作为一位 Linux 管理员，你需要跟踪所有用户的活动。当服务器发生故障时，你可以分析和查看用户活动，以便寻找问题的根源。监控 Linux 用户有多种方式。本指南将专门讨论 GNU 记账工具，这是一项用于监视 Linux 用户活动的实用工具。

什么是记账工具？

记账工具可以提供诸如 Linux 系统中的连接、已执行的程序以及系统资源的使用等有底系统使用信息。这些记账工具可以通过 psacct 或 acct 软件包安装。

psacct 和 acct 实际上是相同的。在基于 RPM 的系统中，它以 psacct 的形式存在；而在基于 DEB 的系统中，它作为 acct 提供。

你可能想知道 psacct 或 acct 工具的作用。通常，用户在命令行的历史记录会保存在他们的 $HOME 目录下的 .bash_history 文件中。有些用户可能会尝试编辑、修改或删除这些历史记录。

然而，即使他们完全 清除了命令行历史，记账工具依然能够获取用户活动信息。这是因为，所有进程记账文件都由 root 用户拥有，而普通用户则无法进行编辑。

Linux 中如何安装 psacct 或 acct

psacct/acct 被打包在多种流行的 Linux 发行版本中。

如果要在 Alpine Linux 中安装 psacct，请运行以下命令：

$ sudo apk add psacct

如果在 Arch Linux 及其变体版本（如 EndeavourOS 和 Manjaro Linux）中安装 acct，请运行以下命令：

$ sudo pacman -S acct

在 Fedora、RHEL 及其衍生版本（如 CentOS、AlmaLinux 和 Rocky Linux）中安装 psacct，请运行以下命令：

$ sudo dnf install psacct

在 RHEL 6 以及更早版本中，你应当使用 yum 命令而非 dnf 来安装 psacct。

$ sudo yum install psacct

在 Debian、Ubuntu 以及 Linux Mint 中，通过如下命令来安装 acct：

$ sudo apt install acct

若在 openSUSE 中安装 acct，则运行：

$ sudo zypper install acct

启动 psacct/acct 服务

要启用并开启 psacct 服务，请执行以下命令：

$ sudo systemctl enable psacct

接着启动 psacct 服务：

$ sudo systemctl start psacct

如果你需要检查 psacct 服务是否已加载和激活，可以运行：

$ sudo systemctl status psacct

在基于 DEB 的系统中，安装完成之后，acct 服务会自动启动。

如果你想验证 acct 服务是否已经启动，可以执行以下命令：

$ sudo systemctl status acct

● acct.service - Kernel process accounting
     Loaded: loaded (/lib/systemd/system/acct.service; enabled; vendor preset: enabled)
     Active: active (exited) since Thu 2022-10-13 16:06:35 IST; 28s ago
       Docs: man:accton(8)
    Process: 3241 ExecStart=/usr/sbin/accton /var/log/account/pacct (code=exited, status=0/SUCCESS)
   Main PID: 3241 (code=exited, status=0/SUCCESS)
        CPU: 879us

Oct 13 16:06:35 ubuntu2204 systemd[1]: Starting Kernel process accounting...
Oct 13 16:06:35 ubuntu2204 accton[3241]: Turning on process accounting, file set to '/var/log/account/pacct'.
Oct 13 16:06:35 ubuntu2204 systemd[1]: Finished Kernel process accounting.

利用 psacct 或 acct 来监测 Linux 中的用户活动

psacct（进程记账）软件包包含以下用来监测用户和进程活动的工具：

• ac - 提供用户登录时间的统计信息。
• lastcomm - 展示先前执行过的命令的信息。
• accton - 开启或关闭进程记账。
• dump-acct - 把 accton 的输出文件转化为易读的格式。
• dump-utmp - 以易读的方式打印 utmp 文件。
• sa - 汇总信息，关于先前执行的命令。

现在就让我们一起了解如何通过每个工具来监控 Linux 用户的活动。

1、使用 ac 命令

ac 工具可以为你提供以小时为单位的连接时间报告，这样你就能知道用户或一组用户连接到系统的时长。

1.1、展示所有用户的总连接时间

$ ac

上述命令会显示所有用户的总连接时间（单位为小时）。

total       52.91

1.2、按日期排序显示所有用户的总连接时间

你可以通过使用 -d 参数，按日期排序显示所有用户的连接时间，操作如下：

$ ac -d

示例输出：

May 11    total        4.29
May 13    total        3.23
May 14    total        7.66
May 15    total        8.97
May 16    total        0.52
May 20    total        4.09
May 24    total        1.32
Jun  9    total       15.18
Jun 10    total        2.97
Jun 22    total        2.61
Jul 19    total        1.95
Today    total        0.29

1.3、获取各个用户的总连接时间

使用 -p 参数，你可以查看每位用户各自在系统中总的连接时长。

$ ac -p

示例输出：

ostechnix                           52.85
root                                 0.51
total       53.36

1.4、显示指定用户的总连接时间

你还可以显示特定用户的总登录时间。

$ ac ostechnix

示例输出：

total       52.95

1.5、显示特定用户各日期的总连接时间

要按日期查看某个用户的登录时间，可以运行：

$ ac -d ostechnix

示例输出：

May 11    total        4.29
May 13    total        3.23
May 14    total        7.66
May 15    total        8.97
May 16    total        0.01
May 20    total        4.09
May 24    total        1.32
Jun  9    total       15.18
Jun 10    total        2.97
Jun 22    total        2.61
Jul 19    total        1.95
Today    total        0.68

如需更多详情，可参考手册页面。

$ man ac

2、lastcomm 命令使用示例

lastcomm 工具用于列出过去执行过的命令，它会按执行的最近程度将命令列在前面。

2.1、展示过去执行的命令

$ lastcomm

示例输出：

systemd-hostnam  S     root     __         0.06 secs Thu Oct 13 17:21
systemd-localed  S     root     __         0.06 secs Thu Oct 13 17:22
bash              F    ostechni pts/1      0.00 secs Thu Oct 13 17:22
awk                    ostechni pts/1      0.00 secs Thu Oct 13 17:22
bash              F    ostechni pts/1      0.00 secs Thu Oct 13 17:22
uname                  ostechni pts/1      0.00 secs Thu Oct 13 17:22
bash              F    ostechni pts/1      0.00 secs Thu Oct 13 17:22
sed                    ostechni pts/1      0.00 secs Thu Oct 13 17:22
bash              F    ostechni pts/1      0.00 secs Thu Oct 13 17:22
bash              F    ostechni pts/1      0.00 secs Thu Oct 13 17:22
grep                   ostechni pts/1      0.00 secs Thu Oct 13 17:22
bash              F    ostechni pts/1      0.00 secs Thu Oct 13 17:22
bash              F    ostechni pts/1      0.00 secs Thu Oct 13 17:22
grep                   ostechni pts/1      0.00 secs Thu Oct 13 17:22
bash              F    ostechni pts/1      0.00 secs Thu Oct 13 17:22
bash              F    ostechni pts/1      0.00 secs Thu Oct 13 17:22
[...]

2.2、打印特定用户先前执行的命令

上述命令显示的是所有用户的命令。要显示特定用户以前执行的命令，可以使用下面的命令：

$ lastcomm ostechnix

示例输出：

less                   ostechni pts/1      0.00 secs Thu Oct 13 17:26
lastcomm               ostechni pts/1      0.00 secs Thu Oct 13 17:26
lastcomm               ostechni pts/1      0.00 secs Thu Oct 13 17:26
lastcomm               ostechni pts/1      0.00 secs Thu Oct 13 17:26
gdbus                X ostechni __         0.00 secs Thu Oct 13 17:24
lastcomm               ostechni pts/1      0.00 secs Thu Oct 13 17:24
ac                     ostechni pts/1      0.00 secs Thu Oct 13 17:24
update-notifier   F    ostechni __         0.00 secs Thu Oct 13 17:23
apport-checkrep        ostechni __         0.06 secs Thu Oct 13 17:23
apport-checkrep        ostechni __         0.05 secs Thu Oct 13 17:23
systemctl              ostechni __         0.00 secs Thu Oct 13 17:23
apt-check              ostechni __         0.81 secs Thu Oct 13 17:23
dpkg                   ostechni __         0.00 secs Thu Oct 13 17:23
ischroot               ostechni __         0.00 secs Thu Oct 13 17:23
dpkg                   ostechni __         0.00 secs Thu Oct 13 17:23
[...]

2.3、打印特定命令的执行次数

你还可以查看特定命令被执行的次数。

$ lastcomm apt

示例输出：

apt              S     root     pts/2      0.70 secs Thu Oct 13 16:06
apt               F    root     pts/2      0.00 secs Thu Oct 13 16:06
apt               F    root     pts/2      0.00 secs Thu Oct 13 16:06

如上述输出所示，root 用户执行了 apt 命令三次。

更详细的信息，可参考手册页：

$ man lastcomm

3、sa 命令示例

sa 实用程序将总结关于先前执行的命令的信息。

3.1、打印所有命令的总结

$ sa

示例输出：

1522    1598.63re       0.23cp         0avio     32712k
    139     570.90re       0.05cp         0avio     36877k   ***other*
     38     163.63re       0.05cp         0avio    111445k   gdbus
      3       0.05re       0.04cp         0avio     12015k   apt-check
     27     264.27re       0.02cp         0avio         0k   kworker/dying*
      2      51.87re       0.01cp         0avio   5310464k   Docker Desktop
      5       0.03re       0.01cp         0avio       785k   snap-confine
      8      59.48re       0.01cp         0avio     85838k   gmain
      5     103.94re       0.01cp         0avio    112720k   dconf worker
     24       3.38re       0.00cp         0avio      2937k   systemd-udevd*
      7       0.01re       0.00cp         0avio     36208k   5
      3       1.51re       0.00cp         0avio      3672k   systemd-timedat
      2       0.00re       0.00cp         0avio     10236k   apport-checkrep
      2       0.01re       0.00cp         0avio   4316160k   ThreadPoolForeg*
      2       0.00re       0.00cp         0avio      8550k   package-data-do
      3       0.79re       0.00cp         0avio      2156k   dbus-daemon
     12       0.00re       0.00cp         0avio     39631k   ffmpeg
[...]

3.2、查看进程数量和 CPU 分钟数

要打印基于每个用户的进程数量和 CPU 分钟数，运行带 -m 标志的 sa 命令：

$ sa -m

示例输出：

1525    1598.63re       0.23cp         0avio     32651k
root                                  561     647.23re       0.09cp         0avio      3847k
ostechnix                             825     780.79re       0.08cp         0avio     47788k
gdm                                   117      13.43re       0.06cp         0avio     63715k
colord                                  2      52.01re       0.00cp         0avio     89720k
geoclue                                 1       1.01re       0.00cp         0avio     70608k
jellyfin                               12       0.00re       0.00cp         0avio     39631k
man                                     1       0.00re       0.00cp         0avio      3124k
kernoops                                4     104.12re       0.00cp         0avio      3270k
sshd                                    1       0.05re       0.00cp         0avio      3856k
whoopsie                                1       0.00re       0.00cp         0avio      8552k

3.3、打印用户 ID 和命令名称

对于账户文件中的每个命令，使用 -u 标志打印用户 ID 和命令名称。

$ sa -u

示例输出：

root       0.00 cpu      693k mem      0 io accton          
root       0.00 cpu     3668k mem      0 io systemd-tty-ask 
root       0.00 cpu     3260k mem      0 io systemctl       
root       0.01 cpu     3764k mem      0 io deb-systemd-inv 
root       0.00 cpu      722k mem      0 io acct.postinst   
root       0.00 cpu      704k mem      0 io rm              
root       0.00 cpu      939k mem      0 io cp              
root       0.00 cpu      704k mem      0 io rm              
root       0.00 cpu      951k mem      0 io find            
root       0.00 cpu      911k mem      0 io gzip            
root       0.00 cpu      722k mem      0 io sh              
root       0.00 cpu      748k mem      0 io install-info    
root       0.00 cpu      911k mem      0 io gzip            
[...]

如需更多详细信息，请参考手册页：

$ man sa

4、dump-acct 和 dump-utmp 命令

dump-acct 实用工具将 accton 格式的输出文件显示为人类可读的格式。

$ dump-acct /var/account/pacct

dump-utmp 将 utmp 文件显示为人类可读的格式。

$ dump-utmp /var/run/utmp

如需了解更多详情，请参考手册页：

$ man dump-acct

$ man dump-utmp

5、accton 命令

accton 命令将允许你开启或关闭记账。

要开启进程记账，请运行：

$ accton on

要关闭它，运行：

$ accton off

如需了解更多详情，请参考手册页：

$ man accton

总结

每个 Linux 管理员都应该知道 GNU 记账实用程序，以便注意所有用户的行为。在故障排除时，这些实用程序会非常有帮助。

资源

• GNU 记账实用程序官网

（题图：MJ/da3f7e79-2a53-4121-a2ed-d63a22c3d3f4）

via: https://ostechnix.com/monitor-user-activity-linux/

作者：sk 选题：lkxed 译者：ChatGPT 校对：wxy

本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出

使用 Python 制作一个 API 来监控你的树莓派硬件，并使用 Appsmith 建立一个仪表盘。

如果你想知道你的树莓派的性能如何，那么你可能需要一个树莓派的仪表盘。在本文中，我将演示如何快速构建一个按需监控仪表盘，以实时查看你的树莓派的 CPU 性能、内存和磁盘使用情况，并根据需要随时添加更多视图和操作。

如果你已经使用 Appsmith，你还可以直接导入 示例应用程序 并开始使用。

Appsmith

Appsmith 是一个开源的 低代码 应用构建工具，帮助开发人员轻松快速地构建内部应用，如仪表盘和管理面板。它是一个用于仪表盘的很好选择，并减少了传统编码方法所需的时间和复杂性。

在此示例的仪表盘中，我显示以下统计信息：

• CPU

  • 占用百分比
  • 频率或时钟速度
  • 计数
  • 温度

• 内存

  • 占用百分比
  • 可用内存百分比
  • 总内存
  • 空闲内存

• 磁盘

  • 磁盘使用百分比
  • 绝对磁盘空间使用量
  • 可用磁盘空间
  • 总磁盘空间

创建一个端点

你需要一种从树莓派获取这些数据并传递给 Appsmith 的方法。psutil 是一个用于监控和分析的 Python 库，而 Flask-RESTful 是一个创建 REST API 的 Flask 扩展。

Appsmith 每隔几秒钟调用 REST API 以自动刷新数据，并以 JSON 对象作为响应，其中包含所有所需的统计信息，如下所示：

{ "cpu_count": 4,
"cpu_freq": [
600.0,
600.0,
1200.0 ],
"cpu_mem_avail": 463953920,
"cpu_mem_free": 115789824,
"cpu_mem_total": 971063296,
"cpu_mem_used": 436252672,
"cpu_percent": 1.8,
"disk_usage_free": 24678121472,
"disk_usage_percent": 17.7,
"disk_usage_total": 31307206656,
"disk_usage_used": 5292728320,
"sensor_temperatures": 52.616 }

1、设置 REST API

如果你的树莓派尚未安装 Python，请在树莓派上打开终端并运行此安装命令：

$ sudo apt install python3

现在为你的开发设置一个 Python 虚拟环境：

$ python -m venv PiData

接下来，激活该环境。你必须在重新启动树莓派后执行此操作。

$ source PiData/bin/activate
$ cd PiData

为了安装 Flask、Flask-RESTful 和以后需要的依赖项，请在你的 Python 虚拟环境中创建一个名为 requirements.txt 的文件，并将以下内容添加到其中：

flask
flask-restful
gunicorn

保存文件，然后使用 pip 一次性安装它们。你必须在重新启动树莓派后执行此操作。

(PyData)$ python -m pip install -r requirements.txt

接下来，创建一个名为 pi_stats.py 的文件来存放使用 psutil 检索树莓派系统统计信息的逻辑。将以下代码粘贴到 pi_stats.py 文件中：

from flask import Flask
from flask_restful import Resource, Api
import psutil
app = Flask(__name__)

api = Api(app)
class PiData(Resource):
    def get(self):
        return "RPI Stat dashboard"

api.add_resource(PiData, '/get-stats')

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

这段代码的作用如下：

• 使用 app = Flask(name) 来定义嵌套 API 对象的应用程序。
• 使用 Flask-RESTful 的 API 方法 来定义 API 对象。
• 在 Flask-RESTful 中将 PiData 定义为具体的 Resource 类 ，以公开每个支持的 HTTP 方法。
• 使用 api.add_resource(PiData, '/get-stats') 将资源 PiData 附加到 API 对象 api。
• 每当你访问 URL /get-stats 时，将返回 PiData 作为响应。

2、使用 psutil 读取统计信息

要从你的树莓派获取统计信息，你可以使用 psutil 提供的这些内置函数：

• cpu_percentage、cpu_count、cpu_freq 和 sensors_temperatures 函数分别用于获取 CPU 的占用百分比、计数、时钟速度和温度。sensors_temperatures 报告了与树莓派连接的所有设备的温度。要仅获取 CPU 的温度，请使用键 cpu-thermal。
• virtual_memory 函数可返回总内存、可用内存、已使用内存和空闲内存的统计信息（以字节为单位）。
• disk_usage 函数可返回总磁盘空间、已使用空间和可用空间的统计信息（以字节为单位）。

将所有函数组合到一个 Python 字典中的示例如下：

system_info_data = {
'cpu_percent': psutil.cpu_percent(1),
'cpu_count': psutil.cpu_count(),
'cpu_freq': psutil.cpu_freq(),
'cpu_mem_total': memory.total,
'cpu_mem_avail': memory.available,
'cpu_mem_used': memory.used,
'cpu_mem_free': memory.free,
'disk_usage_total': disk.total,
'disk_usage_used': disk.used,
'disk_usage_free': disk.free,
'disk_usage_percent': disk.percent,
'sensor_temperatures': psutil.sensors_temperatures()['cpu-thermal'][0].current,
}

下一节将使用该字典。

3、从 Flask-RESTful API 获取数据

为了在 API 响应中看到来自树莓派的数据，请更新 pi_stats.py 文件，将字典 system_info_data 包含在 PiData 类中：

from flask import Flask
from flask_restful import Resource, Api
import psutil
app = Flask(__name__)
api = Api(app)

class PiData(Resource):
    def get(self):
        memory = psutil.virtual_memory()
        disk = psutil.disk_usage('/')
        system_info_data = {
            'cpu_percent': psutil.cpu_percent(1),
            'cpu_count': psutil.cpu_count(),
            'cpu_freq': psutil.cpu_freq(),
            'cpu_mem_total': memory.total,
            'cpu_mem_avail': memory.available,
            'cpu_mem_used': memory.used,
            'cpu_mem_free': memory.free,
            'disk_usage_total': disk.total,
            'disk_usage_used': disk.used,
            'disk_usage_free': disk.free,
            'disk_usage_percent': disk.percent,
            'sensor_temperatures': psutil.sensors_temperatures()['cpu-thermal'][0].current, }

    return system_info_data

api.add_resource(PiData, '/get-stats')

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

你的脚本已经就绪，下面运行 PiData.py：

$ python PyData.py
 * Serving Flask app "PiData" (lazy loading)
 * Environment: production
 WARNING: This is a development server. Do not run this in a production environment.
 
 * Debug mode: on
 * Running on http://127.0.0.1:5000 (Press CTRL+C to quit)
 * Restarting with stat
 * Debugger is active!

你有了一个可以工作的 API。

4、将 API 提供给互联网

你可以在本地网络中与 API 进行交互。然而，要在互联网上访问它，你必须在防火墙中打开一个端口，并将传入的流量转发到由 Flask 提供的端口。然而，正如你的测试输出建议的那样，在 Flask 中运行 Flask 应用程序仅适用于开发，而不适用于生产。为了安全地将 API 提供给互联网，你可以使用安装过程中安装的 gunicorn 生产服务器。

现在，你可以启动 Flask API。每次重新启动树莓派时都需要执行此操作。

$ gunicorn -w 4 'PyData:app'
Serving on http://0.0.0.0:8000

要从外部世界访问你的树莓派，请在网络防火墙中打开一个端口，并将流量定向到你树莓派的 IP 地址，端口为 8000。

首先，获取树莓派的内部 IP 地址：

$ ip addr show | grep inet

内部 IP 地址通常以 10 或 192 或 172 开头。

接下来，你必须配置防火墙。通常，你从互联网服务提供商（ISP）获取的路由器中嵌入了防火墙。通常，你可以通过网络浏览器访问家用路由器。路由器的地址有时会打印在路由器的底部，它以 192.168 或 10 开头。不过，每个设备都不同，因此我无法告诉你需要点击哪些选项来调整设置。关于如何配置防火墙的完整描述，请阅读 Seth Kenlon 的文章 《打开端口并通过你的防火墙路由流量》。

或者，你可以使用 localtunnel 来使用动态端口转发服务。

一旦你的流量到达树莓派，你就可以查询你的 API：

$ curl https://example.com/get-stats
{
   "cpu_count": 4,
   "cpu_freq": [
      600.0,
      600.0,
      1200.0 ],
   "cpu_mem_avail": 386273280,
   ...

如果你已经执行到这一步，那么最困难的部分已经过去了。

5、重复步骤

如果你重新启动了树莓派，你必须按照以下步骤进行操作：

• 使用 source 重新激活 Python 环境
• 使用 pip 刷新应用程序的依赖项
• 使用 gunicorn 启动 Flask 应用程序

你的防火墙设置是持久的，但如果你使用了 localtunnel，则必须在重新启动后启动新的隧道。

如果你愿意，可以自动化这些任务，但那是另一个教程的内容。本教程的最后一部分是在 Appsmith 上构建一个用户界面，使用拖放式小部件和一些 JavaScript，将你的树莓派数据绑定到用户界面。相信我，从现在开始很容易！

在 Appsmith 上构建仪表盘

要制作一个像这样的仪表盘，你需要将公开的 API 端点连接到 Appsmith，使用 Appsmith 的小部件库构建用户界面，并将 API 的响应绑定到小部件上。如果你已经使用 Appsmith，你可以直接导入 示例应用程序 并开始使用。

如果你还没有，请 注册 一个免费的 Appsmith 帐户。或者，你可以选择 自托管 Appsmith。

将 API 作为 Appsmith 数据源连接

登录到你的 Appsmith 帐户。

• 在左侧导航栏中找到并点击 “ 查询或 JS QUERIES/JS ” 旁边的 “+” 按钮。
• 点击 “ 创建一个空白 API Create a blank API ”。
• 在页面顶部，将你的项目命名为 “PiData”。
• 获取你的 API 的 URL。如果你使用的是 localtunnel，则是一个 localtunnel.me 地址，总是在末尾添加 /get-stats 以获取统计数据。将其粘贴到页面的第一个空白字段中，然后点击 “RUN” 按钮。

确保在 “ 响应 Response ” 面板中看到成功的响应。

构建用户界面

Appsmith 的界面非常直观，但如果你感到迷失，我建议你查看 在 Appsmith 上构建你的第一个应用程序 教程。

对于标题，将 “ 文本 Text ”、“ 图像 Image ” 和 “ 分隔线 Divider ” 小部件拖放到画布上。将它们排列如下：

“ 文本 Text ” 小部件包含你页面的实际标题。键入比“Raspberry Pi Stats”更酷的内容。

“ 图像 Image ” 小部件用于展示仪表盘的独特标志。你可以使用你喜欢的任何标志。

使用 “ 开关 Switch ” 小部件来切换实时数据模式。在 “ 属性 Property ” 面板中进行配置，以从你构建的 API 获取数据。

对于主体部分，使用来自左侧的小部件库的以下小部件创建一个 CPU 统计信息区域，使用以下小部件：

• 进度条 Progress Bar
• 统计框 Stat Box
• 图表 Chart

对于内存和磁盘统计信息部分，重复相同的步骤。磁盘统计信息部分不需要图表，但如果你能找到用途，那也可以使用它。

你的最终小部件布局应该类似于以下：

最后一步是将 API 的数据绑定到你的小部件上。

将数据绑定到小部件上

返回到画布，并在三个类别的部分中找到你的小部件。首先设置 CPU 统计信息。

要将数据绑定到 “ 进度条 Progress Bar ” 小部件：

• 单击 “ 进度条 Progress Bar ” 小部件，以打开右侧的 “ 属性 Property ” 面板。
• 查找 “ 进度 Progress ” 属性。
• 单击 “JS” 按钮以激活 JavaScript。
• 在 “ 进度 Progress ” 字段中粘贴 {{PiData.data.cpu_percent ?? 0}}。此代码引用了你的 API 的数据流，名为 PiData。Appsmith 将响应数据缓存在 PiData 的 .data 运算符内。键 cpu_percent 包含了 Appsmith 用来显示 CPU 利用率百分比的数据。
• 在 “ 进度条 Progress Bar ” 小部件下方添加一个 “ 文本 Text ” 小部件作为标签。

在 CPU 部分有三个 “ 统计框 Stat Box ” 小部件。将数据绑定到每个小部件的步骤与绑定 “ 进度条 Progress Bar ” 小部件的步骤完全相同，只是你需要从 .data 运算符中绑定不同的数据属性。按照相同的步骤进行操作，但有以下例外：

• 使用 {{${PiData.data.cpu_freq[0]} ?? 0 }} 来显示时钟速度。
• 使用 {{${PiData.data.cpu_count} ?? 0 }} 来显示 CPU 计数。
• 使用 {{${(PiData.data.sensor_temperatures).toPrecision(3)} ?? 0 }} 来显示 CPU 温度数据。

如果一切顺利，你将得到一个漂亮的仪表盘，如下所示：

CPU 利用率趋势图

你可以使用 “ 图表 Chart ” 小部件将 CPU 利用率显示为趋势线，并使其随时间自动更新。

首先，单击小部件，在右侧找到 “ 图表类型 Chart Type ” 属性，并将其更改为 “ 折线图 LINE CHART ”。为了显示趋势线，需要将 cpu_percent 存储在数据点数组中。你的 API 目前将其作为单个时间数据点返回，因此可以使用 Appsmith 的 storeValue 函数（Appsmith 内置的 setItem 方法的一个原生实现）来获取一个数组。

在 “ 查询或 JS QUERIES/JS ” 旁边单击 “+” 按钮，并将其命名为 “utils”。

将以下 JavaScript 代码粘贴到 “ 代码 Code ” 字段中：

export default {
  getLiveData: () => {
  //When switch is on:
    if (Switch1.isSwitchedOn) {
      setInterval(() => {
        let utilData = appsmith.store.cpu_util_data;

        PiData.run()
          storeValue("cpu_util_data", [...utilData, {
            x: PiData.data.cpu_percent,
            y: PiData.data.cpu_percent
          }]);           
        }, 1500, 'timerId')
      } else {
    clearInterval('timerId');
  }
},
initialOnPageLoad: () => {
  storeValue("cpu_util_data", []);
  }
}

为了初始化 Store，你在 initialOnPageLoad 对象中创建了一个 JavaScript 函数，并将 storeValue 函数放在其中。

你使用 storeValue("cpu_util_data", []); 将 cpu_util_data 中的值存储到 storeValue 函数中。此函数在页面加载时运行。

到目前为止，每次刷新页面时，代码都会将 cpu_util_data 中的一个数据点存储到 Store 中。为了存储一个数组，你使用了 x 和 y 的下标变量，两者都存储了来自 cpu_percent 数据属性的值。

你还希望通过设定存储值之间的固定时间间隔来自动存储这些数据。当执行 setInterval 函数时：

• 获取存储在 cpu_util_data 中的值。
• 调用 API PiData。
• 使用返回的最新 cpu_percent 数据将 cpu_util_data 更新为 x 和 y 变量。
• 将 cpu_util_data 的值存储在键 utilData 中。
• 仅当设置为自动执行函数时，才重复执行步骤 1 到 4。你使用 Switch 小部件将其设置为自动执行，这就解释了为什么有一个 getLiveData 父函数。

在 “ 设置 Settings ” 选项卡中，找到对象中的所有父函数，并在 “ 页面加载时运行 RUN ON PAGE LOAD ” 选项中将 initialOnPageLoad 设置为 “Yes（是）”。

现在刷新页面进行确认。

返回到画布。单击 “ 图表 Chart ” 小部件，并找到 “ 图表数据 Chart Data ” 属性。将绑定 {{ appsmith.store.disk_util_data }} 粘贴到其中。这样，如果你自己多次运行对象 utils，就可以获得图表数据。要自动运行此操作：

• 查找并单击仪表盘标题中的 “ 实时数据开关 Live Data Switch ” 小部件。
• 查找 onChange 事件。
• 将其绑定到 {{ utils.getLiveData() }}。JavaScript 对象是 utils，而 getLiveData 是在你切换开关时激活的函数，它会从你的树莓派获取实时数据。但是还有其他实时数据，因此同一开关也适用于它们。继续阅读以了解详情。

将数据绑定到内存和磁盘部分的小部件与你在 CPU 统计信息部分所做的方式类似。

对于内存部分，绑定如下所示：

• 进度条中的绑定为：{{( PiData.data.cpu_mem_avail/1000000000).toPrecision(2) \* 100 ?? 0 }}。
• 三个统计框小部件的绑定分别为：{{ \${(PiData.data.cpu_mem_used/1000000000).toPrecision(2)} ?? 0 }} GB、{{ \${(PiData.data.cpu_mem_free/1000000000).toPrecision(2)} ?? 0}} GB 和 {{ \${(PiData.data.cpu_mem_total/1000000000).toPrecision(2)} ?? 0 }} GB。

对于磁盘部分，进度条和统计框小部件的绑定分别变为：

• 进度条的绑定为：{{ PiData.data.disk_usage_percent ?? 0 }}。
• 三个统计框小部件的绑定分别为：{{ \${(PiData.data.disk_usage_used/1000000000).toPrecision(2)} ?? 0 }} GB、{{ \${(PiData.data.disk_usage_free/1000000000).toPrecision(2)} ?? 0 }} GB 和 {{ \${(PiData.data.disk_usage_total/1000000000).toPrecision(2)} ?? 0 }} GB。

这里的图表需要更新你为 CPU 统计信息创建的 utils 对象，使用 storeValue 键名为 disk_util_data，嵌套在 getLiveData 下面，其逻辑与 cpu_util_data 类似。对于磁盘利用率图表，我们存储的 disk_util_data 的逻辑与 CPU 利用率趋势图的逻辑相同。

export default {
  getLiveData: () => {
  //When switch is on:
    if (Switch1.isSwitchedOn) {
      setInterval(() => {
       const cpuUtilData = appsmith.store.cpu_util_data;
       const diskUtilData = appsmith.store.disk_util_data;                   
       
       PiData.run();
       
       storeValue("cpu_util_data", [...cpuUtilData, { x: PiData.data.cpu_percent,y: PiData.data.cpu_percent }]);
       storeValue("disk_util_data", [...diskUtilData, { x: PiData.data.disk_usage_percent,y: PiData.data.disk_usage_percent }]);
    }, 1500, 'timerId')
  } else {
    clearInterval('timerId');
  }
},
  initialOnPageLoad: () => {
    storeValue("cpu_util_data", []);
    storeValue("disk_util_data", []);
  }
}

通过使用 utils JavaScript 对象在打开和关闭真实数据开关时触发的数据流可视化如下所示：

在打开实时数据开关时，图表会变成这样：

整体上，它既漂亮，又简约，而且非常有用。

祝你使用愉快！

当你对 psutils、JavaScript 和 Appsmith 更加熟悉时，我相信你会发现可以轻松无限地调整你的仪表板，实现非常酷的功能，例如：

• 查看先前一周、一个月、一个季度、一年或根据你的树莓派数据允许的任何自定义范围的趋势
• 为任何统计数据的阈值违规构建报警机制
• 监控连接到你的树莓派的其他设备
• 将 psutils 扩展到另一台安装有 Python 的计算机上
• 使用其他库监控你家庭或办公室的网络
• 监控你的花园
• 跟踪你自己的生活习惯

在下一个令人兴奋的项目中，祝你玩得愉快！

（题图：MJ/9754eb1f-1722-4897-9c35-3f20c285c332）

via: https://opensource.com/article/23/3/build-raspberry-pi-dashboard-appsmith

作者：Keyur Paralkar 选题：lkxed 译者：ChatGPT 校对：wxy

本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出

使用这个方便的应用查看你的网络连接。

嗅探，嗅探，那是什么？ ?

这是我在系统上看到的可疑网络连接吗？ ?❌

你可能想知道我如何查看系统上的网络活动。 嗯，当然，一些 系统监控工具 应该有所帮助。但是，如果我想要更多详细信息怎么办？

好吧，我遇到了一个不错的工具 Sniffnet。 它是一个用于实时监控网络活动的简洁的开源应用，也是专有的 GlassWire（如 Portmaster）的一个很好的替代品。

那么，让我们深入挖掘吧！

Sniffnet：概述 ⭐

Sniffnet 是一个基于 Rust 的网络监控工具，可让你跟踪通过系统的所有互联网流量。 它提供了一些非常有用的功能，高级用户肯定会喜欢这些功能**。

当你第一次启动 Sniffnet 时，你会看到一个菜单来选择网络适配器、过滤器和应用协议。

完成选择后，单击“火箭”按钮开始。

这是概览页的样子。它显示了所有当前的网络连接，以及一个方便的流量图，供你分析流量。

? 你可以选择将数据显示为字节或单个数据包。

要更深入地查看你的网络连接，你可以前往“ 检查 Inspect ”选项卡。

在这里，你将看到一个包含所有重要信息的列表，例如 IP 地址、数据包数量、数据量、来源国家等等。

你可以单击各个连接获得更详细的情况。

如果你想为更具体的目的过滤结果怎么办？

好吧，那么你可以使用“检查”选项卡下的过滤器选项根据你的需要过滤结果。

你可以通过以下方式过滤列表： 应用、国家、域名等。

这是它的样子：

Sniffnet 还可以向你显示可以以文本格式导出的连接的详细报告。

只需单击右下角带有页面/向右箭头的徽标即可开始。

可定制性如何？

好吧，Sniffnet 有一组不错的设置供你调整。

第一个是“通知”选项卡，它允许你根据可以设置的各种阈值来设置通知的行为。

然后是可以通过“ 样式 Style ”选项卡访问的主题。它提供四种选择，雪人之夜是我的最爱。

最后，“ 语言 Language ”选项卡允许你设置你选择的界面语言。

好了，就此结束。

Sniffnet 是一个方便的工具，可以非常详细地了解系统上的网络活动。

你可以使用它来监控你的网络。

此外，与另一个网络监控工具 Nutty 相比，在我看来，Sniffnet 的使用和设置要直观得多。

? 获取 Sniffnet

Sniffnet 可跨多个平台使用，包括 Linux、Windows 和 macOS。 你可以前往官方网站获取你选择的安装包。

Sniffnet

如果愿意，你还可以在 GitHub 上仔细查看其源代码。

via: https://news.itsfoss.com/sniffnet/

作者：Sourav Rudra 选题：lkxed 译者：geekpi 校对：wxy

本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出

你好! 我最近又开始运行一些服务器（nginx playground、mess with dns、dns lookup），所以我一直在考虑监控问题。

最初我并不完全清楚如何监控这些网站，所以我想快速写下我是如何做到的。

我根本不打算谈如何监控大型的、严肃的关键任务网站，只谈微型的不重要的网站。

目标：在操作上几乎不花时间

我希望网站大部分时间都能正常工作，但我也希望不用在持续的运营上花费时间。

我最初对运行服务器非常警惕，因为在我的上一份工作中，我是 24/7 轮流值班，负责一些关键的服务，在我的印象中，“负责服务器”意味着“在凌晨 2 点被叫起来修理服务器”和“有很多复杂的仪表盘”。

所以有一段时间我只做静态网站，这样我就不用考虑服务器的问题。

但最终我意识到，我所要写的任何服务器的风险都很低，如果它们偶尔宕机 2 小时也没什么大不了的，我只需设置一些非常简单的监控来帮助它们保持运行。

没有监控很糟糕

起初，我根本没有为我的服务器设置任何监控。这样做的结果是非常可预见的：有时网站坏了，而我却没有发现，直到有人告诉我！

步骤 1：uptime 检查器

第一步是建立一个 uptime 检查器。外面有很多这样的东西，我现在使用的是 updown.io 和 uptime robot。我更喜欢 updown 的用户界面和 定价 结构（它是按请求而不是按月收费），但 uptime 机器人有一个更慷慨的免费套餐。

它们会：

1. 检查网站是否正常
2. 如果出现故障，它会给我发电子邮件

我发现电子邮件通知对我来说是一个很好的通知级别，如果网站宕机，我会很快发现，但它不会吵醒我或做其它的什么打扰。

步骤 2：端到端的健康检查

接下来，让我们谈谈“检查网站是否正常”到底是什么意思。

起初，我只是把我的健康检查端点之一变成一个函数，无论如何都会返回 200 OK。

这倒是挺有用的 – 它告诉我服务器是启动着的！

但不出所料，我遇到了问题，因为它没有检查 API 是否真的在 工作 – 有时健康检查成功了，尽管服务的其他部分实际上已经进入了一个糟糕的状态。

所以我更新了它，让它真正地发出 API 请求，并确保它成功了。

我所有的服务都只做了很少的事情（nginx playground 只有一个端点），所以设置一个健康检查是非常容易的，它实际上贯穿了服务应该做的大部分动作。

下面是 nginx playground 的端到端健康检查处理程序的样子。它非常基本：它只是发出一个 POST 请求（给自己），并检查该请求是成功还是失败。

    func healthHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
        // make a request to localhost:8080 with `healthcheckJSON` as the body
        // if it works, return 200
        // if it doesn't, return 500
        client := http.Client{}
        resp, err := client.Post("http://localhost:8080/", "application/json", strings.NewReader(healthcheckJSON))
        if err != nil {
            log.Println(err)
            w.WriteHeader(http.StatusInternalServerError)
            return
        }
        if resp.StatusCode != http.StatusOK {
            log.Println(resp.StatusCode)
            w.WriteHeader(http.StatusInternalServerError)
            return
        }
        w.WriteHeader(http.StatusOK)
    }

健康检查频率：每小时一次

现在，我大部分健康检查每小时运行一次，有些每 30 分钟运行一次。

我每小时运行一次，因为 updown.io 的定价是按健康检查次数计算的，我正在监控 18 个不同的 URL，而且我想把我的健康检查预算保持在 5 美元/年的最低水平。

花一个小时来发现这些网站中的一个出现故障，对我来说是可以的 – 如果有问题，我也不能保证能很快修复它。

如果可以更频繁地运行它们，我可能会每 5-10 分钟运行一次。

步骤 3：第三步：如果健康检查失败，自动重新启动

我的一些网站在 fly.io 上，fly 有一个相当标准的功能，我可以为一个服务配置一个 HTTP 健康检查，如果健康检查失败，就重新启动服务。

“经常重启”是一个非常有用的策略来弥补我尚未修复的 bug，有一段时间，nginx playground 有一个进程泄漏，nginx 进程没有被终止，所以服务器的内存一直在耗尽。

通过健康检查，其结果是，每隔一天左右就会发生这样的情况：

• 服务器的内存用完了
• 健康检查开始失败
• 它被重新启动
• 一切又正常了
• 几个小时后再次重复整个传奇

最终，我开始实际修复进程泄漏，但很高兴有一个解决方法可以在我拖延修复 bug 时保持运行。

这些用于决定是否重新启动服务的运行状况检查更频繁地运行：每 5 分钟左右。

这不是监控大型服务的最佳方式

这可能很明显，我在一开始就已经说过了，但是“编写一个 HTTP 健康检查”并不是监控大型复杂服务的最佳方法。 但我不会深入讨论，因为这不是这篇文章的主题。

到目前为止一直运行良好！

我最初在 3 个月前的四月写了这篇文章，但我一直等到现在才发布它以确保整个设置正常工作。

这带来了很大的不同 – 在我遇到一些非常愚蠢的停机问题之前，现在在过去的几个月里，网站的运行时间达到了 99.95%！

via: https://jvns.ca/blog/2022/07/09/monitoring-small-web-services/

作者：Julia Evans 选题：lujun9972 译者：geekpi 校对：wxy

本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出

Zeek 是一个开源的网络安全监控工具。本文讨论了如何将 Zeek 与 ELK 集成。

在本杂志 2022 年 3 月版发表的题为“用 Zeek 轻松实现网络安全监控”的文章中，我们研究了 Zeek 的功能，并学习了如何开始使用它。现在我们将把我们的学习经验再进一步，看看如何将其与 ELK（即 Elasticsearch、Kibana、Beats 和 Logstash）整合。

为此，我们将使用一个叫做 Filebeat 的工具，它可以监控、收集并转发日志到 Elasticsearch。我们将把 Filebeat 和 Zeek 配置在一起，这样后者收集的数据将被转发并集中到我们的 Kibana 仪表盘上。

安装 Filebeat

让我们首先将 Filebeat 与 Zeek 安装在一起。使用 apt 来安装 Filebeat，使用以下命令：

sudo apt install filebeat

接下来，我们需要配置 .yml 文件，它位于 /etc/filebeat/ 文件夹中：

sudo nano /etc/filebeat/filebeat.yml

我们只需要在这里配置两件事。在 Filebeat 输入部分，将类型改为 log，并取消对 enabled:false 的注释，将其改为 true。我们还需要指定存储日志的路径，也就是说，我们需要指定 /opt/zeek/logs/current/*.log。

完成这些后，设置的第一部分应该类似于图 1 所示的内容。

第二件要修改的事情是在输出下的 Elasticsearch 输出部分，取消对 output.elasticsearch 和 hosts 的注释。确保主机的 URL 和端口号与你安装 ELK 时配置的相似。我们把它保持为 localhost，端口号为 9200。

在同一部分中，取消底部的用户名和密码的注释，输入安装后配置 ELK 时生成的 Elasticsearch 用户的用户名和密码。完成这些后，参考图 2，检查设置。

现在我们已经完成了安装和配置，我们需要配置 Zeek，使其以 JSON 格式存储日志。为此，确保你的 Zeek 实例已经停止。如果没有，执行下面的命令来停止它：

cd /opt/zeek/bin
./zeekctl stop

现在我们需要在 local.zeek 中添加一小行，它存在于 opt/zeek/share/zeek/site/ 目录中。

以 root 身份打开该文件，添加以下行：

@load policy/tuning/json-logs.zeek

参考图 3，确保设置正确。

由于我们改变了 Zeek 的一些配置，我们需要重新部署它，这可以通过执行以下命令来完成：

cd /opt/zeek/bin
./zeekctl deploy

现在我们需要在 Filebeat 中启用 Zeek 模块，以便它转发 Zeek 的日志。执行下面的命令：

sudo filebeat modules enable zeek

我们几乎要好了。在最后一步，配置 zeek.yml 文件要记录什么类型的数据。这可以通过修改 /etc/filebeat/modules.d/zeek.yml 文件完成。

在这个 .yml 文件中，我们必须提到这些指定的日志存放在哪个目录下。我们知道，这些日志存储在当前文件夹中，其中有几个文件，如 dns.log、conn.log、dhcp.log 等等。我们需要在每个部分提到每个路径。如果而且只有在你不需要该文件/程序的日志时，你可以通过把启用值改为 false 来舍弃不需要的文件。

例如，对于 dns，确保启用值为 true，并且路径被配置：

var.paths: [ “/opt/zeek/logs/current/dns.log”, “/opt/zeek/logs/*.dns.json” ]

对其余的文件重复这样做。我们对一些我们需要的文件做了这个处理。我们添加了所有主要需要的文件。你也可以这样做。请参考图 4。

现在是启动 Filebeat 的时候了。执行以下命令：

sudo filebeat setup
sudo service filebeat start

现在一切都完成了，让我们移动到 Kibana 仪表板，检查我们是否通过 Filebeat 接收到来自 Zeek 的数据。

进入仪表板。你可以看到它所捕获的数据的清晰统计分析（图 5 和图 6）。

现在让我们进入发现选项卡，通过使用查询进行过滤来检查结果：

event.module: "zeek"

这个查询将过滤它在一定时间内收到的所有数据，只向我们显示名为 Zeek 的模块的数据（图 7）。

鸣谢

作者感谢 VIT-AP 计算机科学与工程学院的 Sibi Chakkaravarthy Sethuraman、Sudhakar Ilango、Nandha Kumar R.和Anupama Namburu 的不断指导和支持。特别感谢人工智能和机器人技术卓越中心（AIR）。

via: https://www.opensourceforu.com/2022/06/integrating-zeek-with-elk-stack/

作者：Tridev Reddy 选题：lkxed 译者：geekpi 校对：wxy

本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出

“系统监控中心”是一个多合一的开源应用，不用使用多种工具就可以监控基本的系统资源情况。

在 Linux 上以图形方式监控系统资源可能体验不是很好，这些与你的桌面环境相配套的系统监控工具可能细节有限。

例如，GNOME 的系统监视器不显示 CPU 频率和温度。

此外，Linux 的默认系统监控程序通常以简单为目标，而不是提供详细的信息。

“ 系统监控中心 System Monitoring Center ” 是一个有用的 GUI 工具，它提供了大量必要的信息。在这篇文章中，让我给你详细介绍一下它。

系统监控中心：显示基本系统统计信息的 Linux 应用

系统监控中心是一个基于 GTK3 和 Python 3 的外观时尚的应用，它为你提供了你想要的所有资源使用数据。

在我的例子中，我想在使用系统监控工具时关注 CPU 的频率，但 GNOME 的系统监控工具提供不了帮助。所以，这个应用就非常有用了。

该应用的用户体验良好，并提供了大量的信息和功能。让我重点介绍一下它的主要功能。

写这篇文章时，该应用程序仍处于测试阶段。因此，你可能会遇到一些错误。然而，我在简短的测试中没有注意到任何问题。

系统监控中心的功能

首先，它可以让你查看 CPU、内存、磁盘、网络、GPU 和传感器的单独统计数据。

你可以在该工具中看到以下细节信息：

• 显示 CPU 状态，包括频率
• 能够显示平均使用率或每个核心的使用率
• 可以选择 CPU 频率和其他统计的精度
• 能够改变图表的颜色
• 按用户过滤系统进程并轻松管理它们
• 切换一个浮动的摘要小部件，以快速获得信息
• 显示磁盘使用信息和连接的驱动器
• 在同一个应用中显示详细的系统信息
• 控制启动服务和程序
• 能够控制状态更新的时间间隔
• 应用本身的系统资源使用率较低
• 适应系统主题

虽然它为每个标签（或组件）提供了大量的选项和自定义功能，但我希望它能在未来的更新中包括 RAM 频率等东西。

然而，考虑到它可以同时取代磁盘使用分析器和 neofetch 等终端工具，其余的数据似乎非常有用。

请注意，如果你有多个机箱风扇、独立的排风扇或 AIO，你可能无法得到风扇的数据。温度也可能有或没有，但 CPU 的温度应该是可见的。

在 Linux 中安装系统监控中心

你可以使用可用的 deb 包在任何基于 Ubuntu 的发行版上轻松安装它。

不幸的是，没有可用的其他软件包，只有一个 ZIP 文件，你得手动构建和编译才能安装它。你在 ZIP 文件中可以找到一个脚本来构建 RPM 包。

deb 文件可以通过 SourceForge 获得。你点击下面的按钮来下载它，或者在他们的 GitLab 页面 找到。

• 下载系统监控中心

总结

系统监控中心是一个开源应用，可以让用户详细了解他们的系统资源，并帮助管理进程。

对于许多 Linux 用户来说，这是一个非常需要的应用，不需要使用单独的终端/GUI 程序就可以提供详细的信息。

via: https://itsfoss.com/system-monitoring-center/

作者：Ankush Das 选题：lujun9972 译者：geekpi 校对：wxy

本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出