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
以下命令行将以MB为单位显示在Linux机器上运行的各种进程所使用的总内存:
ps -eo size,pid,user,command --sort -size | awk '{ hr=$1/1024 ; printf("%13.2f Mb ",hr) } { for ( x=4 ; x<=NF ; x++ ) { printf("%s ",$x) } print "" }' | awk '{total=total + $1} END {print total}'
其他回答
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。
对此没有一个单一的答案,因为您无法精确指出进程使用的内存量。Linux下的大多数进程使用共享库。
例如,假设您想计算“ls”进程的内存使用情况。是否只计算可执行文件“ls”使用的内存(如果可以隔离它)?libc怎么样?或者运行“ls”所需的所有其他库?
linux-gate.so.1 => (0x00ccb000)
librt.so.1 => /lib/librt.so.1 (0x06bc7000)
libacl.so.1 => /lib/libacl.so.1 (0x00230000)
libselinux.so.1 => /lib/libselinux.so.1 (0x00162000)
libc.so.6 => /lib/libc.so.6 (0x00b40000)
libpthread.so.0 => /lib/libpthread.so.0 (0x00cb4000)
/lib/ld-linux.so.2 (0x00b1d000)
libattr.so.1 => /lib/libattr.so.1 (0x00229000)
libdl.so.2 => /lib/libdl.so.2 (0x00cae000)
libsepol.so.1 => /lib/libsepol.so.1 (0x0011a000)
您可能会认为它们是由其他进程共享的,但“ls”在未加载的情况下无法在系统上运行。
此外,如果您需要知道一个进程需要多少内存来进行容量规划,则必须计算该进程的每个额外副本使用多少内存。我认为/proc/PID/status可能会在一次提供足够的内存使用信息。另一方面,Valgrind将在程序的整个生命周期内为您提供更好的内存使用情况。
给出了一些答案(感谢thomas rutter),为了获得单个应用程序的实际交换和RAM,我提出了以下建议,说我们想知道“firefox”在使用什么
sudo smem|awk'/firefox/{swap+=$5;pss+=$7;}END{print“swap=”swap/1024“pss=”pss/1024}'
或者libvirt;
sudo smem|awk'/libvirt/{swap+=$5;pss+=$7;}END{print“swap=”swap/1024“pss=”pss/1024}'
这将为您提供以MB为单位的总计;
交换=0 PSS=2096.92
交换=224.75 PSS=421.455
在ubuntu 16.04至20.04测试。
如果您想要比使用Valgrind进行评测更快的东西,并且您的内核更旧,而且您不能使用smaps,那么一个带有显示进程驻留集选项的ps(使用ps-o rss,命令)可以让您快速、合理地了解所使用的非交换内存的实际数量。
没有任何简单的计算方法。但有些人试图得到一些好的答案:
ps_mem.pyGitHub上的ps_mem.py