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Python腳本操作在Linux下實現系統性能監測與優化

在當前互聯網時代，系統性能的穩定和優化是每個開發人員和系統管理員必不可少的工作。而在Linux系統中，Python作為一種簡單易學的腳本語言，被廣泛應用于系統性能監測與優化的工作中。

本文將介紹如何使用Python腳本在Linux系統下進行系統性能監測、分析及優化，并給出具體的代碼示例。

一、系統性能監測

系統性能監測是了解系統在不同負載下的運行狀態，并及時發現可能存在的性能瓶頸的重要手段。Python提供了豐富的庫和工具來實現系統性能監測，下面我們將以一些常用的監測指標為例，介紹如何使用Python腳本進行系統性能監測。

CPU利用率

CPU利用率是衡量系統性能的重要指標之一。可以使用psutil庫來獲取當前CPU的利用率，并使用matplotlib庫實時繪制CPU利用率的變化曲線。

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()

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內存利用率

內存利用率是系統性能監測中另一個關鍵指標。可以使用psutil庫來獲取當前內存的利用率，并使用matplotlib庫實時繪制內存利用率的變化曲線。

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()

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網絡流量

網絡流量監測是系統性能監測中的重要環節之一。可以使用psutil庫來獲取當前網絡流量的情況，并使用matplotlib庫實時繪制網絡流量的變化曲線。

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()

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二、系統性能優化

系統性能優化是通過調整系統配置和優化代碼來提升系統性能的行為。Python腳本可以在Linux系統下執行系統性能優化的相關工作，下面我們將以一些常見的優化方法為例，介紹如何使用Python腳本進行系統性能優化。

CPU利用率優化

通過調整CPU調度策略來優化CPU利用率，可以使用Python腳本修改Linux系統的/proc/sys/kernel/sched_*相關參數。

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()

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內存利用率優化

通過調整進程內存分配的策略來優化內存利用率，可以使用Python腳本修改Linux系統的/proc/sys/vm/swappiness相關參數。

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()

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網絡流量優化

通過調整網絡傳輸協議和配置來優化網絡流量，可以使用Python腳本修改Linux系統的/proc/sys/net/*相關參數。

def optimize_network_usage():
    with open('/proc/sys/net/ipv4/tcp_congestion_control', 'w') as f:
        f.write('bic')
    with open('/proc/sys/net/ipv4/tcp_congestion_control', 'r') as f:
        print(f.read())

if __name__ == '__main__':
    optimize_network_usage()

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以上就是Python腳本操作在Linux下實現系統性能監測與優化的詳細內容，更多請關注www.92cms.cn其它相關文章！