1. 需求概述

当我们在Windows Server环境中部署XX系统的实际应用中，往往会遇到一些运维管理的挑战。为了确保系统的持续稳定运行，特别是在服务程序因各种原因突然关闭的情况下，我们可以借助Python的强大生态系统来构建一个监控与自动重启的管理工具。

在这个场景中，我使用了psutil第三方库，它提供了跨平台的系统进程和系统利用率信息。结合apscheduler用于定时任务的管理，以及subprocess用于启动和监控服务程序，我打造了一个简单而有效的监控系统。

首先，我使用psutil来获取并筛选出系统中我们所关心的服务程序的进程。通过定时任务，我定期检查该进程是否在运行，如果不存在，那么就启动一个新的进程，确保服务不会因意外关闭而中断。

下面是一个简单的Python代码示例，演示了如何使用这些库来实现监控与自动重启：

import psutil
import subprocess
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler

# 设置服务程序的命令和路径
service_command = "py_monitor TestMonitor.py"
service_path = "D:/03study/Test/App"

def monitor_service():
    # 获取所有进程
    all_processes = psutil.process_iter(attrs=['pid', 'name'])

    # 检查服务程序是否在运行
    service_running = any(
        process.info['name'] == "python.exe"
        for process in all_processes
    )

    if not service_running:
        # 服务程序不存在，启动新的进程
        subprocess.Popen(service_command, cwd=service_path, shell=True)
        print("Service restarted.")

# 创建定时任务
scheduler = BlockingScheduler()
scheduler.add_job(monitor_service, 'interval', minutes=5)

try:
    print("Monitoring and auto-restarting service...")
    scheduler.start()
except KeyboardInterrupt:
    # 用户手动终止任务
    pass

注：此代码参考自chatgpt，在windows平台上，有些权限限制，process.cmdline()报错，去掉。

请注意，这只是一个简单的示例，实际中你可能需要根据具体情况进行更复杂的异常处理、日志记录等。此外，确保你的系统允许定时任务的执行，例如在Linux中，可以使用cron等工具。

2. python监控技术

2.1. Python在系统监控中的应用

系统监控是保证计算机系统正常运转的基础，也是运维工作的核心之一。Python在系统监控中的应用非常广泛，例如：

• 监控进程和系统资源：Python可以通过内置的psutil模块来监控运行中的进程以及系统资源的使用情况，如CPU、内存、磁盘等。
• 监控网络流量：Python可以通过scapy等第三方库来监控网络流量、分析流量内容、抓包等，有时还可以用来检测网络攻击。
• 自定义监控：Python可以通过自定义实现各种监控项，如监控服务、网站、日志等，自定义监控项可以更贴合具体业务需求。例如，可以通过发送ping包来检测服务器是否能够正常响应。
• 报警处理：Python可以将监控数据通过邮件、短信等方式发送给管理员，一旦监控数据异常，可以及时触发报警机制。这些报警机制可以在Python中用一些库来实现，如smtplib、email、twilio等。

用Python来编写脚本简化日常的运维工作是Python的一个重要用途。在Linux下，有许多系统命令可以让我们时刻监控系统运行的状态，如ps，top，free等等。要获取这些系统信息，Python可以通过subprocess模块调用并获取结果。但这样做显得很麻烦，尤其是要写很多解析代码。

在Python中获取系统信息的另一个好办法是使用psutil这个第三方 模块。顾名思义，psutil = process and system utilities，它不仅可以通过一两行代码实现系统监控，还可以跨平台使用，支持Linux／UNIX／OSX／Windows等，是系统管理员和运维小伙伴不可或缺的必备模块。

2.2. psutil

psutil是一个跨平台库，能够轻松实现获取系统运行的进程和系统运行的信息（包括CPU、内存、磁盘、网络等）。它主要用来做系统监控，性能分析，进程管理。它实现了同等命令行工具提供的功能，如ps、top、lsof、netstat、ifconfig、who、df、kill、free、nice、ionice、iostat、iotop、uptime、pidof、tty、taskset、pmap等。目前支持32位和64位的Linux、Windows、OS X、FreeBSD和Sun Solaris等操作系统.

2.3. 任务调度与启动服务程序

2.3.1 APScheduler

APScheduler是一个用于任务调度和定时任务管理的Python库。它提供了一个简单而灵活的方式来定义、调度和执行任务。

2.3.2. subprocess 模块

subprocess 模块允许我们启动一个新进程，并连接到它们的输入/输出/错误管道，从而获取返回值。

subprocess 模块首先推荐使用的是它的 run 方法，更高级的用法可以直接使用 Popen 接口。

run 方法语法格式如下：

	subprocess.run(args, *, stdin=None, input=None, stdout=None, stderr=None, capture_output=False, shell=False, cwd=None, timeout=None, check=False, encoding=None, errors=None, text=None, env=None, universal_newlines=None)

• args：表示要执行的命令。必须是一个字符串，字符串参数列表。
• stdin、stdout 和 stderr：子进程的标准输入、输出和错误。
• timeout：设置命令超时时间。如果命令执行时间超时，子进程将被杀死，并弹出 TimeoutExpired 异常。
• check：如果该参数设置为 True，并且进程退出状态码不是 0，则弹 出 CalledProcessError 异常。
• encoding: 如果指定了该参数，则 stdin、stdout 和 stderr 可以接收字符串数据，并以该编码方式编码。否则只接收 bytes 类型的数据。
• shell：如果该参数为 True，将通过操作系统的 shell 执行指定的命令。
• returncode: 执行完子进程状态，通常返回状态为0则表明它已经运行完毕，若值为负值 “-N”,表明子进程被终。

3. 实践过程

3.1. psutil库的安装

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple psutil

3.2. 常用方法

3.2.1. 获取系统信息示例

# coding:utf-8
import psutil
import datetime
import time

now_time = time.strftime('%Y-%m-%d-%H:%M:%S', time.localtime(time.time()))
print('当前时间', now_time)
# 获取系统启动时间
print("系统启动时间: %s" % datetime.datetime.fromtimestamp(psutil.boot_time()).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))

print('----------------------------系统CPU信息---------------------------------------')
# 查看cpu物理个数的信息
print("物理CPU个数: %s" % psutil.cpu_count(logical=False))
# 查看cpu逻辑个数的信息
print("逻辑CPU个数: %s" % psutil.cpu_count(logical=True))
# cpu的使用率
cpu = (str(psutil.cpu_percent(1))) + '%'
print('当前1s内系统cup使用率: %s' % cpu)

print('----------------------------系统内存信息---------------------------------------')
# 查看内存信息
total = str(round(psutil.virtual_memory().total / (1024.0 * 1024.0 * 1024.0), 2))
free = str(round(psutil.virtual_memory().free / (1024.0 * 1024.0 * 1024.0), 2))
used = str(round(psutil.virtual_memory().used / (1024.0 * 1024.0 * 1024.0), 2))
memory = int(psutil.virtual_memory().total - psutil.virtual_memory().free) / float(psutil.virtual_memory().total)
print("物理总内存： %s G" % total)
print("已使用物理内存： %s G" % used)
print("剩余物理内存： %s G" % free)
print("物理内存使用率： %s %%" % int(memory * 100))

print('----------------------------系统用户信息---------------------------------------')
# 获取系统用户
users_count = len(psutil.users())
users_list = ", ".join([u.name for u in psutil.users()])
print("当前有 %s 个用户，分别是 %s" % (users_count, users_list))

print('----------------------------系统网卡信息---------------------------------------')
# 获取网卡信息，可以得到得到网卡属性，连接数，当前数据等信息
net = psutil.net_io_counters()
bytes_sent = '{0:.2f} Mb'.format(net.bytes_recv / 1024 / 1024)
bytes_recv = '{0:.2f} Mb'.format(net.bytes_sent / 1024 / 1024)
print("网卡接收数据 %s 网卡发送数据 %s" % (bytes_recv, bytes_sent))

print('-----------------------------系统磁盘信息---------------------------------------')
# 获取磁盘数据信息
io = psutil.disk_partitions()
print('系统当前所有的磁盘信息：{}'.format(io))
for i in io:
    try:
        o = psutil.disk_usage(i.device)
        print('磁盘名：{}'.format(i.device), end='\t')
        print("总容量：" + str(int(o.total / (1024.0 * 1024.0 * 1024.0))) + "G", end='\t')
        print("已用容量：" + str(int(o.used / (1024.0 * 1024.0 * 1024.0))) + "G", end='\t')
        print("可用容量：" + str(int(o.free / (1024.0 * 1024.0 * 1024.0))) + "G")
    except PermissionError:
        continue

print('-----------------------------系统进程信息-------------------------------------')
# 查看系统全部进程
for pid in psutil.pids():
    p = psutil.Process(pid)
    print("进程名 %-20s 内存利用率 %-18s 进程状态 %-10s 创建时间 %-10s " % (p.name(), p.memory_percent(), p.status(), p.create_time()))

输出结果截取片段：

3.2.2. 获取网络信息

获取主机名与IP地址

import socket
hostname = socket.gethostname()
print(hostname)
print(socket.gethostbyname(hostname))

3.3. 应用实践

import psutil
import time
import subprocess

import pytz
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
from loguru import logger

# 按进程名称查询进行
def find_procs_by_name(name):
    #"Return a list of processes matching 'name'."
    ls = []
    for p in psutil.process_iter(['name']):
        if p.info['name'] == name:
            ls.append(p)
    return ls

# 监控进程列表
def monitorprocss():
    processname = [ 'pvforecast_py.exe',
                    'pvweather24_py.exe']
    cmdbat = ['D:\Python\PVMicrogrid\PVSystem\PVForecastAPScheduler.bat',
                'D:\Python\PVMicrogrid\PVSystem\PVAPScheduler.bat']
    
    processe_command = [('start ' + processname[0] + ' PVForecastAPScheduler.py','D:\Python\PVMicrogrid\PVSystem' ),
                        ('start ' + processname[1] + ' PVAPScheduler.py','D:\Python\PVMicrogrid\PVSystem'),
                        ('start ' + processname[2] + ' PVTrainAPScheduler.py','D:\Python\PVMicrogrid\PVSystem')]
    
    for i in range(len(processname)):
        ls = find_procs_by_name(processname[i])
        if len(ls)>0:
            p = ls[0]
            
            # 获取进程创建时间
            createtime = time.strftime('%Y-%m-%d %X', time.localtime(p.create_time())) 
            #print('进程创建时间：', createtime)          
            if p.is_running():
                # 获取该进程的内存利用率
                rate = p.memory_percent() 
                logger.info(processname[i] + '，该进程的内存利用率：' + str(round(rate,2)))
            else:
                # 杀掉进程
                p.terminate()
            
            logger.info(processname[i] + '，进程创建时间：' + createtime)    
            
        else:
            # 重新启动进行
            # 运行批处理文件，并获取返回值
            #result = subprocess.run(cmdbat[i], shell=True)
            print('启动服务程序：', processe_command[i][0])
            subprocess.Popen(processe_command[i][0], cwd=processe_command[i][1], shell=True)


if __name__ == '__main__':
    logger.add("MonitorProcess_{time}.log")
    print('监控程序开始运行！')
    #monitorprocss()
    scheduler = BlockingScheduler(timezone=pytz.timezone("Asia/Shanghai") )
     
    #scheduler.add_job(monitorprocss, 'cron', minute = '00,10,20,30,40,50', second='00', misfire_grace_time=60, id='job1')
    scheduler.add_job(monitorprocss, 'interval', minutes = 1, id='job1')

    try:
        scheduler.start()
    except (KeyboardInterrupt, SystemExit):
        pass    

4. 总结

使用python开发系统监控工具，能快速实现个性化需求，短小而且精悍。其中，服务程序自启动功能，可以替代“Windows环境中Python应用服务自启动及其监控解决方法“所描述多个启动批处理文件，直接使用此一个批处理文件”MonitorProcess.bat“，可以完全胜任。

@echo off
D:
cd D:\Python\PVMicrogrid\utils
start python Monitorprocess.py

部署代码buildw.bat修改为：

chcp 65001

copy D:\Python\PVMicrogrid\MonitorProcess.bat "%userprofile%\AppData\Roaming\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Startup\MonitorProcess.bat"

注意：需要把…\Startup\MonitorProcess.bat文件加入安全防护白名单中。

通过这样的监控与自动重启工具，我们可以更好地保障应用服务系统的稳定性，及时应对各种潜在问题，确保服务始终处于可用状态。

参考：

肖永威. Windows环境中Python应用服务自启动及其监控解决方法. CSDN博客. 2023.11
习久性成. python第三方库psutil（process and system utilities）库详解：获取系统运行的进程和系统利用率（包括CPU、内存、磁盘、网络等）信息