如何衡量Linux中应用程序或进程的内存使用情况?
在博客文章《了解Linux上的内存使用情况》中,ps并不是一个准确的工具。
为什么ps是“错误的”根据您的看法,ps不会报告进程的实际内存使用情况。它真正要做的是显示如果只有一个进程在运行,每个进程将占用多少实际内存。当然,一台典型的Linux机器在任何给定时间都有几十个进程在运行,这意味着ps报告的VSZ和RSS数字几乎肯定是错误的。
(注:这里详细介绍了这个问题。)
如何衡量Linux中应用程序或进程的内存使用情况?
在博客文章《了解Linux上的内存使用情况》中,ps并不是一个准确的工具。
为什么ps是“错误的”根据您的看法,ps不会报告进程的实际内存使用情况。它真正要做的是显示如果只有一个进程在运行,每个进程将占用多少实际内存。当然,一台典型的Linux机器在任何给定时间都有几十个进程在运行,这意味着ps报告的VSZ和RSS数字几乎肯定是错误的。
(注:这里详细介绍了这个问题。)
当前回答
如果您的代码是C或C++,您可能可以使用getrusage(),它会返回有关进程内存和时间使用情况的各种统计信息。
但并非所有平台都支持这一点,并将为内存使用选项返回0值。
相反,您可以查看在/proc/[pid]/statm中创建的虚拟文件(其中[pid]被您的进程id替换)。
此文件看起来像一个包含7个整数的文本文件。您可能对该文件中的第一个(所有内存使用)和第六个(数据内存使用)数字最感兴趣。
其他回答
#!/bin/ksh
#
# Returns total memory used by process $1 in kb.
#
# See /proc/NNNN/smaps if you want to do something
# more interesting.
#
IFS=$'\n'
for line in $(</proc/$1/smaps)
do
[[ $line =~ ^Size:\s+(\S+) ]] && ((kb += ${.sh.match[1]}))
done
print $kb
基于对相关问题的回答。
您可以使用SNMP获取网络上特定设备中进程的内存和CPU使用情况:)
要求:
运行进程的设备应安装并运行snmpsnmp应该配置为接受来自运行以下脚本的请求(可以在文件snmpd.conf中配置)您应该知道要监视的进程的进程ID(PID)
笔记:
HOST-ROURCES-MIB::hrSWRunPerfCPU是此进程消耗的系统CPU资源总量的秒数。请注意,在多处理器系统上,该值可能在实际(墙上时钟)时间的一厘秒内增加超过一厘秒。HOST-ROURCES-MIB::hrSWRunPerfMem是分配给此进程的实际系统内存总量。
过程监控脚本
echo "IP address: "
read ip
echo "Specfiy PID: "
read pid
echo "Interval in seconds: "
read interval
while [ 1 ]
do
date
snmpget -v2c -c public $ip HOST-RESOURCES-MIB::hrSWRunPerfCPU.$pid
snmpget -v2c -c public $ip HOST-RESOURCES-MIB::hrSWRunPerfMem.$pid
sleep $interval;
done
更“真实世界”使用情况的一个好测试是打开应用程序,运行vmstat-s,并检查“活动内存”统计数据。关闭应用程序,等待几秒钟,然后再次运行vmstat-s。
无论释放了多少活动内存,应用程序显然都在使用中。
虽然这个问题似乎是关于检查当前运行的进程,但我希望看到应用程序从头到尾使用的峰值内存。除了Valgrind,您还可以使用tstime,这要简单得多。它测量“高潮”内存使用情况(RSS和虚拟)。根据这个答案。
这是对工具和问题的极好总结:archive.org链接
我会引用它,这样更多的开发者会真正阅读它。
如果要分析整个系统的内存使用情况,或者要彻底分析一个应用程序的内存使用(而不仅仅是其堆使用情况),请使用exmap。对于整个系统分析,找到具有最高有效使用率的进程,它们实际上占用了最多的内存,找到具有最大可写使用率的过程,它们创建了最多的数据(因此可能泄漏或数据使用效率很低)。选择这样的应用程序并在第二个列表视图中分析其映射。有关详细信息,请参见exmap部分。还可以使用外部停止检查X资源的高使用率,特别是在X服务器的进程占用大量内存的情况下。有关详细信息,请参见外部停止部分。如果要检测泄漏,请使用valgrind或kmtrace。如果您想分析应用程序的堆(malloc等)使用情况,可以在memprof或kmtrace中运行它,分析应用程序并在函数调用树中搜索最大的分配。有关更多详细信息,请参见其章节。