探究Linux中glance监控指令 (linux中glance)

在Linux系统中,如何有效地监控系统资源的使用情况,是每一个系统管理员需要解决的问题。而在众多的监控工具中,glance是一款非常实用的命令行监控工具,它能够提供系统、CPU、内存、磁盘等信息的实时监控,并支持快速数据查询和分析,而且使用非常简便。本文将的基本使用方法、常用参数以及实际应用场景。

一、glance监控指令的基本使用方法

1. 安装glance

在大部分Linux系统中,glance都是通过包管理器进行安装的。例如,在基于Debian的Linux系统中,可以通过以下命令来安装glance:

sudo apt-get install glance

如果是基于RPM的Linux系统,则可使用以下命令:

sudo yum install glance

2. 监控系统资源

在安装好glance之后,用户可以通过命令行输入glance即可启动监控,系统资源的使用情况将会以图表的形式实时呈现在用户的终端上。如下图所示:

![glance-1](https://user-images.githubusercontent.com/22848960/135329926-4ad4c74d-a0dd-484e-b2cf-9c9a2c22b218.png)

在这个界面中,可以看到系统各项资源的占用情况。上方显示的是系统的整体状态,包括CPU、内存、磁盘、网络等方面的信息,下方显示了各个进程的使用情况。用户可以通过上下箭头来切换这两个状态之间的显示。

3. 快速查询

除了实时的监控功能外,glance还提供了许多查询的快捷方式,例如,用户可以在glance中输入”1″来查看CPU的详细使用情况,如下图所示:

![glance-2](https://user-images.githubusercontent.com/22848960/135329929-67f16ba0-fe91-49e6-8d52-72de67ebc724.png)

在这个界面中,用户可以看到每个CPU的使用情况以及各个进程的CPU占用率。类似地,用户还可以通过输入”2″来查看内存的详细使用情况,输入”3″来查看磁盘的详细使用情况,输入”4″来查看网络的详细使用情况等等。

二、常用参数

除了基本的监控和查询功能之外,glance还提供了许多常用的参数,可以让用户对于监控的方式进行一定的修改和定制。

1. 调整监控界面的更新频率

默认情况下,glance的监控界面是每秒钟更新一次,如果需要调整更新频率,可以使用”-t”参数,例如:

glance -t 10

这条命令将会让glance的监控界面每10秒钟更新一次。

2. 显示具体的进程信息

默认情况下,glance的监控界面只会显示各个进程的PID和占用率,如果需要查看更详细的进程信息,可以使用”-p”参数,例如:

glance -p

这条命令将会让glance的监控界面显示进程的名称、用户、状态、内存占用、CPU占用等信息。

3. 显示历史数据

除了实时的监控数据之外,glance还支持查询历史数据的功能,可以通过”-H”参数来启用这个功能,例如:

glance -H

这条命令将会让glance显示一段时间之内的历史数据,用户可以通过箭头来查看更早之前的数据。

三、实际应用场景

在实际的应用场景中,glance监控指令通常会被用在以下的情况中:

1. 查找程序的性能瓶颈

在某些情况下,程序会出现卡顿、延迟等问题,用户需要快速找出是哪些资源出现了瓶颈,这时候glance就派上用场了。用户可以使用glance来实时监控程序的资源使用情况,快速找出占用率过高的资源来进行优化。

2. 检测系统的异常状况

在Linux系统中,有些异常状况是很难被系统自动检测出来的,例如磁盘空间不足、内存泄漏等,这时候glance就可以用来进行监控和检测。用户可以使用glance来查看系统资源的实时情况,如果发现某项资源出现了异常,就可以及时进行处理,避免系统进一步出现问题。

3. 进行系统负载测试

在进行系统负载测试时,通常需要监测系统各项资源的使用情况,以便得出系统的性能和容量。这时候glance可以用来监控系统的资源使用情况,方便用户进行性能测试和容量评估。

glance是一款非常实用的Linux监控指令,可以提供实时监控和快速查询等功能,并支持调整更新频率、显示详细进程信息、查询历史数据等常用参数,使用非常简单。在实际的应用场景中,glance常常会被用来查找程序的性能瓶颈、检测系统的异常状况以及进行系统负载测试等。掌握了glance的使用方法和参数,可以帮助用户更好地了解系统资源的使用情况,更有效地进行系统管理。

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Linux培训后可以做哪些工作

Linux运维是一个融合多学桐让科的综合性技术岗位(网络、系统、开发、安全、应用架构、存储等),可以多个职业发展方向,主要包括:

1. Linux运维工程师

主要负责具体的产品运维工作,需要具有一定的开发能力,需深入了解业务,能够判断系统架构的优劣对比,对业务的掌控决定了相应运维工程师在业务发展中的作用,该职罩轮迹业长期发展方向是成为大型系统架构师。

2. Linux运维平台研究工程师

该职业是专门研究运维相关通用平台和技术,需要有一定的产品线运维经验或相关运维需求,对研发能力有较高物并要求,长远发展方向是成为各个技术纵向领域的技术专家。

3. 数据库工程师

数据库工程师是一个非常重要的岗位,一般公司都很重视,其还有细分领域,主要包括数据库内核、云数据库等,长远发展是数据库领域的技术专家、数据库架构师。

4.运维总监

该岗位需拥有丰富的运维经验,对协调和推进能力要求比较高,拥有一定的技术基础,是后期转型的理想管理岗位。

现在感觉好迷茫。 路由交换者陵学的不怎么好 想了解下 只学Linux以后可以找一些什 么样的工作 难道必宽前须要学好路由交换吗?

1.除了微软架构,都可以用linux进行开发,java/c/shell/perl/python/c+ +/html/jsp/数据库等都能在linux上开发和运行

2.大型数据中心多使用Unix/Linux,会配备专门的DBA;而windows/sql server一 般只用于中小企业、行首巧戚政单位,并且不大可能配备专门的DBA

3.手机、嵌入式系统开发,例如Android系统就运行在linux上

4.从行业上讲,金融、电信、电力等大型企业都在使用Unix/Linux

Linux运维作为众多工作中需求人数最多,薪资待遇更高的岗位,本文重点介绍Linux运维的职业,本文内容由专门研究Linux运维学习和职业发展的机构枣败缓马哥教育和爱好者们联合撰写。

互联网Linux运维工作,以服务为中心,以稳定、安全、高效为三个基本点,确保公司的互联网业务能够7×24小时为用户提供高质量的服务。运维的职责覆盖了产品从设计到发布、运行维护、变更升级及至下线的生命周期。

产品的整个生命周期里运维的职责重要而广泛,但运维工程师们的职责不仅限于这部分工作,还需要总结工作中遇到的问题,抽取出相关的技术方向、研发相关的工具和平台以支持/优化业务的发展并提高运维的效率,相关技术工作主要包括:

服务监控技术:包括监控平台的研发、应用,服务监控准确性、实时性、全面性的保障

服务故障管理:包括服务的故障预案设计,预案的自动化执行,故障的总结并反馈到产品/系统的设计层面进行优化以提高产品的稳定性

服务容量管理:测量服务的容量,规划服务的机房建设,扩容、迁移等工作

服务性能优化:从各个方向,包括网络优化、操作系统优化、应用优化、客户端优化等,提高服务的性能和响应速度,改善用户体验

服务全局流量调度:接入服务的流量,根据容量和服务状态在各个机房间分配流量

服务任务调度:服务的各种定时/非定时任务的调度触发及状态监控

服务安全保障:包括服务的访问安全、防攻击、权限控制等

数据传输技术:包括p2p等各类传输技术的研发应用,也远距离大数据传输等问题的解决

服务自动发布部署:部署平台/工具的研发,及平台/工具的使用,做到安全、高效的发布服务

服务集群管理:包括服务的服务器管理、大规模集群管理等

服务成本优化:尽可能降低服务运行使用的资源,降低服务运行成本

数据库管理(DBA):通过设计、开发和管理高性能数据库集群,使数据库服务更稳定、更高效、更易于管理。

平台化的开发:类docker等平台的开发管理,及服务接入技术

分布式存储平台的开发优化与接入

等等,凡是关系到服务质量、效率、成本、安全等方面的工作,及涉及到的技术、组件、工具、平台都在运维的技术范畴里。做好每一个技术凳模方向、完成相应的组件、工具、平台研发都能对履行运维职责起到积极的作用,对业务的发展发挥关键影响。

运维工程师从工作方式上分为几大类:

1. 运维工程师/运维开发工程师:

运维研发负责通枯和用的运维平台设计和研发工作,如:资产管理、监控系统、运维平台、数据权限管理系统等。提供各种API供运维或研发人员使用,封装更高层的自动化运维系统。详细的工作职责如下所述。

负责具体的产品线运维工作,同时也需要掌握开发的能力,深入业务,最了解业务的痛点和问题,同时研发/优化针对产品业务需求的平台、工具和手段,能够接触到各类优秀的系统架构并有能力做出优劣对比,同时对业务的掌控决定了相应运维工程师在业务发展中的作用。长远发展是成为大型系统的架构师。

2. 系统运维:

系统运维负责IDC、网络、CDN和基础服务的建设(LVS、NTP、DNS);负责资产管理,服务器选型、交付和维修。

3. 应用运维:

应用运维负责线上服务的变更、服务状态监控、服务容灾和数据备份等工作,对服务进行例行排查、故障应急处理等工作。

4. 运维平台研发工程师:

记录和管理服务及其关联关系,协助运维人员自动化、流程化地完成日常运维操作,包括机器管理、重启、改名、初始化、域名管理、流量切换和故障预案实施等。

专门研发运维相关通用平台和技术,需要有一定的产品线运维经验或从产品线中拿到运维需求。对研发能力有较高的要求,对系统的设计有较严格的标准,并且能够理解用户需求,做出适合服务运维和满足运维工程师使用体验的运维产品,长远的发展是成为各个技术纵向领域的技术专家。

5. 数据库研发工程师/数据库工程师:

数据库运维负责数据存储方案设计、数据库表设计、索引设计和SQL优化,对数据库进行变更、监控、备份、高可用设计等工作。

数据库方向是运维技术中较为特殊的一个方向,由于业务的重要性通常需要专设岗位,业界在该方向也有深厚的研究和积累。主要方向有数据库内核、云数据库等,长远发展是数据库领域的技术专家,数据库架构师。

6. 运维安全:

运维安全负责网络、系统和业务等方面的安全加固工作,进行常规的安全扫描、渗透测试,进行安全工具和系统研发以及安全事件应急处理。

7. 运维经理:

运维同学做事情的过程中通常需要协调多个RD和QA同学,对协调和推进能力要求比较高,对一些技术深度还不错,协调和推进能力比较高的同学非常适合转型管理职位,长远的发展和技术部门的管理职位一样目标是CTO、CEO。

各个方向上的工程师发展到一定阶段后,没有明确的界限,需要同时具备较强的运维、架构、编程、算法等能力,是一个要求很高要求的职业。

由此可以看出,Linux运维的前景仍旧形势大好,Linux运维的职业发展选择性多,可转型的机会多样化,是一个越老越吃香的职业,需求跟薪资也是持续上涨。

需要掌握不少技能,Linux运维工程师讲究的是广度,下面是年薪50W的Linux云计算工程师推荐的学习内容:

1、Linux 系统基础⼊门-Linux的基础知识内容,和命令使用,以及用户和权限等核⼼知识点

2、Linux 系统管理和进阶-Linux从进程、资源、任务、⽂件、软件包、磁盘等管理⽅法

3、Linux 企业常用服务-企业级常用服务如DNS、FTP、Http、mail

4、Linux 企业级安全原理和防范技巧以及网络和安全-Linux安全架构、安全威胁模型、以及加密、解密等原理,常见攻击和防范⼿段

5、Shell 编程⼊门及进阶-Shell脚本基本用法以及进阶,从基础到精通,需要学习一些企业级常见脚本用法

6、MySQL 应用原理及管理⼊门-Mysql安装、管理、授权、增删改查

7、http 服务代理缓存加速-http ⾼级协议应用、缓存、web服务nginx

8、企业级负载集群-企业级4层负载均衡LVS、和7层负载均衡nginx以及haproxy的应用

9、企业级⾼可用集群-⾼可用集群原理,实现以keepalived为核⼼的⾼可用集群,以及主从高可用、双主

10、运维监控zabbix-企业级监控体系以及zabbix流⾏开源监控系统的功用及架构

11、云计算运维自动化-ansible、puppet等运维自动化解决方案

12、WEB 服务体系架构-WEB服务体系架构,P体系、tomcat、CDN、缓存原理、压测、评估

13、⼤型互联⽹集群架构和实战⽅案-LB集群:nginx、Haproxy、LVS HA集群、动静分离

14、MySQL DBA 实战技能和优化-数据库参数优化、分库分表、备份方案、数据恢复策略、主从复制、读写分离、连接池及sharding技术、MHA等

15、企业级云计算Openstack-Keystone、Glance、Nova核⼼组件、网络模块、块存储服务等

16、企业级⼤数据Hadoop 运维实战-列式数据库HBase基础原理、安装配置及其应⽤、Zookeeper集群构建、hadoop实现Namenode⾼可⽤

17、企业级虚拟化KVM 实战-KVM环境:KVM的安装、配置及应⽤

18、NoSQL 企业级应用-Nosql 应用,如redis、MongoDB 复制、集群等⾼级应用

19、企业级日志收集系统ELK 实战-海量数据日志收集系统Elasticsearch+Logstash+kibana 应用

20、可持续化集成-Jenkins+github企业级应用

21、虚拟化容器Docker-Linux 轻量虚拟化Docker ,Docker 的原理和安装,配置以及应用

22、企业级K8S实战-组件功能、安装、配置、企业级应用场景和常见故障分析

23、Linux 系统调优实战-从内存、CPU、进程调度、磁盘IO、⽹络参数等全面讲解Linux系统调优

24、Python 编程基础⼊门-python安装、逻辑判断、模块使用等

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