当前位置: 首页 > news >正文

【Linux top命令】

文章目录

  • 深入了解Linux top命令:实时监控系统性能
    • 1. 什么是top命令?
    • 2. 使用top命令
    • 3. top命令交互操作

深入了解Linux top命令:实时监控系统性能

1. 什么是top命令?

top命令是一个用于实时监控系统性能的文本界面工具。它显示当前运行的进程列表,以及系统的负载、内存使用、CPU使用和其他重要性能指标。top命令的输出是动态更新,可以实时查看系统的运行情况。

2. 使用top命令

基本的top命令语法如下:

top

运行top命令后,看到一个实时更新的系统性能概览,包括以下信息:

  • Load Average:系统的负载平均值,通常显示为1分钟、5分钟和15分钟的平均负载。这个值表示系统当前的负载程度,越高表示系统负载越重。

  • Tasks:任务信息,包括运行中、等待中、睡眠中和僵尸进程数量。

  • Cpu(s):CPU使用情况,包括用户空间、系统空间和空闲时间的百分比。

  • Mem:内存使用情况,包括总内存、已使用内存和空闲内存的数量。

  • Swap:交换空间使用情况,包括总交换空间、已使用交换空间和可用交换空间的数量。

  • PID:进程ID,表示正在运行的进程的唯一标识符。

  • USER:进程所属的用户。

  • %CPU:进程占用CPU的百分比。

  • %MEM:进程占用内存的百分比。

  • TIME+:进程运行的累计CPU时间。

  • COMMAND:进程的命令或名称。

3. top命令交互操作

top命令支持一些交互操作,以便更好地查看和管理系统性能:

  • 使用键盘上的箭头键可以上下滚动进程列表。

  • 按下Space键可以切换不同的排序方式,如按CPU使用率、内存使用率等排序。

  • 按下k键可以终止选中的进程。

  • 按下q键可以退出top命令。

相关文章:

【Linux top命令】

文章目录 深入了解Linux top命令:实时监控系统性能1. 什么是top命令?2. 使用top命令3. top命令交互操作 深入了解Linux top命令:实时监控系统性能 1. 什么是top命令? top命令是一个用于实时监控系统性能的文本界面工具。它显示当…...

深入理解 Promise:前端异步编程的核心概念

深入理解 Promise:前端异步编程的核心概念 本文将帮助您深入理解 Promise,这是前端异步编程的核心概念。通过详细介绍 Promise 的工作原理、常见用法和实际示例,您将学会如何优雅地处理异步操作,并解决回调地狱问题。 异步编程和…...

Linux 和 macOS 的主要区别在哪几个方面呢?

(꒪ꇴ꒪ ),Hello我是祐言QAQ我的博客主页:C/C语言,数据结构,Linux基础,ARM开发板,网络编程等领域UP🌍快上🚘,一起学习,让我们成为一个强大的攻城狮&#xff0…...

springboot(ssm寝室小卖部系统 宿舍小商店网站Java(codeLW)

springboot(ssm寝室小卖部系统 宿舍小商店网站Java(code&LW) 开发语言:Java 框架:ssm/springboot vue JDK版本:JDK1.8(或11) 服务器:tomcat 数据库:mysql 5.7(或8.0&#x…...

什么是web组态?一文读懂web组态

随着工业4.0的到来,物联网、大数据、人工智能等技术的融合应用,使得工业领域正在经历一场深刻的变革。在这个过程中,web组态技术以其独特的优势,正在逐渐受到越来越多企业的关注和认可。那么,什么是web组态&#xff1f…...

华为OD机试真题-智能成绩表-2023年OD统一考试(C卷)

题目描述: 小明来到某学校当老师,需要将学生按考试总分或单科分数进行排名,你能帮帮他吗? 输入描述: 第1行输入两个整数,学生人数n和科目数量m。0<n<100,0<m<10 第2行输入m个科目名称,彼此之间用空格隔开。科目名称只由英文字母构成,单个长度不超过10个字符…...

YOLOv5独家原创改进:SPPF自研创新 | 可变形大核注意力(D-LKA Attention),大卷积核提升不同特征感受野的注意力机制

💡💡💡本文自研创新改进: 可变形大核注意力(D-LKA Attention)高效结合SPPF进行二次创新,大卷积核提升不同特征感受野的注意力机制。 收录 YOLOv5原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511931.html 💡💡💡全网独家首发创新(原创),适合p…...

算法:进制之前的转换

1. X进制转换成十进制-V1&#xff1a; /*** 笨办法&#xff0c;从左往右开始* Tips&#xff1a;只支持正数** param num* param radix* return*/private static Integer xToTenV1(String num, Integer radix) {if (num.length() 0 || num.charAt(0) -) {throw new IllegalArg…...

VS2009和VS2022的错误列表可复制粘贴为表格

在VS2019或VS2022中&#xff0c;可看到如下错误列表&#xff1a; 如果复制这两行错误信息&#xff1a; 然后把它粘贴到word文件&#xff0c;就可以看到以下表格&#xff1a; 严重性 代码 说明 项目 文件 行 禁止显示状态 错误(活动) E0020 未定义标识符 "dd"…...

springboot3 liquibase SQL执行失败自动回滚,及自动打tag

一&#xff1a; 自动执行回滚&#xff0c; 已执行成功的忽略&#xff0c;新sql执行失败则执行新sql文件中的回滚sql pom.xml <dependency> <groupId>org.liquibase</groupId> <artifactId>liquibase-core</artifactId> <version>4.25.0&…...

Flink入门之核心概念(三)

任务槽 TaskSlots: 任务槽&#xff0c;是TaskManager提供的用于执行Task的资源&#xff08;CPU 内存&#xff09; TaskManager提供的TaskSlots的个数&#xff1a;主要由Taskmanager所在机器的CPU核心数来决定&#xff0c;不能超过CPU的最大核心数 1.可以在flink/conf/flink-c…...

算法备胎hash和队列的特征——第五关青铜挑战

内容1.Hash存储方式2.Hash处理冲突的方式3.队列存储的基本特征4.如何使用链表来实现栈 1.Hash 基础 1.1Hash的概念和基本特征 哈希&#xff08;Hash&#xff09;也称为散列&#xff0c;就是把任意长度的输入&#xff0c;通过散列算法&#xff0c;变换成固定长度的输出&#…...

LLM之Agent(五)| AgentTuning:清华大学与智谱AI提出AgentTuning提高大语言模型Agent能力

​论文地址&#xff1a;https://arxiv.org/pdf/2310.12823.pdf Github地址&#xff1a;https://github.com/THUDM/AgentTuning 在ChatGPT带来了大模型的蓬勃发展&#xff0c;开源LLM层出不穷&#xff0c;虽然这些开源的LLM在各自任务中表现出色&#xff0c;但是在真实环境下作…...

LLM之Agent(三):HuggingGPT根据用户需求自动调用Huggingface合适的模型

​ 浙大和微软亚洲研究院开源的HuggingGPT&#xff0c;又名JARVIS&#xff0c;它可以根据用户的自然语言描述的需求就可以自动分析需要哪些AI模型&#xff0c;然后去Huggingface上直接调用对应的模型&#xff0c;最终给出用户的解决方案。 一、HuggingGPT的工作流程 它的…...

【上海大学数字逻辑实验报告】五、记忆元件测试

一、实验目的 掌握R-S触发器、D触发器和JK触发器的工作原理及其相互转换。学会用74LS00芯片构成钟控RS触发器。学会用74LS112实现D触发器学会在Quartus II上用D触发器实现JK触发器。 二、实验原理 基本R-S触发器是直接复位-置位的触发器&#xff0c;它是构成各种功能的触发器…...

yaml工作常用语法总结

文章目录 yaml中的| 符号 和 > 符号yaml中的 - 符号工作中常遇到的问题- 命令行中有冒号加空格&#xff0c;导致yaml解析报错 yaml中的| 符号 和 > 符号 在 YAML 中&#xff0c;| 符号表示标量块&#xff08;Scalar Block&#xff09;的开始。它用于表示长文本块或保持多…...

bash中通过变量中的内容获取对应的关联数组

bash中通过变量中的内容获取对应的关联数组 Bash declare 手册&#xff1a; https://phoenixnap.com/kb/bash-declare 实际问题&#xff1a; 在 bash 中创建了多个关联数组&#xff0c;需要根据输入的值&#xff0c;获取不同的关联数组。 可以使用 if 进行多次判断&#xff…...

Redis Geo操作地理位置

Redis Geo 使用场景API列表名词API列表Springboot使用mavenyamlTest 注意事项 Redis Geo 是Redis在3.2版本中新增的功能&#xff0c;用于存储和操作地理位置信息 使用场景 滴滴打车&#xff1a;这是一个对地理位置精度要求较高的场景。通过使用Redis的GEO功能&#xff0c;滴滴…...

市面上的AR眼镜:优缺点分析

AR眼镜是近年来备受关注的科技产品之一。它通过将虚拟信息叠加到现实世界中&#xff0c;为用户提供全新的视觉体验。目前&#xff0c;市面上的AR眼镜主要分为两类&#xff1a;消费级AR眼镜和企业级AR眼镜。 消费级AR眼镜 消费级AR眼镜的特点是轻便、时尚、易于佩戴&#xff0…...

2024年湖南省职业院校技能竞赛高职组电子与信息专业类软件测试赛项竞赛规程及样题

湖南省职业院校技能竞赛 高职组电子与信息专业类软件测试赛项竞赛规程及样题 一、竞赛内容 1.本赛项考查的技术技能和涵盖的职业典型工作任务 任务项 任务名称 职业典型工作任务 任务一 功能测试 测试计划、测试报告文档设计与编写、测试用例 设计、测试执行和 Bug记录 任务二…...

Java 语言特性(面试系列2)

一、SQL 基础 1. 复杂查询 &#xff08;1&#xff09;连接查询&#xff08;JOIN&#xff09; 内连接&#xff08;INNER JOIN&#xff09;&#xff1a;返回两表匹配的记录。 SELECT e.name, d.dept_name FROM employees e INNER JOIN departments d ON e.dept_id d.dept_id; 左…...

多模态2025:技术路线“神仙打架”,视频生成冲上云霄

文&#xff5c;魏琳华 编&#xff5c;王一粟 一场大会&#xff0c;聚集了中国多模态大模型的“半壁江山”。 智源大会2025为期两天的论坛中&#xff0c;汇集了学界、创业公司和大厂等三方的热门选手&#xff0c;关于多模态的集中讨论达到了前所未有的热度。其中&#xff0c;…...

C++:std::is_convertible

C++标志库中提供is_convertible,可以测试一种类型是否可以转换为另一只类型: template <class From, class To> struct is_convertible; 使用举例: #include <iostream> #include <string>using namespace std;struct A { }; struct B : A { };int main…...

shell脚本--常见案例

1、自动备份文件或目录 2、批量重命名文件 3、查找并删除指定名称的文件&#xff1a; 4、批量删除文件 5、查找并替换文件内容 6、批量创建文件 7、创建文件夹并移动文件 8、在文件夹中查找文件...

MySQL 隔离级别:脏读、幻读及不可重复读的原理与示例

一、MySQL 隔离级别 MySQL 提供了四种隔离级别,用于控制事务之间的并发访问以及数据的可见性,不同隔离级别对脏读、幻读、不可重复读这几种并发数据问题有着不同的处理方式,具体如下: 隔离级别脏读不可重复读幻读性能特点及锁机制读未提交(READ UNCOMMITTED)允许出现允许…...

MongoDB学习和应用(高效的非关系型数据库)

一丶 MongoDB简介 对于社交类软件的功能&#xff0c;我们需要对它的功能特点进行分析&#xff1a; 数据量会随着用户数增大而增大读多写少价值较低非好友看不到其动态信息地理位置的查询… 针对以上特点进行分析各大存储工具&#xff1a; mysql&#xff1a;关系型数据库&am…...

YSYX学习记录(八)

C语言&#xff0c;练习0&#xff1a; 先创建一个文件夹&#xff0c;我用的是物理机&#xff1a; 安装build-essential 练习1&#xff1a; 我注释掉了 #include <stdio.h> 出现下面错误 在你的文本编辑器中打开ex1文件&#xff0c;随机修改或删除一部分&#xff0c;之后…...

大数据零基础学习day1之环境准备和大数据初步理解

学习大数据会使用到多台Linux服务器。 一、环境准备 1、VMware 基于VMware构建Linux虚拟机 是大数据从业者或者IT从业者的必备技能之一也是成本低廉的方案 所以VMware虚拟机方案是必须要学习的。 &#xff08;1&#xff09;设置网关 打开VMware虚拟机&#xff0c;点击编辑…...

【解密LSTM、GRU如何解决传统RNN梯度消失问题】

解密LSTM与GRU&#xff1a;如何让RNN变得更聪明&#xff1f; 在深度学习的世界里&#xff0c;循环神经网络&#xff08;RNN&#xff09;以其卓越的序列数据处理能力广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。然而&#xff0c;传统RNN存在的一个严重问题——梯度消失&#…...

[ICLR 2022]How Much Can CLIP Benefit Vision-and-Language Tasks?

论文网址&#xff1a;pdf 英文是纯手打的&#xff01;论文原文的summarizing and paraphrasing。可能会出现难以避免的拼写错误和语法错误&#xff0c;若有发现欢迎评论指正&#xff01;文章偏向于笔记&#xff0c;谨慎食用 目录 1. 心得 2. 论文逐段精读 2.1. Abstract 2…...