Python并发获取Snmp信息及性能测试

发表于:2016-7-08 10:40

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 作者:XuXinkun    来源:51Testing软件测试网采编

  python & snmp
  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netsnmp和pysnmp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。
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精彩评论

  • w_d775
    2016-7-08 12:26:37

    Python本身性能就不高,你测试的时候施压机器是单独的吧?
    另外为什么不使用JMeter或者LoadRunner进行性能测试呢

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