fnos-resmon/promo_juejin.html

<h2>前言：飞牛自带的监控，为什么不够用</h2>
<p>飞牛 NAS 自带的资源监控只有一个百分比数字：CPU 多少、内存多少，没了。但实际运维中真正要回答的问题是：<strong>是哪个进程在吃 CPU？内存被谁占了？CPU 烧到多少度？风扇转不转？这台机器的配置到底顶不顶得住？哪块盘快坏了？哪个端口被谁占着？</strong></p>
<p>于是我写了 <strong>fnos-resmon（飞牛资源管理器）</strong>：一个单文件 Flask + psutil 的轻量监控面板，专为飞牛 NAS 设计，一条 docker 命令启动，浏览器打开 <code>http://NAS-IP:7031</code> 就能看，手机也能看。</p>
<p>开源地址：https://gitea.88531.cn/jinghui/fnos-resmon</p>
<h2>一、它能做什么</h2>
<ul>
<li><strong>CPU 面板</strong>：型号 / 架构 / 物理核 / 逻辑核 / 每核频率占用，进程级 CPU 排行（进程名 / PID / 用户 / 状态 / 线程数），点表头即排序</li>
<li><strong>🌡️ 温度 / 🌀 风扇面板</strong>：11 路温度 + 风扇实时 RPM，超温变色预警，读不到的机器显示友好提示不报错</li>
<li><strong>📊 负载诊断</strong>：1 分钟负载 ÷ 逻辑核数 = 单核负载，直接告诉你"顶得住还是顶不住"，并点名头号吃 CPU 进程</li>
<li><strong>🚀 一键优化系统</strong>：数据落盘 + 回收内存缓存 + 内存碎片整理，实测一次释放 500MB+</li>
<li><strong>内存面板</strong>：每个进程 RSS / USS / SWAP 三列细分，物理内存槽位（容量 / 类型 / 频率 / 厂商）全展示，🧹 绿色大按钮一键回收内存</li>
<li><strong>磁盘面板</strong>：SMART 健康 / 温度 / 通电时间 / 坏道重映射，阵列拓扑、挂载点用量、进程 IO 排行</li>
<li><strong>网络面板</strong>：实时上下行速率、累计收发、连接数，所有 TCP 连接和侦听端口明细（进程 + 地址 + 状态），网卡驱动 / 速率 / 双工 / MTU</li>
<li><strong>一键 kill 异常进程</strong>，右上角可调刷新间隔（3s / 5s / 10s / 30s / 60s）+ ⏸ 随时暂停</li>
</ul>
<h2>二、实现原理：容器里怎么读到宿主真实数据</h2>
<p>监控跑在 Docker 里，默认只能看到容器自己的 namespace。要读宿主真实数据，靠三招：</p>
<pre><code class="language-yaml">services:
  fnos-resmon:
    image: jpccr.ccs.tencentyun.com/jinghui/fnos-resmon:latest
    network_mode: host
    pid: host          # 与宿主共享 PID 命名空间
    privileged: true
    volumes:
      - /proc:/host/proc:rw   # 宿主 proc
      - /sys:/host/sys:ro     # 宿主 sysfs（温度/风扇/网卡从这读）</code></pre>
<p><strong>1. CPU / 内存 / 进程：psutil 重定向 PROCFS。</strong>启动时把 <code>psutil.PROCFS_PATH</code> 指向 <code>/host/proc</code>，之后所有 <code>psutil.process_iter / cpu_percent / virtual_memory</code> 读到的都是宿主数据：</p>
<pre><code class="language-python">PROCFS = os.environ.get("PROCFS_PATH", "/host/proc")
if os.path.isdir(PROCFS):
    psutil.PROCFS_PATH = PROCFS</code></pre>
<p><strong>2. 网络：nsenter 进宿主 netns。</strong>容器即使 bridged 模式，直读 <code>/proc/net</code> 也只能看到容器自身。网络类数据统一经 <code>nsenter --target 1 --mount --net</code> 在宿主（PID 1）netns 里执行 <code>cat /proc/net/dev</code> 和 <code>ss -tunHn state all</code>，失败才回退到 psutil 容器视角：</p>
<pre><code class="language-python">NSENTER = ["nsenter", "--target", "1", "--mount", "--net"]

def _host_ss():
    """宿主 tcp/udp 连接+监听,经 nsenter 在宿主 netns 执行 ss"""
    out = _nsenter_run(["ss", "-tunHn", "state", "all"])</code></pre>
<p>ss 行尾的 <code>("进程名",pid=1234,...)</code> 会被正则抠出来，再用进程表按 PID 补齐进程名，前 80 条连接 + 前 80 条监听返回前端。</p>
<p><strong>3. 后台采样线程 + 2 秒缓存。</strong>进程 CPU 统计需要两次采样算差值，所以 <code>sample_procs()</code> 先全员 <code>cpu_percent(None)</code> 打点，sleep 1 秒后再读数，按 CPU 倒序，前端每 2 秒拿到的是缓存，不会每次请求都卡 1 秒：</p>
<pre><code class="language-python">def sampler_loop():
    while True:
        try:
            sample_procs()
        except Exception:
            pass
        time.sleep(2)

threading.Thread(target=sampler_loop, daemon=True).start()</code></pre>
<p>每个进程采集的字段：cpu / mem / rss / uss / swap / 线程数 / 用户 / 状态 / IO 读写 / 连接数。容器内 <code>/etc/passwd</code> 没有宿主用户，纯数字 uid 会经 <code>/host/etc/passwd</code> 还原用户名（5 分钟缓存）。</p>
<h2>三、两个最实用的接口：负载诊断与一键优化</h2>
<p><strong>GET /api/cpu/advise —— 配置顶不顶得住，一句话结论。</strong>公式很简单：<code>单核负载 = 1分钟load ÷ 逻辑核数</code>，分四档给结论，并点名最吃 CPU 的进程、给出扩容 / 杀进程 / 属正常的建议：</p>
<pre><code class="language-python">@app.route("/api/cpu/advise")
def api_cpu_advise():
    load = list(os.getloadavg())       # 1/5/15 分钟
    per_core = load[0] / logical       # 单核负载
    # 四档：&lt;0.7 轻松 / &lt;1.0 饱和 / &lt;2.0 吃力 / 更高 过载</code></pre>
<p><strong>POST /api/sys/optimize —— 一键优化。</strong>依次做三件事：<code>sync</code> 数据落盘 → 写 <code>/host/proc/sys/vm/drop_caches</code> 回收 pagecache → 写 <code>/host/proc/sys/vm/compact_memory</code> 整理碎片。内存面板另有 <strong>POST /api/mem/drop</strong> 单独回收。零侵入：只调内核已有接口，不改系统文件。</p>
<p><strong>GET /api/sensors —— 温度风扇。</strong>优先读 <code>/host/sys/class/hwmon</code>，回退 <code>/sys/class/hwmon</code>，<code>temp*_input ÷ 1000</code> 得摄氏度，<code>fan*_input</code> 即 RPM，label 优先用 <code>temp*_label</code>。超温阈值前端变色预警，风扇节点不存在（如纯 NAS 小主机无风扇上报）的机器返回空 + 友好提示，不阻塞主流程。</p>
<h2>四、API 一览</h2>
<table>
<thead>
<tr>
<th>方法</th>
<th>路径</th>
<th>作用</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>GET</td>
<td><code>/api/cpu</code></td>
<td>CPU 信息 + 每核占用 + 进程排行 + load</td>
</tr>
<tr>
<td>GET</td>
<td><code>/api/mem</code></td>
<td>内存占用 + RSS/USS/SWAP 进程明细 + 槽位硬件</td>
</tr>
<tr>
<td>GET</td>
<td><code>/api/disk</code></td>
<td>挂载用量 + SMART/温度/通电时间 + 阵列 + IO 排行</td>
</tr>
<tr>
<td>GET</td>
<td><code>/api/net</code></td>
<td>网卡速率 + TCP/监听明细 + 硬件（驱动/MTU/双工）</td>
</tr>
<tr>
<td>GET</td>
<td><code>/api/sensors</code></td>
<td>11 路温度 + 风扇 RPM</td>
</tr>
<tr>
<td>GET</td>
<td><code>/api/cpu/advise</code></td>
<td>负载诊断：四档结论 + 头号进程 + 建议</td>
</tr>
<tr>
<td>POST</td>
<td><code>/api/sys/optimize</code></td>
<td>一键优化：落盘 + 回收缓存 + 内存整理</td>
</tr>
<tr>
<td>POST</td>
<td><code>/api/mem/drop</code></td>
<td>一键内存回收</td>
</tr>
<tr>
<td>POST</td>
<td><code>/api/kill</code></td>
<td>结束异常进程（限宿主 PID）</td>
</tr>
<tr>
<td>GET</td>
<td><code>/api/health</code></td>
<td>健康检查</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<h2>五、部署：一条命令</h2>
<pre><code class="language-bash">docker run -d --name fnos-resmon -p 7031:7031 --privileged \
  -v /proc:/host/proc:rw -v /sys:/host/sys:ro \
  jpccr.ccs.tencentyun.com/jinghui/fnos-resmon:latest</code></pre>
<p>浏览器打开 <code>http://NAS-IP:7031</code> 即可。前端是单个静态页（改前端必须重建镜像），后端一个 <code>app.py</code> 约 1100 行，无数据库，开箱即用。</p>
<h2>六、实测截图（v1.3.4 当前版本）</h2>
<p>CPU 面板：63°C 红色预警、风扇 1200 转 RPM、负载诊断四档结论、一键优化按钮：</p>
<p><img alt="CPU面板" src="https://img.88531.cn/i/2026/11/07/6aeeca97f31e3.png" /></p>
<p>内存面板：RSS/USS/SWAP 三列细分 + 🧹 一键回收大按钮：</p>
<p><img alt="内存面板" src="https://img.88531.cn/i/2026/11/07/6aeeca9a62947.png" /></p>
<p>磁盘面板：3 盘 SMART 全 PASSED + 温度通电时间：</p>
<p><img alt="磁盘面板" src="https://img.88531.cn/i/2026/11/07/6aeeca9d2b3a2.png" /></p>
<p>网络面板：qbittorrent 482 连接一眼揪出吃带宽进程：</p>
<p><img alt="网络面板" src="https://img.88531.cn/i/2026/11/07/6aeeca9f70e61.png" /></p>
<h2>七、总结</h2>
<p>飞牛自带监控解决"有没有"，fnos-resmon 解决"是谁、多少度、顶不顶得住、能不能一键收拾"。核心就三招：<strong>psutil 重定向宿主 proc、nsenter 进宿主 netns 读网络、后台线程 2 秒缓存进程快照</strong>，剩下的都是把数据摆整齐。如果你也在飞牛上跑了很多 Docker 服务，装一个看看头号吃 CPU 的到底是谁 —— 八成有惊喜。</p>
<p>镜像：<code>jpccr.ccs.tencentyun.com/jinghui/fnos-resmon:latest</code> ｜ 开源：https://gitea.88531.cn/jinghui/fnos-resmon ｜ 端口 7031，欢迎提 issue。</p>