HertzBeat项目中的Linux进程监控异常问题分析与解决方案
问题背景
在开源监控系统HertzBeat中,用户报告了一个关于Linux进程监控的重要问题:当被监控的进程被kill命令终止后,系统未能及时发出警报通知。这种情况在实际生产环境中可能导致严重的运维隐患,因为管理员无法及时获知关键进程的异常终止。
问题分析
通过分析用户提供的截图和问题描述,我们可以确定这是一个监控逻辑设计上的缺陷。默认的Linux进程监控模板在实现上存在以下技术问题:
-
监控指标设计缺陷:原始模板可能过于关注进程的运行指标(如CPU、内存使用率等),而忽略了进程存活状态这一基础监控点。
-
告警触发机制不完善:当进程不存在时,系统未能将其识别为异常状态,导致告警规则未被触发。
-
数据采集逻辑不足:SSH命令执行结果处理可能没有充分考虑进程不存在的情况,导致无法正确判断进程状态。
解决方案
针对这一问题,HertzBeat社区提供了改进后的监控模板。新模板通过以下技术改进解决了进程异常退出的监控问题:
-
增强的基础信息采集:在basic指标组中,通过改进的ps命令组合,不仅采集进程的运行指标,还确保能够准确判断进程是否存在。
-
多维度监控设计:模板包含了四个指标组(basic、mem、other、io),其中basic指标组作为基础可用性指标(priority=0),只有它采集成功才会继续其他指标的采集。
-
精确的进程匹配:使用
ps -ef|grep '进程名'|grep -v grep
的组合命令,确保准确匹配目标进程,避免误判。 -
全面的信息采集:除了进程存活状态,还采集了PID、用户、CPU使用率、内存使用率、物理内存占用、运行命令等关键信息。
技术实现细节
改进后的模板在技术实现上有几个关键点值得注意:
-
SSH命令优化:使用awk命令处理ps输出,确保命令行的完整采集(包括带空格的参数)。
-
多行解析:设置parseType为multiRow,支持采集多个匹配进程的信息。
-
单位转换:通过units配置将物理内存的KB单位自动转换为MB,提高可读性。
-
异常处理:脚本中加入了
[ -n "$output" ]
判断,确保进程不存在时有明确的输出。
部署建议
对于需要使用此功能的用户,建议:
-
完全替换现有的Linux进程监控模板,使用社区提供的新版本。
-
在配置监控项时,确保"进程名称"参数准确匹配目标进程。
-
根据实际环境调整SSH连接参数(如超时时间、连接复用等)。
-
在告警规则中设置对basic指标组的监控,确保能够捕获进程不存在的异常情况。
总结
HertzBeat通过改进Linux进程监控模板,有效解决了进程异常退出无法告警的问题。这一改进体现了开源社区对监控系统可靠性的持续追求,也为用户提供了更加完善的进程监控解决方案。新模板不仅解决了基础的功能问题,还通过多维度的监控指标设计,为用户提供了更全面的进程运行状态视图。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~042CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-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。00openHiTLS
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!C0298- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









