自己动手打造性能监控平台
在做性能测试的时候,你是如何监控被测试系统的硬件资源的,如果是云平台,那么一般提供的有可视化的监控信息,如果是本地服务,只能通过系统命令(如ps、top、lsof等)查看。
我们可以自己打造一个可视化的系统系统资源监控平台,本文就教大家如何实现。
准备工具:
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Flask: 一个简单的web框架。
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psutil: 用于获取本地硬件信息。
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flask_socketio:基于Flask框架的websocket库,用于建立长连接。
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echarts:用于实现各种图表的UI库。
开始动手
下面介绍大体思路,文末有源码:
制作一个监控页面。
https://themes.getbootstrap.com/
booststrap提供了各种各样主题,年轻人不用讲武德,偷袭~!不对,你可以抄袭一个过来。
具体方式就浏览器右键查看源码,复制粘贴,替换JS、CSS 一气呵成~!
制作图表
https://echarts.apache.org/zh/index.html
echarts是一个apache开源的图表UI库,可以帮你生成各种图表。
官方给的实例还还是比较简单的,你可照着例子熟悉一个图表的配置。
获取系统资源
https://pypi.org/project/psutil/
pstil 用于获取本地硬件资源信息,CPU、内存、磁盘等信息。
简单的API:
>>> import psutil
>>> psutil.cpu_times()
>>> psutil.cpu_count()
>>> psutil.swap_memory()
>>> psutil.virtual_memory()
>>> ....
实时获取系统资源
前端看到的数据一定要是实时的,动态的,那么就要求前端与后端保持数据的交互,websocket就是解决这类问题而生的。
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后端:
Flask-SocketIO
https://github.com/miguelgrinberg/Flask-SocketIO -
前端:
socket.io.js
https://socket.io/
后端实现主要代码:
import time import psutil from flask import Flask, render_template, session, request from flask_socketio import SocketIO, emit from threading import Lock app = Flask(__name__, template_folder='./') app.config['SECRET_KEY'] = 'secret!' socketio = SocketIO(app, cors_allowed_origins='*') cpu_thread = None cpu_thread_lock = Lock() @app.route('/') def index(): """ Web页面 """ return render_template('index.html') @socketio.on('connect', namespace='/get_cpu') def cpu_connect(): global cpu_thread with cpu_thread_lock: if cpu_thread is None: cpu_thread = socketio.start_background_task(target=cpu_background_thread) def cpu_background_thread(): count = 0 while True: count += 1 socketio.sleep(5) t = time.strftime('%H:%M:%S', time.localtime()) cpu = psutil.cpu_percent(interval=None, percpu=True) socketio.emit('server_response', {'data': [t, cpu], 'count': count}, namespace='/get_cpu') if __name__ == '__main__': socketio.run(app, host='127.0.0.1', port=9090, debug=True)
这里用到了多线程,每隔5秒向前端发送一次cpu信息。
前端实现主要代码:
1 <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/socket.io-client@2/dist/socket.io.js"></script> 2 3 <script type="text/javascript"> 4 $(document).ready(function () { 5 var socket = io.connect('http://127.0.0.1:9090/get_cpu', { transports: ['websocket'] }); 6 socket.on('server_response', function (res) { 7 console.log("cpu:", res.data); 8 update_mychart(res); 9 }); 10 </script>
前端建立socket连接,等待服务器“推送”数据,用回调函数更新图表。
源码
感兴趣的可以查看源码:
https://github.com/defnngj/learning-API-test/tree/master/sys_monitoring
转载于比较喜欢一位作者虫师,公众号:测试圈TC。本人试了试脚本,提示几个js文件无法获取,可能由于公司网络有限制,大家也可以试试~
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