python 服务器监控_使用python搭建一个Linux服务器监控系统

使用python搭建服务器的监控系统，先来说一下主要逻辑：

1、定时获取server(主机)的一些内存，CPU的信息

2、将获取的信息存储到数据库

3、读数据库，获取信息，将服务器的内存，CPU信息制作成图

首先我们来谈谈需要使用的东西：

mysql数据库一台

python3代码环境

pymysql

psutil

pyecharts

首先需要将mysql的环境搭建好，具体就不多说了，为server准备一个python环境，然后安装三个python包

使用pip进行安装：

pip install pymysql

pip install psutil

pip install pyecharts

安装好了我们就可以来获取服务器的一些内存，CPU的信息了。

我们主要使用psutil模块去获取服务器的一些实时的CPU和内存信息。

import psutil

mem = psutil.virtual_memory()

memtotal = mem.total

memfree = mem.free

mempercent = mem.percent

memused = mem.used

可以直接获取内存相关的一些信息，例如内存总量，使用了多少，空余多少等等。

还可以获取cpu的信息

cpu = psutil.cpu_percent(1)

我们可以将获取到到这些信息存到文件里或者是数据库里，这里我们方便读取制图我们就使用数据库进行存储。

首先?数据库，我们这边需要创建一个CPU数据，再创建一个stat表,表里有一下午字段：

可以直接使用建表语句：

create table stat(mem_free varchar(255),mem_usage varchar(255), mem_total varchar(255), mempercent varchar(255), cpu varchar(255),        time varchar(255) );

下面我们用python连接数据库：

import pymysql

db = pymysql.connect(user="root", passwd="root", db="CPU", host="127.0.0.1")

db.autocommit(True)

cur = db.cursor()

之后读取服务器的一些信息：

def getinfo():

mem = psutil.virtual_memory()

memtotal = mem.total

memfree = mem.free

mempercent = mem.percent

memused = mem.used

cpu = psutil.cpu_percent(1)

return memtotal, memfree, memused, mempercent, cpu

然后每隔十秒获取一次服务器的信息，之后将这些信息插入到数据库中：

while True:

try:

memtotal, memfree, memused, mempercent, cpu = getinfo()

t = int(time.time())

sql = 'insert into stat (mem_free,' \

'mem_usage,' \

'mem_total,' \

'mempercent,' \

'cpu,' \

'time) value (%s,%s,%s,%s,%s,%s)' % (

memfree, memused, memtotal, mempercent, cpu, t)

cur.execute(sql)

time.sleep(10)

except Exception as e:

print(e)

这样我们就做到了持续不断的想数据库写入服务器的数据了。

第一步就算完成了。

下面一步我们需要通过读取数据库的服务器信息，绘制图表：

首先获取数据目前获取到的所有信息(但是在实际情况下我们需要获取什么时间段的信息就写那个时间段的信息，这时候就需要在sql语句中添加where条件了)。

db = pymysql.connect(user="root", passwd="root", db="test", host="127.0.0.1")

cur = db.cursor()

sql = 'select cpu from stat'

cur.execute(sql)

cpu_data = cur.fetchall()

我们画图的时候数据都是拼在一个list中，这时候我们就需要将CPU的数据做到list里面：

all_cpu = []

for cpu in cpu_data:

cpu_num = eval(cpu[0])

all_cpu.append(cpu_num)

print(all_cpu)

下面我们就可以使用pyecharts画图了：

首先定义横坐标的长度是要和CPU数据的量保持一致的，这个时候我们可以来写横坐标了：

x = [i for i in range(len(all_cpu))]

数据内容也有了，坐标也有了，下面我们来做图：

from pyecharts.charts import Line

line = (

Line()

.add_xaxis(x)

.add_yaxis("CPUinfo", all_cpu)

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="CPUinfo"))

)

line.render()

这样就OK了！

运行一下代码来看看结果：

当然图还是可以优化的哈，我们可以将很坐标优化成时间的值，到数据库中获取，然后将他们于横坐标对应上，也是OK的。

当然，除了使用pyecharts画图，我们还有个神器大家别忘了呀：matplotlib

from matplotlib import pyplot as plt

............................................

plt.plot(all_cpu)

plt.show()

喜欢用哪个就看你们自己啦，小编更喜欢第一种。

下面再看看内存的使用量：

其实从这个图看了，matplotlib展示的效果会好一点，pyecharts的数据都粘到一起了，看不清楚(当然，这个肯定是可以优化的哦，大家可以去GitHub上找方法哟！https://github.com/pyecharts)

想试试手的可以动起来了哦！

完整代码如下：

import psutil

import time

import pymysql

db = pymysql.connect(user="root", passwd="root", db="test", host="127.0.0.1")

db.autocommit(True)

cur = db.cursor()

def getinfo():

mem = psutil.virtual_memory()

memtotal = mem.total

memfree = mem.free

mempercent = mem.percent

memused = mem.used

cpu = psutil.cpu_percent(1)

return memtotal, memfree, memused, mempercent, cpu

if __name__ == "__main__":

while True:

try:

memtotal, memfree, memused, mempercent, cpu = getinfo()

t = int(time.time())

sql = 'insert into stat (mem_free,' \

'mem_usage,' \

'mem_total,' \

'mempercent,' \

'cpu,' \

'time) value (%s,%s,%s,%s,%s,%s)' % (

memfree, memused, memtotal, mempercent, cpu, t)

cur.execute(sql)

time.sleep(10)

except Exception as e:

print(e)

from matplotlib import pyplot as plt

import pymysql

from pyecharts.charts import Line

from pyecharts import options as opts

db = pymysql.connect(user="root", passwd="root", db="test", host="127.0.0.1")

cur = db.cursor()

sql = 'select cpu from stat'

cur.execute(sql)

cpu_data = cur.fetchall()

all_cpu = []

for cpu in cpu_data:

cpu_num = eval(cpu[0])

all_cpu.append(cpu_num)

print(all_cpu)

# 使用pyecharts画图

x = [i for i in range(len(all_cpu))]

line = (

Line()

.add_xaxis(x)

.add_yaxis("CPUinfo", all_cpu)

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="CPUinfo"))

)

line.render()

db.close()

大家也可以点击阅读原文，直获取代码。

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