rrdtool（round robin database）工具为环状数据库的存储格式，round robin是一种处理定量数据以及当前元素指针的技术。rrdtool主要用来跟踪对象的变化情况，生成这些变化的走势图，比如业务的访问流量、系统性能、磁盘利用率等趋势图，很多流行监控平台都使用到rrdtool，比较有名的为Cacti、Ganglia、Monitorix等。更多rrdtool介绍见官网http://oss.oetiker.ch/rrdtool/。rrdtool是一个复杂的工具，涉及较多参数概念，本节主要通过Python的rrdtool模块对rrdtool的几个常用方法进行封装，包括create、fetch、graph、info、update等方法，本节对rrdtool的基本知识不展开说明，重点放在Python rrdtool模块的常用方法使用介绍上。
rrdtool模块的安装方法如下：
- easy_install python-rrdtool #pip安装方法
- pip install python-rrdtool #easy_install安装方法
- #需要rrdtool工具及其他类包支持，CentOS环境推荐使用yum安装方法
- # yum install rrdtool-python
3.2.1 rrdtool模块常用方法说明
下面介绍rrdtool模块常用的几个方法，包括create（创建rrd）、update（更新rrd）、graph（绘图）、fetch（查询rrd）等。
1. Create方法
create filename [--start|-b start time] [--step|-s step] [DS:ds-name:DST:heartbeat:min:max] [RRA:CF:xff:steps:rows]方法，创建一个后缀为rrd的rrdtool数据库，参数说明如下：
filename创建的rrdtool数据库文件名，默认后缀为.rrd；
--start指定rrdtool第一条记录的起始时间，必须是timestamp的格式；
--step指定rrdtool每隔多长时间就收到一个值，默认为5分钟；
DS用于定义数据源，用于存放脚本的结果的变量；
DST用于定义数据源类型，rrdtool支持COUNTER（递增类型）、DERIVE（可递增可递减类型）、ABSOLUTE（假定前一个时间间隔的值为0，再计算平均值）、GUAGE（收到值后直接存入RRA）、COMPUTE（定义一个表达式，引用DS并自动计算出某个值）5种，比如网卡流量属于计数器型，应该选择COUNTER；
RRA用于指定数据如何存放，我们可以把一个RRA看成一个表，保存不同间隔的统计结果数据，为CF做数据合并提供依据，定义格式为：[RRA:CF:xff:steps:rows]；
CF统计合并数据，支持AVERAGE（平均值）、MAX（最大值）、MIN（最小值）、LAST（最新值）4种方式。
2. update方法
update filename [--template|-t ds-name[:ds-name]...] N|timestamp:value[:value...] [timestamp:value[:value...] ...] 方法，存储一个新值到rrdtool数据库，updatev和update类似，区别是每次插入后会返回一个状态码，以便了解是否成功（updatev用0表示成功，–1表示失败）。参数说明如下：
filename指定存储数据到的目标rrd文件名；
-t ds-name[:ds-name]指定需要更新的DS名称；
N|Timestamp表示数据采集的时间戳，N表示当前时间戳；
value[:value...]更新的数据值，多个DS则多个值。
3. graph方法
graph filename [-s|--start seconds] [-e|--end seconds] [-x|--x-grid x-axis grid and label] [-y|--y-grid y-axis grid and label] [--alt-y-grid] [--alt-y-mrtg] [--alt-autoscale] [--alt-autoscale-max] [--units-exponent] value [-v|--vertical-label text] [-w|--width pixels] [-h|--height pixels] [-i|--interlaced] [-f|--imginfo formatstring] [-a|--imgformat GIF|PNG|GD] [-B|--background value] [-O|--overlay value] [-U|--unit value] [-z|--lazy] [-o|--logarithmic] [-u|--upper-limit value] [-l|--lower-limit value] [-g|--no-legend] [-r|--rigid] [--step value] [-b|--base value] [-c|--color COLORTAG#rrggbb] [-t|--title title] [DEF:vname=rrd:ds-name:CF] [CDEF:vname=rpn-expression] [PRINT:vname:CF:format] [GPRINT:vname:CF:format] [COMMENT:text] [HRULE:value#rrggbb[:legend]] [VRULE:time#rrggbb[:legend]] [LINE{1|2|3}:vname[#rrggbb [:legend]]] [AREA:vname[#rrggbb[:legend]]] [STACK:vname[#rrggbb[:legend]]]方法，根据指定的rrdtool数据库进行绘图，关键参数说明如下：
filename指定输出图像的文件名，默认是PNG格式；
--start指定起始时间；
--end指定结束时间；
--x-grid控制X轴网格线刻度、标签的位置；
--y-grid控制Y轴网格线刻度、标签的位置；
--vertical-label指定Y轴的说明文字；
--width pixels指定图表宽度（像素）；
--height pixels指定图表高度（像素）；
--imgformat指定图像格式（GIF|PNG|GD）；
--background指定图像背景颜色，支持#rrggbb表示法；
--upper-limit指定Y轴数据值上限；
--lower-limit指定Y轴数据值下限；
--no-legend取消图表下方的图例；
--rigid严格按照upper-limit与lower-limit来绘制；
--title图表顶部的标题；
DEF:vname=rrd:ds-name:CF指定绘图用到的数据源；
CDEF:vname=rpn-expression合并多个值；
GPRINT:vname:CF:format图表的下方输出最大值、最小值、平均值等；
COMMENT:text指定图表中输出的一些字符串；
HRULE:value#rrggbb用于在图表上面绘制水平线；
VRULE:time#rrggbb用于在图表上面绘制垂直线；
LINE{1|2|3}:vname使用线条来绘制数据图表，{1|2|3}表示线条的粗细；
AREA:vname使用面积图来绘制数据图表。
4. fetch方法
fetch filename CF [--resolution|-r resolution] [--start|-s start] [--end|-e end]方法，根据指定的rrdtool数据库进行查询，关键参数说明如下：
filename指定要查询的rrd文件名；
CF包括AVERAGE、MAX、MIN、LAST，要求必须是建库时RRA中定义的类型，否则会报错；
--start --end指定查询记录的开始与结束时间，选项的值必是 timestamp 的格式,默认可省略。
获取当前时间的时间戳：date +%s
3.2.2 实践：实现网卡流量图表绘制
在日常运营工作当中，观察数据的变化趋势有利于了解我们的服务质量，比如在系统监控方面，网络流量趋势图直接展现了当前网络的吞吐。 CPU、内存、磁盘空间利用率趋势则反映了服务器运行健康状态。通过这些数据图表管理员可以提前做好应急预案，对可能存在的风险点做好防范。本次实践通过rrdtool模块实现服务器网卡流量趋势图的绘制，即先通过create方法创建一个rrd数据库，再通过update方法实现数据的写入，最后可以通过graph方法实现图表的绘制，以及提供last、first、info、fetch方法的查询。图3-12为rrd创建到输出图表的过程。
第一步 采用create方法创建rrd数据库，参数指定了一个rrd文件、更新频率setp、起始时间--start、数据源DS、数据源类型DST、数据周期定义RRA等，详细源码如下：
【/root/xls/create.py】
1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 # !/usr/bin/python 3 import rrdtool 4 import time 5 6 cur_time = str(int(time.time())) # 获取当前Linux时间戳作为rrd起始时间 7 # 数据写频率--step为300秒(即5分钟一个数据点) 8 rrd = rrdtool.create('Flow.rrd', '--step', '300', '--start', cur_time, 9 # 定义数据源eth1_in(入流量)、eth1_out(出流量)；类型都为COUNTER(递增)；600秒为心跳值， 10 # 其含义是600秒没有收到值，则会用UNKNOWN代替；0为最小值；最大值用U代替，表示不确定 11 'DS:eth1_in:COUNTER:600:0:U', 12 'DS:eth1_out:COUNTER:600:0:U', 13 14 # RRA定义格式为[RRA:CF:xff:steps:rows]，CF定义了AVERAGE、MAX、MIN三种数据合并方式 15 # xff定义为0.5，表示一个CDP中的PDP值如超过一半值为UNKNOWN，则该CDP的值就被标为UNKNOWN 16 # 下列前4个RRA的定义说明如下，其他定义与AVERAGE方式相似，区别是存最大值与最小值 17 # 每隔5分钟(1*300秒)存一次数据的平均值,存600笔，即2.08天 18 # 每隔30分钟(6*300秒)存一次数据的平均值,存700笔，即14.58天（2周） 19 # 每隔2小时(24*300秒)存一次数据的平均值,存775笔，即64.58天（2个月） 20 # 每隔24小时(288*300秒)存一次数据的平均值,存797笔，即797天(2年) 21 'RRA:AVERAGE:0.5:1:600', 22 'RRA:AVERAGE:0.5:6:700', 23 'RRA:AVERAGE:0.5:24:775', 24 'RRA:AVERAGE:0.5:288:797', 25 'RRA:MAX:0.5:1:600', 26 'RRA:MAX:0.5:6:700', 27 'RRA:MAX:0.5:24:775', 28 'RRA:MAX:0.5:444:797', 29 'RRA:MIN:0.5:1:600', 30 'RRA:MIN:0.5:6:700', 31 'RRA:MIN:0.5:24:775', 32 'RRA:MIN:0.5:444:797') 33 if rrd: 34 print(rrdtool.error())
第二步 采用updatev方法更新rrd数据库，参数指定了当前的Linux时间戳，以及指定eth1_in、eth1_out值（当前网卡的出入流量），网卡流量我们通过psutil模块来获取，如psutil.network_io_counters()[1]为入流量，关于psutil模块的介绍见第1.1。详细源码如下：
【/root/xls/update.py】
1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 # !/usr/bin/python 3 import rrdtool 4 import time, psutil 5 6 total_input_traffic = psutil.network_io_counters()[1] # 获取网卡入流量 7 total_output_traffic = psutil.network_io_counters()[0] # 获取网卡出流量 8 starttime = int(time.time()) # 获取当前Linux时间戳 9 # 将获取到的三个数据作为updatev的参数，返回{'return_value': 0L}则说明更新成功，反之失败 10 update = rrdtool.updatev('/root/xls/Flow.rrd', 11 '%s:%s:%s' % (str(starttime), str(total_input_traffic), str(total_output_traffic))) 12 print(update)
将代码加入crontab，并配置5分钟作为采集频率，crontab配置如下：
*/5 * * * * /usr/bin/python /root/xls/update.py > /dev/null 2>&1
第三步 采用graph方法绘制图表，此示例中关键参数使用了--x-grid定义X轴网格刻度；DEF指定数据源；使用CDEF合并数据；HRULE绘制水平线（告警线）；GPRINT输出最大值、最小值、平均值等。详细源码如下：
【/root/xls/graph.py】
1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 # !/usr/bin/python 3 import rrdtool 4 import time 5 6 # 定义图表上方大标题 7 title = "Server network traffic flow (" + time.strftime('%Y-%m-%d', time.localtime(time.time())) + ")" 8 # 重点解释"--x-grid","MINUTE:12:HOUR:1:HOUR:1:0:%H"参数的作用（从左往右进行分解） 9 "MINUTE:12" # 表示控制每隔12分钟放置一根次要格线 10 "HOUR:1" # 表示控制每隔1小时放置一根主要格线 11 "HOUR:1" # 表示控制1个小时输出一个label标签 12 "0:%H" # 0表示数字对齐格线，%H表示标签以小时显示 13 rrdtool.graph("Flow.png", "--start", "-1d", "--vertical-label=Bytes/s", 14 "--x-grid", "MINUTE:12:HOUR:1:HOUR:1:0:%H", 15 "--width", "650", "--height", "230", "--title", title, 16 "DEF:inoctets=Flow.rrd:eth1_in:AVERAGE", # 指定网卡入流量数据源DS及CF 17 "DEF:outoctets=Flow.rrd:eth1_out:AVERAGE", # 指定网卡出流量数据源DS及CF 18 "CDEF:total=inoctets,outoctets,+", # 通过CDEF合并网卡出入流量，得出总流量total 19 20 "LINE1:total#FF8833:Total traffic", # 以线条方式绘制总流量 21 "AREA:inoctets#00FF00:In traffic", # 以面积方式绘制入流量 22 "LINE1:outoctets#0000FF:Out traffic", # 以线条方式绘制出流量 23 "HRULE:6144#FF0000:Alarm value\r", # 绘制水平线，作为告警线，阈值为6.1k 24 "CDEF:inbits=inoctets,8,*", # 将入流量换算成bit，即*8，计算结果给inbits 25 "CDEF:outbits=outoctets,8,*", # 将出流量换算成bit，即*8，计算结果给outbits 26 "COMMENT:\r", # 在网格下方输出一个换行符 27 "COMMENT:\r", 28 "GPRINT:inbits:AVERAGE:Avg In traffic: %6.2lf %Sbps", # 绘制入流量平均值 29 "COMMENT: ", 30 "GPRINT:inbits:MAX:Max In traffic: %6.2lf %Sbps", # 绘制入流量最大值 31 "COMMENT: ", 32 "GPRINT:inbits:MIN:MIN In traffic: %6.2lf %Sbps\r", # 绘制入流量最小值 33 "COMMENT: ", 34 "GPRINT:outbits:AVERAGE:Avg Out traffic: %6.2lf %Sbps", # 绘制出流量平均值 35 "COMMENT: ", 36 "GPRINT:outbits:MAX:Max Out traffic: %6.2lf %Sbps", # 绘制出流量最大值 37 "COMMENT: ", 38 "GPRINT:outbits:MIN:MIN Out traffic: %6.2lf %Sbps\r") # 绘制出流量最小值
以上代码将生成一个Flow.png文件，如图3-13所示。
查看rrd文件内容有利于观察数据的结构、更新等情况，rrdtool提供几个常用命令：
info查看rrd文件的结构信息，如rrdtool info Flow.rrd；
first查看rrd文件第一个数据的更新时间，如rrdtool first Flow.rrd；
last查看rrd文件最近一次更新的时间，如rrdtool last Flow.rrd；
fetch根据指定时间、CF查询rrd文件，如rrdtool fetch Flow.rrd AVERAGE （必须为大写）
3.2.1rrdtool参数说明参考http://bbs.chinaunix.net/thread-2150417-1-1.html和http://oss.oetiker.ch/rrdtool/doc/index.en.html。
参考资料：http://my.oschina.net/u/1458120/blog/208857 里面有关于时间戳的相关信息。