用 Python 腳本實(shí)現(xiàn)對(duì) Linux 服務(wù)器的監(jiān)控

版本說明

Linux 服務(wù)器是 Ubuntu 12.10

Python 版本 是 2.7

工作原理：基于/proc 文件系統(tǒng)

Linux 系統(tǒng)為管理員提供了非常好的方法，使其可以在系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)更改內(nèi)核，而不需要重新引導(dǎo)內(nèi)核系統(tǒng)，這是通過/proc 虛擬文件系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的。/proc 文件虛擬系統(tǒng)是一種內(nèi)核和內(nèi)核模塊用來向進(jìn)程（process）發(fā)送信息的機(jī)制（所以叫做“/proc”），這個(gè)偽文件系統(tǒng)允許與內(nèi)核內(nèi)部數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)交互，獲取有關(guān)進(jìn)程的有用信息，在運(yùn)行中（on the fly）改變?cè)O(shè)置（通過改變內(nèi)核參數(shù)）。與其他文件系統(tǒng)不同，/proc 存在于內(nèi)存而不是硬盤中。proc 文件系統(tǒng)提供的信息如下：

進(jìn)程信息：系統(tǒng)中的任何一個(gè)進(jìn)程，在 proc 的子目錄中都有一個(gè)同名的進(jìn)程 ID，可以找到 cmdline、mem、root、stat、statm，以及 status。某些信息只有超級(jí)用戶可見，例如進(jìn)程根目錄。每一個(gè)單獨(dú)含有現(xiàn)有進(jìn)程信息的進(jìn)程有一些可用的專門鏈接，系統(tǒng)中的任何一個(gè)進(jìn)程都有一個(gè)單獨(dú)的自鏈接指向進(jìn)程信息，其用處就是從進(jìn)程中獲取命令行信息。

系統(tǒng)信息：如果需要了解整個(gè)系統(tǒng)信息中也可以從/proc/stat 中獲得，其中包括 CPU 占用情況、磁盤空間、內(nèi)存對(duì)換、中斷等。

CPU 信息：利用/proc/CPUinfo 文件可以獲得中央處理器的當(dāng)前準(zhǔn)確信息。

負(fù)載信息：/proc/loadavg 文件包含系統(tǒng)負(fù)載信息。

系統(tǒng)內(nèi)存信息：/proc/meminfo 文件包含系統(tǒng)內(nèi)存的詳細(xì)信息，其中顯示物理內(nèi)存的數(shù)量、可用交換空間的數(shù)量，以及空閑內(nèi)存的數(shù)量等。

表 1 是 /proc 目錄中的主要文件的說明：

表 1 /proc 目錄中的主要文件的說明

下面本文的幾個(gè)例子都是使用 Python 腳本讀取/proc 目錄中的主要文件來實(shí)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)對(duì) Linux 服務(wù)器的監(jiān)控的 。

使用 Python 腳本實(shí)現(xiàn)對(duì) Linux 服務(wù)器的監(jiān)控

對(duì)于 CPU（中央處理器）監(jiān)測(cè)

腳本 1 名稱 CPU1.py，作用獲取 CPU 的信息。

清單 1.獲取 CPU 的信息

#!/usr/bin/env Python

from __future__ import print_function

from collections import OrderedDict

import pprint

def CPUinfo():

''' Return the information in /proc/CPUinfo

as a dictionary in the following format:

CPU_info['proc0']={...}

CPU_info['proc1']={...}

'''

CPUinfo=OrderedDict()

procinfo=OrderedDict()

nprocs = 0

with open('/proc/CPUinfo') as f:

for line in f:

if not line.strip():

# end of one processor

CPUinfo['proc%s' % nprocs] = procinfo

nprocs=nprocs+1

# Reset

procinfo=OrderedDict()

else:

if len(line.split(':')) == 2:

procinfo[line.split(':')[0].strip()] = line.split(':')[1].strip()

else:

procinfo[line.split(':')[0].strip()] = ''

return CPUinfo

if __name__=='__main__':

CPUinfo = CPUinfo()

for processor in CPUinfo.keys():

print(CPUinfo[processor]['model name'])

簡(jiǎn)單說明一下清單 1，讀取/proc/CPUinfo 中的信息，返回 list，每核心一個(gè) dict。其中 list 是一個(gè)使用方括號(hào)括起來的有序元素集合。List 可以作為以 0 下標(biāo)開始的數(shù)組。Dict 是 Python 的內(nèi)置數(shù)據(jù)類型之一, 它定義了鍵和值之間一對(duì)一的關(guān)系。OrderedDict 是一個(gè)字典子類，可以記住其內(nèi)容增加的順序。常規(guī) dict 并不跟蹤插入順序，迭代處理時(shí)會(huì)根據(jù)鍵在散列表中存儲(chǔ)的順序來生成值。在 OrderedDict 中則相反，它會(huì)記住元素插入的順序，并在創(chuàng)建迭代器時(shí)使用這個(gè)順序。

可以使用 Python 命令運(yùn)行腳本 CPU1.py 結(jié)果見圖 1

# Python CPU1.py

Intel(R) Celeron(R) CPU E3200 ?@ 2.40GHz

圖 1.運(yùn)行清單 1

也可以使用 chmod 命令添加權(quán)限收直接運(yùn)行 CPU1.py

#chmod +x CPU1.py

# ./CPU1.py

對(duì)于系統(tǒng)負(fù)載監(jiān)測(cè)

腳本 2 名稱 CPU2.py，作用獲取系統(tǒng)的負(fù)載信息

清單 2 獲取系統(tǒng)的負(fù)載信息

#!/usr/bin/env Python

import os

def load_stat():

loadavg = {}

f = open("/proc/loadavg")

con = f.read().split()

f.close()

loadavg['lavg_1']=con[0]

loadavg['lavg_5']=con[1]

loadavg['lavg_15']=con[2]

loadavg['nr']=con[3]

loadavg['last_pid']=con[4]

return loadavg

print "loadavg",load_stat()['lavg_15']

簡(jiǎn)單說明一下清單 2：清單 2 讀取/proc/loadavg 中的信息，import os ：Python 中 import 用于導(dǎo)入不同的模塊，包括系統(tǒng)提供和自定義的模塊。其基本形式為：import 模塊名 [as 別名]，如果只需要導(dǎo)入模塊中的部分或全部?jī)?nèi)容可以用形式：from 模塊名 import *來導(dǎo)入相應(yīng)的模塊。OS 模塊 os 模塊提供了一個(gè)統(tǒng)一的操作系統(tǒng)接口函數(shù)，os 模塊能在不同操作系統(tǒng)平臺(tái)如 nt，posix 中的特定函數(shù)間自動(dòng)切換，從而實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)操作。

可以使用 Python 命令運(yùn)行腳本 CPU1.py 結(jié)果見圖 2 # Python CPU2.py

圖 2.運(yùn)行清單 2

對(duì)于內(nèi)存信息的獲取

腳本 3 名稱 mem.py，作用是獲取內(nèi)存使用情況信息

清單 3 獲取內(nèi)存使用情況

#!/usr/bin/env Python

from __future__ import print_function

from collections import OrderedDict

def meminfo():

''' Return the information in /proc/meminfo

as a dictionary '''

meminfo=OrderedDict()

with open('/proc/meminfo') as f:

for line in f:

meminfo[line.split(':')[0]] = line.split(':')[1].strip()

return meminfo

if __name__=='__main__':

#print(meminfo())

meminfo = meminfo()

print('Total memory: {0}'.format(meminfo['MemTotal']))

print('Free memory: {0}'.format(meminfo['MemFree']))

簡(jiǎn)單說明一下清單 3：清單 3 讀取 proc/meminfo 中的信息，Python 字符串的 split 方法是用的頻率還是比較多的。比如我們需要存儲(chǔ)一個(gè)很長(zhǎng)的數(shù)據(jù)，并且按照有結(jié)構(gòu)的方法存儲(chǔ)，方便以后取數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。當(dāng)然可以用 json 的形式。但是也可以把數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到一個(gè)字段里面，然后有某種標(biāo)示符來分割。 Python 中的 strip 用于去除字符串的首位字符，最后清單 3 打印出內(nèi)存總數(shù)和空閑數(shù)。

可以使用 Python 命令運(yùn)行腳本 mem.py 結(jié)果見圖 3。 # Python mem.py

圖 3.運(yùn)行清單 3

#!/usr/bin/env Python

import time

import sys

if len(sys.argv) > 1:

INTERFACE = sys.argv[1]

else:

INTERFACE = 'eth0'

STATS = []

print 'Interface:',INTERFACE

def rx():

ifstat = open('/proc/net/dev').readlines()

for interface in ?ifstat:

if INTERFACE in interface:

stat = float(interface.split()[1])

STATS[0:] = [stat]

def tx():

ifstat = open('/proc/net/dev').readlines()

for interface in ?ifstat:

if INTERFACE in interface:

stat = float(interface.split()[9])

STATS[1:] = [stat]

print 'In Out'

rx()

tx()

while True:

time.sleep(1)

rxstat_o = list(STATS)

rx()

tx()

RX = float(STATS[0])

RX_O = rxstat_o[0]

TX = float(STATS[1])

TX_O = rxstat_o[1]

RX_RATE = round((RX - RX_O)/1024/1024,3)

TX_RATE = round((TX - TX_O)/1024/1024,3)

print RX_RATE ,'MB ',TX_RATE ,'MB'

簡(jiǎn)單說明一下清單 4：清單 4 讀取/proc/net/dev 中的信息，Python 中文件操作可以通過 open 函數(shù)，這的確很像 C 語(yǔ)言中的 fopen。通過 open 函數(shù)獲取一個(gè) file object，然后調(diào)用 read()，write()等方法對(duì)文件進(jìn)行讀寫操作。另外 Python 將文本文件的內(nèi)容讀入可以操作的字符串變量非常容易。文件對(duì)象提供了三個(gè)“讀”方法： read()、readline() 和 readlines()。每種方法可以接受一個(gè)變量以限制每次讀取的數(shù)據(jù)量，但它們通常不使用變量。 .read() 每次讀取整個(gè)文件，它通常用于將文件內(nèi)容放到一個(gè)字符串變量中。然而 .read() 生成文件內(nèi)容最直接的字符串表示，但對(duì)于連續(xù)的面向行的處理，它卻是不必要的，并且如果文件大于可用內(nèi)存，則不可能實(shí)現(xiàn)這種處理。.readline() 和 .readlines() 之間的差異是后者一次讀取整個(gè)文件，象 .read() 一樣。.readlines() 自動(dòng)將文件內(nèi)容分析成一個(gè)行的列表，該列表可以由 Python 的 for … in … 結(jié)構(gòu)進(jìn)行處理。另一方面，.readline() 每次只讀取一行，通常比 .readlines() 慢得多。僅當(dāng)沒有足夠內(nèi)存可以一次讀取整個(gè)文件時(shí)，才應(yīng)該使用 .readline()。最后清單 4 打印出網(wǎng)絡(luò)接口的輸入和輸出情況。

可以使用 Python 命令運(yùn)行腳本 net.py 結(jié)果見圖 4 #Python net.py

圖 4.運(yùn)行清單 4

監(jiān)控 Apache 服務(wù)器進(jìn)程的 Python 腳本

Apache 服務(wù)器進(jìn)程可能會(huì)因?yàn)橄到y(tǒng)各種原因而出現(xiàn)異常退出，導(dǎo)致 Web 服務(wù)暫停。所以筆者寫一個(gè) Python 腳本文件：

清單 5 crtrl.py 監(jiān)控 Apache 服務(wù)器進(jìn)程的 Python 腳本

#!/usr/bin/env Python

import os, sys, time

while True:

time.sleep(4)

try:

ret = os.popen('ps -C apache -o pid,cmd').readlines()

if len(ret) < 2:

print "apache 進(jìn)程異常退出， 4 秒后重新啟動(dòng)"

time.sleep(3)

os.system("service apache2 restart")

except:

print "Error", sys.exc_info()[1]

設(shè)置文件權(quán)限為執(zhí)行屬性（使用命令 chmod +x crtrl.py），然后加入到/etc/rc.local 即可，一旦 Apache 服務(wù)器進(jìn)程異常退出，該腳本自動(dòng)檢查并且重啟。 簡(jiǎn)單說明一下清單 5 這個(gè)腳本不是基于/proc 偽文件系統(tǒng)的，是基于 Python 自己提供的一些模塊來實(shí)現(xiàn)的 。這里使用的是 Python 的內(nèi)嵌 time 模板，time 模塊提供各種操作時(shí)間的函數(shù)。

總結(jié)

在實(shí)際工作中，Linux 系統(tǒng)管理員可以根據(jù)自己使用的服務(wù)器的具體情況編寫一下簡(jiǎn)單實(shí)用的腳本實(shí)現(xiàn)對(duì) Linux 服務(wù)器的監(jiān)控。本文介紹一下使用 Python 腳本實(shí)現(xiàn)對(duì) Linux 服務(wù)器 CPU 、系統(tǒng)負(fù)載、內(nèi)存和 網(wǎng)絡(luò)使用情況的監(jiān)控腳本的編寫方法

Linux Python

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