# systemMonitor

**Repository Path**: Algernon67/system-monitor

## Basic Information

- **Project Name**: systemMonitor
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2025-04-25
- **Last Updated**: 2025-07-14

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

以下从技术实现角度对工具采集和eBPF采集方案进行细化补充：

### 一、传统工具采集实现策略
#### 1. 多源数据采集框架
- **分层采集架构**：
  - 内核层：通过sysfs/procfs接口获取原始指标（如`/proc/stat`）
  - 系统调用层：使用syscall跟踪关键操作（如`openat`、`read`）
  - 应用层：解析进程状态文件（如`/proc/[pid]/status`）
- **优化策略**：
  - 零拷贝技术：使用mmap直接映射/proc文件减少内存复制
  - 批量读取机制：合并连续系统调用（如preadv2批量读取多个文件描述符）
  - 事件驱动采集：通过inotify监控关键文件变更事件

#### 2. 性能敏感场景处理
- **动态降级机制**：
  - 当系统负载超过阈值时，自动关闭非关键指标采集
  - 优先级控制：CPU指标采集优先级 > 内存 > 磁盘 > 网络
- **智能缓存策略**：
  - 高频数据：保留最近3次采样值的滑动窗口
  - 低频数据：采用LRU缓存淘汰策略

#### 3. 跨平台兼容方案
- **抽象层设计**：
  ```plain
  +----------------+
  | 统一采集接口   |
  +----------------+
          △
  +----------------+-------------------+
  | Linux实现       | Windows实现       |
  | (procfs/sysfs) | (PDH/WMI)         |
  +----------------+-------------------+
  ```
- 差异处理：
  - 指标映射表：建立跨平台指标命名规范（如linux.cpu.user -> win.cpu.privileged）
  - 采样率自动适配：根据OS类型自动调整默认采集频率

### 二、eBPF采集深度优化
#### 1. 内核观测体系设计
- **探针分类管理**：
  ```plain
  Kprobe类型：
  - 函数入口探针（记录参数）
  - 函数返回探针（记录返回值）
  
  Tracepoint类型：
  - 系统调用跟踪（sys_enter/sys_exit）
  - 调度器事件（sched_switch）
  
  USDT探针：
  - 关键用户态函数打点
  ```
- **动态加载机制**：
  - 热加载：通过netlink发送eBPF程序到内核
  - 安全校验：启用CONFIG_BPF_JIT_ALWAYS_ON并验证程序签名
  - 版本适配：使用BTF和CO-RE技术实现跨内核版本兼容

#### 2. 性能关键路径优化
- **环形缓冲区(Ring Buffer)策略**：
  - 内核态：每个CPU核心独立缓冲区，避免锁竞争
  - 用户态：批量读取+零拷贝（使用mmap映射缓冲区）
- **智能过滤机制**：
  ```plain
  内核层过滤：
  - 进程白名单过滤（cgroup标记）
  - 系统调用频率限流（token bucket算法）

  用户层过滤：
  - 基于规则的二次过滤（正则表达式匹配）
  - 采样率动态调整（根据事件频率自动稀释）
  ```

#### 3. 安全与稳定性保障
- **资源隔离方案**：
  - 内存限制：每个eBPF程序最大1MB栈空间
  - CPU配额：通过cgroup限制eBPF程序的指令执行周期
  - 探针熔断：当单个探针事件超过10000次/秒时自动暂停
- **错误处理机制**：
  - 内核恐慌防护：启用BPF安全模式（禁用危险helper函数）
  - 热恢复机制：异常探针自动回滚到上一个稳定版本

### 三、混合采集协同方案
#### 1. 数据关联策略
- **统一上下文标识**：
  - 进程级：PID+启动时间戳（解决PID复用问题）
  - 网络级：五元组+flow cookie标识
  - 存储级：文件inode+设备号+世代号
- **时间同步机制**：
  - 使用CLOCK_MONOTONIC_RAW作为统一时间源
  - 定期校准用户态和内核态时钟偏差

#### 2. 智能调度决策
- **采集模式选择矩阵**：
  | 场景特征           | 推荐采集方式         |
  |--------------------|----------------------|
  | 高频内核事件       | eBPF + 环形缓冲区    |
  | 精确进程级指标     | 工具采集 + inotify   |
  | 跨容器监控         | eBPF cgroup过滤      |
  | 历史趋势分析       | 工具定期采样         |

#### 3. 异常协同检测
- **联合分析模式**：
  ```plain
  eBPF检测到异常系统调用
  → 触发工具采集进程快照
  → 关联历史性能基线数据
  → 生成复合事件报告
  ```
- **数据补全机制**：
  - 当eBPF丢失事件时，通过工具采集的/proc数据进行插值补偿
  - 工具采集异常时，依赖eBPF的近似统计数据进行降级处理