Python服務CentOS如何監控

在CentOS系統上使用Python進行服務監控可以通過多種工具和庫來實現。以下是一些常用的方法和工具：

使用Python庫進行監控

• psutil：這是一個跨平臺的庫，用于獲取系統使用情況和進程詳細信息。它可以監控CPU使用率、內存使用情況、磁盤空間等。
• dstat：一個用Python語言實現的多功能系統資源統計工具，用來取代Linux下的vmstat、iostat、netstat和ifstat等命令。它可以實時顯示監控數據，并且可以編寫插件來收集默認情況下沒有收集的監控信息。
• Glances：一個跨平臺的系統監控工具，支持Linux、Windows和OS X系統。它可以監控CPU使用率、內存使用情況、磁盤空間、網絡流量等。

使用系統命令進行監控

• top：實時顯示系統進程和資源使用情況，按CPU使用率排序。
• htop：top命令的增強版，提供了更友好的用戶界面和交互功能。
• vmstat：報告系統虛擬內存統計信息，包括CPU、內存、磁盤和交換空間的信息。
• free：顯示系統的內存使用情況，包括已使用內存、空閑內存等。
• iostat：報告系統的磁盤I/O統計信息，包括設備的讀寫速率等。
• netstat：顯示當前活動的網絡連接、路由表、接口統計信息等。
• ss：類似于netstat，用于顯示活動的網絡連接和套接字統計信息。

編寫自定義監控腳本

可以使用Python編寫自定義腳本來監控系統性能。例如，以下是一個簡單的腳本，用于獲取CPU使用率和內存使用率，并每隔一秒鐘打印出來：

import os
import time

def get_cpu_usage():
    with open('/proc/stat', 'r') as f:
        cpu_data = f.readline()
    cpu_data = cpu_data.split()
    total_cpu_time = sum(map(int, cpu_data[1:]))
    idle_cpu_time = int(cpu_data[4])
    return 100 * (total_cpu_time - idle_cpu_time) / total_cpu_time

def get_memory_usage():
    with open('/proc/meminfo', 'r') as f:
        mem_data = f.readlines()
    total_mem = int(mem_data[0].split()[1])
    free_mem = int(mem_data[1].split()[1])
    return 100 * (total_mem - free_mem) / total_mem

def main():
    while True:
        cpu_usage = get_cpu_usage()
        mem_usage = get_memory_usage()
        print(f"CPU Usage: {cpu_usage:.2f}%")
        print(f"Memory Usage: {mem_usage:.2f}%")
        time.sleep(1)

if __name__ == "__main__":
    main()

請注意，這些腳本和工具適用于Linux系統，因為它們使用了特定的文件系統（如 /proc）來獲取系統信息。在其他操作系統上運行這些腳本可能會導致錯誤。

通過上述方法，您可以在CentOS系統上使用Python有效地監控服務器的性能和狀態。