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。

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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: %vn", 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: %vn", 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。