手把手教你打造服务器监控利器：CPU、内存、磁盘实时监控与告警

2025/6/30 18:08:21 162 0 0 0

网站的稳定运行离不开对服务器状态的实时监控。作为一名经验丰富的运维老兵，我深知服务器监控的重要性。今天，我就来手把手教你如何打造一个简易但实用的服务器监控工具，它可以实时显示 CPU、内存、磁盘使用率，并在出现异常时发送告警邮件，让你随时掌握服务器的健康状况。

技术选型

在开始之前，我们需要选择合适的技术栈。这里我推荐使用 Python，因为它简单易学，拥有丰富的库，非常适合快速开发。

监控数据采集： psutil 是一个跨平台的库，可以轻松获取 CPU、内存、磁盘等系统信息。
数据可视化： 虽然我们主要关注告警，但如果需要可视化展示，可以使用 matplotlib 或 plotly 等库。
邮件发送： smtplib 和 email.mime.text 是 Python 自带的库，可以用来发送邮件。
定时任务： schedule 库可以方便地设置定时任务，定期采集服务器数据。

实现步骤

安装依赖库

首先，我们需要安装上面提到的依赖库：
```
pip install psutil schedule
```

编写监控脚本

接下来，创建一个 Python 脚本，例如 monitor.py，并编写以下代码：

import psutil
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
import schedule
import time

# 配置信息
SMTP_SERVER = 'smtp.example.com' # SMTP服务器地址
SMTP_PORT = 587 # SMTP服务器端口
SENDER_EMAIL = 'sender@example.com' # 发件人邮箱
SENDER_PASSWORD = 'your_password' # 发件人邮箱密码或授权码
RECEIVER_EMAIL = 'receiver@example.com' # 收件人邮箱
CPU_THRESHOLD = 80 # CPU使用率阈值，超过此值发送告警
MEMORY_THRESHOLD = 80 # 内存使用率阈值，超过此值发送告警
DISK_THRESHOLD = 80 # 磁盘使用率阈值，超过此值发送告警
DISK_PATH = '/' # 监控的磁盘路径

def send_email(subject, body):
    msg = MIMEText(body, 'plain')
    msg['Subject'] = subject
    msg['From'] = SENDER_EMAIL
    msg['To'] = RECEIVER_EMAIL

    try:
        server = smtplib.SMTP(SMTP_SERVER, SMTP_PORT)
        server.starttls()
        server.login(SENDER_EMAIL, SENDER_PASSWORD)
        server.sendmail(SENDER_EMAIL, RECEIVER_EMAIL, msg.as_string())
        server.quit()
        print('邮件发送成功')
    except Exception as e:
        print(f'邮件发送失败: {e}')

def check_cpu_usage():
    cpu_usage = psutil.cpu_percent(interval=1)
    print(f'CPU 使用率: {cpu_usage}%')
    if cpu_usage > CPU_THRESHOLD:
        subject = 'CPU 使用率过高告警'
        body = f'CPU 使用率已超过 {CPU_THRESHOLD}%，当前使用率为 {cpu_usage}%，请及时处理。'
        send_email(subject, body)

def check_memory_usage():
    memory_usage = psutil.virtual_memory().percent
    print(f'内存 使用率: {memory_usage}%')
    if memory_usage > MEMORY_THRESHOLD:
        subject = '内存 使用率过高告警'
        body = f'内存 使用率已超过 {MEMORY_THRESHOLD}%，当前使用率为 {memory_usage}%，请及时处理。'
        send_email(subject, body)

def check_disk_usage():
    disk_usage = psutil.disk_usage(DISK_PATH).percent
    print(f'磁盘 使用率: {disk_usage}%')
    if disk_usage > DISK_THRESHOLD:
        subject = '磁盘 使用率过高告警'
        body = f'磁盘 {DISK_PATH} 使用率已超过 {DISK_THRESHOLD}%，当前使用率为 {disk_usage}%，请及时处理。'
        send_email(subject, body)

# 设置定时任务
schedule.every(1).minutes.do(check_cpu_usage)
schedule.every(1).minutes.do(check_memory_usage)
schedule.every(1).minutes.do(check_disk_usage)

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

代码解释：

psutil.cpu_percent(interval=1)：获取 CPU 使用率，interval=1 表示每隔 1 秒采样一次。
psutil.virtual_memory().percent：获取内存使用率。
psutil.disk_usage(DISK_PATH).percent：获取磁盘使用率，DISK_PATH 是要监控的磁盘路径。
send_email(subject, body)：发送邮件的函数，使用 smtplib 和 email.mime.text 库。
schedule.every(1).minutes.do(check_cpu_usage)：每隔 1 分钟执行一次 check_cpu_usage 函数。

注意事项：

请务必修改代码中的配置信息，包括 SMTP 服务器地址、端口、发件人邮箱、密码、收件人邮箱、CPU/内存/磁盘使用率阈值和磁盘路径。
为了安全起见，建议使用邮箱授权码代替邮箱密码。

运行监控脚本

在终端中运行脚本：
```
python monitor.py
```
脚本会定期采集服务器数据，并在达到阈值时发送告警邮件。

进阶优化

日志记录： 将监控数据和告警信息记录到日志文件中，方便后续分析和排查问题。
数据可视化： 使用 matplotlib 或 plotly 等库将监控数据可视化展示，更直观地了解服务器状态。
多服务器监控： 将脚本部署到多台服务器上，集中监控所有服务器的状态。
集成到现有监控系统： 将脚本集成到现有的监控系统，例如 Zabbix、Nagios 等。
使用消息队列： 如果需要处理大量的监控数据，可以使用消息队列（例如 RabbitMQ、Kafka）来解耦数据采集和告警处理。
更精细的监控指标： 除了 CPU、内存和磁盘使用率，还可以监控网络流量、进程数量、IO 等指标，更全面地了解服务器状态。
更灵活的告警策略： 可以根据不同的指标和时间段设置不同的告警阈值，更精准地告警。
使用专业的监控工具： 如果预算充足，可以考虑使用专业的服务器监控工具，例如 Prometheus、Grafana 等，它们提供了更强大的功能和更友好的界面。

总结

通过本文的介绍，相信你已经掌握了如何使用 Python 打造一个简易但实用的服务器监控工具。虽然这个工具比较简单，但它可以帮助你实时了解服务器的健康状况，并在出现异常时及时告警。希望你能根据自己的实际需求，对这个工具进行优化和扩展，打造一个更强大的服务器监控系统。

记住，监控只是手段，保障网站稳定运行才是最终目的。祝你的网站永不宕机！

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