Linux系统下实现每小时CPU与内存自动监控方案

本方案基于Linux系统，通过结合top、free等系统命令与cron定时任务，实现每小时自动采集CPU使用率、内存占用率等关键指标，采集数据按时间戳存储至日志文件，支持后续分析与趋势追踪，方案无需额外依赖，通过简单脚本即可完成配置，有效满足系统资源长期监控需求，及时发现异常波动，保障系统稳定运行。

在Linux系统运维中,CPU和内存是核心性能指标，实时监控其使用情况能帮助管理员及时发现系统瓶颈、异常进程或潜在故障，本文将介绍如何通过Linux内置工具和定时任务，实现每小时自动检查CPU与内存使用率，并将监控结果记录到日志文件，为系统性能优化和故障排查提供数据支持。

监控需求与工具选择

监控目标

• CPU使用率：包括用户态（%us）、系统态（%sy）、IO等待（%wa）等关键指标，判断CPU是否过载或存在瓶颈。
• 内存使用率：包括已使用内存（used）、空闲内存（free）、可用内存（available）、缓冲/缓存（buff/cache）等，避免内存不足导致系统卡顿或进程OOM（Out of Memory）。

工具选择

• 基础命令：top、free、vmstat（无需安装，系统自带，适合快速获取实时数据）。
• 专业工具：sysstat（包含mpstat、sar等命令，可收集历史数据，生成趋势报告）。
• 定时任务：crontab（Linux内置定时工具，用于设置每小时自动执行监控脚本）。

基础方案：crontab+Shell脚本实现每小时监控

监控脚本设计

首先编写一个Shell脚本,通过top和free命令提取CPU与内存使用率，并将结果按时间格式记录到日志文件，脚本示例如下（/usr/local/bin/check_resources.sh）：

#!/bin/bash
# 日志路径（建议创建专用目录，权限设为755）
LOG_DIR="/var/log/resource_monitor"
mkdir -p "$LOG_DIR"
LOG_FILE="$LOG_DIR/resource_check_$(date +%Y%m%d).log"
# 时间戳（格式：2023-10-01 12:00:00）
TIMESTAMP=$(date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S")
# 获取CPU使用率（取用户态+系统态，排除IO等待和空闲）
# top -bn1：批处理模式，只刷新1次；grep "Cpu(s)"：过滤CPU行；awk提取百分比并计算
CPU_USAGE=$(top -bn1 | grep "Cpu(s)" | awk '{print $2+$4}' | cut -d'%' -f1)
# 获取内存使用率（已使用内存占比，排除buff/cache）
# free -m：以MB为单位显示内存；awk提取已使用和总内存，计算百分比
MEMORY_TOTAL=$(free -m | awk '/Mem:/ {print $2}')
MEMORY_USED=$(free -m | awk '/Mem:/ {print $3}')
MEMORY_USAGE=$(awk "BEGIN {printf \"%.2f\", $MEMORY_USED/$MEMORY_TOTAL*100}")
# 获取可用内存（推荐关注，包含可回收的buff/cache）
MEMORY_AVAILABLE=$(free -m | awk '/Mem:/ {print $7}')
MEMORY_AVAILABLE_PERCENT=$(awk "BEGIN {printf \"%.2f\", $MEMORY_AVAILABLE/$MEMORY_TOTAL*100}")
# 写入日志文件（格式：时间戳|CPU使用率|内存使用率|可用内存(MB)|可用内存百分比）
echo "$TIMESTAMP|CPU: ${CPU_USAGE}%|Memory: ${MEMORY_USAGE}%|Available: ${MEMORY_AVAILABLE}MB|Available: ${MEMORY_AVAILABLE_PERCENT}%" >> "$LOG_FILE"
# 日志文件轮转（可选：保留30天日志，避免占用过多磁盘）
find "$LOG_DIR" -name "resource_check_*.log" -mtime +30 -exec rm {} \;

脚本权限与测试

• 给脚本添加执行权限：

  chmod +x /usr/local/bin/check_resources.sh

• 手动执行测试,确认日志文件生成：

  /usr/local/bin/check_resources.sh
  cat /var/log/resource_monitor/resource_check_$(date +%Y%m%d).log

  预期输出示例：

  

  
  2023-