rrdtool的使用介绍

位于分类 python

rrdtool的介绍

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了rrdtool,比较有名的有cacti，ganglia，monitorix等。官网：http://oss.oetiker.ch/rrdtool/。本篇文章主要讲解python关于rrdtool的常用方法，包括create，fetch,graph,info,update等。

• rrdtool的特点

1. 首先 RRDtool 存储数据，扮演了一个后台工具的角色。但同时 RRDtool 又允许创建图表，这使得RRDtool看起来又像是前端工具。其他的数据库只能存储数据，不能创建图表。
2. RRDtool 的每个 rrd 文件的大小是固定的，而普通的数据库文件的大小是随着时间而增加的。
3. 其他数据库只是被动的接受数据， RRDtool 可以对收到的数据进行计算，例如前后两个数据的变化程度（rate of change），并存储该结果。
4. RRDtool 要求定时获取数据，其他数据库则没有该要求。如果在一个时间间隔内（heartbeat）没有收到值，则会用 UNKN (unknow)代替，其他数据库则不会这样。

• 安装

1. 如果是linux，请先安装librrd-dev包，命令apt-get install librrd-dev
2. 如果是mac，使用homebrew安装，sudo brew upadte,sudo brew install rrdtool 会提醒先让安装Caskroom/cask/xquartz,然后重新执行sudo brew install rrdtool。

然后可以通过easy_install python-rrdtool或这使用pip install python-rrdtool。

rrdtool模块常用方法说明

rrdtool模块常用的方法包括create(创建rrd)，update(更新rrd)，graph（绘图），fetch（查询rrd）。

• create

rrdtool create filename
[--start|-b start time]
[--step|-s step]
DS:ds-name:DST:dst arguments #最后获取的数据是PDP，更新数据时要考滤DS顺序(*把所有要更新的数据，按照DS定义的顺序用冒号格开*)
RRA:CF:cf arguments #最后获取的数据是CDP,绘图时使用的是这些数据

create是创建RRD数据库

参数详解：

1. filename:创建的rrdtool数据库文件名，默认后缀为.rrd
2. --start 表示第一条记录的开始时间，必须是timestamp的格式
3. --step 表示数据写频率，单位是秒。默认是5分钟
4. DS：DS 用于定义 Data Soure 。也就是用于存放结果的变量名。DS是用来申明数据源的，也可以理解为申明数据变量，也就是你要检测的端口对应的变量名，这个参数在画图的时候还要使用的。格式：DS:ds-name:GAUGE | COUNTER | DERIVE | ABSOLUTE:heartbeat:min:max
5. DST 就是DS的类型。有 COUNTER（递增类型）、GUAGE（收到值直接存入RRA）、DERIVE（可递增可递减类型）、ABSOLUTE（假定前一个时间间隔的值为0，在计算平局值）、COMPUTE（定义一个表达式，引用DS并自动计算出某个值） 5种
6. RRA 用于指定数据如何存放。我们可以把一个RRA 看成一个表，各保存不同 interval 的统计结果，为CF做数据合合并提供依据。RRA的作用就是定义更新的数据是如何记录的。比如我们每5分钟产生一条刷新的数据，那么一个小时就是12条。每天就是288条。这么庞大的数据量，一定不可能都存下来。肯定有一个合并（consolidate）数据的方式，那么这个就是RRA的作用了。格式：RRA:AVERAGE | MIN | MAX | LAST:xff:steps:rows。
7. PDP：Primary Data Point 。正常情况下每个 interval RRDtool 都会收到一个值；RRDtool 在收到脚本给来的值后会计算出另外一个值（例如平均值），这个 值就是 PDP ；这个值代表的一般是“xxx/秒”的含义
8. CF：CF 就是 Consolidation Function 的缩写。也就是合并（统计）功能。有 AVERAGE、MAX、MIN、LAST 四种分别表示对多个PDP 进行取平均、取最大值、取最小值、取当前值四种类型。

案例：

#获取当前时间戳，作为rrd的开始时间
cur_time=str(int(time.time()))
#数据写频率 --step 300秒，
rrd=rrdtool.create('Flow.rrd','--step','300','--start',cur_time,#DS表示这个为DS表达式:eth0_in 数据域命名：counter是递增模式：600是心跳值，如果600秒没有收到值，用UNKNOWN代替：min 允许存放的最小值，此例允许最小为0：max 允许存放的最大值，U即Unknown，表示不限制'DS:eth0_in:COUNTER:600:0:U','DS:eth0_out:COUNTER:600:0:U',# AVERAGE表示平均：xff定义为0.5，表示当一个cdp中的pdp值超过一半为unknown，则该cdp的值就被标识为unknown'RRA:AVERAGE:0.5:1:600',)

• update

用法：

rrdtool update filename [--template|-t ds-name[:dsname]...] N|timestamp:value[:value...]

update是存储一个新值到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

1. filename是指定存储数据到的目标rrd文件名。比如上面实例的Flow.rrd
2. -t ds-name 指定需要更新的DS名称。比如上面的eth0_in
3. N|timetamp 表示数据采集的时间戳，N表示当前的时间戳，value表示更新的数据值，多个DS多个值

案例：

rrdtool update Flow.rrd N:60723022:102384

N表示当前时间，后面的值分别对应eth0_in 和 eth0_out的值。

• graph

用法：

rrdtool graph filename [option ...]

graph是根据指定的rrdtool数据库进行绘图，这个参数比较多,直接在命令行，敲出 rrdtool graph即可。

因为这个参考比较多，在后面的实例来说明。

• fetch

fetch查看rrd文件的数据

用法：

rrdtool fetch filename.rrd CF [-r|--resolution resolution] [-s|--start start] [-e|--end end][--daemon <address>]

实践：实现网卡流量图标绘制

• 创建rrd数据库

# -*- coding: utf-8 -*-
#!/usr/bin/python
import rrdtool
import time#获取当前时间戳，作为rrd的开始时间
cur_time=str(int(time.time()))
#数据写频率 --step 300秒，
#counter是递增模式rrd=rrdtool.create('Flow.rrd','--step','300','--start',cur_time,'DS:eth0_in:COUNTER:600:0:U',#600是心跳值，如果600秒没有收到值，用UNKNOWN代替'DS:eth0_out:COUNTER:600:0:U',#最大值用U代替，表示不确定'RRA:AVERAGE:0.5:1:600','RRA:AVERAGE:0.5:6:700',#xff定义为0.5，表示当一个cdp中的pdp值超过一般为unknown，则该cdp的值就被标识为unknown'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()# AVERAGE:平均值 MAX：最大值 MIN：最小值 LAST：最新值。
#'RRA:AVERAGE:0.5:1:600' 每隔5分钟（1*300秒）存一次数据的平均值，存600笔，即2.0.8天

• 采用updatev方法更新rrd数据库。网卡流量通过psutil模块获取

# -*- coding: utf-8 -*-
#!/usr/bin/python
import rrdtool
import time,psutil
import ostotal_input_traffic = psutil.net_io_counters()[1]
total_output_traffic = psutil.net_io_counters()[0]
starttime=int(time.time())BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
print BASE_DIRupdate=rrdtool.updatev(BASE_DIR+'/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，使用crontab -e来添加

*/5 * * * * /usr/bin/python /Users/zhangxueyuan/Monitor/pyauto-master/3/rrdtool/update.py > /dev/null 2>&1

• 采用graph方法绘制图表

# -*- coding: utf-8 -*-
#!/usr/bin/python
import rrdtool
import time#定义图标上方大标题
#重点解释 "--x-grid"
#"MINUTE:12" 表示控制每隔12分钟，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
title="Server network  traffic flow ("+time.strftime('%Y-%m-%d',time.localtime(time.time()))+")"
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:eth0_in:AVERAGE",#指定网卡入流量数据源DS及CF"DEF:outoctets=Flow.rrd:eth0_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",#以面积风湿绘制入流量"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，作为警告线，阈值为6.1 K"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

运行一段时间之后，执行上面的代码将生成一个Flow.png文件，如下图

参考 1：<<python自动化运维：技术与最佳实践技术>> 中的第3章 定制业务质量报表详解

参考 2 ：http://freeloda.blog.51cto.com/2033581/1307492

转载自：  http://qushouxichuan.com/blog/article/60