[转]用python 10min手写一个简易的实时内存监控系统
简易的内存监控系统
本文需要有一定的python和前端基础，如果没基础的，请关注我后续的基础教程系列博客
文章github源地址,还可以看到具体的代码,喜欢请在原链接右上角加个star
腾讯视频链接
录制中间网出问题了，重启了一下，所以有两部分
本文的目的在于，尽可能用简单的代码，让大家了解内存监控的原理主题思路
- 获取内存信息
- 存储信息
- 展现
- 后续扩展
- 加主机名,monitor部署在多台机器，不直接插数据库
- 通过http请求的方式，一台机器起flask专门存数据monitor
思路图
第一步，我们需要获取内存信息
其实所有的监控项，包括内存数据，都是从文件中读取的，大家执行以下 cat /proc/meminfo就可以看到关于内存的信息，我们关注的是前四行，总内存，空闲内存，缓冲和缓存大小
计算内存占用量公式：
(总内存-空闲内存-缓冲-缓存)/1024Mb
代码呼之欲出 monitor.py
用with打开文件，可以自动关闭，比直接open优雅那么一丢丢
def getMem():
with open('/proc/meminfo') as f:
total = int(f.readline().split()[1])
free = int(f.readline().split()[1])
buffers = int(f.readline().split()[1])
cache = int(f.readline().split()[1])
mem_use = total-free-buffers-cache
print mem_use/1024
while True:
time.sleep(1)
getMem()
执行文件 python monitor.py，每一秒打印一条内存信息
[woniu@teach memory]$ python mointor.py
2920
2919
2919
2919
2919
我们可以写个很搓的测试代码，占用一点内存，看看数据会不会变执行下面代码，能看到内存使用量明显多了几M
# test.py
s = 'akdsakjhdjkashdjkhasjkdhasjkdhkjashdaskjhfoopnnm,ioqouiew'*100000
for i in s:
for j in s:
s.count(j)
获取内存数据done!
第二步存储数据库
我们选用mysql
新建表格,我们需要两个字段，内存和时间 sql呼之欲出，简单粗暴
create memory(memory int,time int)
我们的 monitor.py就不能只打印内存信息了，要存储数据库啦,引入mysql模块，代码如下
import time
import MySQLdb as mysql
db = mysql.connect(user="reboot",passwd="reboot123",db="memory",host="localhost")
db.autocommit(True)
cur = db.cursor()
def getMem():
with open('/proc/meminfo') as f:
total = int(f.readline().split()[1])
free = int(f.readline().split()[1])
buffers = int(f.readline().split()[1])
cache = int(f.readline().split()[1])
mem_use = total-free-buffers-cache
t = int(time.time())
sql = 'insert into memory (memory,time) value (%s,%s)'%(mem_use/1024,t)
cur.execute(sql)
print mem_use/1024
#print 'ok'
while True:
time.sleep(1)
getMem()
比之前的多了拼接sql和执行的步骤，具体过程见视频，大家到数据库里执行一下下面的sql，就能看到我们辛辛苦苦获取的内存数据啦
select * from memory
我们的数据库里数据越来越多，怎么展示呢
我们需要flask 我们看下文件结构
.
├── flask_web.py web后端代码
├── mointor.py 监控数据获取
├── static 静态文件，第三方图表库
│ ├── exporting.js
│ ├── highstock.js
│ └── jquery.js
├── templates
│ └── index.html 展示前端页面
└── test.py 占用内存的测试代码
flask_web就是我们的web服务代码，template下面的html，就是前端展示的文件，static下面是第三方库
flask_web的代码如下
- 提供两个路由
- 根目录渲染文件index.html
- /data路由去数据库插数据，返回json，供画图使用
from flask import Flask,render_template,request
import MySQLdb as mysql
con = mysql.connect(user='reboot',passwd='reboot123',host='localhost',db='memory')
con.autocommit(True)
cur = con.cursor()
app = Flask(__name__)
import json
@app.route('/')
def index():
return render_template('index.html')
@app.route('/data')
def data():
sql = 'select * from memory'
cur.execute(sql)
arr = []
for i in cur.fetchall():
arr.append([i[1]*1000,i[0]])
return json.dumps(arr)
if __name__=='__main__':
app.run(host='0.0.0.0',port=9092,debug=True)
前端index.html highstock的demo页面,copy过来，具体过程见视频
<html>
<head>
<title>51reboot</title>
</head>
<body>
hello world
<div id="container" style="height: 400px; min-width: 310px"></div>
<script src='/static/jquery.js'></script>
<script src='/static/highstock.js'></script>
<script src='/static/exporting.js'></script>
<script>
$(function () {
// 使用当前时区，否则东八区会差八个小时
Highcharts.setOptions({
global: {
useUTC: false
}
});
$.getJSON('/data', function (data) {
// Create the chart
$('#container').highcharts('StockChart', {
rangeSelector : {
selected : 1
},
title : {
text : '内存数据'
},
series : [{
name : '本机内存',
data : data,
tooltip: {
valueDecimals: 2
}
}]
});
});
});
</script>
</body>
</html>
具体观察数据结构的过程，见视频和demo链接，我们做的 就是把数据库里的数据，拼接成前端画图需要的数据，展现出来
这时候前端就能看到图表啦
我们并不仅限于此，如果想实时的看到内存，应该怎么搞呢
- 查询数据时候增加一个时间戳当限制条件，再次查询时，只返回两次查询之间的增量数据
- 前端动态添加增量结点数据到图表中
- 代码呼之欲出
python
tmp_time = 0
@app.route('/data')
def data():
global tmp_time
if tmp_time>0:
sql = 'select * from memory where time>%s' % (tmp_time/1000)
else:
sql = 'select * from memory'
cur.execute(sql)
arr = []
for i in cur.fetchall():
arr.append([i[1]*1000,i[0]])
if len(arr)>0:
tmp_time = arr[-1][0]
return json.dumps(arr)
前端,3秒查一次增量数据
$.getJSON('/data', function (data) {
// Create the chart
$('#container').highcharts('StockChart', {
chart:{
events:{
load:function(){
var series = this.series[0]
setInterval(function(){
$.getJSON('/data',function(res){
$.each(res,function(i,v){
series.addPoint(v)
})
})
},3000)
}
}
},
rangeSelector : {
selected : 1
},
title : {
text : 'AAPL Stock Price'
},
series : [{
name : 'AAPL',
data : data,
tooltip: {
valueDecimals: 2
}
}]
});
});
done！两个文件都搞定，double kill！效果 
最终代码直接下载那个木看也行
监控文件monitor.py
import time
import MySQLdb as mysql
db = mysql.connect(user="reboot",passwd="reboot123",db="memory",host="localhost")
db.autocommit(True)
cur = db.cursor()
def getMem():
f = open('/proc/meminfo')
total = int(f.readline().split()[1])
free = int(f.readline().split()[1])
buffers = int(f.readline().split()[1])
cache = int(f.readline().split()[1])
mem_use = total-free-buffers-cache
t = int(time.time())
sql = 'insert into memory (memory,time) value (%s,%s)'%(mem_use/1024,t)
cur.execute(sql)
print mem_use/1024
#print 'ok'
while True:
time.sleep(1)
getMem()
flask
from flask import Flask,render_template,request
import MySQLdb as mysql
con = mysql.connect(user='reboot',passwd='reboot123',host='localhost',db='memory')
con.autocommit(True)
cur = con.cursor()
app = Flask(__name__)
import json
@app.route('/')
def index():
return render_template('index.html')
tmp_time = 0
@app.route('/data')
def data():
global tmp_time
if tmp_time>0:
sql = 'select * from memory where time>%s' % (tmp_time/1000)
else:
sql = 'select * from memory'
cur.execute(sql)
arr = []
for i in cur.fetchall():
arr.append([i[1]*1000,i[0]])
if len(arr)>0:
tmp_time = arr[-1][0]
return json.dumps(arr)
if __name__=='__main__':
app.run(host='0.0.0.0',port=9092,debug=True)
前端
<html>
<head>
<title>51reboot</title>
<meta charset='utf-8'>
</head>
<body>
hello world
<div id="container" style="height: 400px; min-width: 310px"></div>
<script src='/static/jquery.js'></script>
<script src='/static/highstock.js'></script>
<script src='/static/exporting.js'></script>
<script>
$(function () {
// 使用当前时区，否则东八区会差八个小时
Highcharts.setOptions({
global: {
useUTC: false
}
});
$.getJSON('/data', function (data) {
// Create the chart
$('#container').highcharts('StockChart', {
chart:{
events:{
load:function(){
var series = this.series[0]
setInterval(function(){
$.getJSON('/data',function(res){
$.each(res,function(i,v){
series.addPoint(v)
})
})
},3000)
}
}
},
rangeSelector : {
selected : 1
},
title : {
text : '内存数据'
},
series : [{
name : '本机内存',
data : data,
tooltip: {
valueDecimals: 2
}
}]
});
});
});
</script>
</body>
</html>
代码没有特别注意细节，希望大家喜欢。
[转]用python 10min手写一个简易的实时内存监控系统的更多相关文章
- 用python 10min手写一个简易的实时内存监控系统
简易的内存监控系统 本文需要有一定的python和前端基础,如果没基础的,请关注我后续的基础教程系列博客 文章github源地址,还可以看到具体的代码,喜欢请在原链接右上角加个star 腾讯视频链接 ...
- 10min 手写一个内存监控系统
本文的目的在于,尽可能用简单的代码,让大家了解内存监控的原理,及思想.更容易去理解Nagios.Zabbix.Ganglia监控原理,文章最后还有视频教程链接哦,从零敲出来的全过程 思路分为下面几块: ...
- 手写一个简易的IOC
这个小项目是我读过一点Spring的源码后,模仿Spring的IOC写的一个简易的IOC,当然Spring的在天上,我写的在马里亚纳海沟,哈哈 感兴趣的小伙伴可以去我的github拉取代码看着玩 地址 ...
- 来，我们手写一个简易版的mock.js吧（模拟fetch && Ajax请求）
预期的mock的使用方式 首先我们从使用的角度出发,思考编码过程 M1. 通过配置文件配置url和response M2. 自动检测环境为开发环境时启动Mock.js M3. mock代码能直接覆盖g ...
- 手写一个简易的多周期 MIPS CPU
一点前言 多周期 CPU 相比单周期 CPU 以及流水线 CPU 实现来说其实写起来要麻烦那么一些,但是相对于流水线 CPU 和单周期 CPU 而言,多周期 CPU 除了能提升主频之外似乎并没有什么卵 ...
- 手写一个简易版Tomcat
前言 Tomcat Write MyTomcat Tomcat是非常流行的Web Server,它还是一个满足Servlet规范的容器.那么想一想,Tomcat和我们的Web应用是什么关系? 从感性上 ...
- 手写一个虚拟DOM库，彻底让你理解diff算法
所谓虚拟DOM就是用js对象来描述真实DOM,它相对于原生DOM更加轻量,因为真正的DOM对象附带有非常多的属性,另外配合虚拟DOM的diff算法,能以最少的操作来更新DOM,除此之外,也能让Vue和 ...
- 我手写的简易tomcat
前述 自己手写的简易的tomcat,实现了tomcat的基本响应功能,项目代码已经上传到我的Github,刚刚开始学习这里,当前还存在很多问题 项目简述及代码 当我们的Web运行的时候,从浏览器发出的 ...
- 摊牌了！我要手写一个“Spring Boot”
目前的话,已经把 Spring MVC 相关常用的注解比如@GetMapping .@PostMapping .@PathVariable 写完了.我也已经将项目开源出来了,地址:https://gi ...
随机推荐
- python跨行 print：多用（），换行符\要小心，少用+或者不用（其它程序代码跨行用\就行，不能用括号）
这两种是错的 # print '11' # 'tset3'#error # print '12' # +'tset4'#error python跨行用()和\都能实现.+只是连 ...
- iOS中 GCD-Grand Central Dispath 多线程 UI_21
GCD:Grand Central Dispath "牛逼的中枢调度器";是纯C语言编写的,提供了很多比较强大的函数 GCD:优势 1.目前是苹果主推的线程管理方式 2.它会自动的 ...
- Ubuntu中firefox设置成中文
进入 http://ftp.mozilla.org/pub/mozilla.org/firefox/nightly 按版本选择下去,帮助(help)-->关于,查看浏览器的版本号 所以,目录是3 ...
- flume1.4.0 保存文件到hdfs错误调试
报错如下 解决方案:将FLUME_HOME/lib目录下的jar文件,替换成HADOOP_HOME/share/hadoop/common/lib下版本更新的jar文件
- STL：vector容器用法详解
vector类称作向量类,它实现了动态数组,用于元素数量变化的对象数组.像数组一样,vector类也用从0开始的下标表示元素的位置:但和数组不同的是,当vector对象创建后,数组的元素个数会随着ve ...
- MinerDB.java 数据库工具类
MinerDB.java 数据库工具类 package com.iteye.injavawetrust.miner; import java.sql.Connection; import java.s ...
- sublime text （ST）一篇通（安装、配置、扩展、使用）
sublime编辑器,功能插件多,可以扩展为IDE------------------------------------------- 1.安装 官网下载 http://www.sublimete ...
- 程序员的视角：java 线程
在我们开始谈线程之前,不得不提下进程. 无论进程还是线程都是很抽象的概念,有一个关于进程和线程很形象的比喻能帮我们更好的理解. 进程就像个房子,房子是一个包含了特定属性的容器,例如空间大小.卧室数量等 ...
- 基于ARM_contexA9 led驱动编程
关于友善之臂出的这款contexA9开发板,目前在网络上的资源较少,特别是内核的,非常之少,鉴于这种情况,我将会写一个系列的驱动来做关于tiny4412这款板子开发的总结. 简单介绍一下: Tiny4 ...
- Java-ServletRequestEvent-ServletRequestAttributeEvent
/** * Events of this kind indicate lifecycle * events for a ServletRequest. * The source of the even ...