使用python进行系统资源使用率监控

Linux系统下：

静态指标信息：

名称	描述	单位	所在文件
mem_total	内存总容量	KB	/proc/meminfo
disks	磁盘相关信息	-	-
disks.size	磁盘总容量	KB	/sys/block
disks.partitions	磁盘分区相关信息	-	/proc/partitions
disks.partitions.avail	磁盘分区的可用空间	KB	/sys/block
disks.partitions.on	磁盘分区的挂载点	-	/etc/mtab
disks.partitions.used	磁盘分区的使用空间	KB	/sys/block
disks.partitions.size	磁盘分区的总容量	KB	/sys/block
network	网卡相关信息	-	-
network.hwaddr	网卡  Mac  地址	-	/sbin/ifconfig
network.inet_addr	网卡  IPv4  协议地址	-	/sbin/ifconfig
network.inet_addr	网卡  IPv6  协议地址	-	/sbin/ifconfig
network.mtu	网卡最大传输单元	Bytes	/sbin/ifconfig
network.mask	网卡子网掩码	-	/sbin/ifconfig
cpu	CPU  相关信息	-	-
cpu.cpu_num	CPU  数量	-	/proc/cpuinfo
cpu.width	CPU  字长	Bit	/proc/cpuinfo
cpu.cpu_MHz	CPU  频率	MHz	/proc/cpuinfo
cpu.cache_size	CPU  缓存大小	KB	/proc/cpuinfo
cpu.vendor_id	CPU  制造商	-	/proc/cpuinfo

动态指标信息：

名称	描述	单位	所在文件
mem_total	内存总容量	KB	/proc/meminfo
disks	磁盘相关信息	-	-
disks.size	磁盘总容量	KB	/sys/block
disks.partitions	磁盘分区相关信息	-	/proc/partitions
disks.partitions.avail	磁盘分区的可用空间	KB	/sys/block
disks.partitions.on	磁盘分区的挂载点	-	/etc/mtab
disks.partitions.used	磁盘分区的使用空间	KB	/sys/block
disks.partitions.size	磁盘分区的总容量	KB	/sys/block
network	网卡相关信息	-	-
network.hwaddr	网卡  Mac  地址	-	/sbin/ifconfig
network.inet_addr	网卡  IPv4  协议地址	-	/sbin/ifconfig
network.inet_addr	网卡  IPv6  协议地址	-	/sbin/ifconfig
network.mtu	网卡最大传输单元	Bytes	/sbin/ifconfig
network.mask	网卡子网掩码	-	/sbin/ifconfig
cpu	CPU  相关信息	-	-
cpu.cpu_num	CPU  数量	-	/proc/cpuinfo
cpu.width	CPU  字长	Bit	/proc/cpuinfo
cpu.cpu_MHz	CPU  频率	MHz	/proc/cpuinfo
cpu.cache_size	CPU  缓存大小	KB	/proc/cpuinfo
cpu.vendor_id	CPU  制造商	-	/proc/cpuinfo

• CPUModule：文件位置/proc/stat，metric_list = ['cpu_user', 'cpu_nice', 'cpu_system', 'cpu_idle', 'cpu_usage', 'cpu_iowait', 'cpu_irq', 'cpu_softirq']，

     

     如图第一行所示，数值为对应的metric的jiffies。当前总共jifies就是各项相加。两个周期各自的总jiffies相减就是本周期jiffies总使用量，每一项的分别相减就是对应metric的jiffies使用量。做除法即可求出百分比例。

• DiskModule：

     动态信息的文件位置/sys/block/*/stat，metric_list = ['rps', 'wps', 'rrqmps', 'wrqmps', 'rsecps', 'wsecps', 'rkBps', 'wkBps', 'util', 'await', 'avgrq_sz', 'avgqu_sz']
 

     是累加值，需要用两个周期的差值除以时间。

     关于分区容量的静态信息，AWS CloudWatch通过df命令获取总量、使用量、可用量、文件系统、挂载点：

 

• LoadModule：文件位置/proc/loadavg，metric_list = ['load_one', 'load_five', 'load_fifteen']

     

• MemModule：文件位置/proc/meminfo，metric_list = ['mem_total, 'cached', 'mem_free', 'mem_available', 'mem_used', 'mem_usage', 'buffers', 'swap_total', 'swap_cached', 'swap_free']

     

亚马逊AWS CloudWatch监控脚本中也是类似的做法直接分析/proc/meminfo文件：

Windows系统：

     需要wmi和psutil（事实上，psutil这个python库直接封装了跨平台的资源使用量监控方法）

• 静态系统信息

     OS信息：wmiService.Win32_OperatingSystem()

     Disk信息：Win32_LogicalDisk

     Mem信息：Win32_CompiterSystem()

     CPU信息：Win32_Processor()

     Net信息：Win32_NetworkAdapterConfiguration()

• 动态资源使用率指标信息

     CPU

     MEM

DISK

NET