有一个简单方法，那就是定义一个装饰器来测量函数的执行时间，并输出结果：
import time
from functoolsimport wraps
import random
def fn_timer(function):
@wraps(function)
def function_timer(*args, **kwargs):
t0= time.time()
result= function(*args, **kwargs)
t1= time.time()
print("Total time running %s: %s seconds" %
(function.__name__, str(t1- t0))
)
return result
return function_timer
@fn_timer
def random_sort(n):
return sorted([random.random() for i in range(n)])
if __name__== "__main__":
random_sort(2000000)
输出：Total time running random_sort: 0.6598007678985596 seconds
使用方式的话，就是在要监控的函数定义上面加上 @fn_timer 就行了
或者
# 可监控程序运行时间
import time
import random
def clock(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time= time.time()
result= func(*args, **kwargs)
end_time= time.time()
print("共耗时: %s秒" % round(end_time- start_time, 5))
return result
return wrapper
@clock
def random_sort(n):
return sorted([random.random() for i in range(n)])
if __name__== "__main__":
random_sort(2000000)
输出结果：共耗时: 0.65634秒
2. 使用timeit模块
另一种方法是使用timeit模块，用来计算平均时间消耗。
执行下面的脚本可以运行该模块。
这里的timing_functions是Python脚本文件名称。
在输出的末尾，可以看到以下结果：4 loops, best of 5: 2.08 sec per loop
这表示测试了4次，平均每次测试重复5次，最好的测试结果是2.08秒。
如果不指定测试或重复次数，默认值为10次测试，每次重复5次。
3. 使用Unix系统中的time命令
然而，装饰器和timeit都是基于Python的。在外部环境测试Python时，unix time实用工具就非常有用。
运行time实用工具：
输出结果为：
Total time running random_sort: 1.3931210041 seconds
real 1.49
user 1.40
sys 0.08
第一行来自预定义的装饰器，其他三行为：
real表示的是执行脚本的总时间
user表示的是执行脚本消耗的CPU时间。
sys表示陆键或的是执行内核函数消耗的时间。
注意：根据维基百科的定义，内核是一个计算机程序，用来管理软件的输入输出，并将其翻译成CPU和其他计算机中的电子设备能够执行的数据处理指令。
因此，Real执行时间和User+Sys执行时间的差就是消耗在输入/输出和系统执行其他任务时消耗的时间。
4. 使用cProfile模块
5. 使用line_profiler模块
6. 使用早伍memory_profiler模块
7. 使用guppy包
如果被监测程序是你自己编羡大此写的，那你可以在程序进程结束的时候主动去通知监测进程。如果不是仿李，而你要监兄迅测它的运行情况，那么这和 *** 作系统有关。Windows和Linux下的处理方式是不一样的。
在公司里做的一个接口系统，主要是对接第三方的系统接口，所以，这个系统里会和很多其他公司的项目交互。随之而来一个很蛋疼的问题，这么多公司的接口，不同公司接口的稳定性差别很大，访问量大的时候，有的不怎么行的接口就各种出错了。这个接口系统刚刚开发不久，整个系统中，处于比较边缘的位置，不像其他项目，有日志库，还有短信告警，一旦出问题，很多情况下都是用户反馈回来，所以，我的想法是，拿起python，为这个项目写一个监控。如果在调用某个第三方接口的过程中，大量出错了，说明这个接口有有问题了，就可以更快的采取措施。
项目的也是有日志库的，所有的info，error日志都是每隔一分钟禅败扫描入库，日志库是用的mysql，表里有几个特别重要的字段：
有日志库，就不用自己去线上环境扫日志分析了，直接从日志库入手。由于日志库在线上时每隔1分钟扫，那我就去日志库每隔2分钟扫一次，如果扫到有一定数量的error日志就报警，如果只有一两条错误就可以无视了，也就是短时间爆发大量错误日志，就可以断定系统有问题了。报警方式就用发送邮件，所以，需要做下面几件事情拿袭嫌：
1. *** 作MySql。
2. 发送邮件。
3. 定时任务。
4. 日志。
5. 运行脚本。
明确了以上几件事情，就可以动手了。
*** 作数据库
使用MySQLdb这个驱动，直接 *** 作数据库，主要就是查询 *** 作。
获取数据库的连接：
def get_con():
host = "127.0.0.1"
port = 3306
logsdb = "logsdb"
user = "root"
password = "never tell you"
con = MySQLdb.connect(host=host, user=user, passwd=password, db=logsdb, port=port, charset="utf8")
return con
从日志库里获取数据，获取当前时间之前2分钟的数据，首消手先，根据当前时间进行计算一下时间。之前，计算有问题，现在已经修改。
def calculate_time():
now = time.mktime(datetime.now().timetuple())-60*2
result = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(now))
return result
然后，根据时间和日志级别去日志库查询数据
def get_data():
select_time = calculate_time()
logger.info("select time:"+select_time)
sql = "select file_name,message from logsdb.app_logs_record " \
"where log_time >"+"'"+select_time+"'" \
"and level="+"'ERROR'" \
"order by log_time desc"
conn = get_con()
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(sql)
results = cursor.fetchall()
cursor.close()
conn.close()
return results
发送邮件
使用python发送邮件比较简单，使用标准库smtplib就可以
这里使用163邮箱进行发送，你可以使用其他邮箱或者企业邮箱都行，不过host和port要设置正确。
def send_email(content):
sender = "sender_monitor@163.com"
receiver = ["rec01@163.com", "rec02@163.com"]
host = 'smtp.163.com'
port = 465
msg = MIMEText(content)
msg['From'] = "sender_monitor@163.com"
msg['To'] = "rec01@163.com,rec02@163.com"
msg['Subject'] = "system error warning"
try:
smtp = smtplib.SMTP_SSL(host, port)
smtp.login(sender, '123456')
smtp.sendmail(sender, receiver, msg.as_string())
logger.info("send email success")
except Exception, e:
logger.error(e)
定时任务
使用一个单独的线程，每2分钟扫描一次，如果ERROR级别的日志条数超过5条，就发邮件通知。
def task():
while True:
logger.info("monitor running")
results = get_data()
if results is not None and len(results) >5:
content = "recharge error："
logger.info("a lot of error,so send mail")
for r in results:
content += r[1]+'\n'
send_email(content)
sleep(2*60)
日志
为这个小小的脚本配置一下日志log.py，让日志可以输出到文件和控制台中。
# coding=utf-8
import logging
logger = logging.getLogger('mylogger')
logger.setLevel(logging.DEBUG)
fh = logging.FileHandler('monitor.log')
fh.setLevel(logging.INFO)
ch = logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
fh.setFormatter(formatter)
ch.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(fh)
logger.addHandler(ch)
所以，最后，这个监控小程序就是这样的app_monitor.py
# coding=utf-8
import threading
import MySQLdb
from datetime import datetime
import time
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from log import logger
def get_con():
host = "127.0.0.1"
port = 3306
logsdb = "logsdb"
user = "root"
password = "never tell you"
con = MySQLdb.connect(host=host, user=user, passwd=password, db=logsdb, port=port, charset="utf8")
return con
def calculate_time():
now = time.mktime(datetime.now().timetuple())-60*2
result = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(now))
return result
def get_data():
select_time = calculate_time()
logger.info("select time:"+select_time)
sql = "select file_name,message from logsdb.app_logs_record " \
"where log_time >"+"'"+select_time+"'" \
"and level="+"'ERROR'" \
"order by log_time desc"
conn = get_con()
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(sql)
results = cursor.fetchall()
cursor.close()
conn.close()
return results
def send_email(content):
sender = "sender_monitor@163.com"
receiver = ["rec01@163.com", "rec02@163.com"]
host = 'smtp.163.com'
port = 465
msg = MIMEText(content)
msg['From'] = "sender_monitor@163.com"
msg['To'] = "rec01@163.com,rec02@163.com"
msg['Subject'] = "system error warning"
try:
smtp = smtplib.SMTP_SSL(host, port)
smtp.login(sender, '123456')
smtp.sendmail(sender, receiver, msg.as_string())
logger.info("send email success")
except Exception, e:
logger.error(e)
def task():
while True:
logger.info("monitor running")
results = get_data()
if results is not None and len(results) >5:
content = "recharge error："
logger.info("a lot of error,so send mail")
for r in results:
content += r[1]+'\n'
send_email(content)
time.sleep(2*60)
def run_monitor():
monitor = threading.Thread(target=task)
monitor.start()
if __name__ == "__main__":
run_monitor()
运行脚本
脚本在服务器上运行，使用supervisor进行管理。
在服务器（centos6）上安装supervisor，然后在/etc/supervisor.conf中加入一下配置：
复制代码代码如下:
[program:app-monitor]
command = python /root/monitor/app_monitor.py
directory = /root/monitor
user = root
然后在终端中运行supervisord启动supervisor。
在终端中运行supervisorctl，进入shell，运行status查看脚本的运行状态。
总结
这个小监控思路很清晰，还可以继续修改，比如：监控特定的接口，发送短信通知等等。
因为有日志库，就少了去线上正式环境扫描日志的麻烦，所以，如果没有日志库，就要自己上线上环境扫描，在正式线上环境一定要小心哇～
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）