Linux系统进程监控工具：实时监控与统计报告

知识点： 1. Linux进程监控概念： Linux进程监控是系统管理中的一个重要环节，其目的是实时跟踪和记录系统中所有进程的状态和资源使用情况，包括CPU、内存和I/O等资源。有效的进程监控可以帮助系统管理员及时发现系统异常和性能瓶颈，从而采取相应措施，优化系统性能和稳定性。 2. 使用的主要库介绍： - psutil（process and system utilities）：这是一个跨平台库，用于获取运行在系统上的进程和系统利用率（包括CPU、内存、磁盘、网络等）信息。psutil可以应用于系统监控、资源限制和分析。 - pandas：这是一个强大的Python数据分析工具库，提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。在本项目中，pandas被用来处理和分析收集到的数据，并生成统计报告。 - daemonocle：这是一个用于创建守护进程的Python库，它简化了守护进程的创建过程，允许开发者专注于守护进程的业务逻辑，而不是处理底层的系统调用细节。 3. 守护程序创建及功能： 该Linux进程监控工具创建了一个守护程序，它能够定时收集系统中运行的进程的CPU、内存和I/O使用情况，并将这些信息存入数据库中。守护程序能够根据配置文件“configuration.py”中的自定义选项，按照指定的方式将数据写入数据库，这样就保证了数据存储的灵活性和定制性。 4. 统计报告功能： - 根据数据库中的数据，生成每个进程的CPU、内存和I/O使用率的平均值、最大值、中位数和95百分位数等统计数据。 - 生成另一个报告，显示所有统计量指标组合的前N个进程的最大值，帮助管理员快速识别资源使用异常的进程。 5. 配置文件说明： “configuration.py”文件中包含自定义选项，用于配置数据库和报表的组合方式。管理员需要根据文档说明进行正确配置，避免因错误配置而导致的监控失败或错误。 6. 使用方法： - 在“configuration.py”中进行配置，务必遵循格式说明，以防止由于配置错误而导致的错误。 - 使用“start”参数运行“main.py”启动守护程序。命令格式为：python3 main.py start。 - 除此之外，还支持“stop”、“restart”和“status”等参数，以便于对守护程序的控制和状态查询。 7. Python脚本的运行环境： 所有操作都基于Python编程语言，因此需要确保Python环境已经正确安装在系统中。同时，由于项目中使用到了psutil和pandas等第三方库，因此在运行主程序前，需要确保这些依赖库已经被安装。 8. 数据库的使用： 尽管描述中没有具体说明使用了哪种数据库系统，但可以推测项目可能使用了如SQLite、MySQL或PostgreSQL等常见的关系型数据库系统，因为它们提供了将数据存储为表格形式的能力，并便于数据的查询和分析。 9. 跨平台兼容性： 考虑到psutil库支持跨平台操作，该项目应该可以运行在多种操作系统上，如Linux、Windows、macOS等，只要相应地调整配置文件和系统路径即可。 10. 异常处理和日志记录： 一个成熟的系统监控工具会包含异常处理机制，以及详细的日志记录功能，以便于监控过程中出现问题时可以快速定位问题所在。在文档中虽然未提及，但一般在实际的项目开发中，这两个方面是必不可少的。