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内存占用数据收集与CSV存储工具

发布时间: 2025-05-18 13:27:27 浏览量: 本文共包含521个文字，预计阅读时间2分钟

内存数据监控作为系统性能分析的基础环节，其采集精度直接影响故障排查效率。当前业内普遍采用Python生态中的psutil库构建监控工具，配合CSV格式实现轻量级数据持久化方案。

核心功能模块

数据采集层通过psutil.virtual_memory方法获取内存使用率、可用内存等关键指标，采样频率建议设置在1-5秒区间。异常捕获机制需处理PermissionError等系统级异常，避免监控进程意外中断。时间戳处理采用datetime.now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')确保记录准确性。

CSV存储模块采用追加写入模式，字段包含timestamp、total_memory、used_memory等维度。文件命名规则推荐"memory_log_YYYYMMDD.csv"格式，按日分割文件便于后期分析。为防止数据丢失，建议设置flush强制写入机制，特别是在低配设备运行时。

工程实现要点

代码层面采用上下文管理器（with open as f）确保文件操作安全，内存数据单位统一转换为MB避免数值混淆。字段顺序固定原则保障多日数据合并分析时的兼容性。开发时需注意Windows/Linux系统的路径差异，建议使用os.path模块处理跨平台兼容问题。

典型应用场景

内存占用数据收集与CSV存储工具

某云服务器运维团队部署该工具后，成功捕捉到凌晨时段的OOM异常。日志显示Java应用堆内存每小时增长200MB，结合CSV生成的时间序列图，最终定位到未关闭的数据库连接池问题。某移动端开发团队则在内存优化阶段，通过对比不同机型CSV文件，发现某型号手机存在缓存回收缺陷。

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