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ssar(Site Reliability Engineers System Activity Reporter)是系统活动报告sar工具家族中崭新的一个。在几乎涵盖了传统sar工具的大部分主要功能之外，它还扩展了更多的整机指标；新增了进程级指标和特色的load指标。
与其他sar家族工具相比，ssar有如下几个特色的地方：
传统sar工具只能固定采集一些主要的系统指标，ssar工具无需修改代码，只需几分钟简单修改配置文件，几乎可以扩展采集系统的任意指标；
传统sar工具或者无法二次开发，或二次开发门槛较高，ssar工具支持使用python语言二次开发，二次开发入门的门槛低；
传统的sar工具对进程级指标的记录较为初级，ssar工具完整的记录了系统所有进程的关键指标；
针对linux load指标，ssar工具还提供了详细的load指标信息，其中的load5s指标是国内外全行业独创。
当然了，采集更多的数据，必然占用更多的磁盘存储空间。近20年来，随着存储技术的发展，在同样成本结构的前提下，磁盘空间增长了1000倍。基于这样背景，适当占用一定的存储空间，采集更多数据指标是划算的。
工具的安装，有如下几种方法:
rpm包的打包方法如下，本方法适用于AnolisOS and CentOS等操作系统环境。
$ yum install zlib-devel gcc-c++
$ yum install rpm-build rpmdevtools git
$ rpmdev-setuptree
$ cd /tmp/
$ git clone https://gitee.com/anolis/ssar.git
$ tar -zcvf ~/rpmbuild/SOURCES/ssar-$(cat ssar/spec/ssar.spec |grep Version |awk '{print $2}').tar.gz ssar
$ cp ssar/spec/ssar.spec ~/rpmbuild/SPECS/
$ rpmbuild -bb ~/rpmbuild/SPECS/ssar.spec
$ cd ~/rpmbuild/RPMS/x86_64/
$ sudo rpm -ivh $(ls)
$ sudo rpm -e ssar # remove package
deb包的打包方法如下，本方法适用于Ubuntu等操作系统环境。
$ apt-get update
$ apt install zlib1g-dev git
$ cd ~/
$ git clone https://gitee.com/anolis/ssar.git
$ cd ssar/debian
$ ./build.sh
$ dpkg -i ssar_*_amd64.deb
$ dpkg -r ssar # remove package
源代码安装方法。
$ yum install zlib-devel # ubuntu need zlib1g-dev
$ cd ~/
$ git clone https://gitee.com/anolis/ssar.git
$ make
$ sudo make install
$ sudo make uninstall # remove
运行ssar --help即可获取整机指标帮助信息，下面以实例形式分别介绍。
$ ssar --help # 获取整机指标帮助信息
$ ssar -V # 查询版本号信息
$ ssar -f 2020-09-29T18:34:00 # 指定时间区间的结束时间点
$ ssar -f 20210731155500 # 指定时间区间的结束时间点
$ ssar -f 202107311555 # 指定时间区间的结束时间点
$ ssar -f 2021073115 # 指定时间区间的结束时间点
$ ssar -f 20210731 # 指定时间区间的结束时间点
$ ssar -f -10 # 指定时间区间的结束时间点为当前时刻之前10分钟
$ ssar -f -5.5h # 指定时间区间的结束时间点为当前时刻之前5.5小时
$ ssar -f -1.8d # 指定时间区间的结束时间点为当前时刻之前1.8天
$ ssar -r 60 # 指定时间区间长度为60分钟，默认值为300分钟
$ ssar -b 2020-09-29T17:34:00 # 指定时间区间的开始时间点，默认为结束时间点减去时间长度
$ ssar -i 1 # 指定时间区间长度范围内展示精度为1分钟，默认为10分钟
$ ssar -H # 选中则不显示指标的标题信息
$ ssar -P # 选中则不显示- * < > =等非数字指标
$ ssar --api # 选中则以json格式输出信息
与传统sar工具类似，ssar工具也针对用户使用的一组指标提炼成视图（view）。目前已经提供的视图有如下几个。
$ ssar --cpu # CPU类指标组合
$ ssar --mem # 内存类指标组合
$ ssar --vm # 内存活动类指标组合
$ ssar --tcp # TCP类指标组合
$ ssar --udp # UDP类指标组合
$ ssar --retrans # tcp重传类指标组合
$ ssar --softirq # 软中断类指标组合
$ ssar --node0 # 伙伴算法内存类指标组合
$ ssar --extfrag # 伙伴算法内存类指标组合
$ ssar --unusable # 伙伴算法内存类指标组合
$ ssar --cpu --mem # 支持同时显示2个视图
具体的视图的配置，请参考《通用查询器整机视图配置》小节。后续还会不断新增更多的视图。而且已经提炼的视图的指标组合还可能会在后续版本中进行调整。
$ ssar -i 1
collect_datetime user/s system/s iowait/s softirq/s memfree anonpages shmem dirty
2021-08-21T10:33:00 2.28 3.73 0.02 0.00 2525893 193540 1552 412
2021-08-21T10:34:00 1.65 3.12 0.02 0.00 2525884 193668 1552 396
2021-08-21T10:35:00 2.43 4.07 0.00 0.00 2525884 193640 1552 420
2021-08-21T10:36:00 - - - - - - - -
2021-08-21T10:37:00 - - - - - - - -
2021-08-21T10:38:00 * * * * * * * *
2021-08-21T10:39:00 4.27 6.32 0.42 0.00 2539824 172572 1228 1056
2021-08-21T10:40:00 2.28 3.75 0.07 0.00 2539819 164508 1244 784
2021-08-21T10:41:00 2.67 3.78 0.82 0.00 2538176 175248 1292 620
这里对输出结果中的关键点做一些说明：
第一列是指标采集的时间点信息，精确到秒。
标题信息中带有/s结尾的是增量数据，不论数据采集间隔是1分钟，还是10分钟，增量值都统一为每秒值。没有/s结尾的是采集时间发生时刻的刻度值。
如果某个采集时间点未采集到数据，则显示为“-”，对于增量数据，如果其前一个时间点未采集到数据，则不论当前时间点是否采集到数据，也显示"-"。
如果显示*，则表示当前采集时间和前一个采集时间的周期内，操作系统发生了重启行为。
如果已有的视图不能很好的满足需求，我们可以自己组合既有指标(indicator)进行输出。
$ ssar -o user,shmem,memfree # 只输出user、shmem和memfree三个指标
$ ssar --cpu -O shmem,memfree # 在cpu视图的指标基础上，追加输出shmem和memfree指标
这里要区分小o和大O，小o表示单独输出，大O表示追加输出。具体的指标的配置，请参考《通用查询器整机指标配置》小节。
如果有些指标本工具没有定义也没有关系，我们可以直接在命令行中获取指标。自定义指标同样适用小o和大O选项输出。
$ ssar -O shmem,meminfo:2:2 # 预定义指标和自定义指标可以同时存在；
$ ssar -o 'meminfo:2:2,snmp|8|11|d' # 指标和指标之间可以用逗号","做分隔符；
$ ssar -o "dev|eth0:|2|d;snmp:8:11:d" # 指标和指标之间可以用分号";"做分隔符；
指标间的分隔符可以是分号“;”，也可以是逗号","。指标内的分隔符可以是冒号“:”，也可以是竖线"|"。指标说明：
指标“meminfo:2:2”表示meminfo伪文件中第2行的第2列的数据；
指标“snmp|8|11|d”表示snmp伪文件中第8行的第11列的数据的增量值，这里d是delta的含义；
指标“dev|eth0:|2|d”表示dev伪文件中“eth0:”开头行的第2列的数据的增量值；
另外一种用法，可以用key-value对的形式来制定参数值：
$ ssar -o 'metric=c|cfile=meminfo|line_begin=MemFree:|column=2|alias=free' # 取meminfo中MemFree值命名free
$ ssar -o 'metric=d:cfile=snmp:line=8:column=13:alias=retranssegs' # 取snmp中第8行第13列值的差值
$ ssar -o 'metric=c|cfile=loadavg|line=1|column=1|dtype=float|alias=load1' # 获取load1这种实型数据
$ ssar -o 'metric=c|cfile=loadavg|line=1|column=4|dtype=string|alias=runq_plit' # 获取2/1251这种字符串信息
$ ssar -o 'metric=d|cfile=stat|line=2|column=2-11|alias=cpu0_{column};' # 显示cpu0的第2到11列数据
$ ssar -o 'metric=d|cfile=stat|line=2-17|column=5|alias=idle_{line};' # 显示cpu0到cpu15的idle数据
各个参数key的详细说明：
cfile=meminfo，这里cfile用来指定日志文件中的后缀名，需要同sys.conf配置文件中的[file]部分的cfile值保持一致；
line_begin=MemFree:，这里用来指定指标所在行的行首匹配关键字符串，需要保证在整个文件中独一无二；
line=8，直接指定指标所在的行数，line与line_begin不能同时指定；
column=13，指定指标在特定行所处的列数，列以空格为分隔符计数；
metric=c，用于指定按以上规则获取到值后，是直接输出，还是取相邻时间差值输出，可能的值只有c和d，c表示直接输出，d表示取差值；
dtype=float，用于指定按以上规则获取的值的类型，可以是int整型、float实型和string字符串型，不指定默认是int类型，其中string类型不支持metric=d的情况；
alias=free，用于指定输出中本指标的标题名或json格式中的key名；
width=13，用于指定本指标列的格式宽度，不指定默认为10字节宽度；
position=a，有些情况下line_begin指定的行首关键字所在行数，在不同时间频繁变化，需要使用position来动态判断行数，此时值设置为a（auto），默认不指定值为f，将只判断一次所在行数。
与其他sar工具一样，ssar也支持实时模式。实时模式的开始时刻永远是当前时刻，我们用-f选项值前面的加号表示开启实时模式。
$ ssar -f +10 # 表示实时模式的结束时刻是10分钟之后，因此会持续输出10分钟后结束；
$ ssar -f +10 --api # --api表示实时模式情况下，以json格式输出；
$ ssar -f +10 -i 1s # -i 1s表示实时模式情况下，采集输出精度是1秒，默认值是5秒；
有些场景不方便直接部署和安装ssar工具，可以将ssar命令直接分发到相关机器上，此时可以直接在live模式下运行ssar命令：
$ which ssar # 获取到ssar命令所处路径/usr/bin/ssar，拷贝到目标机
$ ./ssar -f +10 -i 1s -o 'metric=d|src_path=/proc/net/snmp|line=8|column=13|alias=retranssegs' # 在目标机执行
此时需要使用src_path=/proc/net/snmp替代cfile直接指定数据源所处的绝对路径即可。
多进程指标以procs为子命令，运行ssar procs --help即可获取帮助信息，下面以实例形式分别介绍。
$ ssar procs --help # 获取整机指标帮助信息
$ ssar procs -f 2020-09-29T18:34:00 # 指定时间区间的结束时间点，默认为当前时刻
$ ssar procs -f -10 # 指定时间区间的结束时间点为当前时刻之前10分钟
$ ssar procs -f -5.5h # 指定时间区间的结束时间点为当前时刻之前5.5小时
$ ssar procs -f -1.8d # 指定时间区间的结束时间点为当前时刻之前1.8天
$ ssar procs -r 60 # 指定时间区间跨度为60分钟，默认值为5分钟
$ ssar procs -b 2020-09-29T17:34:00 # 指定时间区间的开始时间点，默认为结束时间点减时间长度
$ ssar procs -H # 选中则不显示指标的标题信息
$ ssar procs -k -ppid,+sid,pid # 指定排序字段，优先以ppid降序，其次以sid升序，最后以pid升序(内建)
$ ssar procs -l 100 # 超过100条信息，仅显示100条结果
$ ssar procs --api # 选中则以json格式输出信息
ssar工具多进程也针对用户使用提供了几个常用的视图（view）。目前已经提供的视图有如下几个。
$ ssar procs # 进程默认指标组合
$ ssar procs --cpu # 进程CPU类指标组合
$ ssar procs --mem # 进程内存类指标组合
$ ssar procs --job # 进程组类指标组合
$ ssar procs --sched # 进程优先级类指标组合
以cpu视图为例，默认包含pid、ppid、cputime、cpu_utime、cpu_stime、pcpu、pucpu、pscpu、vcswchs、ncswchs、s和cmd指标信息。
$ ssar procs --cpu
pid ppid cputime cpu_utime cpu_stime pcpu pucpu pscpu vcswchs ncswchs s cmd
167667 1 102T09:05:39 95T04:57:49 7T04:07:50 61.3 61.3 0.0 948 0 S pserver
250077 1 17T21:59:03 12T08:09:56 5T13:49:07 7.3 6.7 0.7 10 0 S dun
20710 1 5T21:12:44 4T11:45:09 1T09:27:35 3.0 2.7 0.3 0 0 S sensor
215730 1 13:43:14 8:06:53 5:36:21 2.7 1.7 1.0 0 0 S agent
52713 1 2T12:14:47 1T08:44:22 1T03:30:25 1.7 1.0 0.7 1 0 S service
如果已有的视图不能很好的满足需求，我们也可以自己组合既有指标(indicator)进行输出。
$ ssar procs -o pid,pcpu,cmd # 只输出pid、pcpu和cmd三个指标
$ ssar procs --cpu -O cmdline # 在cpu视图的指标基础上，追加输出cmdline指标
这里同样要区分小o和大O，小o表示单独输出，大O表示追加输出。
多进程指标目前有如下50个，具体如下表：
| 指标名 | 属性 | 排序 | 示例 | 含义说明 |
|---|---|---|---|---|
| pid | 数值 | 增序 | 96540 | 进程ID |
| tgid | 数值 | 增序 | 96540 | 同pid |
| ppid | 数值 | 增序 | 1 | 父进程ID |
| pgid | 数值 | 增序 | 91631 | 进程组ID |
| sid | 数值 | 增序 | 91631 | 进程会话ID |
| tpgid | 数值 | 增序 | -1 | tty pgid |
| nlwp | 数值 | 降序 | 1 | 进程的线程数 |
| flags | 字符串 | 降序 | 0 | 进程Flag |
| s | 字符串 | 降序 | S | 进程状态 |
| sched | 字符串 | 降序 | 0 | 进程调度 |
| cls | 字符串 | 增序 | TS | 进程调度算法 |
| nice | 数值 | 降序 | 0 | NICE值 |
| rtprio | 数值 | 降序 | 0 | 实时进程优先级 |
| prio | 数值 | 降序 | 120 | 进程优先级 |
| vcswch | 数值 | 降序 | 530758 | 主动上下文切换次数累计值 |
| ncswch | 数值 | 降序 | 25427 | 被动上下文切换次数累计值 |
| vcswchs | 数值 | 降序 | 0 | 主动上下文切换次数增量值 |
| ncswchs | 数值 | 降序 | 0 | 被动上下文切换次数增量值 |
| etimes | 数值 | 降序 | 769579 | 进程持续自然时间，单位秒 |
| etime | 字符串 | 降序 | 8T21:46:19 | 进程持续自然时间，人类可读格式 |
| start_time | 数值 | 增序 | 1600445804 | 进程启动时间戳 |
| start_datetime | 字符串 | 增序 | 2020-09-19T00:16:44 | 进程启动时间，datetime格式 |
| time | 数值 | 降序 | 5104 | 当前的累计CPU时间，单位秒 |
| utime | 数值 | 降序 | 4095 | 当前时刻的用户空间累计CPU时间，单位秒 |
| stime | 数值 | 降序 | 1009 | 当前时刻的内核空间累计CPU时间，单位秒 |
| time_dlt | 数值 | 降序 | 2 | 当前的增量CPU时间，单位秒 |
| utime_dlt | 数值 | 降序 | 2 | 当前时刻的用户空间增量CPU时间，单位秒 |
| stime_dlt | 数值 | 降序 | 0 | 当前时刻的内核空间增量CPU时间，单位秒 |
| cputime | 字符串 | 降序 | 1:25:04 | 当前时刻的累计CPU时间，人类可读格式 |
| cpu_utime | 字符串 | 降序 | 1:08:15 | 当前时刻的用户空间累计CPU时间，人类可读格式 |
| cpu_stime | 字符串 | 降序 | 0:16:49 | 当前时刻的内核空间累计CPU时间，人类可读格式 |
| pcpu | 数值 | 降序 | 0.7 | 对照时刻到当前时刻的CPU利用率 |
| pucpu | 数值 | 降序 | 0.7 | 对照时刻到当前时刻的用户空间CPU利用率 |
| pscpu | 数值 | 降序 | 0.0 | 对照时刻到当前时刻的内核空间CPU利用率 |
| size | 数值 | 降序 | 212712 | 进程虚拟内存，单位kb |
| rss | 数值 | 降序 | 21508 | 进程物理内存，单位kb |
| rss_dlt | 数值 | 降序 | 0 | 进程物理内存增量，单位kb |
| maj_flt | 数值 | 降序 | 28934512 | 主缺页中断次数 |
| min_flt | 数值 | 降序 | 0 | 次缺页中断次数 |
| maj_dlt | 数值 | 降序 | 0 | 主缺页中断增量次数 |
| min_dlt | 数值 | 降序 | 9180 | 次缺页中断增量次数 |
| shr | 数值 | 降序 | 7384 | 进程物理共享内存，单位kb |
| shr_dlt | 数值 | 降序 | 0 | 进程物理共享内存增量，单位kb |
| cmd | 字符串 | 增序 | monitor | 命令名称 |
| cmdline | 字符串 | 增序 | 见说明 | /user/bin/python2.7 /monitor/monitor 命令全路径，包含参数部分 |
| fullcmd | 字符串 | 增序 | /user/bin/python2.7 | 命令全路径，不包含参数部分 |
| b | 字符串 | 增序 | = | 对照时刻状态， |
| begin_datetime | 字符串 | 增序 | 2020-09-29T21:58:04 | 对照时刻，日期时间格式 |
| finish_datetime | 字符串 | 增序 | 2020-09-29T22:03:04 | 当前时刻，日期时间格式 |
| realtime | 数值 | 降序 | 300 | 进程持续的自然时间 |
单进程指标以proc为子命令，运行ssar proc --help即可获取帮助信息，下面以实例形式分别介绍。
$ ssar proc --help # 获取整机指标帮助信息
$ ssar proc -p 1 # 指定需要展示信息的进程ID，为必选参数
$ ssar proc -p 1 -f 2020-09-29T18:34:00 # 指定时间区间的结束时间点，默认为当前时刻
$ ssar proc -p 1 -f -10 # 指定时间区间的结束时间点为当前时刻之前10分钟
$ ssar proc -p 1 -f -5.5h # 指定时间区间的结束时间点为当前时刻之前5.5小时
$ ssar proc -p 1 -f -1.8d # 指定时间区间的结束时间点为当前时刻之前1.8天
$ ssar proc -p 1 -r 60 # 指定时间区间跨度为60分钟，默认值为300分钟
$ ssar proc -p 1 -b 2020-09-29T17:34:00 # 指定时间区间的开始时间点，默认为结束时间点减时间长度
$ ssar proc -p 1 -i 1 # 指定时间区间长度范围内展示精度为1分钟，默认为10分钟
$ ssar proc -p 1 -H # 选中则不显示指标的标题信息
$ ssar proc -p 1 -P # 选中则不显示- * < > =等非数字指标
$ ssar proc -p 1 --api # 选中则以json格式输出信息
ssar工具单进程也针对用户使用提供了几个常用的视图（view）。目前已经提供的视图有如下几个。
$ ssar proc -p 1 # 进程默认指标组合
$ ssar proc -p 1 --cpu # 进程CPU类指标组合
$ ssar proc -p 1 --mem # 进程内存类指标组合
以cpu视图为例，默认包含collect_datetime、etime、cputime、cpu_utime、cpu_stime、pcpu、pucpu、pscpu、vcswchs、ncswchs、s和cmd指标信息。
$ ssar proc -i 1 -p 224360 --cpu
collect_datetime etime cputime cpu_utime cpu_stime pcpu pucpu pscpu vcswchs ncswchs s cmd
2021-08-21T11:40:00 < < < < < < < < < < <
2021-08-21T11:41:00 0:00:07 0:00:00 0:00:00 0:00:00 - - - - - S java
2021-08-21T11:42:00 0:01:07 0:00:19 0:00:17 0:00:02 31.7 28.3 3.3 0 0 S java
2021-08-21T11:43:00 0:02:07 0:00:23 0:00:20 0:00:03 6.7 5.0 1.7 0 0 S java
2021-08-21T11:44:00 0:03:07 0:00:27 0:00:23 0:00:04 6.7 5.0 1.7 0 0 S java
2021-08-21T11:45:00 0:04:07 0:00:30 0:00:26 0:00:04 5.0 5.0 0.0 0 0 S java
2021-08-21T11:46:00 0:05:07 0:00:34 0:00:29 0:00:05 6.7 5.0 1.7 0 0 S java
2021-08-21T11:47:00 0:06:07 0:00:38 0:00:32 0:00:06 6.7 5.0 1.7 0 0 S java
2021-08-21T11:48:00 0:07:07 0:00:41 0:00:34 0:00:07 5.0 3.3 1.7 0 0 S java
2021-08-21T11:49:00 0:08:07 0:00:48 0:00:40 0:00:08 11.7 10.0 1.7 0 0 S java
2021-08-21T11:50:00 0:09:07 0:00:51 0:00:42 0:00:09 5.0 3.3 1.7 0 0 S java
2021-08-21T11:51:00 - - - - - - - - - - -
2021-08-21T11:52:00 - - - - - - - - - - -
2021-08-21T11:53:00 0:12:07 0:01:03 0:00:51 0:00:12 - - - 0 0 S java
2021-08-21T11:54:00 0:13:07 0:01:07 0:00:54 0:00:13 6.7 5.0 1.7 0 0 S java
2021-08-21T11:55:00 0:14:07 0:01:11 0:00:57 0:00:14 6.7 5.0 1.7 0 0 S java
2021-08-21T11:56:00 > > > > > > > > > > >
这里对输出结果中的关键点做一些说明：
第一列是指标采集的时间点信息，精确到秒。
如果某个采集时间点未采集到数据，则显示为“-”，对于增量数据，如果其前一个时间点未采集到数据，则不论当前时间点是否采集到数据，也显示"-"。
如果显示<，则表示进程从当前采集时间和下一个采集时间的周期内启动的。
如果显示>，则表示进程前一个采集时间和从当前采集时间的周期内结束的。
如果已有的视图不能很好的满足需求，我们也可以自己组合既有指标(indicator)进行输出。
$ ssar proc -p 1 -o pid,pcpu,cmd # 只输出pid、pcpu和cmd三个指标
$ ssar proc -p 1 --cpu -O cmdline # 在cpu视图的指标基础上，追加输出cmdline指标
这里同样要区分小o和大O，小o表示单独输出，大O表示追加输出。
单进程指标与多进程指标大体相同，参见3.4小结表格。区别是单进程指标多了一个collect_datetime指标。
整机load指标以load5s为子命令，运行ssar load5s --help即可获取帮助信息，下面以实例形式分别介绍
$ ssar load5s --help # 获取整机指标帮助信息
$ ssar load5s # 指定需要展示信息的进程ID，为必选参数
$ ssar load5s -f 2020-09-29T18:34:00 # 指定时间区间的结束时间点，默认为当前时刻
$ ssar load5s -f -10 # 指定时间区间的结束时间点为当前时刻之前10分钟
$ ssar load5s -f -5.5h # 指定时间区间的结束时间点为当前时刻之前5.5小时
$ ssar load5s -f -1.8d # 指定时间区间的结束时间点为当前时刻之前1.8天
$ ssar load5s -r 60 # 指定时间区间跨度为60分钟，默认值为300分钟
$ ssar load5s -b 2020-09-29T17:34:00 # 指定时间区间的开始时间点，默认为结束时间点减时间长度
$ ssar load5s -y # 选中则只显示触发load5s高阈值的
$ ssar load5s -z # 选中则只显示触发load详情采集的
$ ssar load5s -H # 选中则不显示指标的标题信息
$ ssar load5s --api # 选中则以json格式输出信息
整机load指标包含如下信息。
$ ssar load5s
collect_datetime threads load1 runq load5s stype sstate zstate act act_rto actr actr_rto actd
2021-08-20T17:27:50 28608 3.47 1 1 5s N U - - - - -
2021-08-20T17:27:55 28609 3.27 2 1 5s N U - - - - -
2021-08-20T17:28:00 28613 3.25 3 3 5s N U - - - - -
2021-08-20T17:28:05 27515 90.67 4 1095 5s Y Z 884 80.73% 4 100.0% 880
2021-08-20T17:28:10 27510 83.65 2 3 5s N U - - - - -
2021-08-20T17:28:15 27509 76.95 2 0 5s N U - - - - -
2021-08-20T17:28:20 27504 70.87 5 1 5s N U - - - - -
2021-08-20T17:28:25 27503 65.28 2 1 5s N U - - - - -
2021-08-20T17:28:30 27502 60.05 1 0 5s N U - - - - -
2021-08-20T17:28:35 27507 55.72 6 6 5s N U - - - - -
2021-08-20T17:28:40 27502 51.26 2 0 5s N U - - - - -
各字段含义如下：
字段collect_datetime：整机load发生更新的时刻，社区标准内核更新周期是5秒。
字段threads：当前时刻的整机线程数。
字段load1：当前时刻的整机load1值。
字段runq：当前时刻的整机runq值，即内核统计的R状态线程数。
字段load5s：此值为ssar独家指标，反应的是当前时刻系统真实的load压力大小，比load1更准确。
字段stype：当前时刻load5s值的类型，正常为5s。
字段sstate： 值为Y表示当前load5s值触发load高阈值，N为未触发。
字段zstate：值为Z表示当前load5s值触发load高阈值且触发load详情采集，U为未触发详情采集。
字段act：如果触发采集，此值为actr和actd之和；否则值为-。
字段act_rto：表示act对load5s的代表性，正常情况下应该接近100%，否则load详情信息的代表性较差。
字段actr：如果触发采集，此值为成功采集的R状态线程的个数；否则值为-。
字段actr_rto：表示actr对runq的代表性，正常情况下应该接近100%，否则load详情信息的代表性较差。
字段actd：如果触发采集，此值为成功采集的D状态线程的个数；否则值为-。
从字面意思来说，很多资料解释load1就是1分钟的load均值，很多资料解释load5就是5分钟的load均值，很多资料解释load15就是15分钟的load均值。那么load5s按此逻辑理解，可以初步解释为5秒钟的load均值。
了解内核的同学都知道内核里的active值，这个load5s就是active值。所以，load5s的准确理解是每隔5秒左右的一个R和D状态线程数的刻度值。
不了解内核的同学可以通过下面这个比喻来理解。load5s就是油门大小，load1就是车速。真正对操作系统产生压力的不是车速（load1）大小，是油门（load5s）大小。在车速（load1）很低情况下，即使加一个很大的油门（load5s）,车速（load1）也要经过一点时间才能提速，不会瞬间切变。这里说明即使车速（load1）不是特别高，并不代表此时此刻油门（load5s）不大。在车速（load1）较高的情况下，如果没有油门（load5s）了，车速（load1）会缓慢下降。这里说明即使车速（load1）依然很高，但油门（load5s）可能已经没有了。要保持一个较高的车速（load1），就需要不断给一个恰当油门（load5s）。
最后说一下ssar load5s没有显示load5和load15这2个指标。上面说了active值（即load5s）是一个刻度值，只能反映那5秒钟的机器压力情况。历史上，linux通过load1、load5和load15来把过去若干分钟内的active值通过适当的加权后，在当前时刻展示出来。可是一旦有了各种sar工具之后，我们就已经记录了过去各个时间点的load1、load5和load15值了，至少我们已经不用在通过load5和load15来观察5分钟或15分钟前的情况了，因为load1的历史数据都已经更加清晰的表达了。如今有了load5s值之后，就更没有load5和load15存在的必要性了。
整机load指标以load2p为子命令，运行ssar load2p --help即可获取帮助信息，下面以实例形式分别介绍。
$ ssar load2p --help # 获取Load详情帮助信息
$ ssar load2p -c 2020-10-07T07:45:25 # 指定需要Load详情的时间点，为必选参数
$ ssar load2p -c 2020-10-07T07:45:25 -l 10 # 针对每一个视图，超过10条信息仅显示10条
$ ssar load2p -c 2020-10-07T07:45:25 -H # 选中则不显示指标的标题信息
$ ssar load2p -c 2020-10-07T07:45:25 --api # 选中则以json格式输出信息
$ ssar load2p -c 2020-10-07T07:45:25 --loadd # 只显示loadd视图
$ ssar load2p -c 2020-10-07T07:45:25 --stack # 只显示stack视图
$ ssar load2p -c 2020-10-07T07:45:25 --loadd --stack # 同时显示loadd和stack视图
特别说明：-c选项的时间参数值，只能是上文中ssar load5s -z命令输出结果中的collect_datetime值选择，其他collect_datetime值作为-c选项参数无法显示结果。
详情聚合视图一共4个loadr、loadd、psr和stackinfo，下面分别介绍：
$ ssar load2p -c 2021-08-21T06:45:40 --loadr
count s pid cmd cmdline
32 R 60220 sensor /user/bin/sensor
5 R 15639 worker /user/bin/worker
4 R 8466 executor /user/bin/executor
1 R 43568 start /home/tops/bin/python2.7 /opt/local_run/2589817/start
$ ssar load2p -c 2021-08-20T14:45:04 --loadd
count s pid cmd cmdline
21 D 230576 ps ps axo pid,ppid,command
19 D 231358 logagent /opt/plugins/logagent
13 D 231930 pidof /sbin/pidof
7 D 232619 hostinfo /sbin/hostinfo
3 D 233153 crond /sbin/crond
ssar load2p -c 2021-08-20T14:41:49 --psr
count psr
150 34
6 59
5 43
5 48
$ ssar load2p -c 2021-08-20T14:41:49 --stackinfo
count s_unit nwchan wchan stackinfo
80 percent 3003d4 call_rwsem_down_read_failed call_rwsem_down_read_failed,__do_page_fault,do_page_fault,page_fault
12 percent 22727e ep_poll ep_poll,SyS_epoll_wait,system_call_fastpath
5 percent 2ed118 jbd2_journal_commit_transaction jbd2_journal_commit_transaction,kjournald2,kthread,ret_from_fork
3 percent 300403 call_rwsem_down_write_failed call_rwsem_down_write_failed,vm_mmap_pgoff,SyS_mmap_pgoff,SyS_mmap,system_call_fastpath
各详情详细指标视图一共2个loadrd和stack，上面4个聚合视图主要由详情指标聚合而成。下面分别介绍：
$ ssar load2p -c 2021-08-20T14:41:49 --loadrd
s tid pid psr prio cmd
D 259896 161396 17 120 pidof
R 259844 161324 7 120 sensor
D 259045 158797 11 120 hostinfo
D 258261 155965 21 120 ps
R 258260 155965 63 120 worker
D 258243 190249 38 120 crond
R 258231 190367 22 120 start
tid pid cmd nwchan wchan stackinfo
7684 7684 jbd2/sda5 2ed118 jbd2_journal_commit_transaction jbd2_journal_commit_transaction,kjournald2,kthread,ret_from_fork
167978 160971 hostinfo 22727e ep_poll ep_poll,SyS_epoll_wait,system_call_fastpath
193413 190401 crond 300403 call_rwsem_down_write_failed call_rwsem_down_write_failed,vm_mmap_pgoff,SyS_mmap_pgoff,SyS_mmap,system_call_fastpath
187916 186035 logagent 3003d4 call_rwsem_down_read_failed call_rwsem_down_read_failed,__do_page_fault,do_page_fault,page_fault
49495 162115 pidof 3003d4 call_rwsem_down_read_failed call_rwsem_down_read_failed,__do_page_fault,do_page_fault,page_fault
188437 186035 logagent 3003d4 call_rwsem_down_read_failed call_rwsem_down_read_failed,__do_page_fault,do_page_fault,page_fault
ssar工具整体上分为3部分：数据采集器进程sresar、通用查询器进程ssar、增强查询器进程ssar+和古典查询器tsar2。
进程sresar以守护进程模式常驻，负责周期性的采集系统数据。数据存储在文件系统路径/var/log/sre_proc（具体通过配置文件配置）。
进程ssar读取采集的数据，负责为用户提供通用的数据查询功能。
进程ssar+是基于python语言的脚本程序，通过调用ssar返回的基础数据可以实现功能更加丰富的数据查询功能，也方便使用者开展更加贴近业务的二次开发。
进程tsar2是基于python语言的脚本程序，通过调用ssar返回的基础数据实现的兼容tsar的查询功能。
ssar工具的工作目录由配置文件/etc/ssar/ssar.conf中的work_path='/var/log'选项配置，如配置文件被删除，则默认为/var/log/目录生效。work_path路径下是项目根目录sre_proc及其下子目录和文件，具体如下：
sre_proc/ # 工具根目录
sre_proc/log/ # 工具日志存储目录
sre_proc/log/2020093021_sresar.log # 工具日志文件，按小时存储
sre_proc/data/ # 工具数据存储目录
sre_proc/data/2020093021/ # 工具数据存储子目录，按小时存储
sre_proc/data/2020093021/20200930215700_sresar24.gz # 进程数据，按分钟存储，压缩格式
sre_proc/data/2020093021/2020093021_load5s # 整机load数据，按小时存储
sre_proc/data/2020093021/20200930215919_loadrd # 整机load详情数据，按需存储
sre_proc/data/2020093021/20200930215919_stack # D状态调用栈数据，按需存储
sre_proc/data/2020093021/20200930215900_stat # 除以上外，皆为整机扩展指标数据文件
数据采集器通用选项配置在配置文件ssar.conf的main部分，具体如下：
$ cat /etc/ssar/ssar.conf
[main]
duration_threshold=168 # 采集数据保存168个小时，最老的数据会被自动清理
inode_use_threshold=90 # 数据所在分区磁盘inode大于90%开始清理老数据，无法清理时则停止采集
disk_use_threshold=90 # 数据所在分区磁盘容量大于90%开始清理老数据，无法清理时则停止采集
disk_available_threshold=10000 # 数据所在分区磁盘容量小于10G开始清理老数据，无法清理时则停止采集
duration_restart=10 # 每10小时守护进程重启一次，无特别业务意义
work_path='/var/log' # 工具的工作目录
scatter_second=0 # 分钟级采集数据的打散偏移秒数，删除则随机产生。
load5s_flag=false # 单独关闭load信息采集，缺省打开采集
proc_flag=false # 单独关闭进程级信息采集，缺省打开采集
sys_flag=false # 独关闭整机指标信息采集，缺省打开采集
数据采集器load选项配置在配置文件ssar.conf的load部分，具体如下：
$ cat /etc/ssar/ssar.conf
[load]
load5s_threshold=4 # 当load5s类型是5s，且大于CPU核数4倍时触发load详情采集。
load1m_threshold=4 # 当load5s类型是1m，且大于CPU核数4倍时触发load详情采集。
realtime_priority=2 # load详情采集线程优先级，值域[1-99]实时线程，0表示普通线程
stack_sample_disable=true # 打开采集所有D状态线程调用栈，默认随机采集
数据采集器整机选项配置在配置文件sys.conf的file部分，具体如下：
$ cat /etc/ssar/sys.conf
[file]
default=[
{src_path='buddyinfo', turn=true},
{src_path='meminfo', turn=true},
{src_path='vmstat', turn=true},
{src_path='stat', turn=true},
{src_path='diskstats', turn=true},
{src_path='/proc/net/dev', turn=true},
{src_path='/proc/net/netstat', turn=true},
{src_path='/proc/net/snmp', turn=true},
{src_path='softirqs'},
{src_path='schedstat', gzip=true},
{src_path='slabinfo'},
{src_path='zoneinfo'},
{src_path='/proc/net/sockstat', cfile='sockstat'},
]
'3.10.0'=[
{src_path='/proc/net/sockstat3', cfile='sockstat'},
]
'4.9.'=[
{src_path='/proc/net/sockstat4', cfile='sockstat'},
]
配置文件详细说明：
配置文件采用ini格式的增强格式toml格式，因此这里可以使配置文件的内容更加丰满。
支持层叠式配置，有特殊配置的情况特殊配置生效，如“3.10.0-327”，无特殊配置情况default生效。
多个特殊配置情况，信息更完整的生效，如“3.10.0-327”会优先“3.10.0-”生效。
以snmp部分为例，src_path="/proc/net/snmp"表示采集文件位置为/proc/net/snmp，cfile="snmp"表示采集的文件保存到数据目录的文件名后缀为snmp。
如果cfile保存文件的名称和采集文件的名称相同，保存文件名可以省略。如netstat省略了cfile="netstat"。
如果采集文件的直接在/proc/目录下，则/proc/可以省略。如src_path="/proc/meminfo"省略为了src_path="meminfo"。
turn选项可以控制当前采集文件是否开启采集，默认或者设置为false不开启采集，设置为true才开启采集。
gzip选项可以控制当前采集文件是否采用gzip压缩格式存储，默认或者设置为false不开启压缩，设置为true才开启压缩。
通用查询器整机指标配置在配置文件sys.conf的indicator部分，具体如下：
$ cat /etc/ssar/sys.conf
[indicator]
[indicator.default]
memfree = {cfile="meminfo", line=2, column=2, width=10 }
anonpages = {cfile="meminfo", line_begin="AnonPages:", column=2, metric="c"}
shmem = {cfile="meminfo", line_begin="Shmem:", column=2, width=10, metric="c"}
sreclaimable = {cfile="meminfo", line_begin="SReclaimable:", column=2, width=10, metric="c"}
sunreclaim = {cfile="meminfo", line_begin="SUnreclaim:", column=2, width=10, metric="c"}
mlocked = {cfile="meminfo", line_begin="Mlocked:", column=2, width=10, metric="c"}
dirty = {cfile="meminfo", line_begin="Dirty:", column=2, width=10, metric="c"}
writeback = {cfile="meminfo", line_begin="Writeback:", column=2, width=10, metric="c"}
activeopens = {cfile="snmp", line=8, column=6, width=10, metric="d"}
passiveopens = {cfile="snmp", line=8, column=7, width=10, metric="d"}
insegs = {cfile="snmp", line=8, column=11, width=10, metric="d"}
outsegs = {cfile="snmp", line=8, column=12, width=10, metric="d"}
estabresets = {cfile="snmp", line=8, column=9, width=10, metric="d"}
attemptfails = {cfile="snmp", line=8, column=8, width=10, metric="d"}
currestab = {cfile="snmp", line=8, column=10, width=10, metric="c"}
retranssegs = {cfile="snmp", line=8, column=13, width=10, metric="d"}
allocstall = {cfile="vmstat", line_begin="allocstall", column=2, width=10, metric="d"}
pgscan_direct = {cfile="vmstat", line_begin="pgscan_direct", column=2, width=10, metric="d"}
[indicator."3.10.0-"]
pgscan_direct = {cfile="vmstat",line_begin="pgscan_direct_normal",column=2,width=10,metric="d"}
[indicator."4.9."]
allocstall = {cfile="vmstat",line_begin="allocstall_normal",column=2, width=10, metric="d"}
其中meminfo中的MemFree值和vmstat中的allocstall值，即可以通过配置文件得到简化，即配置文件[indicator.default]部分。：
配置项memfree = {file="meminfo", line=2,column=2, width=10}表示指标名为memfree。其中指标的文件为meminfo（此处和前文的src_path相同），取第2行的第2列。输出字段宽度10个字节，metric默认值为c，即取累积值。
配置项allocstall = {file="vmstat", line_begin="allocstall", column=2, width=10, metric="d"}表示指标名为allocstall。其中指标的文件为vmstat，取开头为"allocstall "的行的第2列（注意allocstall后多匹配一个空格）。输出字段宽度10个字节，metric为d，即取delta值。
通过配置文件，以上2个指标可以优化为以下方式使用：
$ ssar -o memfree,allocstall
数据采集器整机选项配置在配置文件sys.conf的file部分，具体如下：
$ cat /etc/ssar/sys.conf
[view]
mem = ["memfree","anonpages","shmem","sreclaimable","sunreclaim","mlocked","dirty","writeback"]
tcp = ["activeopens","passiveopens","insegs","outsegs","estabresets","attemptfails","currestab","retranssegs"]
vm = ["pgscan_direct","allocstall"]
如果实际使用中会经常将多个指标同时输出，可以使用配置文件中的view视图功能，配置项vm = ["pgscan_direct","allocstall"]可以将这2个指标定义为一个试图vm。如下2中方式效果相同。
$ ssar --vm
$ ssar -o pgscan_direct,allocstall
如果有些指标在不同内核版本的配置略有区别，可以通过定义指标组实现。比如allocstall指标虽然在3.10内核下是取自vmstat文件的allocstall开头的行的第2列，但是在4.9内核下却取自vmstat文件的allocstall_normal开头的行的第2列。那么我们可以通过增加如下指标组实现4.9内核下的特殊配置。
[indicator."4.9."]
allocstall = {cfile="vmstat",line_begin="allocstall_normal",column=2, width=10, metric="d"}
如果有一台机器的内核release信息是4.9.151-015.x86_64（通过uname -r获取），同时有如下几个指标组，那么指标组针对这个内核版本的作用优先级依次为：
[indicator."4.9.151-015."]
[indicator."4.9.151-"]
[indicator."4.9."]
[indicator."default"]
比如我们需要解析allocstall这个指标，当在[4.9.151-015.]这个这个指标组中查找到allocstall后，就其他指标组的allocstall指标定义就不生效了。如果在所有指标组中都没有找到allocstall指标的定义，将抛出指标未定义异常。
Tsar是业界一款非常经典的sar类型工具，很多同学在日常调查问题中都会经常用到。Tsar2在选项参数和输出格式方面和tsar基本保持一致和兼容。相比较而言，Tsar2有如下3方面的特点：
Tsar2的数据完整性更强。由于一些原因，当整机处于异常的状态，tsar采集数据的过程可能会受阻，此时会出现连续若干分钟的数据指标缺失的问题。tsar2采用更加鲁棒的采集方式，数据断图的发生概率相比大大降低，将更加有助于诊断机器异常状态的系统问题。
Tsar2的数据范围适当扩展。在tsar的选项参数框架内，tsar2适当的增强了部分功能，包含3个地方。CPU指标可以精确到每颗CPU的情况，IO指标可以精确到每个磁盘的每个分区的情况，网络流量可以精确到每个网卡的情况，包括物理网卡和虚拟网卡。而且还可以支持多个设备的同时显示。
学习和使用Tsar2，有助于增加对Tsar工具的理解。Tsar2选择python语言封装，通过查看tsar2源码可以方便看到各个指标的计算逻辑，也同时增加了对tsar的深入理解。
Tsar的时间范围类选项一共有4个，分别是--date、--ndays、--watch和--live，这4个选项在内在逻辑上是互斥的，就是说同一个tsar命令里，只有一个能生效。Tsar2为了避免这种混乱，在用户使用时，就强制用户只能选择其中一个选项使用。
date选项，简写-d，用于指定自然日时间范围，例如--date 20210322。指定后，开始时间为当日0点，结束时间为当日23点59分。如果指定日期为当前日，则结束时间为命令执行时刻。
ndays选项，简写-n，用于指定以当前时刻为基准的n天前时间范围，时间跨度固定为24小时的整倍数。例如--ndays 3，表示开始时刻是现在时刻的3×24小时前，结束时刻是现在时刻。
watch选项，简写-w，用于指定以当前时刻到n分种前的时间范围。例如--watch 60，表示从60分钟前到当前时刻的时间范围，注意这里仅仅表示时间跨度是60分钟，具体多少条数据显示，还需要结合时间间隔选项。
finish选项，简写-f，用于指定查询的时间范围的结束时刻。通常可以和-w选项结合使用，或单独使用也可。 如果前面时间范围选项均不选，默认为watch选项生效，且默认参数值为300。
tsar2 -f -10 # 当前时刻之前10分钟为结束时刻
tsar2 -f 31/07/21-15:55 # 指定结束时间
tsar2 -f 2021-07-31T15:55:00 # 指定结束时间
tsar2 -f 20210731155500 # 指定结束时间
tsar2 -f 202107311555 # 指定结束时间
tsar2 -f 2021073115 # 指定结束时间
tsar2 -f 20210731 # 指定结束时间
live选项，简写-l，用于指定从当前时刻开始到未来时刻的时间范围，直到主动终止进程为止。
interval选项，简写-i，用于指定在指定时间范围内，数据指标显示的时间间隔，不指定时，默认值为5。如果--live选项开启，单位为秒，否则单位为分钟。
Tsar的指标大类选项一个11个，除partition选项外，其余10个指标大类tsar2均给予支持，并且保持和tsar的完全兼容。下文详述10个指标大类的详细逻辑，所有相关逻辑也可以通过直接阅读/usr/bin/tsar2的python源代码获得。这里用到了一些小节《整机自定义指标说明》语法知识，可以先简单了解下这个小节的内容。
cpu选项的数据源主要来自于/proc/stat伪文件，各个指标的计算逻辑如下：
$ tsar2 --cpu
## 提取原始指标，例如stat文件cpu字符串开头行第2列值取差值，命名为stat_user
metric=d:cfile=stat:line_begin=cpu:column=2:alias=stat_user
metric=d:cfile=stat:line_begin=cpu:column=3:alias=stat_nice
metric=d:cfile=stat:line_begin=cpu:column=4:alias=stat_system
metric=d:cfile=stat:line_begin=cpu:column=5:alias=stat_idle
metric=d:cfile=stat:line_begin=cpu:column=6:alias=stat_iowait
metric=d:cfile=stat:line_begin=cpu:column=7:alias=stat_irq
metric=d:cfile=stat:line_begin=cpu:column=8:alias=stat_softirq
metric=d:cfile=stat:line_begin=cpu:column=9:alias=stat_steal
metric=d:cfile=stat:line_begin=cpu:column=10:alias=stat_guest
metric=d:cfile=stat:line_begin=cpu:column=11:alias=stat_guest_nice
## 复合运算
stat_cpu_times = stat_user+stat_nice+stat_system+stat_idle+stat_iowait+stat_irq+stat_softirq+stat_steal+stat_guest+stat_guest_nice
user = 100 * stat_user / stat_cpu_times
sys = 100 * stat_system / stat_cpu_times
wait = 100 * stat_iowait / stat_cpu_times
hirq = 100 * stat_irq / stat_cpu_times
sirq = 100 * stat_softirq / stat_cpu_times
util = 100 * (stat_cpu_times -stat_idle -stat_iowait -stat_steal)/stat_cpu_times
mem选项的数据源主要来自于/proc/meminfo伪文件，各个指标的计算逻辑如下：
$ tsar2 --mem
## 提取原始指标，例如meminfo文件MemTotal:字符串开头行第2列值，命名为meminfo_total
metric=c|cfile=meminfo|line_begin=MemTotal:|column=2|alias=meminfo_total
metric=c|cfile=meminfo|line_begin=MemFree:|column=2|alias=meminfo_free
metric=c|cfile=meminfo|line_begin=MemAvailable:|column=2|alias=meminfo_available
metric=c|cfile=meminfo|line_begin=Buffers:|column=2|alias=meminfo_buffers
metric=c|cfile=meminfo|line_begin=Cached:|column=2|alias=meminfo_cached
## 复合运算
total = 1024 * meminfo_total
free = 1024 * meminfo_free
avail = 1024 * meminfo_available
buff = 1024 * meminfo_buffers
cach = 1024 * meminfo_cached
used = total - free - buff - cach
util = 100 * used / total
swap选项的数据源主要来自于/proc/meminfo和/proc/vmstat伪文件，各个指标的计算逻辑如下：
$ tsar2 --swap
## 提取原始指标，例如vmstat文件pswpin字符串开头行第2列值，命名为vmstat_pswpin
metric=d|cfile=vmstat|line_begin=pswpin|column=2|alias=vmstat_pswpin
metric=d|cfile=vmstat|line_begin=pswpout|column=2|alias=vmstat_pswpout
metric=c|cfile=meminfo|line_begin=SwapTotal:|column=2|alias=meminfo_swaptotal
metric=c|cfile=meminfo|line_begin=SwapFree:|column=2|alias=meminfo_swapfree
## 复合运算
swpin = vmstat_pswpin
swpout = vmstat_pswpout
total = 1024 * meminfo_swaptotal
free = 1024 * meminfo_swapfree
util = 100 - 100 * free / total
tcp选项的数据源主要来自于/proc/net/snmp伪文件，各个指标的计算逻辑如下：
$ tsar2 --tcp
## 提取原始指标，例如snmp文件第8行第13列值取差值，命名为snmp_retranssegs
metric=d|cfile=snmp|line=8|column=6|alias=snmp_activeopens
metric=d|cfile=snmp|line=8|column=7|alias=snmp_passiveopens
metric=d|cfile=snmp|line=8|column=8|alias=snmp_attemptfails
metric=d|cfile=snmp|line=8|column=9|alias=snmp_estabresets
metric=c|cfile=snmp|line=8|column=10|alias=snmp_currestab
metric=d|cfile=snmp|line=8|column=11|alias=snmp_insegs
metric=d|cfile=snmp|line=8|column=12|alias=snmp_outsegs
metric=d|cfile=snmp|line=8|column=13|alias=snmp_retranssegs
## 复合运算
active = snmp_activeopens
pasive = snmp_passiveopens
AtmpFa = snmp_attemptfails
EstRes = snmp_estabresets
CurrEs = snmp_currestab
iseg = snmp_insegs
outseg = snmp_outsegs
retranssegs = snmp_retranssegs
retran = 100 * retranssegs / outseg
udp选项的数据源主要来自于/proc/net/snmp伪文件，各个指标的计算逻辑如下：
$ tsar2 --udp
## 提取原始指标，例如snmp文件第10行第2列值取差值，命名为snmp_indatagrams
metric=d|cfile=snmp|line=10|column=2|alias=snmp_indatagrams
metric=d|cfile=snmp|line=10|column=3|alias=snmp_noports
metric=d|cfile=snmp|line=10|column=4|alias=snmp_inerrors
metric=d|cfile=snmp|line=10|column=5|alias=snmp_outdatagrams
## 复合计算
idgm = snmp_indatagrams
noport = snmp_noports
idmerr = snmp_inerrors
odgm = snmp_outdatagrams
traffic选项的数据源主要来自于/proc/net/dev伪文件，各个指标的计算逻辑如下：
$ tsar2 --traffic
## 提取原始指标，例如dev文件以eth0:字符串开头行第2列值取差值，命名为eth0_dev_rx_bytes
position=a|metric=d|cfile=dev|line_begin=eth0:|column=2|alias=eth0_dev_rx_bytes
position=a|metric=d|cfile=dev|line_begin=eth0:|column=3|alias=eth0_dev_rx_packets
position=a|metric=d|cfile=dev|line_begin=eth0:|column=4|alias=eth0_dev_rx_errs
position=a|metric=d|cfile=dev|line_begin=eth0:|column=5|alias=eth0_dev_rx_drop
position=a|metric=d|cfile=dev|line_begin=eth0:|column=10|alias=eth0_dev_tx_bytes
position=a|metric=d|cfile=dev|line_begin=eth0:|column=11|alias=eth0_dev_tx_packets
position=a|metric=d|cfile=dev|line_begin=eth0:|column=12|alias=eth0_dev_tx_errs
position=a|metric=d|cfile=dev|line_begin=eth0:|column=13|alias=eth0_dev_tx_drop
## tsar和tsar2按照设备名为eth或em开头来判断是否是物理网卡设备。然后会将所有物理网卡设备的以上指标代数加和
sum_dev_rx_bytes
sum_dev_rx_packets
sum_dev_rx_errs
sum_dev_rx_drop
sum_dev_tx_bytes
sum_dev_tx_packets
sum_dev_tx_errs
sum_dev_tx_drop
## 复合计算
bytin = sum_dev_rx_bytes
pktin = sum_dev_rx_packets
bytout = sum_dev_tx_bytes
pktout = sum_dev_tx_packets
pkterr = sum_dev_rx_errs + sum_dev_tx_errs
pktdrp = sum_dev_rx_drop + sum_dev_tx_drop
io选项的数据源主要来自于/proc/diskstats伪文件，各个指标的计算逻辑如下：
$ tsar2 --io
## 提取原始指标，例如diskstats文件以sda字符串开头行第4列值取差值，命名为sda_diskstats_rd_ios
metric=d:cfile=diskstats:line_begin=sda:column=4:alias=sda_diskstats_rd_ios
metric=d:cfile=diskstats:line_begin=sda:column=5:alias=sda_diskstats_rd_merges
metric=d:cfile=diskstats:line_begin=sda:column=6:alias=sda_diskstats_rd_sectors
metric=d:cfile=diskstats:line_begin=sda:column=7:alias=sda_diskstats_rd_ticks
metric=d:cfile=diskstats:line_begin=sda:column=8:alias=sda_diskstats_wr_ios
metric=d:cfile=diskstats:line_begin=sda:column=9:alias=sda_diskstats_wr_merges
metric=d:cfile=diskstats:line_begin=sda:column=10:alias=sda_diskstats_wr_sectors
metric=d:cfile=diskstats:line_begin=sda:column=11:alias=sda_diskstats_wr_ticks
metric=d:cfile=diskstats:line_begin=sda:column=13:alias=sda_diskstats_ticks
metric=d:cfile=diskstats:line_begin=sda:column=14:alias=sda_diskstats_aveq
## io类指标，tsar和tsar2默认以单个设备维度显示。这里以sda盘为例
sda_diskstats_n_ios = sda_diskstats_rd_ios + sda_diskstats_wr_ios
sda_rrqms = sda_diskstats_rd_merges
sda_wrqms = sda_diskstats_wr_merges
sda_%rrqm = 100 * sda_diskstats_rd_merges / (sda_diskstats_rd_merges + sda_diskstats_rd_ios)
sda_%wrqm = 100 * sda_diskstats_wr_merges / (sda_diskstats_wr_merges + sda_diskstats_wr_ios)
sda_rs = sda_diskstats_rd_ios
sda_ws = sda_diskstats_wr_ios
sda_rsecs = sda_diskstats_rd_sectors
sda_wsecs = sda_diskstats_wr_sectors
sda_rqsize = (sda_diskstats_rd_sectors + sda_diskstats_wr_sectors) / (2 * sda_diskstats_n_ios)
sda_rarqsz = sda_diskstats_rd_sectors / (2 * sda_diskstats_rd_ios)
sda_warqsz = sda_diskstats_wr_sectors / (2 * sda_diskstats_wr_ios)
sda_qusize = sda_diskstats_aveq / 1000
sda_await = (sda_diskstats_rd_ticks + sda_diskstats_wr_ticks) / sda_diskstats_n_ios
sda_rawait = sda_diskstats_rd_ticks / sda_diskstats_rd_ios
sda_wawait = sda_diskstats_wr_ticks / sda_diskstats_wr_ios
sda_svctm = sda_diskstats_ticks / sda_diskstats_n_ios
sda_util = sda_diskstats_ticks / 10
pcsw选项的数据源主要来自于/proc/stat伪文件，各个指标的计算逻辑如下：
$ tsar2 --pcsw
## 提取原始指标，例如stat文件以ctxt字符串开头行第2列值取差值，命名为stat_ctxt
metric=d|cfile=stat|line_begin=ctxt|column=2|alias=stat_ctxt
metric=d|cfile=stat|line_begin=processes|column=2|alias=stat_processes
## 复合计算
cswch = stat_ctxt
proc = stat_processes
待完善
load选项的数据源主要来自于/proc/loadavg伪文件，各个指标的计算逻辑如下：
$ tsar2 --load
## 提取原始指标，例如loadavg文件第1行第1列值，以实数型识别，命名为loadavg_load1
metric=c|cfile=loadavg|line=1|column=1|dtype=float|alias=loadavg_load1
metric=c|cfile=loadavg|line=1|column=2|dtype=float|alias=loadavg_load5
metric=c|cfile=loadavg|line=1|column=3|dtype=float|alias=loadavg_load15
metric=c|cfile=loadavg|line=1|column=4|dtype=string|alias=loadavg_runq_plit
## 复合计算
load1 = loadavg_load1
load5 = loadavg_load5
load15 = loadavg_load15
runq = loadavg_runq_plit.split("/")[0]
plit = loadavg_runq_plit.split("/")[1]
item选项，简写-I，用于指定专门的设备列表。tsar的--item选项仅限于对--io指标大类选项下使用，而且只能指定一个磁盘设备。tsar2在这里有较多的扩展，可以支持--io、--cpu和--traffic三个指标大类的设备指定。而且可以同时指定多个设备。
$ tsar2 --io -I sda,sda3,sdb1 # 可以同时支持sda盘和sda3分区的指标显示
$ tsar2 --cpu -I cpu,cpu1,cpu4 # 可以同时支持整机cpu和单颗cpu的指标显示
$ tsar2 --traffic -I eth0,lo # 可以同时支持物理网卡eth0和虚拟网络设备lo的指标显示
如果同时指定多个指标大类选项，比如tsar2 --io --cpu --traffic，那么item选项会按io、traffic和cpu的顺序解析item的选项值，并进行合法化校验。
merge选项，简写-m，tsar和tsar2目前都只配合--io指标大类选项使用。用于输出对各个磁盘各指标merge的结果。
spec选项，简写-s，用户在每个指标大类既有的指标集合中，摘要显示部分指标。spec选项可以搭配多个指标大类选项同时使用。规则是如果有匹配项，则只显示匹配项，如果没有则显示全部指标项。
$ tsar2 --cpu --mem --udp -s util # cpu和mem指标大类中有util指标，则只显示util指标，udp中无uti，则显示全部
Time --cpu-- --mem-- --udp-- --udp-- --udp-- --udp--
Time util util idgm odgm noport idmerr
23/03/21-11:25 1.05 4.23 0.66 1.43 0.00 0.00
23/03/21-11:30 1.14 4.23 0.63 1.40 0.00 0.00
detail选项，简写-D，tsar和tsar2默认会对指标数值进行K/M/G的转换，使用detail可以还原显示原始数值。
tsar2命令在全面兼容tsar的基础上，还创新性的推出一些新的指标和组合。在创新指标的命名上，我们尽量保持了内核原有的名称，这样我们可以免去指标含义的考古过程，直接在搜索引擎上找到共鸣。
tsar在诊断网络问题时，提供了tcp类指标组合，在实际应对生产中网络tcp类问题时还远远不够，我们针对tcp问题的诊断，细化了4组指标组合。
当我们发现tsar/tsar2的tcp视图中的retran重传率指标异常时，可以通过这个--retran指标组合进一步查看网络重传的更丰满的信息。
$ tsar2 --retran
Time --retran--- --retran--- --retran-- --retran-- -retran- ----retran---- ----retran---- -----retran----- --retran--- --retran--
Time RetransSegs FastRetrans LossProbes RTORetrans RTORatio LostRetransmit ForwardRetrans SlowStartRetrans RetransFail SynRetrans
12/07/21-13:00 4.49 0.66 4.05 0.76 16.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.75
12/07/21-13:05 3.24 0.47 2.82 0.50 15.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.51
12/07/21-13:10 4.08 2.24 1.75 0.22 5.39 0.00 0.00 0.31 0.00 0.21
12/07/21-13:15 1.70 0.86 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
12/07/21-13:20 2.07 0.29 1.92 0.09 4.35 0.00 0.01 0.15 0.00 0.08
12/07/21-13:25 9.00 0.25 13.39 0.22 2.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.21
12/07/21-13:30 2.03 0.30 1.92 0.04 1.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.04
12/07/21-13:35 4.70 1.30 4.74 0.58 12.34 0.00 0.00 0.17 0.00 0.56
tcpofo指标组合，对于诊断网络tcp包乱序（Out-Of-Order）问题时，可以起到很重要的作用。
$ tsar2 --tcpofo
Time -tcpofo-- ---tcpofo--- ---tcpofo--- -tcpofo- tcpofo- -tcpofo-
Time OfoPruned DSACKOfoSent DSACKOfoRecv OFOQueue OFODrop OFOMerge
12/07/21-13:00 0.00 0.00 0.00 0.61 0.00 0.00
12/07/21-13:05 0.00 0.00 0.00 0.54 0.00 0.00
12/07/21-13:10 0.00 0.00 0.00 0.35 0.00 0.00
12/07/21-13:15 0.00 0.00 0.00 0.42 0.00 0.00
12/07/21-13:20 0.00 0.00 0.00 0.24 0.00 0.00
12/07/21-13:25 0.00 0.00 0.00 1.15 0.00 0.00
12/07/21-13:30 0.00 0.00 0.00 0.45 0.00 0.00
12/07/21-13:35 0.00 0.00 0.00 0.56 0.00 0.00
tcpdrop指标组合，用于诊断网络tcp包drop相关问题。
$ tsar2 --tcpdrop
Time ----tcpdrop----- --tcpdrop-- ----tcpdrop---- ----tcpdrop---- --tcpdrop-- -tcpdrop-- ----tcpdrop---- --tcpdrop--- tcpdrop
Time LockDroppedIcmps ListenDrops ListenOverflows PrequeueDropped BacklogDrop MinTTLDrop DeferAcceptDrop ReqQFullDrop OFODrop
12/07/21-13:05 0.00 18.62 18.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
12/07/21-13:10 0.00 4.11 4.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
12/07/21-13:15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
12/07/21-13:20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
12/07/21-13:25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
12/07/21-13:30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
12/07/21-13:35 0.00 0.16 0.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
12/07/21-13:40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
tcperr指标组合，用于诊断网络tcp err问题。
$ tsar2 --tcperr
Time ---tcperr--- ---tcperr--- ---tcperr--- ---tcperr---- --tcperr--- -----tcperr----- --------tcperr--------
Time RenoFailures SackFailures LossFailures AbortOnMemory AbortFailed TimeWaitOverflow FastOpenListenOverflow
12/07/21-13:05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
12/07/21-13:10 0.00 0.00 0.02 0.00 0.00 0.00 0.00
12/07/21-13:15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
12/07/21-13:20 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00
12/07/21-13:25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
12/07/21-13:30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
12/07/21-13:35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
12/07/21-13:40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
irqtop子命令tsar2工具中重点解决中断类问题的模块，也同时支持历史数据查询和实时模式查询。
输出指标中，第一行的四个N1表示这4列为Top 1的指标，四个N2列表示这4列为Top 2的指标，以此类推。每组中的irq表示中断号，name表示中断名称，CPU表示这个中断在这个时间区间分配到的CPU核号，如果是多个CPU将逗号隔开，count表示这个中断在这些CPU上产生的中断数之和。
$ tsar2 irqtop -C 0-31 -l -i 1 -F 3
Time --N1--- N1- N1- ---N1--- --N2--- N2- N2- ---N2--- --N3--- N3- N3- ------N3------
Time count irq CPU name count irq CPU name count irq CPU name
12/07/21-20:41:31 1.9K 096 0 nsa_dma 1.8K 097 0 nsa_dma 1.5K 068 17 virtio6-input.2
12/07/21-20:41:32 2.0K 096 0 nsa_dma 2.0K 097 0 nsa_dma 1.2K 072 2 virtio6-input.4
12/07/21-20:41:33 2.0K 096 0 nsa_dma 2.0K 097 0 nsa_dma 721.00 072 2 virtio6-input.4
12/07/21-20:41:34 1.9K 096 0 nsa_dma 1.9K 097 0 nsa_dma 1.1K 068 17 virtio6-input.2
12/07/21-20:41:36 2.0K 096 0 nsa_dma 2.0K 097 0 nsa_dma 1.6K 092 25 virtio6-input.14
这里对输入选项参数进行说明。
$ tsar2 irqtop -l # 选中为实时模式，支持更细颗粒度数据。默认不选是历史模式；
$ tsar2 irqtop -F 3 # 用于指定显示的数据列组数，默认值是4组；
$ tsar2 irqtop -N virtio # 使用中断名称过滤数据结果，这里只显示名称包含virtio的结果；
$ tsar2 irqtop -s count,name # 用于输出指定的指标项
$ tsar2 irqtop -I 10,40-42 # 用于只显示指定的中断号相关的数据，这里只显示10号和40到42号4个中断；
$ tsar2 irqtop -I MOC -A # 当需要指定MOC这种特殊中断时，需要结合使用-A选项；
$ tsar2 irqtop -C 7,30-32 # 用于只显示指定的CPU核号相关的数据，这里只显示7号和30到32号4个CPU的中断；
$ tsar2 irqtop -S i # 用于指定每行结果按照中断号排序，默认每行结果按照count排序；
内核中输出中断统计信息的有2个地方，/proc/stat文件中的intr开头的行和/proc/interrupts文件。其中stat中的是每个中断号的中断汇总信息，而interrupts中则对每个中断号细化到了每个CPU的详细中断信息。基于此，为了整体的性能和体验，当我们没有使用大C选项参数，即不需要CPU级别的细化信息时，将从stat中获取数据源；反之，如果我们使用了大C选项参数，工具将从interrupts文件中获取数据源信息。
$ tsar2 irqtop -l # 开始实时模式，数据源取自/proc/stat
$ tsar2 irqtop -l -C 0 # 开始实时模式，数据源取自/proc/interrupts
$ tsar2 irqtop # 历史模式，数据源为采集的/proc/stat的历史数据
$ tsar2 irqtop -C 0 # 历史模式，数据源为采集的/proc/interrupts的历史数据，
# interrupts默认没有开启采集，因此默认情况下，这个命令没有输出结果；
$ tsar2 irqtop -l -C 0-31 # 以32核机器为例，如果希望查看更详细的中断在CPU上的分布情况，
# 需要使用 -C 0-31选项参数；
考虑到磁盘存储的成本，interrupts历史数据默认没有开启采集，如果业务需要，可以单独开启。具体方法如下。
$ vim /etc/ssar/sys.conf
......
{src_path='interrupts', gzip=true, turn=true}, # 新增了turn=true
......
$ sudo systemctl restart sresar # 修改完配置文件后，重启采集进程生效
在多核CPU情况下，尽管内核的调度算法会尽量让CPU的使用在各个核中平均分配，但包括中断使用内的各种原因，让然会让各个CPU的CPU使用率并不均衡。tsar2的cputop子命令能很好的显示历史和实时的各个cpu之间的不均衡。
$ tsar2 cputop -l -i 1 -F 3 -S sirq
Time --N1-- N1- -N1- --N2-- N2- -N2- --N3-- N3- -N3-
Time value cpu idct value cpu idct value cpu idct
19/09/21-16:11:51 2.97 47 sirq 1.98 81 sirq 1.01 92 sirq
19/09/21-16:11:52 4.17 27 sirq 4.08 47 sirq 4.04 26 sirq
19/09/21-16:11:53 1.98 85 sirq 1.02 47 sirq 1.01 92 sirq
19/09/21-16:11:54 2.02 27 sirq 1.98 81 sirq 1.00 26 sirq
19/09/21-16:11:55 1.98 46 sirq 1.96 76 sirq 1.96 47 sirq
默认情况下，按照cpu util进行降序排序，使用-S选项可以指定按软中断CPU利用率sirq进行降序排序。N1下为Top One的CPU的利用率value、cpu核号cpu和指标名idct。
$ tsar2 cputop -l -i 1 -F 3 -S idle -r -I 0-63
Time --N1-- N1- -N1- --N2-- N2- -N2- --N3-- N3- -N3-
Time value cpu idct value cpu idct value cpu idct
19/09/21-16:20:23 0.00 46 idle 0.00 37 idle 0.00 35 idle
19/09/21-16:20:24 0.00 1 idle 0.00 46 idle 0.00 37 idle
19/09/21-16:20:25 0.00 1 idle 0.00 46 idle 0.00 37 idle
19/09/21-16:20:26 0.00 1 idle 0.00 46 idle 0.00 30 idle
19/09/21-16:20:27 0.00 46 idle 0.00 30 idle 0.00 37 idle
我们还可以选择按照CPU空闲的idle进行排序，-r选项选中则按照升序排序。大I选项参数指定参与排序的cpu核号列表。
功能规划中
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