Python中运维神器Psutil的用法详解_Python

一、引言

在现代服务器运维中，监控和管理系统资源是至关重要的。python的开源库psutil为我们提供了一个强大的工具，能够轻松获取和分析系统利用率（cpu、内存、磁盘、网络等）的信息。本文将带领大家从入门到进阶，全面了解psutil在服务器运维方面的主要功能和应用场景，并提供相应的代码示例和解释。

二、psutil在服务器运维方面的主要功能和应用场景

1.系统监控

psutil能够获取系统的实时进程信息，包括进程数、cpu使用率、内存使用情况等，这对于监控系统性能和资源利用率非常有用。

2.资源管理

通过psutil，可以轻松地获取和管理系统资源，如cpu、内存、磁盘和网络接口。这对于优化系统性能、排查资源瓶颈以及进行资源调度非常有帮助。

3.性能测试

在进行性能测试时，psutil可以提供详细的系统级数据，帮助开发者分析应用程序的性能表现，从而进行针对性的优化。

4.故障排查

当系统出现问题时，psutil可以帮助快速定位问题所在。例如，通过查看cpu使用率异常高的进程，可以迅速发现潜在的硬件或软件故障。

5.自动化脚本

psutil库可以简化自动化脚本的编写，使得开发者能够更方便地执行系统级别的操作。例如，可以编写脚本自动关闭占用大量资源的进程。

6.游戏服务器管理和容器化环境监控

psutil还可以用于游戏服务器的性能指标监控，以及docker、kubernetes等容器化环境中的资源使用情况监控。

三、psutil功能代码示例及解释

1. 系统监控

代码示例：

import psutil

# 获取cpu使用率
cpu_usage = psutil.cpu_percent()
print(f"cpu使用率: {cpu_usage}%")

# 获取内存使用情况
memory_info = psutil.virtual_memory()
print(f"内存总量: {memory_info.total / (1024 ** 3):.2f} gb")
print(f"内存已用: {memory_info.used / (1024 ** 3):.2f} gb")
print(f"内存可用: {memory_info.available / (1024 ** 3):.2f} gb")
print(f"内存使用率: {memory_info.percent}%")

# 获取磁盘使用情况
disk_info = psutil.disk_usage('/')
print(f"磁盘总量: {disk_info.total / (1024 ** 3):.2f} gb")
print(f"磁盘已用: {disk_info.used / (1024 ** 3):.2f} gb")
print(f"磁盘可用: {disk_info.free / (1024 ** 3):.2f} gb")
print(f"磁盘使用率: {disk_info.percent}%")

解释：

psutil.cpu_percent()：获取当前cpu使用率。
psutil.virtual_memory()：获取内存使用情况，返回一个包含内存总量、已用内存、可用内存和使用率等信息的命名元组。
psutil.disk_usage('/')：获取根目录所在磁盘的使用情况，返回一个包含磁盘总量、已用磁盘、可用磁盘和使用率等信息的命名元组。

2. 资源管理

代码示例：

import psutil

# 获取所有进程信息
processes = psutil.process_iter(['pid', 'name', 'cpu_percent', 'memory_percent'])
for proc in processes:
    print(proc.info)

# 获取特定进程信息（以pid为1的进程为例）
pid = 1
proc = psutil.process(pid)
print(f"进程id: {proc.pid}")
print(f"进程名称: {proc.name()}")
print(f"cpu使用率: {proc.cpu_percent(interval=1)}%")
print(f"内存使用率: {proc.memory_percent()}%")

解释：

psutil.process_iter()：遍历系统中的所有进程，并返回每个进程的指定信息。
psutil.process(pid)：通过进程id获取特定进程的信息。

3. 性能测试与故障排查

代码示例：

import psutil
import time

# 监控cpu使用率变化
print("开始监控cpu使用率...")
for i in range(10):
    cpu_usage = psutil.cpu_percent(interval=1)
    print(f"cpu使用率: {cpu_usage}%")
    time.sleep(1)

# 查找cpu使用率最高的进程
highest_cpu_proc = max(psutil.process_iter(['pid', 'name', 'cpu_percent']), key=lambda p: p.info['cpu_percent'])
print(f"cpu使用率最高的进程: pid={highest_cpu_proc.info['pid']}, 名称={highest_cpu_proc.info['name']}, 使用率={highest_cpu_proc.info['cpu_percent']}%")

解释：

psutil.cpu_percent(interval=1)：获取cpu在指定时间间隔（1秒）内的使用率变化。

max(psutil.process_iter(['pid', 'name', 'cpu_percent']), key=lambda p: p.info['cpu_percent'])：查找cpu使用率最高的进程。

4. 自动化脚本示例

代码示例：

import psutil

# 编写一个自动关闭cpu使用率超过80%的进程的脚本
def close_high_cpu_processes():
    for proc in psutil.process_iter(['pid', 'name', 'cpu_percent']):
        if proc.info['cpu_percent'] > 80:
            print(f"关闭进程: pid={proc.info['pid']}, 名称={proc.info['name']}, 使用率={proc.info['cpu_percent']}%")
            proc.terminate()  # 终止进程
            proc.wait(timeout=3)  # 等待进程终止，超时为3秒
            if proc.is_running():
                proc.kill()  # 强制终止进程close_high_cpu_processes()

解释：

psutil.process_iter(['pid', 'name', 'cpu_percent'])：遍历系统中的所有进程，并获取每个进程的pid、名称和cpu使用率。
proc.terminate()：终止指定进程。
proc.wait(timeout=3)：等待进程终止，如果超时则继续执行后续操作。
proc.kill()：强制终止指定进程。