第Python腳本操作在Linux下實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)性能監(jiān)測(cè)與優(yōu)化Python腳本操作在Linux下實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)性能監(jiān)測(cè)與優(yōu)化

在當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，系統(tǒng)性能的穩(wěn)定和優(yōu)化是每個(gè)開發(fā)人員和系統(tǒng)管理員必不可少的工作。而在Linux系統(tǒng)中，Python作為一種簡單易學(xué)的腳本語言，被廣泛應(yīng)用于系統(tǒng)性能監(jiān)測(cè)與優(yōu)化的工作中。

本文將介紹如何使用Python腳本在Linux系統(tǒng)下進(jìn)行系統(tǒng)性能監(jiān)測(cè)、分析及優(yōu)化，并給出具體的代碼示例。

一、系統(tǒng)性能監(jiān)測(cè)

系統(tǒng)性能監(jiān)測(cè)是了解系統(tǒng)在不同負(fù)載下的運(yùn)行狀態(tài)，并及時(shí)發(fā)現(xiàn)可能存在的性能瓶頸的重要手段。Python提供了豐富的庫和工具來實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)性能監(jiān)測(cè)，下面我們將以一些常用的監(jiān)測(cè)指標(biāo)為例，介紹如何使用Python腳本進(jìn)行系統(tǒng)性能監(jiān)測(cè)。

CPU利用率

CPU利用率是衡量系統(tǒng)性能的重要指標(biāo)之一?？梢允褂胮sutil庫來獲取當(dāng)前CPU的利用率，并使用matplotlib庫實(shí)時(shí)繪制CPU利用率的變化曲線。

importpsutil

importmatplotlib.pyplotasplt

defget_cpu_usage():

returnpsutil.cpu_percent()

defplot_cpu_usage():

plt.axis([0,100,0,1])

plt.ion()

whileTrue:

cpu_usage=get_cpu_usage()

plt.scatter(cpu_usage,0.5,c=r)

plt.pause(1)

plt.clf()

if__name__==__mAIn__:

plot_cpu_usage()

內(nèi)存利用率

內(nèi)存利用率是系統(tǒng)性能監(jiān)測(cè)中另一個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)?？梢允褂胮sutil庫來獲取當(dāng)前內(nèi)存的利用率，并使用matplotlib庫實(shí)時(shí)繪制內(nèi)存利用率的變化曲線。

importpsutil

importmatplotlib.pyplotasplt

defget_memory_usage():

returnpsutil.virtual_memory().percent

defplot_memory_usage():

plt.axis([0,100,0,1])

plt.ion()

whileTrue:

memory_usage=get_memory_usage()

plt.scatter(memory_usage,0.5,c=b)

plt.pause(1)

plt.clf()

if__name__==__main__:

plot_memory_usage()

網(wǎng)絡(luò)流量

網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)測(cè)是系統(tǒng)性能監(jiān)測(cè)中的重要環(huán)節(jié)之一?？梢允褂胮sutil庫來獲取當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)流量的情況，并使用matplotlib庫實(shí)時(shí)繪制網(wǎng)絡(luò)流量的變化曲線。

importpsutil

importmatplotlib.pyplotasplt

defget_network_usage():

io_counters=_io_counters()

returnio_counters.bytes_sent,io_counters.bytes_recv

defplot_network_usage():

plt.axis([0,10,0,1])

plt.ion()

whileTrue:

bytes_sent,bytes_recv=get_network_usage()

plt.scatter(bytes_sent,0.5,c=g)

plt.scatter(bytes_recv,0.5,c=y)

plt.pause(1)

plt.clf()

if__name__==__main__:

plot_network_usage()

二、系統(tǒng)性能優(yōu)化

系統(tǒng)性能優(yōu)化是通過調(diào)整系統(tǒng)配置和優(yōu)化代碼來提升系統(tǒng)性能的行為。Python腳本可以在Linux系統(tǒng)下執(zhí)行系統(tǒng)性能優(yōu)化的相關(guān)工作，下面我們將以一些常見的優(yōu)化方法為例，介紹如何使用Python腳本進(jìn)行系統(tǒng)性能優(yōu)化。

CPU利用率優(yōu)化

通過調(diào)整CPU調(diào)度策略來優(yōu)化CPU利用率，可以使用Python腳本修改Linux系統(tǒng)的/proc/sys/kernel/sched_*相關(guān)參數(shù)。

defoptimize_cpu_usage():

withopen(/proc/sys/kernel/sched_child_runs_first,w)asf:

f.write(1)

withopen(/proc/sys/kernel/sched_child_runs_first,r)asf:

print(f.read())

if__name__==__main__:

optimize_cpu_usage()

內(nèi)存利用率優(yōu)化

通過調(diào)整進(jìn)程內(nèi)存分配的策略來優(yōu)化內(nèi)存利用率，可以使用Python腳本修改Linux系統(tǒng)的/proc/sys/vm/swappiness相關(guān)參數(shù)。

defoptimize_memory_usage():

withopen(/proc/sys/vm/swappiness,w)asf:

f.write(10)

withopen(/proc/sys/vm/swappiness,r)asf:

print(f.read())

if__name__==__main__:

optimize_memory_usage()

網(wǎng)絡(luò)流量優(yōu)化

通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議和配置來優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)流量，可以使用Python腳本修改Linux系統(tǒng)的/proc/sys/net/*相關(guān)參數(shù)。

defoptimize_network_usage():

withopen(/proc/sys/net/ipv4/tcp_congestion_control,w)asf:

f.write(bic)

withopen(/proc/sys/net/ipv4/tcp_con