本文需要有一定的python和前端基礎，如果沒基礎的，請關注我后續的基礎教程系列博客

文章源地址,還可以看到具體的代碼,喜歡請加個星星

錄制中間網出問題了，重啟了一下，所以有兩部分

視頻1

視頻2

本文的目的在于，盡可能用簡單的代碼，讓大家了解內存監控的原理
主題思路

獲取內存信息

存儲信息

展現

后續擴展

加主機名,monitor部署在多臺機器，不直接插數據庫

通過http請求的方式，一臺機器起flask專門存數據monitor

思路圖

其實所有的監控項，包括內存數據，都是從文件中讀取的，大家執行以下 cat /proc/meminfo就可以看到關于內存的信息，我們關注的是前四行，總內存，空閑內存，緩沖和緩存大小

計算內存占用量公式：

(總內存-空閑內存-緩沖-緩存)/1024Mb

代碼呼之欲出 monitor.py

用with打開文件，可以自動關閉，比直接open優雅那么一丟丟

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()

執行文件 python monitor.py，每一秒打印一條內存信息

[woniu@teach memory]$ python mointor.py 
2920
2919
2919
2919
2919

我們可以寫個很搓的測試代碼，占用一點內存，看看數據會不會變
執行下面代碼，能看到內存使用量明顯多了幾M

# test.py

s = "akdsakjhdjkashdjkhasjkdhasjkdhkjashdaskjhfoopnnm,ioqouiew"*100000

for i in s:
    for j in s:
        s.count(j)                 

獲取內存數據done!

新建表格,我們需要兩個字段，內存和時間 sql呼之欲出，簡單粗暴

create memory(memory int,time int)

我們的 monitor.py就不能只打印內存信息了，要存儲數據庫啦,引入mysql模塊，代碼如下

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
    #print "ok"
while True:
    time.sleep(1)
    getMem()

比之前的多了拼接sql和執行的步驟，具體過程見視頻，大家到數據庫里執行一下下面的sql，就能看到我們辛辛苦苦獲取的內存數據啦

    select * from memory

我們的數據庫里數據越來越多，怎么展示呢

我們需要flask
我們看下文件結構

.
├── flask_web.py web后端代碼
├── mointor.py 監控數據獲取
├── static 靜態文件，第三方圖表庫
│?? ├── exporting.js
│?? ├── highstock.js
│?? └── jquery.js
├── templates
│?? └── index.html 展示前端頁面
└── test.py 占用內存的測試代碼

flask_web就是我們的web服務代碼，template下面的html，就是前端展示的文件，static下面是第三方庫

flask_web的代碼如下

提供兩個路由

根目錄渲染文件index.html

/data路由去數據庫插數據，返回json，供畫圖使用

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)

前端index.html
highstock的demo頁面,copy過來，具體過程見視頻

hello world

具體觀察數據結構的過程，見視頻和demo鏈接，我們做的 就是把數據庫里的數據，拼接成前端畫圖需要的數據，展現出來

這時候前端就能看到圖表啦

查詢數據時候增加一個時間戳當限制條件，再次查詢時，只返回兩次查詢之間的增量數據

前端動態添加增量結點數據到圖表中

代碼呼之欲出

python

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)

前端,3秒查一次增量數據

    $.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
                }
            }]
        });
    });

done！兩個文件都搞定，double kill！
效果

最終代碼直接下載那個木看也行

監控文件monitor.py

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():
    f = open("/proc/meminfo")
    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
    #print "ok"
while True:
    time.sleep(1)
    getMem()

flask

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")

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)

if __name__=="__main__":
    app.run(host="0.0.0.0",port=9092,debug=True)

前端

hello world

代碼沒有特別注意細節，希望大家喜歡。

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