记录一次压测后的自我技术提升

  这事儿得从机房停电说起。那天吭哧吭哧做完并发压测，正准备截Zabbix监控图写报告，突然发现监控曲线神秘失踪——系统组小哥挠着头说：“上次停电后，zabbix服务好像就没起来过…” 我盯着空荡荡的图表界面，大脑的CPU温度可能比服务器还高。

  其实早该动手造轮子了！想做个专属监控面板，但Python水平停留在"print(‘Hello World’)"的程度。直到和开发同事聊到AI热度时，他表示：“VSCode+AI(豆包插件)很好用，建议我也提前接触一下”。以后IT技术从业者AI将是必备技能了。

VSCode+AI(豆包插件)

设置–>扩展

搜“MarsCode AI”

使用“DeepSeek-R1”

实现 WEB 界面展示

代码下载：thread_Oracle_web.zip

代码简介

thread_web\app.py

数据库连接配置

# 数据库连接配置
DB_CONFIG = {
# 压测用户
    'oracle': {
    'user': 'two',
    'password': 'two',
    'dsn': '192.168.5.94:1521/paypre'}, 
# 负载监控用户
    'monitor': {
    'user': 'system',
    'password': 'oracle',
    'dsn': '192.168.5.94:1521/paypre'}

}

监控Sessin\load 代码

@app.route('/monitor')
def monitor():
    conn = get_db_connection('monitor')
    if not conn:
        return jsonify({'error': 'Failed to connect to Oracle database'}), 500
    try:
        cursor = conn.cursor()
        
        # 查询按实例分组的Session数量
        cursor.execute("""
                        SELECT inst_id, COUNT(*) AS SESSION_COUNT
                        FROM GV$SESSION
                        GROUP BY inst_id
        """)
        sessions = cursor.fetchall()
        
        # 获取LOAD
        cursor.execute("""
                        select  inst_id,value 
                       from gv$osstat 
                       where stat_name='LOAD'
                       """)
        load =  cursor.fetchall()
        


        # 转换为字典格式
        sessions = {instance: count for instance, count in sessions}
        loads = {instance: value for instance, value in load}
        # 合并数据
        merged_data = {instance: {'sessions': sessions.get(instance, 0),
                                   'load': loads.get(instance, 0)} 
                                   for instance in set(sessions.keys()) | set(loads.keys())}     
        print(merged_data)   

        # 返回JSON格式的数据
        return jsonify({
            'data': merged_data 
        })

    except Exception as e:
        return jsonify({'error': str(e)}), 500
    finally:
        conn.close()

thread_web\templates\index.html

定时获取监控数据

            // 定时获取监控数据
            function fetchMonitorData() {
                $.ajax({
                    url: '/monitor',
                    type: 'GET',
                    success: function(response) {
                        if (!monitorData) {
                            monitorData = { labels: [], data: []};
                        }
                        // 获取当时的时间
                        let current_time = new Date().toLocaleString('zh-CN', { hour12: false, year: 'numeric', month: '2-digit', day: '2-digit', hour: '2-digit', minute: '2-digit', second: '2-digit' });

                        monitorData.labels.push(current_time);
                        monitorData.data.push(response.data);
                        // console.log('获取监控数据成功:', monitorData);
                        updateCharts();
                    },
                    error: function(xhr) {
                        console.error('获取监控数据失败:', xhr.responseText);
                    }
                });
            }

总结：

  整个代码比较简单，基本80%都是由AI生成，剩下20%自己与AI对话完成调式，以上功能实现耗时1天。
  这次折腾让我发现，AI不是来取代程序员的，倒是特别适合我这种"脚本小子"。为我们DBA实现一些简单的运维工具，一定要适应时代的产物，使其为自己赋能，避免被时代所淘汰。
  此次开发只是简单的实现功能，后续会增加各种数据库的操作选项，及针对不同数据库的不同参数进行监控，逐渐锻炼自己与AI的沟通，从而完成自己的需求。