如何在Ubuntu上配置Python监控

在 Ubuntu 上配置 Python 监控

一 监控目标与方案选型

• 监控对象：系统资源（CPU、内存、磁盘、网络）、Python 进程数量与资源、关键目录变更、日志异常关键字。
• 方案选型：
  • 轻量自研：用 Python + psutil 采集指标，阈值判断，超阈值通过 SMTP 发邮件；定时用 cron 执行。
  • 现成一体化：安装 Glances（基于 Python），支持本地/远程 客户端-服务器 模式，多指标可视化与阈值着色。
  • 进程与服务视角：命令行 ps/pgrep/top/htop 快速排查；作为服务运行时用 systemd 管理并查看状态。

二 快速上手 系统资源监控脚本与告警

• 安装依赖
  • sudo apt update && sudo apt install -y python3 python3-pip
  • pip3 install psutil
• 最小可用脚本（阈值告警示例）
  • 说明：采集 CPU 1 秒均值 与 内存使用率；超过阈值调用邮件告警函数。
  • 使用：将发信参数替换为你的 SMTP 信息；脚本路径为 /opt/monitor/monitor.py。
  • 定时：执行 crontab -e 添加（每分钟执行一次）
    • • • • • • /usr/bin/python3 /opt/monitor/monitor.py
• 参考代码

  • import time, smtplib from email.mime.text import MIMEText import psutil

    CPU_THRESHOLD = 80 MEM_THRESHOLD = 90

    def send_alert(subject, body): smtp_host, smtp_port = “smtp.example.com”, 587 sender, password, receiver = “you@example.com”, “APP_PASSWORD”, “ops@example.com” msg = MIMEText(body, “plain”, “utf-8”) msg[“From”], msg[“To”], msg[“Subject”] = sender, receiver, subject with smtplib.SMTP(smtp_host, smtp_port) as s: s.starttls() s.login(sender, password) s.sendmail(sender, [receiver], msg.as_string())

    def check(): cpu = psutil.cpu_percent(interval=1) mem = psutil.virtual_memory().percent print(f"CPU: {cpu}%, MEM: {mem}%“) if cpu > CPU_THRESHOLD: send_alert(“CPU 告警”, f"CPU 使用率 {cpu}% 超过阈值 {CPU_THRESHOLD}%”) if mem > MEM_THRESHOLD: send_alert(“内存告警”, f"内存使用率 {mem}% 超过阈值 {MEM_THRESHOLD}%")

    if name == “main”: check()

• 安全建议
  • 使用 应用专用密码 或 SMTP Token，避免明文口令；尽量采用本地/内网 MTA 或 465/587 加密提交。

三 进阶 文件变更监控与 Python 进程监控

• 文件变更监控（watchdog）
  • 安装：pip3 install watchdog
  • 示例：监控目录创建/修改/删除事件，可做日志轮转、配置热加载、异常文件落盘告警等。

    • from watchdog.observers import Observer from watchdog.events import FileSystemEventHandler import time

      class Handler(FileSystemEventHandler): def on_modified(self, event): print(f"修改: {event.src_path}“) def on_created(self, event): print(f"创建: {event.src_path}”) def on_deleted(self, event): print(f"删除: {event.src_path}")

      observer = Observer() observer.schedule(Handler(), path=“/var/log/myapp”, recursive=True) observer.start() try: while True: time.sleep(1) except KeyboardInterrupt: observer.stop() observer.join()

• Python 进程数量监控
  • 命令行快速查看
    • ps aux | grep python
    • pgrep -af python
    • top/htop 中按 F3 搜索 “python”
  • Python 脚本计数（便于集成到监控平台）
    • import subprocess def python_count(): out = subprocess.check_output(“ps aux | grep python | wc -l”, shell=True, text=True) return int(out.strip()) - 1 # 减去 grep 自身 print(“Python 进程数:”, python_count())
• 作为服务运行时的监控
  • 使用 systemd 管理：sudo systemctl status your-python.service
  • 结合日志：journalctl -u your-python.service -f 实时查看输出。

四 一体化监控与可视化

• Glances 安装与特性
  • 安装：sudo apt install -y glances
  • 启动：glances（本地终端多指标汇总，颜色区分状态）
  • 远程监控：在服务端执行 glances -s -B 0.0.0.0 -p 61209；在客户端执行 glances -c <服务器IP>
  • 配置文件：/etc/glances/glances.conf（可设置告警阈值、插件等）
• 适用场景
  • 临时排查、值班巡检、无侵入快速上线；也可配合 告警脚本/WebHook 做二次集成。