ganglia系统监控2

来源：互联网发布：罗马复兴mac 编辑：程序博客网时间：2024/05/04 15:48

利用ganglia监控nginx

第一步，配置nginx，开启nginx_status监控：
在nginx.conf中添加如下配置:

server {
    listen 12345;#监听的端口
    server_name 127.0.0.1;#当前机器的ip或域名
    location /nginx_status {
        stub_status on;
        access_log off;
        #allow xx.xx.xx.xx;#允许访问的IP地址
        #deny all;
        allow all;
    }
}

重启nginx，可以到http://127.0.0.1:12345/nginx_status查看结果

第二步，配置ganglia客户端，收集nginx_status数据：
在/etc/ganglia目录下新建conf.d和python_modules目录，把下载的扩展文件分别复制到这两个目录下，修改配置文件nginx_status.pyconf里的nginx监控访问路径和nginx启动文件的路径；接下来需要修改gmond.conf文件，添加如下两段：

在modules下添加python支持：

module {
      name = "python_module"
      path = "modpython.so"#这里需要确定ganglia安装目录下的lib64里是否有这个文件
      params = "/etc/ganglia/python_modules"
  }

在文件最后导入python配置：

include ("/etc/ganglia/conf.d/*.pyconf")

重启gmond服务：service gmond restart，这样就开始收集这台机器上的nginx监控数据。
如果没有modpython.so模块，可以yum -y install ganglia-gmond-python

第三步，配置监控前端页面：

在gmetad运行的机器上把下载到的graph.d下的文件复制到ganglia web页面目录下的graph.d目录下面。
然后修改conf.php，找到$optional_graphs，去掉注释，修改为 $optional_graphs = array('nginx_accepts_ratio','nginx_scoreboard')，保存，刷新监控页面即可看到监控图.

我的博客可以下载各种资源包.

gmond -m 查看程序错误情况.

2 python模块扩展

2.1 安装python模块进行功能扩展

yum install ganglia-gmond-python

2.2 检查是否安装成功

gmond.conf 有这一行代码include ("/etc/ganglia/conf.d/*.conf").这个目录是放模块的配置文件的，python模块的配置文件的后缀名应该是.pyconf

在/etc/ganglia/conf.d下有modpython.conf。这个文件的内容是：

/*params - path to the directory where mod_pythonshould look for python metric modules the "pyconf" files in the include directory belowwill be scanned for configurations for those modules*/modules {module {name = "python_module"path = "modpython.so"params = "/usr/lib/ganglia/python_modules"}} include ('/etc/ganglia/conf.d/*.pyconf')

params指明了python模块存放的目录。

include ('/etc/ganglia/conf.d/*.pyconf') 指明了python模块配置文件的目录。

在 /usr/lib/ganglia下有modpython.so。该文件是 Ganglia Python 扩展的动态库文件。
/usr/lib/ganglia/python_modules文件夹存在。所有的python模块存放在这个位置，后缀名是.py

2.3 定制一个pyphton模块

定制一个python模块很简单，只需按照一定的模板编写.py文件，然后将这个模块（.py）放在/usr/lib/ganglia/python_modules 目录下。对应的配置文件(.pyconf)放在/etc/ganglia/conf.d/目录下。

python模块可能要访问服务器的多个文件，由于运行python模块的用户和运行gmond的用户是一致的，所以必须保证运行gmond的用户有访问这些文件的权限。

在安装好ganglia-gmond-python后，已经自带了一个例子/usr/lib/ganglia/python_modules/example.py。下面将针对example.py解释python模块的格式，以及它的配置文件。

2.4 python模块模板

以example为例（安装完ganglia-gmond-python 后已经自带）

import randomdescriptors = list()Random_Max = 50Constant_Value = 50def Random_Numbers(name):    '''Return a random number.'''    global Random_Max    return int(random.uniform(0,Random_Max))def Constant_Number(name):    '''Return a constant number.'''    global Constant_Value    return int(Constant_Value)def metric_init(params):    '''Initialize the random number generator and create the    metric definition dictionary object for each metric.'''    global descriptors    global Random_Max    global Constant_Value    random.seed()    print '[pyexample] Received the following parameters'    print params    if 'RandomMax' in params:        Random_Max = int(params['RandomMax'])    if 'ConstantValue' in params:        Constant_Value = int(params['ConstantValue'])    d1 = {'name': 'PyRandom_Numbers',        'call_back': Random_Numbers,        'time_max': 90,        'value_type': 'uint',        'units': 'N',        'slope': 'both',        'format': '%u',        'description': 'Example module metric (random numbers)',        'groups': 'example,random'}    d2 = {'name': 'PyConstant_Number',        'call_back': Constant_Number,        'time_max': 90,        'value_type': 'uint',        'units': 'N',        'slope': 'zero',        'format': '%hu',        'description': 'Example module constant (constant number)'}    descriptors = [d1,d2]    return descriptorsdef metric_cleanup():    '''Clean up the metric module.'''    pass#This code is for debugging and unit testing    if __name__ == '__main__':    params = {'RandomMax': '500',        'ConstantValue': '322'}    metric_init(params)    for d in descriptors:        v = d['call_back'](d['name'])        print 'value for %s is %u' % (d['name'],  v)

模块中必须包含的三个方法是：

def metric_init(params):
def metric_cleanup():
def metric_handler(name):

前面两个方法的名字必须是一定的，而最后一个 metric_handler可以任意命名。

__main__是便于debug用，可以单独调试该模块，以检测是否有错。

下面将对每个方法的功能做解释。

def metric_init(params):

对模块的初始化，在gmond服务被启动的时候，运行一次。

该方法必须返回一个词典列表，每个词典表示了一个metric的信息。每个词典的格式如下：

     d1 = {'name': 'PyRandom_Numbers',             #metric的名字        'call_back': Random_Numbers,    #收集到数据后调用的方法        'time_max': 90,               #没有什么用。。。        'value_type': 'uint',         #string | uint | float | double        'units': 'N',                 # metric的单位        'slope': 'both',              #zero | positive | negative | both        'format': '%u',               #必须和value_type对应 (reference: http://docs.python.org/library/stdtypes.html#string-formatting)        'description': 'Example module metric (random numbers)',    #对metric的描述，在前端可以看到        'groups': 'example,random'}           #这个metric属于的组,如果没有定义，会分到no_group metric中

slope的选项 zero | positive | negative | both

This value maps to the data source types defined for RRDTool
If 'positive',表示数据的变化率(calculating the rate of change)
If 'negative', ????
'both' 直接显示值
If 'zero', 将显示在 "Time and String Metrics" 或者 "Constant Metrics"中（根据metric的value_type）

在example这个例子中，d2的slope是zero,最后显示在Constant Metrics中，而不显示在下面的面板里。

def metric_cleanup():

gmond关掉的时候执行，不能返回值。

def metric_handler(name):

可以取任何的名字，要在call_back中调用，参数name在是metric字典里定义的name。

2.4 pyconf模板

pyconf是python模块的配置文件，位置是/etc/ganglia/conf.d/example.pyconf（没有自带，需自己创建example.pyconf）, 代码如下

 modules{  module {    name = "example"    language = "python"    # The following params are examples only    #  They are not actually used by the temp module    param RandomMax {      value = 600    }    param ConstantValue {      value = 112    }  }}collection_group {  collect_every = 10  time_threshold = 50  metric {    name = "PyRandom_Numbers"   #要显示的metric，与example.py中的d1名字对应    title = "Random"            #metric在网页上显示的标题    value_threshold = 70  }  metric {    name = "PyConstant_Number"  #要显示的metric，与example.py中的d2名字对应    title = "Constant"          #metric在网页上显示的标题    value_threshold = 70  }}

pyconf的文件名最好和你建立的python文件名对应。包含两个模块， modules 和collection_group。

Modules:对每个模块进行配置

name:模块名,同时必须与创建的python文件名一致

language: 语言

param:参数列表，所有的参数作为一个dict(即map)传给python脚本的metric_init(params)函数。

本例中，metric_init调用时， params={“RandomMax”:”600”,”ConstantValue”:”112”}

collection_group:需要收集的metric列表，一个模块中可以扩展任意个metric

collect_every: 汇报周期，以秒为单位。

metric：可以有多个，定义每个metric的信息。

0 0