如何监控GOM引擎主网关和从网关的运行状态

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监控 GOM 引擎主网关（LoginSrv）和从网关（GateServer）的运行状态是保障服务器稳定性的关键环节。以下从基础日志分析到高级监控系统部署的完整方案，结合实战经验总结：
一、基础监控方法
1. 日志文件分析
bash
# 主网关日志路径
LoginSrv\Log\LoginSrv.log

# 从网关日志路径
GateServer\Log\GateServer.log

# 关键监控内容：
- 连接数异常：如短时间内大量连接断开（可能被攻击）
- 错误信息：如"DB connect failed"（数据库连接失败）
- 性能警告：如"High CPU usage"（CPU负载过高）




工具推荐：

LogParser：快速检索关键字（如ERROR、WARNING）。
Tail 命令：实时查看日志更新（Linux/Windows 皆可用）。
2. 任务管理器 / 资源监视器
监控指标        健康阈值        异常处理
CPU 使用率        <70%        优化脚本或增加服务器配置
内存占用        <80%        检查是否存在内存泄漏（重启服务）
网络带宽        < 网卡带宽 70%        升级网络或分流网关
二、高级监控系统部署
1. Prometheus+Grafana 监控方案
指标采集

指标采集

LoginSrv

Node Exporter

GateServer

Prometheus

Grafana









关键配置步骤：

安装 Node Exporter（在每台服务器）：
bash
# Linux安装示例
wget https://github.com/prometheus/no ... .linux-amd64.tar.gz
tar xvfz node_exporter-1.4.0.linux-amd64.tar.gz
cd node_exporter-1.4.0.linux-amd64
./node_exporter &  # 后台运行

配置 Prometheus：
yaml
# prometheus.yml
scrape_configs:
  - job_name: 'gom_login_srv'
    static_configs:
      - targets: ['login_server_ip:9100']
  - job_name: 'gom_gate_srv'
    static_configs:
      - targets: ['gate_server_ip1:9100', 'gate_server_ip2:9100']

Grafana 可视化：
导入预配置的 GOM 引擎监控模板（如 ID: 13157），监控指标包括：
网关连接数实时变化
CPU / 内存使用率趋势
网络流量与数据包分析
2. 自定义监控脚本
python
运行
import psutil
import time
import requests

# 监控主网关
def monitor_login_server():
    for proc in psutil.process_iter(['name', 'cpu_percent', 'memory_percent']):
        if 'LoginSrv.exe' in proc.info['name']:
            cpu = proc.info['cpu_percent']
            mem = proc.info['memory_percent']
            connections = len(proc.connections())

            # 触发警报（示例：CPU>80%）
            if cpu > 80:
                send_alert(f"LoginSrv CPU异常: {cpu}%")

            return {
                'cpu': cpu,
                'memory': mem,
                'connections': connections
            }
    return None

# 发送警报
def send_alert(message):
    # 发送邮件或企业微信通知
    requests.post(
        "https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send",
        json={"msgtype": "text", "text": {"content": message}}
    )

# 主循环
while True:
    login_status = monitor_login_server()
    print(f"LoginSrv状态: {login_status}")
    time.sleep(60)  # 每分钟监控一次
三、关键监控指标与阈值
指标分类        具体指标        健康阈值        预警处理
性能指标        CPU 使用率        <70%        优化脚本 / 增加服务器配置
内存使用率        <80%        检查内存泄漏 / 重启服务
磁盘 IOPS        < 磁盘上限 70%        升级磁盘或迁移日志文件
网络指标        连接数        < 单网关 MaxClient 的 80%        增加网关实例或优化负载均衡
网络吞吐量        < 网卡带宽 70%        升级网络或分流流量
丢包率        <0.5%        检查网络设备或优化 UDP 参数
稳定性指标        5 分钟内断线率        <1%        检查网络波动或优化网关配置
错误日志频率        <5 条 / 分钟        定位错误原因并修复
四、异常情况应急处理
1. 高 CPU 负载处理流程
是

否

检测到CPU>80%

获取进程列表

是否LoginSrv/GateServer?

检查WorkerThread配置

减少MaxClient值

重启服务

检查其他进程

终止异常进程











2. 网关连接数激增处理
bash
# 1. 查看连接数最高的IP
netstat -anp | grep 7000 | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -nr | head -10

# 2. 封禁异常IP（示例：封禁1.2.3.4）
echo "1.2.3.4" >> GateServer\Config\BlockIPList.txt

# 3. 动态调整负载均衡
sed -i 's/LoadBalanceType=0/LoadBalanceType=1/g' LoginSrv.ini
五、监控工具推荐
工具名称        功能特点        适用场景
M2 监控面板        官方内置工具，查看实时连接数        日常基础监控
Prometheus        高性能时序数据库，支持自定义指标        企业级监控系统
Grafana        强大的可视化仪表盘        多维度数据展示与分析
ELK Stack        日志收集、分析与可视化        海量日志快速定位问题
Zabbix        全面的服务器监控解决方案        中小型传奇服务端监控
六、最佳实践
建立监控基线：
在服务器稳定运行时记录各项指标的基准值，作为异常判断依据。
分层警报机制：
警告（黄色）：指标超过阈值但不影响服务（如 CPU 70%-80%）。
严重（红色）：指标超过阈值且可能影响服务（如 CPU>80%）。
紧急（紫色）：服务已受影响（如连接数突破 MaxClient）。
定期压力测试：
使用工具（如 LoadRunner）模拟高并发场景，验证监控系统的有效性和阈值的合理性。

通过系统化的监控体系，可提前发现服务器潜在风险，在玩家感知到异常前解决问题，实现 “被动响应” 到 “主动预防” 的转变，显著提升服务稳定性和玩家体验。