通过 go 框架进行 cpu 监控可以有效地识别瓶颈和优化资源分配。首先，安装 gopsutil 包，然后使用代码段定期获取 cpu 利用率并输出平均值。实战案例中，可以将 cpu 利用率作为 web api 的响应值，并将其存储在数据结构中以供进一步分析。此外，还可以根据需要调整采样频率、创建警报并将其存储在持久存储媒介中。
利用 Go 框架进行 CPU 监控
简介
CPU 监控对于确保应用程序性能和稳定性至关重要。通过监控 CPU 利用率，我们可以识别瓶颈、优化资源分配并提高整体系统效率。本篇文章将展示如何使用 Go 框架来有效地进行 CPU 监控。
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”；
安装依赖项
首先，我们需要安装用于监控 CPU 的包：
go get github.com/shirou/gopsutil/v3
编写代码
以下是用于监控 CPU 利用率的代码段：
package main
import (
"fmt"
"log"
"time"
"github.com/shirou/gopsutil/v3/cpu"
)
func main() {
// 定期获取 CPU 利用率
ticker := time.NewTicker(5 * time.Second)
defer ticker.Stop()
for {
select {
case <-ticker.C:
// 获取所有 CPU 核心的利用率统计数据
percents, err := cpu.Percent(time.Second, false)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
// 打印平均 CPU 利用率
fmt.Printf("Average CPU utilization: %v\n", percents[0])
}
}
}实战案例
假设我们有一個 Web 應用程式，我們希望監控其 CPU 使用率， umu 使用 gopsutil 和 ticker 定時取得 CPU 使用率。
// 假設這是一個 Web 應用程式的 main.go 檔案
package main
import (
"fmt"
"log"
"net/http"
"strconv"
"time"
"github.com/shirou/gopsutil/v3/cpu"
)
var cpuUtilization []float64
func main() {
// 定期取得 CPU 使用率
ticker := time.NewTicker(5 * time.Second)
defer ticker.Stop()
// 處理根路徑的 HTTP 請求，回傳目前的 CPU 使用率
http.HandleFunc("/", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
if len(cpuUtilization) > 0 {
fmt.Fprintf(w, "目前的 CPU 使用率: %v\n", cpuUtilization[0])
} else {
fmt.Fprintf(w, "目前沒有 CPU 使用率資料\n")
}
})
for {
select {
case <-ticker.C:
// 取得所有 CPU 核心的使用率統計資料
percent, err := strconv.ParseFloat(fmt.Sprintf("%.2f", cpu.Percent(time.Second, false)[0]), 64)
if err != nil {
fmt.Printf("strconv.ParseFloat error: %s", err)
continue
}
cpuUtilization = append(cpuUtilization, percent)
}
}
// 啟動 Web 伺服器
http.ListenAndServe(":8080", nil)
}延伸
- 使用不同的采样频率来调整监控的粒度。
- 将监控数据存储在数据库或其他持久存储媒介中，以便进行历史分析。
- 创建自定义阈值和警报，以在 CPU 利用率达到特定级别时通知您。
