src/sensor/profiler.py

   1 import argparse
   2 import math
   3 import networkx
   4 import random
   5 import tempfile
   6 import os
   7 import time
   8 import matplotlib.pyplot as plt
   9 from subprocess import Popen, PIPE, STDOUT
  10
  11 node_colors = None
  12 graph = None
  13 pos = None
  14
  15 def get_args():
  16   parser = argparse.ArgumentParser(description="Sensor profiler")
  17   parser.add_argument('-p', '--peers', action='store', type=int, required=True,
  18                       help='Number of peers to run')
  19   return parser.parse_args()
  20
  21 def generate_topology(peers, links):
  22   global graph
  23   global node_colors
  24   global pos
  25   graph = networkx.empty_graph(peers)
  26   for i in range(0, links):
  27     a = 0
  28     b = 0
  29     while a == b:
  30       a = random.randint(0, peers - 1)
  31       b = random.randint(0, peers - 1)
  32     graph.add_edge(a, b)
  33   node_colors = [0] * peers
  34   pos = networkx.layout.spring_layout(graph)
  35
  36 def create_topology_file():
  37   global graph
  38   nodes = list()
  39   for i in range(len(graph.edge)):
  40     nodes.append(list())
  41   for e in graph.edges():
  42     nodes[e[0]].append(e[1])
  43   print nodes
  44   f = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False)
  45   for i in range(len(nodes)):
  46     if len(nodes[i]) == 0:
  47       continue
  48     f.write('%d:' % i)
  49     f.write('|'.join(map(str, nodes[i])))
  50     f.write('\n')
  51   # f.close()
  52   return f.name
  53
  54 def draw_graph():
  55   global graph
  56   global node_colors
  57   global pos
  58   t = int(time.time())
  59   inc = 2
  60   name = str(t) + '.png'
  61   while os.path.exists(name):
  62     name = '%d(%d).png' % (t, inc)
  63     inc += 1
  64   print 'Drawing graph to file: %s' % name
  65   plt.clf()
  66   networkx.draw(graph, pos=pos, node_color=node_colors, with_labels=range(len(graph.node)), cmap=plt.cm.Reds, vmin=0, vmax=2)
  67   plt.savefig(name)
  68
  69 def peers_disconnected(p1, p2):
  70   global graph
  71   print 'Disconnected peers %d and %d' % (p1, p2)
  72   if p2 not in graph[p1]:
  73     print 'Link does not exist'
  74     return
  75   graph.remove_edge(p1, p2)
  76   draw_graph()
  77
  78 def anomaly_report(report):
  79   global node_colors
  80   if 0 == report['anomalous']:
  81     node_colors[report['peer']] = 0
  82   else:
  83     node_colors[report['peer']] = 1 + report['neighbors']
  84   draw_graph()
  85
  86 def handle_profiler_line(line):
  87   if not line:
  88     return
  89   print line
  90   if 'Peer disconnection request sent' in line: # Peers disconnected
  91     parts = line.split(':')
  92     peers = parts[-1].split(',')
  93     peers_disconnected(int(peers[0]), int(peers[1]))
  94     return
  95   if 'Anomaly report:' in line:
  96     parts = line.split('Anomaly report:')
  97     anomaly_report(eval(parts[1]))
  98     return
  99
 100 def run_profiler(peers, topology_file):
 101   cmd = "GNUNET_FORCE_LOG='gnunet-sensor-profiler;;;;DEBUG' gnunet-sensor-profiler -p %d -t %s > log 2>&1" % (peers, topology_file)
 102   process = Popen([cmd], shell=True)
 103   time.sleep(0.5)
 104   line = ''
 105   f = open('log')
 106   while process.poll() is None:
 107     for c in f.read():
 108       if not c or c == '\n':
 109         handle_profiler_line(line)
 110         line = ''
 111       else:
 112         line += c
 113   os.remove('log')
 114
 115 def main():
 116   args = vars(get_args())
 117   num_peers = args['peers']
 118   if num_peers < 3:
 119     print 'Min number of peers is 3'
 120     return
 121   num_links = int(math.log(num_peers) * math.log(num_peers) * num_peers / 2)
 122   # Generate random topology
 123   generate_topology(num_peers, num_links)
 124   print 'Generated random topology with %d peers and %d links' % (num_peers, num_links)
 125   # Create TESTBED topology file
 126   top_file = create_topology_file()
 127   print 'Created TESTBED topology file %s' % top_file
 128   draw_graph()
 129   # Run c profiler
 130   run_profiler(num_peers, top_file)
 131
 132 if __name__ == "__main__":
 133   main()