Glances 跨平台系统监控工具#

技能概述#

本技能帮助用户使用 Glances 进行系统性能监控与分析，支持以下场景：

• 实时监控: 在终端实时查看 CPU、内存、磁盘、网络等资源使用情况
• Web 界面: 通过浏览器远程访问系统监控仪表板
• API 服务: 通过 REST API 获取系统指标数据，便于集成
• 告警配置: 设置资源阈值，当超过时自动触发告警
• 导出分析: 将监控数据导出到 CSV、InfluxDB、Prometheus 等存储系统
• 服务器模式: 以客户端-服务端模式监控远程主机

支持平台: Linux、macOS、Windows、FreeBSD，支持 Docker 容器化部署

使用流程#

AI 助手将引导你完成以下步骤：

1. 安装 Glances（如未安装）
2. 以合适的模式启动监控（终端/Web/API）
3. 解读监控数据和告警信息
4. 根据需要配置自定义参数
5. 集成到现有工作流或监控系统

关键章节导航#

• 安装指南
• 快速开始
• 高级用法
• 常见问题

AI 助手能力#

当你向 AI 描述监控需求时，AI 会：

• 自动检测系统环境并选择合适的安装方式
• 启动 Glances 并解读当前系统状态
• 识别高负载进程和资源瓶颈
• 配置 Web 服务器模式并提供访问地址
• 设置导出插件将指标写入时序数据库
• 分析告警日志并给出优化建议
• 生成监控配置文件以满足特定需求

核心功能#

• 实时监控 CPU、内存、磁盘 I/O、网络流量
• 进程列表（支持排序、过滤、终止）
• Web UI 仪表板（内置 HTTP 服务器）
• REST API / XML-RPC API 远程数据获取
• 客户端-服务端模式（通过 SSH 隧道监控远程主机）
• 告警系统（Careful / Warning / Critical 三级）
• 插件化架构（支持 30+ 内置插件）
• 导出支持：CSV、InfluxDB、Prometheus、Elasticsearch、MQTT 等
• Docker 和 Kubernetes 容器监控
• 支持 Python API 二次开发

快速示例#

bash

# 启动终端交互模式
glances

# 启动 Web 服务器模式（浏览器访问）
glances -w

# 以服务端模式运行（等待客户端连接）
glances -s

# 连接远程服务端
glances -c 192.168.1.100

# 以 REST API 模式运行
glances -w --disable-webui

# 查看特定进程
glances --process-filter python

# 将数据导出到 CSV
glances --export csv --export-csv-file /tmp/glances.csv

# 静默模式（仅记录日志，无界面）
glances -q --export influxdb

监控指标说明#

指标类别描述告警颜色CPU 使用率总体和每核心使用率绿/蓝/黄/红内存 / Swap物理内存和交换空间使用绿/蓝/黄/红磁盘 I/O读写速率和等待时间绿/蓝/黄/红网络接口上下行速率和数据包数绿/蓝/黄/红进程列表CPU/内存占用最高的进程可排序系统负载1/5/15 分钟平均负载绿/蓝/黄/红传感器CPU 温度（需要硬件支持）绿/黄/红Docker容器状态和资源使用绿/红

告警级别#

Glances 使用四种颜色标识资源状态：

• 绿色 (OK): 正常，无需关注
• 蓝色 (Careful): 需要关注，资源使用偏高
• 黄色 (Warning): 警告，资源使用较高
• 红色 (Critical): 严重，需要立即处理

默认阈值可通过配置文件 ~/.config/glances/glances.conf 自定义。

安装要求#

• Python 3.8 或更高版本
• pip 包管理器
• （可选）psutil >= 5.3.0（核心依赖，通常自动安装）
• （可选）bottles/docker SDK（容器监控）
• （可选）InfluxDB / Prometheus 客户端（数据导出）

项目链接#

• GitHub: https://github.com/nicolargo/glances
• 官网: https://nicolargo.github.io/glances/
• 文档: https://glances.readthedocs.io/
• Docker Hub: https://hub.docker.com/r/nicolargo/glances