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htop 是 Linux 下常用的进程监控工具，它比传统的 top 更友好、更直观，尤其在分析多线程或多进程程序时非常有用。
以下截图就是在运行 Faster-LIO 实时建图时的 htop 状态展示：
🔍 一、颜色说明
- 白色（或亮色）字体：表示一个主进程或父线程，即程序的入口线程。
- 绿色字体：表示与主进程相关联的子线程或子进程。
- 缩进结构：显示它们之间的父子/主从关系，方便一眼看出整个程序的结构。
🧩 二、以 Faster-LIO 为例分析
- 主线程 PID 28301：运行的是
/home/nvidia/lite_cog/slam/devel/lib/faster_lio/run_mapping_online。 - 子线程 PID 34799、28359、32090 等：也是执行相同路径的命令，被缩进显示，表明它们是主进程的子线程或 fork 出来的子进程。
这类程序往往是使用多线程进行点云处理、IMU 插值、地图更新等任务，每个绿色行代表一个并发执行的模块。
📊 三、如何解读资源占用
- CPU%：显示每个线程/进程的实时 CPU 占用。比如 PID 28301 达到 328%，说明该线程使用了多个核心。
- MEM%：该线程使用的内存占比。
- TIME+：线程从创建开始累积的运行时间，观察哪一部分最耗时。
- Command：可以看到完整的执行命令行，辨别模块来源。
🛠️ 四、实用技巧
- F5 (Tree View)：切换为树形视图，自动显示主从关系（截图中已开启）。
- F6 (Sort)：可以按 CPU、内存等排序，快速识别资源瓶颈。
- F3 (Search)：搜索特定进程，如输入关键词
lio定位建图进程。 - F9 (Kill)：终止某个线程或进程（需谨慎使用）。
✅ 总结
在使用 htop 分析如 Faster-LIO、ROS2、Python 多线程程序时，善用颜色和缩进结构可以：
- 快速定位主线程与其子模块；
- 分析系统资源瓶颈；
- 判断是否存在死循环、线程泄露等问题。