Python服务CentOS如何监控

在CentOS系统上使用Python进行服务监控可以通过多种工具和库来实现。以下是一些常用的方法和工具：

使用Python库进行监控

• psutil：这是一个跨平台的库，用于获取系统使用情况和进程详细信息。它可以监控CPU使用率、内存使用情况、磁盘空间等。
• dstat：一个用Python语言实现的多功能系统资源统计工具，用来取代Linux下的vmstat、iostat、netstat和ifstat等命令。它可以实时显示监控数据，并且可以编写插件来收集默认情况下没有收集的监控信息。
• Glances：一个跨平台的系统监控工具，支持Linux、Windows和OS X系统。它可以监控CPU使用率、内存使用情况、磁盘空间、网络流量等。

使用系统命令进行监控

• top：实时显示系统进程和资源使用情况，按CPU使用率排序。
• htop：top命令的增强版，提供了更友好的用户界面和交互功能。
• vmstat：报告系统虚拟内存统计信息，包括CPU、内存、磁盘和交换空间的信息。
• free：显示系统的内存使用情况，包括已使用内存、空闲内存等。
• iostat：报告系统的磁盘I/O统计信息，包括设备的读写速率等。
• netstat：显示当前活动的网络连接、路由表、接口统计信息等。
• ss：类似于netstat，用于显示活动的网络连接和套接字统计信息。

编写自定义监控脚本

可以使用Python编写自定义脚本来监控系统性能。例如，以下是一个简单的脚本，用于获取CPU使用率和内存使用率，并每隔一秒钟打印出来：

import os
import time

def get_cpu_usage():
    with open('/proc/stat', 'r') as f:
        cpu_data = f.readline()
    cpu_data = cpu_data.split()
    total_cpu_time = sum(map(int, cpu_data[1:]))
    idle_cpu_time = int(cpu_data[4])
    return 100 * (total_cpu_time - idle_cpu_time) / total_cpu_time

def get_memory_usage():
    with open('/proc/meminfo', 'r') as f:
        mem_data = f.readlines()
    total_mem = int(mem_data[0].split()[1])
    free_mem = int(mem_data[1].split()[1])
    return 100 * (total_mem - free_mem) / total_mem

def main():
    while True:
        cpu_usage = get_cpu_usage()
        mem_usage = get_memory_usage()
        print(f"CPU Usage: {cpu_usage:.2f}%")
        print(f"Memory Usage: {mem_usage:.2f}%")
        time.sleep(1)

if __name__ == "__main__":
    main()

请注意，这些脚本和工具适用于Linux系统，因为它们使用了特定的文件系统（如 /proc）来获取系统信息。在其他操作系统上运行这些脚本可能会导致错误。

通过上述方法，您可以在CentOS系统上使用Python有效地监控服务器的性能和状态。