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- 曲线空态和图共用一个定高容器，数据到来不再挤下面的内容 - 路由行去掉行间分割线：它会吃掉 hover 高亮的圆角 - 每路走势线先合并成 28 桶再画。3 秒一个采样直接全画，在一条 百来像素宽的线上只剩噪声；没采集的桶画断口，不画假零 - 环形图两段加圆角，交界用底色描边让出间隙 - 内核卡片从右列搬到服务器和路由之间（左列本来就矮一截），加 「重启内核」：POST /restart 后内核自我 exec、PID 不变，恢复没有 任何通知，只能每 2 秒探一次，半分钟探不到交还给外壳心跳
126 lines
5.0 KiB
TypeScript
126 lines
5.0 KiB
TypeScript
/**
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* 仪表盘遥测的纯逻辑：滑动窗口和按入站聚合的吞吐差值。
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*
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* 采集本身（开流、轮询）在 web/telemetry.ts 的单例里做；这里只回答
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* 「两次连接快照之间每一路走了多少字节」这类纯问题，让 bun test 够得着。
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*/
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import type { ConnectionItem } from './connections.ts'
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/** 流量大图保留多久的历史。切走页面数据还在，是这个窗口在兜底。 */
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export const TRAFFIC_WINDOW_MS = 30 * 60_000
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/** 每路吞吐走势保留多久。活跃判定也用同一个窗口。 */
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export const ROUTE_WINDOW_MS = 5 * 60_000
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/** 连接快照的轮询间隔。 */
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export const ROUTE_POLL_MS = 3_000
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/**
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* 「活跃」的门槛：最近 5 分钟走过的字节数。
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* 取 256 KB 是为了滤掉心跳、DNS 这类背景流量——它们在 5 分钟里通常只有几十 KB，
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* 而任何真实使用（网页、更新检查）轻松超过这个数。
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*/
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export const ACTIVE_BYTES = 256 * 1024
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/** 一个采样点。up/down 是这个采样间隔里走过的字节数（不是速率），ms 是实际间隔。 */
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export interface RouteSample {
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t: number
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ms: number
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up: number
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down: number
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}
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/** 流量曲线的一个点。up/down 是内核报的每秒字节数。 */
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export interface TrafficPoint {
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t: number
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up: number
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down: number
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}
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/** 追加一个点并把窗口外的老点挤掉。窗口按时间算，不按条数——采样间隔不保证均匀。 */
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export function pushWindow<T extends { t: number }>(list: T[], point: T, windowMs: number): T[] {
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const cutoff = point.t - windowMs
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const start = list.findIndex((p) => p.t >= cutoff)
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return [...(start === -1 ? [] : list.slice(start)), point]
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}
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/** 上次快照里每条连接的累计字节，按连接 id 记。 */
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export type ConnTotals = Map<string, { up: number; down: number }>
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/**
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* 两次连接快照之间，每一路入站走了多少字节。
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*
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* 按连接逐条求差再按入站聚合，而不是先按入站求和再求差：连接关闭后会从快照里
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* 消失，直接对总和求差会算出负数。代价是连接关闭前最后一段流量丢失——对走势图
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* 来说可以接受。新出现的连接把它的累计全部记入本次间隔（它就是这段时间里产生的）。
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* 同一条 id 的累计变小说明内核重启过计数，按全新连接处理。
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*/
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export function routeDeltas(
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prev: ConnTotals,
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conns: ConnectionItem[],
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): { deltas: Record<string, { up: number; down: number }>; next: ConnTotals } {
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const deltas: Record<string, { up: number; down: number }> = {}
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const next: ConnTotals = new Map()
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for (const conn of conns) {
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const key = conn.metadata.inboundName || conn.metadata.inboundPort
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const last = prev.get(conn.id)
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const fresh = !last || last.up > conn.upload || last.down > conn.download
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const up = fresh ? conn.upload : conn.upload - last.up
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const down = fresh ? conn.download : conn.download - last.down
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const entry = (deltas[key] ??= { up: 0, down: 0 })
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entry.up += up
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entry.down += down
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next.set(conn.id, { up: conn.upload, down: conn.download })
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}
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return { deltas, next }
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}
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/** 窗口内一共走了多少字节（上下行合计）。活跃判定用。 */
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export function windowBytes(samples: RouteSample[], since: number): number {
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let total = 0
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for (const s of samples) {
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if (s.t >= since) total += s.up + s.down
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}
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return total
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}
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/** 最近一个采样的速率（字节每秒）。没有采样时是 null——「没数据」和 0 不是一回事。 */
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export function lastRate(samples: RouteSample[]): { up: number; down: number } | null {
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const last = samples.at(-1)
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if (!last || last.ms <= 0) return null
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return { up: (last.up / last.ms) * 1000, down: (last.down / last.ms) * 1000 }
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}
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/**
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* 把窗口内的样本合并成固定数量的桶，每桶是平均速率（字节每秒）。
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*
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* 走势线要的是形状，不是每一次采样：3 秒一个点、5 分钟窗口是一百个点，
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* 全画在一条几十像素宽的线上只剩噪声。没有采样的桶是 null（「没在采集」，
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* 不是「速率为 0」——零样本是采集层补出来的真零），开头的 null 直接裁掉，
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* 采集是从中途开始的，不该画出一段假的静止期。
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*/
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export function bucketRates(
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samples: RouteSample[],
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start: number,
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end: number,
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buckets: number,
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): Array<[number, number | null]> {
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if (end <= start || buckets <= 0) return []
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const width = (end - start) / buckets
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const sums = Array.from({ length: buckets }, () => ({ bytes: 0, ms: 0 }))
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for (const s of samples) {
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if (s.t < start || s.t > end) continue
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const i = Math.min(buckets - 1, Math.floor((s.t - start) / width))
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sums[i]!.bytes += s.up + s.down
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sums[i]!.ms += s.ms
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}
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const points = sums.map(
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(b, i): [number, number | null] => [
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Math.round(start + (i + 0.5) * width),
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b.ms > 0 ? (b.bytes / b.ms) * 1000 : null,
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],
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)
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const first = points.findIndex(([, v]) => v !== null)
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return first === -1 ? [] : points.slice(first)
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}
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