Glances：开源跨平台监控工具的终极指南

为什么Glances成为运维新宠？

GitHub 8k+ Stars 的开源项目，比传统top/htop功能强大3倍 [1]，支持10+种数据导出格式的跨平台监控神器！本文将全方位解析Glances：

架构革命性设计：单机/CS/Web三种模式自由切换
3分钟极速部署：Docker/Pip/Yum全方案对比
企业级实战案例：千万级服务器监控方案
效能对比评测：资源消耗仅为Zabbix的1/5
高阶玩法：与Grafana/InfluxDB集成指南

文末提供性能调优checklist 和异常排查指南！

一、核心架构解析

1.1 与传统工具对比

graph TD A[监控工具] --> B(Glances) A --> C(top) A --> D(htop) B -->|优势| E["✅ 跨平台
✅ 三种模式
✅ 容器监控"] C -->|局限| F["❌ 功能单一
❌ 无历史数据"] D -->|痛点| G["🔍 仅限Linux"]

1.2 技术参数对比[1][4]

维度	Glances方案	top典型值	优势说明
监控维度	30+指标	5-8个基础指标	覆盖率高5倍
运行模式	3种(单机/CS/Web)	仅单机	适应复杂场景
容器支持	Docker/Podman全支持	无	云原生友好
数据导出	10+格式(CSV/JSON等)	无	便于二次开发
资源占用	<50MB内存	约30MB	多10%功能仅多20%消耗

二、5分钟快速部署

2.1 全平台安装方案

bash 复制代码

# Python pip方案（推荐）
pip install glances[all]

# Docker方案（适合快速体验）
docker run -it --pid host nicolargo/glances:latest-full

# 各Linux发行版
yum install glances      # RHEL/CentOS
apt install glances      # Debian/Ubuntu

2.2 企业级高可用配置

yaml 复制代码

# systemd服务配置示例
[Unit]
Description=Glances in Web Server Mode
After=network.target

[Service]
ExecStart=/usr/bin/glances -w -t 5 -B 0.0.0.0
Restart=always

[Install]
WantedBy=multi-user.target

2.3 温度监控支持[4]

bash 复制代码

# 安装传感器驱动
yum install lm_sensors
sensors-detect # 按提示操作
service kmod start

三、核心功能实战

3.1 三种运行模式

模式	启动命令	适用场景
单机模式	`glances`	本地快速诊断
客户端模式	`glances -c <IP>`	集中监控
Web服务模式	`glances -w -B 0.0.0.0`	浏览器远程访问

3.2 关键监控指标

python 复制代码

# 内存监控输出示例
mem: {
  "total": 16384MB,
  "used": 9216MB, 
  "free": 7168MB,
  "percent": 56.2%
}

# CPU监控输出示例
cpu: {
  "user": 24.7%, 
  "system": 3.8%,
  "idle": 71.4%,
  "iowait": 0.1%
}

3.3 交互式命令大全

快捷键	功能	示例场景
`c`	按CPU使用排序	排查CPU飙高问题
`m`	按内存使用排序	内存泄漏分析
`d`	显示磁盘IO详情	磁盘性能诊断
`n`	切换网络监控模式	网络流量分析
`f`	显示文件系统信息	磁盘空间告警

四、企业级实战案例

案例背景[2][3]

业务规模：500+节点容器集群
核心痛点 ：
- 传统监控工具无法感知容器指标
- 运维团队需要7x24小时响应

Glances解决方案

架构设计：

graph LR A[K8s Node] --> B[Glances Agent] B --> C[InfluxDB] C --> D[Grafana]

关键配置：

bash 复制代码

# 启动容器监控
glances --export influxdb --export-csv /monitor/data.csv

实施效果：

指标原有方案 Glances方案提升

问题发现速度 15min 2min +650%

资源占用 1.2GB 200MB -83%

告警准确率 78% 95% +22%

指标	原有方案	Glances方案	提升
问题发现速度	15min	2min	+650%
资源占用	1.2GB	200MB	-83%
告警准确率	78%	95%	+22%

五、高阶集成方案

5.1 与Grafana集成

python 复制代码

# 配置InfluxDB数据源后
# 使用以下查询语句
SELECT mean("cpu_percent") FROM "glances" 
WHERE $timeFilter 
GROUP BY time(1m), "host"

5.2 告警规则配置

yaml 复制代码

# alerts.yml示例
alert:
  cpu:
    critical: 90
    warning: 70
  mem:
    critical: 95
    warning: 80

5.3 微信/钉钉通知

python 复制代码

# 使用webhook集成
glances --export webhook --webhook-url https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=xxx

六、常见问题排障

6.1 性能问题排查

现象	检查点	解决方案
数据延迟高	网络带宽/延迟	调整`-t`参数增大间隔
Web访问卡顿	客户端浏览器性能	使用`-w --disable-plugin`精简插件
容器指标缺失	Docker socket权限	添加用户到docker组

6.2 关键监控指标

bash 复制代码

# 查看服务状态
systemctl status glances

# 检查端口监听
ss -tulnp | grep 61208

# 测试传感器数据
sensors

结语与资源

Glances 4.0将新增AI异常检测 和K8s原生支持 。你的监控系统面临的最大挑战是什么？ 欢迎评论区交流！

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