Python脚本远程监控Linux服务器CPU与内存使用率
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"该资源提供了一个使用Python监测远程Linux服务器内存和CPU使用率的实例,通过SSH连接到多台服务器并收集数据,然后将数据存储到数据库中。" 在这个实例中,开发者使用了Python的几个关键库来实现远程监控功能: 1. **paramiko**:这是一个Python实现的SSHv2协议库,用于处理SSH连接。在`connectHost`函数中,通过SSHClient创建一个SSH连接,设置自动添加策略以避免未知主机警告,并连接到指定的IP地址、用户名和密码。 2. **pymysql**:这个库是Python连接MySQL数据库的工具,虽然在提供的代码中没有直接使用,但可以推断,收集到的CPU和内存使用率信息可能被写入到了MySQL数据库中。 3. **time**:Python的内置库,用于处理时间相关操作。在`MainCheck`函数中,使用`time.sleep(1)`来实现1秒间隔的循环监控。 4. **shell命令**:通过SSH执行Linux命令获取系统信息。例如,`hostname`获取主机名,`date+%T`获取当前时间,`vmstat`监控CPU状态,`cat /proc/meminfo`获取内存信息。 在代码中,CPU使用率通过`vmstat`命令获取,但需要处理结果以计算平均值。`vmstat`命令输出中,第15列表示空闲CPU时间,通过计算100减去空闲时间的平均值得到CPU使用率。内存使用率则是通过`/proc/meminfo`文件中第二行的第二个字段(单位为KB)获取,转换为百分比表示。 为了保证数据的准确性,CPU使用率取三次平均值,而内存使用率则直接读取总内存大小。这些数据最终会被转换成字符串,并附加百分号,以符合数据库存储格式。 此实例适用于需要定期收集远程服务器性能指标的场景,如监控集群健康状况、自动化运维或性能分析。通过适当修改,可以扩展到其他系统监控任务,如磁盘使用率、网络流量等。同时,代码中应添加异常处理和日志记录,以确保在出现错误时能够记录和报告问题。
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