Python自动化运维技术与最佳实现
第一章 系统基础信息模块详解
系统基础信息采集模块最为监控模块的重要组成部分，能够帮助运维人员了解当前系统的健康程度，同时也是衡量业务的服务质量的依据，比如系统资源吃紧，会直接影响业务的质量以及用户的体验，另外获取设备的流量信息，也可以让运维人员更好地评估带宽、设备资源是否应该扩容。
本章通过具体的实例来帮助读者学习、理解并掌握。在本章接下来的内容中，可以通过运用Python第三方系统基础模块，获取服务关键运营指标数据，其中包括Linux基本性能、块设备、网卡接口、系统信息、网络地址库等信息。当采集到在这些信息后，可以全方位的了解系统服务的状态，结合告警机制，可以在第一时间响应，将异常刚刚出现时得以及时的处理。
以下实例都是在一个连续的Python=交互环境中进行。
1.1 系统性能信息模块psutil
psutil是一个跨平台库，可以轻松地实现获取系统运行的进程和系统利用率其中包括CPU、内存、硬盘、网络信息等。主要用于系统监控，分析和限制系统资源以及进程的管理。
支持的命令包括：ps、top、lsof、netstat、ifconfig、who、df、kill、free、nice、ionice、iostat、iotop、uptime、pidof、tty、taskst、pmap等。
通常获取系统信息采用编写shell来实现，如获取当前物理机的内存总大小以及使用大小，shell命令
total： free -m | grep Mem | awk ‘{print $2}’
used: free -m | grep Mem | awk ‘{print $3}’
使用psutil库实现就更加简单明了。psutil大小单位采用的是字节，实例如下图：
源码安装：
1.1.1 获取系统性能信息
psutil已经封装了获取系统性能信息的方法，可以根据用户的应用场景，来调用相应的方法妈祖用户需求。
（1）CPU信息
linux中的cpu利用率包括以下几部分：
User Time 执行用户进程的时间百分比
System Time 执行内核进程和中断的时间百分比
Wait IO 由于IO等待而使CPU处于idle（空闲）状态的时间百分比
Idle Cpu处于空心状态的时间百分比
使用psutil.cpu_times()方法可以非常简单的得到信息，同时获取CPU的硬件信息，比如CPU的物理个数与逻辑个数，如下图：
使用psutil.cpu_times()获取cpu完整信息，需要显示所有逻辑CPU信息，指定方法变量percpu=True，例如psutil.cpu_times(percpu=True)。
获取单项数据信息，用户user的CPU时间比
（2）内存信息
Linux操作系统中的内存利用率包括total（内存总数），used（已使用的内存数），free（空闲内存数），buffers（缓冲使用数），cache（缓存使用数），swap（交换分区使用数）等等。分别使用 psutil.virtual_memory()和psutil.swap_memory()方法获取这些信息。详细操作如下图：
（3） 磁盘信息
在系统地所有磁盘信息中，主要关注地是磁盘的利用率以及IO信息，其中磁盘利用率使用psutil.disk_usage获取。磁盘IO信息包括：read_count（读IO数）、write_count（写IO数）、read_bytes（IO读字节数）、write_bytes（IO写字节数）、read_time（磁盘读时间）、write_time（磁盘写时间）等。这些IO信息可以使用psutil.disk_io_counters()获取，如下图实例：
（4） 网络信息
系统的网络信息与磁盘IO类似，包括：bytes_sent（发送字节数）、bytes_resv（接收字节数）、packets_sent（发送数据包数）、packets_recv（接收数据包数）等。使用psutil_net_io_counters()方法获取，操作如下：
（5）其他系统信息
psutil模块支持获取用户登录、开机时间等信息，如下图：
1.1.2 系统进程管理方法
获得当前的系统信息地进程信息，可以让运维人员得知应用程序的运行状态，包括进程的启动时间、查看或者设置CPU亲和度、内存使用率、IO信息、socket连接、线程数等，这些信息可以呈现出指定进程是否存活、资源利用情况，为开发人员的代码优化、问题定位提供很好的数据参考。
（1）进程信息
psutil.pids()获取所有进程的PID，使用psutil.Process()方法获取的那个进程的名称、路径、状态、系统资源利用率等信息，如下图：
当输入p.exe()出现错误
（2）popen类的使用
psutil提供的popen类的作用是获取用户启动的应用程序进程信息，以便跟踪程序进程的运行状态。如下图：
1.2 实用的IP地址处理模块IPy
IP地址规划是网络设计中非常重要的环节，规划的好坏会直接影响路由协议算法的效率，其中摆阔网络性能、可扩展性等，在这过程中，是避免不了要计算大量的IP地址，例如网段、网络掩码、广播地址、子网数、IP类型等。Python提供了强大的第三方模块IPy，可以很好的辅助我们高效完成IP的规划工作。
（1）IPy模块安装
（2）IP地址、网段的基本处理
IPy模块包含IP类，使用他可以方便处理绝大部分格式为IPv6以及IPv4的网络和地址。
可以通过cersion()来区分，首先要导入IPy库，from IPy import IP ，之后进行操作，如下图：
通过指定的网段输出该网段的IP个数以及所有IP地址清单，代码如下：
下面介绍IP类几个常见的方法，包括反向解析名称，IP类型，IP转换等。iptype()代表ip类型，strHex()转换成十六进制，strBin()转换成二进制格式，IP(0x8080808)十六进制转换成IP格式。
IP方法支持网络地址的转换，例如根据IP与掩码生产网段格式，如下：
也可以通过strNormal方法指定不同wantprefixlen参数值以定制不同输出类型的网段，输出另外i行字符串，如下：
wantprefixlen = 0，无返回，如192.168.1.0
wantprefixlen = 1，prefix格式，192.168.1.0/24
wantprefixlen = 2，decima net mask格式，192.168.1.0/255.255.255.0
wantprefixlen = 3，lastIP格式，192.168.1.0-192.168.1.255
（3） 多网络计算方法详解
比较两个网段是否存在包含、重叠等关系，同网络但不同prefixlen会认为是不同的网段，例如192.168.0.0/16不等于192.168.0.0/24，另外即使具有相同的prefixlen但会处于不同的网络地址，同样视为不相等，例如10.0.0.0/16不等于192.0.0.0/16.IPy支持类似于数值型数据的比较，以帮助IP对象进行比较，如：
判断IP地址和网段是否包含于另一个网段中：
判断两个网段是否存在重叠，采用IPy提供的overlaps方法，如下图：（返回1有重叠，0没有重叠）
实例 根据输入的IP地址或者子网返回网络、掩码、广播、反向解析、子网数、IP类型等信息。
运行结果：
1.3 DNS处理模块dnspython
dnspython是Python实现的一个DNS工具包，他支持几乎所有的记录类型，可以用于查询、传输并动态更i新ZONE信息，同时支持TSIG（事务签名）验证消息和EDNS0（扩展DNS）。在系统管理方面，我们可以利用其查询功能来实现DNS服务监控以及解析结果的校验，可以代替nslookup及dig等工具，轻松做到与现有平台的整合，下面进行详细介绍。
安装：
（1）模块域名解析方案详解
dnspython模块提供了大量的DNS处理方法，最常用的方法是域名查询。dnspython提供了DNS的解析器类----resolver，使用他的query方法来实现域名的查询功能。query方法如下：
其中，qname参数为查询的域名。rdtype参数来制定RR资源的类型，常用的有以下几种：
A记录：将主机名转换成IP地址
MX记录：邮件交换记录，定义邮件服务器的域名
CNAME：指的是别名记录，实现域名间的映射
NS记录：标记区域的域名服务器以及授权子域
PTR记录：反向解析，与A记录相反，将IP转换成主机名
SOA记录：SOA标记，一个其实授权区的定义
rdclass参数由于指定网络类型（IN,CH,HS）其中IN是默认，使用广泛。tcp参数由于指定查询是否启用TCP协议，默认False（不启用）。source与source_port参数指定查询源地址与端口，默认值为查询设备IP地址和0。raise_on_answer参数用于指定当查询无应答是是否触发异常，默认为True。
（2）常见解析类型示例说明
常见的DNS解析类型包括A，MX,NS,CNAME等。利用dnspython的dns.resolver.query方法可以简单的实现简单的DNS类型的查询，为后面要实现的功能提供数据来源，比如对各使用DNS轮循业务的域名进行可用性监控，需要得到当前的解析结果。下面一一进行介绍。
A记录：
运行结果：www.google.com
MX记录：
运行结果：163.com
NS记录：
运行结果：baidu.com
CNAME记录：
运行结果：www.baidu.com
（3）实践：DNS域名轮循业务监控
大部分的DNS解析都是一个域名对应一个IP地址，但是通过DNS轮循技术可以做到一个域名对应多个IP，从而实现最简单且高效的负载均衡，不过此方案最大的弊端是目标主机不可用时无法被自动解除，因此做好业务主机的服务可用监控至关重要。本实例通过分析当前域名的解析IP，再结合服务端口探测来实现自动监控，在域名解析中添加，删除IP时，无需对监控脚本进行更改。架构图：
步骤
1.实现域名的解析，获取域名所有的A记录解析IP列表；
2.对IP列表进行HTTP级别的探测
代码解析
第一步通过dns.resolver.query()方法获取业务域名A记录，查询出所有的IP地址列表，在使用httplib模块的request()方法以GET方式请求监控页面，监控业务所有服务的IP是否正常。
