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fedora下ganglia安装、配置及python模块扩展

栏目:服务器时间:2014-04-05 03:18:29

1 安装ganglia

1.1安装环境

CentOS, fedora

1.2单机版安装步骤

假设机器的IP地址是192.168.1.253, 首先安装好所需要的软件

rpm -Uvh http://download.fedora.redhat.com/pub/epel/5/i386/epel-release-5-3.noarch.rpmyum install rrdtool ganglia ganglia-gmetad ganglia-gmond ganglia-web httpd php apr apr-util

1.3 设置

1 gmond的设置文件位置是/etc/gmond.conf,打开其进行编辑,只需修改下面的内容:

cluster {

name = "cluster1"

owner = "owner1"

latlong = "unspecified"

url = "unspecified"

}

udp_send_channel {

host = 192.168.1.253

port = 8649

ttl = 1

}

udp_recv_channel {

port = 8649

}

2 gmetad的设置文件位置是/etc/gmetad.conf,打开其进行编辑,只需修改下面的内容:

data_source "my cluster" 192.168.1.253:8649

1.4 启动服务

1 启动gmond

chkconfig gmond on

service gmond start

2 启动gmetad

chkconfig gmetad on

service gmetad start

3启动httpd

chkconfig httpd on

service httpd start

1.5 观察结果

打开localhost/ganglia就可以看到结果了。

2 python模块扩展

2.1 安装python模块进行功能扩展

yum install ganglia-gmond-python

2.2 检查是否安装成功

  1. gmond.conf 有这一行代码include ("/etc/ganglia/conf.d/*.conf").这个目录是放模块的配置文件的,python模块的配置文件的后缀名应该是.pyconf

  2. /etc/ganglia/conf.d下有modpython.conf。这个文件的内容是:

    /*

    params - path to the directory where mod_python

    should look for python metric modules



    the "pyconf" files in the include directory below

    will be scanned for configurations for those modules

    */

    modules {

    module {

    name = "python_module"

    path = "modpython.so"

    params = "/usr/lib/ganglia/python_modules"

    }

    }



    include ('/etc/ganglia/conf.d/*.pyconf')
    params指明了python模块存放的目录。

    include ('/etc/ganglia/conf.d/*.pyconf') 指明了python模块配置文件的目录。

  3. /usr/lib/ganglia下有modpython.so。该文件是 Ganglia Python 扩展的动态库文件。

  4. /usr/lib/ganglia/python_modules文件夹存在。所有的python模块存放在这个位置,后缀名是.py 

2.3 定制一个pyphton模块

定制一个python模块很简单,只需按照一定的模板编写.py文件,然后将这个模块(.py)放在 /usr/lib/ganglia/python_modules 目录下。对应的配置文件(.pyconf)放在/etc/ganglia/conf.d/目录下。

python模块可能要访问服务器的多个文件,由于运行python模块的用户和运行gmond的用户是一致的,所以必须保证运行gmond的用户有访问这些文件的权限。

在安装好ganglia-gmond-python后,已经自带了一个例子/usr/lib/ganglia/python_modules/example.py。下面将针对example.py解释python模块的格式,以及它的配置文件。

2.4 python模块模板

example为例(安装完ganglia-gmond-python 后已经自带)

import random
descriptors = list()
Random_Max = 50
Constant_Value = 50

def Random_Numbers(name):
'''Return a random number.'''
global Random_Max
return int(random.uniform(0,Random_Max))

def Constant_Number(name):
'''Return a constant number.'''
global Constant_Value
return int(Constant_Value)

def metric_init(params):
'''Initialize the random number generator and create the
metric definition dictionary object for each metric.'''
global descriptors
global Random_Max
global Constant_Value
random.seed()

print '[pyexample] Received the following parameters'
print params

if 'RandomMax' in params:
Random_Max = int(params['RandomMax'])
if 'ConstantValue' in params:
Constant_Value = int(params['ConstantValue'])

d1 = {'name': 'PyRandom_Numbers',
'call_back': Random_Numbers,
'time_max': 90,
'value_type': 'uint',
'units': 'N',
'slope': 'both',
'format': '%u',
'description': 'Example module metric (random numbers)',
'groups': 'example,random'}

d2 = {'name': 'PyConstant_Number',
'call_back': Constant_Number,
'time_max': 90,
'value_type': 'uint',
'units': 'N',
'slope': 'zero',
'format': '%hu',
'description': 'Example module constant (constant number)'}

descriptors = [d1,d2]
return descriptors

def metric_cleanup():
'''Clean up the metric module.'''
pass

#This code is for debugging and unit testing
if __name__ == '__main__':
params = {'RandomMax': '500',
'ConstantValue': '322'}
metric_init(params)
for d in descriptors:
v = d['call_back'](d['name'])
print 'value for %s is %u' % (d['name'], v)

模块中必须包含的三个方法是:

  • def metric_init(params):

  • def metric_cleanup():

  • def metric_handler(name):

前面两个方法的名字必须是一定的,而最后一个 metric_handler可以任意命名。

__main__是便于debug用,可以单独调试该模块,以检测是否有错。

下面将对每个方法的功能做解释。

def metric_init(params):

对模块的初始化,在gmond服务被启动的时候,运行一次。

该方法必须返回一个词典列表,每个词典表示了一个metric的信息。每个词典的格式如下:

     d1 = {'name': 'PyRandom_Numbers',             #metric的名字
'call_back': Random_Numbers, #收集到数据后调用的方法
'time_max': 90, #没有什么用。。。
'value_type': 'uint', #string | uint | float | double
'units': 'N', # metric的单位
'slope': 'both', #zero | positive | negative | both
'format': '%u', #必须和value_type对应 (reference: http://docs.python.org/library/stdtypes.html#string-formatting)
'description': 'Example module metric (random numbers)', #对metric的描述,在前端可以看到
'groups': 'example,random'} #这个metric属于的组,如果没有定义,会分到no_group metric中
slope的选项 zero | positive | negative | both
  • This value maps to the data source types defined for RRDTool

  • If 'positive',表示数据的变化率(calculating the rate of change)

  • If 'negative', ????

  • 'both' 直接显示值

  • If 'zero', 将显示在 "Time and String Metrics" 或者 "Constant Metrics"中(根据metric的value_type)

example这个例子中,d2的slope是zero,最后显示在Constant Metrics中,而不显示在下面的面板里。

def metric_cleanup():

gmond关掉的时候执行,不能返回值。

def metric_handler(name):

可以取任何的名字,要在call_back中调用,参数name在是metric字典里定义的name。

2.4 pyconf模板

pyconf是python模块的配置文件,位置是/etc/ganglia/conf.d/example.pyconf(没有自带,需自己创建example.pyconf, 代码如下

 modules{

module {

name = "example"

language = "python"

# The following params are examples only

# They are not actually used by the temp module

param RandomMax {

value = 600

}

param ConstantValue {

value = 112

}

}

}

collection_group {

collect_every = 10

time_threshold = 50

metric {

name = "PyRandom_Numbers"
#要显示的metric,与example.py中的d1名字对应
title = "Random"
#metric在网页上显示的标题
value_threshold = 70

}

metric {

name = "PyConstant_Number"
#要显示的metric,与example.py中的d2名字对应
title = "Constant"
#metric在网页上显示的标题
value_threshold = 70

}

}
pyconf的文件名最好和你建立的python文件名对应。包含两个模块, modules collection_group

Modules:对每个模块进行配置

name:模块名,同时必须与创建的python文件名一致

language: 语言

param:参数列表,所有的参数作为一个dict(map)传给python脚本的metric_init(params)函数。

本例中,metric_init调用时, params={“RandomMax”:”600”,”ConstantValue”:”112”}

collection_group:需要收集的metric列表,一个模块中可以扩展任意个metric

collect_every: 汇报周期,以秒为单位。

metric:可以有多个,定义每个metric的信息。

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