前言

最近项目中遇到一个用于监控日志文件的Python包pyinotify,结合自己的项目经验和网上的一些资料总结一下,总的原理是利用pyinotify模块监控日志文件夹,当日志到来的情况下,触发相应的函数进行处理,处理完毕后删除日志文件的过程,下面就着重介绍下pyinotify

pyinotify

Pyinotify是一个Python模块,用来监测文件系统的变化。 Pyinotify依赖于Linux内核的功能—inotify(内核2.6.13合并)。 inotify的是一个事件驱动的通知器,其通知接口通过三个系统调用从内核空间到用户空间。pyinotify结合这些系统调用,并提供一个顶级的抽象和一个通用的方式来处理这些功能。

  • pyinotify 说百了就是通过 调用系统的inotify来实现通知的
  • inotify 既可以监视文件,也可以监视目录
  • Inotify 使用系统调用而非 SIGIO 来通知文件系统事件。

Inotify 可以监视的文件系统事件包括:

Event Name Is an Event Description
IN_ACCESS Yes file was accessed.
IN_ATTRIB Yes metadata changed.
IN_CLOSE_NOWRITE Yes unwrittable file was closed.
IN_CLOSE_WRITE Yes writtable file was closed.
IN_CREATE Yes file/dir was created in watched directory.
IN_DELETE Yes file/dir was deleted in watched directory.
IN_DELETE_SELF Yes 自删除,即一个可执行文件在执行时删除自己
IN_DONT_FOLLOW No don't follow a symlink (lk 2.6.15).
IN_IGNORED Yes raised on watched item removing. Probably useless for you, prefer instead IN_DELETE*.
IN_ISDIR No event occurred against directory. It is always piggybacked to an event. The Event structure automatically provide this information (via .is_dir)
IN_MASK_ADD No to update a mask without overwriting the previous value (lk 2.6.14). Useful when updating a watch.
IN_MODIFY Yes file was modified.
IN_MOVE_SELF Yes 自移动,即一个可执行文件在执行时移动自己
IN_MOVED_FROM Yes file/dir in a watched dir was moved from X. Can trace the full move of an item when IN_MOVED_TO is available too, in this case if the moved item is itself watched, its path will be updated (see IN_MOVE_SELF).
IN_MOVED_TO Yes file/dir was moved to Y in a watched dir (see IN_MOVE_FROM).
IN_ONLYDIR No only watch the path if it is a directory (lk 2.6.15). Usable when calling .add_watch.
IN_OPEN Yes file was opened.
IN_Q_OVERFLOW Yes event queued overflowed. This event doesn't belongs to any particular watch.
IN_UNMOUNT Yes 宿主文件系统被 umount
IN_ACCESS,即文件被访问
IN_MODIFY,文件被write
IN_ATTRIB,文件属性被修改,如chmod、chown、touch等
IN_CLOSE_WRITE,可写文件被close
IN_CLOSE_NOWRITE,不可写文件被close
IN_OPEN,文件被open
IN_MOVED_FROM,文件被移走,如mv
IN_MOVED_TO,文件被移来,如mv、cp
IN_CREATE,创建新文件
IN_DELETE,文件被删除,如rm
IN_DELETE_SELF,自删除,即一个可执行文件在执行时删除自己
IN_MOVE_SELF,自移动,即一个可执行文件在执行时移动自己
IN_UNMOUNT,宿主文件系统被umount
IN_CLOSE,文件被关闭,等同于(IN_CLOSE_WRITE | IN_CLOSE_NOWRITE)
IN_MOVE,文件被移动,等同于(IN_MOVED_FROM | IN_MOVED_TO)

pyinotify使用例子

#!/usr/bin/python
# coding:utf-8 import os
from pyinotify import WatchManager, Notifier,ProcessEvent,IN_DELETE, IN_CREATE,IN_MODIFY class EventHandler(ProcessEvent):
"""事件处理"""
def process_IN_CREATE(self, event):
print "Create file: %s " % os.path.join(event.path,event.name) def process_IN_DELETE(self, event):
print "Delete file: %s " % os.path.join(event.path,event.name) def process_IN_MODIFY(self, event):
print "Modify file: %s " % os.path.join(event.path,event.name) def FSMonitor(path='.'):
wm = WatchManager()
mask = IN_DELETE | IN_CREATE |IN_MODIFY
notifier = Notifier(wm, EventHandler())
wm.add_watch(path, mask,auto_add=True,rec=True)
print 'now starting monitor %s'%(path)
while True:
try:
notifier.process_events()
if notifier.check_events():
notifier.read_events()
except KeyboardInterrupt:
notifier.stop()
break if __name__ == "__main__":
FSMonitor('/root/softpython/apk_url')

Python日志监控系统处理日志(pyinotify)的更多相关文章

  1. 运维开发实践——基于Sentry搭建错误日志监控系统

    错误日志监控也可称为业务逻辑监控, 旨在对业务系统运行过程中产生的错误日志进行收集归纳和监控告警.似乎有那么点曾相识?没错... 就是提到的“APM应用性能监控”.但它又与APM不同,APM系统主要注 ...

  2. GO开发:用go写个日志监控系统

    日志收集系统架构 1.项目背景 a. 每个系统都有日志,当系统出现问题时,需要通过日志解决问题 b. 当系统机器比较少时,登陆到服务器上查看即可满足 c. 当系统机器规模巨大,登陆到机器上查看几乎不现 ...

  3. 统一日志监控系统 springboot websocket 简单版 王代军-作品

    http://git.oschina.net/redArmy/springboot-websocket-logs 目的: 统一监控 开发测试环境日志 如果需要可以拓展线上环境的日志(自己视情况而定) ...

  4. 日志监控系统中,大批量查询mysql方案

    最近开发遇到一个问题:需要查询一个大时间段内的数据,分1000个小段,即为1000个点.X轴是时间,Y轴是该小时间段内统计后数据.注意:数据返回是一个list,其中每个对象返回值都是该小时间段内数据统 ...

  5. 安装 loki 轻量级日志监控系统

    文章转载自:https://www.cnblogs.com/flypig666/archive/2004/01/13/14151801.html 从本文中学习到的是docker-compose相关命令 ...

  6. Dcoker-搭建日志监控系统

    项目中常用集中日志收集工具 Logstash Logstash是一个开源数据收集引擎,具有实时管道功能.Logstash可以动态地将来自不同数据源的数据统一起来,并将数据标准化到你所选择的目的地. 优 ...

  7. ELK监控系统nginx / mysql慢日志

    ELK监控系统nginx / mysql慢日志 elasticsearch logstash kibana ELK监控系统nginx日志 1.环境准备 centos6.8_64 mini IP:192 ...

  8. 【日志系统】Loki日志监控 - 入门初体验

    使用Grafana+Loki+Promtail入门级部署分布式日志系统(windows环境) 生命不息,写作不止 继续踏上学习之路,学之分享笔记 总有一天我也能像各位大佬一样 一个有梦有戏的人 @怒放 ...

  9. Sentry错误日志监控你会用了吗?

    无论作为新手还是老手程序员在程序的开发过程中,代码运行时难免会抛出异常,而且项目在部署到测试.生产环境后,我们便不可能像在开发时那样容易的及时发现处理错误了.一般我们都是在错误发生一段时间后,错误信息 ...

随机推荐

  1. springMVC学习总结(三)数据绑定

    springMVC学习总结(三)数据绑定 一.springMVC的数据绑定,常用绑定类型有: 1.servlet三大域对象: HttpServletRequest HttpServletRespons ...

  2. gunicorn geventworker 解析

    在前面的文章曾介绍过gunicorn的syncworker,本文介绍其中一种asyncworker:GeventWorker.类图如下:   可见GeventWorker重载了init_process ...

  3. Python数据可视化——使用Matplotlib创建散点图

    Python数据可视化——使用Matplotlib创建散点图 2017-12-27 作者:淡水化合物 Matplotlib简述: Matplotlib是一个用于创建出高质量图表的桌面绘图包(主要是2D ...

  4. Asp.Net Web API中使用Session,Cache和Application的几个方法

    在ASP.NET中,Web Api的控制器类派生于ApiController,该类与ASP.NET的Control类没有直接关系,因此不能像在Web MVC中直接使用HttpContext,Cache ...

  5. 【python】BIF及查看函数帮助

    Python 3.6.0 (v3.6.0:41df79263a11, Dec 23 2016, 07:18:10) [MSC v.1900 32 bit (Intel)] on win32 Type ...

  6. jemeter工作台设置

    工作台的设置 1.创建一个线程组 创建一个http代理服务器:工作台-->添加-->非测试元件-->http代理服务器 设置参照下图,要录制的时候点击启动 2.设置IE浏览器 IE- ...

  7. DeepLearning.ai学习笔记(一)神经网络和深度学习--Week4深层神经网络

    一.深层神经网络 深层神经网络的符号与浅层的不同,记录如下: 用\(L\)表示层数,该神经网络\(L=4\) \(n^{[l]}\)表示第\(l\)层的神经元的数量,例如\(n^{[1]}=n^{[2 ...

  8. ArcGIS 网络分析[4] 网络数据集深入浅出之连通性、网络数据集的属性及转弯要素

    前面介绍完了如何创建网络数据集.如何使用网络分析功能,当然还有的读者会迷惑于一些更深层次的问题,比如网络数据集的连通性问题等. 因为不可能面面俱到,我只能挑重点来阐述,我觉得网络数据集的连通性.属性和 ...

  9. Servlet与Jsp的结合使用实现信息管理系统一

    PS:1:先介绍一下什么是Servlet? Servlet(Server Applet)是Java Servlet的简称,称为小服务程序或服务连接器,用Java编写的服务器端程序,主要功能在于交互式地 ...

  10. pwd 命令详解

    pwd 作用: 以绝对路径的方式显示用户当前工作目录,命令将当前目录的全路径名称(从根目录)写入标准输出, 全部目录使用/分隔,第一个/表示根目录, 最后一个/ 表示当前目录. 执行pwd 命令可以立 ...