简易的内存监控系统
本文需要有一定的python和前端基础，如果没基础的，请关注我后续的基础教程系列博客
,还可以看到具体的代码,喜欢请加个星星
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录制中间网出问题了，重启了一下，所以有两部分
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 主题思路
- 获取内存信息
- 存储信息
- 展现
- 后续扩展
- 加主机名,monitor部署在多台机器，不直接插数据库
- 通过http请求的方式，一台机器起flask专门存数据monitor
思路图 
第一步，我们需要获取内存信息
其实所有的监控项，包括内存数据，都是从文件中读取的，大家执行以下 cat /proc/meminfo就可以看到关于内存的信息，我们关注的是前四行，总内存，空闲内存，缓冲和缓存大小
计算内存占用量公式：
(总内存-空闲内存-缓冲-缓存)/1024Mb
代码呼之欲出 monitor.py
用with打开文件，可以自动关闭，比直接open优雅那么一丢丢
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/1024while True: time.sleep(1) getMem() 执行文件 python monitor.py，每一秒打印一条内存信息
[woniu@teach memory]$ python mointor.py 29202919291929192919
我们可以写个很搓的测试代码，占用一点内存，看看数据会不会变 执行下面代码，能看到内存使用量明显多了几M
# test.pys = 'akdsakjhdjkashdjkhasjkdhasjkdhkjashdaskjhfoopnnm,ioqouiew'*100000for i in s: for j in s: s.count(j)
获取内存数据done!
第二步存储数据库
我们选用mysql
新建表格,我们需要两个字段，内存和时间 sql呼之欲出，简单粗暴
create memory(memory int,time int)
我们的 monitor.py就不能只打印内存信息了，要存储数据库啦,引入mysql模块，代码如下
import timeimport MySQLdb as mysqldb = 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 #print 'ok'while True: time.sleep(1) getMem() 比之前的多了拼接sql和执行的步骤，具体过程见视频，大家到数据库里执行一下下面的sql，就能看到我们辛辛苦苦获取的内存数据啦
select * from memory
我们的数据库里数据越来越多，怎么展示呢
我们需要flask 我们看下文件结构
.├── 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就是我们的web服务代码，template下面的html，就是前端展示的文件，static下面是第三方库
flask_web的代码如下
- 提供两个路由
- 根目录渲染文件index.html
- /data路由去数据库插数据，返回json，供画图使用
from flask import Flask,render_template,requestimport MySQLdb as mysqlcon = 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 ,copy过来，具体过程见视频
51reboot hello world
具体观察数据结构的过程，见视频和，我们做的 就是把数据库里的数据，拼接成前端画图需要的数据，展现出来
这时候前端就能看到图表啦
我们并不仅限于此，如果想实时的看到内存，应该怎么搞呢
- 查询数据时候增加一个时间戳当限制条件，再次查询时，只返回两次查询之间的增量数据
- 前端动态添加增量结点数据到图表中
- 代码呼之欲出
python
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
$.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
最终代码
监控文件monitor.py
import timeimport MySQLdb as mysqldb = mysql.connect(user="reboot",passwd="reboot123",db="memory",host="localhost")db.autocommit(True)cur = db.cursor()def getMem(): f = open('/proc/meminfo') 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 #print 'ok'while True: time.sleep(1) getMem() flask
from flask import Flask,render_template,requestimport MySQLdb as mysqlcon = 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')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)if __name__=='__main__': app.run(host='0.0.0.0',port=9092,debug=True) 前端
51reboot hello world
代码没有特别注意细节，希望大家喜欢。
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