摘要:如果使用过,如果有一颗的心的话,一定会觉得不但酷炫而且十分实用。不过如果想观察一个程序从运行开始到结束的占用率怎么办好办,利用的异步观察就行。
如果使用过glances,如果有一颗geek的心的话,一定会觉得不但酷炫而且十分实用。不过如果想观察一个程序从运行开始到结束的cpu占用率怎么办?好办,利用python的psutil异步观察就行。
介绍一下放在github上的一个项目: oscillo
使用方式使用方式很简单,直接 pip install oscillo即可安装使用.
命令行参数的格式是 "
name: 命令行的别名/id (任意字符串),当--commands/-c参数指定多个命令时,该值将作为命令的唯一标识,不可重复
command [args]: 需要测试资源消耗的命令,比如 gzip file.ext
示例如下,监控gzip压缩一个文件时耗费的cpu、memory和时间:
oscillo -c "gzip: gzip file.ext" -o output-file
-c 代表将执行一个linux cmd 命令。参数后面可以跟以空格隔开的多个参数
-o 结果输出文件:
命令执行完成后,会在当前目录下生成一个
{ "test": { "elapsed": 0.022143125534057617, //总执行时间 "cpu": [], "memory": [] } }
同时会产生一个
在控制台上,oscillo会打印summary信息,其中包含命令的耗时、最大内存使用、最大cpu使用、退出码等在控制台上,oscillo会打印summary信息,其中包含命令的耗时、最大内存使用、最大cpu使用、退出码等
如果想对比多个命令对资源的消耗,可以使用 -c/--commands 选项指定多条命令, e.g.:
对比gzip和tar命令对资源的消耗:
oscillo -c "t1: gzip file.ext" "t2: tar czf target.tar.gz file1" -o output
效果如下:
实现原理这个工具的原型,来自于一次为了对比几种客户端性能而写的一个脚本,它的原理就是:
在程序中启动一个子进程,获取进程id
通过psutil观察该进程,每隔一段时间记录一次cpu和内存的负载
通过matplotlib画图
说一下其中碰到的一个坑:欲监控的子进程A在内部调用了另一个耗资源的子进程B,但是psutil只能观察到子进程A的资源消耗情况,粗暴的解决办法就是:观察全局的资源消耗情况:
class Stopwatch(object): def __init__(self, pid): self.__is_run = False self.__start_time = 0 self.__elapsed_times = 0 self.memory_percent = [] self.cpu_percent = [] self.pid = pid def start(self): if self.__is_run: return False self.__is_run = True self.__start_time = time.time() if self.pid > 0: p = psutil.Process(self.pid) else: p = psutil p.memory_percent = lambda: p.virtual_memory().percent while self.__is_run: try: self.cpu_percent.append(p.cpu_percent(1)) self.memory_percent.append(p.memory_percent()) except psutil.NoSuchProcess: break @property def elapsed(self): if self.__is_run: return self.__elapsed_times + time.time() - self.__start_time return self.__elapsed_times def stop(self): self.__elapsed_times = self.elapsed self.__is_run = FalseBTW
当前的功能比较简单,可能有很多东西没用想到,欢迎使用和完善
git仓库: oscillo
原文地址
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