監控Linux服務器的工具、組件和程序網上有很多，但是一臺服務器上會有很多進程同時運行，特別是做性能測試的時候，可能一臺服務器上部署多個服務，如果只監控整個服務器的CPU和內存，當某個服務出現性能問題時，并不能有效準確的定位出（當然通過其他工具也可以實現），因此，很有必要只監控指定的進程。需求明確了，于是動手擼了一個性能監控腳本。
一、整體思路
1、為了方便的啟動監控和停止監控，在想查看監控結果的時候隨時查看監控結果，用flask開啟了一個服務，通過發送get請求可以隨時啟停監控和查看監控結果。
2、針對控制是否監控cpu、內存、IO，開啟多線程監控。
3、為了減少對其他組件的依賴，將監控結果寫到日志中。
4、為了方便查看監控結果，直接將結果以html方式返回。
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 = '張三' # 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：開啟服務的服務器IP和端口，必須和所監控的服務在同一臺服務器上；
BACKUP_COUNT：默認為9，即只保留最近9天監控結果；
INTERVAL：兩次監控的時間間隔，默認為1s，主要用于cpu和內存監控，當同時監控多個端口或進程時，請將該值設小一點；
ERROR_TIMES：命令執行失敗次數，當大于該次數時，則會自動停止監控；主要用于監控指定的進程，如果進程被殺掉，則必須自動停止監控，且必須手動觸發再次開始監控；如果監控指定的端口，當端口的進程被殺掉后，也會停止監控，如果端口被重新啟動，則自動開始監控；
IS_JVM_ALERT：僅針對java應用，如果頻繁FullGC，則郵件提醒；一般性能測試，FullGC的頻率不得小于3600秒；
IS_MONITOR_SYSTEM ：是否監控系統總CPU使用率和剩余內存；
IS_MEM_ALERT：當系統剩余內存過低時，是否郵件提醒；
MIN_MEM：允許系統最小剩余內存，單位為G；
ECHO：當系統剩余內存過低時，是否釋放緩存；0為不釋放，1為釋放頁面緩存，2為釋放dentries和inodes緩存，3為釋放1和2；
DISK：磁盤號，如果監控IO，需要輸入磁盤號，通過df -h 文件名查看當前文件掛在哪個磁盤下；
START_TIME：記錄每次手動觸發開始監控的時間；
FGC_TIMES：記錄每次FullGC的時間，用于排查問題；
三、接口和服務
server.py
server = Flask(__name__)
permon = PerMon()
# 開啟多線程
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()
# 開始監控
# http://127.0.0.1:5555/runMonitor?isRun=1&type=pid&num=23121&totalTime=3600
@server.route('/runMonitor', methods=['get'])
def runMonitor():......
# 畫監控結果圖
# 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) # 開啟服務
通過在瀏覽器地址欄輸入對應的url，即可啟停監控和查看監控結果
url傳參：
1、開始監控
http://127.0.0.1:5555/runMonitor?isRun=1&type=pid&num=23121&totalTime=3600
isRun：1為開始監控，0為停止監控；
type和num：type=pid時，表明num為進程號，type=port，表明num為端口號；可以同時監控多個端口或進程，多個端口或進程用英文逗號隔開；
totalTime：為監控總時間，單位為秒；如果不傳入totalTime，則默認一直監控；
2、查看監控結果
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時，表明num為進程號，type=port，表明num為端口號；
system：表示查看系統監控結果；如果傳了type和num，不管sysytem是否傳值，都只能看到進程的監控結果；不傳type和num，只傳system，則可以查看系統監控結果；
startTime：查看監控結果開始時間；
duration：查看監控結果的時長，單位為秒；
如果不傳startTime和duration，則默認查看最近一次開始監控以來的所有結果；如果需要查看某一段時間內的監控結果，則需要傳startTime和duration，查看監控結果的時間范圍為從startTime開始到startTime+duration為止。
注：如果在查看監控結果輸入的一段時間內，服務被重啟過，則進程號會有變化，此時仍輸入重啟前的進程號，則只能查看對應進程號在對應時間段內的監控結果。一般情況下，端口號不會輕易變化，建議查看監控結果時輸入端口號。
四、監控
performance_monitor.py
使用top命令監控CPU和內存，使用jstat命令監控JVM內存（僅java應用），使用iotop命令監控進程讀寫磁盤，使用iostat命令監控磁盤IO，使用netstat命令根據端口查進程，使用ps命令查看服務啟動時長。因此，服務器必須支持以上命令，如不支持，請安裝。
注：由于進程可以開啟多個線程，在查看進程的IO時，是看不到任何IO；而查看進程開啟的某個線程IO時，是可以看到IO的，但是線程是一直是在變化的；故目前暫不支持監控指定進程IO的。
五、查看監控結果
draw_performance.py
1、分別畫CPU圖、內存和JVM圖、IO圖和句柄數圖；
2、為方便統計CPU和IO使用情況，計算百分位數；
3、為方便統計垃圾回收信息，計算java應用的ygc、fgc，以及各自的頻率。
監控結果效果圖如下：
六、擴展函數
extern.py 有兩個功能
1、端口轉進程
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、查找包含監控結果的日志
整體思路：
（1）根據輸入的開始時間和結束時間，查找包含這段時間的所有日志文件；
（2）根據查找出來的日志文件，找出包含監控結果的所有日志；
（3）畫圖的時候遍歷找出的所有日志。
補充
1、為了方便查看最近一次開始監控的時間，會將每一次開始監控的時間寫到startTime.txt文件中；
2、為了方便排查java應用可能出現的問題，將每一次Full GC的時間寫到FullGC.txt文件中。
項目地址：https://github.com/leeyoshinari/performance_monitor
總結
以上所述是小編給大家介紹的基于python的Linux系統指定進程性能監控,希望對大家有所幫助，如果大家有任何疑問請給我留言，小編會及時回復大家的。在此也非常感謝大家對腳本之家網站的支持！
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