基于python的Linux系统指定进程性能监控思路详解

(编辑:jimmy 日期: 2024/12/25 浏览:2)

监控Linux服务器的工具、组件和程序网上有很多,但是一台服务器上会有很多进程同时运行,特别是做性能测试的时候,可能一台服务器上部署多个服务,如果只监控整个服务器的CPU和内存,当某个服务出现性能问题时,并不能有效准确的定位出(当然通过其他工具也可以实现),因此,很有必要只监控指定的进程。需求明确了,于是动手撸了一个性能监控脚本。

一、整体思路

1、为了方便的启动监控和停止监控,在想查看监控结果的时候随时查看监控结果,用flask开启了一个服务,通过发送get请求可以随时启停监控和查看监控结果。
2、针对控制是否监控cpu、内存、IO,开启多线程监控。
3、为了减少对其他组件的依赖,将监控结果写到日志中。
4、为了方便查看监控结果,直接将结果以html方式返回。

基于python的Linux系统指定进程性能监控思路详解

二、配置文件

config.py

IP = '127.0.0.1'
PORT = '5555'
LEVEL = 'INFO' # log level
BACKUP_COUNT = 9 # log backup counter
LOG_PATH = 'logs' # log path
INTERVAL = 1 # interval, run command interval.
SLEEPTIME = 3 # interval, when stopping monitor, polling to start monitor when satisfying condition.
ERROR_TIMES = 5 # times, number of running command. When equal, automatically stopped monitor.
IS_JVM_ALERT = True # Whether to alert when the frequency of Full GC is too high.
IS_MONITOR_SYSTEM = True # Whether to monitor system's CPU and Memory.
IS_MEM_ALERT = True # Whether to alert when memory is too low. Alert by sending email.
MIN_MEM = 2  # Minxium memory, uint: G
# 0: don't clear cache, 1: clear page caches, 2: clear dentries and inodes caches, 3: include 1 and 2;
# echo 1 >/proc/sys/vm/drop_caches
ECHO = 0
SMTP_SERVER = 'smtp.sina.com' # SMTP server
SENDER_NAME = '张三'  # sender name
SENDER_EMAIL = 'zhangsan@qq.com' # sender's email
PASSWORD = 'UjBWYVJFZE9RbFpIV1QwOVBUMDlQUT09' # email password, base64 encode.
RECEIVER_NAME = 'baidu_all' # receiver name
RECEIVER_EMAIL = ['zhangsan@qq.com', 'zhangsi@qq.com'] # receiver's email
DISK = 'device1' # Which disk your application runs
START_TIME = 'startTime.txt' # Store the time of start monitoring.
FGC_TIMES = 'FullGC.txt' # Store the time of every FullGC time.
# html
HTML = '<html><body>{}</body><html>'
ERROR = '<p style="color:red">{}</p>'
HEADER = '<div id="header"><h2 align="center">Performance Monitor (pid={})</h2></div>'
ANALYSIS = '<div id="container" style="width:730px; margin:0 auto">{}</div>'

IP和PORT:开启服务的服务器IP和端口,必须和所监控的服务在同一台服务器上;
BACKUP_COUNT:默认为9,即只保留最近9天监控结果;
INTERVAL:两次监控的时间间隔,默认为1s,主要用于cpu和内存监控,当同时监控多个端口或进程时,请将该值设小一点;
ERROR_TIMES:命令执行失败次数,当大于该次数时,则会自动停止监控;主要用于监控指定的进程,如果进程被杀掉,则必须自动停止监控,且必须手动触发再次开始监控;如果监控指定的端口,当端口的进程被杀掉后,也会停止监控,如果端口被重新启动,则自动开始监控;
IS_JVM_ALERT:仅针对java应用,如果频繁FullGC,则邮件提醒;一般性能测试,FullGC的频率不得小于3600秒;
IS_MONITOR_SYSTEM :是否监控系统总CPU使用率和剩余内存;
IS_MEM_ALERT:当系统剩余内存过低时,是否邮件提醒;
MIN_MEM:允许系统最小剩余内存,单位为G;
ECHO:当系统剩余内存过低时,是否释放缓存;0为不释放,1为释放页面缓存,2为释放dentries和inodes缓存,3为释放1和2;
DISK:磁盘号,如果监控IO,需要输入磁盘号,通过df -h 文件名查看当前文件挂在哪个磁盘下;
START_TIME:记录每次手动触发开始监控的时间;
FGC_TIMES:记录每次FullGC的时间,用于排查问题;

三、接口和服务

server.py

server = Flask(__name__)
permon = PerMon()
# 开启多线程
t = [threading.Thread(target=permon.write_cpu_mem, args=()),
 threading.Thread(target=permon.write_io, args=())]
for i in range(len(t)):
 t[i].start()
# 开始监控
# http://127.0.0.1:5555/runMonitor"external nofollow" href="http://127.0.0.1:5555/runMonitor">http://127.0.0.1:5555/runMonitor"external nofollow" href="http://127.0.0.1">http://127.0.0.1:
5555/plotMonitor"text-align: center">基于python的Linux系统指定进程性能监控思路详解

六、扩展函数

extern.py 有两个功能

1、端口转进程

try:
 result = os.popen(f'netstat -nlp|grep {port} |tr -s " "').readlines()
 res = [line.strip() for line in result if str(port) in line]
 p = res[0].split(' ')
 pp = p[3].split(':')[-1]
 if str(port) == pp:
 pid = p[-1].split('/')[0]
except Exception as err:
 logger.logger.error(err)

2、查找包含监控结果的日志

整体思路:

        (1)根据输入的开始时间和结束时间,查找包含这段时间的所有日志文件;
        (2)根据查找出来的日志文件,找出包含监控结果的所有日志;
        (3)画图的时候遍历找出的所有日志。

补充

1、为了方便查看最近一次开始监控的时间,会将每一次开始监控的时间写到startTime.txt文件中;

2、为了方便排查java应用可能出现的问题,将每一次Full GC的时间写到FullGC.txt文件中。

项目地址:https://github.com/leeyoshinari/performance_monitor

总结

以上所述是小编给大家介绍的基于python的Linux系统指定进程性能监控,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持!
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