docker筛选内存使用率大于80%的容器

 

系统:  ubuntu20.04

场景   轻量监控docker  容器 ---> eg : per  5min 执行一次，内存利用率大于95% ，发出提示

 

1. 简易通知服务：（notifyApp.py）

import asyncio
import uvicorn
from fastapi import FastAPI
from starlette.requests import Request
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
app = FastAPI(title="Sea test API")
app.add_middleware(
    CORSMiddleware,
    allow_origins=["*"],
    allow_credentials=True,
    allow_methods=["*"],
    allow_headers=["*"],
)

@app.post("/sendNotify")
async def send_notify( request: Request):
    request_body = await request.body()
    try:
        request_body_str = request_body.decode('utf-8')
        print("sendNotify " + request_body_str)
        msg = eq_wechat_notify.send_group_chat_msg(group_id=WX_GROUP_ID, message=request_body_str) # 企业微信 or 钉钉
        print("sendNotify result " + str(msg))
        return {"code":200,"message": "ok"}
    except Exception as e:
        print("send_notify error : " + str(e))
        return {"code":250,"message": str(e)}


if __name__ == '__main__':
    async def run_both_services():
        # 同时运行 Kafka 消费者和 FastAPI
        await asyncio.gather(
            asyncio.to_thread(start),  # 将同步函数转换为异步执行
            asyncio.to_thread(lambda: uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=5000))
        )
    asyncio.run(run_both_services())

 

使用：

正确的 curl POST 请求格式：
1. 发送原始字符串 "hello"：
bash
curl -X POST http://localhost:5000/sendNotify -d "hello" -H "Content-Type: text/plain"
2. 发送 JSON 数据：
bash
curl -X POST http://localhost:5000/sendNotify \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"message": "hello"}'
3. 发送表单数据：
bash
curl -X POST http://localhost:5000/sendNotify \
  -d "message=hello"

 

 

 

 

 

 

脚本1：筛选内存使用率大于80%的容器 

简洁版本： 

sudo docker stats --no-stream --format "table {{.Container}}\t{{.Name}}\t{{.CPUPerc}}\t{{.MemPerc}}\t{{.MemUsage}}" | awk 'NR==1 || $4+0 > 80'