top, htop, btop: живой мониторинг процессов

ps из предыдущего урока — снапшот. Запустил, увидел, ушёл. А если нужно смотреть, как меняется — здесь нужны интерактивные инструменты: top, htop, btop.

DE-задача номер один: сервер тормозит, надо понять, кто виноват. Открываешь top — и видишь живую картину: какой процесс ест CPU, какой память, сколько свободной памяти, какая нагрузка на систему.

top — классика, есть везде

top существует на любом UNIX-подобном с 1984 года. Он всегда установлен, даже на самом голом сервере. Запуск:

top

По умолчанию обновляется каждые 3 секунды. Выход — клавиша q.

Верхняя часть экрана — глобальная статистика:

top - 14:23:45 up 47 days,  3:12,  2 users,  load average: 0.42, 0.51, 0.48
Tasks: 218 total,   1 running, 217 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
%Cpu(s):  3.2 us,  1.1 sy,  0.0 ni, 95.6 id,  0.1 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
MiB Mem :  31876.4 total,   8432.1 free,  15240.3 used,   8204.0 buff/cache
MiB Swap:   8192.0 total,   8090.4 free,    101.6 used.  16104.8 avail Mem

Разберём:

Load average — самый важный сигнал

load average — это среднее число процессов в состоянии R или D за последние 1/5/15 минут. Грубо — насколько «загружена» система.

Правило: если load average > количества CPU-ядер — система перегружена.

# Сколько у тебя ядер
nproc
# 8

# Load 12.5 на 8 ядер = перегрузка
# Load 4.0 на 8 ядер = ок
# Load 0.5 на 8 ядер = расслабона

Три цифры (1м, 5м, 15м) показывают тренд. Если 1м=10.0, 5м=8.0, 15м=4.0 — нагрузка растёт. Если наоборот — снижается.

Колонки и процессы в top

Нижняя часть — таблица процессов:

    PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU  %MEM     TIME+ COMMAND
   1300 postgres  20   0  245680  87232  12440 S   2.1   0.3   8:23.45 postgres
   2800 levo      20   0   28432  18920   4320 R   1.2   0.1   0:00.32 python

Колонки PID, USER, VIRT (=VSZ), RES (=RSS), S (=STAT), %CPU, %MEM, COMMAND — те же, что у ps.

Новые:

• PR — priority. Базово 20 для обычных процессов.
• NI — nice value. От -20 (high prio) до 19 (low prio). Можно менять через nice / renice.
• TIME+ — CPU time с точностью до 1/100 секунды.

Hotkeys в top

Внутри top — горячие клавиши:

# Топ-5 по памяти не выходя из top
# 1. Запусти: top
# 2. Нажми M
# 3. Запиши себе глазами топ-5
# 4. q

# То же одной командой через batch mode
top -b -n 1 -o %MEM | head -12
# -b batch mode (не интерактивно)
# -n 1 один цикл
# -o %MEM сортировать по %MEM

htop — гораздо удобнее

htop — это улучшенный top: цвета, мышка, tree view, лёгкая фильтрация. Не идёт в стандартной поставке Ubuntu — нужно установить:

sudo apt install htop      # Debian/Ubuntu
sudo dnf install htop      # RHEL/Fedora
brew install htop          # macOS

Запуск:

htop

Преимущества:

Главные F-клавиши в htop:

• F3 — поиск по имени процесса
• F4 — фильтр (показать только matching)
• F5 — toggle tree view (дерево родитель-потомок)
• F6 — сменить sort column
• F9 — kill (выбрать сигнал из меню)
• F10 — выход

Также работают M, P, T для быстрой сортировки.

btop — современный hipster-tool

btop — переписанный с нуля на C++ (раньше был bpytop на Python) современный мониторинг. Красивый UI, mouse, графики CPU/memory во времени.

sudo apt install btop      # Ubuntu 26.04 / Debian 13 идёт с btop
brew install btop          # macOS

Запуск:

btop

Что добавляет:

• Графики во времени — видно историю CPU/memory за последние минуты.
• GPU мониторинг — если есть NVIDIA/AMD.
• Network — графики траффика по интерфейсам.
• Disk I/O — графики чтения/записи.

Для DE на ноутбуке — btop приятен. На сервере по ssh может быть медленнее (много рендеринга), там лучше htop.

glances — мульти-system overview

glances — Python-приложение, показывает разом всё: CPU, mem, network, disk I/O, файловые системы, alerts. Полезно когда нужен «обзор системы целиком».

sudo apt install glances
glances

Glances умеет работать как сервер — поднять на сервере, и смотреть удалённо в браузере:

# На сервере
glances -w
# Открывает HTTP-сервер на порту 61208

# В браузере открываешь http://server:61208

DE-сценарий: дашборд для маленького homelab или dev-сервера, который смотришь раз в день.

Watch — превратить ps в «top»

Если установлен только ps (например, минимальный контейнер), можно сделать псевдо-top через watch:

# Запускает команду каждые 2 секунды
watch 'ps aux --sort=-%cpu | head'

# Чаще — каждую секунду
watch -n 1 'ps aux --sort=-%mem | head -10'

# Выделять различия (что изменилось)
watch -d 'ps -u postgres'

Выход из watch — Ctrl-C.

Это бывает удобно в Docker-контейнерах, где из утилит мониторинга есть только ps.

DE-сценарии

1. «У нас сервер тормозит, кто виноват»

# Шаг 1: глобальная картина
top
# Смотри: load average, %CPU, %MEM, %wa
# Если %wa высокий — bottleneck в I/O
# Если %us высокий — bottleneck в CPU (приложение)
# Если %sy высокий — bottleneck в ядре (syscall, контекст-свитчи)

# Шаг 2: топ-консумеров
# В top нажми M — топ по памяти. Запиши.
# Затем P — топ по CPU. Запиши.

# Шаг 3: детали выявленного процесса
ps -p <PID> -o pid,ppid,user,etime,%cpu,%mem,vsz,rss,cmd

2. «Airflow съел всю память»

# Все процессы airflow с памятью
ps -C airflow -o pid,rss,vsz,etime,cmd

# Суммарно
ps -C airflow -o rss --no-headers | awk '{sum+=$1} END {print sum/1024 " MB"}'

3. «Какой process тратит много CPU из-за GIL»

Открываете htop, нажимаете F5 (tree view), находите Python-процесс и его потомков. Возможно видите, что CPU грузит один thread, а остальные простаивают — классический Python GIL.

# В htop включи показ threads: H (Hide threads -> Show threads)
# Тогда видны все threads процесса, и какой % CPU каждый ест

4. «Зомби копятся — кто родитель?»

ps aux | awk '$8 ~ /Z/'
# Видишь зомби (PID), и его PPID
# Идёшь к PPID — лечишь его (обычно перезапуск)

Попробуй сам

# 1. Открой top и поэкспериментируй с hotkeys
top
# Внутри: нажми M, P, 1, c, u, q

# 2. Поставь htop и сравни
sudo apt install htop   # Ubuntu/Debian
# или
sudo dnf install htop   # Fedora

htop
# Нажми F5 — переключи в tree view
# F3 — найди процесс
# F10 — выход

# 3. Watch как процесс ps в режиме top
watch -n 1 'ps aux --sort=-%cpu | head -10'

# 4. Запусти что-то ресурсоёмкое и посмотри в top
yes > /dev/null &
# Это бесконечно пишет y в /dev/null, грузит CPU
top
# Найди процесс yes, посмотри %CPU
kill %1   # убей его (по job id, узнаешь в уроке 05)

# 5. Memory pressure
# В одном окне:
top
# Во втором:
python3 -c "x = ' ' * (500 * 1024 * 1024); input()"
# Это занимает 500MB. Найди в top, посмотри RSS

# 6. Простоял ли load average
uptime
# или
cat /proc/loadavg
# Сравни с количеством ядер: nproc

Cross-link: предыдущий урок 02 — ps. Следующий урок 04 — kill и сигналы. Модуль 13 — disk I/O детально, важно для понимания %wa.