使用top命令查看%cpu(s)行，若us和sy总和高且id接近0，则cpu繁忙；2. 检查wa值是否高，判断是否因i/o等待导致瓶颈；3. 查看load average是否持续超过cpu核心数；4. 分析top中进程列表，确认高cpu使用进程是否异常；5. 利用vmstat检查r和b值，判断进程是否等待cpu或阻塞；6. 结合业务场景和服务响应判断是否为实际瓶颈。要识别内存泄漏，1. 通过free -h或top观察free内存是否持续下降；2. 使用vmstat检查swpd、si/so是否增长；3. 在top或ps aux中查找res/virt持续增长的进程；4. 长期监控并比对rss值变化；5. 使用valgrind等工具深入分析应用层内存问题。应对措施包括重启服务、代码优化、更新软件、增加内存、关闭非必要进程、调整swappiness参数等。
在linux系统上，要快速了解CPU和内存的使用状况，
top
和
vmstat
是两个最基础也最实用的工具。它们能提供实时的系统概览和关键性能指标，帮助我们迅速定位潜在的性能瓶颈。
解决方案
要监控Linux系统的CPU和内存使用，我们主要依赖
top
和
vmstat
这两个命令行工具。它们各有侧重，结合使用能提供相当全面的视角。
使用
top
进行实时概览：
top
是一个动态的实时进程查看器，它能显示系统中正在运行的进程列表，并按CPU使用率排序。 直接在终端输入
top
即可启动。
你会看到一个类似于仪表盘的界面：
- 顶部区域：显示系统总览，包括当前时间、系统运行时间、登录用户数、平均负载（load average）。
- Tasks（任务）：显示进程总数、运行中、休眠中、停止和僵尸进程的数量。
- %Cpu(s)：显示CPU使用率，包括用户空间（
us
）、系统空间（
sy
）、空闲（
id
）、I/O等待（
wa
）等。
- MiB Mem（内存）：显示物理内存的总量、已使用、空闲和缓存/缓冲区的大小。
- MiB Swap（交换空间）：显示交换空间的总量、已使用、空闲和可用量。
- 进程列表：下方是按CPU使用率排序的进程列表，包含PID、用户、优先级、CPU使用率（
%CPU
）、内存使用率（
%MEM
）、虚拟内存（
VIRT
）、常驻内存（
RES
）、共享内存（
SHR
）等。
top
的常用交互命令：
-
P
：按CPU使用率排序（默认）。
-
M
：按内存使用率排序。
-
k
：终止一个进程（需要输入PID）。
-
q
：退出
top
。
-
1
：在多核CPU系统上，切换显示所有CPU核心的独立使用率。
-
z
：切换颜色模式，让输出更易读。
使用
vmstat
进行系统活动统计：
vmstat
（virtual memory statistics）提供关于进程、内存、分页、块IO、陷阱和CPU活动的信息。它不像
top
那样提供详细的进程列表，但它能以固定时间间隔输出数据，更适合观察系统随时间的变化趋势。
常用命令：
vmstat 1
这会每秒输出一次系统统计信息。
vmstat
输出的关键指标：
-
procs
（进程）
：-
r
：等待运行的进程数。
-
b
：处于不可中断睡眠状态的进程数（通常在等待I/O）。
-
-
memory
（内存）
：-
swpd
：已使用的虚拟内存（交换空间）。
-
free
：空闲物理内存。
-
buff
：用作缓冲区的内存。
-
cache
：用作缓存的内存。
-
-
swap
（交换）
：-
si
：每秒从磁盘换入的内存量（KB）。
-
so
：每秒写入磁盘的内存量（KB）。
-
-
io
（I/O）
：-
bi
：每秒从块设备接收的块数（读）。
-
bo
：每秒发送到块设备的块数（写）。
-
-
system
（系统）
：-
in
：每秒中断次数。
-
cs
：每秒上下文切换次数。
-
-
cpu
（CPU）
：-
us
：用户空间CPU使用率。
-
sy
：系统空间CPU使用率。
-
id
：空闲CPU使用率。
-
wa
：等待I/O的CPU使用率。
-
st
：被虚拟机管理程序“偷走”的CPU时间（仅在虚拟机中可见）。
-
top
提供的是一个快照和最活跃进程的视图，适合快速诊断。
vmstat
则更侧重于系统整体资源的使用趋势，尤其是I/O和内存交换情况，对于发现长期存在的性能问题非常有帮助。
如何判断CPU利用率过高是否导致性能瓶颈？
当你在Linux服务器上看到CPU利用率飙升时，这确实是个警示信号。但高利用率本身不一定就是“瓶颈”，关键在于它是否影响了服务的响应速度或系统的整体吞吐量。
判断CPU是否成为瓶颈，通常我会这么看：
首先，用
top
命令。 观察顶部的
%Cpu(s)
行。
- 如果
us
(用户空间) 和
sy
(系统空间) 的总和很高，而
id
(空闲) 接近0，这意味着CPU确实非常繁忙。
- 更重要的是看
wa
(I/O等待)。如果
wa
很高，比如达到20%甚至更高，那说明CPU大部分时间在等待磁盘I/O完成，而不是在执行计算。这种情况下，瓶颈可能在磁盘I/O，而不是CPU本身。
接着，看
load average
。 在
top
的第一行或直接运行
uptime
命令可以看到。它显示了过去1分钟、5分钟和15分钟内，处于可运行状态和不可中断睡眠状态的平均进程数。
- 一个简单的经验法则是，负载平均值不应持续超过你的CPU核心数。例如，一个4核CPU的服务器，如果负载平均值长时间稳定在4以上，那CPU可能确实是瓶颈。如果负载平均值远低于核心数，即使CPU利用率看起来很高，也可能是某些计算密集型任务在充分利用资源，而不是“瓶颈”。
然后，关注
top
进程列表中的具体进程。
- 哪个进程占用了最高的
%CPU
？是一个预期的应用进程（如数据库、Web服务）？还是一个意外的脚本或僵尸进程？如果是一个你预期的应用，那么它可能只是在努力工作。但如果它的CPU使用率高到离谱，并且服务响应变慢，那可能需要优化该应用或增加CPU资源。
- 检查
r
(运行队列) 和
b
(阻塞队列) 在
vmstat
中的值。如果
r
持续很高，说明有很多进程在等待CPU，CPU资源确实紧张。如果
b
持续很高，则可能暗示I/O或内存问题导致进程阻塞。
举个例子，如果你的Web服务器，在用户访问量暴增时，
top
%CPU
很高，同时
load average
也相应上升，并且用户反馈页面加载缓慢，那么CPU很可能就是瓶颈。但如果是一个视频转码服务器，CPU长期跑满100%是正常的，因为它的任务就是充分利用CPU资源。所以，判断瓶颈需要结合业务场景和用户体验来综合分析。
除了top和vmstat，还有哪些工具可以提供更深入的内存使用分析？
top
和
vmstat
确实很棒，但它们只是冰山一角。在需要深入挖掘内存使用细节时，还有一些工具能提供更细致的视图：
1.
free -h
：快速总览，更易读 这是我最常用的一个命令。
free -h
会以人类可读的格式（如GB、MB）显示系统的总内存、已用、空闲、共享、缓冲区/缓存以及“可用”内存。
- 关键点：注意
available
(可用) 内存，它表示应用程序可以立即使用的内存量，包括未被使用的物理内存和可以回收的缓存/缓冲区内存。很多新手会只看
free
，然后误以为内存不足，但实际上Linux会尽量把空闲内存用作缓存，提高系统性能。
2.
htop
：交互式增强版
top
如果你觉得
top
的界面有点“硬核”，
htop
绝对值得一试（可能需要安装，如
sudo apt install htop
）。
- 优点：它提供了彩色的、更直观的界面，可以方便地通过鼠标或键盘箭头选择进程、杀死进程、调整优先级。内存和CPU使用率以进度条形式展现，一目了然。它还支持进程树视图，方便查看父子进程关系。
3.
ps aux --sort=-%mem
：按内存使用率排序的进程列表 当你想找出哪个进程是“内存大户”时，这个命令非常有用。
-
ps aux
列出所有用户的进程，包括它们的用户、PID、CPU和内存使用率等。
-
--sort=-%mem
告诉
ps
按内存使用率降序排列（
%MEM
前面的
-
表示降序）。 这样你就能一眼看到哪些进程占用了最多的内存。
4.
/proc/meminfo
：内核内存信息源 这个文件包含了内核关于内存使用的最原始、最详细的信息。它不是一个命令，而是一个虚拟文件。
- 你可以用
cat /proc/meminfo
来查看。
- 它提供了诸如
MemTotal
、
MemFree
、
Buffers
、
cache
、
SwapTotal
、
SwapFree
等详细指标，甚至包括各种内核内部结构（如
Slab
、
PageTables
）的内存使用情况。对于需要编写脚本来监控内存或进行深度分析的场景，它是一个宝贵的直接数据源。
5.
smem
：更精确的内存报告
smem
(需要安装) 是一个更高级的内存报告工具，它能显示进程的常驻内存（RSS）、共享内存（PSS）、以及独特的内存（USS）。
-
PSS
(Proportional Set Size) 是一个很有用的指标，它计算了进程实际使用的物理内存量，包括与其它进程共享的内存，但共享部分会按比例分配。这比
RSS
更能反映一个进程的真实内存占用。
6.
slabtop
：内核Slab缓存使用 对于内核开发者或需要诊断内核内存问题的场景，
slabtop
可以显示内核Slab缓存的使用情况。Slab缓存是内核用来管理小对象内存分配的机制。如果这里出现异常增长，可能暗示内核层面的内存问题。
理解内存使用，特别是Linux的内存管理机制（如缓存、缓冲区、交换空间），是诊断内存问题的关键。这些工具能帮助你从不同维度观察内存状况，从而更准确地判断是否存在内存泄漏或内存压力。
如何识别和应对Linux系统中的内存泄漏或持续的交换活动？
内存泄漏和持续的交换活动是Linux系统性能下降的常见元凶，它们会让人感觉系统“越来越慢”，甚至最终崩溃。识别和应对它们需要一些观察和策略。
识别内存泄漏：
内存泄漏是指应用程序在分配内存后未能正确释放，导致内存占用持续增长，即使在没有明显活动时也是如此。
症状：
- 内存持续下降，无回收：
free -h
或
top
中显示的
free
内存持续减少，而
buff/cache
并没有相应地大量增加。
- 交换空间持续增长：
vmstat
的
swpd
列持续增加，
si
和
so
列出现持续的非零值，表明系统正在频繁地将内存数据交换到硬盘上。
- 特定进程内存飙升： 在
top
或
ps aux --sort=-%mem
中，某个或某几个进程的
RES
(常驻内存) 或
VIRT
(虚拟内存) 值持续、缓慢地增长，即使其活动量不大。
- 系统响应变慢： 随着内存耗尽，系统开始频繁使用交换空间，导致磁盘I/O飙升，整体响应速度显著下降。
识别方法：
- 长期观察
top
或
htop
：
周期性地查看进程列表，关注那些VIRT
和
RES
值持续增长的进程。
-
ps aux --sort=-rss
：
运行这个命令，按常驻内存大小排序，找出当前内存占用最大的进程。然后可以记录下它们的PID和RSS值，过一段时间再运行一次，对比是否持续增长。 -
vmstat
的
swpd
和
si
/
so
：
持续观察vmstat 1
的输出，如果
swpd
持续增加，并且
si
/
so
长期不为零，这是内存不足和交换活动频繁的明确信号。
- 应用程序日志： 有些应用程序可能会在日志中记录内存使用情况或异常。
- 专业工具： 对于应用程序层面的内存泄漏，
valgrind
(针对C/c++程序) 或
Go/Java
等语言自带的内存分析工具是更精确的利器。
应对内存泄漏：
- 定位源头： 确定是哪个应用程序或服务存在内存泄漏。
- 重启服务： 最直接但治标不治本的方法是重启有泄漏的服务，暂时释放内存。
- 代码审查与优化： 如果是自己开发的应用，需要深入代码，查找内存分配和释放不匹配的地方。
- 更新或降级： 如果是第三方应用，检查是否有更新版本修复了已知内存泄漏问题，或者尝试回滚到稳定版本。
识别持续的交换活动：
持续的交换活动（Swapping）意味着系统物理内存不足，正在频繁地将内存中的数据移到硬盘上的交换空间，或从交换空间移回内存。这会极大地降低系统性能，因为硬盘I/O比内存访问慢几个数量级。
症状：
-
vmstat
中
si
和
so
持续非零：
这是最直接的指标。si
（swap in）表示从磁盘读入交换页，
so
（swap out）表示写入磁盘的交换页。只要它们持续有值，就说明系统正在频繁交换。
- 磁盘活动灯常亮： 即使没有明显的读写操作，服务器的硬盘活动指示灯也频繁闪烁。
- 系统卡顿、响应缓慢： 无论是执行命令还是打开应用程序，都感觉明显迟滞。
应对持续交换活动：
- 增加物理内存： 最根本的解决方案。如果系统长期内存不足，增加RAM是最有效的办法。
- 优化内存使用：
- 关闭不必要的服务或进程： 找出并停止那些占用大量内存但并非必需的服务。
- 优化应用程序： 调整应用程序配置，减少其内存占用。例如，降低数据库的缓存大小，减少Web服务器的并发连接数等。
- 调整
swappiness
参数：
swappiness
参数控制内核将进程数据从物理内存交换到硬盘的倾向。默认值通常是60（范围0-100）。
-
sudo sysctl vm.swappiness=10
：将
swappiness
设置为较低的值（如10），会减少内核将活跃进程交换出去的倾向，优先使用缓存。这通常能改善桌面和服务器的响应性，但可能会导致
buff/cache
减少。
- 要永久生效，需要修改
/etc/sysctl.conf
文件，添加或修改
vm.swappiness = 10
，然后运行
sudo sysctl -p
。
-
- 增加交换空间： 如果确实无法增加物理内存，并且内存压力巨大，可以考虑增加交换空间的大小。但这只是一个缓解措施，不能解决根本问题，因为交换空间的速度远不及物理内存。
- 检查内存泄漏： 持续的交换活动很可能是由内存泄漏引起的，所以要结合上述方法排查内存泄漏。
总的来说，处理这些问题需要耐心和细致的观察。从宏观的
vmstat
到微观的
top
进程列表，再到应用程序本身的日志和代码，一步步排查，才能找到真正的症结所在。
