python实现监控linux性能及进程消耗性能的方法

实现监控Linux性能及进程消耗性能的方法主要包含以下几个步骤：

第一步：安装必要软件

监控Linux性能和进程消耗性能通常需要借助于第三方工具，比如Grafana和Prometheus。可以参考以下步骤安装这两个软件（注：以下操作基于Ubuntu系统）：

安装最新版Grafana：
wget -q -O - https://packages.grafana.com/gpg.key | sudo apt-key add - sudo add-apt-repository "deb https://packages.grafana.com/oss/deb stable main" sudo apt-get update sudo apt-get install grafana
安装最新版Prometheus：
wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.33.0/prometheus-2.33.0.linux-amd64.tar.gz tar xvfz prometheus-2.33.0.linux-amd64.tar.gz cd prometheus-2.33.0.linux-amd64/

第二步：编写Python代码

为了获取Linux性能和进程消耗性能的数据，需要编写Python代码。可以参考以下示例代码：

import psutil
import time

while True:
    #获取CPU和内存使用情况
    cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)
    mem_info = psutil.virtual_memory()

    print("CPU使用率：", cpu_percent, "%")
    print("内存使用情况：", mem_info.used/1024/1024, "MB")

    #获取进程消耗性能的数据
    for proc in psutil.process_iter(['pid', 'name', 'cpu_percent', 'memory_percent']):
        try:
            pinfo = proc.as_dict(attrs=['pid', 'name', 'cpu_percent', 'memory_percent'])
        except psutil.NoSuchProcess:
            pass
        else:
            print(pinfo)

    time.sleep(5) #每隔5秒获取一次数据

第三步：将数据发送给Prometheus

Python代码获取到数据后，需要将其发送给Prometheus。可以使用Python的Prometheus客户端库来实现，步骤如下：

安装Python的Prometheus客户端库：
pip install prometheus_client
在Python代码中加入以下代码：
```python
from prometheus_client import CollectorRegistry, Gauge, push_to_gateway

#创建一个CollectorRegistry对象
registry = CollectorRegistry()

#创建两个Gauge对象
cpu_usage = Gauge('cpu_usage', 'CPU usage percentage', registry=registry)
mem_usage = Gauge('mem_usage', 'Memory usage in megabytes', registry=registry)

#将获取到的CPU和内存使用情况数据发送给Prometheus
cpu_usage.set(cpu_percent)
mem_usage.set(mem_info.used/1024/1024)

#推送数据到Prometheus
push_to_gateway('localhost:9091', job='my_job', registry=registry)
```

这样就将获取到的CPU和内存使用情况数据发送给了本地的Prometheus的9091端口，并定义了一个名为"my_job"的job。

第四步：在Grafana中创建面板

最后一步是在Grafana中创建一个面板，用来展示Linux性能和进程消耗性能的数据。可以参考以下步骤：

打开Grafana网页，进入管理页面，添加数据源，选择Prometheus，并输入9091端口的访问地址。
创建一个新的Dashboard，选择Graph Panel，并将数据源设为刚刚添加的数据源。
编辑该Graph Panel的查询语句，如下：
sum(rate(cpu_usage[1m])) by (job) #CPU usage sum(mem_usage{job="my_job"}) by (job) #Memory usage max(process_cpu_percent{job="my_job"，name=~".*"}) by (name) #Process CPU usage max(process_memory_percent{job="my_job"，name=~".*"}) by (name) #Process memory usage
这样就可以展示CPU和内存使用情况，以及每个进程的CPU和内存消耗情况。

以上便是实现监控Linux性能及进程消耗性能的完整攻略，下面是两条示例说明：

示例一：监控Redis Server的性能

我们想要监控运行在Linux上的Redis Server的性能，可以按照以下步骤操作：

在Prometheus中新增一个job，名为"redis_server"。
编写Python代码，获取Redis Server的性能数据，并将其发送给Prometheus。
```python
import prometheus_client
import redis
import time

r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
count = 0

创建两个Gauge对象

redis_connections = prometheus_client.Gauge('redis_connections', 'Redis connections', ['job'])
redis_commands_processed_total = prometheus_client.Gauge('redis_commands_processed_total', 'Redis commands processed total', ['job'])
redis_command_errors_total = prometheus_client.Gauge('redis_command_errors_total', 'Redis command errors total', ['job'])

while True:
redis_info = r.info()
print(count, redis_info)
count += 1
```
# 发送Redis Server的性能数据给Prometheus
redis_connections.labels(job='redis_server').set(redis_info['connected_clients'])
redis_commands_processed_total.labels(job='redis_server').set(redis_info['total_commands_processed'])
redis_command_errors_total.labels(job='redis_server').set(redis_info['total_commands_processed'] - redis_info['total_commands_processed'])

prometheus_client.push_to_gateway('localhost:9091', job='redis_server', registry=prometheus_client.CollectorRegistry())
time.sleep(1)
```

```

在Grafana中创建一个新的Dashboard，选择Graph Panel，并设置数据源为Prometheus，查询语句为：
redis_connections{job="redis_server"} redis_commands_processed_total{job="redis_server"} redis_command_errors_total{job="redis_server"}
这样就可以在Grafana中展示Redis Server的连接数、已处理命令数以及出错命令数等指标了。

示例二：监控Django Web应用的性能

我们想要监控运行基于Django框架的Web应用的性能，可以按照以下步骤操作：

在Python的Django项目中集成之前编写的Python代码，以获取关键性能数据，并将其发送给Prometheus。
在Grafana中创建一个新的Dashboard，选择Graph Panel，并设置数据源为Prometheus，查询语句为：
sum(rate(cpu_usage{job="django_server"}[1m])) by (job) #CPU usage sum(mem_usage{job="django_server"}) by (job) #Memory usage max(process_cpu_percent{job="django_server"，name=~".*"}) by (name) #Process CPU usage max(process_memory_percent{job="django_server"，name=~".*"}) by (name) #Process memory usage
这样就可以展示Django Web应用的CPU和内存使用情况，以及每个进程的CPU和内存消耗情况。

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