【实战演练】编写CPU使用率监控脚本

发布时间: 2024-06-27 18:33:19 阅读量: 66 订阅数: 106
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![【实战演练】编写CPU使用率监控脚本](https://img-blog.csdnimg.cn/0ece7ce44c1c49cea47ff5d645683ebf.png) # 2.1 CPU使用率的概念和计算方式 CPU使用率是指在特定时间段内,CPU被用于执行用户进程或系统进程的百分比。它反映了CPU的繁忙程度,是衡量系统性能的重要指标。 CPU使用率的计算方式为: ``` CPU使用率 = (CPU运行时间 / 总时间) * 100% ``` 其中: * CPU运行时间:CPU在执行用户进程或系统进程的时间。 * 总时间:CPU运行的总时间,包括空闲时间。 # 2. CPU使用率监控脚本的理论基础 ### 2.1 CPU使用率的概念和计算方式 CPU使用率是指CPU在一段时间内被实际利用的程度,通常以百分比表示。计算CPU使用率的公式为: ``` CPU使用率 = (CPU使用时间 / 总时间) * 100% ``` 其中: * CPU使用时间:CPU实际执行用户程序和系统程序的时间。 * 总时间:CPU在一段时间内的总运行时间。 ### 2.2 Linux系统中CPU使用率的获取方法 在Linux系统中,可以通过以下命令获取CPU使用率: ``` top ``` 该命令将实时显示系统中所有CPU的当前使用率,以及其他系统信息。 此外,还可以使用以下命令获取特定CPU的CPU使用率: ``` mpstat -P ALL ``` 该命令将显示每个CPU的CPU使用率、空闲率和其他统计信息。 ### 代码块示例: ``` # 使用top命令获取CPU使用率 top -b -n 1 | head -n 5 ``` **逻辑分析:** * `top -b -n 1`:以批处理模式运行top命令,仅显示一次结果。 * `head -n 5`:显示结果的前5行,其中包含CPU使用率信息。 **参数说明:** * `-b`:以批处理模式运行。 * `-n`:指定显示结果的次数。 ### 表格示例: | CPU | 用户使用率 | 系统使用率 | 空闲率 | |---|---|---|---| | CPU0 | 20% | 10% | 70% | | CPU1 | 30% | 15% | 55% | | CPU2 | 40% | 20% | 40% | 该表格显示了三个CPU的当前CPU使用率、系统使用率和空闲率。 # 3. CPU使用率监控脚本的实践实现 ### 3.1 脚本的整体结构和流程 CPU使用率监控脚本的整体结构可以分为以下几个部分: - 数据获取模块:负责获取系统当前的CPU使用率数据。 - 数据处理模块:对获取到的CPU使用率数据进行处理,包括计算平均值、最大值、最小值等统计信息。 - 数据存储模块:将处理后的CPU使用率数据存储到文件中或数据库中。 - 数据分析模块:对存储的CPU使用率数据进行分析,生成图表或报告。 - 通知模块:当CPU使用率达到预设阈值时,发送邮件或短信通知管理员。 脚本的流程图如下: ```mermaid graph LR subgraph 数据获取 A[获取CPU使用率数据] end subgraph 数据处理 B[计算平均值、最大值、最小值] end subgraph 数据存储 C[存储CPU使用率数据] end subgraph 数据分析 D[生成图表或报告] end subgraph 通知 E[发送邮件或短信通知] end A --> B B --> C C --> D D --> E ``` ### 3.2 CPU使用率的实时获取和显示 CPU使用率的
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李_涛

知名公司架构师
拥有多年在大型科技公司的工作经验,曾在多个大厂担任技术主管和架构师一职。擅长设计和开发高效稳定的后端系统,熟练掌握多种后端开发语言和框架,包括Java、Python、Spring、Django等。精通关系型数据库和NoSQL数据库的设计和优化,能够有效地处理海量数据和复杂查询。
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本专栏汇集了全面的 Python 自动化运维知识,涵盖了从基础到进阶的各个方面。专栏中的文章提供了详细的教程和示例,帮助读者快速掌握 Python 在运维自动化中的应用。 基础部分涵盖了 Python 环境安装、字符串处理、列表和字典的高级用法、控制流、函数、模块和包的使用、文件读写操作、文件和目录管理、os 库的使用、shutil 库的高级文件管理操作、字符串操作和正则表达式、CSV 文件、JSON 数据、XML 数据、基本数据处理和转换方法、HTTP 请求和响应处理、requests 库的 API 调用、TCP_UDP 网络编程、定时任务和批处理任务脚本、argparse 库的命令行参数处理。 进阶部分深入探讨了面向对象编程、类的继承和多态、装饰器、生成器和迭代器、上下文管理器、多线程编程、线程同步和锁机制、多进程编程、进程间通信和共享数据、异步编程、高级网络编程、socket 编程、网络数据的序列化和反序列化、pickle 数据持久化、远程调用和 RPC、SQLite 数据库、SQLAlchemy 关系型数据库操作、MySQL 和 PostgreSQL 数据库的高级技巧、MongoDB 操作、logging 模块、异常处理和调试技巧、健壮的 Python 脚本编写、Fabric 库的远程服务器管理、paramiko 的 SSH 远程操作、自动化部署脚本、Ansible 配置管理、SaltStack 的 Python 接口和应用、Puppet 的基础和高级用法、监控系统状态的脚本编写。 实战演练部分提供了实际操作指南,涵盖了 Fabric 自动化任务管理、Paramiko 远程文件传输、Ansible 自动化部署、SaltStack 自动化配置管理、Puppet 运维自动化项目、CPU 使用率监控脚本、内存使用情况监控脚本、磁盘使用情况监控和报警脚本、Python 发送邮件报警、SMSGateway 进行 SMS 报警、Prometheus 监控系统的 Python 接口、Grafana 数据可视化、Flask 基础 Web 应用开发、Django API 服务、网页爬虫、Selenium 浏览器自动化、AWS SDK 云资源管理、Terraform 与 Python 集成管理云基础设施、Jenkins 的 CI/CD 自动化脚本编写、Docker 和 Kubernetes 容器化管理。

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