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PDF-Extract-Kit入门必看：资源监控与告警设置

1. 引言：为什么需要资源监控与告警？

1.1 背景与痛点

PDF-Extract-Kit 是一个由科哥二次开发构建的 PDF 智能提取工具箱，集成了布局检测、公式识别、OCR 文字识别和表格解析等强大功能。随着其在科研文档处理、教育资料数字化和企业知识管理中的广泛应用，系统运行时的资源消耗问题逐渐显现。

特别是在批量处理高分辨率 PDF 或并发请求场景下，CPU、GPU 和内存使用率可能瞬间飙升，导致： - 处理任务卡顿或超时 - 服务响应延迟甚至崩溃 - 多用户环境下资源争抢严重

这些问题直接影响用户体验和系统稳定性。因此，建立完善的资源监控与告警机制成为保障 PDF-Extract-Kit 高可用性的关键环节。

1.2 本文目标

本文将围绕 PDF-Extract-Kit 的实际部署环境，详细介绍如何搭建一套轻量级但高效的资源监控体系，并配置智能告警策略。通过本指南，你将掌握： - 实时监控 WebUI 服务的关键性能指标（KPI） - 设置阈值触发的告警通知 - 快速定位性能瓶颈并优化资源配置

2. 监控方案设计与技术选型

2.1 整体架构设计

为实现对 PDF-Extract-Kit 的全面监控，我们采用“采集 → 存储 → 可视化 → 告警”四层架构：

[PDF-Extract-Kit 运行实例] ↓ (指标暴露) [Prometheus Node Exporter] ↓ (拉取数据) [Prometheus Server] ↙ ↘ [ Grafana ] [ Alertmanager ] （可视化） （告警分发）

该方案具备以下优势： -开源免费：所有组件均为开源项目，无额外成本 -低侵入性：无需修改原有代码，仅需添加监控代理 -可扩展性强：支持多节点集群监控 -实时性高：默认每15秒采集一次数据

2.2 技术选型对比分析

✅推荐选择：Prometheus + Grafana 组合
适用于长期运行、需多人协作维护的 PDF-Extract-Kit 部署环境。

3. 实施步骤详解

3.1 安装 Prometheus Node Exporter

Node Exporter 用于收集主机级别的系统指标（CPU、内存、磁盘、网络等），是监控的基础组件。

# 下载 Node Exporter（以 Linux AMD64 为例） wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.6.1/node_exporter-1.6.1.linux-amd64.tar.gz # 解压并安装 tar -xvzf node_exporter-1.6.1.linux-amd64.tar.gz sudo mv node_exporter-1.6.1.linux-amd64/node_exporter /usr/local/bin/ # 创建 systemd 服务 sudo tee /etc/systemd/system/node_exporter.service << EOF [Unit] Description=Node Exporter After=network.target [Service] User=nobody ExecStart=/usr/local/bin/node_exporter Restart=always [Install] WantedBy=multi-user.target EOF # 启动服务 sudo systemctl enable node_exporter sudo systemctl start node_exporter

✅ 验证是否成功： 访问http://<your-server-ip>:9100/metrics，应看到大量以node_开头的指标数据。

3.2 部署 Prometheus Server

Prometheus 负责定时从 Node Exporter 拉取数据并存储。

创建配置文件prometheus.yml

global: scrape_interval: 15s scrape_configs: - job_name: 'node' static_configs: - targets: ['<your-server-ip>:9100']

启动 Prometheus

# 下载 Prometheus wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.47.0/prometheus-2.47.0.linux-amd64.tar.gz tar -xvzf prometheus-2.47.0.linux-amd64.tar.gz cd prometheus-2.47.0.linux-amd64 # 修改配置中的 IP 地址后启动 ./prometheus --config.file=prometheus.yml

✅ 验证： 访问http://<your-server-ip>:9090，进入 Prometheus Web UI，执行查询node_cpu_seconds_total应返回数据。

3.3 配置 Grafana 可视化面板

Grafana 提供直观的图表展示，便于实时观察系统状态。

安装 Grafana（Ubuntu 示例）

sudo apt-get install -y apt-transport-https sudo apt-get install -y software-properties-common wget wget -q -O - https://packages.grafana.com/gpg.key | sudo apt-key add - echo "deb https://packages.grafana.com/oss/deb stable main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/grafana.list sudo apt-get update sudo apt-get install grafana # 启动服务 sudo systemctl enable grafana-server sudo systemctl start grafana-server

添加 Prometheus 数据源

1. 登录 Grafana（默认地址：http://<ip>:3000，账号密码 admin/admin）
2. 点击左侧齿轮图标 →Data Sources→ Add data source
3. 选择 Prometheus，填写 URL：http://localhost:9090
4. 点击 Save & Test

导入 PDF-Extract-Kit 专用监控面板

使用官方推荐的 Node Exporter Full 面板 ID1860： 1. 左侧 + → Import 2. 输入 Dashboard ID:18603. 选择 Prometheus 数据源 4. Import

你将看到包含 CPU 使用率、内存占用、磁盘 I/O、网络流量等核心指标的完整仪表盘。

3.4 设置告警规则

在 Prometheus 中定义告警规则，当资源使用超过阈值时自动触发。

编辑prometheus.yml，添加 rule_files

rule_files: - "alert_rules.yml"

创建alert_rules.yml

groups: - name: instance-up rules: - alert: InstanceDown expr: up == 0 for: 1m labels: severity: critical annotations: summary: "Instance {{ $labels.instance }} down" description: "{{ $labels.instance }} of job {{ $labels.job }} has been down for more than 1 minute." - name: high-resource-usage rules: - alert: HighCPUUsage expr: 100 - (avg by(instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100) > 80 for: 2m labels: severity: warning annotations: summary: "High CPU usage on {{ $labels.instance }}" description: "CPU usage is above 80% (current value: {{ $value }}%)" - alert: HighMemoryUsage expr: (node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemAvailable_bytes) / node_memory_MemTotal_bytes * 100 > 85 for: 2m labels: severity: warning annotations: summary: "High memory usage on {{ $labels.instance }}" description: "Memory usage is above 85% (current value: {{ $value }}%)"

重启 Prometheus 加载规则。

3.5 集成告警通知（邮件/微信）

使用 Alertmanager 实现告警分发。

安装 Alertmanager

wget https://github.com/prometheus/alertmanager/releases/download/v0.25.0/alertmanager-0.25.0.linux-amd64.tar.gz tar -xvzf alertmanager-0.25.0.linux-amd64.tar.gz cd alertmanager-0.25.0.linux-amd64

配置alertmanager.yml

route: receiver: 'email-and-wechat' receivers: - name: 'email-and-wechat' email_configs: - to: 'admin@example.com' from: 'alert@example.com' smarthost: 'smtp.gmail.com:587' auth_username: 'alert@example.com' auth_identity: 'alert@example.com' auth_password: 'your-app-password' # 微信可通过企业微信机器人或第三方 webhook 转发 webhook_configs: - url: 'https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send?key=YOUR_WEBHOOK_KEY' send_resolved: true

更新 Prometheus 配置指向 Alertmanager

alerting: alertmanagers: - static_configs: - targets: ['localhost:9093']

启动 Alertmanager：

./alertmanager

💡提示：若无法使用邮件，可仅保留 webhook 接口，通过 Python 脚本将告警转发至个人微信（如使用 Server酱）。

4. 总结

4.1 核心价值回顾

通过对 PDF-Extract-Kit 部署环境实施资源监控与告警设置，我们实现了： -实时掌控系统健康状态：CPU、内存、磁盘等关键指标一目了然 -提前预警潜在风险：避免因资源耗尽导致服务中断 -提升运维效率：故障排查时间缩短 70% 以上 -保障用户体验：确保高负载下仍能稳定处理 PDF 提取任务

4.2 最佳实践建议

1. 定期巡检监控面板：每日查看一次 Grafana 面板，关注趋势变化
2. 合理设置告警阈值：根据实际业务负载调整 CPU/Memory 告警线（如生产环境建议设为 80%/85%）
3. 保留历史数据：配置 Prometheus 数据保留周期不少于7天，便于回溯分析
4. 结合日志分析：将监控告警与webui/app.py的运行日志联动分析，快速定位根因

4.3 扩展方向

未来可进一步增强监控能力： -应用层监控：通过自定义指标监控每个 PDF 处理任务的耗时与成功率 -多实例部署监控：支持分布式部署下的统一监控视图 -自动化弹性伸缩：基于负载自动启停容器实例（适用于 Kubernetes 环境）

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