詳解python并發(fā)獲取snmp信息及性能測試
python & snmp
用python獲取snmp信息有多個現(xiàn)成的庫可以使用,其中比較常用的是netsnmp和pysnmp兩個庫。網(wǎng)上有較多的關于兩個庫的例子。
本文重點在于如何并發(fā)的獲取snmp的數(shù)據(jù),即同時獲取多臺機器的snmp信息。
netsnmp
先說netsnmp。python的netsnmp,其實是來自于net-snmp包。
python通過一個c文件調用net-snmp的接口獲取數(shù)據(jù)。
因此,在并發(fā)獲取多臺機器的時候,不能夠使用協(xié)程獲取。因為使用協(xié)程,在get數(shù)據(jù)的時候,協(xié)程會一直等待net-snmp接口返回數(shù)據(jù),而不會像socket使用時那樣在等待數(shù)據(jù)時把CPU切換給其他協(xié)程使用。從這點上來說,使用協(xié)程和串行獲取沒有區(qū)別。
那么如何解決并發(fā)獲取的問題呢?可以使用線程,多線程獲取(當然也可以使用多進程)。多個線程同時調用net-snmp的接口獲取數(shù)據(jù),然后cpu在多個線程之間不停切換。當一個線程獲取一個結果后,可以繼續(xù)調用接口獲取下一個snmp數(shù)據(jù)。
這里我寫了一個樣例程序。首先把所有的host和oid做成任務放到隊列里,然后啟動多個線程,去執(zhí)行獲取任務。程序樣例如下:
import threading
import time
import netsnmp
import Queue
start_time = time.time()
hosts = ["192.20.150.109", "192.20.150.110", "192.20.150.111", "192.20.150.112", "192.20.150.113", "192.20.150.114",
"192.20.150.115", "192.20.150.116", "192.20.150.117", "192.20.150.118", "192.20.150.119", "192.20.150.120",
"192.20.150.121", "192.20.80.148", "192.20.80.149", "192.20.96.59", "192.20.82.14", "192.20.82.15",
"192.20.82.17", "192.20.82.19", "192.20.82.12", "192.20.80.139", "192.20.80.137", "192.20.80.136",
"192.20.80.134", "192.20.80.133", "192.20.80.131", "192.20.80.130", "192.20.81.141", "192.20.81.140",
"192.20.82.26", "192.20.82.28", "192.20.82.23", "192.20.82.21", "192.20.80.128", "192.20.80.127",
"192.20.80.122", "192.20.81.159", "192.20.80.121", "192.20.80.124", "192.20.81.151", "192.20.80.118",
"192.20.80.119", "192.20.80.113", "192.20.80.112", "192.20.80.116", "192.20.80.115", "192.20.78.62",
"192.20.81.124", "192.20.81.125", "192.20.81.122", "192.20.81.121", "192.20.82.33", "192.20.82.31",
"192.20.82.32", "192.20.82.30", "192.20.81.128", "192.20.82.39", "192.20.82.37", "192.20.82.35",
"192.20.81.130", "192.20.80.200", "192.20.81.136", "192.20.81.137", "192.20.81.131", "192.20.81.133",
"192.20.81.134", "192.20.82.43", "192.20.82.45", "192.20.82.41", "192.20.79.152", "192.20.79.155",
"192.20.79.154", "192.25.76.235", "192.25.76.234", "192.25.76.233", "192.25.76.232", "192.25.76.231",
"192.25.76.228", "192.25.20.96", "192.25.20.95", "192.25.20.94", "192.25.20.93", "192.24.163.14",
"192.24.163.21", "192.24.163.29", "192.24.163.6", "192.18.136.22", "192.18.136.23", "192.24.193.2",
"192.24.193.19", "192.24.193.18", "192.24.193.11", "192.20.157.132", "192.20.157.133", "192.24.212.232",
"192.24.212.231", "192.24.212.230"]
oids = [".1.3.6.1.4.1.2021.11.9.0",".1.3.6.1.4.1.2021.11.10.0",".1.3.6.1.4.1.2021.11.11.0",".1.3.6.1.4.1.2021.10.1.3.1",
".1.3.6.1.4.1.2021.10.1.3.2",".1.3.6.1.4.1.2021.10.1.3.3",".1.3.6.1.4.1.2021.4.6.0",".1.3.6.1.4.1.2021.4.14.0",
".1.3.6.1.4.1.2021.4.15.0"]
myq = Queue.Queue()
rq = Queue.Queue()
#把host和oid組成任務
for host in hosts:
for oid in oids:
myq.put((host,oid))
def poll_one_host():
while True:
try:
#死循環(huán)從隊列中獲取任務,直到隊列任務為空
host, oid = myq.get(block=False)
session = netsnmp.Session(Version=2, DestHost=host, Community="cluster",Timeout=3000000,Retries=0)
var_list = netsnmp.VarList()
var_list.append(netsnmp.Varbind(oid))
ret = session.get(var_list)
rq.put((host, oid, ret, (time.time() - start_time)))
except Queue.Empty:
break
thread_arr = []
#開啟多線程
num_thread = 50
for i in range(num_thread):
t = threading.Thread(target=poll_one_host, kwargs={})
t.setDaemon(True)
t.start()
thread_arr.append(t)
#等待任務執(zhí)行完畢
for i in range(num_thread):
thread_arr[i].join()
while True:
try:
info = rq.get(block=False)
print info
except Queue.Empty:
print time.time() - start_time
break
netsnmp除了支持get操作之外,還支持walk操作,即遍歷某個oid。
但是walk使用的時候需要謹慎,以免導致高延時等問題,具體可以參見之前的一篇snmpwalk高延時問題分析的博客。
pysnmp
pysnmp是用python實現(xiàn)的一套snmp協(xié)議的庫。其自身提供了對于異步的支持。
import time
import Queue
from pysnmp.hlapi.asyncore import *
t = time.time()
myq = Queue.Queue()
#回調函數(shù)。在有數(shù)據(jù)返回時觸發(fā)
def cbFun(snmpEngine, sendRequestHandle, errorIndication, errorStatus, errorIndex, varBinds, cbCtx):
myq.put((time.time()-t, varBinds))
hosts = ["192.20.150.109", "192.20.150.110", "192.20.150.111", "192.20.150.112", "192.20.150.113", "192.20.150.114",
"192.20.150.115", "192.20.150.116", "192.20.150.117", "192.20.150.118", "192.20.150.119", "192.20.150.120",
"192.20.150.121", "192.20.80.148", "192.20.80.149", "192.20.96.59", "192.20.82.14", "192.20.82.15",
"192.20.82.17", "192.20.82.19", "192.20.82.12", "192.20.80.139", "192.20.80.137", "192.20.80.136",
"192.20.80.134", "192.20.80.133", "192.20.80.131", "192.20.80.130", "192.20.81.141", "192.20.81.140",
"192.20.82.26", "192.20.82.28", "192.20.82.23", "192.20.82.21", "192.20.80.128", "192.20.80.127",
"192.20.80.122", "192.20.81.159", "192.20.80.121", "192.20.80.124", "192.20.81.151", "192.20.80.118",
"192.20.80.119", "192.20.80.113", "192.20.80.112", "192.20.80.116", "192.20.80.115", "192.20.78.62",
"192.20.81.124", "192.20.81.125", "192.20.81.122", "192.20.81.121", "192.20.82.33", "192.20.82.31",
"192.20.82.32", "192.20.82.30", "192.20.81.128", "192.20.82.39", "192.20.82.37", "192.20.82.35",
"192.20.81.130", "192.20.80.200", "192.20.81.136", "192.20.81.137", "192.20.81.131", "192.20.81.133",
"192.20.81.134", "192.20.82.43", "192.20.82.45", "192.20.82.41", "192.20.79.152", "192.20.79.155",
"192.20.79.154", "192.25.76.235", "192.25.76.234", "192.25.76.233", "192.25.76.232", "192.25.76.231",
"192.25.76.228", "192.25.20.96", "192.25.20.95", "192.25.20.94", "192.25.20.93", "192.24.163.14",
"192.24.163.21", "192.24.163.29", "192.24.163.6", "192.18.136.22", "192.18.136.23", "192.24.193.2",
"192.24.193.19", "192.24.193.18", "192.24.193.11", "192.20.157.132", "192.20.157.133", "192.24.212.232",
"192.24.212.231", "192.24.212.230"]
oids = [".1.3.6.1.4.1.2021.11.9.0",".1.3.6.1.4.1.2021.11.10.0",".1.3.6.1.4.1.2021.11.11.0",".1.3.6.1.4.1.2021.10.1.3.1",
".1.3.6.1.4.1.2021.10.1.3.2",".1.3.6.1.4.1.2021.10.1.3.3",".1.3.6.1.4.1.2021.4.6.0",".1.3.6.1.4.1.2021.4.14.0",
".1.3.6.1.4.1.2021.4.15.0"]
snmpEngine = SnmpEngine()
#添加任務
for oid in oids:
for h in hosts:
getCmd(snmpEngine,
CommunityData('cluster'),
UdpTransportTarget((h, 161), timeout=3, retries=0,),
ContextData(),
ObjectType(ObjectIdentity(oid)),
cbFun=cbFun)
time1 = time.time() - t
#執(zhí)行異步獲取snmp
snmpEngine.transportDispatcher.runDispatcher()
#打印結果
while True:
try:
info = myq.get(block=False)
print info
except Queue.Empty:
print time1
print time.time() - t
break
pysnmp本身只支持最基礎的get和getnext命令,因此如果想使用walk,需要自己進行實現(xiàn)。
性能測試
在同一個環(huán)境下,對兩者進行了性能測試。兩者對198個host,10個oid進行采集。
| 測試組 | 耗時(sec) |
|---|---|
| netsnmp(20線程) | 6.252 |
| netsnmp(50線程) | 3.269 |
| netsnmp(200線程) | 3.265 |
| pysnmp | 4.812 |
可以看到netsnmp的采集速度跟線程數(shù)有關。當線程數(shù)增大到一定程度,采集時間不再縮短。因為開辟線程同樣會消耗時間。而已有的線程已經(jīng)足夠處理。
pysnmp性能較之略差一下。詳細分析pysnmp在添加任務(執(zhí)行getCmd時)消耗了約1.2s,之后的采集約消耗3.3秒。
在增加了oid數(shù),在進行實驗。host仍然是198個,oid是42個。
| 測試組 | 耗時(sec) |
|---|---|
| netsnmp(20線程) | 30.935 |
| netsnmp(50線程) | 12.914 |
| netsnmp(200線程) | 4.044 |
| pysnmp | 11.043 |
可以看到差距被進一步拉大。在線程足夠多的情況下,netsnmp的效率要明顯強于pysnmp。
因為二者都支持可以并行采集多個host,從易用性來說,netsnmp更為簡單一些,且netsnmp支持walk功能。本文更加推薦netsnmp。
安裝netsnmp需要安裝net-snmp。如果centos,則使用yum會較為方便。
以上就是本文的全部內容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
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