dstat: объединённая статистика системы в реальном времени

В этой статье разберёмся с dstat — утилитой, которая объединяет кучу системных метрик в одном месте и даёт тебе реальное представление о том, что происходит на сервере прямо сейчас. Почему это важно? Потому что когда твой сервер начинает тормозить, а клиенты уже стучат тебе в Telegram, хочется быстро понять, что именно пошло не так: перегрузка CPU, уперлись в диск, сеть лагает или память ушла в swap. Dstat — это как швейцарский нож для мониторинга: всё под рукой, наглядно и мощно.

Зачем нужен dstat и почему это не просто «ещё одна утилита»

Если ты когда-нибудь пытался одновременно смотреть top, iostat, vmstat и ifstat, чтобы понять, что жрёт ресурсы — ты поймёшь, почему dstat стал любимцем многих админов. Он заменяет кучу инструментов, показывает всё в одной табличке, и умеет сохранять данные для последующего анализа. Это особенно круто, если у тебя облачный сервер, VPS или выделенный сервер (кстати, если нужен, вот VPS и dedicated).

Проблема: разрозненные данные и неудобство

• Ты видишь загрузку CPU в top, но не знаешь, не уходит ли память в swap.
• В iostat видно диск, но не видно, что происходит с сетью.
• Всё это можно собрать вручную, но это долго и неудобно.

Dstat решает эту проблему: всё в одном окне, плюс куча плагинов и гибкая настройка вывода.

Как работает dstat: под капотом

Dstat написан на Python и работает как агрегатор: он периодически опрашивает ядро и /proc, собирает кучу статистики по ресурсам и выводит её в табличной форме. Каждый столбец — это отдельный ресурс: CPU, память, диск, сеть, swap и т.д. Есть плагины для более экзотических вещей (например, PostgreSQL, NFS, процессоры AMD/Intel).

Алгоритм работы простой:

1. Читает системные файлы (/proc/stat, /proc/meminfo, /proc/net/dev и т.д.).
2. Вычисляет дельты между текущими и предыдущими значениями (например, сколько байт прошло по сети за секунду).
3. Выводит результат в консоль (или пишет в CSV/TSV для последующего анализа).
4. Работает в реальном времени, но можно сохранять логи для построения графиков.

Dstat не грузит систему — он просто читает уже собранную ядром статистику. Поэтому можно смело запускать даже на загруженных серверах.

Структура вывода

Вывод dstat — это горизонтальная таблица, где каждая строка — это период (по умолчанию 1 секунда), а столбцы — метрики. Например:

----total-cpu-usage---- -dsk/total- -net/total- ---paging-- ---system--
usr sys idl wai hiq siq| read  writ| recv  send|  in   out | int   csw
  1   0  98   0   0   0|   0     0 |   0     0 |   0     0 |  50   100

Можно добавить или убрать столбцы через параметры командной строки.

Быстрая и простая настройка dstat

Установка

Dstat есть почти во всех репозиториях. Наиболее частые команды:

# Debian/Ubuntu
sudo apt update
sudo apt install dstat

# CentOS/RHEL/Fedora
sudo yum install dstat
# или
sudo dnf install dstat

# Arch Linux
sudo pacman -S dstat

# MacOS (через Homebrew)
brew install dstat

Базовый запуск

Самый простой способ посмотреть всё и сразу:

dstat

Это даст тебе базовый набор метрик: CPU, диск, сеть, память, swap, прерывания и переключения контекста.

Часто используемые опции

• -c — только CPU
• -d — только диск
• -n — только сеть
• -m — только память
• -s — только swap
• --top-cpu — топ процессов по CPU
• --top-mem — топ процессов по памяти
• --output файл.csv — записать вывод в CSV для анализа
• -t — добавить колонку времени
• 1 10 — обновлять раз в секунду, всего 10 раз

Пример: мониторим CPU, диск и сеть, пишем в файл:

dstat -cdn --output stats.csv 1 60

Это соберёт статистику за минуту, обновляя каждую секунду.

Расширенные плагины

Dstat поддерживает плагины, которые можно посмотреть командой:

dstat --list

Например, чтобы мониторить PostgreSQL или NFS:

dstat --pgsql --nfs3

Или посмотреть топ процессов по CPU:

dstat --top-cpu

Практические советы

• Запускай dstat в screen или tmux, чтобы не терять мониторинг при разрыве ssh-сессии.
• Пиши вывод в файл, чтобы потом строить графики (например, через Excel, LibreOffice или Python matplotlib).
• Используй -t для удобной привязки к времени.
• Отключай ненужные метрики, чтобы не захламлять вывод.

Примеры и кейсы: когда dstat реально спасает

Положительные примеры

• Анализ «узких мест» перед масштабированием: dstat сразу показывает, где затык — CPU, диск или сеть.
• Отлов багов в скриптах: видно, когда cron-задача жрёт все ресурсы.
• Подготовка к миграции: сравниваешь метрики до и после, чтобы убедиться, что ничего не сломалось.

Отрицательные примеры

• Запуск dstat без понимания, что смотреть — просто красивая таблица, но пользы ноль.
• Слишком частый сбор данных — гигантские логи, которые никто не анализирует.
• Путаница в колонках: не все метрики очевидны, читай man dstat!

Ошибки новичков, мифы и похожие решения

Типичные ошибки

• Запуск dstat без опций и удивление, что нет нужных метрик — всегда читай --help!
• Оставить dstat в фоне без ротации логов — привет, переполненный диск.
• Пытаться сравнивать метрики разных серверов без учёта нагрузки и железа.

Мифы

• «Dstat грузит систему» — нет, он просто читает /proc, нагрузка минимальна.
• «Dstat устарел» — да, он не так активно развивается, но всё ещё актуален и стабилен.
• «Dstat заменяет полноценный мониторинг» — нет, это инструмент для ручного анализа и быстрой диагностики.

Похожие решения

• htop — удобный интерактивный мониторинг процессов, но не показывает диск/сеть так подробно.
• glances — похож на dstat, но с более красивым интерфейсом и web-режимом (https://nicolargo.github.io/glances/).
• atop — продвинутый мониторинг с логированием, но сложнее в освоении (https://www.atoptool.nl/).
• collectl — гибкий мониторинг, но менее популярен (https://collectl.sourceforge.net/).
• iostat, vmstat, ifstat — узкоспециализированные, dstat их объединяет.

Статистика и сравнение

Dstat выигрывает в простоте, гибкости и расширяемости. Если нужен web-интерфейс — смотри в сторону glances.

Интересные факты и нестандартные способы использования

• Dstat можно использовать для бенчмаркинга: запусти нагрузочный тест и смотри, где система начинает «захлёбываться».
• Можно писать плагины на Python под свои задачи (например, мониторинг очереди RabbitMQ или состояния Docker-контейнеров).
• Через --output можно интегрировать dstat в свои скрипты для автоматической диагностики.
• Можно запускать dstat на удалённой машине через ssh и сразу писать логи на свой сервер.
• Можно использовать dstat для сравнения производительности разных облачных провайдеров перед выбором хостинга.

Автоматизация и новые возможности

Dstat легко интегрируется в автоматические скрипты:

dstat -cdn --output /tmp/dstat.csv 1 300
# Анализируем файл скриптом на Python или bash

• Можно запускать dstat в pre/post hooks при деплое приложений — сразу видно, где проседает сервер.
• Можно строить графики для SLA-отчётов или capacity planning.
• В связке с cron и logrotate — автоматический сбор статистики по расписанию.

Выводы и рекомендации

• Dstat — отличный инструмент для быстрой диагностики и мониторинга серверов в реальном времени.
• Он особенно полезен для админов, девопсов и всех, кто настраивает VPS, облако, выделенные серверы или Docker.
• Освой dstat — и ты всегда сможешь быстро найти причину тормозов, не переключаясь между кучей утилит.
• Для автоматизации и сбора статистики — интегрируй dstat в свои скрипты и пайплайны.
• Если нужен красивый web-интерфейс — посмотри на glances, но dstat незаменим для консольной диагностики.
• Не забывай про ротацию логов и минимальный набор метрик — не захламляй систему лишней информацией.

Официальный сайт dstat: https://github.com/dagwieers/dstat

Если хочешь попробовать dstat на своём сервере — выбирай VPS или выделенный сервер для экспериментов.

Dstat — это тот инструмент, который всегда должен быть под рукой. Быстро, просто, понятно. Не жди, пока сервер ляжет — мониторь заранее!