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哦，从零敲出来的全过程

思路分为下面几块：

1. 获取内存监控信息
2. 存储监控信息
3. 数据展现
4. 后续扩展
   1. 加主机名，monitor部署在多台机器，不直接插入数据库
   2. 增加CPU，Disk监控
   3. 通过HTTP请求的方式，启用一个单独的Flask专门存储monitor数据

思路图：

第一步：获取内存信息

我们通过读取 /proc/meminfo获取监控数据MemTotal、MemFree、Buffers、Cached，咱们常用free -m 其实也是读取的/pro/meminfo的数据,顺便说一下

对于操作系统来说，Buffers、Cached是已经被使用的

MemFree=total-used

对于应用程序来说

MemFree=buffers+cached+free

监控物理内存使用

内存使用=MemTotal-MemFree-Buffers-Cached

开撸：monitor.py获取监控数据

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()

测试：每秒打印一条数据

[www.51reboot.com@teach memory]$ python mointor.py 2920

2919

2919

2919

2919

希望内存多变好一些，写了一个很挫的测试代码

# test.py

s = ‘www.51reboot.com’*1000000

for i in s:

for j in s:

s.count(j)

执行python test.py，会发现内存占用多了几M，说明咱们的代码是OK的

第二步：存储监控信息（我们用MySQL）

我们需要两个字段，内存和时间 sql呼之欲出，简单粗暴

create database memory；

create memory(memory int,time int)

接下来我们把monitor.py的数据存储到数据库中，这用到了Python MySQLdb模块

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

while True:

time.sleep(1)

getMem()

暂时告一段落

第三步：数据展现（Flask框架）

代码结构

.

├── 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.py的代码如下

• 提供两个路由
  • 根目录渲染文件index.html
  • /data路由去数据库查数据，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

<div id=”container” style=”height: 400px; min-width: 310px”></div>

<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>

执行python flask_web.py，浏览器看数据www.51reboot.com:9092，出图了

我们并不仅限于此，如果想实时的看到内存，应该怎么搞

1. 查询数据时候增加一个时间戳当限制条件，只返回两次查询之间的增量数据
2. 前端动态添加增量结点数据到图表中

修改flask_web.py

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,根据自己需求调整，修改index.html

$.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

后边改了这么多，大家可能糊涂了，现在给出完整代码：

完整代码大家可以从Github下载

https://github.com/shengxinjing/my_blog/issues/1

视频下载地址：http://pan.baidu.com/s/1i4acpP7

录屏的时候网出问题了，所以录了两个

在线视频1

在线视频2