不用装Agent，SSH直连搞定服务器监控

几台宿主机跑着几十个 Docker 容器，怎么用一台服务器把它们全盯住？SSH + 定时任务 + 告警，不装 Agent，不买 Zabbix。

一、痛点：谁在看服务器？

我们公司的服务器上跑了几十个 Docker 容器------Nginx、MySQL、Redis、微服务......运维同事最怕的就是：服务挂了没人知道，等用户投诉了才发现。

之前的做法是手动 SSH 上去 top 看一眼，CPU 高不高、内存够不够、磁盘满了没。一台还好，几台轮着查就很烦了。更别说 Docker 容器------谁知道哪个容器偷偷把内存吃光了。

所以就有了这个需求：用一台服务器，定时采集所有机器的指标，异常自动告警。

二、整体思路

不复杂，就一条链路：

markdown 复制代码

定时任务（5分钟一次）
  → SSH 连接目标主机
    → 执行采集命令（Windows用PowerShell，Linux用shell）
      → 解析结果入库
        → 前端实时展示 + 告警通知

不用在每台被监控的机器上装 Agent，就靠 SSH 直连。轻量、无侵入。

三、核心实现

3.1 跨平台 SSH 采集

SSH 连接用 JSch（Java 的 SSH 客户端库），不用装额外依赖：

java 复制代码

JSch jsch = new JSch();
Session session = jsch.getSession(account, ip, 22);
session.setPassword(password);
session.setConfig("StrictHostKeyChecking", "no");
session.connect();

连上之后执行采集命令。这里要区分操作系统------Windows 和 Linux 命令完全不一样。

Windows 用 PowerShell + WMI：

powershell 复制代码

$cpu = (Get-WmiObject Win32_Processor | Measure-Object -Property LoadPercentage -Average).Average
$os  = Get-WmiObject Win32_OperatingSystem
$mem = [math]::Round(($os.TotalVisibleMemorySize - $os.FreePhysicalMemory) / $os.TotalVisibleMemorySize * 100, 1)
$disk = Get-WmiObject Win32_LogicalDisk -Filter 'DeviceID=''C:'''
if ($disk) { $du = [math]::Round(($disk.Size - $disk.FreeSpace) / $disk.Size * 100, 1) } else { $du = 0 }
echo CPU=$cpu; echo MEM=$mem; echo DISK=$du

关键细节：多核 CPU 必须用 Measure-Object -Average 算均值，否则拿到的不是整体使用率。

Linux 用 shell 命令：

bash 复制代码

top -bn1 | grep 'Cpu(s)' | awk '{printf "CPU=%.1f\n",100-$8}'
free -m | awk '/Mem:/{printf "MEM=%.1f\n",$3/$2*100}'
df -h / | awk 'NR==2{gsub(/%/,"");print "DISK="$5}'

不管是 Windows 还是 Linux，输出统一都是 CPU=xx MEM=xx DISK=xx 这种格式，Java 端解析就很方便了。

3.2 定时任务

用若依自带的定时任务框架，每 5 分钟执行一次：

java 复制代码

@Component("kvmCollectTask")
public class KvmCollectTask {
    @Autowired
    private KvmCollectorService kvmCollectorService;

    /** 每5分钟采集一次 */
    public void collectMetrics() {
        kvmCollectorService.collectAllHosts();
    }
}

采集方法里遍历所有主机，逐个 SSH 采集，异常的主机自动标记为离线。

批量采集的时候注意： 接口里要开独立线程，不让前端点完按钮一直转圈：

java 复制代码

new Thread(() -> kvmCollectorService.collectAllHosts(), "kvm-batch-collect").start();

3.3 告警系统

采集完不能只存起来，得在指标异常的时候主动通知。

三级阈值设计：

级别	条件	处理
HEALTHY	CPU/内存/磁盘全部 < 80%	正常
WARNING	任一 ≥ 80%	触发预警
CRITICAL	任一 ≥ 90%	触发严重告警

告警去重是关键。 同一个主机的 CPU 一直 95%，不能每次采集都发一条告警，不然五分钟一条，一天就是 288 条。

用 dedupKey 做去重：

java 复制代码

String dedupKey = "HOST_" + host.getId() + "_CPU";
KvmAlert existing = alertMapper.selectByDedupKey(dedupKey);
if (existing != null) {
    // 已有同类告警，不重复发
    return;
}
// 新告警，插入
alertMapper.insertKvmAlert(alert);

自动恢复： 指标降回正常范围后，不用人工处理，代码自动把告警状态改为 RESOLVED：

java 复制代码

if (val < warn) {
    existing.setStatus("RESOLVED");
    existing.setResolutionNotes("指标恢复正常，自动解决");
    alertMapper.updateKvmAlert(existing);
}

3.4 Docker 容器监控

宿主机指标看了还不够，上面的 Docker 容器也得监控。直接用 docker stats --no-stream 拿实时数据：

bash 复制代码

docker stats --no-stream

输出大概长这样：

erlang 复制代码

CONTAINER ID   NAME          CPU %   MEM USAGE / LIMIT   MEM %   NET I/O       BLOCK I/O
abc123def456   nginx         1.50%   120MiB / 2GiB       5.86%   1.2MB / 0.8MB  0B / 0B
def456abc789   my-app        23.40%  512MiB / 4GiB       12.50%  50MB / 30MB    10MB / 5MB

Java 端解析 docker stats 的输出，按列拆分取 CPU%、MEM%、网络和磁盘 IO。

Windows 踩坑： Docker Desktop 在 Windows 上，SSH 直接执行 docker 命令会找不到，因为非交互式 SSH 不加载用户 PATH。加 cmd /c 前缀解决：

java 复制代码

String wrap = isWin ? "cmd /c " : "";
String cmd = wrap + "docker stats --no-stream";

3.5 一个大坑：Docker 容器回连宿主机

这个问题卡了我半天。

场景是这样的：监控服务本身跑在 Docker 容器里，要 SSH 去采集宿主机的指标。宿主机 IP 是 192.168.2.42，容器里直接 ssh 192.168.2.42 连不上。

原因是 Windows Docker Desktop 的网络隔离------容器不能通过宿主机的外网 IP 回连。

解决办法：先试原 IP，失败后自动回退到 host.docker.internal：

java 复制代码

for (String targetIp : new String[]{ip, "host.docker.internal"}) {
    try {
        return sshCollectRaw(targetIp, account, password, osType);
    } catch (Exception e) {
        log.debug("SSH采集 [{}] 失败，尝试下一个...", targetIp);
    }
}
throw new RuntimeException("SSH采集失败: 所有地址均无法连接");

host.docker.internal 是 Docker Desktop 提供的特殊域名，容器里访问它会解析到宿主机的内部地址（192.168.65.254），完美绕过网络隔离。

四、前端展示

后端数据有了，前端做成监控页面：

指标卡片：CPU / 内存 / 磁盘使用率，红黄绿三色标识
告警列表：当前活跃告警 + 已恢复历史，一目了然
Docker 容器列表：每个容器的 CPU/内存/网络 IO，实时更新
3 秒自动刷新：前端轮询后端接口，不用手动刷新页面

五、总结

这套方案的核心思想就一句话：不装 Agent，SSH 直连，定时采集，异常告警。

相比 Zabbix、Prometheus 这些重型监控系统，优势是：

	传统监控	这套方案
部署	每台机器装 Agent	零侵入，SSH 即用
配置	复杂的 yaml 配置文件	填 IP、账号、密码就行
学习成本	高	会 SSH 就会用
适用规模	几十到上万个节点	几台到几十台

一个中小企业、一个运维外包团队、一台服务器------够用了。

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