详解python并发获取snmp信息及性能测试

yipeiwu_com6年前Python基础

python & snmp

用python获取snmp信息有多个现成的库可以使用,其中比较常用的是netsnmppysnmp两个库。网上有较多的关于两个库的例子。

本文重点在于如何并发的获取snmp的数据,即同时获取多台机器的snmp信息。

netsnmp

先说netsnmp。python的netsnmp,其实是来自于net-snmp包。

python通过一个c文件调用net-snmp的接口获取数据。

因此,在并发获取多台机器的时候,不能够使用协程获取。因为使用协程,在get数据的时候,协程会一直等待net-snmp接口返回数据,而不会像socket使用时那样在等待数据时把CPU切换给其他协程使用。从这点上来说,使用协程和串行获取没有区别。

那么如何解决并发获取的问题呢?可以使用线程,多线程获取(当然也可以使用多进程)。多个线程同时调用net-snmp的接口获取数据,然后cpu在多个线程之间不停切换。当一个线程获取一个结果后,可以继续调用接口获取下一个snmp数据。

这里我写了一个样例程序。首先把所有的host和oid做成任务放到队列里,然后启动多个线程,去执行获取任务。程序样例如下:

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组成任务
for host in hosts:
  for oid in oids:
    myq.put((host,oid))

def poll_one_host():
  while True:
    try:
      #死循环从队列中获取任务,直到队列任务为空
      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 = []

#开启多线程
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)

#等待任务执行完毕
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,还支持walk操作,即遍历某个oid。

但是walk使用的时候需要谨慎,以免导致高延时等问题,具体可以参见之前的一篇snmpwalk高延时问题分析的博客。

pysnmp

pysnmp是用python实现的一套snmp协议的库。其自身提供了对于异步的支持。

import time
import Queue
from pysnmp.hlapi.asyncore import *
t = time.time()
myq = Queue.Queue()

#回调函数。在有数据返回时触发
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()

#添加任务
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

#执行异步获取snmp
snmpEngine.transportDispatcher.runDispatcher()

#打印结果
while True:
  try:
    info = myq.get(block=False)
    print info
  except Queue.Empty:
    print time1
    print time.time() - t
    break

pysnmp本身只支持最基础的get和getnext命令,因此如果想使用walk,需要自己进行实现。

性能测试

在同一个环境下,对两者进行了性能测试。两者对198个host,10个oid进行采集。

测试组 耗时(sec)
netsnmp(20线程) 6.252
netsnmp(50线程) 3.269
netsnmp(200线程) 3.265
pysnmp 4.812

可以看到netsnmp的采集速度跟线程数有关。当线程数增大到一定程度,采集时间不再缩短。因为开辟线程同样会消耗时间。而已有的线程已经足够处理。

pysnmp性能较之略差一下。详细分析pysnmp在添加任务(执行getCmd时)消耗了约1.2s,之后的采集约消耗3.3秒。

在增加了oid数,在进行实验。host仍然是198个,oid是42个。

测试组 耗时(sec)
netsnmp(20线程) 30.935
netsnmp(50线程) 12.914
netsnmp(200线程) 4.044
pysnmp 11.043

可以看到差距被进一步拉大。在线程足够多的情况下,netsnmp的效率要明显强于pysnmp。

因为二者都支持可以并行采集多个host,从易用性来说,netsnmp更为简单一些,且netsnmp支持walk功能。本文更加推荐netsnmp。

安装netsnmp需要安装net-snmp。如果centos,则使用yum会较为方便。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

python实现基于SVM手写数字识别功能

python实现基于SVM手写数字识别功能

本文实例为大家分享了SVM手写数字识别功能的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1、SVM手写数字识别 识别步骤: (1)样本图像的准备。 (2)图像尺寸标准化:将图像大小都标准化为8...

python实现自动化上线脚本的示例

程序说明: 本程序实现将开发程序服务器中的打包文件通过该脚本上传到正式生产环境(注:生产环境和开发环境不互通) 程序基本思路: 将开发环境中的程序包拷贝到本地堡垒机 将程序包进行解压 获...

用TensorFlow实现lasso回归和岭回归算法的示例

用TensorFlow实现lasso回归和岭回归算法的示例

也有些正则方法可以限制回归算法输出结果中系数的影响,其中最常用的两种正则方法是lasso回归和岭回归。 lasso回归和岭回归算法跟常规线性回归算法极其相似,有一点不同的是,在公式中增加...

使用python实现ANN

使用python实现ANN

本文实例为大家分享了python实现ANN的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1.简要介绍神经网络 神经网络是具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联的网络。它的组织能够模拟生物神经系统...

Python将多个excel表格合并为一个表格

Python将多个excel表格合并为一个表格

生活中经常会碰到多个excel表格汇总成一个表格的情况,比如你发放了一份表格让班级所有同学填写,而你负责将大家的结果合并成一个。诸如此类的问题有很多。除了人工将所有表格的内容一个一个复制...