Linux top和负载的解释(转载)

top命令是Linux下常用的性能分析工具，能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况，类似于Windows的任务管理器。下面详细介绍它的使用方法。
top - 01:06:48 up  1:22,  1 user,  load average: 0.06, 0.60,  0.48
Tasks:  29 total,   1 running,  28 sleeping,   0 stopped,   0  zombie
Cpu(s):  0.3% us,  1.0% sy,  0.0% ni, 98.7% id,  0.0% wa,  0.0%  hi,  0.0% si
Mem:    191272k total,   173656k used,    17616k free,    22052k  buffers
Swap:   192772k total,        0k used,   192772k free,   123988k  cached

PID USER      PR  NI  VIRT  RES  SHR S %CPU %MEM     TIME+  COMMAND
1379 root      16   0  7976 2456 1980 S  0.7  1.3   0:11.03  sshd
14704 root      16   0  2128  980  796 R  0.7  0.5   0:02.72 top
1 root      16   0  1992  632  544 S  0.0  0.3   0:00.90 init
2 root       34  19     0    0    0 S  0.0  0.0   0:00.00 ksoftirqd/0
3 root       RT   0     0    0    0 S  0.0  0.0   0:00.00  watchdog/0

统计信息区前五行是系统整体的统计信息。第一行是任务队列信息，同 uptime  命令的执行结果。其内容如下：
01:06:48	当前时间
up 1:22	系统运行时间，格式为时:分
1 user	当前登录用户数
load average: 0.06, 0.60, 0.48	系统负载，即任务队列的平均长度。
三个数值分别为  1分钟、5分钟、15分钟前到现在的平均值。

第二、三行为进程和CPU的信息。当有多个CPU时，这些内容可能会超过两行。内容如下：
Tasks: 29 total	进程总数
1 running	正在运行的进程数
28 sleeping	睡眠的进程数
0 stopped	停止的进程数
0 zombie	僵尸进程数
Cpu(s): 0.3% us	用户空间占用CPU百分比
1.0% 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
98.7% 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% si

最后两行为内存信息。内容如下：
Mem: 191272k total	物理内存总量
173656k used	使用的物理内存总量
17616k free	空闲内存总量
22052k buffers	用作内核缓存的内存量
Swap: 192772k total	交换区总量
0k used	使用的交换区总量
192772k free	空闲交换区总量
123988k cached	缓冲的交换区总量。
内存中的内容被换出到交换区，而后又被换入到内存，但使用过的交换区尚未被覆盖，
该数值即为这些内容已存在于内存中的交换区的大小。
相应的内存再次被换出时可不必再对交换区写入。

进程信息区统计信息区域的下方显示了各个进程的详细信息。首先来认识一下各列的含义。
序号	列名	含义
a	PID	进程id
b	PPID	父进程id
c	RUSER	Real user name
d	UID	进程所有者的用户id
e	USER	进程所有者的用户名
f	GROUP	进程所有者的组名
g	TTY	启动进程的终端名。不是从终端启动的进程则显示为 ?
h	PR	优先级
i	NI	nice值。负值表示高优先级，正值表示低优先级
j	P	最后使用的CPU，仅在多CPU环境下有意义
k	%CPU	上次更新到现在的CPU时间占用百分比
l	TIME	进程使用的CPU时间总计，单位秒
m	TIME+	进程使用的CPU时间总计，单位1/100秒
n	%MEM	进程使用的物理内存百分比
o	VIRT	进程使用的虚拟内存总量，单位kb。VIRT=SWAP+RES
p	SWAP	进程使用的虚拟内存中，被换出的大小，单位kb。
q	RES	进程使用的、未被换出的物理内存大小，单位kb。RES=CODE+DATA
r	CODE	可执行代码占用的物理内存大小，单位kb
s	DATA	可执行代码以外的部分(数据段+栈)占用的物理内存大小，单位kb
t	SHR	共享内存大小，单位kb
u	nFLT	页面错误次数
v	nDRT	最后一次写入到现在，被修改过的页面数。
w	S	进程状态。
D=不可中断的睡眠状态
R=运行
S=睡眠
T=跟踪/停止
Z=僵尸进程
x	COMMAND	命令名/命令行
y	WCHAN	若该进程在睡眠，则显示睡眠中的系统函数名
z	Flags	任务标志，参考 sched.h

默认情况下仅显示比较重要的  PID、USER、PR、NI、VIRT、RES、SHR、S、%CPU、%MEM、TIME+、COMMAND  列。可以通过下面的快捷键来更改显示内容。
更改显示内容通过 f 键可以选择显示的内容。按 f 键之后会显示列的列表，按 a-z  即可显示或隐藏对应的列，最后按回车键确定。
按 o 键可以改变列的显示顺序。按小写的 a-z 可以将相应的列向右移动，而大写的 A-Z  可以将相应的列向左移动。最后按回车键确定。
按大写的 F 或 O 键，然后按 a-z 可以将进程按照相应的列进行排序。而大写的  R 键可以将当前的排序倒转。
命令使用
1．  工具（命令）名称
top
2．工具（命令）作用
显示系统当前的进程和其他状况；top是一个动态显示过程,即可以通过用户按键来不断刷新当前状态.如果在前台执行该命令,它将独占前台,直到用户终止该程序为止.比较准确的说,top命令提供了实时的对系统处理器的状态监视.它将显示系统中CPU最“敏感”的任务列表.该命令可以按CPU使用.内存使用和执行时间对任务进行排序；而且该命令的很多特性都可以通过交互式命令或者在个人定制文件中进行设定.
3．环境设置
在Linux下使用。
4．使用方法
4．1使用格式
top [-] [d] [p] [q] [c] [C] [S]    [n]
4．2参数说明
d  指定每两次屏幕信息刷新之间的时间间隔。当然用户可以使用s交互命令来改变之。
p  通过指定监控进程ID来仅仅监控某个进程的状态。
q该选项将使top没有任何延迟的进行刷新。如果调用程序有超级用户权限，那么top将以尽可能高的优先级运行。
S 指定累计模式
s  使top命令在安全模式中运行。这将去除交互命令所带来的潜在危险。
i  使top不显示任何闲置或者僵死进程。
c  显示整个命令行而不只是显示命令名
4.3其他
下面介绍在top命令执行过程中可以使用的一些交互命令。从使用角度来看，熟练的掌握这些命令比掌握选项还重要一些。这些命令都是单字母的，如果在命令行选项中使用了s选项，则可能其中一些命令会被屏蔽掉。
Ctrl+L 擦除并且重写屏幕。
h或者?  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。系统将提示用户输入需要终止的进程PID，以及需要发送给该进程什么样的信号。一般的终止进程可以使用15信号；如果不能正常结束那就使用信号9强制结束该进程。默认值是信号15。在安全模式中此命令被屏蔽。
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。系统提示用户输入需要改变的进程PID以及需要设置的进程优先级值。输入一个正值将使优先级降低，反之则可以使该进程拥有更高的优先权。默认值是10。
S 切换到累计模式。
s  改变两次刷新之间的延迟时间。系统将提示用户输入新的时间，单位为s。如果有小数，就换算成m s。输入0值则系统将不断刷新，默认值是5  s。需要注意的是如果设置太小的时间，很可能会引起不断刷新，从而根本来不及看清显示的情况，而且系统负载也会大大增加。
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~/.toprc文件中。这是写top配置文件的推荐方法。
-----
1、获取cpu占用情况

[root@localhost utx86]# top -n 1 |grep Cpu
Cpu(s):  1.9%us,  1.3%sy,  0.0%ni, 95.9%id,  0.6%wa,  0.1%hi,  0.2%si,  0.0%st

解释：1.9%us是用户占用cpu情况

1.3%sy,是系统占用cpu情况


2、获得内存占用情况

[root@localhost utx86]# top -n 1 |grep Mem
Mem:   2066240k total,  1515784k used,   550456k free,   195336k buffers

也许你在学习Linux操作系统，会遇到很多问题，这里为你讲解Linux系统Load average负载的知识，你可能对于 Linux 的负载均值（load averages）已有了充分的了解。负载均值在 uptime 或者 top 命令中可以看到，它们可能会显示成这个样子：

　　load average: 0.09, 0.05, 0.01

　　很多人会这样理解负载均值：三个数分别代表不同时间段的系统平均负载（一分钟、五 分钟、以及十五分钟），它们的数字当然是越小越好。数字越高，说明服务器的负载越 大，这也可能是服务器出现某种问题的信号。

　　而事实不完全如此，是什么因素构成了负载均值的大小，以及如何区分它们目前的状况是 “好”还是“糟糕”？什么时候应该注意哪些不正常的数值？

　　回答这些问题之前，首先需要了解下这些数值背后的些知识。我们先用最简单的例子说明， 一台只配备一块单核处理器的服务器。

　　行车过桥

　　一只单核的处理器可以形象得比喻成一条单车道。设想下，你现在需要收取这条道路的过桥 费 - 忙于处理那些将要过桥的车辆。你首先当然需要了解些信息，例如车辆的载重、以及还有多少车辆正在等待过桥。如果前面没有车辆在等待，那么你可以告诉后面的司机通过。 如果车辆众多，那么需要告知他们可能需要稍等一会。

　　因此，需要些特定的代号表示目前的车流情况，例如：

　　0.00 表示目前桥面上没有任何的车流。 实际上这种情况与 0.00 和 1.00 之间是相同的，总而言之很通畅，过往的车辆可以丝毫不用等待的通过。

　　1.00 表示刚好是在这座桥的承受范围内。 这种情况不算糟糕，只是车流会有些堵，不过这种情况可能会造成交通越来越慢。

　　超过 1.00，那么说明这座桥已经超出负荷，交通严重的拥堵。 那么情况有多糟糕？ 例如 2.00 的情况说明车流已经超出了桥所能承受的一倍，那么将有多余过桥一倍的车辆正在焦急的等待。3.00 的话情况就更不妙了，说明这座桥基本上已经快承受不了，还有超出桥负载两倍多的车辆正在等待。

　　上面的情况和处理器的负载情况非常相似。一辆汽车的过桥时间就好比是处理器处理某线程 的实际时间。Unix 系统定义的进程运行时长为所有处理器内核的处理时间加上线程 在队列中等待的时间。

　　和收过桥费的管理员一样，你当然希望你的汽车（操作）不会被焦急的等待。所以，理想状态 下，都希望负载平均值小于 1.00 。当然不排除部分峰值会超过 1.00，但长此以往保持这 个状态，就说明会有问题，这时候你应该会很焦急。

　　“所以你说的理想负荷为 1.00 ？”

　　嗯，这种情况其实并不完全正确。负荷 1.00 说明系统已经没有剩余的资源了。在实际情况中 ，有经验的系统管理员都会将这条线划在 0.70：

　　“需要进行调查法则”： 如果长期你的系统负载在 0.70 上下，那么你需要在事情变得更糟糕之前，花些时间了解其原因。

　　“现在就要修复法则”：1.00 。 如果你的服务器系统负载长期徘徊于 1.00，那么就应该马上解决这个问题。否则，你将半夜接到你上司的电话，这可不是件令人愉快的事情。

　　“凌晨三点半锻炼身体法则”：5.00。 如果你的服务器负载超过了 5.00 这个数字，那么你将失去你的睡眠，还得在会议中说明这情况发生的原因，总之千万不要让它发生。

　　那么多个处理器呢？我的均值是 3.00，但是系统运行正常！

　　哇喔，你有四个处理器的主机？那么它的负载均值在 3.00 是很正常的。

　　在多处理器系统中，负载均值是基于内核的数量决定的。以 100% 负载计算，1.00 表示单个处理器，而 2.00 则说明有两个双处理器，那么 4.00 就说明主机具有四个处理器。

　　回到我们上面有关车辆过桥的比喻。1.00 我说过是“一条单车道的道路”。那么在单车道 1.00 情况中，说明这桥梁已经被车塞满了。而在双处理器系统中，这意味着多出了一倍的 负载，也就是说还有 50% 的剩余系统资源 - 因为还有另外条车道可以通行。

　　所以，单处理器已经在负载的情况下，双处理器的负载满额的情况是 2.00，它还有一倍的资源可以利用。

　　多核与多处理器

　　先脱离下主题，我们来讨论下多核心处理器与多处理器的区别。从性能的角度上理解，一台主 机拥有多核心的处理器与另台拥有同样数目的处理性能基本上可以认为是相差无几。当然实际 情况会复杂得多，不同数量的缓存、处理器的频率等因素都可能造成性能的差异。

　　但即便这些因素造成的实际性能稍有不同，其实系统还是以处理器的核心数量计算负载均值 。这使我们有了两个新的法则：

　　“有多少核心即为有多少负荷”法则： 在多核处理中，你的系统均值不应该高于处理器核心的总数量。

　　“核心的核心”法则： 核心分布在分别几个单个物理处理中并不重要，其实两颗四核的处理器 等于 四个双核处理器 等于 八个单处理器。所以，它应该有八个处理器内核。

　　审视我们自己

　　让我们再来看看 uptime 的输出

　　~ $ uptime

　　23:05 up 14 days, 6:08, 7 users, load averages: 0.65 0.42 0.36

　　这是个双核处理器，从结果也说明有很多的空闲资源。实际情况是即便它的峰值会到 1.7，我也从来没有考虑过它的负载问题。

　　那么，怎么会有三个数字的确让人困扰。我们知道，0.65、0.42、0.36 分别说明上一分钟、最后五分钟以及最后十五分钟的系统负载均值。那么这又带来了一个问题：

　　我们以哪个数字为准？一分钟？五分钟？还是十五分钟？

　　其实对于这些数字我们已经谈论了很多，我认为你应该着眼于五分钟或者十五分钟的平均数 值。坦白讲，如果前一分钟的负载情况是 1.00，那么仍可以说明认定服务器情况还是正常的。 但是如果十五分钟的数值仍然保持在 1.00，那么就值得注意了（根据我的经验，这时候你应该增加的处理器数量了）。

　　那么我如何得知我的系统装备了多少核心的处理器？

　　在Linux 下，可以使用

　　cat /proc/cpuinfo

　　获取你系统上的每个处理器的信息。如果你只想得到数字，那么就使用下面的命令：

　　grep 'model name' /proc/cpuinfo | wc -l

　　Popularity: 11% [?]

　　以上就是Linux系统Load average负载的内容。