dstat命令

dstat是一款开源的综合性系统监控工具，融合了vmstat、iostat、ifstat、netstat等传统工具的核心功能，支持实时聚合展示CPU、内存、磁盘I/O、网络、进程等多维度资源状态。其核心优势在于自定义监控维度、动态调整输出格式、数据可视化展示，且支持单位自动换算与瞬时值统计，避免了传统工具需多命令切换的繁琐，是运维人员实时排查系统性能瓶颈、日常巡检的高效工具，适用于各类Linux发行版。

一、dstat命令基础准备

1.1 安装与验证

dstat多数Linux发行版未预装，需手动安装，安装方式简单，支持主流包管理器：

# CentOS/RHEL系列
yum install -y dstat

# Ubuntu/Debian系列
apt-get install -y dstat

# 源码安装（适用于无包管理器场景）
wget http://dag.wieers.com/rpm/packages/dstat/dstat-0.7.4.tar.gz
tar -zxvf dstat-0.7.4.tar.gz
cd dstat-0.7.4
python setup.py install

# 验证安装
dstat --version  # 显示版本信息即安装成功

1.2 基本语法

# 核心语法
dstat [选项参数] [监控模块] [采集间隔秒数] [采集次数]

# 关键说明：
# 1. 无任何参数：默认加载cpu、disk、net、paging、system五大核心模块，每1秒采集一次，无限输出；
# 2. 监控模块：可指定需监控的维度（如cpu、net、io），多个模块用空格分隔，支持自定义组合；
# 3. 采集间隔+次数：间隔为采集时间间隔（秒），次数为采集总次数，无次数时无限采集（需Ctrl+C终止）；
# 4. 输出控制：支持将结果保存到文件、调整输出宽度、隐藏重复标题等。

1.3 核心选项参数

dstat选项丰富，分为输出控制、模块扩展、格式调整三类，核心选项如下，覆盖日常监控场景：

# 一、输出控制选项
-o <文件名>：将监控结果保存到CSV文件，便于后续分析或导入表格工具；
-t：在输出中添加时间戳，精准对应每一次采集的时间点；
-l：显示平均负载信息（1分钟、5分钟、15分钟负载值），联动CPU监控；
--nocolor：关闭彩色输出，适用于脚本采集或远程终端无颜色支持场景；
--noheaders：仅显示一次表头，后续采集不重复输出，减少冗余；
--outputfile <文件名>：同-o，兼容旧版本dstat。

# 二、模块扩展选项（核心监控维度）
# 基础模块（默认加载部分）
-c/--cpu：监控CPU使用率（用户态、内核态、空闲、I/O等待等）；
-d/--disk：监控磁盘I/O（读写速率）；
-n/--net：监控网络收发（速率、包数）；
-p/--paging：监控内存页交换（换入、换出速率）；
-s/--system：监控系统状态（中断、上下文切换次数）。

# 扩展模块（需手动指定）
-m/--mem：监控物理内存使用（总内存、空闲、已用、缓存、缓冲区）；
--io：监控I/O请求细节（读写请求数、合并请求数）；
--net-packets：监控网络数据包收发（按包数统计，而非速率）；
--proc-count：监控进程总数（运行、睡眠、僵尸进程数）；
--top-cpu：显示CPU使用率最高的进程；
--top-mem：显示内存使用率最高的进程；
--top-io：显示I/O使用率最高的进程。

# 三、格式调整选项
-w/--wide：加宽输出格式，避免多模块监控时字段截断；
--unit <单位>：指定数据单位（B/K/M/G），自动换算（如--unit M以MiB显示）；
--delay <秒数>：同采集间隔，用于调整默认采集频率。

1.4 模块组合规则

dstat支持灵活组合监控模块，满足不同场景需求，组合规则如下：

  • 多个模块用空格分隔，如dstat cpu mem net 2 5（同时监控CPU、内存、网络，每2秒采集一次，共5次）；
  • 模块可叠加扩展字段，如dstat -l --top-cpu（默认模块+平均负载+CPU最高进程）；
  • 禁用默认模块需先指定--noupdate，再自定义模块，如dstat --noupdate mem io 1 3（仅监控内存、I/O）。

二、dstat核心监控场景输出解读

dstat默认输出为彩色格式化表格，不同模块对应不同列，核心场景输出清晰直观，以下针对高频监控场景拆解指标，联动传统工具指标逻辑，确保解读一致性。

2.1 默认监控场景（dstat 2 3）

执行dstat 2 3（默认加载cpu、disk、net、paging、system模块，每2秒采集一次，共3次），输出如下，彩色区分不同模块，便于快速识别：

----total-cpu-usage---- -dsk/total- -net/total- ---paging-- ---system--
usr sys idl wai hiq siq| read  writ| recv  send|  in   out | int   csw 
  0   0  99   0   0   0|3.84k  0.00b|  64b  128b|  0b   0b |  35    89 
  0   0 100   0   0   0|0.00b  0.00b|  32b   64b|  0b   0b |  31    82 
  0   1  99   0   0   0|0.00b 4.00k|  64b  128b|  0b   0b |  33    85 
Average:
  0   0  99   0   0   0|1.28k 1.33k|  53b  105b|  0b   0b |  33    85

核心字段解读（按模块分类）

  • CPU模块（total-cpu-usage）：与top、sar的CPU指标一致
    • usr：用户空间CPU使用率；sys：内核空间CPU使用率；idl：空闲率；wai：I/O等待率；
    • hiq：高优先级中断占用CPU率；siq：低优先级中断占用CPU率，两者通常为0。
  • 磁盘模块（dsk/total）：与iostat、sar的磁盘I/O指标对应
    • read：磁盘总读取速率；writ：磁盘总写入速率，单位自动适配（B/K/M/G）。
  • 网络模块（net/total）：与sar -n DEV的收发指标对应
    • recv：网络总接收速率；send：网络总发送速率，单位自动适配。
  • 页交换模块（paging）：与vmstat的si、so指标对应
    • in：内存页换入速率（从Swap到内存）；out：内存页换出速率（从内存到Swap），数值大于0说明内存压力大。
  • 系统模块（system）：与vmstat的in、cs指标对应
    • int：每秒中断次数；csw：每秒上下文切换次数，数值过高可能消耗大量CPU资源。

2.2 内存+进程监控场景（dstat mem --proc-count --top-mem 2 3）

执行上述命令（监控内存、进程总数、内存最高进程，每2秒采集一次，共3次），输出如下，补充内存细节与进程维度信息：

----memory-usage---- -procs- ----most-expensive----
 used  free  buf  cache|run blk new|  memory process   
784MB 7.02GB 98MB 1.60GB|  1   0   0|java          320MB
784MB 7.02GB 98MB 1.60GB|  1   0   0|java          320MB
784MB 7.02GB 98MB 1.60GB|  1   0   0|java          320MB
Average:
784MB 7.02GB 98MB 1.60GB|  1   0   0|java          320MB

核心字段解读

  • 内存模块（memory-usage）：与free、sar -r指标一致
    • used：已使用内存；free：空闲内存；buf：缓冲区内存；cache：缓存内存，cache可被系统回收复用。
  • 进程模块（procs）：与vmstat的r、b指标对应
    • run：运行队列中的进程数；blk：阻塞状态（等待I/O）的进程数；new：新创建的进程数。
  • 最高内存进程（most-expensive）：实时显示内存占用最高的进程名称及占用大小，快速定位内存泄漏或资源滥用进程。

2.3 磁盘I/O+网络数据包监控（dstat --io --net-packets -t 2 3）

执行上述命令（监控I/O请求、网络数据包、添加时间戳，每2秒采集一次，共3次），输出如下，聚焦I/O与网络细节：

----io/total---- -net/packets- ----system----
 read  writ| recv  send|   time   
  0     0 |   2    1 |2026-01-28 16:30:00
  0     2 |   3    2 |2026-01-28 16:30:02
  1     1 |   2    1 |2026-01-28 16:30:04
Average:
  0     1 |   2    1 |

核心字段解读

  • I/O模块（io/total）：与iostat -d的r/s、w/s指标对应
    • read：每秒读取请求数；writ：每秒写入请求数，反映I/O请求频率，而非速率。
  • 网络数据包模块（net/packets）：与sar -n DEV的rxpck/s、txpck/s指标对应
    • recv：每秒接收数据包数；send：每秒发送数据包数，适合排查小数据包攻击或频繁小包传输场景。
  • 时间戳（time）：精准标记每一次采集时间，便于关联历史事件排查问题。

三、dstat命令实战场景示例

3.1 日常全维度巡检（推荐）

dstat -t -l cpu mem disk net system --top-cpu --top-mem 2 10
# 功能：添加时间戳+平均负载，监控CPU、内存、磁盘、网络、系统状态，同时显示CPU/内存最高进程
# 适用场景：日常巡检，快速定位系统整体瓶颈与资源占用最高进程，每2秒采集一次，共10次

3.2 排查内存与页交换问题

dstat mem paging --proc-count 1 15
# 功能：监控内存使用、页交换活动、进程总数，每1秒采集一次，共15次
# 适用场景：内存泄漏、Swap频繁使用排查，若paging的in/out持续大于0，说明内存压力过大

3.3 磁盘I/O与进程联动排查

dstat disk --io --top-io -w 2 8
# 功能：监控磁盘读写速率、I/O请求数，显示I/O最高进程，加宽格式避免截断
# 适用场景：磁盘I/O瓶颈排查，快速定位导致I/O繁忙的具体进程（如数据库、日志写入进程）

3.4 网络异常精准分析

dstat net --net-packets -t --nocolor 1 20 > dstat_net_log.csv
# 功能：监控网络速率、数据包数，添加时间戳，关闭彩色输出，结果保存到CSV文件
# 适用场景：网络异常复盘，CSV文件可导入表格工具分析趋势，或结合脚本提取指标告警

3.5 精简模式监控（脚本自动化采集）

dstat --noupdate --noheaders cpu mem disk 5 0 -o dstat_auto.sv
# 功能：禁用默认模块，仅监控CPU、内存、磁盘，无重复表头，每5秒采集一次，无限采集并保存到文件
# 适用场景：脚本自动化采集，减少输出冗余，便于脚本解析核心指标（如CPU使用率、内存占用）

3.6 高负载场景聚焦监控

dstat -l --top-cpu --top-io 1 30
# 功能：仅显示平均负载、CPU最高进程、I/O最高进程，每1秒采集一次，共30次
# 适用场景：系统高负载时快速定位核心原因，避免多模块干扰，聚焦关键进程

四、关键误区与注意事项

  1. 误区：默认模块覆盖所有场景 dstat默认模块未包含内存细节、进程总数等扩展信息，排查专项问题（如内存泄漏、I/O进程定位）需手动添加对应模块，避免因信息不全导致误判。
  2. 单位换算与显示规则 dstat自动适配数据单位（B/K/M/G），但需注意单位是二进制（KiB/MiB）而非十进制（KB/MB），与sar、vmstat保持一致；小流量场景下可能显示为0b，属正常现象，可缩短采集间隔观察瞬时值。
  3. 彩色输出与脚本采集冲突 脚本自动化采集时，彩色输出会包含控制字符，导致解析错误，需添加--nocolor选项关闭彩色，同时用--noheaders精简输出。
  4. 高频率采集的资源消耗 采集间隔过短（如0.5秒）且启用多个扩展模块（如--top-cpu、--top-mem），会消耗一定CPU资源，高负载系统建议将间隔设为1秒以上，避免加重系统负担。
  5. 模块兼容性问题 部分扩展模块（如--top-io）在低版本dstat（<0.7.0）中不支持，需升级版本（yum update dstat）；不同Linux发行版的模块命名可能略有差异，可通过dstat --list查看支持的模块。
  6. 无历史数据回放能力 dstat仅支持实时监控与数据保存，无历史数据回放功能，需提前将数据保存到文件（-o选项），后续通过表格工具或脚本分析历史趋势，弥补此短板。

五、补充说明

dstat的核心价值在于“一站式聚合监控”，可替代多款传统工具的组合使用，大幅提升运维效率，尤其适合实时排查系统综合瓶颈。其扩展模块（如--top-cpu、--top-io）能直接定位资源占用最高进程，无需再通过top、iotop等工具二次排查，形成“监控-定位”闭环。若需更精细化的专项监控（如TCP连接、磁盘分区I/O），可配合sar、iostat、ss等工具，形成“聚合监控+专项深挖”的完整排查体系。此外，dstat支持自定义插件扩展模块，可根据业务需求开发专属监控维度（如数据库连接数、应用响应时间），适配复杂运维场景。

posted @ 2026-01-26 17:26  向闲而过  阅读(2)  评论(0)    收藏  举报