Glances监控工具安装与使用指南
2024-08-10 12:07:05作者:苗圣禹Peter
项目介绍
Glances 是一个跨平台的系统监控工具,采用Python语言编写。它提供了一个简洁的界面来实时查看和分析你的系统状态,包括CPU、内存、负载、进程列表、网络接口、磁盘I/O、中断/Raid、传感器数据、文件系统以及容器(支持Docker和Podman)。Glances不仅拥有终端UI,还内置了Web UI功能,让用户能够在没有终端访问的情况下,通过任何设备远程监控系统状态。此外,它具备XML-RPC服务器和RESTful JSON API,便于集成到其他监控系统中。Glances适用于GNU/Linux、FreeBSD、OS X、Windows等操作系统,且遵循LGPL v3许可证。
项目快速启动
安装步骤
在Ubuntu或Debian上:
sudo apt install python3-pip
pip3 install --user glances
在macOS上(使用Homebrew):
brew install glances
在Windows上:
确保已安装Python 3.4+,然后运行:
pip install glances
在Android上(需Root权限和Termux):
- 打开Termux。
- 更新并升级包管理器:
apt update && apt upgrade
- 安装必要的组件:
apt install clang python pip install glances
快速启动Glances:
glances
若要在Web模式下运行:
glances -w
应用案例和最佳实践
在日常运维中,Glances可以被用于以下场景:
- 系统健康检查:定期使用Glances监控CPU利用率和内存使用情况,及时发现性能瓶颈。
- 容器监控:搭配Docker或Podman,监控容器内资源使用,优化部署配置。
- 远程监控:利用Web UI特性,在不同的地点或设备上监督服务器状态,无需物理访问。
- 故障排查:当系统遇到性能问题时,快速定位异常进程和磁盘活动。
- 自动化监控脚本:结合其API,开发自动化监控报警脚本,实现定制化的监控需求。
最佳实践
- 定时记录:使用CSV导出或集成InfluxDB等时间序列数据库,长期保存系统性能数据以便分析趋势。
- 设置警报阈值:根据业务需求设置CPU、内存使用率的警告线,利用外部脚本自动发送邮件或短信提醒。
- 持续集成/部署环境监控:在CI/CD流程中集成Glances监控,确保环境稳定性。
典型生态项目与集成
Glances因其开放的API,容易与其他IT生态系统集成,例如:
- Grafana集成:使用Glances的数据源插件创建自定义仪表板,进行高级可视化监控。
- 监控堆栈集成:与Prometheus、Elasticsearch、Kafka或RabbitMQ结合,构建全面的监控解决方案。
- 自动化管理:结合Ansible、SaltStack等自动化工具,实现系统的自动化配置和监控策略部署。
通过这些集成方式,Glances能够成为现代IT架构中不可或缺的一部分,提升系统管理和故障响应的能力。为了更深入的学习和高级用法,推荐查阅Glances的官方文档和社区资源。
登录后查看全文
热门项目推荐
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
- QQwen3-Coder-480B-A35B-InstructQwen3-Coder-480B-A35B-Instruct是当前最强大的开源代码模型之一,专为智能编程与工具调用设计。它拥有4800亿参数,支持256K长上下文,并可扩展至1M,特别擅长处理复杂代码库任务。模型在智能编码、浏览器操作等任务上表现卓越,性能媲美Claude Sonnet。支持多种平台工具调用,内置优化的函数调用格式,能高效完成代码生成与逻辑推理。推荐搭配温度0.7、top_p 0.8等参数使用,单次输出最高支持65536个token。无论是快速排序算法实现,还是数学工具链集成,都能流畅执行,为开发者提供接近人类水平的编程辅助体验。【此简介由AI生成】Python00
cherry-studio
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端TypeScript045note-gen
一款跨平台的 Markdown AI 笔记软件,致力于使用 AI 建立记录和写作的桥梁。TSX02chatgpt-on-wechat
基于大模型搭建的聊天机器人,同时支持 微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉 等接入,可选择GPT3.5/GPT-4o/GPT-o1/ DeepSeek/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/ Gemini/GLM-4/Claude/Kimi/LinkAI,能处理文本、语音和图片,访问操作系统和互联网,支持基于自有知识库进行定制企业智能客服。Python021
热门内容推荐
1 freeCodeCamp全栈开发课程中测验游戏项目的参数顺序问题解析2 freeCodeCamp音乐播放器项目中的函数调用问题解析3 freeCodeCamp 课程中关于角色与职责描述的语法优化建议 4 freeCodeCamp博客页面工作坊中的断言方法优化建议5 freeCodeCamp猫照片应用教程中的HTML注释测试问题分析6 freeCodeCamp论坛排行榜项目中的错误日志规范要求7 freeCodeCamp英语课程视频测验选项与提示不匹配问题分析8 freeCodeCamp课程页面空白问题的技术分析与解决方案9 freeCodeCamp课程视频测验中的Tab键导航问题解析10 freeCodeCamp全栈开发课程中React组件导出方式的衔接问题分析
最新内容推荐
左手Annotators,右手GPT-4:企业AI战略的“开源”与“闭源”之辩 左手controlnet-openpose-sdxl-1.0,右手GPT-4:企业AI战略的“开源”与“闭源”之辩 左手ERNIE-4.5-VL-424B-A47B-Paddle,右手GPT-4:企业AI战略的“开源”与“闭源”之辩 左手m3e-base,右手GPT-4:企业AI战略的“开源”与“闭源”之辩 左手SDXL-Lightning,右手GPT-4:企业AI战略的“开源”与“闭源”之辩 左手wav2vec2-base-960h,右手GPT-4:企业AI战略的“开源”与“闭源”之辩 左手nsfw_image_detection,右手GPT-4:企业AI战略的“开源”与“闭源”之辩 左手XTTS-v2,右手GPT-4:企业AI战略的“开源”与“闭源”之辩 左手whisper-large-v3,右手GPT-4:企业AI战略的“开源”与“闭源”之辩 左手flux-ip-adapter,右手GPT-4:企业AI战略的“开源”与“闭源”之辩
项目优选
收起

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
706
459

React Native鸿蒙化仓库
C++
141
224

🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
53
15

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
114
255

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
102
159

本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
302
1.04 K

为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
1.02 K
0

本仓将收集和展示仓颉鸿蒙应用示例代码,欢迎大家投稿,在仓颉鸿蒙社区展现你的妙趣设计!
Cangjie
363
355

🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
531
45

① 行代码,实现自动化办公
Python
21
14