ServerStatus网络监控原理:从TCP建连到丢包率计算的完整指南
2026-02-06 05:10:17作者:翟江哲Frasier
ServerStatus是一款强大的开源云监控系统,能够实时监控多台服务器的运行状态。它通过TCP连接建立客户端与服务器的通信,实时采集CPU、内存、网络流量等关键指标,并提供精准的丢包率计算功能。🚀
🔍 ServerStatus核心监控原理
ServerStatus采用客户端-服务器架构,客户端定期向服务器发送监控数据。核心监控流程包括:
- TCP连接建立:客户端通过35601端口与服务器建立TCP连接
- 身份认证机制:基于用户名和密码的双重验证
- 实时数据采集:多线程并发采集系统各项指标
- 网络质量监测:通过丢包率和延迟计算评估网络状况
📊 TCP连接建立与认证流程
在server/src/server.cpp中,ServerStatus实现了完整的TCP连接管理:
int CServer::NewClientCallback(int ClientID, void *pUser)
{
// 建立连接
m_Network.Send(ClientID, "Authentication required:");
return 0;
}
🎯 丢包率计算算法详解
ServerStatus使用滑动窗口算法计算丢包率,在clients/client-linux.py中实现了:
def _ping_thread(host, mark, port):
lostPacket = 0
packet_queue = Queue(maxsize=PING_PACKET_HISTORY_LEN)
while True:
try:
# 发送探测包并计算延迟
socket.create_connection((IP, port), timeout=1).close()
pingTime[mark] = int((timeit.default_timer() - b) * 1000)
packet_queue.put(1)
except socket.error:
lostPacket += 1
packet_queue.put(0)
# 计算丢包率
lostRate[mark] = float(lostPacket) / packet_queue.qsize()
🔧 系统指标采集机制
ServerStatus通过以下方式采集系统关键指标:
- CPU使用率:读取/proc/stat计算差值
- 内存信息:解析/proc/meminfo获取详细数据
- 网络流量:监控/proc/net/dev中的网络接口统计
- 磁盘使用:使用df命令获取硬盘空间信息
⚡ 多线程并发处理
系统采用多线程架构,在clients/client-linux.py中:
def get_realtime_data():
t1 = threading.Thread(target=_ping_thread, args=(CU, '10010', PROBEPORT))
t2 = threading.Thread(target=_ping_thread, args=(CT, '189', PROBEPORT))
t3 = threading.Thread(target=_ping_thread, args=(CM, '10086', PROBEPORT))
🛡️ 网络安全与稳定性保障
ServerStatus内置多重安全机制:
- 连接超时处理:5秒认证超时,15秒数据超时
- IP封禁系统:防止恶意连接和DDoS攻击
- 数据完整性校验:确保监控数据的准确性
📈 监控数据可视化
通过web/index.html提供的Web界面,用户可以直观查看:
- 服务器在线状态
- 实时网络流量
- CPU和内存使用率
- 网络延迟和丢包率
ServerStatus的网络监控原理结合了TCP协议、多线程编程和系统监控技术,为运维人员提供了全面可靠的服务器状态监控方案。💪
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
533
3.75 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
67
20
暂无简介
Dart
772
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
341
405
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
596
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178