Python与rrdtool的结合模块
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python与rrdtool的结合模块相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
rrdtool(round robin database)工具为环状数据库的存储格式,round robin是一种处理定量数据以及当前元素指针的技术。rrdtool主要用来跟踪对象的变化情况,生成这些变化的走势图,比如业务的访问流量、系统性能、磁盘利用率等趋势图,很多流行监控平台都使用到rrdtool,比较有名的为Cacti、Ganglia、Monitorix等。更多rrdtool介绍见官网http://oss.oetiker.ch/rrdtool/。rrdtool是一个复杂的工具,涉及较多参数概念,本节主要通过Python的rrdtool模块对rrdtool的几个常用方法进行封装,包括create、fetch、graph、info、update等方法,本节对rrdtool的基本知识不展开说明,重点放在Python rrdtool模块的常用方法使用介绍上。
rrdtool模块的安装方法如下:
- easy_install python-rrdtool #pip安装方法
- pip install python-rrdtool #easy_install安装方法
- #需要rrdtool工具及其他类包支持,CentOS环境推荐使用yum安装方法
- # yum install rrdtool-python
3.2.1 rrdtool模块常用方法说明
下面介绍rrdtool模块常用的几个方法,包括create(创建rrd)、update(更新rrd)、graph(绘图)、fetch(查询rrd)等。
1. Create方法
create filename [--start|-b start time] [--step|-s step] [DS:ds-name:DST:heartbeat:min:max] [RRA:CF:xff:steps:rows]方法,创建一个后缀为rrd的rrdtool数据库,参数说明如下:
filename创建的rrdtool数据库文件名,默认后缀为.rrd;
--start指定rrdtool第一条记录的起始时间,必须是timestamp的格式;
--step指定rrdtool每隔多长时间就收到一个值,默认为5分钟;
DS用于定义数据源,用于存放脚本的结果的变量;
DST用于定义数据源类型,rrdtool支持COUNTER(递增类型)、DERIVE(可递增可递减类型)、ABSOLUTE(假定前一个时间间隔的值为0,再计算平均值)、GUAGE(收到值后直接存入RRA)、COMPUTE(定义一个表达式,引用DS并自动计算出某个值)5种,比如网卡流量属于计数器型,应该选择COUNTER;
RRA用于指定数据如何存放,我们可以把一个RRA看成一个表,保存不同间隔的统计结果数据,为CF做数据合并提供依据,定义格式为:[RRA:CF:xff:steps:rows];
CF统计合并数据,支持AVERAGE(平均值)、MAX(最大值)、MIN(最小值)、LAST(最新值)4种方式。
2. update方法
update filename [--template|-t ds-name[:ds-name]...] N|timestamp:value[:value...] [timestamp:value[:value...] ...] 方法,存储一个新值到rrdtool数据库,updatev和update类似,区别是每次插入后会返回一个状态码,以便了解是否成功(updatev用0表示成功,–1表示失败)。参数说明如下:
filename指定存储数据到的目标rrd文件名;
-t ds-name[:ds-name]指定需要更新的DS名称;
N|Timestamp表示数据采集的时间戳,N表示当前时间戳;
value[:value...]更新的数据值,多个DS则多个值。
3. graph方法
graph filename [-s|--start seconds] [-e|--end seconds] [-x|--x-grid x-axis grid and label] [-y|--y-grid y-axis grid and label] [--alt-y-grid] [--alt-y-mrtg] [--alt-autoscale] [--alt-autoscale-max] [--units-exponent] value [-v|--vertical-label text] [-w|--width pixels] [-h|--height pixels] [-i|--interlaced] [-f|--imginfo formatstring] [-a|--imgformat GIF|PNG|GD] [-B|--background value] [-O|--overlay value] [-U|--unit value] [-z|--lazy] [-o|--logarithmic] [-u|--upper-limit value] [-l|--lower-limit value] [-g|--no-legend] [-r|--rigid] [--step value] [-b|--base value] [-c|--color COLORTAG#rrggbb] [-t|--title title] [DEF:vname=rrd:ds-name:CF] [CDEF:vname=rpn-expression] [PRINT:vname:CF:format] [GPRINT:vname:CF:format] [COMMENT:text] [HRULE:value#rrggbb[:legend]] [VRULE:time#rrggbb[:legend]] [LINE{1|2|3}:vname[#rrggbb [:legend]]] [AREA:vname[#rrggbb[:legend]]] [STACK:vname[#rrggbb[:legend]]]方法,根据指定的rrdtool数据库进行绘图,关键参数说明如下:
filename指定输出图像的文件名,默认是PNG格式;
--start指定起始时间;
--end指定结束时间;
--x-grid控制X轴网格线刻度、标签的位置;
--y-grid控制Y轴网格线刻度、标签的位置;
--vertical-label指定Y轴的说明文字;
--width pixels指定图表宽度(像素);
--height pixels指定图表高度(像素);
--imgformat指定图像格式(GIF|PNG|GD);
--background指定图像背景颜色,支持#rrggbb表示法;
--upper-limit指定Y轴数据值上限;
--lower-limit指定Y轴数据值下限;
--no-legend取消图表下方的图例;
--rigid严格按照upper-limit与lower-limit来绘制;
--title图表顶部的标题;
DEF:vname=rrd:ds-name:CF指定绘图用到的数据源;
CDEF:vname=rpn-expression合并多个值;
GPRINT:vname:CF:format图表的下方输出最大值、最小值、平均值等;
COMMENT:text指定图表中输出的一些字符串;
HRULE:value#rrggbb用于在图表上面绘制水平线;
VRULE:time#rrggbb用于在图表上面绘制垂直线;
LINE{1|2|3}:vname使用线条来绘制数据图表,{1|2|3}表示线条的粗细;
AREA:vname使用面积图来绘制数据图表。
4. fetch方法
fetch filename CF [--resolution|-r resolution] [--start|-s start] [--end|-e end]方法,根据指定的rrdtool数据库进行查询,关键参数说明如下:
filename指定要查询的rrd文件名;
CF包括AVERAGE、MAX、MIN、LAST,要求必须是建库时RRA中定义的类型,否则会报错;
--start --end指定查询记录的开始与结束时间,选项的值必是 timestamp 的格式,默认可省略。
获取当前时间的时间戳:date +%s
3.2.2 实践:实现网卡流量图表绘制
在日常运营工作当中,观察数据的变化趋势有利于了解我们的服务质量,比如在系统监控方面,网络流量趋势图直接展现了当前网络的吞吐。 CPU、内存、磁盘空间利用率趋势则反映了服务器运行健康状态。通过这些数据图表管理员可以提前做好应急预案,对可能存在的风险点做好防范。本次实践通过rrdtool模块实现服务器网卡流量趋势图的绘制,即先通过create方法创建一个rrd数据库,再通过update方法实现数据的写入,最后可以通过graph方法实现图表的绘制,以及提供last、first、info、fetch方法的查询。图3-12为rrd创建到输出图表的过程。
第一步 采用create方法创建rrd数据库,参数指定了一个rrd文件、更新频率setp、起始时间--start、数据源DS、数据源类型DST、数据周期定义RRA等,详细源码如下:
【/root/xls/create.py】
1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 # !/usr/bin/python 3 import rrdtool 4 import time 5 6 cur_time = str(int(time.time())) # 获取当前Linux时间戳作为rrd起始时间 7 # 数据写频率--step为300秒(即5分钟一个数据点) 8 rrd = rrdtool.create(\'Flow.rrd\', \'--step\', \'300\', \'--start\', cur_time, 9 # 定义数据源eth1_in(入流量)、eth1_out(出流量);类型都为COUNTER(递增);600秒为心跳值, 10 # 其含义是600秒没有收到值,则会用UNKNOWN代替;0为最小值;最大值用U代替,表示不确定 11 \'DS:eth1_in:COUNTER:600:0:U\', 12 \'DS:eth1_out:COUNTER:600:0:U\', 13 14 # RRA定义格式为[RRA:CF:xff:steps:rows],CF定义了AVERAGE、MAX、MIN三种数据合并方式 15 # xff定义为0.5,表示一个CDP中的PDP值如超过一半值为UNKNOWN,则该CDP的值就被标为UNKNOWN 16 # 下列前4个RRA的定义说明如下,其他定义与AVERAGE方式相似,区别是存最大值与最小值 17 # 每隔5分钟(1*300秒)存一次数据的平均值,存600笔,即2.08天 18 # 每隔30分钟(6*300秒)存一次数据的平均值,存700笔,即14.58天(2周) 19 # 每隔2小时(24*300秒)存一次数据的平均值,存775笔,即64.58天(2个月) 20 # 每隔24小时(288*300秒)存一次数据的平均值,存797笔,即797天(2年) 21 \'RRA:AVERAGE:0.5:1:600\', 22 \'RRA:AVERAGE:0.5:6:700\', 23 \'RRA:AVERAGE:0.5:24:775\', 24 \'RRA:AVERAGE:0.5:288:797\', 25 \'RRA:MAX:0.5:1:600\', 26 \'RRA:MAX:0.5:6:700\', 27 \'RRA:MAX:0.5:24:775\', 28 \'RRA:MAX:0.5:444:797\', 29 \'RRA:MIN:0.5:1:600\', 30 \'RRA:MIN:0.5:6:700\', 31 \'RRA:MIN:0.5:24:775\', 32 \'RRA:MIN:0.5:444:797\') 33 if rrd: 34 print(rrdtool.error())
第二步 采用updatev方法更新rrd数据库,参数指定了当前的Linux时间戳,以及指定eth1_in、eth1_out值(当前网卡的出入流量),网卡流量我们通过psutil模块来获取,如psutil.network_io_counters()[1]为入流量,关于psutil模块的介绍见第1.1。详细源码如下:
【/root/xls/update.py】
1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 # !/usr/bin/python 3 import rrdtool 4 import time, psutil 5 6 total_input_traffic = psutil.network_io_counters()[1] # 获取网卡入流量 7 total_output_traffic = psutil.network_io_counters()[0] # 获取网卡出流量 8 starttime = int(time.time()) # 获取当前Linux时间戳 9 # 将获取到的三个数据作为updatev的参数,返回{\'return_value\': 0L}则说明更新成功,反之失败 10 update = rrdtool.updatev(\'/root/xls/Flow.rrd\', 11 \'%s:%s:%s\' % (str(starttime), str(total_input_traffic), str(total_output_traffic))) 12 print(update)
将代码加入crontab,并配置5分钟作为采集频率,crontab配置如下:
*/5 * * * * /usr/bin/python /root/xls/update.py > /dev/null 2>&1
第三步 采用graph方法绘制图表,此示例中关键参数使用了--x-grid定义X轴网格刻度;DEF指定数据源;使用CDEF合并数据;HRULE绘制水平线(告警线);GPRINT输出最大值、最小值、平均值等。详细源码如下:
【/root/xls/graph.py】
1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 # !/usr/bin/python 3 import rrdtool 4 import time 5 6 # 定义图表上方大标题 7 title = "Server network traffic flow (" + time.strftime(\'%Y-%m-%d\', time.localtime(time.time())) + ")" 8 # 重点解释"--x-grid","MINUTE:12:HOUR:1:HOUR:1:0:%H"参数的作用(从左往右进行分解) 9 "MINUTE:12" # 表示控制每隔12分钟放置一根次要格线 10 "HOUR:1" # 表示控制每隔1小时放置一根主要格线 11 "HOUR:1" # 表示控制1个小时输出一个label标签 12 "0:%H" # 0表示数字对齐格线,%H表示标签以小时显示 13 rrdtool.graph("Flow.png", "--start", "-1d", "--vertical-label=Bytes/s", 14 "--x-grid", "MINUTE:12:HOUR:1:HOUR:1:0:%H", 15 "--width", "650", "--height", "230", "--title", title, 16 "DEF:inoctets=Flow.rrd:eth1_in:AVERAGE", # 指定网卡入流量数据源DS及CF 17 "DEF:outoctets=Flow.rrd:eth1_out:AVERAGE", # 指定网卡出流量数据源DS及CF 18 "CDEF:total=inoctets,outoctets,+", # 通过CDEF合并网卡出入流量,得出总流量total 19 20 "LINE1:total#FF8833:Total traffic", # 以线条方式绘制总流量 21 "AREA:inoctets#00FF00:In traffic", # 以面积方式绘制入流量 22 "LINE1:outoctets#0000FF:Out traffic", # 以线条方式绘制出流量 23 "HRULE:6144#FF0000:Alarm value\\\\r", # 绘制水平线,作为告警线,阈值为6.1k 24 "CDEF:inbits=inoctets,8,*", # 将入流量换算成bit,即*8,计算结果给inbits 25 "CDEF:outbits=outoctets,8,*", # 将出流量换算成bit,即*8,计算结果给outbits 26 "COMMENT:\\\\r", # 在网格下方输出一个换行符 27 "COMMENT:\\\\r", 28 "GPRINT:inbits:AVERAGE:Avg In traffic\\: %6.2lf %Sbps", # 绘制入流量平均值 29 "COMMENT: ", 30 "GPRINT:inbits:MAX:Max In traffic\\: %6.2lf %Sbps", # 绘制入流量最大值 31 "COMMENT: ", 32 "GPRINT:inbits:MIN:MIN In traffic\\: %6.2lf %Sbps\\\\r", # 绘制入流量最小值 33 "COMMENT: ", 34 "GPRINT:outbits:AVERAGE:Avg Out traffic\\: %6.2lf %Sbps", # 绘制出流量平均值 35 "COMMENT: ", 36 "GPRINT:outbits:MAX:Max Out traffic\\: %6.2lf %Sbps", # 绘制出流量最大值 37 "COMMENT: ", 38 "GPRINT:outbits:MIN:MIN Out traffic\\: %6.2lf %Sbps\\\\r") # 绘制出流量最小值
以上代码将生成一个Flow.png文件,如图3-13所示。
查看rrd文件内容有利于观察数据的结构、更新等情况,rrdtool提供几个常用命令:
info查看rrd文件的结构信息,如rrdtool info Flow.rrd;
first查看rrd文件第一个数据的更新时间,如rrdtool first Flow.rrd;
last查看rrd文件最近一次更新的时间,如rrdtool last Flow.rrd;
fetch根据指定时间、CF查询rrd文件,如rrdtool fetch Flow.rrd AVERAGE (必须为大写)
3.2.1rrdtool参数说明参考http://bbs.chinaunix.net/thread-2150417-1-1.html和http://oss.oetiker.ch/rrdtool/doc/index.en.html。
参考资料:http://my.oschina.net/u/1458120/blog/208857 里面有关于时间戳的相关信息。
以上是关于Python与rrdtool的结合模块的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章