python实现监控linux性能及进程消耗性能的方法

本文以实例形式实现了python监控linux性能以及进程消耗性能的方法，具体实现代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Jun 10 10:20:13 2014

@author: lifeix
"""

from collections import OrderedDict
import time
import os

def cpuinfo():
  lines = open('/proc/stat').readlines()
  for line in lines:
    ln = line.split()
    if ln[0].startswith('cpu'):
      return ln;
  return []
W = cpuinfo()
one_cpuTotal=long(W[1])+long(W[2])+long(W[3])+long(W[4])+long(W[5])+long(W[6])+long(W[7])
one_cpuused=long(W[1])+long(W[2])+long(W[3])

def CPUinfo():
  ''' Return the information in /proc/CPUinfo
  as a dictionary in the following format:
  CPU_info['proc0']={...}
  CPU_info['proc1']={...}
  '''
  CPUinfo=OrderedDict()
  procinfo=OrderedDict()

  nprocs = 0
  f = open('/proc/cpuinfo')
  for line in f.readlines():
    if not line.strip():
      # end of one processor
      CPUinfo['proc%s' % nprocs] = procinfo
      nprocs=nprocs+1
      # Reset
      procinfo=OrderedDict()
    else:
      if len(line.split(':')) == 2:
        procinfo[line.split(':')[0].strip()] = line.split(':')[1].strip()
      else:
        procinfo[line.split(':')[0].strip()] = ''
  return CPUinfo

def meminfo():
  ''' Return the information in /proc/meminfo
  as a dictionary '''
  meminfo=OrderedDict()

  f = open('/proc/meminfo')
  for line in f.readlines():
    meminfo[line.split(':')[0]] = line.split(':')[1].strip()
  return meminfo

f = open("sysinfo.log",'a')
def logSysInfo(cpu,mem,line):
  f.write('\ncpu:%s -------mem: %s------mongocpu:%s'%(cpu,mem,line))
  f.flush();

def process_info():
  #获取drm_processes 的进程号
  textlist = os.popen('top -bcn 1 -p 12023').readlines()
  line = ''
  for t in textlist:
    if t.find('12023'):
      line = t
  line = line.split(' ')
  #此处的值按照自己的需求去取
  return line[15]
if __name__=='__main__':
  CPUinfo = CPUinfo()
  for processor in CPUinfo.keys():
    print(CPUinfo[processor]['model name'])
    f.write("cpu:%s"%CPUinfo[processor]['model name'])
  #meminfo = meminfo()
  #print('Total memory: {0}'.format(meminfo['MemTotal'])) 

  try:
    while True:
      line = process_info()
      time.sleep(2)
      mi = meminfo()
      print('Free memory: {0}'.format(mi['MemFree']))
      W = cpuinfo()
      two_cpuTotal=long(W[1])+long(W[2])+long(W[3])+long(W[4])+long(W[5])+long(W[6])+long(W[7])
      two_cpuused=long(W[1])+long(W[2])+long(W[3])
      cpuused=float(two_cpuused-one_cpuused)/(two_cpuTotal-one_cpuTotal)
      print ('%.2f%%'%(cpuused*100))
      print line
      cpu = '%.2f%%'%(cpuused*100)
      logSysInfo(cpu,format(mi['MemFree']),line)
  except KeyboardInterrupt, e:
    print ("\ncpumonit exited")
    f.close()
f.close()
赞 (0)

相关推荐

  • Python 代码性能优化技巧分享

    Python 代码性能优化技巧分享

    如何进行 Python 性能优化,是本文探讨的主要问题.本文会涉及常见的代码优化方法,性能优化工具的使用以及如何诊断代码的性能瓶颈等内容,希望可以给 Python 开发人员一定的参考. Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据 80/20 原则,实现程序的重构.优化.扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量.优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率. 改进算法,选择合适的数据结构 一个

  • 在Python中使用异步Socket编程性能测试

    OK,首先写一个python socket的server段,对开放三个端口:10000,10001,10002.krondo的例子中是每个server绑定一个端口,测试的时候需要分别开3个shell,分别运行.这太麻烦了,就分别用三个Thread来运行这些services. import optparse import os import socket import time from threading import Thread import StringIO txt = '''1111 2

  • Python性能优化的20条建议

    优化算法时间复杂度 算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大,在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度,如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1).不同的场景有不同的优化方式,总得来说,一般有分治,分支界限,贪心,动态规划等思想. 减少冗余数据 如用上三角或下三角的方式去保存一个大的对称矩阵.在0元素占大多数的矩阵里使用稀疏矩阵表示. 合理使用copy与deepcopy 对于dict和list等数据结构的对象,直接赋值使用的是引用的方式.而有些情况下需

  • python 字典(dict)遍历的四种方法性能测试报告

    python中,遍历dict的方法有四种.但这四种遍历的性能如何呢?我做了如下的测试 l = [(x,x) for x in xrange(10000)] d = dict(l) from time import clock t0=clock() for i in d: t = i + d[i] t1=clock() for k,v in d.items(): t = k + v t2=clock() for k,v in d.iteritems(): t = k + v t3=clock()

  • Python性能提升之延迟初始化

    所谓类属性的延迟计算就是将类的属性定义成一个property,只在访问的时候才会计算,而且一旦被访问后,结果将会被缓存起来,不用每次都计算.构造一个延迟计算属性的主要目的是为了提升性能 property 在切入正题之前,我们了解下property的用法,property可以将属性的访问转变成方法的调用. class Circle(object): def __init__(self, radius): self.radius = radius @property def area(self):

  • python常用web框架简单性能测试结果分享(包含django、flask、bottle、tornado)

    测了一下django.flask.bottle.tornado 框架本身最简单的性能.对django的性能完全无语了. django.flask.bottle 均使用gunicorn+gevent启动,单进程,并且关闭DEBUG,请求均只返回一个字符串ok. tornado直接自己启动,其他内容一致. 测试软件为 siege,测试os为cenos6 64位,测试命令为: 复制代码 代码如下: siege -c 100 -r 100 -b http://127.0.0.1:5000/ django

  • Python中优化NumPy包使用性能的教程

    NumPy是Python中众多科学软件包的基础.它提供了一个特殊的数据类型ndarray,其在向量计算上做了优化.这个对象是科学数值计算中大多数算法的核心. 相比于原生的Python,利用NumPy数组可以获得显著的性能加速,尤其是当你的计算遵循单指令多数据流(SIMD)范式时.然而,利用NumPy也有可能有意无意地写出未优化的代码. 在这篇文章中,我们将看到一些技巧,这些技巧可以帮助你编写高效的NumPy代码.我们首先看一下如何避免不必要的数组拷贝,以节省时间和内存.因此,我们将需要深入Num

  • python实现监控linux性能及进程消耗性能的方法

    本文以实例形式实现了python监控linux性能以及进程消耗性能的方法,具体实现代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Jun 10 10:20:13 2014 @author: lifeix """ from collections import OrderedDict import time import os def cpuinfo(): lines = open('/proc/s

  • 监控Linux系统节点和服务性能的方法

    监控Linux系统节点和服务性能的方法

    1.获取信息 #!/bin/bash #描述: # 把top信息输入到一个文件内部 #作者:孤舟点点 #版本:1.0 #创建时间:2017-11-09 03:04:28 PATH=/bin:/sbin:/usr/bin:/usr/sbin:/usr/local/bin:/usr/local/sbin:~/bin export PATH p=`pwd` Day=`date +"%Y%m%d"` HOST=`hostname` for((i=0; i<1440; i=i+1)) do

  • linux 下隐藏进程的一种方法及遇到的坑

    前言 1.本文所用到的工具在 https://github.com/gianlucaborello/libprocesshider 可以下载 2.思路就是利用 LD_PRELOAD 来实现系统函数的劫持 LD_PRELOAD是什么: LD_PRELOAD是Linux系统的一个环境变量,它可以影响程序的运行时的链接(Runtime linker),它允许你定义在程序运行前优先加载的动态链接库.这个功能主要就是用来有选择性的载入不同动态链接库中的相同函数.通过这个环境变量,我们可以在主程序和其动态链

  • Linux启动新进程的几种方法及比较

    Linux启动新进程的几种方法及比较

    有时候,我们需要在自己的程序(进程)中启动另一个程序(进程)来帮助我们完成一些工作,那么我们需要怎么才能在自己的进程中启动其他的进程呢?在Linux中提供了不少的方法来实现这一点,下面就来介绍一个这些方法及它们之间的区别. 一.system函数调用 system函数的原型为: #include <stdlib.h> int system (const char *string); 它的作用是,运行以字符串参数的形式传递给它的命令并等待该命令的完成.命令的执行情况就如同在shell中执行命令:s

  • Linux启动新进程的三种方法

    Linux启动新进程的三种方法

    程序中,我们有时需要启动一个新的进程,来完成其他的工作. 下面介绍了三种实现方法,以及这三种方法之间的区别. 1.system函数-调用shell进程,开启新进程 system函数,是通过启动shell进程,然后执行shell命令进程. 原型: int system(const char *string); string:shell命令字符串 返回值:成功返回命令退出码,无法启动shell,返回127错误码,其他错误,返回-1. 代码示例如下: process_system.c #include

  • 基于python的Linux系统指定进程性能监控思路详解

    监控Linux服务器的工具.组件和程序网上有很多,但是一台服务器上会有很多进程同时运行,特别是做性能测试的时候,可能一台服务器上部署多个服务,如果只监控整个服务器的CPU和内存,当某个服务出现性能问题时,并不能有效准确的定位出(当然通过其他工具也可以实现),因此,很有必要只监控指定的进程.需求明确了,于是动手撸了一个性能监控脚本. 一.整体思路 1.为了方便的启动监控和停止监控,在想查看监控结果的时候随时查看监控结果,用flask开启了一个服务,通过发送get请求可以随时启停监控和查看监控结果.

  • python监控linux内存并写入mongodb（推荐）

    (需要安装psutil 用来获取服务器资源,以及pymongo驱动)#pip install psutil #pip install pymongo #vim memory_monitory.py 文件内容如下 #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- import psutil import socket import time from pymongo import MongoClient mongodbIp = '192.168.200.1

  • linux vps服务器进程kswapd0与events/0消耗大量CPU的问题

    linux vps服务器进程kswapd0与events/0消耗大量CPU的问题

    今天下午网站宕了两次机,发工单给阿里云,发现原因是服务器的CPU 100%了. 重启服务器后,使用 top 命令看看是哪些进程消耗那么大的 CPU 使用.盯了有好十几分钟,主要消耗 CPU 的进程有两个,一个是 mysql,另一个是 apache.下面的图可以看到,mysql 占用了很大部分的 CPU 使用.apache 单个进程虽然占得不多,但有不少个 apache 进程同时存在,也消耗了不少 CPU 的使用. 当然,这些不足以让服务器的 CPU 直接跑满挂掉,后来发现了两个大家伙: 当 my

  • Python实现在Linux系统下更改当前进程运行用户

    在上一篇文章中,我们讲了如何在linux上用python写一个守护进程.主要原理是利用linux的fork函数来创建一个进程,然后退出父进程运行,生成的子进程就会成为一个守护进程.细心观察的可能会发现,这个守护进程的运行身份是执行这个程序的用户,如果把这个守护程序加入到系统的服务项,那么这个守护程序的执行身份应该是root. 一个情况出现了,root的权限比较大,如果通过这个root身份的守护程序来进行操作,危险性是比较大的.一种好的办法是生成一个身份为root的master进程用来接受请求,生

  • Python实现Linux下守护进程的编写方法

    本文实例讲述了Python实现Linux下守护进程的编写方法,分享给大家供大家参考,相信对于大家的Python程序设计会起到一定的帮助作用.具体方法如下: 1. 调用fork()以便父进程可以退出,这样就将控制权归还给运行你程序的命令行或shell程序.需要这一步以便保证新进程不是一个进程组头领进程(process group leader).下一步,'setsid()',会因为你是进程组头领进程而失败.进程调用fork函数时,操作系统会新建一个子进程,它本质上与父进程完全相同.子进程从父进程继

随机推荐