用Python的Flask框架结合MySQL些一个内存监控程序

一、建库建表

创建falcon数据库：

mysql> create database falcon character set utf8;
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

创建内存监控使用的表stat，表结构如下：

CREATE TABLE `stat` (
 `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 `host` varchar(256) DEFAULT NULL,
 `mem_free` int(11) DEFAULT NULL,
 `mem_usage` int(11) DEFAULT NULL,
 `mem_total` int(11) DEFAULT NULL,
 `load_avg` varchar(128) DEFAULT NULL,
 `time` bigint(11) DEFAULT NULL,
 PRIMARY KEY (`id`),
 KEY `host` (`host`(255))
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=0 DEFAULT CHARSET=utf8;

二、flask web端设置

首先我们设计一个web服务，实现如下功能：

完成监控页面展示
接受POST提交上来的数据
提供json数据GET接口
具体框架结构图如下：

目录结构如下：

web
├── flask_web.py
└── templates
  └── mon.html

flask_web代码如下：

import MySQLdb as mysql
import json
from flask import Flask, request, render_template
app = Flask(__name__)
db = mysql.connect(user="361way", passwd="123456", \
    db="falcon", charset="utf8")
db.autocommit(True)
c = db.cursor()
@app.route("/", methods=["GET", "POST"])
def hello():
  sql = ""
  if request.method == "POST":
    data = request.json
    try:
      sql = "INSERT INTO `stat` (`host`,`mem_free`,`mem_usage`,`mem_total`,`load_avg`,`time`) VALUES('%s', '%d', '%d', '%d', '%s', '%d')" % (data['Host'], data['MemFree'], data['MemUsage'], data['MemTotal'], data['LoadAvg'], int(data['Time']))
      ret = c.execute(sql)
    except mysql.IntegrityError:
      pass
    return "OK"
  else:
    return render_template("mon.html")
@app.route("/data", methods=["GET"])
def getdata():
  c.execute("SELECT `time`,`mem_usage` FROM `stat`")
  ones = [[i[0]*1000, i[1]] for i in c.fetchall()]
  return "%s(%s);" % (request.args.get('callback'), json.dumps(ones))
if __name__ == "__main__":
  app.run(host="0.0.0.0", port=8888, debug=True)

这里使用的汇图JS为highcharts、highstock ，具体模板页面内容如下：

[root@91it templates]# cat mon.html

<title>memory monitor</title>
  
    <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8">
    <title>Highstock Example</title>
    <!-- <script type="text/javascript" src="{{ url_for('static', filename='jquery.min.js') }}"></ script> -->
    

注：这里的JS代码都直接使用互联网上的代码，如果主机无法连接互联网的，可以将上面的三段代取取下来，在templates 的同级目录创建static 目录，将下载下来的三个文件放到该目录，删除模板中三处引用javascript处的代码，使用当前注释的三段。

三、agent被监控端设置

web展示页面完成了，运行起来：python flask_web.py 监听在8888端口上。我们需要做一个agent来采集数据，并通过post方法请求flask_web页面，将数据上传写入数据库。这里以监控内存为例，具体监控代码如下：

#!/usr/bin/env python
#coding=utf-8
import inspect
import time
import urllib, urllib2
import json
import socket
class mon:
  def __init__(self):
    self.data = {}
  def getTime(self):
    return str(int(time.time()) + 8 * 3600)
  def getHost(self):
    return socket.gethostname()
  def getLoadAvg(self):
    with open('/proc/loadavg') as load_open:
      a = load_open.read().split()[:3]
      return ','.join(a)
  def getMemTotal(self):
    with open('/proc/meminfo') as mem_open:
      a = int(mem_open.readline().split()[1])
      return a / 1024
  def getMemUsage(self, noBufferCache=True):
    if noBufferCache:
      with open('/proc/meminfo') as mem_open:
        T = int(mem_open.readline().split()[1])
        F = int(mem_open.readline().split()[1])
        B = int(mem_open.readline().split()[1])
        C = int(mem_open.readline().split()[1])
        return (T-F-B-C)/1024
    else:
      with open('/proc/meminfo') as mem_open:
        a = int(mem_open.readline().split()[1]) - int(mem_open.readline().split()[1])
        return a / 1024
  def getMemFree(self, noBufferCache=True):
    if noBufferCache:
      with open('/proc/meminfo') as mem_open:
        T = int(mem_open.readline().split()[1])
        F = int(mem_open.readline().split()[1])
        B = int(mem_open.readline().split()[1])
        C = int(mem_open.readline().split()[1])
        return (F+B+C)/1024
    else:
      with open('/proc/meminfo') as mem_open:
        mem_open.readline()
        a = int(mem_open.readline().split()[1])
        return a / 1024
  def runAllGet(self):
    #自动获取mon类里的所有getXXX方法，用XXX作为key，getXXX()的返回值作为value，构造字典
    for fun in inspect.getmembers(self, predicate=inspect.ismethod):
      if fun[0][:3] == 'get':
        self.data[fun[0][3:]] = fun[1]()
    return self.data
if __name__ == "__main__":
  while True:
    m = mon()
    data = m.runAllGet()
    print data
    req = urllib2.Request("http://test.361way.com:8888", json.dumps(data), {'Content-Type': 'application/json'})
    f = urllib2.urlopen(req)
    response = f.read()
    print response
    f.close()
    time.sleep(60)

nohup python moniItems.py >/dev/null 2>&1 & 在被监控主机上运行，如果出于实验目的，想尽快的看到展示效果，可以将time.sleep(60) 改为time.sleep(2) ，这样每2秒就会取一次数据写入数据库。

访问 http://test.361way.com:8888 就可以看到我们的监控数据了：效果图如下

highcharts支持将按时间拖动，也支持按指定时间段查看。并且查看到的图片可以直接保存为png、jpg或pdf、csv等格式查看。