如何获取linux中进程在特定时间点的当前CPU%和内存%。既不是平均值也不是监控数据。

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如何获取linux中进程在特定时间点的当前CPU%和内存%。既不是平均值也不是监控数据。

我想在Linux上获取单个进程的CPU和内存使用情况 - 我知道PID。希望我可以每秒钟获取一次并使用“watch”命令将其写入CSV文件。我可以使用什么命令从Linux命令行获取这些信息?

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问题的出现原因是ps命令只能提供进程的整体生命周期内的CPU使用率,无法提供实时的CPU使用率。而解决方法是使用top命令来获取实时的CPU使用率。

代码示例:

top -b -n 2 -d 0.2 -p 6962 | tail -1 | awk '{print $9}'

解释:

- `-b`:以批处理模式运行top命令

- `-n 2`:运行两次top命令,因为第一次运行时没有之前的样本数据可比较,所以第一次的值是从开机以来的百分比

- `-d 0.2`:每次运行间隔200毫秒

- `-p 6962`:监视进程ID为6962的进程

- `tail -1`:获取输出结果的最后一行

- `awk '{print $9}'`:获取第9列(CPU使用率)

这是获取当前CPU使用率最准确的方法,而不是进程的平均值。需要注意的是,列的顺序可能会受到用户的个人配置文件的影响。

值得注意的是,上述方法只能获取CPU使用率,无法获取内存使用率。

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问题的原因是用户需要获取Linux系统中特定进程的当前CPU使用率和内存使用率,但不希望得到平均值或持续监测的结果。用户可能需要这些信息来进行实时的性能分析或调试。

解决方法是使用命令行工具top来获取特定进程的CPU和内存使用率。通过指定进程的PID(进程ID),可以使用以下命令来获取特定进程的CPU和内存使用率:

top -p <pid>

这个命令会自动刷新CPU使用率,非常适合实时监测。如果需要获取特定进程的PID,可以使用pgrep命令,并将其与top命令结合使用,例如:

top -p $(pgrep process_name)

但是,如果直接使用上述命令,可能会遇到"top: bad pid process_name"的错误。为了解决这个问题,需要在pgrep命令中添加-d参数来指定PID之间的分隔符为逗号。修改后的命令如下:

top -p $(pgrep -d',' process_name)

详细的解决方法可以在stackoverflow.com/a/8710740/2402577找到。

通过使用上述命令,用户可以实时获取特定进程的CPU和内存使用率,以便进行分析和调试。这种方法不会提供平均值或持续监测的结果,只会给出当前的使用率。

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文章标题:如何在Linux中获取当前某个进程的CPU%和内存%(仅仅是那个时间点上的,不是平均值也不是监视)

在Linux中,我们经常需要获取某个进程的CPU使用率和内存使用率。通常情况下,我们可以使用以下命令来获取:

ps -p  -o %cpu,%mem,cmd

这个命令会返回进程的平均CPU使用率和内存使用率,但是并不是非常准确,因为它还包括了共享库所使用的内存。

如果我们只关心某个进程在特定时间点上的CPU使用率和内存使用率,可以通过以下方法解决这个问题:

1. 使用管道命令`|`将输出结果通过`tail -n +2`过滤掉标题行,只保留数据行:

ps -p  -o %cpu,%mem,cmd | tail -n +2

或者可以使用`--noheader`选项来去掉标题行:

ps -p  -o %cpu,%mem,cmd --noheader

2. 可以通过循环命令`while`来实现每隔一秒获取一次进程的状态:

while true; do ps -p  -o %cpu,%mem,cmd; sleep 1; done;

如果进程的生命周期非常短暂,那么以上方法可能并不适用。在这种情况下,我们可以通过其他方式来获取CPU使用时间和内存使用情况,比如使用`time`命令来获取总的CPU时间,或者使用类似于valgrind的massif工具来获取内存使用情况。

另外,需要注意的是,`%cpu`表示的是进程运行时间内所使用的CPU时间与实际运行时间的比率,而不是实时CPU使用率。因此,它与`top`命令显示的结果可能会有很大的不同。

如果有多个进程需要监视,可以使用以下命令:

watch -n1 'ps -p  -o %cpu,%mem,cmd'

需要注意的是,如果进程是多线程的,那么`%cpu`的值可能大于100%,因为100%代表一个CPU的平均使用率。

总结起来,以上方法可以帮助我们在Linux中获取某个进程的当前CPU使用率和内存使用率。这些方法既不是获取平均值也不是监视,而是在特定时间点上获取数据,可以满足我们对进程性能的即时需求。

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