Linux 内存数据 Metrics 指标解读

过去从未仔细了解过使用 free、top 等命令时显式的内存信息，只关注了已用内存 / 可用内存。本文我们详解解读和标注一下各个数据项的含义，同时和 Ganglia 显式的数据做一个映射。开始前介绍一个小知识，很多查看内存的命令行工具都是 cat /proc/meminfo 里的数据，所以数据来源都是一样的，区别只在于显式格式，用户体验上。本文我们以 free 命令为主，最后介绍一下 top 和 htop 的一些细微差异。先看下图：

第一行：

• total: 总的物理内存
• used: 已用内存，是 total - free 的值
• free: 可用内存（没有被任何进程占用的内存）
• shared: 被 tmpfs 文件系统使用的内存，tmpfs 会将文件加载到内存中以便更快速的访问
• buffers / cached: 由操作系统内核管理的内存空间，存放的是近期访问过的数据，可以认为是 OS 级别的缓存，显然从这里读取数据要比从磁盘读取快得多

第二行：

• -/+ buffers/cache used: 真 • 已用内存，是 used - ( buffers + cached ) 后的值，这是直接被各个进程占用的真实内存，buffers / cached 值不应统计在内，因为当内存紧张时，它们也会被征用并分配给应用程序。Ganglia 中使用的 Used Mem 就是这个值！
• -/+ buffers/cache free: 真 • 可用内存，是 free + ( buffers + cached ) 后的值，这是真正还可以拿来分配的总内存，buffers / cached 值应该统计在内，因为当内存紧张时，它们也会被征用并分配给应用程序。

第二行的统计数据更具有实际参考意义！其实对于“已用内存”和“可用内存”这两个指标，第一行和第二行使用的两种统计口径，差别在于：buffers / cached 是算成已用内存还是可用内存，它们被操作系统管理，属于“可调节”的机动资源，应用程序占用的资源多时，buffers / cached 就多一些，反之就让渡出来给应用程序，所以它们被看成可用内存会更合理一些，所以说第二行数据更有参考价值，这也是 Ganglia 取 -/+ buffers/cache used 做“已用内存”的原因。

另外

• 使用 top 命令查看内存时是不显示 free 的第二行数据的；

• 使用 htop 命令查看内存时，是通过颜色来区分的：

  • Green = Used memory
  • Blue = Buffers
  • Yellow/Orange = Cache

参考：

https://www.turing.com/kb/how-to-use-the-linux-free-command
https://serverfault.com/questions/85470/meaning-of-the-buffers-cache-line-in-the-output-of-free