笔者最近在做的是虚拟化相关的一个demo，牵涉到虚拟化环境下的服务器负载均衡。我们用到一个简单的case，就是在负载出现“不平衡”的时候，进行 live migration。由于只是demo需要，我们的负载暂时只考虑到cpu的利用率。而实际准备中，由于没有客户端的压力，很难做到CPU利用率的精确控制。这里写了个简单的脚本程序，通过自适应的调节，来达到将服务器CPU利用率控制在一定的范围内，从而为确保在某台服务器CPU过高的时候，会自动将虚拟机live migration到其他CPU利用率低的机器上的测试做了准备。

python实现的脚本如下，这个脚本需要5个数字参数的输入，分别为：

最低CPU利用率，最高CPU利用率，初始线程数量，每次调节的线程数量，每个线程睡眠的时间（毫秒）

当然，很大程度上，由于硬件环境的不同，这些参数带有很强的经验性。

#!/usr/bin/python  
import threading  
import time  
import os  
import string  
import sys  
class ControlThread(threading.Thread):  
def __init__(self):  
threading.Thread.__init__(self)  
self.runflag = True #线程运行标示，用于将来减少线程时能够正常结束  
def run(self):  
while self.runflag:  
os.popen('usleep ' sys.argv[5])  
#time.sleep(string.atof(sys.argv[5]))  
#这里使用的是linux下shell里面的usleep，而不是python自带的sleep函数。  
#相比之下，usleep还是相当强大的，而python的sleep单位为秒，虽然可以输入浮点数，
但还是相对弱了些  
def stop(self):  
self.runflag = False 
#让其正常终止循环  
threadList=[]  
print 'Start Thread Number:' sys.argv[3] '\tSleep Time(ms):' sys.argv[5]  
#初始化一定数量的线程，否则从零开始，可能需要很长的时间才能达到指定范围  
for i in range(0,string.atoi(sys.argv[3])):  
thread = ControlThread()  
threadList.append(thread)  
thread.start()  
#这里使用sar来抓取cpu利用率，这里指的是总的cpu利用率。然后通过比较，进行自适应调整  
while True:  
output = 100 - string.atof(os.popen('sar 1 1 | grep ^Average | awk \'
{print $8}\'').read())  
print 'CPU Usage:' str(output) '\tCurrent Thread Number:' str(len(threadList))  
if output < string.atoi(sys.argv[1]):#增加线程  
for i in range(0,string.atoi(sys.argv[4])):  
thread = ControlThread()  
thread.start()  
threadList.append(thread)  
print " " 
if output > string.atoi(sys.argv[2]):#减少线程  
for i in range(0,string.atoi(sys.argv[4])):   
thread = threadList.pop()  
thread.stop()  
print "-----" 
 

总的来说，这个脚本比较简单，而且在不同的机器上，需要操作人员的经验来初始化才能达到最佳效果。但这毕竟是我第一个python程序，而且也达到了预期的目的。以上只是能运行的核心代码，至于usage，错误处理，退出程序等，就没有给出来了