文章介绍了RabbitMQ消息中间件的监控项目，包括项目背景、复杂性、监控细节以及自定义监控项目的实现。文章还提供了关于如何入门RabbitMQ的建议和资源。
文章中详细解释了脚本的主要功能，包括获取RabbitMQ队列数据、判断队列状态以及获取所有队列名称等。
文章提到了根据实际需求修改QueuesDataProcessing函数的重要性，并给出了判断队列状态的基本逻辑。
文章最后介绍了如何部署监控项目、导入模板并关联，并提供了模板下载地址和设置更新时间的建议。
项目背景描述：
RabbitMQ作为一款非常常用的消息中间件，那么对此的监控也必不可少，对此我也写过一篇文章（连接地址），但项目过于复杂，代码量大，但不得不说监控得非常详细。此项目的部署的过程中也显得不那么容易，因监控项多，项目复杂也会影响到Zabbix的效率。为满足我项目的个性化要求，减少Zabbix的性能开消为此我自己也写了一个简单的项目，主要实现以下功能
-
队列自动发现（还可以指定vhost）
-
自动添加监控，自动添加触发器
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第一步：
Zabbix添加UserParameter
UserParameter=rabbitmq[*],/usr/bin/python /usr/local/sbin/rabbitmq.py $1
第二步：
创建脚本脚本内容如下
#!/usr/bin/python
#coding:utf8
import requests
import sys
import json
class RabbitMQ:
def __init__(self, user='guest', passwd='guest', server_ip='192.168.1.1', server_port=15670, vhost="device"):
self.user = user
self.password = passwd
self.server_ip = server_ip
self.server_port = server_port
self.vhost = vhost
def GetQueues(self):
# 连接并获取RabbitMQ数据，如果传getallname参数代表获取所有的队列名称，主要用于自动发现，如果不等于，那就是获取指定队列的数据
if sys.argv[1] != "getallname":
connections = requests.get("http://{0}:{1}/api/queues/{2}/{3}".format(self.server_ip, self.server_port, self.vhost, sys.argv[1]), auth=(self.user, self.password))
else:
connections = requests.get("http://{0}:{1}/api/queues".format(self.server_ip, self.server_port), auth=(self.user, self.password))
connections = connections.json()
return connections
def QueuesDataProcessing(self):
# 判断队列是否正常工作
data = self.GetQueues()
if "message_stats" in data:
Ack = data["message_stats"]["ack_details"]["rate"]
Total = data["messages"]
if Total > 2000 and Ack == 0:
return Total
else:
return 0
else:
# 当有些队列长时间没有数据传输，会没有任何数据显示，这里也返回0，代表没有问题
return 0
def GetAllQueuesName(self):
# 获取所有队名称，格式化为Zabbix指定的格式，以便自动发现
list1= []
result = self.GetQueues()
for n in range(len(result)):
list1.append({"{#QUEUES_NAME}": result[n]["name"]})
return list1
if __name__ == '__main__':
mq = RabbitMQ()
if sys.argv[1] != "getallname":
result = mq.QueuesDataProcessing()
print(result)
else:
result = mq.GetAllQueuesName()
names = {"data": result}
print(json.dumps(names))
简要说明：需要修改的地方主要就是QueuesDataProcessing函数，根据自己的要求去写就可，我这里的简单逻辑就是判断队列内消息总数如果大于2000，并且消息速度为0就认为不正常，基本上为没有正常消费，另外还有一种情况就是队列长久没有数据，那么获取不到任何数据，所以先做了一个判断，如果查询不到数据状态也返回0，非0为不正常
