具是Instruments的Allocations,但只能用于开发阶段。本文介绍如何实现离线化的内存监控工具,用于App上线后发现内存问题。...微信急需一个有效的内存监控工具来发现问题。...一 实现原理 微信内存监控最初版本是使用Facebook的FBAllocationTracker工具监控OC对象分配,用fishhook工具hook malloc/free等接口监控堆内存分配,每隔1秒...不过这方案有不少缺点: 1、监控粒度不够细,像大量分配小内存引起的质变无法监控,另外fishhook只能hook自身app的C接口调用,对系统库不起作用; 2、打log间隔不好控制,间隔过长可能丢失中间峰值情况...UIWebView 无论是打开网页,还是执行一段简单的js代码,UIWebView都会占用APP大量内存。

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    前端JS内存管理

    JS内存管理 内存原理: 任何变成语言在执行的时候都需要操作系统来分配内存,只是有些语言需要手动管理分配的内存有些语言有专门来管理内存的方式 如 JVM 了解以上的概念之后,我们再来了解一下大致的内存周期...分配需要的内存 使用内存 在不使用的时候释放内存 JS 属于自动管理内存的语言 在我们定义数据的时候 JS 会给我们分配内存,但是内存分配的方式有区别 对于原始数据内存分配在执行的时候 直接放在栈空间进行分配...对于复杂的数据类型 会在堆内存中开辟一块空间 并且将这块空间的指针返回值变量引用 垃圾回收机制算法 概念: 因为内存的大小是有限的,所以当内存不再需要的时候,我们需要对其进行释放,以便腾出更多的内存空间...PS:这个算法可以很好的解决循环引用的问题 他会从一个根对象去不断查找确认查找之后就会标记对象 如果发现找不到 就等于无法引用 那么就会去销毁(如下图) 前提是 RO 对象不会被删除 其实就代表我们 js...闭包概念 闭包是JavaScript中一个非常容易让人迷惑的知识点 JS 作为高级语言 是支持函数式编程的,这意味着在js中 函数操作和使用都非常灵活 函数可以作为另外一个函数的参数,也可以作为另外一个函数的返回值来使用

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    如何使用eBPF监控Linux内存 OOM killer:Linux内存调优之eBPF监控内存 OOM killer 事件

    写在前面 博文内容涉及 使用 eBPF 监控内存 OOM killer 事件,并且采集当前系统的部分相关指标数据 介绍了传统的监控方式以及使用 BPF/eBPF 的方式 关于 OOM killer 是什么...传统的 OOM Killer 内存事件监控 传统的 OOM killer 历史数据查看一般通过内核日志,或者是Cgroup 内存子系统的事件计数器。...yes 使用 BPF 的方式 对于 BPF 的监控,主要通过 BPF 和 bpftrace 的 oomkill 工具,我们可以在触发 OOM killer 事件之后,观察到系统平均负载等一些其他的信息...用内存测试工具简单复现一下 OOM killer,我们看看如何监控,这里需要把交换分区禁用掉,要不换页进程(kswapd)疯狂的输出,不太容易触发 OOM Killer [root@liruilongs.github.io...:"); cat("/proc/meminfo"); } 修改脚本后的再次监控指标采集 [root@developer tools]# vim oomkill.bt [root@developer

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    一文了解 Redis 内存监控和内存消耗

    所以,监控 Redis 的内存消耗并了解 Redis 内存模型对高效并长期稳定使用 Redis 至关重要。...防止所用的内存超过服务器物理内存,导致 OOM 后进程被系统杀死。 maxmemory 限制的是 Redis 实际使用的内存量,也就是 used_memory 统计项对应的内存。...所以,如果你有 10GB 的内存,最好将 maxmemory 设置为 8 或者 9G 内存消耗划分 Redis 进程内消耗主要包括:自身内存 + 对象内存 + 缓冲内存 + 内存碎片,其中 Redis...[1240] 对象内存 对象内存是 Redis 内存占用最大的一块,存储着用户所有的数据。...输入输出缓冲区在大流量场景中容易失控,造成 Redis 内存不稳定,需要重点监控。可以定期执行 client list 命令,监控每个客户端的输入输出缓冲区大小和其他信息。

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    使用zabbix监控redis内存使用

    本篇提到的监控环境是有条件的,即默认单机只运行一个redis实例,且默认运行的端口是6379(也可以是其他端口,需要通过sed -i ‘s/6379/你修改的端口/g’ xml模板文件 修改模板文件里的端口号...2、客户端key配置 在被监控的主机上,打开/etc/zabbix/zabbix_agentd.conf 配置文件,在最后一行加入: UserParameter=redis_stats[*],redis-cli...# zabbix_get -s 172.20.0.20 -k redis_stats[6379,total_connections_received] 2249669 上面正常从被监控主机上取得了数据,...5、查看监控图 通过monitoring —– graphs 可以查看刚刚添加的监控项的监控图,这里只截下内存使用情况图 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn

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    weakSet与js内存回收

    1.WeakMap 内存占用 // index.js // 第一次手动清理垃圾以确保为最新状态,观察内存情况 global.gc() console.log(`第一次垃圾回收,当前内存使用情况:${(...$ node --expose-gc index.js // 第一次垃圾回收,当前内存使用情况:1.76MB // 第二次垃圾回收,当前内存使用情况:18.54MB // 第三次垃圾回收,当前内存使用情况...// index.js // 第一次手动清理垃圾以确保为最新状态,观察内存情况 global.gc(); console.log( `第一次垃圾回收,当前内存使用情况:${(process.memoryUsage...().heapUsed / 1024 / 1024).toFixed(2)}MB, 当前Map的长度: ${m.size}` ); // $ node --expose-gc index.js //.../ 当前Map的长度: 1 // 第四次垃圾回收,当前内存使用情况:1.94MB, // 当前Map的长度: 0 附录 使用 node 命令执行js的时候加入 –expose-gc参数的作用 -

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