一、概念:
lsof全名list opened files,也就是列举系统中已经被打开的文件,进程打开的端口(TCP、UDP)。linux环境中,任何事物都是文件,设备是文件,目录是文件,甚至sockets也是文件。所以,用好lsof命令,对日常的linux管理非常有帮助,也可以对系统监测以及排错将是很有帮助
使用lsof --help查看常用的数据语法:

二、展示的字段含义:

1、COMMAND:默认以9个字符长度显示命令名称。可使用+c参数指定显示的宽度,若+c后跟的参数为零,则显示命令的全名(-c)

2、PID:进程的ID号(-p )

3、PPID:父进程标识符(需要指定-R参数)

4、TID:如果是一个线程,显示线程 ID

5、USER:命令的执行UID或系统中登陆的用户名称。(-u)

6、FD:文件描述符 File Descriptor number,应用程序通过文件描述符识别该文件(-d)

7、TYPE:类型

8、DEVICE:使用character special、block special表示的设备号

9、SIZE/OFF:文件的大小,如果不能用大小表示的,会留空。

10、NODE:本地文件的inode id,索引节点(文件在磁盘上的标识)

11、NAME:挂载点和文件的全路径(链接会被解析为实际路径),或者连接双方的地址和端口、状态等

其中:FD文件描述符列表

(1)cwd:表示current work dirctory,即:应用程序的当前工作目录,这是该应用程序启动的目录,除非它本身对这个目录进行更改
(2)txt:该类型的文件是程序代码,如应用程序二进制文件本身或共享库,如上列表中显示的 /sbin/init 程序
(3)lnn:library references (AIX)(库引用);
(4)er:FD information error (see NAME column)(fd信息错误);
(5)jld:jail directory (FreeBSD)(监控目录);
(6)ltx:shared library text (code and data)(共享库文本);
(7)mxx :hex memory-mapped type number xx(十六进制内存映射类型号xx);
(8)m86:DOS Merge mapped file(DOS合并映射文件);
(9)mem:memory-mapped file(内存映射文件);
(10)mmap:memory-mapped device(内存映射设备);
(11)pd:parent directory(父目录);
(12)rtd:root directory(跟目录);
(13)tr:kernel trace file (OpenBSD)(内核跟踪文件);
(14)v86 VP/ix mapped file(VP/IX映射文件);
(15)0:表示标准输出
(16)1:表示标准输入
(17)2:表示标准错误

三、lsof常用语句详解

1. losf 文件名

作用:显示这个文件(ufile)被哪个程序调用

lsof /var/lib/mysql

 2. lsof  -c  systemd

作用:显示systemd进程使用了哪些文件

3. lsof  -p pid 

作用:显示pid进程使用了哪些文件

4. lsof  -i:端口号xx

作用:显示xx端口被哪些ip使用

5. lsof  +d  文件目录

作用: 显示文件目录下被打开的文件,不递归

6. lsof  +D  文件目录

作用: 显示文件目录下被打开的文件,递归

7. lsof  -u  username

作用:显示用户打开的文件

losf命令详解的更多相关文章

  1. Git初探--笔记整理和Git命令详解

    几个重要的概念 首先先明确几个概念: WorkPlace : 工作区 Index: 暂存区 Repository: 本地仓库/版本库 Remote: 远程仓库 当在Remote(如Github)上面c ...

  2. linux yum命令详解

    yum(全称为 Yellow dog Updater, Modified)是一个在Fedora和RedHat以及SUSE中的Shell前端软件包管理器.基於RPM包管理,能够从指定的服务器自动下载RP ...

  3. Linux下ps命令详解 Linux下ps命令的详细使用方法

    http://www.jb51.net/LINUXjishu/56578.html Linux下的ps命令比较常用 Linux下ps命令详解Linux上进程有5种状态:1. 运行(正在运行或在运行队列 ...

  4. Docker命令详解

    Docker命令详解   最近学习Docker,将docker所有命令实验了一番,特整理如下: # docker --help Usage: docker [OPTIONS] COMMAND [arg ...

  5. linux awk命令详解

    linux awk命令详解 简介 awk是一个强大的文本分析工具,相对于grep的查找,sed的编辑,awk在其对数据分析并生成报告时,显得尤为强大.简单来说awk就是把文件逐行的读入,以空格为默认分 ...

  6. android adb 命令详解

    ADB (Android Debug Bridge)  是android SDK中的工具,需要先配置环境变量才能使用.起调试桥的作用,可以管理安卓设备.(也叫debug工具) ---------查看设 ...

  7. Git 常用命令详解

    Git 是一个很强大的分布式版本管理工具,它不但适用于管理大型开源软件的源代码(如:linux kernel),管理私人的文档和源代码也有很多优势(如:wsi-lgame-pro) Git 的更多介绍 ...

  8. Top 命令详解

    Top 命令详解 先感受一下top命令的执行结果吧!哈哈-- top - 17:32:34 up 3 days, 8:04, 5 users, load average: 0.09, 0.12, 0. ...

  9. Ruby Gem命令详解

    转自:http://www.jianshu.com/p/728184da1699 Gem介绍: Gem是一个管理Ruby库和程序的标准包,它通过Ruby Gem(如 http://rubygems.o ...

随机推荐

  1. 『现学现忘』Docker基础 — 40、发布镜像到Docker Hub

    目录 1.准备工作 2.Docker登陆命令 3.Docker提交命令 4.总结: 5.补充:docker tag命令 1.准备工作 Docker Hub地址:https://hub.docker.c ...

  2. 两分钟解决Python读取matlab的.mat数据

    Matlab是学术界非常受欢迎的科学计算平台,matlab提供强大的数据计算以及仿真功能.在Matlab中数据集通常保存为.mat格式.那么如果我们想要在Python中加载.mat数据应该怎么办呢?所 ...

  3. docker安装Sentinel

    1.拉取镜像 docker pull bladex/sentinel-dashboard:latest 2.运行 docker run --name sentinel --restart=always ...

  4. 洛谷 P1714 切蛋糕 单调队列

    这个题比较显然,要用前缀和来做.但只用前缀和是过不去的,会TLE,所以需要进行优化. 对于每个前缀和数组 b 中的元素,都可以找到以 b[i] 结尾的子段最大值 p[i],显然,最终的 ans 就是 ...

  5. 记录一下第一次在CodeForces供题的事(未完待续)

    3月11日 因为想出题而开始打比赛上分 (Rating 1727) (期间最低掉到 1669) 6月4日凌晨 上分,有了权限 (Rating 2141) 6月4-6日 出了七道题 6月8-12日 又出 ...

  6. Ubuntu安装python各版本

    编译安装的话,之前遇到过很多小问题,感觉还是通过添加这个ppa方式装的比较稳,缺点是可能安装的比较慢,可配合proxychain4 sudo apt install software-properti ...

  7. electron+vue 环境搭建

    一.环境介绍及会遇到的困难 electron是一款比较流行的桌面可视化开发工具,通过html+js+css实现桌面应用,优点就是多平台开发以及UI好看.缺点是外网npm仓库速度慢.话不多说开始我的教程 ...

  8. 免费SSL证书申请及部署实践

    网络上关于如何签发免费SSL证书的博文一大片,但是真正操作起来的能让新手不迷惑的却很少,很多操作步骤受限于国内无法访问外网的阻碍,导致无法真正实施成功. 实际上,关于申请免费SSL证书主要涉及两大部分 ...

  9. Note -「狄利克雷前缀和」

    学到一个诡异东西,当个 Trick 处理用吧. 现在有一个形如 \(\sum \limits _{i = 1} ^{n} \sum \limits _{d | i} f(d)\) 的柿子,不难发现可以 ...

  10. AlexNet—论文分析及复现

    AlexNet卷积神经网络是由Alex Krizhevsky等人在2012年的ImagNet图像识别大赛获得冠军的一个卷积神经网络,该网络放到现在相对简单,但也是深度学习不错的卷积神经网络.论文:&l ...