Pythonスクリプト操作によりLinux上でシステムパフォーマンスの監視と最適化を実現

Linux 上でシステム パフォーマンスの監視と最適化を実現するための Python スクリプト操作

現在のインターネット時代では、システム パフォーマンスの安定性と最適化はすべての開発者と開発者にとって重要です。システム管理者 必須の作業。 Linux システムでは、Python はシンプルで習得しやすいスクリプト言語として、システム パフォーマンスの監視と最適化に広く使用されています。

この記事では、Python スクリプトを使用して Linux システムでシステム パフォーマンスを監視、分析、最適化する方法を紹介し、具体的なコード例を示します。

1. システム パフォーマンスの監視

システム パフォーマンスの監視は、さまざまな負荷下でのシステムの動作状態を理解し、潜在的なパフォーマンスのボトルネックを迅速に発見するための重要な手段です。 Python には、システム パフォーマンスの監視を実装するためのライブラリとツールが豊富に用意されています。以下では、よく使用される監視指標を例として、Python スクリプトを使用してシステム パフォーマンスの監視を行う方法を紹介します。

1. CPU 使用率

CPU 使用率は、システムのパフォーマンスを測定するための重要な指標の 1 つです。 psutil ライブラリを使用して現在の CPU 使用率を取得し、matplotlib ライブラリを使用して CPU 使用率の変化曲線をリアルタイムで描画できます。

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. メモリ使用率

メモリ使用率は、システム パフォーマンス監視におけるもう 1 つの重要な指標です。 psutil ライブラリを使用して現在のメモリ使用率を取得し、matplotlib ライブラリを使用してメモリ使用率の変化曲線をリアルタイムで描画できます。

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. ネットワーク トラフィック

ネットワーク トラフィックの監視は、システム パフォーマンスの監視における重要なリンクの 1 つです。 psutil ライブラリを使用して現在のネットワーク トラフィック状況を取得し、matplotlib ライブラリを使用してネットワーク トラフィックの変化曲線をリアルタイムで描画できます。

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()

2. システム パフォーマンスの最適化

システム パフォーマンスの最適化とは、システム構成を調整し、コードを最適化することによってシステム パフォーマンスを向上させる行為です。 Python スクリプトは、Linux システムでシステム パフォーマンスの最適化に関連する作業を実行できます。以下では、いくつかの一般的な最適化方法を例として、Python スクリプトを使用してシステム パフォーマンスを最適化する方法を紹介します。

1. CPU 使用率の最適化

CPU スケジューリング ポリシーを調整して CPU 使用率を最適化すると、Python スクリプトを使用して /proc/sys/ を変更できます。 Linux システムのカーネル /sched_*関連パラメータ。

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. メモリ使用率の最適化

プロセス メモリ割り当て戦略を調整してメモリ使用率を最適化すると、Python スクリプトを使用して Linux システムの /proc/ を変更できます。 sys/vm/swappiness関連パラメータ。

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. ネットワーク トラフィックの最適化

ネットワーク伝送プロトコルと構成を調整してネットワーク トラフィックを最適化すると、Python スクリプトを使用して /proc/sys を変更できます。 Linux システムの net/* 関連パラメータの /。

rree

以上がPythonスクリプト操作によりLinux上でシステムパフォーマンスの監視と最適化を実現の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。