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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。
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。
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 >{}</p>'
HEADER = '<div id="header"><h3 align="center">Performance Monitor (pid={})</h3></div>'
ANALYSIS = '<div id="container" >{}</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；
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?isRun=1&type=pid&num=23121&totalTime=3600
@server.route('/runMonitor', methods=['get'])
def runMonitor():......
# 画监控结果图
# http://127.0.0.1:5555/plotMonitor?type=pid&num=23121
@server.route('/plotMonitor', methods=['get'])
def plotMonitor():.......
server.run(port=cfg.PORT, debug=True, host=cfg.IP) # 开启服务
通过在浏览器地址栏输入对应的url，即可启停监控和查看监控结果
url传参：
1、开始监控
http://127.0.0.1:5555/runMonitor?isRun=1&type=pid&num=23121&totalTime=3600
isRun：1为开始监控，0为停止监控；
type和num：type=pid时，表明num为进程号，type=port，表明num为端口号；可以同时监控多个端口或进程，多个端口或进程用英文逗号隔开；
totalTime：为监控总时间，单位为秒；如果不传入totalTime，则默认一直监控；
2、查看监控结果
http://127.0.0.1:
5555/plotMonitor?type=port&num=23121&system=1&startTime=2019-08-03 08:08:08&duration=3600
type和num：type=pid时，表明num为进程号，type=port，表明num为端口号；
system：表示查看系统监控结果；如果传了type和num，不管sysytem是否传值，都只能看到进程的监控结果；不传type和num，只传system，则可以查看系统监控结果；
startTime：查看监控结果开始时间；
duration：查看监控结果的时长，单位为秒；
如果不传startTime和duration，则默认查看最近一次开始监控以来的所有结果；如果需要查看某一段时间内的监控结果，则需要传startTime和duration，查看监控结果的时间范围为从startTime开始到startTime+duration为止。
注：如果在查看监控结果输入的一段时间内，服务被重启过，则进程号会有变化，此时仍输入重启前的进程号，则只能查看对应进程号在对应时间段内的监控结果。一般情况下，端口号不会轻易变化，建议查看监控结果时输入端口号。
performance_monitor.py
使用top命令监控CPU和内存，使用jstat命令监控JVM内存（仅java应用），使用iotop命令监控进程读写磁盘，使用iostat命令监控磁盘IO，使用netstat命令根据端口查进程，使用ps命令查看服务启动时长。因此，服务器必须支持以上命令，如不支持，请安装。
注：由于进程可以开启多个线程，在查看进程的IO时，是看不到任何IO；而查看进程开启的某个线程IO时，是可以看到IO的，但是线程是一直是在变化的；故目前暂不支持监控指定进程IO的。
draw_performance.py
1、分别画CPU图、内存和JVM图、IO图和句柄数图；
2、为方便统计CPU和IO使用情况，计算百分位数；
3、为方便统计垃圾回收信息，计算java应用的ygc、fgc，以及各自的频率。
监控结果效果图如下：
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亿速云网站的支持！
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