应直接监控 Nginx 进程的 CPU 和内存占用，结合 ps/top 命令、node_exporter 进程采集、stub_status 状态联动分析，并在 Docker 场景下通过 docker stats 或 cgroup 获取宿主机视角资源数据。
直接监控 Nginx 进程本身的 CPU 和内存占用，不能只依赖 Nginx 内置模块（如 stub_status），它不提供进程级资源数据。你需要结合操作系统级工具与轻量采集机制，才能准确、稳定地获取真实资源消耗。
用系统命令实时抓取进程指标
Linux 下最直接的方式是通过 ps 或 top 的批处理模式提取 Nginx 主/工作进程的资源使用：
-
ps -C nginx -o pid,ppid,%cpu,%mem,rss,vsz --no-headers：列出所有 nginx 进程（主进程 + worker），输出 PID、CPU 百分比、内存占比、物理内存（KB）、虚拟内存（KB） - 若需区分主进程与 worker，可加
--forest或按PPID过滤：主进程 PPID 为 1，worker 进程 PPID 为主进程 PID - 推荐每 10–15 秒采样一次，避免高频调用带来额外开销
集成到 Prometheus 监控体系
生产环境推荐用 node_exporter 配合进程匹配规则，无需额外脚本：
- 确保 node_exporter 启动时启用
--collector.processes - 在 Prometheus 配置中添加进程匹配规则，例如：
- job_name: 'nginx-process'
metrics_path: /probe
params:
module: [process]
static_configs:
- targets: ['nginx']
relabel_configs:
- source_labels: [__address__]
target_label: __param_target
- source_labels: [__param_target]
target_label: instance
- target_label: __address__
replacement: localhost:9100 - 查询语句示例：
process_cpu_seconds_total{job="nginx-process", process_name=~"nginx.*"}process_resident_memory_bytes{job="nginx-process", process_name=~"nginx.*"}
配合 Nginx 自身状态做关联分析
CPU/内存升高未必是 Nginx 本身问题，需和请求负载联动判断：
- 启用
stub_status模块，暴露/nginx_status接口获取活跃连接数、接受/处理请求数等 - 用脚本（如 Bash 或 Python）定时拉取该接口，并同步执行
ps命令，把请求速率（如 req/sec）与 CPU% 做时间对齐 - 若 QPS 上升但 CPU 不明显增长 → 可能 I/O 等待或缓存命中率高；若 CPU 飙升但 QPS 平稳 → 留意是否开启高开销功能（如高阶 gzip、复杂 rewrite）
注意 Docker 容器场景的特殊性
若 Nginx 运行在 Docker 中（如 Nginx Proxy Manager），进程指标需从宿主机视角采集：
- 容器内看到的 PID 是隔离后的，
ps结果不可直接用于宿主机监控 - 应使用
docker stats nginx-proxy-manager --no-stream获取实时 CPU%、内存使用量（MB/GB）、内存限制值 - 更规范的做法：在
docker run或docker-compose.yml中设置resources.limits，再通过 cgroup 文件（如/sys/fs/cgroup/memory/docker/xxx/memory.usage_in_bytes）读取精确值
