Python 模块 rrdtool 数据处理
文章目录
Python 模块 rrdtool 数据处理
1. 介绍
2. 安装
3. 方法
3.1 Create方法
3.2 update方法
3.3 graph方法
3.3 fetch方法
4. 实践
4.1 实现网卡流量图表绘制
4.1.1 第一步： `create`方法创建rrd数据库
4.1.2 第二步：采用updatev方法更新rrd数据库
4.1.3 第三步 采用graph方法绘制图表
1. 介绍
rrdtool（round robin database）工具为环状数据库的存储格式，round robin是一种处理定量数据以及当前元素指针的技术。rrdtool主要用来跟踪对象的变化情况，生成这些变化的走势图，比如业务的访问流量、系统性能、磁盘利用率等趋势图，很多流行监控平台都使用到rrdtool，比较有名的为Cacti、Ganglia、Monitorix等。
rrdtool是一个复杂的工具，涉及较多参数概念，本节主要通过Python的rrdtool模块对rrdtool的几个常用方法进行封装，包括create、fetch、graph、info、update等方法。
2. 安装
easy_install python-rrdtool pip install python-rrdtool yum install rrdtool-python
3. 方法
rrdtool模块常用的几个方法，包括create（创建rrd）、update（更新rrd）、graph（绘图）、fetch（查询rrd）等。
3.1 Create方法
create filename[–start|-b start time][–step|-s step][DS：ds-name：DST：heartbeat：min：max][RRA：CF：xff：steps：rows]方法，创建一个后缀为rrd的rrdtool数据库。
参数说明如下：
filename创建的rrdtool数据库文件名，默认后缀为.rrd； –start指定rrdtool第一条记录的起始时间，必须是timestamp的格式； –step指定rrdtool每隔多长时间就收到一个值，默认为5分钟； DS用于定义数据源，用于存放脚本的结果的变量； DST用于定义数据源类型，rrdtool支持COUNTER（递增类型）、DERIVE（可递增可递减类型）、ABSOLUTE（假定前一个时间间隔的值为0，再计算平均值）、GUAGE（收到值后直接存入RRA）、COMPUTE（定义一个表达式，引用DS并自动计算出某个值）5种，比如网卡流量属于计数器型，应该选择COUNTER； RRA用于指定数据如何存放，我们可以把一个RRA看成一个表，保存不同间隔的统计结果数据，为CF做数据合并提供依据，定义格式为：[RRA：CF：xff：steps：rows]； CF统计合并数据，支持AVERAGE（平均值）、MAX（最大值）、MIN（最小值）、LAST（最新值）4种方式。
3.2 update方法
update filename[–template|-t ds-name[：ds-name]…]N|timestamp：value[：value…][timestamp：value[：value…]…]方法，存储一个新值到rrdtool数据库，updatev和update类似，区别是每次插入后会返回一个状态码，以便了解是否成功（updatev用0表示成功，–1表示失败）。
参数说明如下：
filename指定存储数据到的目标rrd文件名； -t ds-name[：ds-name]指定需要更新的DS名称； N|Timestamp表示数据采集的时间戳，N表示当前时间戳； value[：value…]更新的数据值，多个DS则多个值。
3.3 graph方法
graph filename[-s|–start seconds][-e|–end seconds][-x|–x-grid x-axis grid and label][-y|–y-grid y-axis grid and label][–alt-y-grid][–alt-y-mrtg][–alt-autoscale][–alt-autoscale-max][–units-exponent]value[-v|–vertical-label text][-w|–width pixels][-h|–height pixels][-i|–interlaced][-f|–imginfo formatstring][-a|–imgformat GIF|PNG|GD][-B|–background value][-O|–overlay value][-U|–unit value][-z|–lazy][-o|–logarithmic][-u|–upper-limit value][-l|–lower-limit value][-g|–no-legend][-r|–rigid][–step value][-b|–base value][-c|–color COLORTAG#rrggbb][-t|–title title][DEF：vname=rrd：ds-name：CF][CDEF：vname=rpn-expression][PRINT：vname：CF：format][GPRINT：vname：CF：format][COMMENT：text][HRULE：value#rrggbb[：legend]][VRULE：time#rrggbb[：legend]][LINE{1|2|3}：vname[#rrggbb[：legend]]][AREA：vname[#rrggbb[：legend]]][STACK：vname[#rrggbb[：legend]]]方法，根据指定的rrdtool数据库进行绘图。
参数说明如下：
filename指定输出图像的文件名，默认是PNG格式； –start指定起始时间；·–end指定结束时间； –x-grid控制X轴网格线刻度、标签的位置； –y-grid控制Y轴网格线刻度、标签的位置； –vertical-label指定Y轴的说明文字； –width pixels指定图表宽度（像素）； –height pixels指定图表高度（像素）； –imgformat指定图像格式（GIF|PNG|GD）； –background指定图像背景颜色，支持#rrggbb表示法； –upper-limit指定Y轴数据值上限； –lower-limit指定Y轴数据值下限； –no-legend取消图表下方的图例； –rigid严格按照upper-limit与lower-limit来绘制； –title图表顶部的标题； DEF：vname=rrd：ds-name：CF指定绘图用到的数据源； CDEF：vname=rpn-expression合并多个值； GPRINT：vname：CF：format图表的下方输出最大值、最小值、平均值等； COMMENT：text指定图表中输出的一些字符串； HRULE：value#rrggbb用于在图表上面绘制水平线； VRULE：time#rrggbb用于在图表上面绘制垂直线； LINE{1|2|3}：vname使用线条来绘制数据图表，{1|2|3}表示线条的粗细； AREA：vname使用面积图来绘制数据图表。
3.3 fetch方法
fetch filename CF[–resolution|-r resolution][–start|-s start][–end|-e end]方法，根据指定的rrdtool数据库进行查询
关键参数说明如下：
filename指定要查询的rrd文件名； CF包括AVERAGE、MAX、MIN、LAST，要求必须是建库时RRA中定义的类型，否则会报错； –start–end指定查询记录的开始与结束时间，默认可省略。
4. 实践
4.1 实现网卡流量图表绘制
在日常运营工作当中，观察数据的变化趋势有利于了解我们的服务质量，比如在系统监控方面，网络流量趋势图直接展现了当前网络的吞吐。CPU、内存、磁盘空间利用率趋势则反映了服务器运行健康状态。通过这些数据图表管理员可以提前做好应急预案，对可能存在的风险点做好防范。本次实践通过rrdtool模块实现服务器网卡流量趋势图的绘制，即先通过create方法创建一个rrd数据库，再通过update方法实现数据的写入，最后可以通过graph方法实现图表的绘制，以及提供last、first、info、fetch方法的查询。图3-12为rrd创建到输出图表的过程。
4.1.1 第一步： create方法创建rrd数据库
采用create方法创建rrd数据库，参数指定了一个rrd文件、更新频率step、起始时间–start、数据源DS、数据源类型DST、数据周期定义RRA等。
【/python/rrdtool/create.py】
# -*- coding: utf-8 -*- #!/usr/bin/python import rrdtool import time cur_time=str(int(time.time())) #获取当前Linux时间戳作为rrd起始时间 #数据写频率--step为300秒(即5分钟一个数据点) rrd=rrdtool.create('Flow.rrd','--step','300','--start',cur_time, #定义数据源eth1_in(入流量)、eth1_out(出流量)；类型都为COUNTER(递增)；600秒为心跳值， #其含义是600秒没有收到值，则会用UNKNOWN代替；0为最小值；最大值用U代替，表示不确定 'DS:eth1_in:COUNTER:600:0:U', 'DS:eth1_out:COUNTER:600:0:U', #RRA定义格式为[RRA:CF:xff:steps:rows]，CF定义了AVERAGE、MAX、MIN三种数据合并方式 #xff定义为0.5，表示一个CDP中的PDP值如超过一半值为UNKNOWN，则该CDP的值就被标为UNKNOWN #下列前4个RRA的定义说明如下，其他定义与AVERAGE方式相似，区别是存最大值与最小值 # 每隔5分钟(1*300秒)存一次数据的平均值,存600笔，即2.08天 # 每隔30分钟(6*300秒)存一次数据的平均值,存700笔，即14.58天（2周） # 每隔2小时(24*300秒)存一次数据的平均值,存775笔，即64.58天（2个月） # 每隔24小时(288*300秒)存一次数据的平均值,存797笔，即797天(2年) 'RRA:AVERAGE:0.5:1:600', 'RRA:AVERAGE:0.5:6:700', 'RRA:AVERAGE:0.5:24:775', 'RRA:AVERAGE:0.5:288:797', 'RRA:MAX:0.5:1:600', 'RRA:MAX:0.5:6:700', 'RRA:MAX:0.5:24:775', 'RRA:MAX:0.5:444:797', 'RRA:MIN:0.5:1:600', 'RRA:MIN:0.5:6:700', 'RRA:MIN:0.5:24:775', 'RRA:MIN:0.5:444:797') if rrd: print rrdtool.error()
4.1.2 第二步：采用updatev方法更新rrd数据库
采用updatev方法更新rrd数据库，参数指定了当前的Linux时间戳，以及指定eth0_in、eth0_out值（当前网卡的出入流量），网卡流量我们通过psutil模块来获取，如psutil.net_io_counters（）[1]为入流量。详细源码如下：
【/python/rrdtool/update.py】
# -*- coding: utf-8 -*- #!/usr/bin/python import rrdtool import time,psutil total_input_traffic = psutil.network_io_counters()[1] #获取网卡入流量 total_output_traffic = psutil.network_io_counters()[0] #获取网卡出流量 starttime=int(time.time()) #获取当前Linux时间戳 #将获取到的三个数据作为updatev的参数，返回{'return_value': 0L}则说明更新成功，反之失败 update=rrdtool.updatev('/root/python/rddtool/Flow.rrd','%s:%s:%s' % (str(starttime),str(total_input_traffic),str(total_output_traffic))) print update
将代码加入crontab，并配置5分钟作为采集频率，crontab配置如下：
*/5 * * * * /usr/bin/python /root/python/rddtool/update.py > /dev/null 2>&1
4.1.3 第三步 采用graph方法绘制图表
此示例中关键参数使用了–x-grid定义X轴网格刻度；DEF指定数据源；使用CDEF合并数据；HRULE绘制水平线（告警线）；GPRINT输出最大值、最小值、平均值等。详细源码如下：
【/python/rrdtool/graph.py】
# -*- coding: utf-8 -*- #!/usr/bin/python import rrdtool import time #定义图表上方大标题 title="Server network traffic flow ("+time.strftime('%Y-%m-%d',time.localtime(time.time()))+")" #重点解释"--x-grid","MINUTE:12:HOUR:1:HOUR:1:0:%H"参数的作用（从左往右进行分解） "MINUTE:12" #表示控制每隔12分钟放置一根次要格线 "HOUR:1" #表示控制每隔1小时放置一根主要格线 "HOUR:1" # 表示控制1个小时输出一个label标签 "0:%H" #0表示数字对齐格线，%H表示标签以小时显示 rrdtool.graph( "Flow.png", "--start", "-1d","--vertical-label=Bytes/s", "--x-grid","MINUTE:12:HOUR:1:HOUR:1:0:%H", "--width","650","--height","230","--title",title, "DEF:inoctets=Flow.rrd:eth1_in:AVERAGE", #指定网卡入流量数据源DS及CF "DEF:outoctets=Flow.rrd:eth1_out:AVERAGE", #指定网卡出流量数据源DS及CF "CDEF:total=inoctets,outoctets,+", #通过CDEF合并网卡出入流量，得出总流量total "LINE1:total#FF8833:Total traffic", #以线条方式绘制总流量 "AREA:inoctets#00FF00:In traffic", #以面积方式绘制入流量 "LINE1:outoctets#0000FF:Out traffic", #以线条方式绘制出流量 "HRULE:6144#FF0000:Alarm value\\r", #绘制水平线，作为告警线，阈值为6.1k "CDEF:inbits=inoctets,8,*", #将入流量换算成bit，即*8，计算结果给inbits "CDEF:outbits=outoctets,8,*", #将出流量换算成bit，即*8，计算结果给outbits "COMMENT:\\r", #在网格下方输出一个换行符 "COMMENT:\\r", "GPRINT:inbits:AVERAGE:Avg In traffic\: %6.2lf %Sbps", #绘制入流量平均值 "COMMENT: ", "GPRINT:inbits:MAX:Max In traffic\: %6.2lf %Sbps", #绘制入流量最大值 "COMMENT: ", "GPRINT:inbits:MIN:MIN In traffic\: %6.2lf %Sbps\\r", #绘制入流量最小值 "COMMENT: ", "GPRINT:outbits:AVERAGE:Avg Out traffic\: %6.2lf %Sbps", #绘制出流量平均值 "COMMENT: ", "GPRINT:outbits:MAX:Max Out traffic\: %6.2lf %Sbps", #绘制出流量最大值 "COMMENT: ", "GPRINT:outbits:MIN:MIN Out traffic\: %6.2lf %Sbps\\r") #绘制出流量最小值
以上代码将生成一个Flow.png文件，如图3-13所示。
查看rrd文件内容有利于观察数据的结构、更新等情况.
rrdtool提供几个常用命令：
info查看rrd文件的结构信息，如rrdtool info Flow.rrd； first查看rrd文件第一个数据的更新时间，如rrdtool first Flow.rrd； last查看rrd文件最近一次更新的时间，如rrdtool last Flow.rrd； fetch根据指定时间、CF查询rrd文件，如rrdtool fetch Flow.rrd AVERAGE （必须为大写）
参考：
