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及思想，更容易去理解Nagios、Zabbix、Ganglia监控原理。文章***还有视频教程哦！从零敲出来的全过程。
思路分为下面几块：
1.获取内存监控信息
2.存储监控信息
3.数据展现
4.后续扩展
a.加主机名，monitor部署在多台机器，不直接插入数据库
b.增加CPU，Disk监控
c.通过HTTP请求的方式，启用一个单独的Flask专门存储monitor数据
思路图：
***步：获取内存信息
我们通过读取 /proc/meminfo获取监控数据MemTotal、MemFree、Buffers、Cached，咱们常用free -m 其实也是读取的/pro/meminfo的数据，顺便说一下。
对于操作系统来说，Buffers、Cached是已经被使用的。
MemFree=total-used
对于应用程序来说：
MemFree=buffers+cached+free
监控物理内存使用：
内存使用=MemTotal-MemFree-Buffers-Cached
开撸：monitor.py获取监控数据。
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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/1024 while True: time.sleep(1) getMem()
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测试：每秒打印一条数据。
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[www.51reboot.com@teach memory]$ python mointor.py 2920 2919 2919 2919 2919
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希望内存多变好一些，写了一个很挫的测试代码。
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# test.py s = 'www.51reboot.com'*1000000 for i in s: for j in s: s.count(j)
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执行python test.py，会发现内存占用多了几M，说明咱们的代码是OK的。
第二步：存储监控信息(我们用MySQL)
我们需要两个字段，内存和时间 sql呼之欲出，简单粗暴！
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create database memory; create memory(memory int,time int)
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接下来，我们把monitor.py的数据存储到数据库中，这用到了Python MySQLdb模块。
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import time import MySQLdb as mysql db = 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 while True: time.sleep(1) getMem()
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暂时告一段落。
第三步：数据展现(Flask框架)
代码结构：
├── 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.py的代码如下：
提供两个路由。
◆根目录渲染文件index.html。
◆/data路由去数据库查数据，返回json，供画图使用。
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from flask import Flask,render_template,request import MySQLdb as mysql con = 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)
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#p#
前端index.html
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<div id="container" style="height: 400px; min-width: 310px"></div> <script> $(function () { // 使用当前时区，否则东八区会差八个小时 Highcharts.setOptions({ global: { useUTC: false } }); $.getJSON('/data', function (data) { // Create the chart $('#container').highcharts('StockChart', { rangeSelector : { selected : 1 }, title : { text : '内存数据' }, series : [{ name : '本机内存', data : data, tooltip: { valueDecimals: 2 } }] }); }); }); </script>
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执行python flask_web.py，浏览器看数据www.51reboot.com:9092，出图了。
我们并不仅限于此，如果想实时的看到内存，应该怎么搞？
1.查询数据时候增加一个时间戳当限制条件，只返回两次查询之间的增量数据。
2.前端动态添加增量结点数据到图表中。
修改flask_web.py。
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tmp_time = 0 @app.route('/data') def data(): global tmp_time if tmp_time>0: sql = 'select * from memory where time>%s' % (tmp_time/1000) else: sql = 'select * from memory' cur.execute(sql) arr = [] for i in cur.fetchall(): arr.append([i[1]*1000,i[0]]) if len(arr)>0: tmp_time = arr[-1][0] return json.dumps(arr)
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前端，3秒查一次增量数据，根据自己需求调整，修改index.html。
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$.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 } }] }); });
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done!两个文件都搞定，double kill！效果。
后边改了这么多，大家可能糊涂了，现在给出完整代码：
完整代码大家可以从Github下载
https://github.com/shengxinjing/my_blog/issues/1
视频下载地址：http://pan.baidu.com/s/1i4acpP7
录屏的时候网出问题了，所以录了两个：
在线视频1
在线视频2