联想a396用什么root(联想A396)

2022-09-22 05:31:56

作者 | Mark Litwintschik

译者 | ma.yao，小大非

出处丨高效开发运维

在开发软件或监控运行的系统时，遥测和环境监测都很重要。以便了解系统的运行状况，本文介绍了 top、Htop、Glances 三个实用工具，以及一种用于监控分布式系统的简单解决方案。

在开发软件或监控运行的系统时，遥测和环境监测都很重要。在理解了历史情境下什么是正常行为之后，通常两个最紧迫的问题是：（1）什么发生了变化？（2）什么表现出异常？

本文将介绍三个用于临时监控的流行工具，以及一种用于监控分布式系统的简单解决方案。

top

在几乎任何类 UNIX 的现代操作系统中，都可以通过输入 top 来查看一些系统性能指标，这些指标每几秒钟更新一次。

$ top -b -n2 -d5top - 09:43:05 up 1:08, 0 users, load average: 0.52, 0.58, 0.59Tasks: 4 total, 1 running, 3 sleeping, 0 stopped, 0 zombie%Cpu0 : 4.1 us, 22.2 sy, 0.0 ni, 72.3 id, 0.0 wa, 1.4 hi, 0.0 si, 0.0 st%Cpu1 : 4.3 us, 7.1 sy, 0.0 ni, 87.7 id, 0.0 wa, 0.9 hi, 0.0 si, 0.0 st%Cpu2 : 4.4 us, 9.0 sy, 0.0 ni, 85.3 id, 0.0 wa, 1.2 hi, 0.0 si, 0.0 st%Cpu3 : 3.6 us, 6.7 sy, 0.0 ni, 88.6 id, 0.0 wa, 1.0 hi, 0.0 si, 0.0 stKiB Mem: 33431016 total, 9521052 used, 23909964 free, 34032 buffersKiB Swap: 62455548 total, 27064 used, 62428484 free. 188576 cached Mem PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 1 root 20 0 8304 132 104 S 0.0 0.0 0:00.14 /init ro 3 root 20 0 8308 96 56 S 0.0 0.0 0:00.00 /init ro 4 mark 20 0 17856 5308 5192 S 0.0 0.0 0:00.35 -bash 228 mark 20 0 14452 1668 1172 R 0.0 0.0 0:00.01 top -b -n2 -d5

其二进制执行过程与 Comcast 公司的 James Warner 编写的 top 版本最相似。这个版本的 top 是全新的，并且是作为由包括 Lockheed Martin and Heidelberg University 在内的各个组织开发人员的合写版本的替代品开发而成的。

top.c 源代码本身相当简单，在撰写本文时，总共有约 4900 行 C 代码。目前 top 仍然处于开发过程中，其源代码可以在 GitLab 的 procps 仓库(https://gitlab.com/procps-ng/procps)找到。该仓库中还包含其他工具，包括 kill、ps、sysctl、uptime 和 watch。

其默认布局一直没有改变过。但是通过过去几十年与 UNIX 系统打交道，每次在一台新机器上使用 top，我都会习惯性地输入 zc1M。

top 默认采用单色显示模式，使用 z 将切换至指定颜色模式。数字 1 将显示单个 CPU 的状态，并且能够突出显示单个 CPU 核的负载。我喜欢输入 M，以查看基于内存容量使用压力排序后的各进程信息。top 总共提供了 49 个供查看和排序的指标。

默认情况下，命令会截断显示，输入 c 会显示有关其路径和参数的更多扩展信息。我唯一不满意的是命令和参数被截断了。如果只保留每条命令和参数的开头与结尾，以便区分不同进程，会更加实用。

top 配置的更改只会在当前 session 有效。为了解决这个问题，输入大写的 W 会默认将当前配置保存到~/.toprc 中。我对该文件唯一不满的地方是，它包含了大于 0x7F 的字节值，因而不易在 top 之外对其进行更改。

2004 年，Hisham Muhammad 开始致力于创建一个截然不同的系统遥测监控工具。Htop 关注遥测显示的重新布局：使用条形图展示 CPU 和内存的关键指标；使用 F5 快捷键，使进程信息在扁平化列表和层次结构之间切换显示；通过鼠标点击，可以实现属性排序；并且支持 7 种不同的颜色模式。

该软件能够很好地使您停留在应用当中。如果您想要查看一个进程使用的文件，您可以选择该进程，并只需输入 l；如果您想要通过 strace 运行该进程，在以授权用户身份运行 htop 的情况下，只需输入 s。

在 Ubuntu 16.04.2 LTS 上安装和运行 htop：

$ sudo apt install htop$ htop 1 [ 0.0%] Tasks: 37, 145 thr; 1 running 2 [ 0.0%] Load average: 0.03 0.05 0.07 3 [ 0.0%] Uptime: 01:31:42 4 [ 0.0%] Mem[|||||||||||||||||||||||||||||||| 1.03G/3.84G] Swp[ 0K/4.00G] PID USER PRI NI VIRT RES SHR S CPU% MEM% TIME+ Command 1 root 20 0 37556 5668 4004 S 0.0 0.1 0:03.03 /sbin/init noprompt27884 clickhous 20 0 3716M 359M 49184 S 0.7 9.1 0:24.93 ├─ /usr/bin/clickhouse-server --config=/etc/cli29668 clickhous 20 0 3716M 359M 49184 S 0.0 9.1 0:00.10 │ ├─ /usr/bin/clickhouse-server --config=/etc/29667 clickhous 20 0 3716M 359M 49184 S 0.0 9.1 0:01.02 │ ├─ /usr/bin/clickhouse-server --config=/etc/29666 clickhous 20 0 3716M 359M 49184 S 0.0 9.1 0:00.08 │ ├─ /usr/bin/clickhouse-server --config=/etc/29665 clickhous 20 0 3716M 359M 49184 S 0.0 9.1 0:00.48 │ ├─ /usr/bin/clickhouse-server --config=/etc/29409 clickhous 20 0 3716M 359M 49184 S 0.0 9.1 0:03.48 │ ├─ /usr/bin/clickhouse-server --config=/etc/29408 clickhous 20 0 3716M 359M 49184 S 0.0 9.1 0:02.15 │ ├─ /usr/bin/clickhouse-server --config=/etc/

至于配置方面，使用该软件的过程中，任何配置修改都会默认自动保存至~/.config/htop/htoprc。该文件是个文本文件，但是附有下面的警告：

$ head -n2 ~/.config/htop/htoprc# Beware! This file is rewritten by htop when settings are changed in the interface.# The parser is also very primitive, and not human-friendly.

鉴于其提供的功能比较简单，它的源代码量还是相当小的。在撰写本文时，它总共有约 12000 行 C 代码，同时还包含约 3000 行代码的其他文件。

Glances

Glances (https://nicolargo.github.io/glances/)是一个基于 Python 的系统遥测监控工具。该项目由 Nicolas Hennion 于 2011 年开始创建。Nilcolas 的领英简介显示，他在法国南部的 Thales Alenia Space 卫星控制中心部门担任项目经理。

当启动 Glances 时，除了常见的 CPU、内存和进程列表，还将看到云虚拟机类型以及网络、硬盘、和 Docker 容器活动等等。

$ glancesubuntu (Ubuntu 16.04 64bit / Linux 4.4.0-62-generic) Uptime: 18:55:00CPU [ 1.7%] CPU - 1.7% nice: 0.0% ctx_sw: 923 MEM - 53.1% SWAP - 0.1% LOAD 4-coreMEM [ 53.1%] user: 0.8% irq: 0.0% inter: 587 total: 3.84G total: 4.00G 1 min: 0.20SWAP [ 0.1%] system: 0.7% iowait: 0.0% sw_int: 786 used: 2.04G used: 3.27M 5 min: 0.14 idle: 98.4% steal: 0.0% free: 1.80G free: 3.99G 15 min: 0.10NETWORK Rx/s Tx/s TASKS 203 (349 thr), 1 run, 202 slp, 0 oth sorted automatically by CPU consumptionens33 152b 3Kblo 59Kb 59Kb CPU% MEM% VIRT RES PID USER TIME+ THR NI S R/s W/s Command 2.6 4.5 524M 178M 16470 mark 35:48 1 0 S 0 0 /home/mark/.DISK I/O R/s W/s 2.3 0.6 372M 24.5M 14672 mark 0:01 1 0 R 0 0 /home/mark/.fd0 0 0 1.0 23.7 5.42G 931M 21151 root 13:00 71 0 S ? ? java -Xmx1Gloop0 0 0 0.7 9.8 3.71G 385M 27884 clickhous 5:29 46 0 S ? ? /usr/bin/cliloop1 0 0 0.3 2.8 3.53G 109M 12883 zookeeper 1:36 20 0 S ? ? /usr/bin/javloop2 0 0 0.3 0.2 31.4M 6.80M 333 root 0:53 1 0 S ? ? /lib/systemdloop3 0 0 0.3 0.1 13.8M 2.68M 4353 mark 1:07 1 0 S 0 0 watch ifconfloop4 0 0 0.0 0.3 186M 9.86M 1447 root 0:35 2 0 S ? ? /usr/bin/vmtloop5 0 0 0.0 0.2 75.2M 8.11M 1470 root 0:00 1 0 S ? ? /usr/bin/VGAloop6 0 0 0.0 0.2 90.6M 6.59M 4381 root 0:00 1 0 S ? ? sshd: mark [loop7 0 0 0.0 0.1 269M 5.75M 595 root 0:13 3 0 S ? ? /usr/lib/accsda 0 78K 0.0 0.1 36.7M 5.37M 1 root 0:37 1 0 S ? ? /sbin/init nsda1 0 78K 0.0 0.1 64.0M 5.31M 4246 root 0:00 1 0 S ? ? /usr/sbin/sssda2 0 0 0.0 0.1 44.3M 5.05M 3402 mark 0:00 1 0 S 0 0 /lib/systemdsda5 0 0 0.0 0.1 21.8M 5.04M 4403 mark 27:23 1 0 S 0 0 -bashsr0 0 0 0.0 0.1 21.8M 4.93M 21493 mark 0:10 1 0 S 0 0 /bin/bashsr1 0 0 0.0 0.1 21.7M 4.62M 16114 mark 0:03 1 0 S 0 0 /bin/bash 0.0 0.1 21.7M 4.47M 21119 mark 0:00 1 0 S 0 0 /bin/bashFILE SYS Used Total 0.0 0.1 90.6M 4.14M 4402 mark 0:08 1 0 S ? ? 0/ (sda1) 2.48G 15.6G 0.0 0.1 250M 3.97M 588 syslog 0:28 4 0 S ? ? /usr/sbin/rs 0.0 0.1 21.8M 3.87M 3407 mark 0:04 1 0 S 0 0 -bashSENSORS 0.0 0.1 51.5M 3.76M 21144 root 0:00 1 0 S ? ? sudo nohup /Physical id 100C 0.0 0.1 41.9M 3.64M 597 messagebu 0:00 1 0 S ? ? /usr/bin/dbuCore 0 100C 0.0 0.1 43.2M 3.45M 396 root 0:01 1 0 S ? ? /lib/systemdCore 1 100C 0.0 0.1 64.3M 3.21M 3377 root 0:00 1 0 S ? ? /bin/login -Core 2 100C 0.0 0.1 28.0M 2.91M 592 root 0:00 1 0 S ? ? /lib/systemdCore 3 100C 0.0 0.1 26.7M 2.86M 16113 mark 0:06 1 0 S ? ? SCREEN 0.0 0.1 15.7M 2.81M 774 root 0:00 1 0 S ? ? /sbin/dhclie

Glances 由约 1 万行 Python 代码和约 2.5 万行 JavaScript 代码写成，并依赖于 psutil (https://github.com/giampaolo/psutil/)软件包以用于遥测数据收集。它还含有大量插件，包括支持监控 GPU、Kafka、RAID 设置、文件夹监控以及 WiFi 等等。

除了基于 ncurses 的界面，Glances 也能以 Web 应用的形式运行。当在 Windows 10 上通过 cmd.exe 运行 Glances 的时候，将启动一个运行在 TCP 端口为 61209 的 Bottle Web 应用。在浏览器中打开 http://127.0.0.1:61209，会看到一个AngularJS 应用程序的欢迎页面。该页面模仿了 ncurses 界面。

也可以通过调用其暴露的 API 接口，配合其他工具使用：

$ curl http://127.0.0.1:61209/api/3/all \ | python -mjson.tool \ | head -n50{ \"alert\": [], \"amps\": [], \"batpercent\": [], \"cloud\": {}, \"core\": { \"log\": 4, \"phys\": 4 }, \"cpu\": { \"cpucore\": 4, \"ctx_switches\": 182358, \"idle\": 82.9, \"interrupts\": 113134, \"soft_interrupts\": 0, \"syscalls\": 215848, \"system\": 12.5, \"time_since_update\": 8.532670974731445, \"total\": 9.8, \"user\": 3.1 }, \"diskio\": [ { \"disk_name\": \"PhysicalDrive6\", \"key\": \"disk_name\", \"read_bytes\": 0, \"read_count\": 0, \"time_since_update\": 8.492774963378906, \"write_bytes\": 0, \"write_count\": 0 }, { \"disk_name\": \"PhysicalDrive2\", \"key\": \"disk_name\", \"read_bytes\": 0, \"read_count\": 0, \"time_since_update\": 8.492774963378906, \"write_bytes\": 0, \"write_count\": 0 },...

虽然默认的配置文件(https://github.com/nicolargo/glances/blob/develop/conf/glances.conf)有些冗长，但是用户编辑起来还算方便。

Glances 还支持将遥测数据导出到 16 个以上不同的目标文件中，包括 StatsD、Kafka、RabbitMQ、JSON、SVG、ElasticSearch、CSV 以及自定义 RESTful API。

将 Glances 导入 Kafka

以下将介绍将遥测数据导入 CSV 文件，再导入 Kafka。我认为本地硬盘通常要比网络连接更靠谱。当网络连接出现问题的时候，我们还可以利用本地文件再次回填 Kafka。

以下命令运行在新安装的 Ubuntu 16.04.2 LTS 上：

$ sudo apt update$ sudo apt install \ kafkacat \ python-pip \ python-virtualenv \ screen \ zookeeperd

使用 Apache 镜像上的二进制包，手动安装 Kafka：

$ sudo mkdir -p /opt/kafka$ wget -c -O kafka.tgz \ http://www-eu.apache.org/dist/kafka/1.1.1/kafka_2.11-1.1.1.tgz$ sudo tar xzvf kafka.tgz \ --directory=/opt/kafka \ --strip 1

为 Kafka 创建日志文件，其权限使用我的 UNIX 账号：

$ sudo touch /var/log/kafka.log$ sudo chown mark /var/log/kafka.log

ZooKeeper 支持了 Kafka 的大多数分布式功能，以下命令将启动 ZooKeeper 服务：

$ sudo /etc/init.d/zookeeper start

启动完 ZooKeeper，启动 Kafka 服务器进程：

$ sudo nohup /opt/kafka/bin/kafka-server-start.sh \ /opt/kafka/config/server.properties \ > /var/log/kafka.log 2>&1 &

创建 Python 虚拟环境，并安装 Glances 以及 CSVKit，以便分析 Glances 的 CSV 文件输出：

$ virtualenv ~/.monitoring$ source ~/.monitoring/bin/activate$ pip install \ csvkit \ glances

接着，启动 screen 会话和 Glances。它将显示 ncurses 界面，并向~/glances.csv 中写入 215 条数据：

$ screen$ glances --export csv \ --export-csv-file ~/glances.csv

一旦运行起来，按 CTRL-A，接着按 CTRL-D，返回到常规的 Shell 界面。

如下所示，这里有大量收集到的遥测数据：

$ csvstat --type ~/glances.csv | tail206. mem_available: Number207. mem_used: Number208. mem_cached: Number209. mem_percent: Number210. mem_free: Number211. mem_inactive: Number212. mem_active: Number213. mem_shared: Number214. mem_total: Number215. mem_buffers: Number

Kafkacat 是采用 C 语言写的一个非 JVM 的 Kafka 生产者和消费者。静态链接的包大小要小于 150KB。使用它，将~/glances.csv 中的内容导入 Kafka Topic “glances_log”中，并对内容进行 Snappy 压缩。

$ screen$ tail -F ~/glances.csv \ | kafkacat -b localhost:9092 \ -t glances_log \ -z snappy

接下来，一旦运行起来，按 CTRL-A，然后按 CTRL-D，返回到常规 Shell 界面。

以上这些运行在 screen 会话中的任何命令，都可以方便地添加到 Supervisord。另外，如果这些进程因为任何原因挂了，都能很好地重启它们。

完成上述操作之后，查看前 100 条记录的前三列数据：

$ /opt/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh \ --topic glances_log \ --from-beginning \ --zookeeper localhost:2181 \ | head -n100 \ | csvstat --columns 1-3 \ --no-header-row

以下是基于前 100 条记录，收集到的时间戳、CPU 核数以及一分钟负载均值的统计信息：

1. \"a\" Type of data: DateTime Contains null values: False Unique values: 100 Smallest value: 2018-10-07 05:53:49 Largest value: 2018-10-07 05:58:55 Most common values: 2018-10-07 05:53:49 (1x) 2018-10-07 05:53:52 (1x) 2018-10-07 05:53:55 (1x) 2018-10-07 05:53:58 (1x) 2018-10-07 05:54:01 (1x)2. \"b\" Type of data: Number Contains null values: False Unique values: 1 Smallest value: 4 Largest value: 4 Sum: 400 Mean: 4 Median: 4 StDev: 0 Most common values: 4 (100x)3. \"c\" Type of data: Number Contains null values: False Unique values: 18 Smallest value: 0.02 Largest value: 0.22 Sum: 6.57 Mean: 0.066 Median: 0.05 StDev: 0.045 Most common values: 0.04 (15x) 0.02 (14x) 0.03 (13x) 0.06 (9x) 0.05 (9x)

英文原文：http://tech.marksblogg.com/top-htop-glances.html