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详解python并发获取snmp信息及性能测试

发布时间:2020-12-17 08:31:45 所属栏目:Python 来源:网络整理
导读: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,

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","192.24.212.230"]

oids = [".1.3.6.1.4.1.2021.11.9.0",".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编程小技巧。

(编辑:李大同)

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