使用Grafana与MySQL监控监控网络延迟

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前言

在网络应用中，网络延迟是一个重要的指标，它影响着用户体验和系统性能。本文将介绍如何使用Python编写一个程序来监控网络延迟（Ping）并将结果存储到MySQL数据库中。然后，我们将使用Grafana来创建仪表盘，实时展示网络延迟的数据。

当监控网络连接并将数据存储到数据库后，我们可以使用 Grafana 这样的工具来可视化数据并创建仪表盘，以便更直观地查看和分析监控结果。以下是将 Grafana 与上述代码结合使用的步骤：

python程序

当我们需要监控网络连接并记录 Ping 响应时间、丢包率和抖动等指标时，可以使用 Python 编程语言和一些相关库来实现。下面是一个示例代码，用于监控 Ping 并将数据存储到数据库中。

首先，确保已安装以下库：

• ping3：用于执行 Ping 操作并获取响应时间。
• pymysql：用于与 MySQL 数据库建立连接和执行 SQL 操作。
• pytz：用于处理时区转换。

然后，创建一个配置文件 ping_config.ini，其中包含以下内容：

[ping]
target_address = 目标地址

将 target_address 替换为要 Ping 的目标地址。

接下来，将以下代码保存为 Python 脚本文件（例如，ping_monitor.py）：

import ping3
import time
import statistics
from configparser import ConfigParser
import pymysql
from datetime import datetime
import pytz# 计算平均绝对偏差（Mean Absolute Deviation）
def calculate_mad(data):mean = sum(data) / len(data)deviations = [abs(x - mean) for x in data]mad = sum(deviations) / len(deviations)return mad# 监控 Ping 并将数据存储到数据库
def monitor_ping(config_file):# 读取配置文件config = ConfigParser()config.read(config_file)target_address = config.get('ping', 'target_address')# 建立与数据库的连接conn = pymysql.connect(user='用户名', password='密码', host='数据库主机', database='数据库名')cursor = conn.cursor()min_rtt = float('inf')max_rtt = 0total_rtt = 0rtt_values = []sent_packets = 0received_packets = 0while True:result = ping3.ping(target_address, size=64)sent_packets += 1if result is not None:result = result * 1000print(f"往返时间: {result}ms")min_rtt = min(min_rtt, result)max_rtt = max(max_rtt, result)total_rtt += resultreceived_packets += 1# 抖动rtt_values.append(result)else:print("请求超时")if received_packets > 0:avg_rtt = total_rtt / received_packetsprint(f"最小值: {min_rtt}ms || 最大值: {max_rtt}ms || 平均值: {avg_rtt}ms")packet_loss = (sent_packets - received_packets) / sent_packets * 100print(f"丢包率: {packet_loss}%")jitter = calculate_mad(rtt_values)print(f"抖动: {jitter}ms")# 将指标插入数据库表insert_query = "INSERT INTO ping_data (timestamp, target_address, min_rtt, max_rtt, avg_rtt, jitter, packet_loss, rtt) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)"# 获取中国上海的时区对象shanghai_tz = pytz.timezone('Asia/Shanghai')# 获取当前时间current_time = datetime.now(shanghai_tz)# 将时间格式化为字符串，并应用于插入语句中的 timestamp 值insert_values = (current_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'), target_address, min_rtt, max_rtt, avg_rtt, jitter, packet_loss, result)# 执行插入操作cursor.execute(insert_query, insert_values)conn.commit()time.sleep(1)  # 每秒执行一次 Ping 操作# 配置文件路径
config_file = 'ping_config.ini'# 开始监控 Ping
monitor_ping(config_file)

使用时，确保将以下内容替换为正确的值：

• 用户名：数据库用户名。
• 密码：数据库密码。
• 数据库主机：数据库主机地址。
• 数据库名：要使用的数据库名称。

运行脚本后，它将每秒执行一次 Ping 操作，并将结果记录到数据库表 ping_data 中。表结构可以根据你的需求进行创建，包含以下字段：

• timestamp：时间戳，记录插入数据的时间。
• target_address：目标地址，记录 Ping 的目标地址。
• min_rtt：最小往返时间。
• max_rtt：最大往返时间。
• avg_rtt：平均往返时间。
• jitter：抖动。
• packet_loss：丢包率。
• rtt：Ping 的往返时间。

通过运行该脚本，你将获得每次 Ping 的往返时间、最小值、最大值、平均值、抖动和丢包率等信息，并将其存储在数据库中。你可以根据需要自定义数据库表的结构，

使用Grafana

步骤1：安装和配置 Grafana

1. 下载并安装 Grafana，你可以从 Grafana 官方网站（https://grafana.com）获取适合你操作系统的安装程序。
2. 启动 Grafana 服务。
3. 在 Web 浏览器中访问 Grafana 的地址（默认为 http://localhost:3000）。
4. 使用默认的用户名和密码（admin/admin）登录 Grafana。
5. 在首次登录时，将提示修改密码。按照指示进行操作。

步骤2：配置 Grafana 数据源

1. 在 Grafana 中，点击左侧导航栏中的 “Configuration”（配置）图标，然后选择 “Data Sources”（数据源）。
2. 点击 “Add data source”（添加数据源）按钮。
3. 选择适合你的数据库类型（如 MySQL）作为数据源类型。
4. 根据你的数据库配置填写相关字段，如主机地址、用户名、密码和数据库名。
5. 点击 “Save & Test”（保存并测试）按钮，确保连接成功。

步骤3：创建 Grafana 仪表盘

1. 在 Grafana 中，点击左侧导航栏中的 “Create”（创建）图标，然后选择 “Dashboard”（仪表盘）。
2. 点击 “Add new panel”（添加新面板）按钮。
3. 在 “Visualization”（可视化）选项卡中，选择适当的图表类型，如折线图或仪表盘。
4. 在 “Queries”（查询）选项卡中，选择之前配置的数据源，并编写查询语句以获取所需的数据。
5. 在 “Panel”（面板）选项卡中，根据你的需求设置图表的标题、样式和其他属性。
6. 点击 “Apply”（应用）按钮，保存仪表盘设置。

步骤4：将 Grafana 仪表盘嵌入到博客中

1. 在 Grafana 中打开你创建的仪表盘。
2. 点击右上角的 “Share”（分享）按钮。
3. 在 “Share panel”（分享面板）选项卡中，选择适当的分享选项，如 “Direct link with time range”（带有时间范围的直接链接）。
4. 复制生成的链接地址。
5. 在你的博客文章中插入该链接地址，以嵌入 Grafana 仪表盘。

完成上述步骤后，你将能够在 Grafana 中创建自定义的仪表盘，并将其嵌入到博客文章中，以便读者可以直接查看监控结果的可视化图表。