通过执行以下命令，可以在1分钟内对系统资源使用情况有个大致的了解。
- uptime
- dmesg | tail
- vmstat 1
- mpstat -P ALL 1
- pidstat 1
- iostat -xz 1
- free -m
- sar -n DEV 1
- sar -n TCP,ETCP 1
- top
其中一些命令需要安装sysstat包，有一些由procps包提供。这些命令的输出，有助于快速定位性能瓶颈，检查出所有资源（CPU、内存、磁盘IO等）的利用率（utilization）、饱和度（saturation）和错误（error）度量，也就是所谓的USE方法。
下面我们来逐一介绍下这些命令，有关这些命令更多的参数和说明，请参照命令的手册。
uptime
$ uptime
23:51:26 up 21:31, 1 user, load average: 30.02, 26.43, 19.02
这个命令可以快速查看机器的负载情况。在Linux系统中，这些数据表示等待CPU资源的进程和阻塞在不可中断IO进程（进程状态为D）的数量。这些数据可以让我们对系统资源使用有一个宏观的了解。
命令的输出分别表示1分钟、5分钟、15分钟的平均负载情况。通过这三个数据，可以了解服务器负载是在趋于紧张还是趋于缓解。如果1分钟平均负载很高，而15分钟平均负载很低，说明服务器正在命令高负载情况，需要进一步排查CPU资源都消耗在了哪里。反之，如果15分钟平均负载很高，1分钟平均负载较低，则有可能是CPU资源紧张时刻已经过去。
上面例子中的输出，可以看见最近1分钟的平均负载非常高，且远高于最近15分钟负载，因此我们需要继续排查当前系统中有什么进程消耗了大量的资源。可以通过下文将会介绍的vmstat、mpstat等命令进一步排查。
dmesg丨tail
$ dmesg | tail
[1880957.563150] perl invoked oom-killer: gfp_mask=0x280da, order=0, oom_score_adj=0
[...]
[1880957.563400] Out of memory: Kill process 18694 (perl) score 246 or sacrifice child
[1880957.563408] Killed process 18694 (perl) total-vm:1972392kB, anon-rss:1953348kB, file-rss:0kB
[2320864.954447] TCP: Possible SYN flooding on port 7001. Dropping
request. Check SNMP counters.
该命令会输出系统日志的最后10行。示例中的输出，可以看见一次内核的oom kill和一次TCP丢包。这些日志可以帮助排查性能问题。千万不要忘了这一步。
vmstat 1
$ vmstat 1
procs ---------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st
34 0 0 200889792 73708 591828 0 0 0 5 6 10 96 1 3 0 0
32 0 0 200889920 73708 591860 0 0 0 592 13284 4282 98 1 1 0 0
32 0 0 200890112 73708 591860 0 0 0 0 9501 2154 99 1 0 0 0
32 0 0 200889568 73712 591856 0 0 0 48 11900 2459 99 0 0 0 0
32 0 0 200890208 73712 591860 0 0 0 0 15898 4840 98 1 1 0 0
vmstat(8) 命令，每行会输出一些系统核心指标，这些指标可以让我们更详细的了解系统状态。后面跟的参数1，表示每秒输出一次统计信息，表头提示了每一列的含义，这几介绍一些和性能调优相关的列：
r：等待在CPU资源的进程数。这个数据比平均负载更加能够体现CPU负载情况，数据中不包含等待IO的进程。如果这个数值大于机器CPU核数，那么机器的CPU资源已经饱和。
free：系统可用内存数（以千字节为单位），如果剩余内存不足，也会导致系统性能问题。下文介绍到的free命令，可以更详细的了解系统内存的使用情况。
si，so：交换区写入和读取的数量。如果这个数据不为0，说明系统已经在使用交换区（swap），机器物理内存已经不足。
us, sy, id, wa, st：这些都代表了CPU时间的消耗，它们分别表示用户时间（user）、系统（内核）时间（sys）、空闲时间（idle）、IO等待时间（wait）和被偷走的时间（stolen，一般被其他虚拟机消耗）。
上述这些CPU时间，可以让我们很快了解CPU是否出于繁忙状态。一般情况下，如果用户时间和系统时间相加非常大，CPU出于忙于执行指令。如果IO等待时间很长，那么系统的瓶颈可能在磁盘IO。
示例命令的输出可以看见，大量CPU时间消耗在用户态，也就是用户应用程序消耗了CPU时间。这不一定是性能问题，需要结合r队列，一起分析。
mpstat-P ALL 1
$ mpstat -P ALL 1
Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx) 07/14/2015 _x86_64_ (32 CPU)
07:38:49 PM CPU %usr %nice %sys %iowait %irq %soft %steal %guest %gnice %idle
07:38:50 PM all 98.47 0.00 0.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.78
07:38:50 PM 0 96.04 0.00 2.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.99
07:38:50 PM 1 97.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 2.00
07:38:50 PM 2 98.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00
07:38:50 PM 3 96.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 3.03
该命令可以显示每个CPU的占用情况，如果有一个CPU占用率特别高，那么有可能是一个单线程应用程序引起的。
pidstat 1
$ pidstat 1
Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx) 07/14/2015 _x86_64_ (32 CPU)
07:41:02 PM UID PID %usr %system %guest %CPU CPU Command
07:41:03 PM 0 9 0.00 0.94 0.00 0.94 1 rcuos/0
07:41:03 PM 0 4214 5.66 5.66 0.00 11.32 15 mesos-slave
07:41:03 PM 0 4354 0.94 0.94 0.00 1.89 8 java
07:41:03 PM 0 6521 1596.23 1.89 0.00 1598.11 27 java
07:41:03 PM 0 6564 1571.70 7.55 0.00 1579.25 28 java
07:41:03 PM 60004 60154 0.94 4.72 0.00 5.66 9 pidstat
07:41:03 PM UID PID %usr %system %guest %CPU CPU Command
07:41:04 PM 0 4214 6.00 2.00 0.00 8.00 15 mesos-slave
07:41:04 PM 0 6521 1590.00 1.00 0.00 1591.00 27 java07:41:04 PM 0 6564 1573.00 10.00 0.00 1583.00 28 java
07:41:04 PM 108 6718 1.00 0.00 0.00 1.00 0 snmp-pass
07:41:04 PM 60004 60154 1.00 4.00 0.00 5.00 9 pidstat
pidstat命令输出进程的CPU占用率，该命令会持续输出，并且不会覆盖之前的数据，可以方便观察系统动态。如上的输出，可以看见两个JAVA进程占用了将近1600%的CPU时间，既消耗了大约16个CPU核心的运算资源。
iostat -xz 1
$ iostat -xz 1
Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx) 07/14/2015 _x86_64_ (32 CPU)
avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle
73.96 0.00 3.73 0.03 0.06 22.21
Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await r_await w_await svctm %util
xvda 0.00 0.23 0.21 0.18 4.52 2.08 34.37 0.00 9.98 13.80 5.42 2.44 0.09
xvdb 0.01 0.00 1.02 8.94 127.97 598.53 145.79 0.00 0.43 1.78 0.28 0.25 0.25
xvdc 0.01 0.00 1.02 8.86 127.79 595.94 146.50 0.00 0.45 1.82 0.30 0.27 0.26
dm-0 0.00 0.00 0.69 2.32 10.47 31.69 28.01 0.01 3.23 0.71 3.98 0.13 0.04
dm-1 0.00 0.00 0.00 0.94 0.01 3.78 8.00 0.33 345.84 0.04 346.81 0.01 0.00
dm-2 0.00 0.00 0.09 0.07 1.35 0.36 22.50 0.00 2.55 0.23 5.62 1.78 0.03
iostat命令主要用于查看机器磁盘IO情况。该命令输出的列，主要含义是：
r/s, w/s, rkB/s, wkB/s：分别表示每秒读写次数和每秒读写数据量（千字节）。读写量过大，可能会引起性能问题。
await：IO操作的平均等待时间，单位是毫秒。这是应用程序在和磁盘交互时，需要消耗的时间，包括IO等待和实际操作的耗时。如果这个数值过大，可能是硬件设备遇到了瓶颈或者出现故障。
avgqu-sz：向设备发出的请求平均数量。如果这个数值大于1，可能是硬件设备已经饱和（部分前端硬件设备支持并行写入）。
%util：设备利用率。这个数值表示设备的繁忙程度，经验值是如果超过60，可能会影响IO性能（可以参照IO操作平均等待时间）。如果到达100%，说明硬件设备已经饱和。
如果显示的是逻辑设备的数据，那么设备利用率不代表后端实际的硬件设备已经饱和。值得注意的是，即使IO性能不理想，也不一定意味这应用程序性能会不好，可以利用诸如预读取、写缓存等策略提升应用性能。
free -m
$ free -m
total used free shared buffers cached
Mem: 245998 24545 221453 83 59 541
-/+ buffers/cache: 23944 222053
Swap: 0 0 0
free命令可以查看系统内存的使用情况，-m参数表示按照兆字节展示。最后两列分别表示用于IO缓存的内存数，和用于文件系统页缓存的内存数。需要注意的是，第二行-/+ buffers/cache，看上去缓存占用了大量内存空间。
这是Linux系统的内存使用策略，尽可能的利用内存，如果应用程序需要内存，这部分内存会立即被回收并分配给应用程序。因此，这部分内存一般也被当成是可用内存。
如果可用内存非常少，系统可能会动用交换区（如果配置了的话），这样会增加IO开销（可以在iostat命令中提现），降低系统性能。
sar -n DEV 1
$ sar -n DEV 1
Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx) 07/14/2015 _x86_64_ (32 CPU)
12:16:48 AM IFACE rxpck/s txpck/s rxkB/s txkB/s rxcmp/s txcmp/s rxmcst/s %ifutil
12:16:49 AM eth0 18763.00 5032.00 20686.42 478.30 0.00 0.00 0.00 0.00
12:16:49 AM lo 14.00 14.00 1.36 1.36 0.00 0.00 0.00 0.00
12:16:49 AM docker0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
12:16:49 AM IFACE rxpck/s txpck/s rxkB/s txkB/s rxcmp/s txcmp/s rxmcst/s %ifutil
12:16:50 AM eth0 19763.00 5101.00 21999.10 482.56 0.00 0.00 0.00 0.00
12:16:50 AM lo 20.00 20.00 3.25 3.25 0.00 0.00 0.00 0.00
12:16:50 AM docker0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
sar命令在这里可以查看网络设备的吞吐率。在排查性能问题时，可以通过网络设备的吞吐量，判断网络设备是否已经饱和。如示例输出中，eth0网卡设备，吞吐率大概在22 Mbytes/s，既176 Mbits/sec，没有达到1Gbit/sec的硬件上限。
sar -n TCP,ETCP 1
$ sar -n TCP,ETCP 1
Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx) 07/14/2015 _x86_64_ (32 CPU)
12:17:19 AM active/s passive/s iseg/s oseg/s
12:17:20 AM 1.00 0.00 10233.00 18846.00
12:17:19 AM atmptf/s estres/s retrans/s isegerr/s orsts/s
12:17:20 AM 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
12:17:20 AM active/s passive/s iseg/s oseg/s
12:17:21 AM 1.00 0.00 8359.00 6039.00
12:17:20 AM atmptf/s estres/s retrans/s isegerr/s orsts/s
12:17:21 AM 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
sar命令在这里用于查看TCP连接状态，其中包括：
active/s：每秒本地发起的TCP连接数，既通过connect调用创建的TCP连接；
passive/s：每秒远程发起的TCP连接数，即通过accept调用创建的TCP连接；
retrans/s：每秒TCP重传数量；
TCP连接数可以用来判断性能问题是否由于建立了过多的连接，进一步可以判断是主动发起的连接，还是被动接受的连接。TCP重传可能是因为网络环境恶劣，或者服务器压力过大导致丢包。
top
$ top
top - 00:15:40 up 21:56, 1 user, load average: 31.09, 29.87, 29.92
Tasks: 871 total, 1 running, 868 sleeping, 0 stopped, 2 zombie
%Cpu(s): 96.8 us, 0.4 sy, 0.0 ni, 2.7 id, 0.1 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st
KiB Mem: 25190241+total, 24921688 used, 22698073+free, 60448 buffers
KiB Swap: 0 total, 0 used, 0 free. 554208 cached Mem
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
20248 root 20 0 0.227t 0.012t 18748 S 3090 5.2 29812:58 java
4213 root 20 0 2722544 64640 44232 S 23.5 0.0 233:35.37 mesos-slave
66128 titancl+ 20 0 24344 2332 1172 R 1.0 0.0 0:00.07 top
5235 root 20 0 38.227g 547004 49996 S 0.7 0.2 2:02.74 java
4299 root 20 0 20.015g 2.682g 16836 S 0.3 1.1 33:14.42 java 1 root 20 0 33620 2920 1496 S 0.0 0.0 0:03.82 init
2 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:00.02 kthreadd
3 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:05.35 ksoftirqd/0
5 root 0 -20 0 0 0 S 0.0 0.0 0:00.00 kworker/0:0H
6 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:06.94 kworker/u256:0
8 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 2:38.05 rcu_sched
top命令包含了前面好几个命令的检查的内容。比如系统负载情况（uptime）、系统内存使用情况（free）、系统CPU使用情况（vmstat）等。因此通过这个命令，可以相对全面的查看系统负载的来源。同时，top命令支持排序，可以按照不同的列排序，方便查找出诸如内存占用最多的进程、CPU占用率最高的进程等。
但是，top命令相对于前面一些命令，输出是一个瞬间值，如果不持续盯着，可能会错过一些线索。这时可能需要暂停top命令刷新，来记录和比对数据。
- top 详解：
top进入视图
第一行： - 10:08:45 — 当前系统时间
- 10 days, 3:05 — 系统已经运行了10天3小时5分钟（在这期间没有重启过）
- 1 users — 当前有1个用户登录系统
- load average: 0.00, 0.00, 0.00 — load average后面的三个数分别是1分钟、5分钟、15分钟的负载情况。
load average数据是每隔5秒钟检查一次活跃的进程数，然后按特定算法计算出的数值。如果这个数除以逻辑CPU的数量，结果高于5的时候就表明系统在超负荷运转了。
第二行：
Tasks — 任务（进程），系统现在共有135个进程，其中处于运行中的有1个，134个在休眠（sleep），stoped状态的有0个，zombie状态（僵尸）的有0个。
第三行：cpu状态
- 0.3% us — 用户空间占用CPU的百分比。
- 0.0% sy — 内核空间占用CPU的百分比。
- 0.0% ni — 改变过优先级的进程占用CPU的百分比
- 99.7% id — 空闲CPU百分比
- 0.0% wa — IO等待占用CPU的百分比
- 0.0% hi — 硬中断（Hardware IRQ）占用CPU的百分比
- 0.0% si — 软中断（Software Interrupts）占用CPU的百分比
在这里CPU的使用比率和windows概念不同，如果你不理解用户空间和内核空间，需要充充电了。
第四行：内存状态
- 3808060k total — 物理内存总量（4GB）
- 3660048k used — 使用中的内存总量（3.6GB）
- 148012k free — 空闲内存总量（148M）
- 359760k buffers — 缓存的内存量 （359M）
第五行：swap交换分区
- 4184924k total — 交换区总量（4G）
- 0k used — 使用的交换区总量（0M）
- 4184924k free — 空闲交换区总量（4G）
- 2483956k cached — 缓冲的交换区总量（2483M）
第四行中使用中的内存总量（used）指的是现在系统内核控制的内存数，空闲内存总量（free）是内核还未纳入其管控范围的数量。纳入内核管理的内存不见得都在使用中，还包括过去使用过的现在可以被重复利用的内存，内核并不把这些可被重新使用的内存交还到free中去，因此在linux上free内存会越来越少，但不用为此担心。
如果出于习惯去计算可用内存数，这里有个近似的计算公式：第四行的free + 第四行的buffers + 第五行的cached，按这个公式此台服务器的可用内存：148M+259M+2483M = 2990M。
对于内存监控，在top里我们要时刻监控第五行swap交换分区的used，如果这个数值在不断的变化，说明内核在不断进行内存和swap的数据交换，这是真正的内存不够用了。
** 第六行是空行**
第七行以下：各进程（任务）的状态监控
- PID — 进程id
- USER — 进程所有者
- PR — 进程优先级
- NI — nice值。负值表示高优先级，正值表示低优先级
- VIRT — 进程使用的虚拟内存总量，单位kb。VIRT=SWAP+RES
- RES — 进程使用的、未被换出的物理内存大小，单位kb。RES=CODE+DATA
- SHR — 共享内存大小，单位kb
- 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
- %CPU — 上次更新到现在的CPU时间占用百分比
- %MEM — 进程使用的物理内存百分比
- TIME+ — 进程使用的CPU时间总计，单位1/100秒
- COMMAND — 进程名称（命令名/命令行）
- 多U多核CPU监控
在top基本视图中，按键盘数字“1”，可监控每个逻辑CPU的状况：
观察上图，服务器有4个逻辑CPU，实际上是1个物理CPU。
如果不按1，则在top视图里面显示的是所有cpu的平均值。
进程字段排序
默认进入top时，各进程是按照CPU的占用量来排序的，在【top视图 01】中进程ID为14210的java进程排在第一（cpu占用100%），进程ID为14183的java进程排在第二（cpu占用12%）。可通过键盘指令来改变排序字段，比如想监控哪个进程占用MEM最多，我一般的使用方法如下：
- 敲击键盘“b”（打开/关闭加亮效果），top的视图变化如下：
我们发现进程id为12363的“top”进程被加亮了，top进程就是视图第二行显示的唯一的运行态（runing）的那个进程，可以通过敲击“y”键关闭或打开运行态进程的加亮效果。- 敲击键盘“x”（打开/关闭排序列的加亮效果），top的视图变化如下：
可以看到，top默认的排序列是“%CPU”。
- 通过”shift + >”或”shift + <”可以向右或左改变排序列，下图是按一次”shift + >”的效果图：
视图现在已经按照VIRT来排序了。
改变进程显示字段
- 敲击“f”键，top进入另一个视图，在这里可以编排基本视图中的显示字段：
这里列出了所有可在top基本视图中显示的进程字段，有””并且标注为大写字母的字段是可显示的，没有””并且是小写字母的字段是不显示的。如果要在基本视图中显示“CODE”和“DATA”两个字段，可以通过敲击方向建然后点击“d”键进行选择或取消选择：
2. “q”返回基本视图，可以看到多了“CODE”和“DATA”两个字段：
- top命令的补充
top命令是Linux上进行系统监控的首选命令，但有时候却达不到我们的要求，比如当前这台服务器，top监控有很大的局限性。这台服务器运行着websphere集群，有两个节点服务，就是【top视图 01】中的老大、老二两个java进程，top命令的监控最小单位是进程，所以看不到我关心的java线程数和客户连接数，而这两个指标是java的web服务非常重要的指标，通常我用ps和netstate两个命令来补充top的不足。
监控java线程数：
ps -eLf | grep java | wc -l
监控网络客户连接数：
netstat -n | grep tcp | grep 侦听端口 | wc -l
上面两个命令，可改动grep的参数，来达到更细致的监控要求。
在Linux系统“一切都是文件”的思想贯彻指导下，所有进程的运行状态都可以用文件来获取。系统根目录/proc中，每一个数字子目录的名字都是运行中的进程的PID，进入任一个进程目录，可通过其中文件或目录来观察进程的各项运行指标，例如task目录就是用来描述进程中线程的，因此也可以通过下面的方法获取某进程中运行中的线程数量（PID指的是进程ID）：
ls /proc/PID/task | wc -l
在linux中还有一个命令pmap，来输出进程内存的状况，可以用来分析线程堆栈：
- pmap PID
大家都熟悉Linux下可以通过top命令来查看所有进程的内存，CPU等信息。除此之外，还有其他一些命令，可以得到更详细的信息，例如进程相关
cat /proc/your_PID/status
通过top或ps -ef | grep ‘进程名’ 得到进程的PID。该命令可以提供进程状态、文件句柄数、内存使用情况等信息。
内存相关
vmstat -s -S M
该可以查看包含内存每个项目的报告，通过-S M或-S k可以指定查看的单位，默认为kb。结合watch命令就可以看到动态变化的报告了。
也可用:
cat /proc/meminfo
要看cpu的配置信息可用
cat /proc/cpuinfo
它能显示诸如CPU核心数，时钟频率、CPU型号等信息。
要查看cpu波动情况的，尤其是多核机器上，可使用
mpstat -P ALL 10
该命令可间隔10秒钟采样一次CPU的使用情况，每个核的情况都会显示出来，例如，每个核的idle情况等。
只需查看均值的，可用
iostat -c
IO相关
iostat -P ALL
该命令可查看所有设备使用率、读写字节数等信息。
另外，htop ，有时间可以用一下。
Linux查看物理CPU个数、核数、逻辑CPU个数
# 总核数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数
# 总逻辑CPU数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 X 超线程数
# 查看物理CPU个数
cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l
# 查看每个物理CPU中core的个数(即核数)
cat /proc/cpuinfo| grep "cpu cores"| uniq
# 查看逻辑CPU的个数
cat /proc/cpuinfo| grep "processor"| wc -l
查看CPU信息（型号）
cat /proc/cpuinfo | grep name | cut -f2 -d: | uniq -c
总结
排查Linux服务器性能问题还有很多工具，上面介绍的一些命令，可以帮助我们快速的定位问题。例如前面的示例输出，多个证据证明有JAVA进程占用了大量CPU资源，之后的性能调优就可以针对应用程序进行。
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