Glances是一個功能強大的跨平台系統監控工具，其靈活的插件架構讓開發者能夠輕鬆擴展監控功能。本文將深入解析Glances的插件系統，為您提供完整的自定義監控模塊開發指南。

🔧 Glances插件架構核心解析

Glances的插件系統基於面向對象設計，所有插件都繼承自核心基類 GlancesPluginModel。這個基類位於 glances/plugins/plugin/model.py，提供了插件開發所需的所有基礎功能。

核心組件結構

在 glances/plugins 目錄下，您可以看到完整的插件組織結構：

  • 核心插件：CPU、內存、網絡、磁盤等系統基礎監控
  • 擴展插件：容器、GPU、傳感器、雲服務等高級監控
  • 工具插件：幫助、版本、事件等輔助功能

每個插件都是一個獨立的Python模塊，遵循統一的接口規範。

🚀 創建自定義監控插件

第一步：插件基礎框架

創建一個新的插件需要繼承 GlancesPluginModel 類並實現必要的方法：

from glances.plugins.plugin.model import GlancesPluginModel

class MyCustomPlugin(GlancesPluginModel):
    """我的自定義監控插件"""
    
    def __init__(self, args=None, config=None):
        super().__init__(args=args, config=config)
        # 插件初始化代碼
    
    def reset(self):
        """重置統計信息"""
        self.stats = {}
    
    def update(self):
        """更新監控數據"""
        # 實現數據採集邏輯
        pass

第二步：配置監控項

在插件的 __init__ 方法中配置監控項：

def __init__(self, args=None, config=None):
    super().__init__(args=args, config=config)
    
    # 設置監控項描述
    self.fields_description = {
        'custom_metric': {
            'description': '自定義監控指標',
            'unit': 'number',
            'min': 0,
            'max': 100
        }
    }
    
    # 設置歷史數據記錄項
    self.items_history_list = [
        {'name': 'custom_metric', 'description': '自定義指標歷史'}
    ]

📊 數據採集與處理

實現update方法

update 方法是插件的核心，負責數據採集：

def update(self):
    """採集並更新監控數據"""
    try:
        # 執行數據採集邏輯
        raw_data = self._collect_data()
        
        # 處理數據
        processed_data = self._process_data(raw_data)
        
        # 更新統計數據
        self.stats = processed_data
        
        # 更新歷史記錄
        self.update_stats_history()
        
    except Exception as e:
        logger.error(f"更新插件 {self.plugin_name} 失敗: {e}")
        self.stats = {}

數據格式規範

Glances支持兩種數據格式：

  1. 字典格式：適用於單一實體的監控（如CPU、內存）
  2. 字典列表格式：適用於多實體的監控（如網絡接口、磁盤）

🎨 界面集成與顯示

配置視圖顯示

通過 update_views 方法配置監控項在界面中的顯示方式：

def update_views(self):
    """配置監控項顯示屬性"""
    views = super().update_views()
    
    # 自定義顯示配置
    if 'custom_metric' in views:
        views['custom_metric']['decoration'] = self.get_alert(
            self.stats.get('custom_metric', 0),
            maximum=100
        )
    
    return views

⚙️ 配置管理

插件配置節

在Glances配置文件中為插件添加配置節：

[my_custom_plugin]
# 監控閾值配置
warning=80
critical=90
refresh_time=5

# 自定義參數
custom_param=value

讀取配置

在插件中讀取配置參數：

def load_limits(self, config):
    """加載配置限制"""
    super().load_limits(config)
    
    if config.has_section(self.plugin_name):
        self.custom_limit = config.get_float_value(
            self.plugin_name, 'custom_param', default=50
        )

🔍 調試與測試

日誌記錄

使用Glances內置的日誌系統：

from glances.logger import logger

class MyCustomPlugin(GlancesPluginModel):
    def update(self):
        try:
            # 監控邏輯
            logger.debug(f"{self.plugin_name}: 數據採集成功")
        except Exception as e:
            logger.error(f"{self.plugin_name}: 採集失敗 - {e}")

單元測試

為插件編寫測試用例：

# tests/test_my_custom_plugin.py
def test_my_custom_plugin():
    plugin = MyCustomPlugin()
    plugin.update()
    assert 'custom_metric' in plugin.stats

🚀 部署與集成

插件註冊

將開發完成的插件放置在正確的位置：

glances/plugins/my_custom_plugin/
├── __init__.py
└── glances_my_custom_plugin.py

自動發現機制

Glances會自動發現 glances/plugins 目錄下的所有有效插件，無需手動註冊。

Glance組件解析_數據採集

💡 最佳實踐建議

  1. 遵循命名規範：插件文件名以 glances_ 開頭
  2. 錯誤處理：完善的異常處理確保插件穩定性
  3. 性能優化：避免在update方法中執行耗時操作
  4. 資源清理：實現exit方法進行資源釋放
  5. 文檔齊全：為插件提供完整的使用文檔

🎯 總結

通過Glances的插件架構，您可以輕鬆擴展系統監控能力。無論是監控自定義應用程序、特定硬件設備還是雲服務，Glances的插件系統都提供了強大的擴展性和靈活性。

Glance組件解析_系統監視_02