【Linux指标】内存篇

1：内存使用率

指标名称	单位	采集方式（Linux）	采集方式（Windows）
AGT.可用内存	GB	通过/proc/meminfo得到MemAvailable;若/proc/meminfo中不显示MemAvailable，则MemAvailable=MemFree+Buffers+Cached	说明：计算方法为（内存总量-已用内存量）。通过WindowsAPI GlobalMemoryStatusEx获取。
AGT.内存使用率	%	说明：通过/proc/meminfo文件获取,(MemTotal-MemAvailable)/MemTotal	说明：计算方法为（已用内存量/内存总量*100%）。
AGT.空闲内存量	GB	说明：通过/proc/meminfo获取	暂不支持
AGT.Buffers占用量	GB	说明：通过/proc/meminfo获取。用户可以通过top命令查看 KiB Mem:buffers值。
AGT.Cache占用量	GB	说明：通过/proc/meminfo获取。用户可以通过top命令查看 KiB Swap:cached Mem值。

占内存大的程序不一定会占用很多的CPU资源，而占CPU大的程序也不一定开销太大的内存。某一程序的CPU占用率过高会影响其他程序的运行。而某一程序占用内存过大，会影响机器的整体性能。

uffers是指用来给块设备做的缓冲大小，他只记录文件系统的metadata以及 tracking in-flight pages.

cached是用来给文件做缓冲。

那就是说：buffers是用来存储，目录里面有什么内容，权限等等。而cached直接用来记忆我们打开的文件

原文地址：https://www.cnblogs.com/newcoder/p/9576434.html

时间： 2024-08-09 18:30:21

【Linux指标】内存篇的相关文章

Linux系统排查1——内存篇

常见工作中,计算机系统的资源主要包括CPU,内存,硬盘以及网络,过度使用这些资源将使系统陷入困境.本系列一共四篇博文,结合我在实习期间的学习,介绍一些常见的Linux系统排障工具及方法. 第1篇——内存篇第2篇——CPU篇第3篇——磁盘I/O篇第4篇——网络篇事实上,当上述服务器系统资源中的任何一个遭遇瓶颈,都会带来服务器性能的下降,典型的症状就是系统运行迟缓. 本文从以下几个角度介绍Linux系统内存相关的排查. 1. 内存的使用率如何查看,使用率真的很高吗 2. 内存用在哪里了 3.

Linux工具参考篇(网摘)

Linux工具参考篇原文出处:[Linux Tools Quick Tutorial] 1. gdb 调试利器 2. ldd 查看程序依赖库 3. lsof 一切皆文件 4. ps 进程查看器 5. pstack 跟踪进程栈 6. strace 跟踪进程中的系统调用 7. ipcs 查询进程间通信状态 8. top linux下的任务管理器 9. free 查询可用内存 10. vmstat 监视内存使用情况 11. iostat 监视I/O子系统 12. sar 找出系统瓶颈的利器 13.

linux内核内存分配（二、struct slab和struct kmem_cache）

前一篇bloglinux内核内存分配(一.基本概念)主要是分析linux内核内存的分配和物理页分配函数接口.但是在实际的操作中,不一定所有内存申请都需要一个物理页,很多只是需要分配几K大小的内存就可以.所以就需要更小的内存分配函数.刚开始看这个有点不懂,不过懂了就很简单了.哈哈. slab思想摘抄<深入linux设备驱动程序内核机制>的一段话:slab分配器的基本思想是,先利用页面分配器分配出单个或者一组连续的物理页面,然后在此基础上将整块页面分割成多个相等的小内存单元,以满足小内存空间分配

正确计算linux系统内存使用率

参考:https://blog.gesha.net/archives/406/ 图中的例子很典型,就是:多数的linux系统在free命令后会发现free(剩余)的内存很少,而自己又没有开过多的程序或服务.对于上述的情况,正确的解释是:linux的内存管理机制与windows的有所不同.具体的机制我们无需知道,我们需要知道的是,linux的内存管理机制的思想包括(不敢说就是)内存利用率最大化.内核会把剩余的内存申请为cached,而cached不属于free范畴.当系统运行时间较久,会发现cac

Linux中内存管理

转载自:http://blog.chinaunix.net/uid-26611383-id-3761754.html 前一段时间看了<深入理解Linux内核>对其中的内存管理部分花了不少时间,但是还是有很多问题不是很清楚,最近又花了一些时间复习了一下,在这里记录下自己的理解和对Linux中内存管理的一些看法和认识. 我比较喜欢搞清楚一个技术本身的发展历程,简而言之就是这个技术是怎么发展而来的,在这个技术之前存在哪些技术,这些技术有哪些特点,为什么会被目前的技术所取代,而目前的技术又解决了之前的

Linux堆内存管理深入分析

(上半部) 作者:走位@阿里聚安全 0 前言近年来,漏洞挖掘越来越火,各种漏洞挖掘.利用的分析文章层出不穷.从大方向来看,主要有基于栈溢出的漏洞利用和基于堆溢出的漏洞利用两种.国内关于栈溢出的资料相对较多,这里就不累述了,但是关于堆溢出的漏洞利用资料就很少了.鄙人以为主要是堆溢出漏洞的门槛较高,需要先吃透相应操作系统的堆内存管理机制,而这部分内容一直是一个难点.因此本系列文章主要从Linux系统堆内存管理机制出发,逐步介绍诸如基本堆溢出漏洞.基于unlink的堆溢出漏洞利用.double fr

Linux堆内存管理深入分析(上)

Linux堆内存管理深入分析 (上半部) 作者:走位@阿里聚安全 ? 0 前言近年来,漏洞挖掘越来越火,各种漏洞挖掘.利用的分析文章层出不穷.从大方向来看,主要有基于栈溢出的漏洞利用和基于堆溢出的漏洞利用两种.国内关于栈溢出的资料相对较多,这里就不累述了,但是关于堆溢出的漏洞利用资料就很少了.鄙人以为主要是堆溢出漏洞的门槛较高,需要先吃透相应操作系统的堆内存管理机制,而这部分内容一直是一个难点.因此本系列文章主要从Linux系统堆内存管理机制出发,逐步介绍诸如基本堆溢出漏洞.基于unlink的

Android 终端性能测试——内存篇

前言做Android QQ性能测试时,内存测试中遇到不少困惑,"各种"内存术语,到底什么意思,怎么获取,这里总结一下. 进行的内存测试主要有两个方面,一,OOM的发现和定位,二,同历史版本或竞品的对比测试.关于oom可以用MAT进行分析,具体分析方法参见susanwu在km上的文章<如何使用Memory_Analyzer分析内存泄漏>.下面主要总结一下Android性能测试中常用的方法及解释一:running services"查看service进程内存从A

Linux堆内存管理深入分析 (上半部)【转】

转自:http://www.cnblogs.com/alisecurity/p/5486458.html 0 前言近年来,漏洞挖掘越来越火,各种漏洞挖掘.利用的分析文章层出不穷.从大方向来看,主要有基于栈溢出的漏洞利用和基于堆溢出的漏洞利用两种.国内关于栈溢出的资料相对较多,这里就不累述了,但是关于堆溢出的漏洞利用资料就很少了.鄙人以为主要是堆溢出漏洞的门槛较高,需要先吃透相应操作系统的堆内存管理机制,而这部分内容一直是一个难点.因此本系列文章主要从Linux系统堆内存管理机制出发,逐步介绍诸

JVM 与 Linux 的内存关系详解

在一些物理内存为8g的服务器上,主要运行一个Java服务,系统内存分配如下:Java服务的JVM堆大小设置为6g,一个监控进程占用大约 600m,Linux自身使用大约800m. 从表面上,物理内存应该是足够使用的:但实际运行的情况是,会发生大量使用SWAP(说明物理内存不够使用了),如下图所示.由于SWAP和GC同时发生会致使JVM严重卡顿,所以我们要追问:内存究竟去哪儿了? 要分析这个问题,理解JVM和操作系统之间的内存关系非常重要.接下来主要就Linux与JVM之间的内存关系进行一些分析