搭建Grafana监测Bird运行状态 写在前面本人在dn42网络中有4个节点，本来搭建了LookingGlass来监测节点运行状态，但考虑到不够直观 其实是想折腾，所以打算搭建一个可以图形化监控每台节点Bird运行状态的仪表盘，在社区里面发现可以用Grafana搭配Prometheus作为数据源实现拓扑图如下：graph TD subgraph DN42 Network N1[Node 1] --> NE1(Node Exporter) N1 --> BE1(Bird/FRR Exporter) N2[Node 2] --> NE2(Node Exporter) N2 --> BE2(Bird/FRR Exporter) N3[Node 3] --> NE3(Node Exporter) N3 --> BE3(Bird/FRR Exporter) N4[Node 4] --> NE4(Node Exporter) N4 --> BE4(Bird/FRR Exporter) end NE1 --> P(Prometheus Server) NE2 --> P NE3 --> P NE4 --> P BE1 --> P BE2 --> P BE3 --> P BE4 --> P P --> G(Grafana Server) User[用户] --> G搭建部署 Prometheus ServerPrometheus Server 将运行在独立的监控服务器上。创建工作目录mkdir -p /opt/prometheus/config /opt/prometheus/data创建 Prometheus 配置文件 (/opt/prometheus/config/prometheus.yml)global: scrape_interval: 15s # 默认抓取间隔 scrape_configs: - job_name: 'prometheus' static_configs: - targets: ['localhost:9090'] # 监控 Prometheus 自身 - job_name: 'node_exporter' static_configs: - targets: ['<node1_ip>:9100', '<node2_ip>:9100', '<node3_ip>:9100', '<node4_ip>:9100'] # 替换为您的 DN42 节点 IP - job_name: 'bird_exporter' static_configs: - targets: ['<node1_ip>:9324', '<node2_ip>:9324', '<node3_ip>:9324', '<node4_ip>:9324'] # 替换为您的 DN42 节点 IP注意: 请将 <nodeX_ip> 替换为您的 DN42 节点的实际 IP 地址。使用 Docker Compose 部署 Prometheus创建 docker-compose.yml 文件：services: prometheus: image: prom/prometheus container_name: prometheus network_mode: host ports: - "9090:9090" volumes: - /opt/prometheus/config/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml - /opt/prometheus/data:/prometheus command: - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml' - '--storage.tsdb.path=/prometheus' - '--web.enable-lifecycle' restart: unless-stopped将数据目录的权限赋予 Prometheus 用户：chown -R 65534:65534 /opt/prometheus/data启动 Prometheus：docker-compose up -d通过访问 http://<监控服务器IP>:9090 来验证 Prometheus 是否正常运行。部署 Node Exporter (每个 DN42 节点上)创建工作目录mkdir -p /opt/node_exporter方式1：使用 Docker 部署 Node Exporterdocker run -d \ --name node_exporter \ --net="host" \ --pid="host" \ -v "/:/host:ro,rslave" \ quay.io/prometheus/node-exporter:latest \ --path.rootfs=/host方式2：使用二进制可执行文件部署 Node Exporter下载并解压 Node Exporter访问 Prometheus 下载页面 获取最新版本的 Node Exporter。以下示例使用 1.7.0 版本wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.7.0/node_exporter-1.7.0.linux-amd64.tar.gz tar xvfz node_exporter-1.7.0.linux-amd64.tar.gz sudo cp node_exporter-1.7.0.linux-amd64/node_exporter /usr/local/bin sudo chown prometheus:prometheus /usr/local/bin/node_exporter rm -rf node_exporter-1.7.0.linux-amd64.tar.gz node_exporter-1.7.0.linux-amd64创建 Systemd 服务文件 (/etc/systemd/system/node_exporter.service)[Unit] Description=Node Exporter Wants=network-online.target After=network-online.target [Service] Type=simple ExecStart=/usr/local/bin/node_exporter \ --web.listen-address=":9100" \ --collector.textfile.directory="/var/lib/node_exporter/textfile_collector" [Install] WantedBy=multi-user.target重新加载 Systemd 并启动 Node Exportersudo systemctl daemon-reload sudo systemctl start node_exporter sudo systemctl enable node_exporterBird Exporter首先，确保 BIRD 配置允许 bird_exporter 访问其控制套接字。通常需要在 /etc/bird/bird.conf 或 /etc/bird2/bird.conf 中添加类似以下内容：control socket "/var/run/bird/bird.ctl" mode 0777;然后，使用 Docker 部署 Bird Exporter (推荐用于内存充足的节点)：docker run -d \ --name bird_exporter \ --network host \ -v /var/run/bird/bird.ctl:/var/run/bird/bird.ctl \ czerwonk/bird_exporter:latest使用二进制方式部署 Bird Exporter下载并解压 Bird Exporter访问 Bird Exporter GitHub Releases 获取最新版本的 Bird Exporter。以下示例使用 1.1.0 版本，请根据实际情况替换。wget https://github.com/czerwonk/bird_exporter/releases/download/v1.1.0/bird_exporter-1.1.0.linux-amd64.tar.gz tar xvfz bird_exporter-1.1.0.linux-amd64.tar.gz sudo cp bird_exporter-1.1.0.linux-amd64/bird_exporter /usr/local/bin sudo chown prometheus:prometheus /usr/local/bin/bird_exporter rm -rf bird_exporter-1.1.0.linux-amd64.tar.gz bird_exporter-1.1.0.linux-amd64创建 Systemd 服务文件 (/etc/systemd/system/bird_exporter.service)[Unit] Description=Bird Exporter Wants=network-online.target After=network-online.target [Service] Type=simple ExecStart=/usr/local/bin/bird_exporter \ --bird.socket="/var/run/bird/bird.ctl" \ --web.listen-address=":9324" [Install] WantedBy=multi-user.target重新加载 Systemd 并启动 Bird Exportersudo systemctl daemon-reload sudo systemctl start bird_exporter sudo systemctl enable bird_exporter部署 Grafana ServerGrafana Server 建议与 Prometheus Server 部署在同一台监控服务器上。创建工作目录mkdir -p /opt/grafana/data4.4.2 使用 Docker Compose 部署 Grafana更新之前创建的 docker-compose.yml 文件，添加 Grafana 服务：services: prometheus: image: prom/prometheus container_name: prometheus ports: - "9090:9090" volumes: - /opt/prometheus/config/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml - /opt/prometheus/data:/prometheus command: - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml' - '--storage.tsdb.path=/prometheus' - '--web.enable-lifecycle' restart: unless-stopped grafana: image: grafana/grafana container_name: grafana ports: - "3000:3000" volumes: - /opt/grafana/data:/var/lib/grafana environment: - GF_SECURITY_ADMIN_USER=admin - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=your_strong_password # 请替换为强密码 depends_on: - prometheus restart: unless-stopped重新启动 Docker Compose 服务以启动 Grafana：docker-compose up -d配置 Grafana 数据源登录 Grafana。在左侧导航栏中，点击齿轮图标 (Configuration) -> Data Sources。点击 Add data source。选择 Prometheus。在 HTTP 部分的 URL 字段中输入 http://prometheus:9090 (如果 Prometheus 和 Grafana 在同一个 Docker Compose 网络中) 或 http://localhost:9090 (如果 Prometheus 运行在宿主机上，且 Grafana 可以直接访问)。点击 Save & Test。如果一切正常，您将看到 Data source is working 的消息。导入 Grafana 仪表盘Grafana 社区提供了许多现成的仪表盘，可以大大简化监控配置。以下是一些推荐的仪表盘 ID：Node Exporter Full: ID 1860 (或搜索 Node Exporter Full)，用于监控主机操作系统指标。BIRD RS: ID 5259 (或搜索 BIRD RS)，用于监控 BIRD 路由协议状态。FRR Exporter - BGP: ID 22943 (或搜索 FRR Exporter - BGP)，用于监控 FRR BGP 状态。导入步骤在 Grafana 左侧导航栏中，点击 + 图标 (Create) -> Import。在 Import via grafana.com 字段中输入上述仪表盘 ID，然后点击 Load。选择您的 Prometheus 数据源。点击 Import。重复此过程，导入所有您需要的仪表盘。告警配置 (可选)Grafana 允许您基于 Prometheus 收集的指标配置告警规则。当指标达到预设阈值时，Grafana 可以通过邮件、Slack、Webhook 等方式发送通知。配置告警通道在 Grafana 左侧导航栏中，点击齿轮图标 (Configuration) -> Alerting -> Notification channels。点击 New channel。选择偏好的通知类型 (例如 Email, Slack) 并填写相关配置信息。点击 Save。创建告警规则打开想要添加告警的仪表盘。选择一个面板，点击面板标题，然后选择 Edit。在面板编辑视图中，切换到 Alert 选项卡。点击 Create Alert。定义告警规则的条件、评估周期和通知通道。点击 Save。参考文献Grafana Labs - FRR Exporter - BGP DashboardGrafana Labs - BIRD RS DashboardGrafana Labs - Node Exporter Full DashboardGitHub - czerwonk/bird_exporterGitHub - tynany/frr_exporterPrometheus DocumentationGrafana Documentation

MaiBot+AstrBot+Napcat分离部署，实用、稳定且拟人化的QQBot部署方案 灵感来源最近一直在捣鼓QQ机器人，目前后端比较有名的就是AstrBot和 MaiBot 项目，其中AstrBot注重功能性（有多样化的插件服务）而MaiBot注重LLMs聊天与拟人化，遂想要同时给我的机器人接入两个项目，而由于TX的风控，部署在云服务器上的NapCat容易被下号，而由于网络环境问题，MaiBot最好运行在海外服务器上（可以方便的访问Gemini等AI的api），故想到了将AstrBot与NapCat部署在家里NAS上，MaiBot部署在公网服务器上的思路，拓扑图如下：graph LR subgraph NAS AstrBot <--> NapCat end subgraph Server MaiBot end NapCat <-- WebSocket --> MaiBot{message type="info" content="这里将NapCat和AstrBot部署在同一个服务器上，这是因为AstrBot在执行一些功能的时候需要和NapCat共用文件夹，若分开部署则会出现很多问题"/}部署前期准备{x} 一台公网服务器（最好2c2g及以上配置） {x} 一台家宽网络下的Linux服务器 {x} docker环境开始部署首先进入家里云sshmkdir astrbot cd astrbot wget https://raw.githubusercontent.com/NapNeko/NapCat-Docker/main/compose/astrbot.yml sudo docker compose -f astrbot.yml up -d完成然后进入公网服务器{message type="info" content="该部分以下内容大多直接来自官方文档"/}一、准备麦麦部署环境1.1 创建项目目录mkdir -p maim-bot/docker-config/{mmc,adapters} && cd maim-bot1.2 获取 Docker 编排文件wget https://raw.githubusercontent.com/Mai-with-u/MaiBot/main/docker-compose.yml备用下载方式 若 GitHub 直连不稳定，可使用镜像源：wget https://fastly.jsdelivr.net/gh/Mai-with-u/MaiBot@main/docker-compose.yml1.3删除其中的NapCat容器并取消注释adapter的端口映射使用vim docker-compose.yml编辑，编辑完成后如下:services: adapters: container_name: maim-bot-adapters #### prod #### image: unclas/maimbot-adapter:latest # image: infinitycat/maimbot-adapter:latest #### dev #### # image: unclas/maimbot-adapter:dev # image: infinitycat/maimbot-adapter:dev environment: - TZ=Asia/Shanghai ports: #<--此处修改 - "8095:8095" #<--此处修改 volumes: - ./docker-config/adapters/config.toml:/adapters/config.toml # 持久化adapters配置文件 - ./data/adapters:/adapters/data # adapters 数据持久化 restart: always networks: - maim_bot core: container_name: maim-bot-core #### prod #### image: sengokucola/maibot:dev # image: infinitycat/maibot:latest #### dev #### # image: sengokucola/maibot:dev # image: infinitycat/maibot:dev environment: - TZ=Asia/Shanghai - EULA_AGREE=99f08e0cab0190de853cb6af7d64d4de # 同意EULA - PRIVACY_AGREE=9943b855e72199d0f5016ea39052f1b6 # 同意EULA # ports: # - "8000:8000" volumes: - ./docker-config/mmc/.env:/MaiMBot/.env # 持久化env配置文件 - ./docker-config/mmc:/MaiMBot/config # 持久化bot配置文件 - ./data/MaiMBot/maibot_statistics.html:/MaiMBot/maibot_statistics.html #统计数据输出 - ./data/MaiMBot:/MaiMBot/data # 共享目录 - ./data/MaiMBot/plugins:/MaiMBot/plugins # 插件目录 - ./data/MaiMBot/logs:/MaiMBot/logs # 日志目录 - site-packages:/usr/local/lib/python3.13/site-packages # 持久化Python包 restart: always networks: - maim_bot sqlite-web: # 注意：coleifer/sqlite-web 镜像不支持arm64 image: coleifer/sqlite-web container_name: sqlite-web restart: always ports: - "8120:8080" volumes: - ./data/MaiMBot:/data/MaiMBot environment: - SQLITE_DATABASE=MaiMBot/MaiBot.db # 你的数据库文件 networks: - maim_bot # chat2db占用相对较高但是功能强大 # 内存占用约600m，内存充足推荐选此 # chat2db: # image: chat2db/chat2db:latest # container_name: maim-bot-chat2db # restart: always # ports: # - "10824:10824" # volumes: # - ./data/MaiMBot:/data/MaiMBot # networks: # - maim_bot volumes: site-packages: networks: maim_bot: driver: bridge 二、麦麦环境配置2.1 准备配置文件模板# 获取核心组件配置模板 wget https://raw.githubusercontent.com/MaiM-with-u/MaiBot/main/template/template.env -O docker-config/mmc/.env # 若 GitHub 直连不稳定，可使用镜像源：https://fastly.jsdelivr.net/gh/Mai-with-u/MaiBot@main/template/template.env 获取 adapter 的 config.toml:wget https://github.com/MaiM-with-u/MaiBot-Napcat-Adapter/raw/refs/heads/main/template/template_config.toml -O docker-config/adapters/config.toml # 若 GitHub 直连不稳定，可使用镜像源：https://fastly.jsdelivr.net/gh/Mai-with-u/MaiBot-Napcat-Adapter@main/template/template_config.toml 配置文件里的服务名如不可用可替换为容器名MaiBot_Server 配置可替换成 maim-bot-corenapcat ws 客户端可替换成 ws://maim-bot-adapters:80952.2 预留文件这个文件是 MaiBot 运行统计报告。MacOS/Linux:mkdir -p data/MaiMBot && touch ./data/MaiMBot/maibot_statistics.htmlWindows:mkdir data\MaiMBot && type nul > .\data\MaiMBot\maibot_statistics.html2.3 修改相关配置vim docker-config/mmc/.env需修改以下关键参数:# 网络监听配置 HOST=0.0.0.0修改适配器配置文件:vim docker-config/adapters/config.toml[napcat_server] # Napcat连接的ws服务设置 host = "0.0.0.0" port = 8095 heartbeat_interval = 30 tocken = '123123123' #这里必须要设置，为了NAS和公网服务器建立websocket连接时鉴权 [maibot_server] # 连接麦麦的ws服务设置 host = "core" port = 80002.3 取消注释 docker-compose.yml 的 EULAvim docker-compose.yml # 取消注释以下两行（30-31 行） - EULA_AGREE=bda99dca873f5d8044e9987eac417e01 # 同意 EULA - PRIVACY_AGREE=42dddb3cbe2b784b45a2781407b298a1 # 同意 Privacy2.4 数据库管理工具#sqlite-web: # # 注意：coleifer/sqlite-web 镜像不支持 arm64 # image: coleifer/sqlite-web # container_name: sqlite-web # restart: always # ports: # - "8120:8080" # volumes: # - ./data/MaiMBot:/data/MaiMBot # environment: # - SQLITE_DATABASE=MaiMBot/MaiBot.db # networks: # - maim_bot # chat2db 占用相对较高但是功能强大 # 内存占用约 600m，内存充足推荐选此 chat2db: image: chat2db/chat2db:latest container_name: maim-bot-chat2db restart: always ports: - "10824:10824" volumes: - ./data/MaiMBot:/data/MaiMBot networks: - maim_bot2.5 目录结构. ├── docker-compose.yml ├── data │ └── MaiMBot │ └── maibot_statistics.html └── docker-config ├── adapters │ └── config.toml └── mmc └── .env三、初始化容器环境3.1 首次启动容器生成剩余配置文件docker compose up -d && sleep 15 && docker compose down3.2 调整麦麦配置vim docker-config/mmc/bot_config.toml vim docker-config/mmc/model_config.toml四、启动麦麦4.1 启动所有组件docker compose up -d4.2 验证服务状态docker compose ps配置NapCatNapcat 配置入口: http://公网服务器IP:6099网络配置使用websocket客户端，url为ws://<你的公网服务器ip>:8095 tocken和你之前在adapter中的tocken一致，启用： 大功告成！参考文档：使用 Docker 部署 AstrBot使用 Docker 部署 MaiBot

解决OMV登陆WebUI时400 Bad Request错误 前言今天在登陆OMV（Open Media Vault）的时候显示400 - Bad Request，但是我的密码都是自动填充的，不可能出错，而且我没有改过密码，折腾一段时间之后终于找到解决方法。解决检查密码是否真的错误进入 ssh ，输入omv-firstaid进入omv的恢复界面之后选择4并重置密码{message type="info" content="若此时发现使用此密码无法登陆，则可以确定是omv从5.x到8.3的一个祖传bug"/}解决bug非常简单，只需要reboot即可解决问题溯源在OMV官方论坛上，我找到了 这个 帖子，上面通过重置密码解决了在贴吧，我找到了这个帖子，上面说是系统盘满了导致的，我不认为是这个原因（我的系统盘占用不到一半）有人提到了删除浏览器的cookies，尝试无效而他们的解决方法都提到了 reboot ，所以我直接使用了万能重启法，成功解决经过AI分析 ，似乎是php-fpm / openmediavault-engined 异常而导致子进程卡死，而nginx 无法正确解析响应，所以返回了400