在网络应用中,网络延迟是一个重要的指标,它影响着用户体验和系统性能。本文将介绍如何使用Python编写一个程序来监控网络延迟(Ping)并将结果存储到MySQL数据库中。然后,我们将使用Grafana来创建仪表盘,实时展示网络延迟的数据。
当监控网络连接并将数据存储到数据库后,我们可以使用 Grafana 这样的工具来可视化数据并创建仪表盘,以便更直观地查看和分析监控结果。以下是将 Grafana 与上述代码结合使用的步骤:
当我们需要监控网络连接并记录 Ping 响应时间、丢包率和抖动等指标时,可以使用 Python 编程语言和一些相关库来实现。下面是一个示例代码,用于监控 Ping 并将数据存储到数据库中。
首先,确保已安装以下库:
然后,创建一个配置文件 ping_config.ini
,其中包含以下内容:
[ping]
target_address = 目标地址
将 target_address
替换为要 Ping 的目标地址。
接下来,将以下代码保存为 Python 脚本文件(例如,ping_monitor.py
):
import ping3
import time
import statistics
from configparser import ConfigParser
import pymysql
from datetime import datetime
import pytz
# 计算平均绝对偏差(Mean Absolute Deviation)
def calculate_mad(data):
mean = sum(data) / len(data)
deviations = [abs(x - mean) for x in data]
mad = sum(deviations) / len(deviations)
return mad
# 监控 Ping 并将数据存储到数据库
def monitor_ping(config_file):
# 读取配置文件
config = ConfigParser()
config.read(config_file)
target_address = config.get('ping', 'target_address')
# 建立与数据库的连接
conn = pymysql.connect(user='用户名', password='密码', host='数据库主机', database='数据库名')
cursor = conn.cursor()
min_rtt = float('inf')
max_rtt = 0
total_rtt = 0
rtt_values = []
sent_packets = 0
received_packets = 0
while True:
result = ping3.ping(target_address, size=64)
sent_packets += 1
if result is not None:
result = result * 1000
print(f"往返时间: {result}ms")
min_rtt = min(min_rtt, result)
max_rtt = max(max_rtt, result)
total_rtt += result
received_packets += 1
# 抖动
rtt_values.append(result)
else:
print("请求超时")
if received_packets > 0:
avg_rtt = total_rtt / received_packets
print(f"最小值: {min_rtt}ms || 最大值: {max_rtt}ms || 平均值: {avg_rtt}ms")
packet_loss = (sent_packets - received_packets) / sent_packets * 100
print(f"丢包率: {packet_loss}%")
jitter = calculate_mad(rtt_values)
print(f"抖动: {jitter}ms")
# 将指标插入数据库表
insert_query = "INSERT INTO ping_data (timestamp, target_address, min_rtt, max_rtt, avg_rtt, jitter, packet_loss, rtt) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)"
# 获取中国上海的时区对象
shanghai_tz = pytz.timezone('Asia/Shanghai')
# 获取当前时间
current_time = datetime.now(shanghai_tz)
# 将时间格式化为字符串,并应用于插入语句中的 timestamp 值
insert_values = (current_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'), target_address, min_rtt, max_rtt, avg_rtt, jitter, packet_loss, result)
# 执行插入操作
cursor.execute(insert_query, insert_values)
conn.commit()
time.sleep(1) # 每秒执行一次 Ping 操作
# 配置文件路径
config_file = 'ping_config.ini'
# 开始监控 Ping
monitor_ping(config_file)
使用时,确保将以下内容替换为正确的值:
用户名
:数据库用户名。密码
:数据库密码。数据库主机
:数据库主机地址。数据库名
:要使用的数据库名称。运行脚本后,它将每秒执行一次 Ping 操作,并将结果记录到数据库表 ping_data
中。表结构可以根据你的需求进行创建,包含以下字段:
timestamp
:时间戳,记录插入数据的时间。target_address
:目标地址,记录 Ping 的目标地址。min_rtt
:最小往返时间。max_rtt
:最大往返时间。avg_rtt
:平均往返时间。jitter
:抖动。packet_loss
:丢包率。rtt
:Ping 的往返时间。通过运行该脚本,你将获得每次 Ping 的往返时间、最小值、最大值、平均值、抖动和丢包率等信息,并将其存储在数据库中。你可以根据需要自定义数据库表的结构,
完成上述步骤后,你将能够在 Grafana 中创建自定义的仪表盘,并将其嵌入到博客文章中,以便读者可以直接查看监控结果的可视化图表。