HestiaCP 新功能:v-list-all-web-domains 命令解析与实现思路
2025-06-18 11:09:42作者:秋泉律Samson
背景介绍
在 HestiaCP 控制面板的日常运维中,管理员经常需要查看服务器上所有用户的网站域名信息。传统做法是通过组合命令实现:首先使用 v-list-users 列出所有用户,然后对每个用户分别执行 v-list-web-domains <user> 获取域名信息。这种方式在用户数量较多时效率低下,且操作繁琐。
功能需求
为了解决上述问题,社区提出了 v-list-all-web-domains 新命令的开发需求。该命令将实现以下核心功能:
- 单次调用即可获取所有用户的网站域名信息
- 支持多种输出格式(shell/plain/csv/json)
- 包含域名所属用户信息
- 保留与现有命令一致的数据结构
技术实现分析
数据获取方式
原始方案中采用了直接解析系统用户文件获取用户列表的方法,但社区成员指出这种方式存在潜在风险,可能产生误报。更安全的做法是:
users=$(v-list-users plain | awk '{ print $1 }')
这种方法直接调用 HestiaCP 内置命令,确保用户列表的准确性。
多格式输出实现
命令应支持四种标准输出格式:
- Shell格式:表格化输出,适合终端查看
- Plain格式:制表符分隔,便于脚本处理
- CSV格式:逗号分隔值,兼容电子表格
- JSON格式:结构化数据,适合API调用
每种格式都应包含完整的域名信息,包括:
- 域名名称
- 所属用户
- IP地址(IPv4/IPv6)
- 文档根目录
- 磁盘使用量
- 带宽使用量
- SSL状态
- 暂停状态等
性能优化考虑
相比循环调用 v-list-web-domains,直接解析用户配置文件可能更高效。但需要权衡:
- 直接解析文件减少了命令调用开销
- 使用内置命令确保兼容性和稳定性
- 大数据量时内存占用问题
最佳实践建议
- 统一使用内置命令:优先调用
v-list-users和v-list-web-domains确保兼容性 - 错误处理:对每个用户目录进行存在性检查
- 输出标准化:保持与现有命令一致的字段顺序和命名
- 内存管理:大数据集时考虑流式处理而非全量加载
扩展应用场景
该功能的实现模式可扩展至其他资源类型:
- 邮件域名 (
v-list-all-mail-domains) - DNS域名 (
v-list-all-dns-domains) - 数据库 (
v-list-all-databases)
这种统一查询模式特别适合:
- 批量监控和统计
- 迁移和备份操作
- 安全检查
总结
v-list-all-web-domains 命令的引入将显著提升 HestiaCP 在多用户环境下的管理效率。通过标准化实现和多种输出格式支持,既满足了命令行操作的需求,也为自动化工具提供了友好的接口。开发时应注重与现有命令的兼容性,确保功能的稳定性和可维护性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCR暂无简介Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
AI内容魔方AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03
Spark-Scilit-X1-13BFLYTEK Spark Scilit-X1-13B is based on the latest generation of iFLYTEK Foundation Model, and has been trained on multiple core tasks derived from scientific literature. As a large language model tailored for academic research scenarios, it has shown excellent performance in Paper Assisted Reading, Academic Translation, English Polishing, and Review Generation, aiming to provide efficient and accurate intelligent assistance for researchers, faculty members, and students.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile013
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
1 freeCodeCamp英语课程填空题提示缺失问题分析2 freeCodeCamp全栈开发课程中React实验项目的分类修正3 freeCodeCamp音乐播放器项目中的函数调用问题解析4 freeCodeCamp课程页面空白问题的技术分析与解决方案5 freeCodeCamp全栈开发课程中测验游戏项目的参数顺序问题解析6 freeCodeCamp 课程中关于角色与职责描述的语法优化建议 7 freeCodeCamp全栈开发课程中React组件导出方式的衔接问题分析8 freeCodeCamp英语课程视频测验选项与提示不匹配问题分析9 freeCodeCamp Cafe Menu项目中link元素的void特性解析10 freeCodeCamp课程中屏幕放大器知识点优化分析
最新内容推荐
CVE-2024-38077伪代码修复版EXP资源详解:Windows远程桌面授权服务问题利用指南 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 RadiAnt DICOM Viewer 2021.2:专业医学影像阅片软件的全面指南 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 中兴e读zedx.zed文档阅读器V4.11轻量版:专业通信设备文档阅读解决方案 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
6
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
242
2.38 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
115
86
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
405
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
216
291
Ascend Extension for PyTorch
Python
79
113
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
122
97
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
34
71
暂无简介
Dart
539
118
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++
590
119