FIB-Lab Server Monitor

面向实验室多服务器环境的轻量级资源监控平台。系统通过 SSH 定期采集 CPU、内存和 GPU 数据，按主机与年份写入 SQLite，并通过 Web 界面提供实时状态、历史趋势、跨服务器用量统计和存储空间查询。

功能概览

• 仪表盘：集中展示各服务器当前的 CPU、内存与 GPU 显存状态。
• 用户资源：查看各用户当前占用的 CPU、内存和显存；可选用中文名称展示用户。
• 磁盘空间：实时执行远端 df，以卡片和进度条展示各文件系统的容量与剩余空间。
• 资源用量：选择多台服务器与时间范围，流式统计每位用户的累计用量和峰值用量。
• 历史趋势：流式读取较长时间范围内的 CPU、内存与各 GPU 使用曲线。
• 存储占用：展示远端预先生成的用户目录占用统计。
• 端口审计：经 TOTP 验证后，使用独立管理员私钥查询监听端口、PID 与进程信息。
• 主机地址：经 TOTP 验证后查询各服务器的解析地址。

用户资源	磁盘空间

资源用量	历史趋势

工作方式

collector.py 为每台服务器启动独立采集线程，并将快照保存到：

data/{host}/{year}.db

web_server.py 提供 FastAPI 接口和静态前端。两个进程共享 data/、config/ 与 log/，可以由 Docker Compose 一并运行。

快速部署

1. 准备配置

cp config/hosts.example.yml config/hosts.yml
mkdir -p data log

编辑 config/hosts.yml：

server1:
  hostname: server1.example.com
  port: 22
  username: monitor
  allow_agent: true

采集账户需要能够读取系统负载、进程、内存、GPU 和文件系统信息。若需通过跳板机连接，可增加 jumper：

server1:
  hostname: 192.168.1.20
  port: 22
  username: monitor
  allow_agent: true
  jumper:
    hostname: gateway.example.com
    port: 22
    username: monitor
    allow_agent: true

用户名映射是可选配置。不创建 config/mapping.json 时，界面直接显示系统用户名；如需映射，可执行：

cp config/mapping.example.json config/mapping.json

文件格式如下：

{
  "alice": "张三",
  "bob": "李四"
}

2. 启动服务

docker compose up -d --build

默认监听 http://127.0.0.1:9805。对外发布时，建议使用 HTTPS 反向代理。

项目不会读取 .env 文件。若需要管理员功能，请在启动 Compose 前通过 shell 或部署平台设置 TOTP_SECRET。

管理员功能

生成 TOTP Base32 密钥：

python -c "import pyotp; print(pyotp.random_base32())"
export TOTP_SECRET='生成的密钥'
docker compose up -d

未设置 TOTP_SECRET 时，普通监控功能不受影响，管理员接口返回 503。

端口审计还需要一把能够登录目标服务器的独立管理员 SSH 私钥。在 docker-compose.yml 中取消对应挂载的注释并修改宿主机路径：

- /path/to/admin/id_rsa:/run/secrets/servermonitor_admin_ssh_key:ro

未挂载该私钥时，端口审计不可用。请为私钥设置严格权限，并避免与日常登录密钥共用。

统计口径

累计资源用量按相邻样本的时间差积分，而不是直接累加采样值：

累计用量 += 当前样本值 × 相邻样本时间差

CPU 的累计单位为 Core·h，内存与显存的累计单位为 GiB·h。相邻样本间隔超过 5 分钟时，该区间不计入累计值，避免采集服务中断后将旧状态外推到整个空档期。

项目结构

collector.py                 数据采集入口
web_server.py                Web 服务入口
config/                      主机配置、可选用户名映射及示例
data/{host}/{year}.db        SQLite 历史数据
src/monitor/                 CPU、内存和 GPU 采集模块
src/utils/                   SSH 与日志工具
src/web/                     Web 辅助代码与前端资源

本地运行

需要 Python 3.13，以及远端常见 Linux 工具 top、ps、df 和 nproc；GPU 采集还需要 nvidia-smi。

python -m pip install -r requirements.txt
python collector.py

另开一个终端启动 Web 服务：

uvicorn web_server:app --host 127.0.0.1 --port 8000

数据与安全

• data/ 中的 SQLite 数据可能包含用户名和进程资源信息，不应公开。
• config/hosts.yml、config/mapping.json、SSH 私钥与本地日志均被 Git 和 Docker 构建上下文排除。
• 建议定期备份 data/，并在升级或迁移前验证备份可恢复。
• 管理员 TOTP 通过 X-TOTP-Code 请求头传递，避免出现在 URL 和常规访问日志中。

发布前检查

python -m compileall -q web_server.py collector.py src
node --check src/web/templates/js/dashboard.js
node --check src/web/templates/js/history.js
node --check src/web/templates/js/usage.js
docker compose config
git diff --check