[linux性能优化]python第三方库-PSUtil库

PSUtil库介绍

PSUtil库是Python的一个第三方库，它可以访问各种系统信息和资源利用率，如CPU，内存，磁盘，网络接口，进程等。在Linux、Windows、Mac OS X、FreeBSD等操作系统中，PSUtil提供了一致的接口，这使得它成为了Python系统管理和监控的有力工具。PSUtil支持Python2和Python3版本，使用非常方便，安装后只需import就可以使用了。

PSUtil提供了许多有用的函数，以帮助我们了解系统的状态和性能。下面是一些常用的函数：

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cpu_percent(): 获取CPU使用率
virtual_memory(): 获取系统内存使用情况
disk_usage(): 获取磁盘使用情况
net_io_counters(): 获取网络接口的输入/输出流量
process_iter(): 迭代当前运行的进程
Process(): 获取特定进程的信息

实际应用的demo程序

现在我们来实际使用PSUtil库来优化和检测Linux系统的一些常见瓶颈，包括句柄，内存和IO。我们将使用Python编写一个程序来检测系统上的这些问题。

检测系统句柄

首先，我们来检测系统上的句柄瓶颈。句柄是指在操作系统中用于访问文件、网络等资源的标识符，如果系统上有太多的句柄被打开，就会导致系统性能下降。我们可以使用PSUtil库的“process_open_files()”函数来获取进程打开的文件列表，然后计算打开的句柄数量。

    下面是一个检测句柄瓶颈的Python示例代码：

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import psutil
def check_handles():
    process = psutil.Process()
    open_files = process.open_files()
    handle_count = len(open_files)
    if handle_count > 1000:
        print("Handle count is too high: %d" % handle_count)

检测系统内存瓶颈

检测系统上的内存瓶颈。内存是系统性能的关键因素之一，如果系统上的内存不足，就会导致应用程序崩溃或者性能下降。我们可以使用PSUtil库的“virtual_memory()”函数来获取系统的内存使用情况，然后计算可用内存的比例。

    下面是一个检测内存瓶颈的Python示例代码：

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import psutil
def check_memory():
    mem = psutil.virtual_memory()
    mem_percent = mem.percent
    if mem_percent > 80:
        print("Memory usage is too high: %d%%" % mem_percent)

检测系统IO瓶颈

检测系统上的IO瓶颈。IO是指磁盘读写和网络传输等操作，如果系统上的IO负载太高，就会导致应用程序崩溃或者性能下降。我们可以使用PSUtil库的“disk_io_counters()”函数来获取磁盘的IO负载情况，然后计算读写速率。

disk_io_counters()函数返回一个namedtuple对象，包含了有关磁盘IO统计信息的字段，这些字段的含义如下：

• read_count: 磁盘读取操作的次数write_count: 磁盘写入操作的次数read_bytes: 读取的字节数write_bytes: 写入的字节数read_time: 读取操作的时间（以毫秒为单位）write_time: 写入操作的时间（以毫秒为单位）busy_time: 磁盘繁忙时间（以毫秒为单位）

demo代码

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import psutil
def check_io():
    disk_io = psutil.disk_io_counters()
    read_speed = disk_io.read_bytes / disk_io.read_time
    write_speed = disk_io.write_bytes / disk_io.write_time
    if read_speed > 10000000 or write_speed > 10000000:
        print("IO usage is too high: read=%d write=%d" % (read_speed, write_speed))
#得到的读取和写入速率单位是字节/毫秒（Bytes/ms）
#将速率单位转换为字节/秒（Bytes/s）
read_speed = disk_io.read_bytes / (disk_io.read_time / 1000)
write_speed = disk_io.write_bytes / (disk_io.write_time / 1000)
#将速率单位转换为兆字节/秒（MB/s）
read_speed = disk_io.read_bytes / (disk_io.read_time / 1000) / (1000*1000)
write_speed = disk_io.write_bytes / (disk_io.write_time / 1000) / (1000*1000)

检测系统进程数量

可以使用PSUtil库的“process_iter()”函数来获取当前运行的进程列表，然后计算进程数量。下面是一个检测进程数量的Python示例代码：

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import psutil
def check_processes():
    process_count = len(list(psutil.process_iter()))
    if process_count > 500:
        print("Too many processes: %d" % process_count)

系统运行状态监控

    可以结合系统配置，当实际使用率大于80%时，告警出来

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import psutil
import time
def check_handles():
    process = psutil.Process()
    open_files = process.open_files()
    handle_count = len(open_files)
    print("handle_count: ", handle_count)
    max_handles = int(open('/proc/sys/fs/file-max').read())
    print("max_handles : ",max_handles)
    if handle_count > int(max_handles*0.8):
        print("WARNING: Handle count is too high: %d" % handle_count)
    else:
        print("INFO: Handle count is within the normal range.")
def check_memory():
    mem = psutil.virtual_memory()
    mem_percent = mem.percent
    print("mem_percent: ", mem_percent)
    mem_limit = int(open('/proc/sys/vm/swappiness').read())
    print("mem_limit : ",mem_limit)
    if mem_percent > int(mem_limit*0.8):
        print("WARNING: Memory usage is too high: %d%%" % mem_percent)
    else:
        print("INFO: Memory usage is within the normal range.")
def check_io():
    disk_io = psutil.disk_io_counters()
    read_speed = disk_io.read_bytes / disk_io.read_time
    write_speed = disk_io.write_bytes / disk_io.write_time
    print("read_speed: ", read_speed)
    print("write_speed: ", write_speed)
    max_io_speed = int(open('/proc/sys/fs/file-max').read())
    print("max_io_speed : ",max_io_speed)
    if read_speed > int(max_io_speed*0.8) or write_speed > int(max_io_speed*0.8):
        print("WARNING: IO usage is too high: read=%d write=%d" % (read_speed, write_speed))
    else:
        print("INFO: IO usage is within the normal range.")
def check_processes():
    process_count = len(list(psutil.process_iter()))
    print("process_count: ", process_count)
    max_processes = int(open('/proc/sys/kernel/pid_max').read())
    print("max_processes : ",max_processes)
    if process_count > int(max_processes*0.8):
        print("WARNING: Too many processes: %d" % process_count)
    else:
        print("INFO: Process count is within the normal range.")
while True:
    try:
        check_handles()
        check_memory()
        check_io()
        check_processes()
        time.sleep(10)
    except KeyboardInterrupt:
        exit()

使用PSUtil库的开源项目

Glances

Glances是一个跨平台的系统监控工具，它可以监控CPU使用率，内存使用情况，网络传输情况，硬盘空间等。它的界面清晰易懂，支持CLI和Web界面。

下面是一个使用PSUtil库监控CPU使用率的Glances示例代码：

代码语言：javascript复制

import psutil
def get_cpu_usage():
    cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)
    return cpu_percent

Supervisor

Supervisor是一个进程管理工具，它可以启动、停止和监控后台进程。它使用了PSUtil库来监控和管理进程。

下面是一个使用PSUtil库监控进程状态的Supervisor示例代码：

代码语言：javascript复制

import psutil
def get_process_status(pid):
    process = psutil.Process(pid)
    return process.status()

Sentry

Sentry是一个开源的错误跟踪工具，它可以监控应用程序中的错误，并提供详细的错误报告。Sentry使用了PSUtil库来获取系统和进程信息。

下面是一个使用PSUtil库获取系统信息的Sentry示例代码：

代码语言：javascript复制

import psutil
def get_system_info():
    cpu_count = psutil.cpu_count()
    mem_total = psutil.virtual_memory().total
    disk_total = psutil.disk_usage('/').total
    return {'cpu_count': cpu_count, 'mem_total': mem_total, 'disk_total': disk_total}

可以查看原文：

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5NTgwNzY1NA==&mid=2247483972&idx=1&sn=636371a82b7c58db5db2320814939f44&chksm=90b8f38da7cf7a9b7b2c63d70de2db18d373904ec2d2b8ef4ca4b72af14f5df9484efb81bb86&token=2069274630&lang=zh_CN#rd

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