摘要：在日常的服务器运维和管理工作当中，监控系统资源的使用情况是非常重要的一项任务。特别是在Linux服务器环境中，如果我们能及时了解CPU、内存和硬盘的使用状态，就能更快发现系统的性能瓶颈，提前预防可能出现的问题，从而保障业务稳定、持续地运行。很多人可能会觉得，想要实现这样的监控，必须依赖专业的监控软件才行。其实不然，用Python同样可以轻松开发出一个实用的Linux系统资源监控工具。

Python凭借简洁的语法、丰富的库和强大的数据处理能力，成为Linux系统管理的理想工具。通过Python，我们可以轻松实现对CPU使用率、内存占用、磁盘空间等系统资源的监控与分析。

本文主要讲解如何用Python实现Linux系统CPU、内存和磁盘资源的监控管理，帮助读者掌握实用技能，提升系统运维效率。详细内容请查阅下文。

一、访问Linux系统

1.登录Linux系统

2.查看Python环境

二、Linux系统监控管理工具

说明：这里是一个用 Python 编写的Linux系统的CPU、内存和磁盘等资源管理工具。

1.基本需求

说明：这里要实现的监控工具，主要有以下功能：

(1)实时获取CPU、内存、磁盘的使用情况；

(2)可以定时采集数据，并保存历史记录；

(3)当资源使用率超过阈值时，自动告警（如邮件、日志等）；

(4)有简单的命令行或Web界面，方便查看和管理。

2.Python核心库

说明：本例主要用到以下Python库，以实现上述基本需求。

(1)psutil：获取系统资源信息的利器，跨平台，功能强大。

(2)time：用于定时采集。

(3)flask：实现Web界面（可选）。

(4)matplotlib/pandas：数据可视化和历史数据分析（可选）。

3.Linux监控管理工具的实现步骤

步骤一：获取系统资源信息

(1)获取CPU使用率

import psutil

# 获取CPU总使用率（百分比）

cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)

print(f"CPU使用率：{cpu_percent}%")

# 获取每个CPU核心的使用率

cpu_per_core = psutil.cpu_percent(interval=1, percpu=True)

print(f"每个核心使用率：{cpu_per_core}")

(2)获取内存使用情况

mem = psutil.virtual_memory()

print(f"内存总量：{mem.total / 1024 / 1024:.2f} MB")

print(f"已用内存：{mem.used / 1024 / 1024:.2f} MB")

print(f"剩余内存：{mem.available / 1024 / 1024:.2f} MB")

print(f"内存使用率：{mem.percent}%")

(3)获取磁盘使用情况

disk = psutil.disk_usage('/')

print(f"磁盘总量：{disk.total / 1024 / 1024 / 1024:.2f} GB")

print(f"已用磁盘：{disk.used / 1024 / 1024 / 1024:.2f} GB")

print(f"剩余磁盘：{disk.free / 1024 / 1024 / 1024:.2f} GB")

print(f"磁盘使用率：{disk.percent}%")

(4)获取磁盘IO和网络IO

# 获取磁盘IO

disk_io = psutil.disk_io_counters()

print(f"读字节数：{disk_io.read_bytes}, 写字节数：{disk_io.write_bytes}")

# 获取网络IO

net_io = psutil.net_io_counters()

print(f"发送字节数：{net_io.bytes_sent}, 接收字节数：{net_io.bytes_recv}")

步骤二：定时采集与历史记录

说明：这里主要是用一个循环，每隔一段时间采集一次数据，并保存到本地文件（如CSV）中。

import time

import csv

def collect_and_save(interval=60, filename="sys_monitor.csv"):

with open(filename, "a", newline='') as f:

writer = csv.writer(f)

# 写表头（只写一次）

if f.tell() == 0:

writer.writerow(["时间", "CPU使用率", "内存使用率", "磁盘使用率"])

while True:

now = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

cpu = psutil.cpu_percent(interval=1)

mem = psutil.virtual_memory().percent

disk = psutil.disk_usage('/').percent

writer.writerow([now, cpu, mem, disk])

f.flush()

print(f"{now} | CPU: {cpu}% | 内存: {mem}% | 磁盘: {disk}%")

time.sleep(interval - 1) # 减去cpu_percent的1秒

# 下方取消注释即可运行

# collect_and_save()

步骤三：自动告警功能

说明：当某项资源使用率超过阈值时，可以自动发送邮件或写入日志，本实例主要使用的是集成到监控循环日志。

def monitor_with_alert(cpu_th=90, mem_th=90, disk_th=90):

while True:

cpu = psutil.cpu_percent(interval=1)

mem = psutil.virtual_memory().percent

disk = psutil.disk_usage('/').percent

alert_msgs = []

if cpu > cpu_th:

alert_msgs.append(f"CPU使用率过高：{cpu}%")

if mem > mem_th:

alert_msgs.append(f"内存使用率过高：{mem}%")

if disk > disk_th:

alert_msgs.append(f"磁盘使用率过高：{disk}%")

if alert_msgs:

print(f"CPU: {cpu}% | 内存: {mem}% | 磁盘: {disk}%")

time.sleep(60)

步骤四：Web管理界面展示

说明：这里可以用Flask做一个简单的Web页面。

from flask import Flask, render_template_string

import psutil

app = Flask(__name__)

@app.route('/')

def index():

cpu = psutil.cpu_percent(interval=1)

mem = psutil.virtual_memory().percent

disk = psutil.disk_usage('/').percent

html = f"""

<h2>Linux系统资源监控</h2>

<p>CPU使用率：{cpu}%</p>

<p>内存使用率：{mem}%</p>

<p>磁盘使用率：{disk}%</p>

"""

return html

if __name__ == '__main__':

app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

三、完整实例：Linux系统资源监控管理工具

说明：这里将编写一个Linux系统资源监控管理程序，实现数据的可视化与历史分析，实现仪表盘展示功能，支持历史查询。

1.编写程序

说明：使用Linux系统的vim编写Python程序，提前创建程序的存放目录./sys_monitor_app。

执行指令# vim system_monitor.py编写程序

2.运行程序

说明：使用Python3运行程序，提前进入程序的存放目录./sys_monitor_app。

执行指令# python3 system_monitor.py运行程序

3.使用程序

说明：在客户端通过浏览器访问Linux系统资源管理工具，如下图

输入账号密码登录，如下图

可以选定时间段查询历史数据，如下

还可以下载全部历史数据，如下

4.程序功能说明

(1)登录认证页面

访问 http://服务器IP:5000/ 时，首先会跳转到登录页面；输入正确的用户名和密码（如 admin/admin123）才能进入监控仪表盘。

(2)资源监控仪表盘

• 页面布局美观

页面整体采用卡片式和分区布局，适配PC和移动端。右上角有“退出登录”按钮，点击可安全退出账号。

• 实时资源概览

页面顶部以卡片形式展示当前CPU、内存、磁盘使用率，数据每次刷新页面时实时获取。

• 资源趋势可视化

左侧折线图：展示最近一段时间的CPU、内存、磁盘使用率变化趋势。

右侧饼图：展示当前CPU、内存、磁盘的占比。

• IO分区分行展示

磁盘IO分区：单独一行展示磁盘读速率、写速率，并有磁盘IO速率趋势折线图。

网络IO分区：单独一行展示网络发送速率、接收速率，并有网络IO速率趋势折线图。

• 历史数据查询与下载

支持通过时间区间筛选历史数据（起始时间、结束时间）。

历史数据以表格形式展示，包含所有监控指标。

支持一键下载全部历史监控数据（CSV格式）。

(3)数据采集与存储

后台线程每隔10秒自动采集一次系统资源数据（CPU、内存、磁盘、磁盘IO、网络IO），并自动追加保存到./data/sys_monitor.csv文件中。历史数据可长期保存，也可下载到本地磁盘，便于后续分析。