一、项目背景
需要实时监控云服务器上实例的内存使用率，类似于腾讯云和阿里云的实例监控数据
二、开发实现思路
通过Prometheus监控系统，按一定的规则采集OpenStack宿主机上各虚拟机的数据，保存在时序库中，再按照产品需求，按照一定的算法，将数据展示在对应页面上
三、测试环境准备
A、Linux服务器一台
1、在Linux机器上安装nmon，可参考：https://www.jianshu.com/p/f3282733d245
四、测试方法--Linux系统
1、执行Python脚本，可将内存的占有率设置为100%，75%，50%，25%等（将python脚本放至Linux下的某个目录，进入该目录下执行命令：python3 cpu_men.py m 3GB（或者python cpu_men.py m 3GB），其中参数m表示内存，3表示占内存 3GB，如果总内存为4GB，则使用率为75%）
#! /user/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-
import sys
import re
import time
from multiprocessing import Process,cpu_count
def print_help():
print('Usage: ')
print(' python test_mem.py m 1GB')
print(' python test_mem.py c 1')
print(' python test_mem.py mc 1GB 2')
#实现占用内存
def mem():
pattern = re.compile('^(\d*)([M|G]B)$')
size = sys.argv[2].upper()
match = pattern.match(size)
if match:
num = int(match.group(1))
unit = match.group(2)
if unit == 'MB':
s = ' ' * (num * 1024 * 1024)
else:
s = ' ' * (num * 1024 * 1024 * 1024)
time.sleep(24 * 3600)
else:
print("bad args.....")
print_help()
#cpu满载
def deadloop():
while True:
pass
#根据传参来指定占满几个核
def cpu():
arg = sys.argv[2] if len(sys.argv) == 3 else sys.argv[3]
cpu_num = cpu_count()
cores = int(arg)
if not isinstance(cores,int):
print("bad args not int")
return
if cores > cpu_num:
print("Invalid CPU Num(cpu_count="+str(cpu_num)+")")
return
if cores is None or cores <1:
cores = 1
for i in range(cores):
Process(target=deadloop).start()
def mem_cpu():
Process(target=mem).start()
Process(target=cpu).start()
if __name__ == "__main__":
if len(sys.argv) >= 3:
switcher = {
'm': mem,
'c': cpu,
'mc': mem_cpu
}
switcher.get(sys.argv[1], mem)()
else:
print_help()
2、查看结果，有两种方式
截图为腾讯云的数据，仅供参考
7.png
1、通过nmon实时查看
5.png
2、通过导出的.nmon文件，生成图表查看
6.png
五、测试方法--Windows系统
1、执行Python脚本，可将内存的占有率设置为100%，75%，50%，25%等（将python脚本放至Linux下的某个目录，进入该目录下执行命令：python3 cpu_men.py m 3GB（或者python cpu_men.py m 3GB），其中参数m表示内存，3表示占内存 3GB，如果总内存为4GB，则使用率为75%）
#! /user/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-
import sys
import re
import time
from multiprocessing import Process,cpu_count
def print_help():
print('Usage: ')
print(' python test_mem.py m 1GB')
print(' python test_mem.py c 1')
print(' python test_mem.py mc 1GB 2')
#实现占用内存
def mem():
pattern = re.compile('^(\d*)([M|G]B)$')
size = sys.argv[2].upper()
match = pattern.match(size)
if match:
num = int(match.group(1))
unit = match.group(2)
if unit == 'MB':
s = ' ' * (num * 1024 * 1024)
else:
s = ' ' * (num * 1024 * 1024 * 1024)
time.sleep(24 * 3600)
else:
print("bad args.....")
print_help()
#cpu满载
def deadloop():
while True:
pass
#根据传参来指定占满几个核
def cpu():
arg = sys.argv[2] if len(sys.argv) == 3 else sys.argv[3]
cpu_num = cpu_count()
cores = int(arg)
if not isinstance(cores,int):
print("bad args not int")
return
if cores > cpu_num:
print("Invalid CPU Num(cpu_count="+str(cpu_num)+")")
return
if cores is None or cores <1:
cores = 1
for i in range(cores):
Process(target=deadloop).start()
def mem_cpu():
Process(target=mem).start()
Process(target=cpu).start()
if __name__ == "__main__":
if len(sys.argv) >= 3:
switcher = {
'm': mem,
'c': cpu,
'mc': mem_cpu
}
switcher.get(sys.argv[1], mem)()
else:
print_help()
2、查看结果，有两种方式
截图为腾讯云的数据，仅供参考
7.png
A、在Windows任务管理器/性能上实时查看
47.png
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