NUT项目在树莓派上配置NOTIFYCMD通知功能的实践指南
2025-06-28 08:08:37作者:庞眉杨Will
背景介绍
NUT(Network UPS Tools)是广泛使用的UPS电源管理工具套件,其中的upsmon守护进程可以通过NOTIFYCMD配置自定义通知脚本。在实际部署中,很多用户会遇到通知脚本执行权限和邮件发送的问题。
典型问题现象
在树莓派Bullseye系统上部署NUT时,虽然SSH终端能收到UPS断电通知,但配置的邮件通知脚本未能正常工作。具体表现为:
- 通知脚本已正确放置在/etc/nut目录
- 脚本权限设置为774(root:nut)
- MSMTP邮件客户端单独测试正常
根本原因分析
经过排查发现两个关键问题点:
- 用户上下文问题:
- upsmon默认以nut用户身份运行
- 但脚本和邮件客户端的执行涉及用户权限继承
- 系统未创建nut用户导致权限链断裂
- 邮件服务器限制:
- 部分邮件服务商会拒绝来自root用户的发信请求
- 需要配置合适的发件人身份
解决方案
方案一:调整运行用户
修改/etc/nut/upsmon.conf中的配置:
RUN_AS_USER <系统有效用户>
替换为系统中实际存在的、有邮件发送权限的用户
方案二:完善权限配置
- 创建nut系统用户:
sudo useradd -r -s /bin/false nut
- 配置sudo权限:
echo 'nut ALL=(ALL) NOPASSWD: /usr/bin/msmtp' >> /etc/sudoers
- 修改通知脚本:
#!/bin/bash
EMAIL='your@email.com'
printf "Subject: NUT ALERT\n\nUPS: $UPSNAME\nAlert: $NOTIFYTYPE" | sudo -u <有效用户> msmtp $EMAIL
最佳实践建议
- 脚本调试技巧:
- 可先测试直接以目标用户身份运行脚本
- 使用
sudo -u nut /path/to/script.sh模拟运行环境
- 邮件配置验证:
echo "Test" | msmtp -v your@email.com
- 日志检查:
- 查看/var/log/syslog中的nut相关日志
- 检查邮件客户端日志(~/.msmtp.log)
总结
NUT的通知功能配置需要注意运行上下文和权限继承问题。通过合理配置运行用户和邮件客户端权限,可以确保UPS状态变化时及时收到通知。对于树莓派等嵌入式设备,建议使用轻量级邮件客户端如msmtp,并注意服务商对发件人的限制策略。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.71 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
759
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
暂无简介
Dart
598
132
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
1.03 K
460
🎉 (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
1.06 K
616
Ascend Extension for PyTorch
Python
141
170
仓颉编程语言命令行工具,包括仓颉包管理工具、仓颉格式化工具、仓颉多语言桥接工具及仓颉语言服务。
C++
55
737
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++
634
232