Glances 备忘清单

这是开始使用 Glances 系统监控工具的快速参考备忘单，可以帮助用户监视系统的各种性能指标

入门

功能特点

跨平台支持

  • Glances 支持多种操作系统，包括 Linux、Windows、macOS 和 FreeBSD。

多种输出方式

  • 命令行界面（CLI）：通过终端查看系统监控数据。
  • Web 界面：通过浏览器访问并查看系统性能指标。
  • API 输出：可以将数据通过 REST API 或者 MQTT 传输到其他系统或服务。

详细的系统监控

  • CPU：实时显示 CPU 的使用率、每个核心的负载情况。
  • 内存：显示总内存、已用内存、缓存和交换分区的使用情况。
  • 磁盘 I/O：显示磁盘的读写速度和 I/O 操作数。
  • 网络带宽：显示网络接口的上传和下载速度。
  • 文件系统：显示各个挂载点的使用情况。
  • 传感器：显示系统温度、风扇速度等传感器数据（需要支持的硬件和驱动）。

扩展功能

  • 插件系统：支持通过插件扩展功能，可以自定义监控指标。
  • 导出数据：支持将监控数据导出为 CSV、JSON 等格式。
  • 报警系统：可以设置报警，当某些指标超过设定阈值时触发通知。

安装

通过 pip 安装

1
pip install glances

通过包管理器安装

Debian/Ubuntu:

1
sudo apt-get install glances

Fedora:

1
sudo dnf install glances

macOS (使用 Homebrew):

1
brew install glances

配置文件

Glances 的配置文件位于 ~/.config/glances/glances.conf。通过编辑这个文件，可以自定义 Glances 的显示和行为。

例子配置文件

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
[global]
refresh=2      # 设置刷新间隔（以秒为单位）
[cpu]
enable=true    # 显示 CPU 负载平均值
[mem]
enable=true    # 显示内存使用情况
[disk]
enable=true    # 显示磁盘 I/O 信息
[network]
enable=true    # 显示网络带宽使用情况

Web 访问

1
2
3
4
# 使用 Glances 的 API：
glances -w
# 访问 API：
curl http://<your_ip>:61208/api/3/all

使用 Docker 部署 Glances：

1
2
3
4
5
6
docker run --rm \
   -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro \
   -v /glances/conf:/glances/conf:ro \
   -v /glances/data:/glances/data:rw \
   -p 61208-61209:61208-61209 \
   --name glances nicolargo/glances

使用方法

启动命令行界面

1
glances

启动 Web 界面

1
glances -w

启动后，通过浏览器访问 http://<your_ip>:61208 查看系统监控数据。

启动以特定模式输出

1
2
glances --export json  # JSON 输出
glances --export csv   # CSV 输出

命令行选项

命令行选项

:- :-
-h, --help 显示此帮助信息并退出
-V, --version 显示程序版本号并退出
-d, --debug 启用调试模式
-C CONF_FILE, --config CONF_FILE 配置文件的路径
--modules-list 显示模块（插件和导出）列表并退出
--stdout PLUGINS_STATS 显示插件统计信息到标准输出（用逗号分隔的插件/插件属性列表）

禁用启用选项

:- :-
--disable-plugin PLUGIN 禁用插件（用逗号分隔的列表）
--enable-plugin PLUGIN 启用插件（用逗号分隔的列表）
--disable-process 禁用进程模块（减少Glances的CPU消耗）
--disable-webui 禁用Web界面（仅响应RESTful API）
--enable-history 启用历史模式
--disable-bold 禁用终端中的粗体模式
--disable-bg 禁用终端中的背景颜色
--enable-process-extended 启用顶级进程的扩展统计
--disable-check-update 禁用在线Glances版本检查
--disable-autodiscover 禁用自动发现功能
--light, --enable-light Curses UI的轻量模式（仅启用顶部菜单）
-q, --quiet 不显示 curses 界面

SNMP

:- :-
--snmp-community SNMP_COMMUNITY SNMP社区
--snmp-port SNMP_PORT SNMP端口
--snmp-version SNMP_VERSION SNMP版本（1, 2c 或 3）
--snmp-user SNMP_USER SNMP用户名（仅适用于SNMPv3）
--snmp-auth SNMP_AUTH SNMP认证密钥（仅适用于SNMPv3）
--snmp-force 强制SNMP模式

命令行选项

:- :-
--export EXPORT 启用导出模块（用逗号分隔的列表）
--export-csv-file EXPORT_CSV_FILE CSV导出文件路径
--export-json-file EXPORT_JSON_FILE JSON导出文件路径

命令行选项

:- :-
-0, --disable-irix 任务的CPU使用率将按CPU总数进行划分
-1, --percpu 以每个CPU模式启动Glances
-2, --disable-left-sidebar 禁用网络、磁盘I/O、文件系统和传感器模块
-3, --disable-quicklook 禁用快速查看模块
-4, --full-quicklook 仅启用快速查看和负载模块
-5, --disable-top 禁用顶部菜单（快速查看、CPU、内存、交换区和负载）
-6, --meangpu 以平均GPU模式启动Glances

命令行选项

:- :-
-c CLIENT, --client CLIENT 通过IPv4/IPv6地址、主机名或主机名:端口连接到Glances服务器
-s, --server 以服务器模式运行Glances
--browser 启动客户端浏览器（服务器列表）
-p PORT, --port PORT 定义客户端/服务器TCP端口 [默认：61209]
-B BIND_ADDRESS, --bind BIND_ADDRESS 将服务器绑定到给定的IPv4/IPv6地址或主机名
--username 定义客户端/服务器用户名
--password 定义客户端/服务器密码

命令行选项

:- :-
-t TIME, --time TIME 设置刷新时间（秒）[默认：3秒]
-w, --webserver 以Web服务器模式运行Glances（需要bottle库）
--cached-time CACHED_TIME 设置服务器缓存时间 [默认：1秒]
--open-web-browser 尝试在默认的 Web 浏览器中打开Web界面
-f PROCESS_FILTER, --process-filter PROCESS_FILTER 设置进程过滤模式（正则表达式）
--process-short-name 强制使用进程名称的短名称
--hide-kernel-threads 在进程列表中隐藏内核线程（Windows不可用）

命令行选项

:- :-
-b, --byte 以每秒字节数显示网络速率
--diskio-show-ramfs 在 DiskIO 插件中显示RAM文件系统
--diskio-iops 在 DiskIO 插件中显示每秒I/O操作数
--fahrenheit 以华氏度显示温度（默认是摄氏度）
--fs-free-space 显示文件系统的可用空间而非已用空间
--theme-white 优化显示颜色以适应白色背景

键盘快捷键

快捷键

快捷键 功能
ENTER 设置进程过滤器
a 自动排序进程列表
A 启用/禁用应用程序监控进程
b 在网络I/O中切换比特/秒或字节/秒
B 查看每秒磁盘I/O计数器
c 按CPU使用率排序进程
C 启用/禁用云统计
d 显示/隐藏磁盘I/O统计
D 启用/禁用Docker统计
e 启用/禁用顶级扩展统计
E 清除当前进程过滤器
f 显示/隐藏文件系统和文件夹监控统计
F 在文件系统使用和可用空间之间切换
g 为当前历史生成图表
G 启用/禁用GPU统计
h 显示/隐藏帮助屏幕
i 按I/O速率排序进程
I 显示/隐藏IP模块
+ 增加选定进程的nice值/降低优先级(需要权限)- 仅在独立模式下
- 减少选定进程的nice值/提高优先级(需要权限)- 仅在独立模式下
k 终止选定进程(需要权限)- 仅在独立模式下

快捷键

快捷键 功能
K 显示/隐藏TCP连接
l 显示/隐藏日志消息
m 按内存使用率排序进程
M 重置进程摘要的最小/最大值
n 显示/隐藏网络统计
N 显示/隐藏当前时间
p 按名称排序进程
P 启用/禁用端口统计
q|ESC|CTRL-C 退出当前Glances会话
Q 显示/隐藏IRQ模块
r 重置历史记录
R 显示/隐藏RAID插件
s 显示/隐藏传感器统计
S 启用/禁用微小曲线图
t 按CPU时间排序进程（TIME+）
T 以组合方式查看网络I/O
u 按用户排序进程
U 查看累积网络I/O
w 删除已完成的警告日志消息
W 显示/隐藏Wifi模块
x 删除已完成的警告和严重日志消息
z 显示/隐藏进程统计

快捷键

快捷键 功能
0 启用/禁用Irix/Solaris模式。任务的CPU使用率将按CPU总数进行划分
1 在全局CPU和每个CPU统计之间切换
2 启用/禁用左侧边栏
3 启用/禁用快速查看模块
4 启用/禁用除快速查看和负载模块外的所有模块
5 启用/禁用顶部菜单（快速查看、CPU、内存、交换区和负载）
6 启用/禁用平均GPU模式
9 在黑白主题之间切换UI主题
/ 在进程命令行或命令名称之间切换
F5 刷新curses用户界面的统计数据
LEFT 向左导航进程排序
RIGHT 向右导航进程排序
UP 在进程列表中向上
DOWN 在进程列表中向下。在Glances客户端浏览器中（通过--browser命令行参数访问）：
ENTER 运行选定的服务器
UP 在服务器列表中向上
DOWN 在服务器列表中向下
q|ESC 退出Glances

配置

位置

您可以将自己的 glances.conf 文件放在以下位置：

:– – –
Linux, SunOS ~/.config/glances/, /etc/glances/, /usr/share/docs/glances/
*BSD ~/.config/glances/, /usr/local/etc/glances/, /usr/share/docs/glances/
macOS ~/Library/Application Support/glances/, /usr/local/etc/glances/, /usr/share/docs/glances/
Windows %APPDATA%\glances\glances.conf
  • 在 Windows XP 上，%APPDATA% 为：C:\Documents and Settings\<USERNAME>\Application Data
  • 在 Windows Vista 及更高版本上：C:\Users\<用户名>\AppData\Roaming

语法

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
[global]
# 刷新率（默认为至少 2 秒）
# 可以通过 -t <sec> 选项覆盖
# 也可以在每个插件部分覆盖它
refresh=2
# Glances 是否应该检查 PyPI 上是否有更新的版本？
check_update=false
# 历史大小（最大值数）
# 默认值为28800：1天，每3秒1分
history_size=28800

CPU 插件的示例

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
[cpu]
disable=False
refresh=3
user_careful=50
user_warning=70
user_critical=90
iowait_careful=50
iowait_warning=70
iowait_critical=90
system_careful=50
system_warning=70
system_critical=90
steal_careful=50
steal_warning=70
steal_critical=90

InfluxDB 导出模块

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
[influxdb]
# 配置 --export influxdb 选项
# https://influxdb.com/
host=localhost
port=8086
user=root
password=root
db=glances
prefix=localhost
#tags=foo:bar,spam:eggs

Nginx AMP

1
2
3
4
5
6
7
8
9
[amp_nginx]
# 应启用 Nginx 状态页面 
# https://easyengine.io/tutorials/nginx/status-page/

enable=true
regex=\/usr\/sbin\/nginx
refresh=60
one_line=false
status_url=http://localhost/nginx_status

导出统计服务

CSV

1
2
3
$ glances --export csv \
   --export-csv-file /tmp/glances.csv \
   --quiet

可以将统计数据导出到 CSV 文件

JSON

1
2
$ glances --export json \
   --export-json-file /tmp/glances.json

可以将统计信息导出到 JSON 文件

Cassandra

您可以将统计数据导出到 Cassandra 或 Scylla 服务器

1
2
3
4
5
6
7
[cassandra]
host=localhost
port=9042
protocol_version=3
keyspace=glances
replication_factor=2
table=localhost

并运行 Glances：

1
$ glances --export cassandra

数据模型如下：

1
CREATE TABLE <table> (plugin text, time timeuuid, stat map<text,float>, PRIMARY KEY (plugin, time))

Graph

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
[graph]
# --export graph 选项的配置
# 设置创建图形（.svg 文件）的路径
# 可以通过 --graph-path 命令行选项覆盖
path=/tmp
# 可以通过设置自动生成图表
# generate_every 为一个非零值，对应于之间的秒数
# 两代。将其设置为 0 以禁用图形自动生成。
generate_every=60
# 请参阅 Pygal lib 文档中的以下配置键定义
# http://pygal.org/en/stable/documentation/index.html
width=800
height=600
style=DarkStyle

并运行 Glances：

1
2
$ glances --export graph \
      --export-graph-path /tmp

CouchDB

您可以将统计数据导出到 CouchDB 服务器

1
2
3
4
5
6
[mongodb]
host=localhost
port=27017
db=glances
user=root
password=example

并运行 Glances：

1
$ glances --export mongodb

InfluxDB

您可以将统计数据导出到 InfluxDB 服务器（时间序列服务器）

测量 字段 标签
cpu user system iowait… hostname
network read_bytes write_bytes time_since_update… hostname disk_name
diskio rx tx time_since_update… hostname interface_name
docker cpu_percent memory_usage… hostname name
gpu proc mem temperature… hostname gpu_id

InfluxDB （最高版本 1.7.x）

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
[influxdb]
host=localhost
port=8086
protocol=http
user=root
password=root
db=glances
# 所有测量名称都会添加前缀
# Ex: prefix=foo
#     => foo.cpu
#     => foo.mem
# 您还可以使用动态值
#prefix=foo
# 将为所有测量添加以下标签
# 您还可以使用动态值
# 注意：主机名始终作为标签添加
#tags=foo:bar,spam:eggs,domain:`domainname`

并运行 Glances：

1
$ glances --export influxdb

InfluxDB v2（来自 InfluxDB v1.8.x/Flux 和 InfluxDB v2.x）

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
[influxdb2]
host=localhost
port=8086
protocol=http
org=nicolargo
bucket=glances
token=EjFUTWe8U-MIseEAkaVIgVnej_TrUpDy==
# 设置两个导出之间的间隔（以秒为单位）
# 如果时间间隔设置为 0，
# 则使用 Glances 刷新时间（默认行为）
#interval=0
# 将为所有测量名称添加前缀
# Ex: prefix=foo
#     => foo.cpu
#     => foo.mem
# 您还可以使用动态值
#prefix=foo
# 将为所有测量添加以下标签
# 您还可以使用动态值.
# 注意：主机名始终作为标签添加
#tags=foo:bar,spam:eggs,domain:`domainname`

并运行 Glances：

1
$ glances --export influxdb2

Elasticsearch

可以将统计数据导出到 Elasticsearch 服务器

1
2
3
4
[elasticsearch]
host=localhost
port=9200
index=glances

并运行 Glances：

1
$ glances --export elasticsearch

MQTT

您可以将统计信息导出到 MQTT 服务器

1
2
3
4
5
6
7
8
[mqtt]
host=localhost
port=883
tls=true
user=glances
password=glances
topic=glances
topic_structure=per-metric

并运行 Glances：

1
$ glances --export mqtt

MongoDB

1
2
3
4
5
6
[couchdb]
host=localhost
port=
user=root
password=example
db=glances

并运行 Glances：

1
$ glances --export couchdb

OpenTSDB

1
2
3
4
5
[opentsdb]
host=localhost
port=4242
prefix=glances
tags=foo:bar,spam:eggs

并运行 Glances：

1
$ glances --export opentsdb

Kafka

您可以将统计信息导出到 Kafka 服务器

1
2
3
4
5
6
7
8
9
[kafka]
host=localhost
port=9092
topic=glances
#compression=gzip
# Tags will be added for all events
#tags=foo:bar,spam:eggs
# You can also use dynamic values
#tags=hostname:`hostname -f`

并运行 Glances：

1
$ glances --export kafka

内存插件的记录示例：

1
ConsumerRecord(topic=u'glances', partition=0, offset=1305, timestamp=1490460592248, timestamp_type=0, key='mem', value=u'{"available": 2094710784, "used": 5777428480, "cached": 2513543168, "mem_careful": 50.0, "percent": 73.4, "free": 2094710784, "mem_critical": 90.0, "inactive": 2361626624, "shared": 475504640, "history_size": 28800.0, "mem_warning": 70.0, "total": 7872139264, "active": 4834361344, "buffers": 160112640}', checksum=214895201, serialized_key_size=3, serialized_value_size=303)

使用 Kafka Glances 插件的 Python 代码示例：

1
2
3
4
5
6
from kafka import KafkaConsumer
import json

consumer = KafkaConsumer('glances', value_deserializer=json.loads)
for s in consumer:
  print(s)

Prometheus

1
2
3
4
5
[prometheus]
host=localhost
port=9091
prefix=glances
labels=src:glances

并运行 Glances：

1
$ glances --export prometheus

RabbitMQ

1
2
3
4
5
6
7
[rabbitmq]
host=localhost
port=5672
user=glances
password=glances
queue=glances_queue
#protocol=amqps

并运行 Glances：

1
$ glances --export rabbitmq

RESTful

1
2
3
4
5
6
7
[restful]
# --export-restful 选项的配置
# 例如，导出到 http://localhost:6789/
host=localhost
port=6789
protocol=http
path=/

URL语法

1
2
3
4
5
6
http://localhost:6789/
|      |         |   |
|      |         |   path
|      |         port
|      host
protocol

并运行 Glances

1
$ glances --export restful

ZeroMQ

1
2
3
4
[zeromq]
host=127.0.0.1
port=5678
prefix=G

并运行 Glances

1
$ glances --export zeromq

以下是订阅 Glances 统计数据的简单 Python 客户端：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
import json
import zmq

context = zmq.Context()

subscriber = context.socket(zmq.SUB)
subscriber.setsockopt(zmq.SUBSCRIBE, 'G')
subscriber.connect("tcp://127.0.0.1:5678")

while True:
    _, plugin, data_raw = subscriber.recv_multipart()
    data = json.loads(data_raw)
    print('{} => {}'.format(plugin, data))

subscriber.close()
context.term()

Riemann

1
2
3
[riemann]
host=localhost
port=5555

并运行 Glances

1
$ glances --export riemann

StatsD

1
2
3
4
[statsd]
host=localhost
port=8125
prefix=glances

并运行 Glances

1
$ glances --export statsd

另见

评论
avatar
竹山一叶
技术分享 个人心得
文章
437
标签
26
分类
19
Follow Me
公告
欢迎光临小站，这里是我日常工作和学习中收集和整理的总结，希望能对你有所帮助：）

本站的内容经过个人加工总结而来，也参考了网友们分享的资料，如有侵权，请第一时间联系我，我将及时进行修改或删除😊
最新文章
设备唯一标识方法（Unique Identifier）：如何在 Windows 系统上获取设备的唯一标识
设备唯一标识方法（Unique Identifier）：如何在 Windows 系统上获取设备的唯一标识
Python中使用urlencode提示not a valid non-string sequence or mapping object
Python中使用urlencode提示not a valid non-string sequence or mapping object
查看动态链接库dll或exe文件的依赖项
查看动态链接库dll或exe文件的依赖项
应用程序无法正常启动(0xc0150002)的解决思路
应用程序无法正常启动(0xc0150002)的解决思路
10种HTML禁止鼠标右键方法，你知道几种？
10种HTML禁止鼠标右键方法，你知道几种？
分类
标签
HexoGithubButterflyValineMarkdownGitLinuxSSHNginxIntelliJ IDEA/PyCharmAndroid StudioAndroidVisual Studio CodeUVCCameraGradleCMakeChromeToolsC++其他JNAVSCodePythonSVNJavaBAT
归档
网站资讯
文章数目 :
437
已运行时间 :
本站总字数 :
431.6k
本站访客数 :
本站总访问量 :
最后更新时间 :
文章归档文章分类文章标签复制本文标题复制本文地址
新窗口打开转到链接复制链接
随便逛逛