Oracle 进程的内存使用情况
要使用 ps 命令按照内存占比（%mem）排序来查看 Oracle 进程的内存使用情况，你可以使用 sort 命令来对 ps 命令的输出结果进行排序。以下是相应的命令：
ps -eo pid,user,comm,rss,sz,%mem | grep <> | sort -k 5 -r
这个命令的解释如下：
ps -eo pid,user,comm,rss,sz,%mem：列出进程 ID（pid）、用户（user）、命令名称（comm）、常驻集大小（rss）、总大小（sz）和内存占比（%mem）。grep ora_：过滤出包含ora_的行，这通常用于匹配 Oracle 相关的进程。sort -k 5 -r：对输出结果按照第五列（%mem）进行逆序（-r）排序，这样内存使用最多的进程会显示在最前面。
请注意，%mem 列显示的是进程使用的物理内存占系统总物理内存的百分比。这个命令假设你的系统中 Oracle 进程的名称中包含 ora_ 字符串。如果 Oracle 进程的名称不同，你需要相应地调整 grep 命令中的模式。
在执行这个命令之前，请确保你有足够的权限来查看所有进程的信息。如果没有，你可能需要使用 sudo 来获取更高的权限。
https://blog.csdn.net/hezuijiudexiaobai/article/details/108781010
https://blog.csdn.net/whereiwillgo/article/details/108282267
namedprocess_namegroup_memory_bytes
在Prometheus中，namedprocess_namegroup_memory_bytes 这个指标是通过 process-exporter 采集的。process-exporter 是一个用于监控进程的 Prometheus 导出器，它通过读取 /proc 文件系统中的信息来获取进程的内存使用情况。
具体来说，namedprocess_namegroup_memory_bytes 指标的底层数据采集过程如下：
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读取
/proc/[pid]/stat文件：process-exporter会读取/proc目录下每个进程的stat文件，该文件包含了进程的各种统计信息，包括内存使用情况。 -
解析
rss字段：在stat文件中，第24个字段（rss）表示进程的常驻内存大小（Resident Set Size），单位是页。process-exporter会读取这个字段并将其转换为字节数。 -
添加
memtype标签：namedprocess_namegroup_memory_bytes指标有一个额外的标签memtype，它可以有三个值：resident、proportionalResident和virtual。其中，resident表示常驻内存大小，proportionalResident表示按比例计算的常驻内存大小（PSS），virtual表示虚拟内存大小。 -
生成指标：
process-exporter会将解析出的内存使用字节数与groupname和memtype标签一起生成namedprocess_namegroup_memory_bytes指标。 -
暴露指标：最后，
process-exporter会将这些指标暴露给 Prometheus，Prometheus 可以通过 HTTP 请求获取这些指标数据。
总结来说，namedprocess_namegroup_memory_bytes 指标是通过读取 Linux 系统中 /proc 文件系统下的进程统计信息，特别是 stat 文件中的 rss 字段，来获取进程的内存使用情况的。
如何配置 process-exporter 以准确采集和报告进程内存使用情况？
要配置 process-exporter 以准确采集和报告进程内存使用情况，你需要按照以下步骤进行：
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编写配置文件：首先，你需要编写一个配置文件（通常命名为
process-conf.yaml），在这个文件中定义如何监控各个进程。你可以通过匹配进程名称来获取进程信息，具体的匹配规则由name对应的模板变量决定。 -
指定配置路径：在启动
process-exporter时，需要指定配置文件的路径。例如，你可以使用命令process-exporter [options] -config.path filename.yml来启动process-exporter并加载指定的配置文件。 -
监控进程资源：通过配置文件，你可以指定要监控的进程及其资源消耗情况，包括CPU、内存和IO等资源。这样，
process-exporter就可以准确地采集这些资源使用情况，并将其报告出来。 -
集成到Prometheus：如果你是在Prometheus环境中使用
process-exporter，确保它能够从宏观角度监控应用的运行状态，比如监控Redis、MySQL等进程的资源使用情况。
在使用 process-exporter 时，如何处理和优化大规模系统中的进程监控性能？
在使用 process-exporter 进行大规模系统中的进程监控时，处理和优化性能的关键在于以下几个方面：
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数据聚合：由于大规模系统的复杂性，单独查看任何一个服务任务都无法全面了解系统的当前状况。因此，需要将监控数据进行聚合，以便更好地理解整体系统的状态。
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伸缩性设计：监控系统本身必须具备良好的伸缩性，以应对成千上万台机器上的数万个服务进程的指标采集需求。
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队列和调度机制：对于公有云环境中的容器数量可能达到十万级别的情况，建议采用生产者消费者模式来实现探测，确保可靠性和稳定性。
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避免频繁重新评估进程名：
process-exporter提供了一个选项-recheck，默认情况下是禁用的，以优化性能。虽然这个功能可以用于在进程名称更改时重新评估，但频繁的重新评估会增加性能开销。 -
丰富的指标：
process-exporter不仅提供基础的 CPU 和内存使用率，还包括 I/O 操作、网络流量、上下文切换频率等高级指标，有助于全面了解进程的行为。 -
实时监控工具：使用如
top命令可以实时监控系统的 CPU 使用率、内存消耗和进程数量等信息，这对于及时发现和解决问题非常有帮助。
