分布式监控系统开发【day38】:报警阈值程序逻辑解析（四）
一、计算单条表达式的结果
1、解决了什么问题
- 主机
- 表达式
- 多长时间进行一次监控
- 拼出此服务在redis中存储的对应key
- 获取要从redis中取多长时间的数据,单位为minute
2、代码实现
class ExpressionProcess(object):
'''
load data and calc it by different method
'''
def __init__(self,main_ins,host_obj,expression_obj,specified_item=None):
'''
:param main_ins: DataHandler 实例
:param host_obj: 具体的host obj
:param expression_obj:
:return:
计算单条表达式的结果
'''
self.host_obj = host_obj
self.expression_obj = expression_obj
self.main_ins = main_ins
self.service_redis_key = "StatusData_%s_%s_latest" %(host_obj.id,expression_obj.service.name) #拼出此服务在redis中存储的对应key
self.time_range = self.expression_obj.data_calc_args.split(',')[0] #获取要从redis中取多长时间的数据,单位为minute
print("\033[31;1m------>%s\033[0m" % self.service_redis_key)
二、如何拿到精确的数据
1、功能如下
1、我取出6个数据(下面的+60是默认多取一分钟数据,宁多勿少,多出来的后面会去掉)
2、approximate_data_range存的是大概的数据，要拿到精确的，我判断一下
3、把数据集合交给不同的方法去处理了
4、根据监控间隔去取数据，如果监控间隔改变了怎嘛办？
2、代码实现
def load_data_from_redis(self):
'''load data from redis according to expression's configuration'''
time_in_sec = int(self.time_range) * 60 #下面的+60是默认多取一分钟数据,宁多勿少,多出来的后面会去掉
approximate_data_points = (time_in_sec + 60) / self.expression_obj.service.interval #获取一个大概要取的值
#stop_loading_flag = False #循环去redis里一个点一个点的取数据,直到变成True
#while not stop_loading_flag:
print("approximate dataset nums:", approximate_data_points,time_in_sec)
data_range_raw = self.main_ins.redis.lrange(self.service_redis_key,-int(approximate_data_points),-1)
#print("\033[31;1m------>%s\033[0m" % data_range)
approximate_data_range = [json.loads(i.decode()) for i in data_range_raw]
data_range = [] #精确的需要的数据 列表
for point in approximate_data_range:
#print('bread point:', point)
val,saving_time = point
if time.time() - saving_time < time_in_sec :#代表数据有效
data_range.append(point)
#print("service index key:",self.expression_obj.service_index.key)
#print(point)
'''if val: #确保数据存在
if 'data' not in val:#代表这个dict没有sub_dict
print("\033[44;1m%s\033[0m" %val[self.expression_obj.service_index.key])
#如何处理这些数据 呢? 是求avg(5), hit(5,3)....? 看来只能把数据集合交给不同的方法去处理了
#self.process(self.)
#data_range.append(
else: #像disk , nic这种有多个item的数据
for k,v in val['data'].items():
print("\033[45;1m%s, %s\033[0m" %(k,v))
print("\033[45;1m%s, %s\033[0m" %(k,v[self.expression_obj.service_index.key]))
'''
#else:
# print("data is invalid")
print(data_range)
return data_range
三、算出单条expression表达式的结果
1、功能如下
1、按照用户的配置把数据 从redis里取出来了, 比如 最近5分钟,或10分钟的数据
2、确保上面的条件 有正确的返回
2、代码实现
def process(self):
"""算出单条expression表达式的结果"""
data_list = self.load_data_from_redis() #已经按照用户的配置把数据 从redis里取出来了, 比如 最近5分钟,或10分钟的数据
data_calc_func = getattr(self,'get_%s' % self.expression_obj.data_calc_func)
#data_calc_func = self.get_avg...
single_expression_calc_res = data_calc_func(data_list) #[True,43,None]
print("---res of single_expression_calc_res ",single_expression_calc_res)
if single_expression_calc_res: #确保上面的条件 有正确的返回
res_dic = {
'calc_res':single_expression_calc_res[0],
'calc_res_val':single_expression_calc_res[1],
'expression_obj':self.expression_obj,
'service_item':single_expression_calc_res[2],
}
print("\033[41;1msingle_expression_calc_res:%s\033[0m" % single_expression_calc_res)
return res_dic
else:
return False
四、如何获取网卡的平均值
1、解决了什么问题
1、监控了特定的指标,比如有多个网卡,但这里只特定监控eth0，就是监控这个特定指标,match上了
2、在这里判断是否超越阈值
可能是由于最近这个服务没有数据汇报过来,取到的数据为空,所以没办法 判断阈值
3、监控这个服务的所有项, 比如一台机器的多个网卡, 任意一个超过了阈值,都算是问题的
- 后面的循环不用走了,反正 已经成立了一个了
- 能走到这一步,代表 上面的循环判段都未成立
2、代码实现
def get_avg(self,data_set):
'''
return average value of given data set
:param data_set:
:return:
'''
clean_data_list = []
clean_data_dic = {}
for point in data_set:
val,save_time = point
#print('---point:>', val)
if val:
if 'data' not in val:#没有子dict
clean_data_list.append(val[self.expression_obj.service_index.key])
else: #has sub dict
for k,v in val['data'].items():
if k not in clean_data_dic:
clean_data_dic[k]=[]
clean_data_dic[k].append(v[self.expression_obj.service_index.key])
if clean_data_list:
clean_data_list = [float(i) for i in clean_data_list]
#avg_res = 0 if sum(clean_data_list) == 0 else sum(clean_data_list)/ len(clean_data_list)
avg_res = sum(clean_data_list)/ len(clean_data_list)
print("\033[46;1m----avg res:%s\033[0m" % avg_res)
return [self.judge(avg_res), avg_res,None]
#print('clean data list:', clean_data_list)
elif clean_data_dic:
for k,v in clean_data_dic.items():
clean_v_list = [float(i) for i in v]
avg_res = 0 if sum(clean_v_list) == 0 else sum(clean_v_list) / len(clean_v_list)
print("\033[46;1m-%s---avg res:%s\033[0m" % (k,avg_res))
if self.expression_obj.specified_index_key:#监控了特定的指标,比如有多个网卡,但这里只特定监控eth0
if k == self.expression_obj.specified_index_key:#就是监控这个特定指标,match上了
#在这里判断是否超越阈值
print("test res [%s] [%s] [%s]=%s") %(avg_res,
self.expression_obj.operator_type,
self.expression_obj.threshold,
self.judge(avg_res),
)
calc_res = self.judge(avg_res)
if calc_res:
return [calc_res,avg_res,k] #后面的循环不用走了,反正 已经成立了一个了
else:#监控这个服务 的所有项, 比如一台机器的多个网卡, 任意一个超过了阈值,都 算是有问题的
calc_res = self.judge(avg_res)
if calc_res:
return [calc_res,avg_res,k]
print('specified monitor key:',self.expression_obj.specified_index_key)
print('clean data dic:',k,len(clean_v_list), clean_v_list)
else: #能走到这一步,代表 上面的循环判段都未成立
return [False,avg_res,k]
else:#可能是由于最近这个服务 没有数据 汇报 过来,取到的数据 为空,所以没办法 判断阈值
return [False,None,None]
3、监控这个服务的所有项, 比如一台机器的多个网卡, 任意一个超过了阈值,都算是有问题的
def judge(self,calculated_val):
'''
determine whether the index has reached the alert benchmark
:param calculated_val: #已经算好的结果,可能是avg(5) or ....
:return:
'''
#expression_args = self.expression_obj.data_calc_args.split(',')
#hit_times = expression_args[1] if len(expression_args)>1 else None
#if hit_times:#定义了超过阈值几次的条件
calc_func = getattr(operator,self.expression_obj.operator_type)
#calc_func = operator.eq....
return calc_func(calculated_val,self.expression_obj.threshold)
4、命中次数值返回给定数据集
def get_hit(self,data_set):
'''
return hit times value of given data set
:param data_set:
:return:
'''
pass
作者：罗阿红
出处：http://www.cnblogs.com/luoahong/
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