构建一个资源控制面板：模拟 CPU 和内存负载

每个人都会有一段异常艰难的时光。生活的压力，工作的失意，学业的压力，爱的惶惶不可终日，挺过来的,人生就会豁然开朗，挺不过来的、时间也会教你，怎么与它们握手言和，所以不必害怕的，

在性能测试和调优过程中，模拟系统负载是一个重要任务。本文将介绍如何使用 Flask 和 stress-ng 工具创建一个简单的 Web 控制面板，用于模拟 CPU 和内存负载，并通过简单的 HTML 页面进行操作。我们还将介绍如何安装 Cockpit 以提供系统监控功能，并将其与负载控制面板结合使用。

1. 环境准备安装 Python

首先，你需要安装 Python。Python 3.x 是推荐的版本。如果你还没有安装 Python，可以通过以下步骤进行安装：

在 Debian/Ubuntu 系统上安装 Python 3

sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip

在 CentOS/RHEL 系统上安装 Python 3

sudo yum install python3

安装 Flask

Flask 是一个轻量级的 Python Web 框架。使用 pip 安装 Flask：

pip3 install Flask

安装 stress-ng

stress-ng 是一个强大的负载测试工具，可以用于生成各种系统负载，包括 CPU、内存、磁盘和 IO。它适用于测试系统的稳定性和性能。以下是 stress-ng 的一些常用参数：

在我们的脚本中，stress-ng 被用来模拟 CPU 和内存的负载，以便测试和调优系统性能。

sudo yum install stress-ng

安装 Cockpit

如果你需要一个可以通过Web页面控制资源利用率的工具，可以考虑以下几种解决方案：

Cockpit 是一个用于管理Linux服务器的Web接口，具有直观的Web UI。你可以通过它监控和管理系统资源。配合 stress-ng 插件，你可以在Web界面上监控CPU、内存等资源的负载变化。

sudo yum install  cockpit

安装后，启动Cockpit：

sudo systemctl start cockpit

然后在浏览器中访问 :9090 进入Cockpit界面。

2. 创建 Python 脚本

接下来，我们创建一个 Flask 应用程序，用于接受来自 Web 表单的输入，并使用 stress-ng 工具来模拟 CPU 和内存负载。

Python 脚本：app.py

# -*- coding: utf-8 -*-
from flask import Flask, request, render_template_string
import subprocess
app = Flask(__name__)
# HTML 模板，使用 Bootstrap 美化界面并将文字改为中文
html_template = '''


  
    
    
    
    
  
  
    

      
资源风暴控制面板
      

        

          CPU 负载 (%)
          
        
        

          内存负载 (MB)
          
        
        开始
      
      

        停止
      
    
  

'''
@app.route('/')
def index():
    return render_template_string(html_template)
@app.route('/start', methods=['POST'])
def start():
    cpu_load = int(request.form['cpu_load'])
    memory_load = int(request.form['memory_load'])
    
    # 启动 CPU 负载
    subprocess.Popen(['stress-ng', '--cpu', '1', '--cpu-load', str(cpu_load), '--timeout', '600s'])
    
    # 启动内存负载
    subprocess.Popen(['stress-ng', '--vm', '1', '--vm-bytes', f'{memory_load}M', '--timeout', '600s'])
    return '已开始 CPU 和内存负载'
@app.route('/stop', methods=['POST'])
def stop():
    # 停止所有 stress-ng 进程
    subprocess.Popen(['pkill', 'stress-ng'])
    return '已停止 CPU 和内存负载'
if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

3. 运行 Flask 应用

保存上述 Python 脚本为 app.py，然后在终端中运行它：

python3 app.py
nohup  ./app> ./logfile.log 2>&1 &

默认情况下，Flask 应用将运行在 :5000。你可以在浏览器中访问这个地址来查看控制面板。

4. 使用 Cockpit 进行系统监控

Cockpit 提供了一个用户友好的界面，用于监控和管理系统。在 Cockpit 中，你可以查看系统的实时资源利用率、日志、服务状态等信息。

5. 结合使用 Flask 控制面板和 Cockpit

通过结合 Flask 控制面板和 Cockpit，你可以：

模拟负载：使用 Flask 控制面板来模拟系统负载。调整 CPU 和内存负载后，查看 Cockpit 中的资源利用率变化。监控系统状态：在 Cockpit 中实时监控系统的性能数据，确保系统在负载下的表现符合预期。总结

本文介绍了如何使用 Flask 和 stress-ng 工具创建一个简单的 Web 控制面板，并且使用Cockpit进行监控，用于模拟 CPU 和内存负载。我们还详细说明了 Python 的安装步骤、stress-ng 工具的作用，以及如何安装和使用 Cockpit 进行系统监控。结合这两种工具，你可以更加全面地测试和监控系统的性能。