目前 Linux 下有一些使用 Python 语言编写的 Linux 系统监控工具 比如 inotify-sync（文件系统安全监控软件）、 glances（资源监控工具）在实际工作中，Linux 系统管理员可以根据自己使用的服务器的具体情况编写一下简单实用的脚本实现对 Linux 服务器的监控。 本文介绍一下使用 Python 脚本实现对 Linux 服务器 CPU 内存 网络的监控脚本的编写。 Python 版本说明 Python 是由 Guido van Rossum 开发的、可免费获得的、非常高级的
进程监控工具supervisor 启动Mongodb 一什么是supervisor Superviosr是一个UNIX-like系统上的进程监控工具。 Supervisor是一个Python开发的client/server系统，可以管理和监控*nix上面的进程。不过同daemontools一样，它也不能监控daemon进程 官网：http://supervisord.org/ 二为啥用supervisor 部署简单 : 为啥简单呢？因为咱们通常管理linux进程的时候，一般来说都需要自己编写一个能够实现
之前在某乎上看见一篇关于《为什么很多程序员都建议使用 Linux》的文章，结合我自身关于Linux的使用经验。心血来潮得写了一段关于我在Linux系统部署爬虫程序的心得，希望结识更多的爬虫技术大佬，一起游弋在代码世界中。
psutil（process and system utilities）是一个跨平台的库，github、官方文档
目前 Linux 下有一些使用 Python 语言编写的 Linux 系统监控工具 比如 inotify-sync（文件系统安全监控软件）、glances（资源监控工具）在实际工作中，Linux 系统管理员可以根据自己使用的服务器的具体情况编写一下简单实用的脚本实现对 Linux 服务器的监控。 本文介绍一下使用 Python 脚本实现对 Linux 服务器 CPU 内存 网络的监控脚本的编写。
这两天我们的一个核心系统，一套集群，逐台开始报警，内容是内存占用超阈值。按说这应该是一个非常紧急且需要立即处理的报警，但实际是不是这样，待我们拨云见日。
Superviosr是一个UNIX-like系统上的进程监控工具，是一个Python开发的client/server系统，可以管理和监控unix上面的进程。同daemontools一样，它也不能监控daemon进程。
服务器监控工具对于IT基础架构性能、可视化和系统稳定至关重要。合适的工具能够帮助系统管理员面对服务器故障、应用缓慢、停机、内存泄露和配置依赖等挑战。
根据官方文档的介绍，dstat是一个用Python语言实现的多功能系统资源统计工具，用来取代Linux下的vmstat、iostat、netstat和ifstat等命令。并且，dstat克服了这些命令的限制，增加了额外的功能，以及更多的计数器与更好的灵活性。dstat可以在一个界面上展示非常全面的监控信息，因此，在系统监控、基准测试和故障排查等应用场景下特别有用。
资源是否应该扩容。本章通过运用Python 第三方系统基础模块，可以轻松获取服务关键运营
本文将通过一个经典的 “tensorflow找不到dll” 问题来入手，给大家一个如何找到缺失dll的办法，进而再分享一个windows上排查问题的好工具（因为大多开发者在windows上开发&在linux上部署，windows还是绕不过）。
iotop命令是一个用来监视磁盘I/O使用状况的top类工具。iotop具有与top相似的UI，其中包括PID、用户、I/O、进程等相关信息。Linux下的IO统计工具如iostat，nmon等大多数是只能统计到per设备的读写情况，如果你想知道每个进程是如何使用IO的就比较麻烦，使用iotop命令可以很方便的查看。
本博客旨在分享在实际开发过程中，开发者需要了解并熟练运用的 Linux 操作系统常用命令。Linux 作为一种操作系统，与 Windows 或 MacOS 并驾齐驱，尤其在服务器和开发环境中占据重要地位。Linux 命令，简而言之，就是指导计算机执行特定操作的指令。
作为一名资深的linux运维工程师，必须要熟练运用一些必要的系统性能调试工具，如top、sar工具。下面简单介绍下这几个工具的使用： 一、top top是Linux下常用的性能分析工具，能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况，类似于Windows的任务管理器。top显示系统当前的进程和其他状况,是一个动态显示过程，即可以通过用户按键来不断刷新当前状态。如果在前台执行该命令，它将独占前台,直到用户终止该程序为止。 比较准确的说，top命令提供了实时的对系统处理器的状态监视。它将显示系统中CPU最“敏感”的任
这个常量是java进程存活时长阈值，当一个java进程存活时间大于此值时，才会被zabbix视为监控对象。此值的单位为秒。
官网：http://supervisord.org，源码位置：https://github.com/Supervisor/supervisor Supervisor是用Python开发的一套通用的进程管理程序，能将一个普通的命令行进程变为后台daemon，并监控进程状态，异常退出时能自动重启。 它是通过fork/exec的方式把这些被管理的进程当作supervisor的子进程来启动，这样只要在supervisor的配置文件中，把要管理的进程的可执行文件的路径写进去即可。也实现当子进程挂掉的时候，父进程可以准确获取子进程挂掉的信息的，可以选择是否自己启动和报警。supervisor还提供了一个功能，可以为supervisord或者每个子进程，设置一个非root的user，这个user就可以管理它对应的进程。
iftop命令是一款实时流量监控工具，可以监控TCP/IP连接等。但缺点是没有报表功能，并且需要以root身份才能运行。
大多时间都在linux下工作，虽说不算系统管理员，也免不了要处理许多系统相关的东西。对linux还算熟悉，偶尔也在公司客串系统管理员的角色。于是就免不了要写许多自动化脚本的东西，来方便系统日常管理了。 bash脚本挺让人恶心的，属于dirty and quick一类。而Python语法清新可人，Python与系统的交互也极其便利，写自动化脚本再合适不过。 在此就分享些自己在写自动化脚本时中意的Python工具： 1、sh sh is a full-fledged subprocess replacemen
简介：Supervisor是实际企业常用的一款 Linux/Unix 系统下的一个进程管理工具，基于Python开发，可以很方便的监听、启动、停止、重启一个或多个进程，而且当进程意外被杀死时，其可以实现自动恢复，很方便的做到进程自动恢复的功能，提高系统、服务的稳定性，多用于生产环境。
Guider 是一款功能强大的全系统 Linux 性能分析器，旨在为开发人员、系统管理员和其他技术专业人员提供对 Linux 系统性能的深入洞察。它的目的是帮助用户识别和解决性能瓶颈，以便他们能够优化系统以实现最高效率。
方案一、自主开发不依赖开源监控系统的方案。（仅是个人设想的架构，架构不成熟，烦请指教）
说到监控CPU，目前主要是监控CPU的使用率，以及每一个进程占用CPU资源，Linux系统中主要使用 top、vmstat、pstree 三个命令。
使用python监控系统时，获取网卡流量是比较难搞的，网上找了一个比较好的脚本，分享一下！
Supervisord，用Python实现的一款非常实用的进程管理工具，在批量服务化管理时特别有效。
glances是一个基于python语言开发，可以为linux或者UNIX性能提供监视和分析性能数据的功能。glances在用户的终端上显示重要的系统信息，并动态的进行更新，让管理员实时掌握系统资源的使用情况，而动态监控并不会消耗大量的系统资源，比如CPU资源，通常消耗小于2%，glances默认每两秒更新一次数据。同时glances还可以将相同的数据捕获到一个文件，便于以后对报告进行分析和图形绘制，支持的文件格式有.csv电子表格格式和和html格式。
Linux系统自带了很多系统性能监控工具，如top，vmstat，iftop等等，还有一款监视工具glances，它能把其他几个监控的指标都集于一身。Glances是一个相对比较新的系统监控工具，用 Python 编写的，使用 psutil 库从系统获取信息。可以用它来监控 CPU、平均负载、内存、网络接口、磁盘 I/O，文件系统空间利用率、挂载的设备、所有活动进程以及消耗资源最多的进程。Glances 有很多有趣的选项。它的主要特性之一是可以在配置文件中设置阀值（careful小心、warning警告、critical致命），然后它会用不同颜色显示信息以表明系统的瓶颈
山月在面试 Node 候选人时，这个问题足够筛掉一半的自称Node精通者，不过没有回答上来，我往往会再补充一个问题，以免漏掉优秀的无线上经验的候选人：
本篇聊一聊 新的主题：《反弹shell-逃逸基于execve的命令监控》，打算写一个专题，预估可以写三篇，内容确实有点多，也是最近研究了一些有意思的东西，想给大家分享一下。喜欢的话，请大家一定点在看，并分享出去，算是对我原创最大的支持了。
Eunomia 是一个使用 C/C++ 开发的基于eBPF的云原生监控工具，旨在帮助用户了解容器的各项行为、监控可疑的容器安全事件，力求为工业界提供覆盖容器全生命周期的轻量级开源监控解决方案。它使用 Linux eBPF 技术在运行时跟踪您的系统和应用程序，并分析收集的事件以检测可疑的行为模式。目前，它包含 profile、容器集群网络可视化分析*、容器安全感知告警、一键部署、持久化存储监控等功能。
这篇文章向大家介绍了4款非常棒且非常有用的Linux终端应用程序，可以使我们的日常命令操作更加高效。这些工具不仅可以让你在同事面前炫耀一番，而且它们还提供了实用且美观的功能。
Conky 是一个轻量级的系统监视工具，可以显示系统状态、资源使用情况、网络流量等信息。它支持通过配置文件自定义显示内容和格式。
我们在系统学习大数据的之前，要先了解大数据开发是在什么系统平台下进行的。所以我们在学之前要先学习Linux的知识，这部分显得格外的重要。
大家有没这种感觉，不论甲方还是乙方，拿到一套数据库我们很难快速的知道他的配置，数据库状态以及性能状态
运维工作中可能会遇到这么一个痛点，因线上机器基本都是单机多实例，有时候会出现因为某个实例而影响了整个机器的性能。因缺少进程级别的监控，事后想分析是哪个实例跑满了系统资源往往比较困难。为了解决这一痛点，迫切希望实现进程级别的监控。
作为运维不仅要时时监控系统,还需要优雅的装13,当别人还在命令的小黑框里敲打那个top命令去查看系统性能的时候,我们带你使用web端监控系统性能
GreatSQL季报（2021.12.26） https://mp.weixin.qq.com/s/FZ_zSBHflwloHtZ38YJxbA
新建一个项目并写一个简单的flask web 服务器app 目录~/Desktop/flask_deploy/manager.py
1、psutil是一个跨平台库（https://github.com/giampaolo/psutil） 能够实现获取系统运行的进程和系统利用率（内存，CPU,磁盘，网络等），主要用于系统监控，分析和系统资源及进程的管理。 2、IPy（http://github.com/haypo/python-ipy）,辅助IP规划。 3、dnspython(http://dnspython.org)Python实现的一个DNS工具包。 4、difflib：difflib作为Python的标准模块，无需安装，作用是对
1、psutil是一个跨平台库（https://github.com/giampaolo/psutil）
前三个数字是1、5、15分钟内进程队列中平均进程数，包括正在运行的进程+准备好等待运行的进程。
在之前的一篇文章《终端自动化测试探索之路》中提到过当发生断电等情况，服务器重启之后如何快速恢复自动化服务，这里针对这个问题具体讲讲我的实现方式。
PSUtil库是Python的一个第三方库，它可以访问各种系统信息和资源利用率，如CPU，内存，磁盘，网络接口，进程等。在Linux、Windows、Mac OS X、FreeBSD等操作系统中，PSUtil提供了一致的接口，这使得它成为了Python系统管理和监控的有力工具。PSUtil支持Python2和Python3版本，使用非常方便，安装后只需import就可以使用了。
Postgresql 的监控其实有很多即时的软件可以进行监控，今天会介绍PG_TOP 和PG_Activity 即时监控和处理部分操作的工具。
Linux 上最常用的命令行进程监控工具是 top 和它那色彩斑斓、功能丰富的表弟 htop。
运维工程师经常使用 Python 编写脚本程序来做监控系统运行的状态。如果自己手动使用 Python 的标准库执行系统命令来获取信息，会显得非常麻烦。既要兼容不同操作系统，又要自己处理解析信息。为了解决的痛点问题，psutil 就横空出世。它的出现无疑是运维工程师的福音。运维小伙伴通过它执行一两行代码即可实现系统监控。
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