CentOS Python应用如何监控

监控目标与分层

• 建议将监控分为四层：
  1. 基础设施层：CPU、内存、磁盘 I/O、网络；
  2. 进程与应用层：Python 进程的 RSS、线程数、句柄数、GC、异常与响应时延；
  3. 业务与日志层：关键业务指标（QPS、成功率、延迟分位）与错误日志；
  4. 可视化与告警层：时序可视化与阈值/异常告警。

快速落地方案 Prometheus + Grafana

• 在 CentOS 上部署 Prometheus 采集时序数据，使用 Grafana 做可视化与告警面板。
• Python 应用侧用 prometheus_client 暴露指标端点，示例：
  • 安装：pip install prometheus-client
  • 代码示例：

    from prometheus_client import start_http_server, Counter, Histogram, Gauge
    import time, random
    
    # 启动指标服务，端口 8000
    start_http_server(8000)
    
    REQUEST_DURATION = Histogram('app_request_duration_seconds', 'Request latency', ['method', 'endpoint'])
    REQUEST_COUNT = Counter('app_requests_total', 'Total requests', ['method', 'endpoint', 'status'])
    MEM_RSS_GAUGE = Gauge('app_process_rss_bytes', 'Process RSS in bytes')
    
    def handle_request(method, endpoint):
        start = time.time()
        # 模拟业务
        time.sleep(random.uniform(0.01, 0.2))
        status = "200"
        # 记录指标
        REQUEST_DURATION.labels(method, endpoint).observe(time.time() - start)
        REQUEST_COUNT.labels(method, endpoint, status).inc()
        # 更新RSS（需在目标进程中采集）
        try:
            import psutil, os
            p = psutil.Process(os.getpid())
            MEM_RSS_GAUGE.set(p.memory_info().rss)
        except Exception:
            pass
    

  • Prometheus 抓取配置片段（prometheus.yml）：

    scrape_configs:
      - job_name: 'python_app'
        static_configs:
          - targets: ['localhost:8000']
    

  • Grafana 导入官方或社区 Python/Flask/Prometheus 仪表盘，配置阈值告警（如 P95 延迟、5xx 比例、进程 RSS 超过阈值）。

系统与应用内监控工具

• 系统资源与命令行工具
  • psutil：在应用内采集进程与系统指标（CPU%、内存、磁盘、网络）。
  • dstat / nmon：终端实时查看 CPU、内存、磁盘、网络等综合指标。
  • glances：跨平台监控，支持终端与 Web 界面，适合临时排查与值守。
  • 常用命令：top/htop、vmstat、free、iostat、ss 等用于快速定位瓶颈。
• 性能剖析与热点定位
  • py-spy：对运行中的 Python 进程进行低开销采样，生成火焰图/调用栈，便于定位慢函数与线程争用。
  • 示例：py-spy record -o profile.svg --pid < PID> 或 py-spy top --pid < PID> 。

日志与业务指标

• 日志可观测性
  • 使用 Python 标准库 logging 输出结构化日志（JSON 便于检索），配合 tail -f 或 grep 实时查看错误：

    import logging
    logging.basicConfig(
        filename='app.log', level=logging.INFO,
        format='%(asctime)s %(levelname)s %(name)s %(message)s'
    )
    logging.error("业务异常", extra={
    "trace_id": "abc-123"}
        )
    

  • 实时查看错误：tail -f app.log | grep "ERROR"。
• 业务与探针指标
  • 在代码中埋点关键路径的 Counter/Gauge/Histogram（如请求数、错误数、延迟分位、队列长度、缓存命中率）。
  • 暴露 /health 与 /metrics 端点：健康检查用于服务发现与就绪探针，/metrics 供 Prometheus 抓取。

告警与可视化最佳实践

• 建议按“主机/容器层—进程层—应用层—业务层”建立指标树，Grafana 面板按层级组织；
• 告警规则聚焦可行动作：
  • 基础设施：节点 CPU> 80% 持续5分钟、可用内存< 10%、磁盘使用率> 85%；
  • 进程：Python 进程 RSS 持续增长、线程数异常、句柄泄漏；
  • 应用：P95/P99 延迟升高、5xx 比例上升、关键依赖超时；
• 运行方式：
  • 以 systemd 托管应用与 Prometheus Node Exporter，确保进程崩溃自动拉起；
  • 为 py-spy 采集与 Prometheus 抓取配置合适的 scrape_interval（如 15s），避免频繁开销；
  • 定期回归火焰图与慢查询，结合错误日志做根因分析。

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