RockyLinux监控插件开发指南（从零开始打造专属系统监控工具）

一、准备工作：安装必要工具

首先，确保你的 Rocky Linux 系统已更新并安装了基础开发工具：

sudo dnf update -ysudo dnf install -y python3 python3-pip git gcc

我们以 Python 为例开发插件，因为它语法简洁、生态丰富，非常适合新手入门。同时，Linux性能监控常用指标如 CPU 使用率、内存占用、磁盘 I/O 等都可以通过 Python 轻松获取。

二、编写第一个监控脚本

创建一个名为 system_monitor.py 的文件，内容如下：

#!/usr/bin/env python3import psutilimport timeimport jsondef get_system_stats():    cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)    memory = psutil.virtual_memory()    disk = psutil.disk_usage('/')    stats = {        "timestamp": time.time(),        "cpu_percent": cpu_percent,        "memory_percent": memory.percent,        "disk_percent": (disk.used / disk.total) * 100    }    return statsif __name__ == "__main__":    data = get_system_stats()    print(json.dumps(data, indent=4))

这个脚本使用了 psutil 库来采集系统资源使用情况。你需要先安装它：

pip3 install psutil

三、将脚本注册为系统服务（可选但推荐）

为了让监控插件持续运行，我们可以将其配置为 systemd 服务。创建服务文件：

sudo nano /etc/systemd/system/rocky-monitor.service

填入以下内容（请根据你的实际路径修改）：

[Unit]Description=RockyLinux System Monitor PluginAfter=network.target[Service]Type=simpleUser=rootExecStart=/usr/bin/python3 /opt/monitor/system_monitor.pyRestart=alwaysRestartSec=10[Install]WantedBy=multi-user.target

然后启用并启动服务：

sudo systemctl daemon-reexecsudo systemctl enable rocky-monitor.servicesudo systemctl start rocky-monitor.service

四、扩展与集成

完成基础插件后，你可以进一步扩展功能，例如：

• 将数据写入日志文件或发送到远程监控平台（如 Prometheus、Zabbix）
• 添加告警逻辑（当 CPU > 90% 时发送邮件）
• 支持 Web API 接口，方便其他系统调用

这些进阶功能构成了完整的 RockyLinux运维教程体系，帮助你构建企业级监控解决方案。

五、总结

通过本教程，你已经掌握了如何开发一个简单的 RockyLinux监控插件。虽然示例较为基础，但它为你打开了自动化运维的大门。随着经验积累，你可以逐步优化插件，使其成为你日常工作中不可或缺的 系统监控工具。

记住：好的监控不是“有就行”，而是“精准、及时、可操作”。希望这篇教程能助你在 Rocky Linux 的运维之路上走得更稳、更远！