因公司服务器上部署应用较多,在有大并发访问、业务逻辑有问题的情况下反复互相调用或者有异常流量访问的时候,需要对业务应用进行故障定位,所以利用python调用iftop命令来获取应用进程流量,结合zabbix,可帮助定位分析问题。,以下是脚本内容,大概思路是:

  1. 利用iftop命令 iftop -t -P -N -n -s 2 来获取流量信息
  2. 对获取的流量信息进行处理,单位换算,同一个应用程序的所有链接流量进行合计(因为一个应用会有很多链接,每一个链接都有流量,全部相加即可得出这个应用的总流量)
#!/usr/bin/python
#coding=utf-8
#针对业务监听的端口流量进行统计,忽略对随机端口流量统计
#若针对突然流量增大,找到其进程进行告警,可以不做统计,获取到流量进行判断,若大于多少阀值,则输出
import os
def change_unit(unit):
if "Mb" in unit:
flow = float(unit.strip("Mb")) * 1024
return flow
elif "Kb" in unit:
flow = float(unit.strip("Kb"))
return flow
elif "b" in unit:
flow = float(unit.strip("b")) / 1024
return flow def get_flow():
#iftop参数:-t 使用不带ncurses的文本界面,-P显示主机以及端口信息,-N只显示连接端口号,不显示端口对应的服务名称,-n 将输出的主机信息都通过IP显示,不进行DNS解析,-s num num秒后打印一次文本输出然后退出
mes = os.popen("iftop -t -P -N -n -s 2 2>/dev/null |grep -A 1 -E '^ [0-9]'").read()
#以换行符进行分割
iftop_list = mes.split("\n")
count = len(iftop_list)
#定义字典 存放主机信息和进出流量
flow_dict = {}
#定义列表,存放主机信息
host_ips = [] # 把主机加入数组,新的主机查询是否在列表里面,没有的话,把主机信息加入host_ips,并新组装一个字典值加入flow_dict字典,如果host_ips存在主机信息,则把字典值取出来,重新计算增加流量数值,再加入字典flow_dict
#这里的 count/2 是iftop获取到的数据,是进出流量为一组,则有count/2 个流量连接,可执行os.popen 里面的iftop命令即可明白
for i in range(count/2):
flow_msg = ""
#获取发送的ip地址(本地ip地址),端口(本地端口),发送的流量,以换行符分割后,数据偶数位为本地发送流量信息
location_li_s = iftop_list[i*2]
send_flow_lists = location_li_s.split(" ")
#去空元素
while '' in send_flow_lists:
send_flow_lists.remove('')
host_ip = send_flow_lists[1]
send_flow = send_flow_lists[3]
send_flow_float = change_unit(send_flow)
#print send_flow_lists
#获取接收的流量
location_li_r = iftop_list[i*2+1]
rec_flow_lists = location_li_r.split(" ")
while '' in rec_flow_lists:
rec_flow_lists.remove('')
rec_flow = rec_flow_lists[3]
rec_flow_float = change_unit(rec_flow)
#去掉本地linux 大于10000的随机端口,因为公司业务应用无大于10000,也可把这里去掉
port = host_ip.split(":")[1]
if int(port) < 10000:
#主机信息若不存在列表则加入host_ips,若存在,则字典取值,对进出流量进行相加
if host_ip not in host_ips:
host_ips.append(host_ip)
flow_msg = str(float('%2.f' % send_flow_float)) + ":" + str(float('%.2f' % rec_flow_float))
flow_dict[host_ip]=flow_msg
else:
flow_dict_msg = flow_dict[host_ip]
flow_dict_msg_li = flow_dict_msg.split(":")
#获取字典里的发送接收流量
flow_dict_msg_send = float(flow_dict_msg_li[0])
flow_dict_msg_rec = float(flow_dict_msg_li[1])
#字典里面的发送接收流量和获取到的新流量相加
flow_add_send = flow_dict_msg_send + send_flow_float
flow_add_rec = flow_dict_msg_rec + rec_flow_float
#把新得出的结果,更新到字典
flow_msg = str(float('%.2f' % flow_add_send)) + ":" + str(float('%.2f' % flow_add_rec))
flow_dict[host_ip]=flow_msg
for key in flow_dict:
flow_li = flow_dict[key].split(":")
#flow_li[0]为发送流量,flow_li[1]为接收流量,单位是Kb
print key + "|" + flow_li[0] + "|" + flow_li[1] get_flow()

python脚本调用iftop 统计业务应用流量的更多相关文章

  1. python 全栈开发,Day94(Promise,箭头函数,Django REST framework,生成json数据三种方式,serializers,Postman使用,外部python脚本调用django)

    昨日内容回顾 1. 内容回顾 1. VueX VueX分三部分 1. state 2. mutations 3. actions 存放数据 修改数据的唯一方式 异步操作 修改state中数据的步骤: ...

  2. celery 分布式异步任务框架(celery简单使用、celery多任务结构、celery定时任务、celery计划任务、celery在Django项目中使用Python脚本调用Django环境)

    一.celery简介: Celery 是一个强大的 分布式任务队列 的 异步处理框架,它可以让任务的执行完全脱离主程序,甚至可以被分配到其他主机上运行.我们通常使用它来实现异步任务(async tas ...

  3. Python脚本调用C#代码数据交互示例(hello world)

    原地址: http://www.djangochina.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=247 随着项目的逐渐收尾, 对IronPython脚本也越来越熟悉,这 ...

  4. Python脚本调用Django内容

    一.添加系统的环境变量 1.需要引用os模块中environ关键字,其中'mybbs.settings'表示是django项目下的setings文件 eg: import os os.environ[ ...

  5. python脚本调用外部程序的若干种方式以及利弊

    脚本执行外部程序的常用几种方式: # os.popen(path)# subprocess.run(cmd,shell=True)# subprocess.check_call(cmd,shell = ...

  6. 外部python脚本调用django 手动清理session

    调试orm 在django项目根目录下创建文件test_orm.py,它和manage.py是同级的 import os if __name__ == "__main__": # ...

  7. java和python互相调用

      java和python互相调用  作者:xuaijun  日期:2017.1.1 python作为一种脚本语言,大量用于测试用例和测试代码的编写,尤其适用于交互式业务场景.实际应用中,很多网管系统 ...

  8. 计算python脚本的运行时间

    首先说一下我遇到的坑,生产上遇到的问题,我调度Python脚本执行并监控这个进程,python脚本运行时间远远大于python脚本中自己统计的程序执行时间. 监控python脚本执行的时间是36个小时 ...

  9. IronPython脚本调用C#dll示例

    上篇Python脚本调用C#代码数据交互示例(hello world)介绍了与C#紧密结合的示例,这里还将提供一个与C#结合更紧密的示例,直接调用C#编写的DLL.      我们还是沿用了上篇文章的 ...

随机推荐

  1. ISR模块

    SM-SRE-700-K9:先来介绍一下这个模块 Q:它是用来干嘛的?A:思科服务就绪引擎模块是思科集成多业务路由器第2代(ISR G2)的高性能路由器刀片,可提供托管思科,第三方和自定义应用程序的功 ...

  2. python GIL锁与多cpu

    多核CPU   linux : cat /proc/cpuinfo 如果你不幸拥有一个多核CPU,你肯定在想,多核应该可以同时执行多个线程. 如果写一个死循环的话,会出现什么情况呢? 打开Mac OS ...

  3. git密码相关问题

    一.解决:每次都需要输入账号密码 git config --global credential.helper store 二.后期git密码更改后,重置密码操作 git config --system ...

  4. centOs安装出现No package git available的解决办法

    来源地址 [http://chinacheng.iteye.com/blog/1825538 ] centos安装git 下载源代码安装后,git clone出现“fatal unable to fi ...

  5. Android学习03

    ToggleButton和Switch 状态开关ToggleButton与开关switch也是由button按钮派生出来的,因此他们的本质也是按钮,button支持的各种属性,方法toggleButt ...

  6. 安装ubuntu18.04.3全过程

    目录 一.安装ubuntu18.04.3操作系统 二.系统设置 三.非开发常用软件安装 四.开发常用软件安装 五.ubuntu相关知识 六.参考文章链接 正文 一.安装ubuntu18.04.3操作系 ...

  7. 【PAT甲级】1072 Gas Station (30 分)(Dijkstra)

    题意: 输入四个正整数N,M,K,D(N<=1000,M<=10,K<=10000)分别表示房屋个数,加油站个数,路径条数和加油站最远服务距离,接着输入K行每行包括一条路的两条边和距 ...

  8. 重磅消息,Micrium的uCOS全家桶将推出免费商业授权

    说明: 1.预计将在下个月末的Embedded World 2020正式宣布开源免费商用. 2.uCOS全家桶一旦宣布免费商用,将给那些还在收费的RTOS带来一波冲击.其中最值的关注的是去年微软收购T ...

  9. 从头学pytorch(四) softmax回归实现

    FashionMNIST数据集共70000个样本,60000个train,10000个test.共计10种类别. 通过如下方式下载. mnist_train = torchvision.dataset ...

  10. Python分析盘点2019全球流行音乐:是哪些歌曲榜单占领了我们?

    写在前面:圣诞刚过,弥留者节日气息的大家是否还在继续学习呐~在匆忙之际也不忘给自己找几首好听的歌曲放松一下,缠绕着音乐一起来看看关于2019年流行音乐趋势是如何用Python分析的吧! 昨天下午没事儿 ...