Linux服务器性能监控：全方位指标查看指南

在Linux服务器运维中，性能监控是保障系统稳定运行的核心环节。通过实时查看CPU利用率、内存占用、磁盘I/O、网络流量等关键指标，开发者可快速定位性能瓶颈，优化资源配置。本文将从基础工具到高级方案，系统介绍Linux服务器性能参数的查看方法。

一、CPU性能参数查看

CPU是服务器的核心计算资源，其性能指标直接影响系统响应速度。

1. 基础工具：top与htop

top命令是Linux系统自带的实时进程监控工具，输入命令后，界面会动态显示：

• CPU整体使用率：按1可展开显示每个逻辑核心的利用率。
• 进程级CPU占用：通过SHIFT+P按CPU使用率排序，快速定位高负载进程。

htop是top的增强版，支持彩色显示、鼠标操作和树状视图。安装命令为：

sudo apt install htop  # Debian/Ubuntu
sudo yum install htop  # CentOS/RHEL

运行后可直接通过上下键选择进程，F6键可调整排序字段。

2. 详细指标：mpstat与sar

mpstat（Multi-Processor Statistics）来自sysstat包，可查看每个CPU核心的详细指标：

mpstat -P ALL 1  # 每秒刷新一次，显示所有核心数据

输出字段包括：

• %usr：用户态程序占用CPU百分比。
• %sys：内核态占用百分比。
• %iowait：等待I/O操作的CPU时间（高值可能暗示磁盘瓶颈）。

sar命令提供历史数据查询功能，需先安装sysstat并配置定时任务。例如查看昨日CPU使用率：

sar -u -f /var/log/sa/sa$(date -d "yesterday" +%d)

二、内存性能参数查看

内存不足会导致系统频繁使用交换分区（Swap），显著降低性能。

1. 基础工具：free

free -h命令以人类可读格式显示内存使用情况：

              total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:           15Gi       4.2Gi       7.3Gi       300Mi       3.5Gi       10Gi
Swap:          2.0Gi       0.5Gi       1.5Gi

关键字段：

• available：实际可用内存（包含缓存回收空间）。
• buff/cache：被缓存占用的内存，可被快速释放。

2. 深度分析：vmstat

vmstat 1命令每秒刷新一次，输出包含：

• si/so：交换分区写入（Swap In）/读出（Swap Out）速率，持续高值表明物理内存不足。
• bi/bo：块设备读取（Block In）/写入（Block Out）速率，反映磁盘I/O压力。

三、磁盘I/O性能监控

磁盘I/O是常见性能瓶颈，尤其在数据库、文件存储场景。

1. 基础工具：iostat

iostat -x 1命令显示每个磁盘分区的详细I/O统计：

Device            r/s   w/s    rkB/s    wkB/s avgrq-sz avgqu-sz   await r_await w_await  svctm  %util
sda              5.2  12.3    40.2    120.5    18.2     0.08    4.5     2.1     5.8     1.2   8.3

关键字段：

• %util：磁盘利用率，接近100%时表明I/O饱和。
• await：I/O请求平均等待时间（毫秒），超过100ms需警惕。

2. 进程级I/O监控：iotop

iotop类似top，但专注于I/O操作。安装后运行：

sudo iotop -o  # 仅显示正在执行I/O的进程

通过o键可动态过滤，快速定位高I/O进程。

四、网络性能监控

网络延迟或带宽不足会导致服务响应缓慢。

1. 基础工具：nload与iftop

nload可实时显示网卡吞吐量：

sudo nload eth0  # 替换为实际网卡名

iftop则按连接对显示带宽使用情况：

sudo iftop -i eth0

按T键可切换显示累计流量，n键切换显示IP或主机名。

2. 高级工具：sar网络统计

使用sar -n DEV 1查看网卡实时流量：

09:30:01        IFACE   rxpck/s   txpck/s    rxkB/s    txkB/s
09:30:02         eth0     125.3      82.1     50.2      32.8

结合-n TCP,UDP参数可查看协议级统计。

五、综合监控方案：Prometheus + Grafana

对于大规模服务器集群，推荐使用Prometheus收集指标，Grafana可视化展示。

1. Node Exporter部署

在每台服务器安装Node Exporter，暴露系统指标：

wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v*/node_exporter-*.*-amd64.tar.gz
tar xvfz node_exporter-*.*-amd64.tar.gz
cd node_exporter-*.*-amd64
./node_exporter

默认监听9100端口，提供CPU、内存、磁盘等预定义指标。

2. Prometheus配置

在prometheus.yml中添加抓取任务：

scrape_configs:
  - job_name: 'node'
    static_configs:
      - targets: ['server1:9100', 'server2:9100']

启动后，指标可通过http://<prometheus-server>:9090查询。

3. Grafana仪表盘

导入预置的Node Exporter仪表盘模板（ID：1860），即可直观查看：

• CPU各模式占用率
• 内存分页活动
• 磁盘读写延迟分布
• 网络错误率统计

六、性能调优实践建议

1. 基准测试：使用sysbench进行CPU、内存、磁盘基准测试，建立性能基线。
2. 动态监控：结合cron定时任务与邮件报警，及时发现异常。
3. 容器化环境：在Kubernetes中通过cAdvisor监控Pod级资源使用。
4. 日志分析：通过ELK栈关联性能指标与业务日志，定位复杂问题。

通过系统化的性能监控，开发者可实现从单机到集群的全面掌控。建议根据业务场景选择合适工具组合：单机测试可用htop+iostat，生产环境推荐Prometheus生态，而云服务器可利用厂商提供的监控服务（如AWS CloudWatch、阿里云云监控）简化部署。