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有哪些替代nmon的性能分析工具？

离落 已关注
10月25日 发表在 nmon 性能监视和分析工具 阅读 14 评论 20 | 免费使用 “AI大模型GPT4.0” 提问

nmon 是一个强大的性能监视和分析工具，特别适用于 Linux 和 AIX 系统。不过，还有许多其他工具可以作为 nmon 的替代品，具体选择通常取决于你的需求、环境以及使用的熟悉程度。以下是一些常见的替代工具：

  1. Top 和 Htop：

    • top 是 Linux 系统上内置的实时性能监控工具，显示处理器活动、内存使用、任务管理等信息。
    • htop 是 top 的改进版，带有更友好的用户界面和更佳的交互性，可以更轻松地查看和管理进程。

  2. Glances：

    • 一个实时的跨平台监控工具，可以提供高度可定制的系统统计信息。

  3. dstat：

    • 综合了 vmstat, iostat, netstat 等工具的功能，提供了一个灵活的资源监控工具。

  4. Collectd：

    • 一个用于收集和监视系统性能的守护进程。它可以通过多种插件收集不同类型的数据。

  5. SAR (System Activity Reporter)：

    • 提供历史的 CPU、内存、网络等使用统计，是 sysstat 包的一部分。

  6. Iostat：

    • 专注于存储 I/O 性能分析，可以帮助查找磁盘性能瓶颈。

  7. Netdata：

    • 提供交互式和实时的系统监测信息，并可以轻松地设置图表化界面。

  8. Prometheus 和 Grafana：

    • Prometheus 是一个强大的监控和报警工具，具有多维数据模型和灵活的查询语言。
    • Grafana 与 Prometheus 配合使用，提供可视化的仪表板功能。

  9. Perf：

    • 一个用于 Linux 的性能分析工具，提供了一系列针对指定应用或系统的高度详细的性能数据。

  10. Zabbix：

    • 一个开源的企业级监控解决方案，适用于大规模的环境，支持实时监控和趋势分析。

每个工具都有其独特的功能和适用场景。选择哪个工具作为 nmon 的替代品，主要取决于你的具体需求，如需要的特性、易用性、可拓展性以及已有系统的兼容性。

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20条评论
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抽离
10月31日

推荐使用htop，它的界面比top更友好，操作也更方便，尤其适合新手。

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细雪飞： @抽离

htop的确是一个不错的选择，它不仅提供了彩色显示，还支持多种排序和过滤功能，让监控进程变得更加直观和高效。对于刚接触Linux性能分析的新手来说，htop的易用性无疑是一个加分项。

值得一提的是，htop还允许用户使用功能键进行操作，比如按F6可以更改排序字段，按F5可以切换到树形视图，这些功能都非常方便。此外，htop的显示信息也更为丰富，包括CPU、内存、交换区等信息，看起来更为整洁。

如果需要查看网络流量，nload也是一个好工具，其界面简单，允许实时监控网络使用情况。例子：

sudo apt install nload
nload

对于喜欢图形界面的用户，glances是另一个值得探索的工具，它的显示方式也相当友好，并且可以通过Web界面查看系统性能。

了解更多性能监控工具可以参考Linux Performance Monitoring Tools。

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昔瞳
11月09日

Glances是个不错的工具，跨平台并且提供了很多自定义选项，可以监控的内容也很全面！

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豆蔻怀春： @昔瞳

Glances的确是一个十分实用的系统监控工具，特别是在需要跨平台兼容性时。除了广泛的监控选项外，它的实时信息展示也能帮助用户快速识别系统瓶颈。

我个人使用Glances时，发现它支持通过Web界面来监控系统性能，这在需要远程访问的场景下特别有用。比如，可以通过以下命令启动Web界面：

glances -w

然后在浏览器中输入http://<your-server-ip>:61208即可访问。这种方式的便利性让我在处理远程服务器时更加高效。

另外，Glances还有一个强大的自定义功能，可以根据需要选择显示的监控指标。可以通过配置文件或命令行参数调整，非常灵活。如果需要深入探索Glances的定制功能，建议查看其官方文档。这对于提高使用体验和性能监控效果都有很大帮助。

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心安勿忘
11月12日

我喜欢dstat，因为它将多个监控工具的功能合并成一个，非常实用。在使用时可以简单运行：

 dstat
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萧风： @心安勿忘

dstat的确是个非常棒的工具，它简化了监控过程，并且能在一个界面中展示多种性能指标。在实际使用中，可以根据需要自定义输出信息，比如你可以添加--disk选项来监控磁盘IO，或者使用--net来查看网络流量情况：

dstat --disk --net

这个命令将同时显示磁盘和网络的性能数据，非常方便。此外，dstat还支持多种输出格式，例如CSV，这对后续数据分析很有帮助，命令如下：

dstat --csv > output.csv

对于更复杂的监控需求，可以结合使用vmstat、iostat及mpstat，这样可以更细致地分析系统性能。可以参考一些在线文档和资源，例如 dstat GitHub 来获取更多选项和用法。这样能够更加充分地发挥这些工具的优势，提升系统性能分析的效率。

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必相依
3天前

Collectd很适合用来进行长期的性能监控，能够通过插件扩展，建议使用官网上提供的教程进行设置。

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最后： @必相依

Collectd的确是个不错的选择，特别是它的插件扩展能力为不同的场景提供了灵活的解决方案。为了更好地利用Collectd进行性能监控，可以考虑以下几种常用的插件：

  1. cpu：监控CPU的使用率。

    LoadPlugin cpu

  2. memory：查看内存的使用情况。

    LoadPlugin memory

  3. disk：跟踪磁盘使用情况。

    LoadPlugin disk

  4. network：监控网络流量。

    LoadPlugin network

此外，假如需要将数据可视化，可以考虑使用Grafana进行展示，结合Collectd的数据，可以获得丰富的性能监控面板。可以参考Collectd的官方文档进行详细的配置：Collectd Documentation。

结合使用这些工具，将能帮助更深入地分析系统性能，找到潜在的瓶颈。

刚才 回复 举报
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往事
9小时前

我在生产环境中使用sar，它能提供历史数据的分析，帮助发现潜在的问题。运行时只需：

 sar -u 1 3
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月亮蓝石头： @往事

使用SAR确实是一个不错的选择，特别是在需要分析历史性能数据时。除了-u选项查看CPU使用情况外，还可以结合不同的选项来获得更全面的系统性能视图。例如，可以使用以下命令查阅内存和交换分区使用情况：

sar -r 1 3

此外，sar还提供了对进程、网络和I/O的监控，只需简单地调整命令选项。例如，查看磁盘I/O情况：

sar -d 1 3

如果需要更深入的实时监控，可能还可以考虑htop，其以交互式方式展示系统资源使用情况，操作也比较直观。可以安装并运行：

sudo apt install htop
htop

对于长期性能分析与历史数据收集，还可以结合sysstat工具集使用。推荐查阅更详细的文档和示例，sysstat documentation可能会帮助到你！

4天前 回复 举报
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痛彻
刚才

想要分析磁盘性能，iostat是首选工具，尤其是对I/O瓶颈排查。具体执行如下：

 iostat -xz 1
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想雨也想他： @痛彻

在分析磁盘性能时，iostat 的确是一个非常有效的工具，尤其是在需要深入了解 I/O 性能并识别潜在瓶颈的时候。除了 iostat，还有一些其他工具也能提供有价值的性能数据，如 dstat 和 iotop。

例如，dstat 能够同时监控多种系统资源，让用户更全面地了解系统的整体性能。执行命令如下：

dstat -cdngy

这个命令会显示 CPU、磁盘、网络和系统等多方面的实时数据，方便进行综合分析。

另外，iotop 也很实用，专注于 I/O 使用情况，它能让你实时查看哪个进程在消耗最的多的磁盘 I/O。可以通过以下命令启动：

iotop

通过这些工具的结合使用，可以更全面地进行系统性能分析，从而更快地定位问题。可以参考更多信息，特别是与性能监控相关的内容，例如 Linux Performance Analysis 中有详细的工具介绍和使用示例。

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心太乱
刚才

Netdata的动态图表非常吸引，实时监控也让人感到安心，适合开发和运维都使用，可以关注文档配置详细内容。

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逆水寒： @心太乱

Netdata的动态图表确实很有吸引力，尤其在资源监控时，实时性无疑增加了很多信心。值得注意的是，除了其直观的界面外，还可以自定义许多告警规则，方便及时获知系统状态。比如，可以设置CPU使用率和内存使用率的阈值，当超过预定范围时会自动发通知，确保对可能出现的问题保持警觉。

另外，从配置的角度出发，利用其Netdata官方文档中提供的示例，可以快速上手实现自己的监控需求。

例如，要监控特定服务的资源消耗，可以使用以下命令：

# 安装Netdata
bash <(curl -Ss https://getnetdata.sh)

# 启动Netdata
sudo systemctl start netdata

这样就能在浏览器中通过http://your-server-ip:19999 访问到各种实时监控图表，帮助分析系统性能。同时，若对其他工具如Prometheus、Grafana感兴趣，也能结合Netdata使用，构建更强大的监控解决方案。

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预见
刚才

Prometheus与Grafana的结合非常强大，可以设置复杂的报警和动态仪表盘。我推荐在微服务架构下使用，效果很好。

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清醒纪： @预见

在微服务架构下，Prometheus 和 Grafana 的组合提供了一个非常灵活和可扩展的解决方案，确实值得一试。对于需要监控多个服务的系统来说，使用 Prometheus 进行数据采集，再通过 Grafana 可视化，能够显著提升对性能的洞察。

另外，在使用的过程中，可以考虑结合一些 AlertManager，灵活设定报警规则。例如，可以针对 CPU 使用率设置报警：

groups:
- name: example
  rules:
  - alert: HighCpuUsage
    expr: sum(rate(container_cpu_usage_seconds_total[5m])) by (instance) > 0.9
    for: 5m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "CPU usage is above 90% on instance {{ $labels.instance }}"
      description: "CPU usage has been above 90% for more than 5 minutes."

此外，Grafana 的动态仪表盘也能有效地帮助团队快速获取当前服务的健康状态，可以通过其强大的查询语法和多种数据源支持来实现定制化的监控面板。更深入的 Grafana 使用方法可以参考官方文档：Grafana Documentation，这也是一个非常好的学习资源。

采用这种监控方式，不仅提高了系统的可见性，同时也为问题的快速定位提供了便利。

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丢了翅膀的鱼
刚才

Performance tools like perf provide very detailed analysis, I suggest running: bash perf top to check which functions consume most CPU.

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忠贞罘渝： @丢了翅膀的鱼

在性能分析方面，perf确实是一个强大的工具，能够深入分析CPU的使用情况。除了 perf top，还有很多其他命令和参数可以供进一步使用，比如 perf record，它可以记录程序的性能数据，然后使用 perf report 对数据进行可视化分析。这些工具可以结合使用，帮助找到性能瓶颈。

比如，像这样进行录制和报告：

perf record -g ./your_program
perf report

此外，还可以考虑使用 htop 或 atop，它们提供了更多交互式的界面，方便实时监控系统的各项指标。在深入分析内存使用时，ss 和 iotop 也能发挥重要作用。

有关具体的命令和示例，可以查看官方文档：Linux perf events，会对各种用法有更具体的介绍。各类工具的组合使用能够更全面地了解系统性能，有助于优化和排查问题。

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韦雅龙
刚才

Zabbix是个很好的企业级监控方案，适合大型环境的监控与告警，官网提供了丰富的配置文档和示例，非常值得学习。

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城建学院乱收费： @韦雅龙

Zabbix确实是一款功能强大的企业级监控工具，特别适合复杂的IT基础设施。对于大型环境的监控与告警功能，它展现出色。除了参考官方文档配置，使用Zabbix时可以考虑在各个监控项中自定义触发器，以便于根据特定的业务需求进行实时告警。

例如，可以通过以下Zabbix API示例代码，快速创建一个监控项并设置告警：

import requests
import json

url = 'http://your.zabbix.server/api_jsonrpc.php'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
data = {
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "item.create",
    "params": {
        "name": "CPU Load",
        "key_": "cpu.load",
        "hostid": "10105",  # 替换为实际的主机ID
        "type": 0,
        "value_type": 3,
    },
    "auth": "your_auth_token",
    "id": 1
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

这样不仅可以简化监控的创建过程，还能根据需要设置扩展的触发器和动作，以达到更好的监控效果。

希望能启发其他用户在使用Zabbix时进一步探索其强大的功能。更多的使用技巧可以参考 Zabbix官方文档。

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