推荐一款视频监控软件,要有智能的

系统资源监控功能可对云服务器进行系统资源监控，查看详细的监控数据，提取云服务器关键指标，以图表形式展示，并且支持自定义告警阈值，为用户提供立体化数据监控、智能化故障告警。

一、进入资源监控界面

1打开服务器面板

方式一：双击服务器

方式二：选中服务器，右键显示选项菜单，点击“管理面板”

二、功能简介

1监控概览（展示CPU、内存、磁盘、网络资源告警图表）

2CPU监控（采集云服务器CPU使用率数据并通过图表形式直观的展示出来）

3内存监控（采集云服务器内存使用率数据并通过图表的形式直观的展示）

4磁盘监控（采集云服务器磁盘使用率数据并通过图表的形式直观的展示出来）

5网络监控（采集云服务器内外网卡流量数据并通过图表的形式直观的展示出来）

方法1、重启
保存文件资料，并重新启动你的电脑，可能会解决这个问题。特别是如果你上次重启后已经过了很长时间，重启可以清除临时文件，并有可能解决长期运行的进程的减速问题。
方法2、更新驱动程序
如果只有一个进程，还是使用过多的CPU，尝试更新你的驱动程序，可能消除导致CPU使用率增加的兼容性问题或错误。

1查看系统负载
（1）uptime
这个命令可以快速查看机器的负载情况。
在Linux系统中，这些数据表示等待CPU资源的进程和阻塞在不可中断IO进程（进程状态为D）的数量。
命令的输出，load average表示1分钟、5分钟、15分钟的平均负载情况。
通过这三个数据，可以了解服务器负载是在趋于紧张还是趋于缓解。
如果1分钟平均负载很高，而15分钟平均负载很低，说明服务器正在命令高负载情况，需要进一步排查CPU资源都消耗在了哪里。
反之，如果15分钟平均负载很高，1分钟平均负载较低，则有可能是CPU资源紧张时刻已经过去。
(2)W
Show who is logged on and what they are doing
可查询登录当前系统的用户信息，以及这些用户目前正在做什么 *** 作
其中的load average后面的三个数字则显示了系统最近1分钟、5分钟、15分钟的系统平均负载情况
注意：
load average这个输出值，这三个值的大小一般不能大于系统逻辑CPU的个数。
如果输出中系统有4个逻辑CPU，如果load average的三个值长期大于4时，说明CPU很繁忙，负载很高，可能会影响系统性能，
但是偶尔大于4时，倒不用担心，一般不会影响系统性能。相反，如果load average的输出值小于CPU的个数，则表示CPU还有空闲
2dmesg | tail
该命令会输出系统日志的最后10行。
这些日志可以帮助排查性能问题
3vmstat
vmstat Virtual Meomory Statistics（虚拟内存统计），用来获得有关进程、虚存、页面交换空间及 CPU活动的信息。这些信息反映了系统的负载情况。
后面跟的参数1，表示每秒输出一次统计信息，表头提示了每一列的含义
（1）监控进程procs：
r：等待在CPU资源的进程数。
这个数据比平均负载更加能够体现CPU负载情况，数据中不包含等待IO的进程。如果这个数值大于机器CPU核数，那么机器的CPU资源已经饱和（出现了CPU瓶颈）。
b：在等待io的进程数 。
（2）监控内存memoy：
swpd：现时可用的交换内存（单位KB）
free：系统可用内存数（以千字节为单位）
buff: 缓冲去中的内存数（单位：KB）。
cache：被用来做为高速缓存的内存数（单位：KB）。
（3）监控swap交换页面
si: 从磁盘交换到内存的交换页数量，单位：KB/秒。
so: 从内存交换到磁盘的交换页数量，单位：KB/秒。
如果这个数据不为0，说明系统已经在使用交换区（swap），机器物理内存已经不足。
（4）监控 io块设备
bi: 发送到块设备的块数，单位：块/秒。
bo: 从块设备接收到的块数，单位：块/秒。
（5）监控system系统
in: 每秒的中断数，包括时钟中断。
cs: 每秒的环境（上下文）转换次数。
（6）监控cpu中央处理器：
us：用户进程使用的时间 。以百分比表示。
sy：系统进程使用的时间。 以百分比表示。
id：中央处理器的空闲时间 。以百分比表示。
us, sy, id, wa, st：这些都代表了CPU时间的消耗，它们分别表示用户时间（user）、系统（内核）时间（sys）、空闲时间（idle）、IO等待时间（wait）和被偷走的时间（stolen，一般被其他虚拟机消耗）。
这些CPU时间，可以让我们很快了解CPU是否出于繁忙状态。
注：
如果IO等待时间很长，那么系统的瓶颈可能在磁盘IO。
如果用户时间和系统时间相加非常大，CPU出于忙于执行指令。
如果有大量CPU时间消耗在用户态，也就是用户应用程序消耗了CPU时间。这不一定是性能问题，需要结合r队列，一起分析。
4mpstat -P ALL 1
该命令可以显示每个CPU的占用情况，如果有一个CPU占用率特别高，那么有可能是一个单线程应用程序引起的。
MultiProcessor Statistics的缩写，是实时系统监控工具
其报告与CPU的一些统计信息，这些信息存放在/proc/stat文件中。在多CPUs系统里，其不但能查看所有CPU的平均状况信息，而且能够查看特定CPU的信息。
格式：mpstat [-P {|ALL}] [internal [count]]
-P {|ALL} 表示监控哪个CPU， cpu在[0,cpu个数-1]中取值
internal 相邻的两次采样的间隔时间
count 采样的次数，count只能和delay一起使用
all ： 指所有CPU
%usr ： 显示在用户级别（例如应用程序）执行时CPU利用率的百分比
%nice ：显示在拥有nice优先级的用户级别执行时CPU利用率的百分比
%sys ： 现实在系统级别（例如内核）执行时CPU利用率的百分比
%iowait ： 显示在系统有未完成的磁盘I/O请求期间CPU空闲时间的百分比
%irq ： 显示CPU服务硬件中断所花费时间的百分比
%soft ： 显示CPU服务软件中断所花费时间的百分比
%steal ： 显示虚拟机管理器在服务另一个虚拟处理器时虚拟CPU处在非自愿等待下花费时间的百分比
%guest ： 显示运行虚拟处理器时CPU花费时间的百分比
%idle ： 显示CPU空闲和系统没有未完成的磁盘I/O请求情况下的时间百分比
系统有两个CPU。如果使用参数 -P 然后紧跟CPU编号得到指定CPU的利用率。
（ Ubuntu安装： apt-get install sysstat）
5pidstat 1
pidstat命令输出进程的CPU占用率，该命令会持续输出，并且不会覆盖之前的数据，可以方便观察系统动态
6iostat -xz 1
iostat命令主要用于查看机器磁盘IO情况
r/s, w/s, rkB/s, wkB/s：分别表示每秒读写次数和每秒读写数据量（千字节）。读写量过大，可能会引起性能问题。
await：IO *** 作的平均等待时间，单位是毫秒。这是应用程序在和磁盘交互时，需要消耗的时间，包括IO等待和实际 *** 作的耗时。如果这个数值过大，可能是硬件设备遇到了瓶颈或者出现故障。
avgqu-sz：向设备发出的请求平均数量。如果这个数值大于1，可能是硬件设备已经饱和（部分前端硬件设备支持并行写入）。
%util：设备利用率。这个数值表示设备的繁忙程度，经验值是如果超过60，可能会影响IO性能（可以参照IO *** 作平均等待时间）。如果到达100%，说明硬件设备已经饱和。
注：如果显示的是逻辑设备的数据，那么设备利用率不代表后端实际的硬件设备已经饱和。值得注意的是，即使IO性能不理想，也不一定意味这应用程序性能会不好，可以利用诸如预读取、写缓存等策略提升应用性能
7free -m
free命令可以查看系统内存的使用情况，-m参数表示按照兆字节展示。
最后两列分别表示用于IO缓存的内存数，和用于文件系统页缓存的内存数。
注：
第二行-/+ buffers/cache，看上去缓存占用了大量内存空间。这是Linux系统的内存使用策略，尽可能的利用内存，如果应用程序需要内存，这部分内存会立即被回收并分配给应用程序。
如果可用内存非常少，系统可能会动用交换区（如果配置了的话），这样会增加IO开销（可以在iostat命令中提现），降低系统性能。
8sar -n DEV 1
sar命令在这里可以查看网络设备的吞吐率。
在排查性能问题时，可以通过网络设备的吞吐量，判断网络设备是否已经饱和。
9sar -n TCP,ETCP 1
sar命令在这里用于查看TCP连接状态，其中包括：
active/s：每秒本地发起的TCP连接数，既通过connect调用创建的TCP连接；
passive/s：每秒远程发起的TCP连接数，即通过accept调用创建的TCP连接；
retrans/s：每秒TCP重传数量；
TCP连接数可以用来判断性能问题是否由于建立了过多的连接，进一步可以判断是主动发起的连接，还是被动接受的连接。TCP重传可能是因为网络环境恶劣，或者服务器压力过大导致丢包。
10top
top命令包含了前面好几个命令的检查的内容。比如系统负载情况（uptime）、系统内存使用情况（free）、系统CPU使用情况（vmstat）等。
因此通过这个命令，可以相对全面的查看系统负载的来源。同时，top命令支持排序，可以按照不同的列排序，方便查找出诸如内存占用最多的进程、CPU占用率最高的进程等。
但是，top命令相对于前面一些命令，输出是一个瞬间值，如果不持续盯着，可能会错过一些线索。这时可能需要暂停top命令刷新，来记录和比对数据。

针对问题：CPU利用率可以建模平均能耗，但是对于预测峰值粒度过粗。

提出模型：表征服务器利用率和电源行为之间的关系，对实际峰值功耗建模。引入新的 *** 作系统指标，捕获所需信息，以较低的开销设计峰值功率。

如今，数据中心运营商普遍以几十分钟到几小时的采样间隔收集实用跟踪信息。 由于存储和处理的开销，对成千上万的服务器禁止更细粒度的采样。 例如，对于1000个节点的群集，以OS调度程序的粒度（100Hz）采样将每周产生225 GB数据。

要确定服务器的峰值功率，就要了解服务器 开关模式电源单元（SMPSU插座式电源） 的行为。这些设备效率很高，但是依赖于开关和电荷存储机制，从而将 RC（电阻-电容）行为 引入了功耗。我们的贡献是将服务器的 *** 作系统视图与电源能耗峰值相连接。

介绍一个易于采集的 *** 作系统级别的度量（30ms），该度量可确定一段时间内的峰值功耗。通过模型合并SMPSU的RC行为，并以较低的开销跟踪峰值功率。这种机制可以记录随时间变化的峰值功率，并有助于大规模数据中心能耗供应研究。

贡献：

说明了以细粒度采集利用率所面临的挑战，以及峰值和平均度量之间的重要差异。

服务器开关电源单元的特性及其能耗与服务器利用率之间关系的解析信号处理模型。

一种新的 *** 作系统级度量标准，可捕获峰值功率信息以用于服务器检测。

通常PDU会被过度配置，预配置容量远高于平均负载。

功率上限power capping是一种数据中心级别的技术，可以对服务器的峰值功耗（例如，使用控制回路）进行硬限制。节流服务器电源DVFS（通过频率/电压缩放）用作安全机制，以确保不超过最大功率水平并且断路器不跳闸。使得PDU和其他电源供应基础架构就可以得到超额订购，从而降低了有效的资本成本。由于负载/功率峰值很少，因此节流性能几乎没有损失。通过使用电源路由可以进一步降低资本成本，这可以在负载不平衡时在PDU之间转移负载。

所有这些技术都需要软件机制来跟踪和预测峰值功率，以管理每个服务器，电路和PDU的功率预算，同时最大程度地降低性能节流。尽管可以通过显式计量和记录来跟踪峰值功率，但是直接从 *** 作系统级别的指标评估峰值功率可以大大降低成本。要从 *** 作系统级别的指标推断和记录峰值功率，我们必须了解服务器电源的 *** 作及其与利用率的关系。

服务器中SMPSU设备的行为以及其与OS观察到的利用率的关系。

研究对象： 两种不同的系统：具有便宜商品PSU（“商品”）的小型系统和具有企业级PSU（“服务器”）的大型系统。 由于SMPSU的设计不同，这些系统在行为上存在一些差异。 但是，与预测峰值能耗方面相似。

商品PSU的峰值传输电流比服务器更明显。 这种差异是由于在高端设备中常见的第一级额外开关调节，用于产生更连续的电流。

使用工作负载SQUARE观察 利用率 变化 频率 的影响。使内核在 矩阵乘法 与处理器 空闲模式 之间切换，使系统利用率产生方波。工作负载的 占空比（占空比是指在一个脉冲循环内，通电时间相对于总时间所占的比例） 固定为50％，平均利用率为50％。改变方波的频率，并观察PSU的响应。

使用工作负载STEP表征 利用率变化和PSU响应之间的延迟 。使系统处于空闲状态，等待直到PSU行为达到稳定状态。然后在所有内核上进行矩阵乘法。由于无法直接从外部观察CPU利用率，因此在过渡到在示波器上开始计时之前立即发送了一个信号（使用比预期的SMPSU响应快得多的通用I / O）。

图5表明：调制频率对观察到的功率波形有很大影响。 只要对CPU的利用率进行缓慢调制，功耗的包络就大致类似于方波，与CPU的行为相匹配。 然而，随着频率增加，功率消耗变得更加均匀。

对SMPSU峰值进行建模，以细粒度（在许多系统的内核调度间隔附近）监控利用率。
使用STEP工作负载研究SMPSU电源负载的相位延迟。 瞬时功率响应存在一个延迟，该延迟随着RC滤波的阶跃函数的期望而增加。 图示利用率转换的I / O信号（“trigger”）以及隐含的利用率波形（“ Utilization”）。 最后，我们显示了一个已过滤（“filter”）的阶跃函数，该函数适合观察到的上升波形。 该信号由具有界限频率30 Hz的一阶RC滤波器产生。

低于20HZ的更细微的变化会被电源的RC行为过滤掉，因此不考虑。 通过对SMPSU的运行及其与服务器利用率的关系的新了解，我们构建了一种开销低的方法，可以从 *** 作系统内核的利用率中推断出峰值功率。 然后，我们使用真实的机器验证我们的模型，并表明我们可以预测峰值功率曲线，且误差低于20％。

实验设置：两种服务器配置验证能耗模型。

在系统执行Linux内核的并行编译时收集能耗，该工作负载产生了混乱的突发使用模式。

 瞬时能耗（“实测”）。预测能耗（“ Predicted”）很好地跟踪能耗峰值，但有时能耗仍然超出预测值。 幸运的是，该模型趋于保守，并且高估的能耗多于低估的能耗。 因此，它将在例如功率预算/封顶研究中提供保守估计。 商品计算机和服务器计算机的标准化均方根偏差（NRMSD）分别为14％和19％。

总结

1使用CPU利用率对服务器的峰值功耗建模。

2描述了OS级利用率与现代服务器中SMPSU行为之间以前被忽略的关系。 

3通过测量真实的服务器PSU，证明必须以 33 ms或更低的粒度监视利用率以预测峰值功率 。 我们基于轻量级PSU的RC行为的信号处理启发模型，介绍了OS级解决方案，并演示了峰值功率可以近似在20％的NRMSD之内。

总是这样吗？如果是你在用服务器创建数据库或执行什么 *** 作，利用率高是正常的。如果太卡，可能是电脑的配置不适合装载这个数据库，可能是内存太低。如果你关了sqlserver的话还卡，就在任务管理器的服务选项中看看，停止和sqlserver有关的服务在试试。

一、服务器硬盘空间：
服务器的磁盘空间应该保持一定的空闲容量。一般情况下，文件时的空间使用率不超过85%。当磁盘空间低于可控制下限时，用户应该马上进行相应处理，避免磁盘空间被占满后关键服务不能正常运行的情况发生。在可视化管理见面中，磁盘空间的使用情况会根据这只的阈值显示不同的颜色。
二、服务器cpu利用率
1服务器cpu的利用率，可针对系统的每个cpu分别分析其相应的利用率；
2服务器当前进程列表所占用的cpu利用率，cpu使用时间；
3显示服务器cpu性能(分进程显示)实时变化情况和历史变化趋势；
4服务器cpu阈值告警，当服务器cpu负载过大/小，能产生报警；
5服务器进程cpu占用阈值告警，当进程占用cpu过大/小，能产生报警；
三、服务器内存利用率
1服务器内存的利用率；
2服务器当前进程列表所占用的内存利用情况，内存利用率；
3显示服务器内存利用率(分进程显示)实时变化情况和历史变化趋势；
4服务器内存利用率阈值告警，当服务器内存利用率过高，能产生报警；
5服务器进程内存利用率阈值告警，当进程占用内存过高，能产生报警；

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