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注：本文涉及到的代码都在 CentOS 6.5 64bit 系统上通过验证，Ganglia 版本为 3.1，通过 yum 安装具体步骤请参考：http://www.linuxidc.com/Linux/2015-08/121300.htm
1. 概述
Ganglia 项目是由加州大学发起的，现在已经成为一个应用非常广泛集群监控软件。可以监视和显示集群中的节点的各种状态信息，比如如：cpu、mem、硬盘利用率，I/ O 负载、网络流量情况等，同时可以将历史数据以曲线方式通过 php 页面呈现。同时具有很好的扩展性，允许用户加入自己所要监控的状态信息。根据可视化的相关数据，很容易知道集群的健康状态，并且也可以分析出集群的可优化的地方。
所有这些数据收集会多次影响节点性能。网络中的“抖动（Jitter）”发生在大量小消息同时出现，通过 ntp 服务将节点的时钟保持一致，就可以避免这个问题。
Ganglia 的工作原理如下图
更多关于 Ganglia 工作原理请参考 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-08/121296p2.htm，本文重点是讲述如何使用 Ganglia 提供的 Python 接口开发自己想要的 metric。
2. Ganglia 的 Metrics
何为 metric，在字典中其翻译为标准，度量之意。在 ganglia 的 Web 界面中我们看得最多的是如下这些图：
这些图还不能算是真正的 metric，其只是各个种类的 metric 的汇总后通过 rrdtool 画出来的图，便于总体观察。下面这些才是本文要讲述的 metric（CPU 的 metrics）:
每一个小图表代表着 cpu 相关信息的一个数据类型，这些数据都是通过对应的部署在各个集群节点的程序模块搜集，而这个搜集模块的开发就是本文要重点讲解的。
3. 自定义 metrics 开发
向 ganglia 加入自定义 metric 有两种方法，一种是通过命令行的方式运行 gmetric，另一种是通过 ganglia 提供的面向 c 和 python 的扩展模块，加入自定义的模块支持。下面使用 Python 开发一个简单的 metric 实例：
在 /usr/lib64/ganglia/python_modules/ 中创建 random_number.py 并添加如下代码
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import random
import time
descriptors = list()
def random_number_1(name):
return int(random.uniform(5, 100)) + 10
def random_number_2(name):
return int(random.randrange(50, 500))
def metric_init(params):
global descriptors
random.seed()
print params
d1 = {
‘name’: ‘random_number_1’,
‘call_back’: random_number_1,
‘time_max’: 90,
‘value_type’: ‘uint’,
‘units’: ‘C’,
‘slope’: ‘both’,
‘format’: ‘%u’,
‘description’: ‘Random a number’,
‘groups’: ‘example random’
}
d2 = {
‘name’: ‘random_number_2’,
‘call_back’: random_number_2,
‘time_max’: 90,
‘value_type’: ‘uint’,
‘units’: ‘C’,
‘slope’: ‘both’,
‘format’: ‘%u’,
‘description’: ‘Random a number’,
‘groups’: ‘example random’
}
descriptors = [d1, d2]
return descriptors
def metric_cleanup():
pass
#This code is for debugging and unit testing
if __name__ == ‘__main__’:
metric_init({})
while True:
for d in descriptors:
v = d[‘call_back’](d[‘name’])
print (‘value for %s is ‘+d[‘format’]) % (d[‘name’], v)
time.sleep(5)
在上面的代码中 Ganglia 运行的时候会调用 metric_init 和 metric_cleanup 两个函数，从这两个函数的名字我们就能得知前一个是做初始化工作，后面一个是做结束资源清理工作的。在 Ganglia 加载相关模块来运行时，只会调用这两个函数。这里的 main 函数入口只是为了做调试而写在这里的。
在 /etc/ganglia/conf.d/ 中创建 random_number.conf 文件，并添加如下代码
modules {
module {
# 这里的 name 值一定要与 /usr/lib64/ganglia/python_modules/random_number.py 的文件名保持一致，否则将无法正确运行
name = “random_number”
language = “python”
}
}
collection_group {
collect_every = 2
time_threshold = 90
metric {
#这里的 name 值要与 random_number.py 中的 d1 里的 name 保持一致
name = “random_number_1”
title = “random number 1”
value_threshold = 0
}
metric {
#这里的 name 值要与 random_number.py 中的 d2 里的 name 保持一致
name = “random_number_2”
title = “random number 2”
value_threshold = 0
}
}
配置好文件后重启服务
service gmond restart
service gmetad restart
service httpd restart
更多详情见请继续阅读下一页的精彩内容 ：http://www.linuxidc.com/Linux/2015-08/121301p2.htm
————————————– 分割线 ————————————–
使用 Ganglia 监控 Hadoop 集群 http://www.linuxidc.com/Linux/2012-05/61349.htm
在 VMware Workstation 的 Ubuntu 下安装和配置 Hadoop 与 Ganglia http://www.linuxidc.com/Linux/2013-06/85856.htm
Ganglia 安装部署之一建立 Grid http://www.linuxidc.com/Linux/2013-05/83673.htm
Ganglia 极其简单安装教程 yum 版 http://www.linuxidc.com/Linux/2012-12/76536.htm
Ganglia 快速开始向导（翻译自官方 wiki）http://www.linuxidc.com/Linux/2013-11/92747.htm
CentOS 集群上安装 Ganglia-3.6.0 监控 Hadoop-2.2.0 和 HBase-0.96.0 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-01/95804.htm
Ganglia 在 CentOS 6.5 的安装 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-05/102024.htm
在 Ubuntu 14.04 Server 上安装 Ganglia http://www.linuxidc.com/Linux/2014-08/105838.htm
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4. 效果
在浏览器中输入 127.0.0.1/ganglia 即可看到监控效果，如果不出问题，则在 Metric 下拉框中会有如下两个选项：
选择其中一项则在当前页面的最下端显示如下信息：
5. 总结
本文只是讲述了最为简单的 Ganglia metric 开发，如果想深入了解可以参考 Ganglia 的官方文档，或者去 https://github.com/ganglia 上直接查看源码，其中 gmond_Python_modules 项目里提供了大量常见项目的 metrics 示例。
Ganglia 为集群提供了高可视化的监控，不仅能让运维人员快速的清楚集群当前的状态，而且还能让开发人员清楚系统的相关运行状态，从而针对性的做出更好的优化。
本文永久更新链接地址 ：http://www.linuxidc.com/Linux/2015-08/121301.htm
注：本文涉及到的代码都在 CentOS 6.5 64bit 系统上通过验证，Ganglia 版本为 3.1，通过 yum 安装具体步骤请参考：http://www.linuxidc.com/Linux/2015-08/121300.htm
1. 概述
Ganglia 项目是由加州大学发起的，现在已经成为一个应用非常广泛集群监控软件。可以监视和显示集群中的节点的各种状态信息，比如如：cpu、mem、硬盘利用率，I/ O 负载、网络流量情况等，同时可以将历史数据以曲线方式通过 php 页面呈现。同时具有很好的扩展性，允许用户加入自己所要监控的状态信息。根据可视化的相关数据，很容易知道集群的健康状态，并且也可以分析出集群的可优化的地方。
所有这些数据收集会多次影响节点性能。网络中的“抖动（Jitter）”发生在大量小消息同时出现，通过 ntp 服务将节点的时钟保持一致，就可以避免这个问题。
Ganglia 的工作原理如下图
更多关于 Ganglia 工作原理请参考 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-08/121296p2.htm，本文重点是讲述如何使用 Ganglia 提供的 Python 接口开发自己想要的 metric。
2. Ganglia 的 Metrics
何为 metric，在字典中其翻译为标准，度量之意。在 ganglia 的 Web 界面中我们看得最多的是如下这些图：
这些图还不能算是真正的 metric，其只是各个种类的 metric 的汇总后通过 rrdtool 画出来的图，便于总体观察。下面这些才是本文要讲述的 metric（CPU 的 metrics）:
每一个小图表代表着 cpu 相关信息的一个数据类型，这些数据都是通过对应的部署在各个集群节点的程序模块搜集，而这个搜集模块的开发就是本文要重点讲解的。
3. 自定义 metrics 开发
向 ganglia 加入自定义 metric 有两种方法，一种是通过命令行的方式运行 gmetric，另一种是通过 ganglia 提供的面向 c 和 python 的扩展模块，加入自定义的模块支持。下面使用 Python 开发一个简单的 metric 实例：
在 /usr/lib64/ganglia/python_modules/ 中创建 random_number.py 并添加如下代码
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import random
import time
descriptors = list()
def random_number_1(name):
return int(random.uniform(5, 100)) + 10
def random_number_2(name):
return int(random.randrange(50, 500))
def metric_init(params):
global descriptors
random.seed()
print params
d1 = {
‘name’: ‘random_number_1’,
‘call_back’: random_number_1,
‘time_max’: 90,
‘value_type’: ‘uint’,
‘units’: ‘C’,
‘slope’: ‘both’,
‘format’: ‘%u’,
‘description’: ‘Random a number’,
‘groups’: ‘example random’
}
d2 = {
‘name’: ‘random_number_2’,
‘call_back’: random_number_2,
‘time_max’: 90,
‘value_type’: ‘uint’,
‘units’: ‘C’,
‘slope’: ‘both’,
‘format’: ‘%u’,
‘description’: ‘Random a number’,
‘groups’: ‘example random’
}
descriptors = [d1, d2]
return descriptors
def metric_cleanup():
pass
#This code is for debugging and unit testing
if __name__ == ‘__main__’:
metric_init({})
while True:
for d in descriptors:
v = d[‘call_back’](d[‘name’])
print (‘value for %s is ‘+d[‘format’]) % (d[‘name’], v)
time.sleep(5)
在上面的代码中 Ganglia 运行的时候会调用 metric_init 和 metric_cleanup 两个函数，从这两个函数的名字我们就能得知前一个是做初始化工作，后面一个是做结束资源清理工作的。在 Ganglia 加载相关模块来运行时，只会调用这两个函数。这里的 main 函数入口只是为了做调试而写在这里的。
在 /etc/ganglia/conf.d/ 中创建 random_number.conf 文件，并添加如下代码
modules {
module {
# 这里的 name 值一定要与 /usr/lib64/ganglia/python_modules/random_number.py 的文件名保持一致，否则将无法正确运行
name = “random_number”
language = “python”
}
}
collection_group {
collect_every = 2
time_threshold = 90
metric {
#这里的 name 值要与 random_number.py 中的 d1 里的 name 保持一致
name = “random_number_1”
title = “random number 1”
value_threshold = 0
}
metric {
#这里的 name 值要与 random_number.py 中的 d2 里的 name 保持一致
name = “random_number_2”
title = “random number 2”
value_threshold = 0
}
}
配置好文件后重启服务
service gmond restart
service gmetad restart
service httpd restart
更多详情见请继续阅读下一页的精彩内容 ：http://www.linuxidc.com/Linux/2015-08/121301p2.htm
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使用 Ganglia 监控 Hadoop 集群 http://www.linuxidc.com/Linux/2012-05/61349.htm
在 VMware Workstation 的 Ubuntu 下安装和配置 Hadoop 与 Ganglia http://www.linuxidc.com/Linux/2013-06/85856.htm
Ganglia 安装部署之一建立 Grid http://www.linuxidc.com/Linux/2013-05/83673.htm
Ganglia 极其简单安装教程 yum 版 http://www.linuxidc.com/Linux/2012-12/76536.htm
Ganglia 快速开始向导（翻译自官方 wiki）http://www.linuxidc.com/Linux/2013-11/92747.htm
CentOS 集群上安装 Ganglia-3.6.0 监控 Hadoop-2.2.0 和 HBase-0.96.0 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-01/95804.htm
Ganglia 在 CentOS 6.5 的安装 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-05/102024.htm
在 Ubuntu 14.04 Server 上安装 Ganglia http://www.linuxidc.com/Linux/2014-08/105838.htm
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