CentOS系統Python性能監控如何進行

在CentOS系統上使用Python進行性能監控可以通過多種方法和工具來實現。以下是一些常用的方法和工具：

使用psutil庫進行系統資源監控

psutil是一個跨平臺的Python庫，用于獲取系統資源使用情況，如CPU、內存、磁盤和網絡接口的流量等。

import psutil

# 獲取CPU使用率
cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)
print(f'CPU使用率: {cpu_percent}%')

# 獲取內存使用情況
memory = psutil.virtual_memory()
print(f'總內存: {memory.total / (1024**3):.2f}GB, 已用內存: {memory.used / (1024**3):.2f}GB, 內存使用百分比: {memory.percent}%')

# 獲取磁盤使用情況
disk_usage = psutil.disk_usage('/')
print(f'總空間: {disk_usage.total / (1024**3):.2f}GB, 已用空間: {disk_usage.used / (1024**3):.2f}GB, 可用空間: {disk_usage.free / (1024**3):.2f}GB')

# 獲取網絡接口流量
network_stats = psutil.net_io_counters()
print(f'發送字節數: {network_stats.bytes_sent / (1024**2):.2f}MB, 接收字節數: {network_stats.bytes_recv / (1024**2):.2f}MB')

使用Glances進行系統監控

Glances是一個基于Python的開源命令行監控工具，可以提供豐富的系統性能信息。

安裝Glances

# 安裝EPEL倉庫
sudo yum -y install epel-release

# 安裝Glances
sudo yum -y install glances

啟動Glances

# 啟動Glances以監控本地系統
glances

# 以Web界面方式啟動Glances
glances -w

使用Python腳本實現定時任務和數據存儲

可以通過Python腳本結合timeit模塊來實現定時任務，并將監控數據存儲到文件中，便于后續分析。

import time
import psutil
import matplotlib.pyplot as plt

def plot_performance():
    cpu_usage = []
    memory_usage = []

    while True:
        cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)
        memory_percent = psutil.virtual_memory().percent

        cpu_usage.append(cpu_percent)
        memory_usage.append(memory_percent)

        plt.plot(cpu_usage, label='CPU Usage (%)')
        plt.plot(memory_usage, label='Memory Usage (%)')

        plt.xlabel('Time')
        plt.ylabel('Usage (%)')
        plt.legend()
        plt.pause(1)

if __name__ == '__main__':
    plot_performance()

使用PyMetrics進行實時性能監控

PyMetrics是一個專注于Python程序性能監控的庫，提供實時監控和數據可視化功能。

from pymetrics import MetricsRegistry, MetricsRenderer
from pymetrics.renderers import TextRenderer

registry = MetricsRegistry()
metrics = registry.register(
    'cpu_usage', 'CPU usage', 'percent'
)

metrics.register(
    'memory_usage', 'Memory usage', 'percent'
)

renderer = TextRenderer()

while True:
    cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)
    memory_percent = psutil.virtual_memory().percent

    metrics.update({
        'cpu_usage': cpu_percent,
        'memory_usage': memory_percent
    })

    renderer.render(metrics)
    time.sleep(1)

通過上述方法和工具，可以在CentOS系統上使用Python進行全面的性能監控，幫助管理員及時發現和解決系統性能問題。