性能测试 基于Python结合InfluxDB及Grafana图表实时采集Linux多主机性能数据

实现功能

测试环境

环境搭建

使用前提

使用方法

运行程序

效果展示

实现功能

无需在被监控主机上安装代理,一键对Linux远程服务器不同主机执行性能监控、性能数据采集命令,并实时展示

支持跨堡垒机收集实时性能数据(注:定制化开发,非通用)

支持docker容器(因为程序实现是从docker容器内部获取性能数据,所以目前仅支持 CPU,内存,I/O)

使用前提

可以用Xshell等工具远程连接Linux主机

Linux主机支持sar命令

dokcer容器内部挂载了docker容器自身的cgroup系统

注:目前不支持嵌套cgroup下子cgroup的性能数据监控

测试环境

Win7 64位

Python 3.4.0

CentOS 6 64位(内核版本2.6.32-642.el6.x86_64)

influxdb-1.5.2.x86_64.rpm

网盘下载地址:

https://pan.baidu.com/s/1jAbY4xz5gvzoXxLHesQ-PA

grafana-5.1.2-1.x86_64.rpm

下载地址:

https://s3-us-west-2.amazonaws.com/grafana-releases/release/grafana-5.1.3-1.x86_64.rpm

下载地址:https://pan.baidu.com/s/1wtnPH-iYxaXc6FnL1i0ZVg

influxdb-5.0.0-py2.py3-none-any.whl

下载地址:

https://pypi.org/project/influxdb/#files

下载地址:https://pan.baidu.com/s/1DQ0HGYNg2a2-VnRSBdPHmg

paramiko 1.15.2

下载地址:

https://pypi.python.org/pypi/paramiko/1.15.2

https://pan.baidu.com/s/1i4SJ1CL

cryptography-1.0-cp34-none-win_amd64.whl

(如果paramiko可以正常安装完,则不需要安装该类库)

下载地址:

https://pypi.python.org/pypi/cryptography/1.0

https://pan.baidu.com/s/1jIRBJvg

安装好后,找到nt.py(本例中路径为:

Lib\site-packages\pycrypto-2.6.1-py3.4-win-amd64.egg\Crypto\Random\OSRNG\nt.py),修改

import winrandom

from Crypto.Random.OSRNG import winrandom

如下

#import winrandom

from Crypto.Random.OSRNG import winrandom

以解决ImportError: No module named 'winrandom'错误

说明:具体文件路径可能还得根据实际报错情况来确定,如下

............(略)

"D:\Program Files\python33\lib\site-packages\Crypto\Random\OSRNG\nt.py", line 28, in <module>

import winrandom

ImportError: No module named 'winrandom'

VS2010

因操作系统而异,可能需要安装VS2010,以解决包依赖问题

环境搭建

参考CentOS下结合InfluxDB及Grafananux图表实时展示JMeter相关性能数据

使用方法

influxDB主机配置

monitor\conf\influxDB.conf

[INFLUXDB]

influxdb_host = 10.203.25.106

influxdb_port = 8086

主机登录信息配置

(用于远程ssh登录)

monitor\conf\host_config.conf

[10.203.36.1]

host = 10.203.36.1

username = xxxx

password = xxxx

port = 22

remark = 鉴权微服务

[10.203.36.33]

host = 10.203.36.33

username = xxxx

password = xxxx

port = 22

remark = 发货微服务

[10.202.27.5]

host = 10.202.27.5

username = xxxx

password = xxxx

port = 22

remark = 堡垒机

[10.202.27.6]

host = 10.202.27.6

username = xxxx

password = xxxx

port = 22

remark = 堡垒机

说明:

[需要监控的Linux服务器IP]

host = 需要监控的Linux服务器IP

username = 远程登录用户名

password = 用户密码

port = 22

remark = 补充说明

堡垒机-目标机配置

bastion_host_config.conf

[10.202.27.5]

ip1 = 10.203.33.18

ip2 = 10.203.33.19

ip3 = 10.203.33.20

[10.202.27.6]

ip4 = 10.203.33.21

ip5 = 10.203.32.49

ip6 = 10.203.33.4

说明:

[堡垒机ip]

自定义名称 = 需要通过堡垒机访问的目标ip

注意:不同堡垒机节点下的目标ip不能重复

堡垒机连接目标机,账号密码,登录用户选取等信息配置

monitor\conf\account.conf

[ACCOUNT]

user_id = 01367522

pwd = xxx

login_user_choice = 1

dokcer容器cpu, cpuacct,memory,blkio系统路径配置

[CGROUPPATH]

cpu_path=/sys/fs/cgroup/cpu

cpuacct_path=/sys/fs/cgroup/cpuacct

memory_path=/sys/fs/cgroup/memory

blkio_path=/sys/fs/cgroup/blkio/

#cpu_path=/cgroup/cpu/docker/docker/$CONTAINERID

#cpuacct_path=/cgroup/cpuacct/docker/docker/$CONTAINERID

#memory_path=/cgroup/memory/docker/docker/$CONTAINERID

#blkio_path=/cgroup/blkio/docker/docker/$CONTAINERID

#cpu_path=/cgroup/cpu/docker/d74ac2610ed325498767bc708197148d414bf6a7719f15c013dc2b6460690dd8

#cpuacct_path=/cgroup/cpuacct/docker/d74ac2610ed325498767bc708197148d414bf6a7719f15c013dc2b6460690dd8

#memory_path=/cgroup/memory/docker/d74ac2610ed325498767bc708197148d414bf6a7719f15c013dc2b6460690dd8

#blkio_path=/cgroup/blkio/docker/d74ac2610ed325498767bc708197148d414bf6a7719f15c013dc2b6460690dd8

说明:

系统路径支持简单的参数化,目前仅支持容器ID(大写的$CONTAINERID),如上

一次仅支持一组配置

配置单台目标机器上不要采集的性能指标维度(可选)

monitor\conf\host_filter.conf

[HOSTFILTER]

10.203.36.1 = onecpu, disk

#10.203.36.33 =

10.203.36.4 =

[HOSTFILTER]

待监控目标ip = 指标维度1, 指标维度2, 维度之间用逗号分隔

维度说明:

onecpu 不采集单个cpu的性能数据信息

queue 不采集系统负载队列长度和负载均值性能数据信息

proc 不采集任务创建和系统上下文切换信息

mem 不采集内存性能数据信息

swap 不采集swap交换统计信息

swapspace 不采集swap空间使用率信息

deviotps 不采集磁盘设备I/O性能数据信息

netdev 不采集网络设备(一般指网卡)的性能数据信息

enetdev 不采集网络设备(一般指网卡)的出错数据信息

disk 不采集单个磁盘的性能数据信息

paging 不采集分页信息

如果不需要过滤,可不配置,或者如上 设置ip等于空,或者用 #注释

待监控主机配置

monitor\conf\target_host_for_monitor.conf

# #代表注释

10.203.36.1

10.203.36.33

# 堡垒机

10.202.27.5

# 需要通过堡垒机访问的目标ip

ip1 = 10.203.33.18

注意:

1、每一行代表需要监控的ip

如果ip不需要通过堡垒机访问,那么这个ip必须在monitor\conf\host_config.conf有对应的配置才会被监控,不想监控则注释;

如果ip需要通过堡垒机访问,那么这个ip必须在 monitor\conf\bastion_host_config.conf 下有对应的配置,且这里必须配置对应堡垒机IP,才会被监控

运行程序

数据收集:

python main.py

或者

python main.py 2 20

python main.py 2 10+45+10

python main.py 2 ’10 + 45 + 10’

python main.py 2 20 onecpu netdev enetdev disk paging

python main.py 采集频率(默认1次/s) 采集时间(秒,默认1s) 不监控维度

说明:为了方便,采集时间可以写成加减运算表达式,省去“心算”,方便算术能力不好的人,比如我~~

如果需要设置不监控维度(每个维度之间用逗号相隔,目前仅支持以下维度),则一定要“显示”的指定采集频率和采集时间

onecpu 不采集单个cpu的性能数据信息

queue 不采集系统负载队列长度和负载均值性能数据信息

proc 不采集任务创建和系统上下文切换信息

mem 不采集内存性能数据信息

swap 不采集swap交换统计信息

swapspace 不采集swap空间使用率信息

deviotps 不采集磁盘设备I/O性能数据信息

netdev 不采集网络设备(一般指网卡)的性能数据信息

enetdev 不采集网络设备(一般指网卡)的出错数据信息

disk 不采集单个磁盘的性能数据信息

paging 不采集分页信息

注意:

1、这里的维度过滤是针对所有待监控目标机的,针对单台机器的过滤项是在这个基础上做的进一步过滤

2、如果逻辑CPU个数,磁盘设备,网卡设备过多的情况下,如果不过滤对应指标,可能会因为采集的数据量过大,解析耗时加长,无法及时显示所要的数据(特别是CPU,单台机器有几十个逻辑CPU的情况下,延迟会很严重)。

实践测试记录:公司服务器,1秒钟采集一次,采集1个小时,统一加过滤项,如下方式运行

python main.py 1 3600 onecpu netdev enetdev paging

44台机器同时采集(总的会开启88个线程),可以做到实时显示

3、docker容器监控,不支持维度过滤,即IO,CPU,内存要么监控,要么不监控

数据清理:

python dropDB.py

根据提示,可删除单个数据库,或者一次性删除所有数据库的数据

效果展示

下载地址:https://gitee.com/ishouke/PMonitor

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