监控网站可用性的脚本如何编写

wen 实用脚本 2026-07-12 1

从零构建高效运维体系

目录导读

监控网站可用性的核心意义
主流监控方案对比与选型
基于Shell脚本的简易监控（含代码）
使用Python实现进阶监控脚本
集成报警通知：邮件、短信与钉钉
脚本优化：并发检测与日志轮转
常见问题与问答（Q&A）
总结与最佳实践建议

监控网站可用性的核心意义

在数字化时代，网站可用性直接关系到企业营收与用户信任，根据行业统计，每1秒的加载延迟可能导致7%的转化率流失，而一次长达10分钟的宕机可能造成数十万的直接损失,编写监控脚本的目的在于：

监控网站可用性的脚本如何编写

实时感知故障：在用户投诉前发现异常
量化服务等级：记录响应时间与可用率，满足SLA（服务等级协议）要求
辅助根因分析：通过历史数据定位性能瓶颈

关键指标：可用率（Uptime）应达到99.9%以上,响应时间建议控制在2秒内。

主流监控方案对比与选型

方案类型	优点	缺点	适用场景
云厂商自带（如阿里云云监控）	无需维护，开箱即用	成本随检测频率增加，定制性差	中小型业务快速启动
开源系统（Prometheus+Grafana）	灵活，可自定义告警规则	需搭建维护环境，学习曲线陡	中大型团队或私有化部署
自定义脚本	完全可控，成本低，可快速定制	需编写、维护脚本代码	有运维开发能力的团队

选型建议：对于多数企业，初期使用自定义脚本+简单调度（如crontab）即可满足需求,后续再迁移至成熟监控系统。

基于Shell脚本的简易监控（含代码）

以下是一个可直接运行的Shell脚本，检测目标网站是否可达,并记录结果。

#!/bin/bash
# 网站可用性监控脚本 v1.0
# 注意：请将example.com替换为你的目标域名
URL="https://example.com"
LOG_FILE="/var/log/website_monitor.log"
TIMEOUT=10   # 超时时间（秒）
# 获取当前时间
CURRENT_TIME=$(date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S")
# 使用curl检测，-o忽略响应体，-s静默，-w输出HTTP状态码
HTTP_CODE=$(curl -o /dev/null -s -w "%{http_code}" --connect-timeout $TIMEOUT $URL)
if [ "$HTTP_CODE" -eq 200 ] || [ "$HTTP_CODE" -eq 301 ] || [ "$HTTP_CODE" -eq 302 ]; then
    echo "$CURRENT_TIME 🟢 可用 (HTTP $HTTP_CODE)" >> $LOG_FILE
else
    echo "$CURRENT_TIME 🔴 不可用 (HTTP $HTTP_CODE)" >> $LOG_FILE
    # 可在此处触发报警（如发送邮件）
fi
# 保留最近1000行日志，避免日志无限增长
tail -n 1000 $LOG_FILE > /tmp/monitor_tmp.log && mv /tmp/monitor_tmp.log $LOG_FILE

部署步骤：

将脚本保存为 monitor.sh，赋予执行权限 chmod +x monitor.sh
添加到crontab：*/5 * * * * /path/to/monitor.sh（每5分钟执行一次）

注意：若检测IP黑名单或动态页面,需添加cookie或header参数。

使用Python实现进阶监控脚本

Python脚本支持更复杂的逻辑，如解析JSON响应、检测页面关键词、计算响应时间分布等。

#!/usr/bin/env python3
# 进阶版：检测页面内容与响应性能
import requests
import time
import logging
from datetime import datetime
# 配置
TARGET_URL = "https://example.com"
EXPECTED_KEYWORD = "正常"  # 期望页面包含的关键词
CHECK_TIMEOUT = 5  # 秒
LOG_FILE = "monitor_advanced.log"
# 日志配置
logging.basicConfig(filename=LOG_FILE, level=logging.INFO,
                    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
def check_website():
    try:
        start_time = time.time()
        response = requests.get(TARGET_URL, timeout=CHECK_TIMEOUT, verify=False)  # 忽略SSL证书验证
        duration = time.time() - start_time
        if response.status_code == 200:
            if EXPECTED_KEYWORD in response.text:
                logging.info(f"✅ 成功 - 状态码{response.status_code}, 耗时{round(duration,2)}秒, 关键词匹配")
            else:
                logging.warning(f"⚠️ 页面返回200但缺少关键词 '{EXPECTED_KEYWORD}'")
        else:
            logging.error(f"❌ 异常状态码: {response.status_code}, 耗时{round(duration,2)}秒")
    except requests.exceptions.Timeout:
        logging.error("❌ 连接超时")
    except requests.exceptions.ConnectionError:
        logging.error("❌ 无法连接（DNS或网络故障）")
    except Exception as e:
        logging.error(f"❌ 未知错误: {str(e)}")
if __name__ == "__main__":
    check_website()

优势：可以灵活添加性能数据统计（如平均响应时间、分位数）、SSL证书过期检测、甚至模拟用户登录操作。

集成报警通知：邮件、短信与钉钉

重要提示：报警是监控的灵魂,无人响应的监控毫无意义。

1 邮件报警（Linux内置）

在Shell脚本中添加：

echo "站点 $URL 在 $CURRENT_TIME 不可用" | mail -s "网站宕机告警" admin@example.com

需提前配置sendmail或postfix。

2 钉钉机器人Webhook（推荐）

Python示例：

import requests, json
def send_dingtalk(message):
    webhook_url = "https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=YOUR_TOKEN"  # 请替换实际token
    headers = {'Content-Type': 'application/json'}
    data = {"msgtype": "text", "text": {"content": f"🔥{message}"}}
    requests.post(webhook_url, headers=headers, json=data)

3 企业微信/Telegram

类似钉钉，使用对应API接口。注意：所有API密钥不应硬编码在脚本中，建议存入环境变量（如 os.getenv('WEBHOOK_URL')）。

脚本优化：并发检测与日志轮转

1 多站点并发检测

对于大型业务（大于10个站点），串行检测会耗时过长,Python多线程实现：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
def check_site(url):
    # ... 检测逻辑 ...
    return url, status
urls = ["https://site1.com", "https://site2.com"]
with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    futures = {executor.submit(check_site, url): url for url in urls}
    for future in as_completed(futures):
        url, status = future.result()
        print(f"{url}: {status}")

2 日志轮转（避免磁盘占满）

推荐做法：使用Linux的logrotate工具，在 /etc/logrotate.d/ 下创建配置文件：

/var/log/website_monitor.log {
    daily
    rotate 30
    compress
    missingok
    notifempty
}

常见问题与问答

Q1：为什么我的curl脚本检测总是返回200，但实际网站已经挂了？
A：部分服务会返回“正常”的HTTP状态码，但实际业务已崩溃（如数据库连接失败），建议在Python脚本中加入内容验证（如检查关键词或JSON字段）。

Q2：监控频率设置多少合适？
A：一般5分钟一次，如果对可用性要求极高（如金融交易），可缩短为1分钟,但需注意API限流和服务器压力。

Q3：脚本检测到不可用，但手动访问是正常的？
A：可能原因是脚本所在服务器网络不通（如被防火墙拦截），或脚本里 verify=True 导致SSL证书验证失败，建议增加重试机制（如连错3次才告警）。

Q4：如何处理告警风暴（同一问题多次触发）？
A：实现告警抑制：首次检测到故障后，5分钟内不再重复发送告警，可在Python中用time模块记录上次故障时间,或使用外部状态文件。

总结与最佳实践建议

编写一个可靠的网站监控脚本需要考虑以下维度：

准确性：结合HTTP状态码与内容验证，避免误报
韧性：处理网络波动、超时、SSL错误等异常场景
可观测：通过日志与告警形成闭环
低成本：优先使用Shell+curl，复杂需求再上Python

最终实践清单：

至少监控两个地域（如本地服务器+第三方检测服务）
告警分级：红色（严重宕机），黄色（响应变慢）
每周审查日志，调整监控阈值
配合CDN监控与服务器自身指标（如CPU、内存）

通过以上脚本和策略，你将能构建一套成本极低但高效的网站可用性监控体系,保障业务连续性。