服务器查看负载的方法

服务器查看负载的方法

在服务器运维过程中,负载监控是确保系统稳定运行的核心环节，通过实时掌握服务器的负载状况，管理员可以及时发现潜在问题、优化资源配置，并避免因资源耗尽导致的业务中断，本文将详细介绍服务器负载查看的多种方法，涵盖命令行工具、图形化界面以及云平台监控方案，帮助读者全面掌握负载监控技巧。

命令行工具：高效直接的负载监控方式

命令行工具是服务器负载监控的首选方式,尤其适用于Linux/Unix系统，其优势在于操作快速、资源占用低，且适合自动化脚本处理，以下是几种常用的命令行工具及其使用方法。

命令：实时动态负载监控

命令是Linux系统中最基础的负载监控工具，能够实时显示进程级的资源占用情况，通过执行命令，管理员可以查看系统的整体负载（Load Average）、CPU使用率、内存占用、进程状态等信息，Load Average是衡量系统负载的关键指标，分别代表1分钟、5分钟和15分钟内的平均进程数，当Load Average超过CPU核心数时，通常意味着系统处于高负载状态。

命令还支持交互式操作，例如按键按CPU使用率排序、按键按内存使用率排序，或按键终止特定进程，这些功能使得管理员能够快速定位资源消耗异常的进程，并进行针对性处理。

命令：增强版负载监控工具

相较于，提供了更友好的用户界面和更丰富的功能，它以彩色显示不同类型的进程，支持鼠标操作，并允许用户通过快捷键实时调整监控参数，按键可以自定义监控列，按键可以切换进程树视图，对于需要频繁监控负载的管理员而言，的直观性和高效性大幅提升了工作效率。

命令：快速查看系统负载

如果仅需了解系统的整体负载情况,命令是最简洁的选择，执行后，系统会显示当前时间、运行时长以及三个时间段的Load Average，输出内容“10:30:45 up 10 days, 2:30, 1 User, load average: 0.20, 0.30, 0.15”表明系统负载较低，运行状态稳定。

命令：虚拟内存与系统负载统计

命令主要用于监控系统的虚拟内存、进程、CPU等核心指标，通过执行（每秒刷新一次），管理员可以实时查看CPU系统时间、用户时间、空闲时间，以及内存的swap、free、buffer使用情况。列表示就绪队列中的进程数，若该值持续高于CPU核心数，说明系统存在CPU瓶颈。

图形化界面：可视化负载监控方案

对于不习惯命令行操作的管理员,图形化界面提供了更直观的负载监控方式，以下是几种常见的图形化监控工具。

GNOME System Monitor：Linux自带监控工具

在GNOME桌面环境中,System Monitor是系统自带的图形化工具，它以图表形式展示CPU、内存、网络和磁盘的实时使用情况，并支持按进程排序查看资源占用，对于桌面服务器或小型运维团队，该工具无需额外安装即可满足基本监控需求。

：跨平台高级监控工具

是一款基于Python开发的跨平台监控工具，支持Linux、Windows和macOS，它通过 curses 库提供终端下的图形化界面，并整合了CPU、内存、磁盘、网络、进程等多维度数据。还支持Web UI模式，允许用户通过浏览器远程访问监控界面，适合分布式服务器的集中管理。

Zabbix：企业级分布式监控系统

Zabbix是一款功能强大的开源监控解决方案,支持服务器、网络、云平台等多种对象的监控，通过Zabbix，管理员可以自定义监控项（如CPU负载、内存使用率）、设置阈值告警，并生成历史数据报表，其分布式架构适用于中大型企业，能够实现对成百上千台服务器的统一监控。

云平台监控：托管服务的负载管理

对于运行在云平台上的服务器,厂商提供的监控工具是查看负载的首选方式，这些工具通常具备自动化告警、数据持久化和可视化报表等功能，大幅简化了运维工作。

AWS CloudWatch：亚马逊云负载监控

AWS CloudWatch是亚马逊云提供的监控服务，支持收集EC2实例的CPU利用率、磁盘读写、网络流量等指标，用户可以通过CloudWatch控制台设置自定义告警策略，例如当CPU使用率持续超过80%时发送通知，CloudWatch还支持日志聚合和性能趋势分析，帮助管理员优化资源配置。

阿里云监控：云服务器负载管理

阿里云监控提供了对ECS实例的全方位监控,包括CPU、内存、磁盘、网络等基础指标，以及数据库、负载均衡等高级服务指标，用户可以通过云监控大盘自定义监控视图，并设置多维度告警规则，当服务器的Load Average超过核心数时，通过短信或邮件通知管理员。

Google Cloud Monitoring：谷歌云负载分析工具

Google Cloud Monitoring（原名Stackdriver）能够实时监控GCE实例的负载情况，并提供性能诊断建议，其特色功能包括服务地图（Service Map）和分布式追踪，可帮助管理员快速定位跨服务的性能瓶颈。

负载分析与优化策略

查看负载的最终目的是优化系统性能,当发现负载异常时，管理员需结合具体指标进行问题定位。

定期生成负载报告、建立性能基线也是优化的重要手段，通过对比历史数据，可以预测负载增长趋势，提前扩容资源。

服务器负载监控是运维工作的基础,也是保障业务连续性的关键，无论是命令行工具的快速查询、图形化界面的直观展示，还是云平台的高级监控功能，管理员都需根据实际需求选择合适的方案，通过持续监控、精准分析和主动优化，才能确保服务器在高负载下仍能稳定运行，为业务发展提供可靠支撑。

Apache服务器中prefork和worker工作模式的区别以及性能优化

1、RedHat Linux下查看apache版本号在Apache安装目录bin下，使用以下命令查看即可。 使用命令：./httpd -v示例：2、查看Apache当前工作模式Apache有prefork和worker工作模式使用命令：./apachectl –l示例：从以上结果可知，当时httpd工作在prefork模式下。 在configure时，可以通过指定参数，将工作模式设置为worker模式或prefork模式。 使用命令：./configure --with-mpm=worker示例：设置为worker模式Apache服务的两种工作模式详解：prefork的工作原理及配置如果不用“--with-mpm”显式指定某种MPM，prefork就是Unix平台上缺省的MPM。 它所采用的预派生子进程方式也是Apache 1.3中采用的模式。 prefork本身并没有使用到线程，2.0版使用它是为了与1.3版保持兼容性；另一方面，prefork用单独的子进程来处理不同的请求，进程之间是彼此独立的，这也使其成为最稳定的MPM之一。 若使用prefork，在make编译和make install安装后，使用“httpd -l”来确定当前使用的MPM，应该会看到prefork.c（如果看到worker.c说明使用的是worker MPM，依此类推）。 再查看缺省生成的配置文件，里面包含如下配置段：StartServers 5 MinSpareServers 5 MaxSpareServers 10 MaxClients 150 MaxRequestsPerChild 0prefork的工作原理是，控制进程在最初建立“StartServers”个子进程后，为了满足MinSpareServers设置的需要创建一个进程，等待一秒钟，继续创建两个，再等待一秒钟，继续创建四个……如此按指数级增加创建的进程数，最多达到每秒32个，直到满足MinSpareServers设置的值为止。 这就是预派生（prefork）的由来。 这种模式可以不必在请求到来时再产生新的进程，从而减小了系统开销以增加性能。 MaxSpareServers设置了最大的空闲进程数，如果空闲进程数大于这个值，Apache会自动kill掉一些多余进程。 这个值不要设得过大，但如果设的值比MinSpareServers小，Apache会自动把其调整为MinSpareServers+1。 如果站点负载较大，可考虑同时加大MinSpareServers和MaxSpareServers。 MaxRequestsPerChild设置的是每个子进程可处理的请求数。 每个子进程在处理了“MaxRequestsPerChild”个请求后将自动销毁。 0意味着无限，即子进程永不销毁。 虽然缺省设为0可以使每个子进程处理更多的请求，但如果设成非零值也有两点重要的好处：◆ 可防止意外的内存泄漏；◆ 在服务器负载下降的时侯会自动减少子进程数。 因此，可根据服务器的负载来调整这个值。 个人认为左右比较合适。 MaxClients是这些指令中最为重要的一个，设定的是Apache可以同时处理的请求，是对Apache性能影响最大的参数。 其缺省值150是远远不够的，如果请求总数已达到这个值（可通过ps -ef|grep http|wc -l来确认），那么后面的请求就要排队，直到某个已处理请求完毕。 这就是系统资源还剩下很多而HTTP访问却很慢的主要原因。 系统管理员可以根据硬件配置和负载情况来动态调整这个值。 虽然理论上这个值越大，可以处理的请求就越多，但Apache默认的限制不能大于256。 如果把这个值设为大于256，那么Apache将无法起动。 事实上，256对于负载稍重的站点也是不够的。 在Apache 1.3中，这是个硬限制。 如果要加大这个值，必须在“configure”前手工修改的源代码树下的src/include/httpd.h中查找256，就会发现“#define HARD_SERVER_LIMIT 256”这行。 把256改为要增大的值（如4000），然后重新编译Apache即可。 在Apache 2.0中新加入了ServerLimit指令，使得无须重编译Apache就可以加大MaxClients。 下面是prefork配置段：StartServers 10 MinSpareServers 10 MaxSpareServers 15 ServerLimit 2000 MaxClients 1000 MaxRequestsPerChild 上述配置中，ServerLimit的最大值是2000，对于大多数站点已经足够。 如果一定要再加大这个数值，对位于源代码树下server/mpm/prefork/prefork.c中以下两行做相应修改即可：#define DEFAULT_SERVER_LIMIT 256#define MAX_SERVER_LIMIT 2000worker的工作原理及配置相对于prefork，worker是2.0 版中全新的支持多线程和多进程混合模型的MPM。 由于使用线程来处理，所以可以处理相对海量的请求，而系统资源的开销要小于基于进程的服务器。 但是，worker也使用了多进程，每个进程又生成多个线程，以获得基于进程服务器的稳定性。 这种MPM的工作方式将是Apache 2.0的发展趋势。 在configure -with-mpm=worker后，进行make编译、make install安装。 在缺省生成的中有以下配置段：StartServers 2 MaxClients 150 MinSpareThreads 25 MaxSpareThreads 75 ThreadsPerChild 25 MaxRequestsPerChild 0worker的工作原理是，由主控制进程生成“StartServers”个子进程，每个子进程中包含固定的ThreadsPerChild线程数，各个线程独立地处理请求。 同样，为了不在请求到来时再生成线程，MinSpareThreads和MaxSpareThreads设置了最少和最多的空闲线程数；而MaxClients设置了所有子进程中的线程总数。 如果现有子进程中的线程总数不能满足负载，控制进程将派生新的子进程。 MinSpareThreads和MaxSpareThreads的最大缺省值分别是75和250。 这两个参数对Apache的性能影响并不大，可以按照实际情况相应调节。 ThreadsPerChild是worker MPM中与性能相关最密切的指令。 ThreadsPerChild的最大缺省值是64，如果负载较大，64也是不够的。 这时要显式使用ThreadLimit指令，它的最大缺省值是。 上述两个值位于源码树server/mpm/worker/worker.c中的以下两行：#define DEFAULT_THREAD_LIMIT 64#define MAX_THREAD_LIMIT 这两行对应着ThreadsPerChild和ThreadLimit的限制数。 最好在configure之前就把64改成所希望的值。 注意，不要把这两个值设得太高，超过系统的处理能力，从而因Apache不起动使系统很不稳定。 Worker模式下所能同时处理的请求总数是由子进程总数乘以ThreadsPerChild值决定的，应该大于等于MaxClients。 如果负载很大，现有的子进程数不能满足时，控制进程会派生新的子进程。 默认最大的子进程总数是16，加大时也需要显式声明ServerLimit（最大值是）。 这两个值位于源码树server/mpm/worker/worker.c中的以下两行：#define DEFAULT_SERVER_LIMIT 16#define MAX_SERVER_LIMIT 需要注意的是，如果显式声明了ServerLimit，那么它乘以ThreadsPerChild的值必须大于等于MaxClients，而且MaxClients必须是ThreadsPerChild的整数倍，否则Apache将会自动调节到一个相应值（可能是个非期望值）。 下面是worker配置段：StartServers 3 MaxClients 2000 ServerLimit 25 MinSpareThreads 50 MaxSpareThreads 200 ThreadLimit 200 ThreadsPerChild 100 MaxRequestsPerChild 0通过上面的叙述，可以了解到Apache 2.0中prefork和worker这两个重要MPM的工作原理，并可根据实际情况来配置Apache相关的核心参数，以获得最大的性能和稳定性。

我家电脑网速为什么变慢了

速慢的几种原因： 一、网络自身问题 您想要连接的目标网站所在的服务器带宽不足或负载过大。 处理办法很简单，请换个时间段再上或者换个目标网站。 二、网线问题导致网速变慢 我们知道，双绞线是由四对线按严格的规定紧密地绞和在一起的，用来减少串扰和背景噪音的影响。 同时，在T568A标准和T568B标准中仅使用了双绞线的 1、2和3、6四条线，其中，1、2用于发送，3、6用于接收，而且1、2必须来自一个绕对，3、6必须来自一个绕对。 只有这样，才能最大限度地避免串扰，保证数据传输。 本人在实践中发现不按正确标准（T586A、T586B）制作的网线，存在很大的隐患。 表现为：一种情况是刚开始使用时网速就很慢；另一种情况则是开始网速正常，但过了一段时间后，网速变慢。 后一种情况在台式电脑上表现非常明显，但用笔记本电脑检查时网速却表现为正常。 对于这一问题本人经多年实践发现，因不按正确标准制作的网线引起的网速变慢还同时与网卡的质量有关。 一般台式计算机的网卡的性能不如笔记本电脑的，因此，在用交换法排除故障时，使用笔记本电脑检测网速正常并不能排除网线不按标准制作这一问题的存在。 我们现在要求一律按T586A、T586B标准来压制网线，在检测故障时不能一律用笔记本电脑来代替台式电脑。 三、网络中存在回路导致网速变慢 当网络涉及的节点数不是很多、结构不是很复杂时，这种现象一般很少发生。 但在一些比较复杂的网络中，经常有多余的备用线路，如无意间连上时会构成回路。 比如网线从网络中心接到计算机一室，再从计算机一室接到计算机二室。 同时从网络中心又有一条备用线路直接连到计算机二室，若这几条线同时接通，则构成回路，数据包会不断发送和校验数据，从而影响整体网速。 这种情况查找比较困难。 为避免这种情况发生，要求我们在铺设网线时一定养成良好的习惯：网线打上明显的标签，有备用线路的地方要做好记载。 当怀疑有此类故障发生时，一般采用分区分段逐步排除的方法。 四、网络设备硬件故障引起的广播风暴而导致网速变慢 作为发现未知设备的主要手段，广播在网络中起着非常重要的作用。 然而，随着网络中计算机数量的增多，广播包的数量会急剧增加。 当广播包的数量达到30%时，网络的传输效率将会明显下降。 当网卡或网络设备损坏后，会不停地发送广播包，从而导致广播风暴，使网络通信陷于瘫痪。 因此，当网络设备硬件有故障时也会引起网速变慢。 当怀疑有此类故障时，首先可采用置换法替换集线器或交换机来排除集线设备故障。 如果这些设备没有故障，关掉集线器或交换机的电源后，DOS下用 “Ping”命令对所涉及计算机逐一测试，找到有故障网卡的计算机，更换新的网卡即可恢复网速正常。 网卡、集线器以及交换机是最容易出现故障引起网速变慢的设备。 五、网络中某个端口形成了瓶颈导致网速变慢 实际上，路由器广域网端口和局域网端口、交换机端口、集线器端口和服务器网卡等都可能成为网络瓶颈。 当网速变慢时，我们可在网络使用高峰时段，利用网管软件查看路由器、交换机、服务器端口的数据流量；也可用 Netstat命令统计各个端口的数据流量。 据此确认网络数据流通瓶颈的位置，设法增加其带宽。 具体方法很多，如更换服务器网卡为100M或1000M、安装多个网卡、划分多个VLAN、改变路由器配置来增加带宽等，都可以有效地缓解网络瓶颈，可以最大限度地提高数据传输速度。 六、蠕虫病毒的影响导致网速变慢 通过E-mail散发的蠕虫病毒对网络速度的影响越来越严重，危害性极大。 这种病毒导致被感染的用户只要一上网就不停地往外发邮件，病毒选择用户个人电脑中的随机文档附加在用户机子的通讯簿的随机地址上进行邮件发送。 成百上千的这种垃圾邮件有的排着队往外发送，有的又成批成批地被退回来堆在服务器上。 造成个别骨干互联网出现明显拥塞，网速明显变慢，使局域网近于瘫痪。 因此，我们必须及时升级所用杀毒软件；计算机也要及时升级、安装系统补丁程序，同时卸载不必要的服务、关闭不必要的端口，以提高系统的安全性和可靠性。 七、防火墙的过多使用 防火墙的过多使用也可导致网速变慢，处理办法不必多说，卸载下不必要的防火墙只保留一个功能强大的足以。 八、系统资源不足 您可能加载了太多的运用程序在后台运行，请合理的加载软件或删除无用的程序及文件，将资源空出，以达到提高网速的目的。

linux怎样使用top命令查看系统状态

top命令说明top命令可以实时动态地查看系统的整体运行情况，是一个综合了多方信息监测系统性能和运行信息的实用工具。 通过top命令所提供的互动式界面，用热键可以管理。 语法top(选项)选项-b：以批处理模式操作；-c：显示完整的治命令；-d：屏幕刷新间隔时间；-I：忽略失效过程；-s：保密模式；-S：累积模式；-i：设置间隔时间； -u：指定用户名； -p：指定进程； -n：循环显示的次数。 top交互命令 在top命令执行过程中可以使用的一些交互命令。 这些命令都是单字母的，如果在命令行中使用了-s选项， 其中一些命令可能会被屏蔽。 h：显示帮助画面，给出一些简短的命令总结说明； k：终止一个进程； i：忽略闲置和僵死进程，这是一个开关式命令； q：退出程序； r：重新安排一个进程的优先级别； S：切换到累计模式； s：改变两次刷新之间的延迟时间（单位为s），如果有小数，就换算成ms。 输入0值则系统将不断刷新，默认值是5s； f或者F：从当前显示中添加或者删除项目； o或者O：改变显示项目的顺序； l：切换显示平均负载和启动时间信息； m：切换显示内存信息； t：切换显示进程和CPU状态信息； c：切换显示命令名称和完整命令行； M：根据驻留内存大小进行排序； P：根据CPU使用百分比大小进行排序； T：根据时间/累计时间进行排序； w：将当前设置写入~/文件中。 实例 top - 09:44:56 up 16 days, 21:23, 1 user, load average: 9.59, 4.75, 1.92 Tasks: 145 total, 2 running, 143 sleeping, 0 stopped, 0 zombie Cpu(s): 99.8%us, 0.1%sy, 0.0%ni, 0.2%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Mem: k total, k used, k free, k buffers Swap: k total, 56k used, k free, k cached 解释： top - 09:44:56[当前系统时间], 16 days[系统已经运行了16天], 1 user[个用户当前登录], load average: 9.59, 4.75, 1.92[系统负载，即任务队列的平均长度] Tasks: 145 total[总进程数], 2 running[正在运行的进程数], 143 sleeping[睡眠的进程数], 0 stopped[停止的进程数], 0 zombie[冻结进程数], Cpu(s): 99.8%us[用户空间占用CPU百分比], 0.1%sy[内核空间占用CPU百分比], 0.0%ni[用户进程空间内改变过优先级的进程占用CPU百分比], 0.2%id[空闲CPU百分比], 0.0%wa[等待输入输出的CPU时间百分比], 0.0%hi[], 0.0%st[], Mem: k total[物理内存总量], k used[使用的物理内存总量], k free[空闲内存总量], k buffers[用作内核缓存的内存量] Swap: k total[交换区总量], 56k used[使用的交换区总量], k free[空闲交换区总量], k cached[缓冲的交换区总量], 查看系统的状态，参看上述对各字段的解释