CentOS系统Python性能监控如何进行

在CentOS系统上使用Python进行性能监控可以通过多种方法和工具来实现。以下是一些常用的方法和工具：

使用psutil库进行系统资源监控

psutil是一个跨平台的Python库，用于获取系统资源使用情况，如CPU、内存、磁盘和网络接口的流量等。

import psutil

# 获取CPU使用率
cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)
print(f'CPU使用率: {cpu_percent}%')

# 获取内存使用情况
memory = psutil.virtual_memory()
print(f'总内存: {memory.total / (1024**3):.2f}GB, 已用内存: {memory.used / (1024**3):.2f}GB, 内存使用百分比: {memory.percent}%')

# 获取磁盘使用情况
disk_usage = psutil.disk_usage('/')
print(f'总空间: {disk_usage.total / (1024**3):.2f}GB, 已用空间: {disk_usage.used / (1024**3):.2f}GB, 可用空间: {disk_usage.free / (1024**3):.2f}GB')

# 获取网络接口流量
network_stats = psutil.net_io_counters()
print(f'发送字节数: {network_stats.bytes_sent / (1024**2):.2f}MB, 接收字节数: {network_stats.bytes_recv / (1024**2):.2f}MB')

使用Glances进行系统监控

Glances是一个基于Python的开源命令行监控工具，可以提供丰富的系统性能信息。

安装Glances

# 安装EPEL仓库
sudo yum -y install epel-release

# 安装Glances
sudo yum -y install glances

启动Glances

# 启动Glances以监控本地系统
glances

# 以Web界面方式启动Glances
glances -w

使用Python脚本实现定时任务和数据存储

可以通过Python脚本结合timeit模块来实现定时任务，并将监控数据存储到文件中，便于后续分析。

import time
import psutil
import matplotlib.pyplot as plt

def plot_performance():
    cpu_usage = []
    memory_usage = []

    while True:
        cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)
        memory_percent = psutil.virtual_memory().percent

        cpu_usage.append(cpu_percent)
        memory_usage.append(memory_percent)

        plt.plot(cpu_usage, label='CPU Usage (%)')
        plt.plot(memory_usage, label='Memory Usage (%)')

        plt.xlabel('Time')
        plt.ylabel('Usage (%)')
        plt.legend()
        plt.pause(1)

if __name__ == '__main__':
    plot_performance()

使用PyMetrics进行实时性能监控

PyMetrics是一个专注于Python程序性能监控的库，提供实时监控和数据可视化功能。

from pymetrics import MetricsRegistry, MetricsRenderer
from pymetrics.renderers import TextRenderer

registry = MetricsRegistry()
metrics = registry.register(
    'cpu_usage', 'CPU usage', 'percent'
)

metrics.register(
    'memory_usage', 'Memory usage', 'percent'
)

renderer = TextRenderer()

while True:
    cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)
    memory_percent = psutil.virtual_memory().percent

    metrics.update({
        'cpu_usage': cpu_percent,
        'memory_usage': memory_percent
    })

    renderer.render(metrics)
    time.sleep(1)

通过上述方法和工具，可以在CentOS系统上使用Python进行全面的性能监控，帮助管理员及时发现和解决系统性能问题。