Network UPS Tools (NUT) 中 systemd 日志重复问题的分析与解决
2025-06-28 23:30:44作者:尤辰城Agatha
问题背景
在 Network UPS Tools (NUT) 项目中,当以 systemd 服务单元形式运行 NUT 守护进程时,系统日志中会出现大量重复的日志条目。这个问题主要影响以下组件:
- nut-driver(设备驱动控制器)
- nut-server(upsd 服务)
- 部分情况下也影响 nut-monitor(upsmon 服务)
现象描述
日志重复表现为同一消息会以两种不同的标签格式出现:
- 以 systemd 单元名称为前缀(如
nut-driver@eco650) - 以实际守护进程名称为前缀(如
usbhid-ups或upsd)
典型示例:
Apr 13 13:38:55 pve nut-driver@eco650[1730853]: Running as foreground process...
Apr 13 13:38:55 pve usbhid-ups[1730853]: Running as foreground process...
根本原因分析
经过深入分析,这个问题主要由以下因素共同导致:
-
systemd 的日志收集机制:systemd 会同时捕获:
- 进程的标准错误输出(stderr)
- 通过 syslog 接口发送的日志
-
NUT 的日志设计:NUT 代码中许多日志函数(如
upslogx()和upsdebugx())会同时向多个输出渠道发送日志消息 -
守护进程化过程:在 daemonize 过程中,日志输出行为可能发生变化,导致重复
技术影响
这种日志重复会带来以下问题:
- 日志文件体积膨胀
- 日志可读性下降
- 调试时增加干扰
- 可能影响日志分析系统的准确性
解决方案
项目维护者通过以下方式解决了该问题:
-
调整 systemd 单元配置:
- 优化日志收集策略
- 避免同时捕获 stderr 和 syslog
-
代码层面的改进:
- 优化日志输出逻辑
- 确保在 systemd 环境下使用最合适的日志渠道
实施效果
修复后:
- 日志条目变得清晰简洁
- 系统资源使用更高效
- 维护和调试体验显著改善
最佳实践建议
对于使用 NUT 的系统管理员:
- 定期更新到包含此修复的最新版本
- 检查 systemd 日志配置
- 根据实际需求调整日志级别
- 监控日志系统性能
总结
这个问题的解决展示了开源社区如何通过协作来改进系统工具的可用性。NUT 团队对 systemd 集成问题的快速响应,确保了用户能够获得更优质的监控体验。
对于系统管理员而言,理解这类日志问题的成因有助于更好地配置和维护 UPS 监控系统,确保电力故障时的系统可靠性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler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。C027
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
423
3.25 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
262
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++
689
331
暂无简介
Dart
686
160
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
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥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
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
667
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869