iotop:实时监控Linux系统IO性能的利器
项目介绍
在Linux服务器运行过程中,你是否遇到过系统响应缓慢或负载过高的情况?其中一个可能的原因是高IO等待时间,即某些进程在读取或写入硬盘时,由于硬盘速度过慢而无法及时响应,导致其他进程也受到影响。为了解决这个问题,我们推荐使用iotop工具。
iotop是一个类似于top的实用程序,但它不是显示CPU使用率最高的进程,而是列出IO使用率最高的进程。通过iotop,你可以轻松识别出哪些进程在大量使用IO请求,从而采取相应的措施,如调整进程优先级或终止进程,以优化系统性能。
项目技术分析
iotop最初由Guillaume Chazarain用Python编写,后来由Vyacheslav Trushkin和Boian Bonev用C语言重写,并进行了多项改进。与Python版本相比,C语言版本的iotop运行速度更快,且不需要依赖Python环境。
iotop的核心功能是通过读取系统内核的IO统计信息,实时监控各个进程的IO使用情况。它使用了ncurses库来实现终端界面的交互,提供了丰富的选项和配置,使用户可以根据需要定制监控界面。
项目及技术应用场景
iotop适用于以下场景:
- 系统性能优化:当服务器响应缓慢或负载过高时,使用
iotop可以快速定位导致IO瓶颈的进程,从而采取相应的优化措施。 - 资源管理:在多用户或多任务环境中,
iotop可以帮助管理员监控各个用户的IO使用情况,确保系统资源的合理分配。 - 故障排查:当系统出现异常时,
iotop可以作为排查工具,帮助定位IO相关的性能问题。
项目特点
- 实时监控:
iotop能够实时显示各个进程的IO使用情况,帮助用户及时发现并解决问题。 - 轻量高效:使用C语言编写,运行速度快,资源占用低,适合在生产环境中使用。
- 丰富的选项:
iotop提供了多种选项,用户可以根据需要定制监控界面,如隐藏特定列、设置监控时间间隔等。 - 跨平台支持:
iotop已经被多个Linux发行版打包,用户可以通过包管理器轻松安装,也可以从源码编译安装。 - 开源免费:
iotop采用GPL-2.0+许可证,用户可以自由使用、修改和分发。
如何安装和使用
安装
iotop已经被多个Linux发行版打包,你可以通过包管理器轻松安装。以下是一些常见发行版的安装命令:
-
Debian/Devuan/Ubuntu/其他衍生版:
sudo apt install iotop-c -y -
Fedora:
sudo dnf install iotop-c -y -
CentOS 7/CentOS 8/RHEL 7/RHEL 8/RHEL 9:
sudo yum install epel-release -y sudo yum install iotop-c -y -
Void Linux:
sudo xbps-install iotop-c -
Arch Linux:
sudo pacman -S iotop-c
如果你使用的发行版没有打包iotop,也可以从源码编译安装。具体步骤请参考项目README。
使用
安装完成后,你可以直接在终端中运行iotop命令,实时监控系统的IO使用情况。iotop提供了丰富的选项,你可以通过iotop --help查看所有可用选项。
结语
iotop是一个功能强大且易于使用的工具,能够帮助你快速定位和解决Linux系统中的IO性能问题。无论你是系统管理员、开发人员还是普通用户,iotop都能为你提供有价值的性能监控数据。赶快尝试一下吧!
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00