如何编写运维常用监控脚本？

一、监控脚本的核心设计原则

编写运维监控脚本时需遵循以下原则：

• 低侵入性：不影响被监控系统正常运行
• 可扩展性：方便添加新的监控指标
• 容错机制：异常处理和数据校验必不可少
• 性能优化：控制资源消耗在合理范围

二、Bash脚本实现基础监控

以下是磁盘空间监控的经典实现：

!/bin/bash
 磁盘空间监控脚本
THRESHOLD=90
CURRENT=$(df / | grep / | awk '{ print $5 }' | sed 's/%//g')

if [ "$CURRENT" -gt "$THRESHOLD" ]; then
  echo "警告：根分区使用率 ${CURRENT}% 超过阈值 ${THRESHOLD}%"
   可添加邮件/钉钉告警逻辑
  exit 1
fi
exit 0

三、Python实现高级监控功能

使用psutil库实现多指标监控：

import psutil
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText

def check_system():
    alerts = []
     CPU检查
    if psutil.cpu_percent(interval=1) > 80:
        alerts.append("CPU使用率超过80%")
    
     内存检查
    mem = psutil.virtual_memory()
    if mem.percent > 85:
        alerts.append(f"内存使用率{mem.percent}%")
    
    return alerts

def send_alert(alerts):
    if alerts:
        msg = MIMEText("n".join(alerts))
        msg['Subject'] = '系统监控告警'
         配置SMTP发送逻辑
         smtp.sendmail(...)

if __name__ == '__main__':
    alerts = check_system()
    send_alert(alerts)

四、关键监控指标采集

五、告警机制最佳实践

1. 分级告警：区分紧急/重要/提示等级
2. 聚合通知：相同告警合并发送
3. 恢复通知：问题解决后发送恢复确认
4. 静默期：避免短时间重复告警

六、性能优化技巧

• 使用缓存减少重复查询（如将多次使用的df结果存入变量）
• 批量执行命令（避免多次SSH连接）
• 异步处理非关键指标
• 合理设置执行间隔（关键指标1分钟，次要指标5分钟）

通过以上方法，可以构建出高效可靠的运维监控体系。建议将脚本纳入版本控制，并定期审查优化。