nbping：高并发多线程批量Ping工具

nbping：高并发多线程批量Ping工具

nbping nbping是为解决局域网大批量IP实例或主机探活,采用go协程并发处理,可以自定义并发的协程数量和输出结果.效率远高于现有的批量ping工具. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nb/nbping

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项目介绍

nbping 是一个专门用于局域网内大规模IP实例或主机存活探测的工具，它利用Go语言的协程实现并发处理，允许用户自定义并发的协程数量以及输出格式，极大提高了批量Ping的效率。相比传统工具，nbping不仅提供更高的性能，还支持将探测结果导出至文件，并且适应性强，能够在Windows和Linux系统上部署。

主要特性

• 结果导出: 支持将探活结果保存到文件。
• 高并发: 默认开启20个协程进行处理，可根据需要调整。
• 批处理: 可以从指定文件批量读取IP地址进行探测。
• 自定义配置: 包括并发数、输出文件路径、调试模式等。

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项目快速启动

Linux 快速部署

首先，确保你的环境中已经安装了Git。然后，在终端执行以下命令来克隆项目并运行：

git clone https://github.com/feiyu563/nbping.git
cd nbping/cmd
# 运行nbping，这里假设你的IP列表在ip.txt，希望结果输出到out.csv
./nbping -i ip.txt -o out.csv

# 若要在后台运行，可以使用nohup命令：
nohup ./nbping -i ip.txt -o out.csv &

Windows 快速部署

对于Windows用户，步骤相似，但需在Git Bash或PowerShell中执行以下命令：

git clone https://github.com/feiyu563/nbping.git
cd nbping/cmd
# 执行nbping.exe
.\nbping.exe -i ip.txt -o out.csv

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应用案例和最佳实践

场景：网络管理员需定期检查公司内部大量服务器的在线状态。

实践指南：

1. 准备一个包含所有目标IP的文本文件（ip.txt）。
2. 使用nbping的默认设置进行初步测试。
3. 根据网络环境调整协程数 -n，优化性能，避免对网络造成过大压力。
4. 将结果定向到CSV文件中，便于后续数据分析和自动化处理。
5. 设置定时任务定期执行上述脚本，实现自动监控。

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典型生态项目

尽管nbping本身作为一个独立工具，其直接“生态系统”主要是围绕网络管理和自动化监控的实践。用户可以通过集成nbping到更大的IT管理框架或与监控系统（如Zabbix、Prometheus等）结合，创建更复杂的监控方案。例如，开发脚本自动解析nbping的结果，并通过API推送到监控系统中，实现实时报警和长期趋势分析。

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nbping以其高效和灵活性，成为网络运维人员的利器，简化了网络设备的大规模健康检查流程。通过合理的配置和集成，它可以有效提升网络管理的自动化水平和响应速度。

nbping nbping是为解决局域网大批量IP实例或主机探活,采用go协程并发处理,可以自定义并发的协程数量和输出结果.效率远高于现有的批量ping工具. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nb/nbping