使用Flask结合python实现多台服务的内存监控

使用Flask结合python实现多台服务的内存监控

简介：使用flask结合python可以很好的实现服务资源的监控，而且Flask是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架。其 WSGI 工具箱采用 Werkzeug ，模板引擎则使用 Jinja2 。Flask使用 BSD 授权。接下来我们实现多台服务器的内存监控，并出图。环境：centos1-6.5 ip:172.25.0.31 ##做flask python数据获取 Centos2-6.5 ip:172.25.0.32 ##做本地内存消耗数据的获取实现过程：
一、内存数据的获取，并写入到数据库
1、我们先查看一下内存的信息

[root@centos mem]# cat /proc/meminfo
MemTotal:        1528700 kB
MemFree:          221028 kB
Buffers:          130764 kB
Cached:           604596 kB
SwapCached:         8440 kB

说明：
buffers是指用来给块设备做的缓冲大小
cached是用来给文件做缓冲。
MemFree 是空闲内存

已使用内存算法：
已使用内存 = MemTotal - MemFree - Buffers - Cached
2、安装数据库，并创建数据库和表。
为了减少资源的开销，所以我们两台机器都装上mysql，centos1-6.5，Centos2-6.5同时执行以下命令。

[root@centos ~]#yum  install  -y  mysql-server  mysql-devel

#启动mysql

[root@centos ~]#/etc/init.d/mysqld  start

#快速配置，设置root密码：

[root@centos ~]#mysql_secure_installation

创建数据库：

[root@centos ~]# mysql  -uroot  -p123456
mysql> create database  memory;
mysql> use memory;
mysql> create table memory (memory int, time int);

注意1：用time字段表示时间戳，使用int类型为简单化，这里的数据库名和表名，还有字段名，都使用memory，含义不同
注意2：我们在centos需要在centos2上获取到写入的数据，所以我们要添加权限，让别的主机登录连接到centos2的数据库；
过程如下： 直接授权　　从任何主机上使用root用户，密码：123456（你的root密码）连接到mysql服务器：

[root@centos2 ~]# mysql -u root –p123456   ##给予其它用户以root远程登录到本地mysql
mysql>GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY '123456' WITH GRANT OPTION;
mysql>FLUSH PRIVILEGES

3、安装MySQL模块，编写脚本。

[root@centos ~]# yum  install  MySQL-python   -y
[root@centos2 ~]# yum  install  MySQL-python   -y

编写脚本监控内存脚本：
Centos

[root@centos~]# cat mem/mysql.py    ##同时把脚本复制到centos2就可以了
# -*- coding:utf-8 -*-

import time
import os
import MySQLdb as mysql

db = mysql.connect(user="root", passwd="123456", db="memory", host="localhost")
db.autocommit(True)
cur=db.cursor()

def saveMem():
a="awk 'NR==1{print $2}' /proc/meminfo"
file = os.popen(a)
total=int(file.read())

b="awk 'NR==2{print $2}' /proc/meminfo"
file =os.popen(b)
free =int(file.read())

c="awk 'NR==3{print $2}' /proc/meminfo"
file = os.popen(c)
buffer =int(file.read())

d="awk 'NR==4{print $2}' /proc/meminfo"
file =os.popen(d)
cache =int(file.read())

mem_used=total-free-buffer-cache
print mem_used/1024
#mem = mem_used/1024
cur_time = int(time.time())
sql = 'insert into memory (memory, time) value (%s,%s)'%(mem_used,cur_time)
cur.execute(sql)
while True:
saveMem()
time.sleep(1)   # sleep 1 second

二、展现信息
1、构建web服务：
安装flask在centos1上执行使用flask框架构建web服务

#安装pip

[root@centos ~]# mkdir /root/tools
[root@centos ~]# cd   /root/tools
[root@centos ~]#wget  --no-check-certificate  https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py [root@centos ~]#python  get-pip.py

#使用pip安装python的flask模块：

[root@centos ~]#pip  install  flask

2、编辑后台页面

[root@centos ~]# cat /mem/flask_web.py
# -*- coding:utf-8 -*-
from flask import Flask,render_template
import MySQLdb as mysql
import  json
con1 = mysql.connect(user="mysql", passwd="123456", db="memory", host="172.25.0.32")
con1.autocommit(True)
cur1 = con1.cursor()

con2 = mysql.connect(user="root", passwd="123456", db="memory", host="localhost")
con2.autocommit(True)
cur2 = con2.cursor()

app = Flask(__name__)
last_time1 = 0
last_time2 = 0
@app.route('/')
def index():
return render_template('index.html')
@app.route('/data/a')
def data_a():
global last_time1
if (last_time1 > 0):
sql = 'select * from memory where time>%s' %(last_time1/1000)
else:
sql = 'select * from memory'
cur1.execute(sql)
arr = []
for i in cur1.fetchall():
#print i    #在启动flask web服务的终端打印
arr.append([i[1]*1000, i[0]/1024])   #再除以1024，以MB为单位
#return 'ok'
if (len(arr) > 0):
last_time1 = arr[-1][0]

return json.dumps(arr)
@app.route('/data/b')
def data_b():
global last_time2
if (last_time2 > 0):
sql = 'select * from memory where time>%s' %(last_time2/1000)
else:
sql = 'select * from memory'
cur2.execute(sql)
arr = []
for i in cur2.fetchall():
#print i    #在启动flask web服务的终端打印
arr.append([i[1]*1000, i[0]/1024])   #再除以1024，以MB为单位
#return 'ok'
if (len(arr) > 0):
last_time2 = arr[-1][0]

return json.dumps(arr)

if __name__=='__main__':
app.run(host='172.25.0.31', port=9092, debug=True)

3、使用图表展现
1) 准备用于显示图片的基础js文件 jquery.js 和 highstock.js ##这个网上很多有下载
并把这两个文件保存到网站根目录下的static子目录下，导入以上两个基础js文件，用来渲染页面。

2) 我们可以看看结构：

[root@centos mem]# tree
.
├── flask_web.py
├── mysql.py
├── static
│   ├── highstock.js
│   └── jquery.js
└── templates
└── index.html

3) 接下来，使用highchats图标，选择图表模板，选择一个基本的图，然后把js代码复制带index.html文件中。https://www.hcharts.cn/demo/highstock/basic-line 4) 修改前端页面中，配置网页index.html：

[root@centos ~]# cat /mem/templates/index.html
<html>
<head>
<title> my memory monitor </title>
</head>

<body>
<div id="container" style="min-width:400px;height:400px"></div>

<script src='/static/jquery.js'></script>
<script src='/static/highstock.js'></script>
<script type="text/javascript">
Highcharts.setOptions({ global: { useUTC: false } });
</script>
<script>
$(function () {
var seriesOptions = [],
seriesCounter = 0,
names = ['a','b'],
// create the chart when all data is loaded
createChart = function () {
$('#container').highcharts('StockChart', {
rangeSelector: {
selected: 4
},
yAxis: {
labels: {
formatter: function () {
return (this.value > 0 ? ' + ' : '') + this.value + '%';
}
},
plotLines: [{
value: 0,
width: 2,
color: 'silver'
}]
},
plotOptions: {
series: {
compare: 'percent'
}
},
tooltip: {
pointFormat: '<span style="color:{series.color}">{series.name}</span>: <b>{point.y}</b> ({point.change}%)<br/>',
valueDecimals: 2
},
series: seriesOptions
});
};
$.each(names, function (i, name) {
$.getJSON('/data/' + name.toLowerCase(),    function (data) {
seriesOptions[i] = {
name: name,
data: data
};
// As we're loading the data asynchronously, we don't know what order it will arrive. So
// we keep a counter and create the chart when all the data is loaded.
seriesCounter += 1;
if (seriesCounter === names.length) {
createChart();
}
});
});
});

</script>
</body>
</html>

四、执行脚本使用调试模式（google浏览器），查看网页的数据

[root@centos mem]# python mysql.py
[root@centos2 mem]# python mysql.py
[root@centos mem]# python flask_web.py
* Running on http://172.25.0.31:9092/ (Press CTRL+C to quit)
* Restarting with stat
* Debugger is active!
* Debugger PIN: 171-534-904
172.25.0.2 - - [28/Nov/2017 21:35:57] "GET / HTTP/1.1" 200 -
172.25.0.2 - - [28/Nov/2017 21:35:57] "GET /data/a HTTP/1.1" 200 -
172.25.0.2 - - [28/Nov/2017 21:35:57] "GET /data/b HTTP/1.1" 200 -
172.25.0.2 - - [28/Nov/2017 21:35:59] "GET / HTTP/1.1" 200 -
172.25.0.2 - - [28/Nov/2017 21:35:59] "GET /data/a HTTP/1.1" 200 -
172.25.0.2 - - [28/Nov/2017 21:35:59] "GET /data/b HTTP/1.1" 200 –

我们可以发现，我们已经获取到两台主机的内存得使用情况了。以上是本人的实现监控的搭建过程希望能帮到大家。