RustDesk Server实时监控面板：使用Grafana可视化数据
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ru/rustdesk-server 为什么需要监控RustDesk Server？
你是否曾遇到过远程设备突然离线却无法定位原因？或者用户抱怨连接卡顿却找不到性能瓶颈？作为RustDesk Server管理员，实时掌握服务器状态不仅能提前发现问题，更能优化资源分配和提升用户体验。本文将带你从零构建一套完整的监控系统，通过Grafana可视化关键指标，让你的RustDesk服务始终处于可控状态。
读完本文你将能够：
- 理解RustDesk Server的核心监控指标
- 实现服务端数据采集和存储
- 配置Grafana仪表盘展示关键性能数据
- 设置智能告警机制预防潜在故障
系统架构与数据流向
RustDesk Server监控系统由三个核心组件构成，形成完整的数据采集→存储→可视化链路：
数据采集层：通过自定义Exporter采集RustDesk Server运行时指标，Filebeat收集应用日志 数据存储层：Prometheus存储时序指标数据，Elasticsearch存储日志数据 可视化层：Grafana整合多源数据，提供统一监控视图和告警能力
核心监控指标设计
基于RustDesk Server的架构特点，我们需要关注四类关键指标：
| 指标类别 | 具体指标 | 数据来源 | 采集频率 | 告警阈值 |
|---|---|---|---|---|
| 连接指标 | 活跃会话数 | 数据库peer表 | 10秒 | >100 |
| 连接成功率 | 日志分析 | 30秒 | <95% | |
| 平均连接耗时 | 日志分析 | 30秒 | >500ms | |
| 性能指标 | CPU使用率 | 系统监控 | 5秒 | >80% |
| 内存占用 | 系统监控 | 5秒 | >75% | |
| 网络吞吐量 | 系统监控 | 10秒 | >100Mbps | |
| 错误指标 | 认证失败次数 | 日志分析 | 10秒 | >5次/分钟 |
| 中继错误率 | 日志分析 | 30秒 | >1% | |
| 数据库错误数 | 日志分析 | 30秒 | >0 | |
| 资源指标 | 并发设备数 | 数据库peer表 | 10秒 | >500 |
| 会话持续时间 | 数据库peer表 | 30秒 | >24小时 | |
| 数据传输总量 | 日志分析 | 5分钟 | - |
数据库指标采集实现
RustDesk Server使用SQLite数据库存储设备和会话信息，我们可以通过查询peer表获取关键业务指标：
// 自定义Prometheus Exporter核心代码
use sqlx::SqlitePool;
use prometheus::{register_counter, register_gauge, Counter, Gauge};
use std::time::Duration;
// 定义指标
static ACTIVE_SESSIONS: Gauge = register_gauge!(
"rustdesk_active_sessions_total",
"Number of active RustDesk sessions"
).unwrap();
static DEVICE_COUNT: Gauge = register_gauge!(
"rustdesk_device_count_total",
"Total number of registered devices"
).unwrap();
async fn collect_database_metrics(pool: &SqlitePool) -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
// 查询活跃会话数
let active_sessions = sqlx::query!(
"SELECT COUNT(*) as count FROM peer WHERE status = 1"
)
.fetch_one(pool)
.await?;
ACTIVE_SESSIONS.set(active_sessions.count as f64);
// 查询总设备数
let device_count = sqlx::query!(
"SELECT COUNT(DISTINCT uuid) as count FROM peer"
)
.fetch_one(pool)
.await?;
DEVICE_COUNT.set(device_count.count as f64);
Ok(())
}
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
let pool = SqlitePool::connect("sqlite:///var/lib/rustdesk-server/db.sqlite3").await?;
// 每10秒采集一次数据库指标
let mut interval = tokio::time::interval(Duration::from_secs(10));
loop {
interval.tick().await;
if let Err(e) = collect_database_metrics(&pool).await {
eprintln!("Failed to collect metrics: {}", e);
}
}
}
日志采集与分析
RustDesk Server的日志包含丰富的连接过程和错误信息，通过Filebeat采集并解析关键事件：
# filebeat.yml配置示例
filebeat.inputs:
- type: log
paths:
- /var/log/rustdesk-server/*.log
multiline.pattern: '^[0-9]{4}-[0-9]{2}-[0-9]{2}'
multiline.negate: true
multiline.match: after
processors:
- dissect:
field: message
pattern: '%{timestamp} [%{loglevel}] %{module}: %{message}'
- drop_event.when:
equals.loglevel: "DEBUG"
output.elasticsearch:
hosts: ["http://localhost:9200"]
index: "rustdesk-server-%{+yyyy.MM.dd}"
解析后的日志可以通过Grafana Loki或Elasticsearch进行查询分析，常用查询示例：
// 连接失败日志查询
rustdesk-server-*
| where loglevel == "ERROR"
| where message contains "connection failed"
| summarize count() by bin(timestamp, 1m), module
| render timechart
Prometheus Exporter实现
由于RustDesk Server原生不支持Prometheus指标输出，我们需要开发自定义Exporter，通过查询数据库和解析日志获取关键指标：
use actix_web::{get, App, HttpResponse, HttpServer, Responder};
use prometheus::{Encoder, TextEncoder};
use std::thread;
use std::time::Duration;
// 全局指标注册中心
lazy_static! {
static ref REGISTRY: prometheus::Registry = prometheus::Registry::new();
static ref ACTIVE_PEERS: prometheus::Gauge = prometheus::Gauge::new(
"rustdesk_active_peers",
"Number of active peers"
).unwrap();
static ref CONNECTION_SUCCESS_RATE: prometheus::Gauge = prometheus::Gauge::new(
"rustdesk_connection_success_rate",
"Connection success rate"
).unwrap();
}
#[get("/metrics")]
async fn metrics() -> impl Responder {
let encoder = TextEncoder::new();
let metric_families = REGISTRY.gather();
let mut buffer = Vec::new();
encoder.encode(&metric_families, &mut buffer).unwrap();
HttpResponse::Ok()
.content_type(encoder.format_type())
.body(buffer)
}
fn update_metrics() {
loop {
// 查询活跃设备数
let active_peers = query_active_peers().unwrap_or(0);
ACTIVE_PEERS.set(active_peers as f64);
// 计算连接成功率
let success_rate = calculate_success_rate().unwrap_or(0.0);
CONNECTION_SUCCESS_RATE.set(success_rate);
thread::sleep(Duration::from_secs(10));
}
}
#[actix_web::main]
async fn main() -> std::io::Result<()> {
// 注册指标
REGISTRY.register(Box::new(ACTIVE_PEERS.clone())).unwrap();
REGISTRY.register(Box::new(CONNECTION_SUCCESS_RATE.clone())).unwrap();
// 启动指标更新线程
thread::spawn(update_metrics);
// 启动HTTP服务器
HttpServer::new(|| {
App::new()
.service(metrics)
})
.bind("0.0.0.0:9189")?
.run()
.await
}
// 从数据库查询活跃设备数
fn query_active_peers() -> Result<i64, Box<dyn std::error::Error>> {
let conn = Database::new("sqlite:///var/lib/rustdesk-server/db.sqlite3")?;
let result = conn.get_peer_count().await?;
Ok(result)
}
// 计算连接成功率
fn calculate_success_rate() -> Result<f64, Box<dyn std::error::Error>> {
// 实现从日志或数据库计算成功率的逻辑
Ok(0.98) // 示例值
}
将以上代码编译为二进制文件后，通过systemd配置自动启动：
[Unit]
Description=RustDesk Server Exporter
After=network.target rustdesk-server.service
[Service]
User=prometheus
Group=prometheus
ExecStart=/usr/local/bin/rustdesk-exporter
Restart=always
RestartSec=5
[Install]
WantedBy=multi-user.target
Grafana仪表盘配置
Grafana提供丰富的可视化组件，我们可以创建包含六个关键视图的综合仪表盘：
1. 系统概览面板
{
"panels": [
{
"type": "stat",
"title": "活跃会话",
"datasource": "Prometheus",
"targets": [
{
"expr": "rustdesk_active_peers",
"interval": "10s"
}
],
"fieldConfig": {
"defaults": {
"thresholds": {
"steps": [
{ "value": null, "color": "green" },
{ "value": 100, "color": "orange" },
{ "value": 200, "color": "red" }
]
}
}
}
}
// 更多指标卡片...
]
}
2. 连接趋势图
使用Prometheus数据源，配置查询语句展示连接数随时间变化的趋势：
rustdesk_active_peers
设置图表类型为"Time series"，X轴为时间，Y轴为连接数，添加阈值参考线：
3. 错误分析面板
结合Elasticsearch数据源，展示各类错误的分布情况和时间趋势：
{
"type": "piechart",
"title": "错误类型分布",
"datasource": "Elasticsearch",
"targets": [
{
"index": "rustdesk-server-*",
"metrics": [
{
"field": "module",
"id": "1",
"type": "terms"
}
],
"query": "loglevel:ERROR",
"bucketAggs": [
{
"id": "2",
"field": "module",
"type": "terms"
}
]
}
]
}
告警规则与通知配置
针对关键业务指标设置多级告警，确保问题能够及时发现和处理：
Prometheus告警规则
groups:
- name: rustdesk_alerts
rules:
- alert: HighActiveSessions
expr: rustdesk_active_peers > 100
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "高活跃会话数告警"
description: "活跃会话数已超过阈值(当前值: {{ $value }})"
- alert: ConnectionFailureRate
expr: sum(rate(rustdesk_connection_failures[5m])) / sum(rate(rustdesk_connection_attempts[5m])) > 0.05
for: 3m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "连接失败率过高"
description: "连接失败率: {{ $value | humanizePercentage }}"
Grafana通知渠道配置
通过Grafana配置多种通知渠道，确保告警信息及时送达：
{
"name": "企业微信告警",
"type": "webhook",
"settings": {
"url": "https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send?key=xxxxxx"
},
"secureSettings": {},
"isDefault": true,
"frequency": "1m"
}
部署与运维指南
环境准备
监控系统需要以下组件支持，推荐使用Docker Compose一键部署：
version: '3'
services:
prometheus:
image: prom/prometheus:v2.30.3
volumes:
- ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
- prometheus_data:/prometheus
ports:
- "9090:9090"
restart: always
grafana:
image: grafana/grafana:8.2.2
volumes:
- grafana_data:/var/lib/grafana
ports:
- "3000:3000"
depends_on:
- prometheus
- elasticsearch
restart: always
elasticsearch:
image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.14.0
environment:
- discovery.type=single-node
volumes:
- es_data:/usr/share/elasticsearch/data
ports:
- "9200:9200"
restart: always
filebeat:
image: docker.elastic.co/beats/filebeat:7.14.0
volumes:
- ./filebeat.yml:/usr/share/filebeat/filebeat.yml:ro
- /var/log/rustdesk-server:/var/log/rustdesk-server:ro
depends_on:
- elasticsearch
restart: always
volumes:
prometheus_data:
grafana_data:
es_data:
数据持久化与清理
为避免存储占用无限增长，需要配置数据保留策略：
# prometheus.yml
global:
scrape_interval: 15s
evaluation_interval: 15s
scrape_timeout: 10s
rule_files:
- "alert_rules.yml"
scrape_configs:
- job_name: 'rustdesk'
static_configs:
- targets: ['rustdesk-exporter:9189']
# 数据保留策略
storage_retention: 15d
最佳实践与优化建议
性能优化
- 指标采样优化：非关键指标可降低采集频率，如系统资源指标从5秒调整为30秒
- 数据降采样：Prometheus配置
storage.tsdb.retention.size限制存储容量 - 查询优化：Grafana图表设置合理的时间范围和分辨率，避免全量数据查询
安全加固
- 网络隔离：监控组件部署在独立网段，仅开放必要端口
- 认证授权：Grafana启用OIDC认证，配置细粒度权限控制
- 数据加密：敏感指标数据传输启用TLS加密，存储加密敏感信息
扩展建议
- 用户行为分析：基于日志数据构建用户行为画像，识别异常访问模式
- 容量规划：基于历史数据建立趋势预测模型，提前扩容资源
- 自动化运维：结合告警触发自动扩缩容、服务重启等自愈操作
总结与后续改进
通过本文介绍的方法，我们构建了一套完整的RustDesk Server监控系统，实现了从数据采集到可视化告警的全链路覆盖。系统能够实时监控服务运行状态，及时发现并预警潜在问题，保障远程桌面服务的稳定可靠运行。
后续可以从三个方向进一步完善：
- 指标丰富度：增加更多业务指标，如用户活跃度、会话质量评分等
- 智能告警：引入机器学习算法，实现异常检测和告警降噪
- 根因分析：构建指标间关联关系，实现故障的自动定位和根因分析
监控系统是一个持续迭代的过程，建议定期回顾告警有效性和监控盲点，不断优化指标体系和告警策略，以适应业务发展需求。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
