Python腳本操作在Linux下實現系統效能監測與最佳化

Python腳本操作在Linux下實現系統效能監控與最佳化

在當前網路時代，系統效能的穩定與最佳化是每個開發人員與系統管理員必不可少的工作。而在Linux系統中，Python作為一種簡單易學的腳本語言，被廣泛應用於系統效能監控與最佳化的工作。

本文將介紹如何使用Python腳本在Linux系統下進行系統效能監控、分析及最佳化，並提供具體的程式碼範例。

一、系統效能監控

系統效能監控是了解系統在不同負載下的運作狀態，並及時發現可能存在的效能瓶頸的重要手段。 Python提供了豐富的函式庫和工具來實現系統效能監測，以下我們將以一些常用的監測指標為例，介紹如何使用Python腳本進行系統效能監測。

1. CPU利用率

CPU利用率是衡量系統效能的重要指標之一。可以使用psutil函式庫來取得目前CPU的使用率，並使用matplotlib庫即時繪製CPU利用率的變化曲線。

import psutil
import matplotlib.pyplot as plt

def get_cpu_usage():
    return psutil.cpu_percent()

def plot_cpu_usage():
    plt.axis([0, 100, 0, 1])
    plt.ion()
    while True:
        cpu_usage = get_cpu_usage()
        plt.scatter(cpu_usage, 0.5, c='r')
        plt.pause(1)
        plt.clf()

if __name__ == '__main__':
    plot_cpu_usage()

2. 記憶體使用率

記憶體利用率是系統效能監測中另一個關鍵指標。可以使用psutil函式庫來取得目前記憶體的使用率，並使用matplotlib庫即時繪製記憶體利用率的變化曲線。

import psutil
import matplotlib.pyplot as plt

def get_memory_usage():
    return psutil.virtual_memory().percent

def plot_memory_usage():
    plt.axis([0, 100, 0, 1])
    plt.ion()
    while True:
        memory_usage = get_memory_usage()
        plt.scatter(memory_usage, 0.5, c='b')
        plt.pause(1)
        plt.clf()

if __name__ == '__main__':
    plot_memory_usage()

3. 網路流量

網路流量監控是系統效能監測中的重要環節之一。可以使用psutil庫來取得目前網路流量的情況，並使用matplotlib庫即時繪製網路流量的變化曲線。

import psutil
import matplotlib.pyplot as plt

def get_network_usage():
    io_counters = psutil.net_io_counters()
    return io_counters.bytes_sent, io_counters.bytes_recv

def plot_network_usage():
    plt.axis([0, 10, 0, 1])
    plt.ion()
    while True:
        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、系統效能最佳化

系統效能最佳化是透過調整系統配置和最佳化程式碼來提升系統效能的行為。 Python腳本可以在Linux系統下執行系統效能最佳化的相關工作，以下我們將以一些常見的最佳化方法為例，介紹如何使用Python腳本進行系統效能最佳化。

1. CPU利用率最佳化

透過調整CPU調度策略來最佳化CPU利用率，可以使用Python腳本修改Linux系統的/proc/sys/kernel /sched_*相關參數。

def optimize_cpu_usage():
    with open('/proc/sys/kernel/sched_child_runs_first', 'w') as f:
        f.write('1')
    with open('/proc/sys/kernel/sched_child_runs_first', 'r') as f:
        print(f.read())

if __name__ == '__main__':
    optimize_cpu_usage()

2. 記憶體利用率最佳化

透過調整進程記憶體分配的策略來最佳化記憶體利用率，可以使用Python腳本修改Linux系統的/proc/ sys/vm/swappiness相關參數。

def optimize_memory_usage():
    with open('/proc/sys/vm/swappiness', 'w') as f:
        f.write('10')
    with open('/proc/sys/vm/swappiness', 'r') as f:
        print(f.read())

if __name__ == '__main__':
    optimize_memory_usage()

3. 網路流量最佳化

透過調整網路傳輸協定與設定來最佳化網路流量，可以使用Python腳本修改Linux系統的/proc/sys/ net/*相關參數。

def optimize_network_usage():
    with open('/proc/sys/net/ipv4/tcp_congestion_control', 'w') as f:
        f.write('bic')
    with open('/proc/sys/net/ipv4/tcp_congestion_control', 'r') as f:
        print(f.read())

if __name__ == '__main__':
    optimize_network_usage()

以上是Python腳本操作在Linux下實現系統效能監測與最佳化的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！