python和jstat命令采集jvm数据导入zabbix监控

简介:

利用python和jstat命令采集jvm数据

注:用法运行python jvcheck.py 变量如EC或E等
#coding=utf-8
#author=yangzai
# 用jstat检查jvm信息然后用zabbix监控
import commands
import sys
jvmvars=sys.argv[1]

(status, PID) = commands.getstatusoutput("sudo -u tomcat jps|grep Bootstrap$|grep -v Jps$|awk '{print $1}'")  # PID
def change_gc_ke(cmd):
    (status,gcresult_tmp)=commands.getstatusoutput(cmd)
    gcresult_tmp = gcresult_tmp.split('\n')
    gcresult_key = gcresult_tmp[0].split()  # key
    gcresult_values = gcresult_tmp[1].split()  # values
    gcresult = dict(zip(gcresult_key, gcresult_values))
    return gcresult

####gcutil
if jvmvars in ('S0','S1','E','O','M','CCS','YGC','YGCT','FGC','FGCT','GCT'):
    cmd_gcutil = "sudo -u tomcat jstat -gcutil " + PID
    gcutil = change_gc_ke(cmd_gcutil)
    print gcutil.get(jvmvars)
####gccapacity    
if jvmvars in ('NGCMN', 'NGCMX', 'NGC', 'S0C', 'S1C', 'OGCMX', 'OGCMN', 'OGC', 'MCMX', 'MCMN', 'MC'):
    cmd_gccapacity = "sudo -u tomcat jstat -gccapacity " + PID 
    gccapacity = change_gc_ke(cmd_gccapacity)
    print gccapacity.get(jvmvars)
####gcnew    
if jvmvars in ('EU', 'EC', 'S0U', 'S1U'):
    cmd_gcnew = "sudo -u tomcat jstat -gcnew " + PID
    gcnew = change_gc_ke(cmd_gcnew)
    print gcnew.get(jvmvars)
####gccode
if jvmvars in ('OU', 'MU'):
    cmd_gcold = "sudo -u tomcat jstat -gcold " + PID
    gcold = change_gc_ke(cmd_gcold)
    print gcold.get(jvmvars)
####gcclass
if jvmvars in ('Loaded', 'Bytes', 'Unloaded'):
    cmd_class = "sudo -u tomcat jstat -class " + PID + "|awk '{print $1,$2,$3}'" 
    gcclass = change_gc_ke(cmd_class)
    print gcclass.get(jvmvars)
目录
相关文章
|
28天前
|
存储 监控 算法
监控电脑屏幕的帧数据检索 Python 语言算法
针对监控电脑屏幕场景,本文提出基于哈希表的帧数据高效检索方案。利用时间戳作键,实现O(1)级查询与去重,结合链式地址法支持多条件检索,并通过Python实现插入、查询、删除操作。测试表明,相较传统列表,检索速度提升80%以上,存储减少15%,具备高实时性与可扩展性,适用于大规模屏幕监控系统。
104 5
|
4月前
|
存储 运维 监控
基于跳表数据结构的局域网上网记录监控时序查询优化算法研究与 Python 实现
本文探讨跳表(Skip List)在局域网上网记录监控中的应用,分析其在快速范围查询、去重与异常检测中的优势,并提供 Python 实现示例,为高效处理海量时序数据提供参考。
86 0
|
10月前
|
监控 算法 安全
深度洞察内网监控电脑:基于Python的流量分析算法
在当今数字化环境中,内网监控电脑作为“守城卫士”,通过流量分析算法确保内网安全、稳定运行。基于Python的流量分析算法,利用`scapy`等工具捕获和解析数据包,提取关键信息,区分正常与异常流量。结合机器学习和可视化技术,进一步提升内网监控的精准性和效率,助力企业防范潜在威胁,保障业务顺畅。本文深入探讨了Python在内网监控中的应用,展示了其实战代码及未来发展方向。
|
4月前
|
API 数据安全/隐私保护 开发者
企业微信自动加好友软件,导入手机号批量添加微信好友,python版本源码分享
代码展示了企业微信官方API的合规使用方式,包括获取access_token、查询部门列表和创建用户等功能
|
4月前
|
数据采集 存储 监控
Python爬虫自动化:定时监控快手热门话题
Python爬虫自动化:定时监控快手热门话题
|
8月前
|
Shell Python
[oeasy]python072_名字空间是怎么玩的_from_import_as_导入_namespace
本文介绍了Python中名字空间和模块导入的使用方法。主要内容包括: 1. **回忆上次内容**:回顾了之前导入系统模块(如`__hello__`、`time`)和自定义模块(如`my_file`),并介绍了如何导入和使用模块中的变量。 2. **从shell开始**:展示了如何在命令行中编辑和切换文件,以及如何通过`import`语句引入模块。 3. **修改oeasy.py**:演示了如何通过`import my_file`导入模块,并将模块中的`pi`赋值给本地变量`pi`。 4. **locals()函数**:解释了如何使用`locals()`查看当前作用域内的本地变量及其值。
113 9
|
8月前
|
监控 算法 安全
基于 Python 广度优先搜索算法的监控局域网电脑研究
随着局域网规模扩大,企业对高效监控计算机的需求增加。广度优先搜索(BFS)算法凭借其层次化遍历特性,在Python中可用于实现局域网内的计算机设备信息收集、网络连接状态监测及安全漏洞扫描,确保网络安全与稳定运行。通过合理选择数据结构与算法,BFS显著提升了监控效能,助力企业实现智能化的网络管理。
139 7
|
8月前
|
人工智能 自然语言处理 Shell
[oeasy]python070_如何导入模块_导入模块的作用_hello_dunder_双下划线
本文介绍了如何在Python中导入模块及其作用,重点讲解了`__hello__`模块的导入与使用。通过`import`命令可以将外部模块引入当前环境,增强代码功能。例如,导入`__hello__`模块后可输出“Hello world!”。此外,还演示了如何使用`help()`和`dir()`函数查询模块信息,并展示了导入多个模块的方法。最后,通过一个实例,介绍了如何利用`jieba`、`WordCloud`和`matplotlib`模块生成词云图。总结来说,模块是封装好的功能部件,能够简化编程任务并提高效率。未来将探讨如何创建自定义模块。
180 8
|
11月前
|
存储 运维 监控
探索局域网电脑监控软件:Python算法与数据结构的巧妙结合
在数字化时代,局域网电脑监控软件成为企业管理和IT运维的重要工具,确保数据安全和网络稳定。本文探讨其背后的关键技术——Python中的算法与数据结构,如字典用于高效存储设备信息,以及数据收集、异常检测和聚合算法提升监控效率。通过Python代码示例,展示了如何实现基本监控功能,帮助读者理解其工作原理并激发技术兴趣。
214 20

推荐镜像

更多