区块链节点 QPS 性能基准测试框架

一个专业的多区块链节点性能基准测试框架，具备全面的 QPS 测试、实时监控、智能瓶颈检测和高级可视化报告功能。

🎯 核心特性

多模式 QPS 测试：快速（15+分钟）、标准（90+分钟）和密集（8+小时）测试模式
跨平台兼容性：支持 8 个主流区块链节点（Solana、Ethereum、BSC、Base、Polygon、Scroll、Starknet、Sui）在 AWS、其他云、IDC 或本地 Linux 环境运行
真实交易数据测试：从区块链节点获取活跃账户地址，使用 single 或 mixed RPC 方法生成测试目标
多层次性能监控：专业监控系统，4 个专业化数据流
- 统一指标（79 个字段）：CPU、内存、EBS、网络、ENA、区块高度、QPS
- 监控开销跟踪（20 个字段）：自我监控和影响分析
- ENA 深度监控（15 个字段）：AWS 专属网络性能分析
- 区块链健康跟踪（7 个字段）：节点同步状态和数据丢失检测
双重瓶颈监测机制：
- 即时监测：8 维度监控，5 种场景判断逻辑避免误判
  - 资源瓶颈 + 节点健康 → 误报（重置计数器）
  - RPC 性能违规（成功率 < 95% 或延迟 > 1000ms）→ 真实瓶颈（必要条件）
  - 任意瓶颈 + 节点不健康 → 真实瓶颈（连续 3 次）
  - 仅节点持续不健康 → 节点故障（立即停止）
  - 全部正常 → 继续测试
- 离线分析：测试完成后的多维度深度分析
  - 时间窗口分析（瓶颈前后 ±30 秒）聚焦根因调查
  - 性能悬崖分析识别 QPS 降级模式
  - EBS 性能深度剖析与 AWS 基线对比
  - CPU-EBS 关联分析识别资源瓶颈
  - RPC 方法性能剖析和优化建议
AWS 深度集成：EBS 性能基线、ENA 网络监控
专业可视化：32 张专业图表和全面的 HTML 报告

⚡ 快速配置

在运行框架之前，您必须配置以下参数：

必需配置（在 `config/config_loader.sh` 中）

# 1. RPC 端点（必需）
LOCAL_RPC_URL="http://localhost:8899"  # 您的区块链节点 RPC 端点

# 2. 区块链类型（必需）
BLOCKCHAIN_NODE="Solana"  # 支持：Solana、Ethereum、BSC、Base、Polygon、Scroll、Starknet、Sui

# 3. 区块链进程名称（监控必需）
BLOCKCHAIN_PROCESS_NAMES=(
    "agave-validator"    # 您实际的区块链节点进程名称
    "solana-validator"   # 添加所有可能的进程名称
    "validator"
)
# 使用以下命令检查您的进程名称：ps aux | grep -i validator

EBS 配置（在 `config/user_config.sh` 中）

# 4. DATA 设备配置（必需）
LEDGER_DEVICE="nvme1n1"              # DATA 设备名称（使用 'lsblk' 检查）
DATA_VOL_TYPE="io2"                  # 选项："gp3" | "io2" | "instance-store"
DATA_VOL_MAX_IOPS="30000"            # 您的 EBS 卷预配置的 IOPS
DATA_VOL_MAX_THROUGHPUT="700"        # 您的 EBS 卷吞吐量（MiB/s）

# 5. ACCOUNTS 设备（可选，但建议配置以进行完整监控）
ACCOUNTS_DEVICE="nvme2n1"            # ACCOUNTS 设备名称
ACCOUNTS_VOL_TYPE="io2"              # 选项："gp3" | "io2" | "instance-store"
ACCOUNTS_VOL_MAX_IOPS="30000"        # ACCOUNTS 卷的 IOPS
ACCOUNTS_VOL_MAX_THROUGHPUT="700"    # ACCOUNTS 卷的吞吐量（MiB/s）

# 6. 网络配置（AWS 环境必需）
NETWORK_MAX_BANDWIDTH_GBPS=25        # 您的实例网络带宽（Gbps）

快速配置检查：

# 验证您的区块链进程名称
ps aux | grep -i validator
ps aux | grep -i agave

# 验证您的 EBS 设备
lsblk

# 在 AWS 控制台检查您的 EBS 卷配置：
# EC2 → 卷 → 选择您的卷 → 详细信息选项卡
# - IOPS：预配置的 IOPS 值
# - 吞吐量：预配置的吞吐量值

# 检查您的实例网络带宽：
# EC2 → 实例类型 → 搜索您的实例类型 → 网络

配置文件位置：

config/config_loader.sh - RPC 端点、区块链类型、进程名称
config/user_config.sh - EBS 设备、网络带宽、监控间隔

注意：如果您没有正确配置这些参数，框架将使用默认值，这可能与您的实际硬件不匹配，导致性能分析不准确。

🚀 快速开始

前置条件

最快的方式是使用项目自带的依赖安装脚本：

# 交互式安装（每个需要 sudo 的步骤会先询问）
bash scripts/install_deps.sh

# 非交互式（CI / Docker / 无人值守 VM）
bash scripts/install_deps.sh --yes

# 仅检查模式 — 只列出缺什么，不做任何修改
bash scripts/install_deps.sh --check

# 查看所有参数
bash scripts/install_deps.sh --help

安装器涵盖：

系统包（sysstat bc jq net-tools procps）— 自动检测 apt/yum/dnf/apk
Python 包（来自 requirements.txt）— 自动处理 PEP 668（Debian 12+）
vegeta v12.12.0 — 锁定版本，SHA256 校验，安装到 ~/bin/vegeta

支持的发行版：Ubuntu、Debian、RHEL、CentOS、Rocky、AlmaLinux、Amazon Linux、Fedora、Alpine。

手动安装（如果您希望逐步控制）

# 安装 Vegeta v12.12.0（QPS 测试工具）
wget https://github.com/tsenart/vegeta/releases/download/v12.12.0/vegeta_12.12.0_linux_amd64.tar.gz
tar -xzf vegeta_12.12.0_linux_amd64.tar.gz
sudo mv vegeta /usr/local/bin/
vegeta -version  # 验证安装

# 安装系统监控工具（框架硬依赖 — 全部必需）
sudo apt-get install -y sysstat bc jq net-tools procps
# sysstat → iostat/mpstat/sar  |  bc → shell 脚本中的算术运算
# jq → JSON 解析  |  net-tools → netstat  |  procps → ps/top

# 安装 Python 和虚拟环境支持
sudo apt-get install python3 python3-venv

# 创建虚拟环境
python3 -m venv node-env

# 激活虚拟环境
source node-env/bin/activate

# 检查 Python 版本（需要 Python 3.8+）
python3 --version

# 安装 Python 依赖（从项目根目录执行）
pip3 install -r requirements.txt
# 注意：在 Debian 12+（PEP 668）上，如果您跳过了上面的 venv，请使用：
#   pip3 install --user --break-system-packages -r requirements.txt

# 验证所有工具已安装
which vegeta    # QPS 测试工具
which iostat    # I/O 监控工具
which mpstat    # CPU 监控工具
which sar       # 网络监控工具

基本使用

# 快速测试（15+ 分钟）- 可以直接运行
./blockchain_node_benchmark.sh --quick

# 标准测试（90+ 分钟）- 建议使用 screen
screen -S benchmark_$(date +%m%d_%H%M)
./blockchain_node_benchmark.sh --standard
# ⚠️ 关闭 SSH 前必须按 Ctrl+a 然后 d 分离会话！

# 密集测试（最多 8 小时）- 必须使用 screen/tmux
screen -S benchmark_$(date +%m%d_%H%M)
./blockchain_node_benchmark.sh --intensive
# ⚠️ 关闭 SSH 前必须按 Ctrl+a 然后 d 分离会话！

⚠️ 关键提示：对于超过 30 分钟的测试，你必须：

使用 screen 或 tmux
分离会话（screen 按 Ctrl+a, 然后 d）后再关闭 SSH
否则 SSH 断开时测试会停止！

详见下方长时间测试最佳实践。

自定义测试

# 自定义密集测试，指定参数
./blockchain_node_benchmark.sh --intensive \
    --initial-qps 1000 \
    --max-qps 10000 \
    --step-qps 500 \
    --duration 300 \
    --mixed  # 使用混合 RPC 方法测试

📦 系统架构

blockchain-node-benchmark/
├── 🎯 核心执行层
│   ├── blockchain_node_benchmark.sh    # 主入口脚本
│   ├── master_qps_executor.sh          # QPS 测试引擎
│   └── common_functions.sh             # 共享函数库
├── ⚙️ 配置管理
│   ├── config_loader.sh                # 配置加载器
│   └── system_config.sh                # 系统配置
├── 📊 监控数据层
│   ├── unified_monitor.sh              # 统一监控器
│   ├── bottleneck_detector.sh          # 瓶颈检测器
│   └── monitoring_coordinator.sh       # 监控协调器
├── 🔬 分析处理层
│   ├── comprehensive_analysis.py       # 综合分析器
│   ├── qps_analyzer.py                 # QPS 分析器
│   └── rpc_deep_analyzer.py            # RPC 深度分析器
├── 📈 可视化层
│   ├── report_generator.py             # HTML 报告生成器
│   ├── performance_visualizer.py       # 性能可视化引擎
│   └── advanced_chart_generator.py     # 高级图表生成器
└── 🛠️ 工具与实用程序
    ├── benchmark_archiver.sh           # 测试结果归档器
    ├── ebs_bottleneck_detector.sh      # EBS 瓶颈检测器
    └── target_generator.sh             # 测试目标生成器

📚 文档

docs/ 目录中提供了全面的文档：

核心文档

架构概览

4 层模块化架构设计
组件交互和数据流
32 张专业图表详解
系统集成点

数据架构

完整的数据文件结构和字段定义
79 字段性能数据 CSV 格式
20 字段监控开销 CSV 格式
数据流架构和文件命名约定
测试结果的 JSON 格式规范

配置指南

4 层配置系统（用户/系统/内部/动态）
EBS 卷配置（gp3/io2/instance-store）
网络和 ENA 设置
区块链特定参数

监控机制

双层监控架构
79 项性能指标收集（已更新）
自我监控和开销分析
AWS 标准转换公式

区块链测试特性

单一 vs 混合 RPC 测试模式
多区块链支持（Solana/Ethereum/BSC/Base/Polygon/Scroll/Starknet/Sui）
RPC 方法配置
真实交易数据测试

⚙️ 配置

基本配置

RPC 和区块链设置（config/config_loader.sh）：

LOCAL_RPC_URL="http://localhost:8899"
BLOCKCHAIN_NODE="Solana"
BLOCKCHAIN_PROCESS_NAMES=(
    "agave-validator"
    "solana-validator"
    "validator"
)

EBS 设备配置（config/user_config.sh）：

# DATA 设备（必需）
LEDGER_DEVICE="nvme1n1"
DATA_VOL_TYPE="io2"                  # io2/gp3/instance-store
DATA_VOL_MAX_IOPS="30000"
DATA_VOL_MAX_THROUGHPUT="700"        # MiB/s

# ACCOUNTS 设备（可选）
ACCOUNTS_DEVICE="nvme2n1"
ACCOUNTS_VOL_TYPE="io2"              # io2/gp3/instance-store
ACCOUNTS_VOL_MAX_IOPS="30000"
ACCOUNTS_VOL_MAX_THROUGHPUT="700"    # MiB/s

# 网络配置
NETWORK_MAX_BANDWIDTH_GBPS=25        # Gbps

注意： ACCOUNTS 设备是可选的。如果未配置，框架将仅监控 DATA 设备。

高级配置

瓶颈检测阈值（config/internal_config.sh）：

BOTTLENECK_CPU_THRESHOLD=85
BOTTLENECK_MEMORY_THRESHOLD=90
BOTTLENECK_EBS_UTIL_THRESHOLD=90
BOTTLENECK_EBS_LATENCY_THRESHOLD=50
NETWORK_UTILIZATION_THRESHOLD=80

监控间隔（config/user_config.sh）：

MONITOR_INTERVAL=5              # 默认监控间隔（秒）
HIGH_FREQ_INTERVAL=1            # 高频监控间隔
ULTRA_HIGH_FREQ_INTERVAL=0.5    # 超高频监控间隔

📊 测试模式

模式	持续时间	QPS 范围	步长	使用场景
快速	15+ 分钟	1000-3000	500 QPS	基本性能验证
标准	90+ 分钟	20000-50000	500 QPS	全面性能评估
密集	最多 8 小时	50000-无限制	250 QPS	智能瓶颈检测

🔍 监控指标

系统指标（共 73-79 项）

时间戳：统一时间戳（1 个字段）
CPU：使用率、I/O 等待、系统调用（6 个字段）
内存：使用率、可用内存、缓存（3 个字段）
EBS 存储：IOPS、吞吐量、延迟、利用率（每设备 21 个字段，2 个设备共 42 个字段）
网络：带宽利用率、PPS、连接数（10 个字段）
ENA 网络：配额超限、带宽限制（6 个字段，仅 AWS）
监控开销：系统影响指标（2 个字段）
区块高度：本地 vs 主网同步状态（6 个字段）
QPS 性能：当前 QPS、延迟、可用性（3 个字段）

总计：79 个字段（AWS 环境含 ENA）或 73 个字段（非 AWS 环境不含 ENA）

详细监控数据文件

框架生成多个专业化 CSV 文件用于细粒度分析：

1. 性能指标 (performance_YYYYMMDD_HHMMSS.csv - 79 个字段)

统一的性能数据，整合所有系统指标
可配置间隔的实时采集（默认 5 秒）
用于综合性能分析和关联研究

2. 监控开销 (monitoring_overhead_YYYYMMDD_HHMMSS.csv - 20 个字段)

监控系统资源消耗（CPU、内存、进程数）
区块链节点资源消耗
系统级资源统计（核心数、内存、磁盘、缓存、缓冲区）
用于监控影响分析和开销优化

3. ENA 网络详情 (ena_network_YYYYMMDD_HHMMSS.csv - 15 个字段，仅 AWS)

网络接口统计（rx/tx 字节数、数据包数）
ENA 配额跟踪（带宽入/出、PPS、连接跟踪、本地链路）
网络限制状态（network_limited、pps_limited、bandwidth_limited）
用于 AWS ENA 特定瓶颈检测和网络性能分析

4. 区块高度监控 (block_height_monitor_YYYYMMDD_HHMMSS.csv - 7 个字段)

本地和主网区块高度跟踪
区块高度差异和同步状态
节点健康指标（local_health、mainnet_health）
数据丢失检测标志
用于区块链节点同步分析和健康监控

瓶颈检测（8 个维度）

CPU 瓶颈：阈值 85%
内存瓶颈：阈值 90%
EBS 瓶颈：IOPS/吞吐量/利用率 > 90% 基线
网络瓶颈：带宽/PPS 利用率 > 80%
ENA 瓶颈：配额限制超限
RPC 成功率：< 95%（必要条件）
RPC 延迟：P99 > 1000ms（必要条件）
RPC 错误率：> 5%

📈 生成的报告

示例报告

查看基于真实测试数据生成的完整示例报告（标准模式，90+ 分钟）：

HTML 报告 - 包含所有图表的交互式 HTML
PDF 报告 - 可打印的 PDF 版本

32 张专业图表（完整框架覆盖）

高级分析图表（9 张）：

pearson_correlation_analysis.png - Pearson 相关性分析
linear_regression_analysis.png - 线性回归分析
negative_correlation_analysis.png - 负相关性分析
ena_limitation_trends.png - ENA 限制趋势
ena_connection_capacity.png - ENA 连接容量
ena_comprehensive_status.png - ENA 综合状态
comprehensive_correlation_matrix.png - 综合相关性矩阵
performance_trend_analysis.png - 性能趋势分析
performance_correlation_heatmap.png - 性能相关性热图

EBS 专业图表（7 张）：

ebs_aws_capacity_planning.png - AWS 容量规划分析
ebs_iostat_performance.png - Iostat 性能分析
ebs_bottleneck_correlation.png - 瓶颈相关性分析
ebs_performance_overview.png - EBS 性能概览
ebs_bottleneck_analysis.png - EBS 瓶颈分析
ebs_aws_standard_comparison.png - EBS AWS 标准对比
ebs_time_series_analysis.png - EBS 时间序列分析

核心性能图表（11 张）：

performance_overview.png - 性能概览
cpu_ebs_correlation_visualization.png - CPU-EBS 相关性分析
device_performance_comparison.png - 设备性能对比
await_threshold_analysis.png - I/O 延迟阈值分析
monitoring_overhead_analysis.png - 监控开销分析
qps_trend_analysis.png - QPS 趋势分析
resource_efficiency_analysis.png - 资源效率分析
bottleneck_identification.png - 瓶颈识别
block_height_sync_chart.png - 区块高度同步图表
smoothed_trend_analysis.png - 平滑趋势分析
util_threshold_analysis.png - 利用率阈值分析

附加分析图表（5 张）：

resource_distribution_chart.png - 资源分布图表
monitoring_impact_chart.png - 监控影响分析
comprehensive_analysis_charts.png - 综合分析图表
performance_cliff_analysis.png - 性能悬崖分析
qps_performance_analysis.png - QPS 性能分析

HTML 报告章节

系统级瓶颈分析：瓶颈检测结果和优化建议
性能摘要：测试概览和关键性能指标
配置状态检查：系统配置验证
区块链节点同步分析：区块高度监控和同步状态
EBS 性能分析结果：存储性能深度分析与 AWS 基线对比
性能图表库：所有 32 张专业可视化图表按类别组织
监控开销分析：监控系统影响的综合分析
CPU-EBS 关联分析：资源关联和瓶颈识别

📋 使用示例

示例 1：标准性能测试

# 运行标准测试
./blockchain_node_benchmark.sh --standard

# 查看结果
ls reports/
# comprehensive_analysis_report.html
# performance_overview.png
# cpu_ebs_correlation_visualization.png
# ...（其他图表文件）

示例 2：自定义密集测试

# 自定义密集测试，指定参数
./blockchain_node_benchmark.sh --intensive \
    --initial-qps 2000 \
    --max-qps 15000 \
    --step-qps 1000 \
    --mixed  # 使用混合 RPC 方法测试

示例 3：检查系统状态

# 检查 QPS 测试引擎状态
./core/master_qps_executor.sh --status

# 检查监控系统状态
./monitoring/monitoring_coordinator.sh status

# 查看测试历史
./tools/benchmark_archiver.sh --list

🚨 故障排除

常见问题

1. Vegeta 未安装

# 推荐：安装特定版本 v12.12.0
wget https://github.com/tsenart/vegeta/releases/download/v12.12.0/vegeta_12.12.0_linux_amd64.tar.gz
tar -xzf vegeta_12.12.0_linux_amd64.tar.gz
sudo mv vegeta /usr/local/bin/
vegeta -version  # 应显示：Version: 12.12.0

# 备选：通过包管理器安装（可能是旧版本）
# Ubuntu/Debian
sudo apt-get install vegeta

2. 网络接口检测问题

# 检查检测到的网络接口
echo $NETWORK_INTERFACE

# 列出所有网络接口
ip link show

# 如果自动检测失败，手动指定网络接口
export NETWORK_INTERFACE="eth0"    # 替换为您的接口名称
# 或添加到 config/user_config.sh：
# NETWORK_INTERFACE="eth0"

# 常见接口名称：
# - AWS：eth0、eth1
# - 其他云：eth0、ens3、ens5
# - 本地：eth0、enp0s3、wlan0

3. 缺少系统监控工具

# 安装 sysstat 包
sudo apt-get install sysstat  # Ubuntu/Debian
sudo yum install sysstat      # CentOS/RHEL

4. Python 依赖问题

# 重新安装依赖
pip3 install --upgrade -r requirements.txt

# 检查特定包
python3 -c "import matplotlib, pandas, numpy; print('All packages OK')"

5. 权限问题

# 授予执行权限
chmod +x blockchain_node_benchmark.sh
chmod +x core/master_qps_executor.sh
chmod +x monitoring/monitoring_coordinator.sh

日志文件位置

所有日志存储在 blockchain-node-benchmark-result/current/logs/ 目录下：

QPS测试日志：master_qps_executor.log - QPS测试进度和结果
监控日志：unified_monitor.log - 系统监控数据
瓶颈检测：bottleneck_detector.log - 瓶颈检测事件
EBS分析：ebs_bottleneck_detector.log - EBS性能分析
性能数据：performance_YYYYMMDD_HHMMSS.csv - 原始性能指标（79 个字段）
监控开销：monitoring_overhead_YYYYMMDD_HHMMSS.csv - 监控系统开销（20 个字段）
ENA 网络：ena_network_YYYYMMDD_HHMMSS.csv - ENA 网络详细指标（15 个字段，仅 AWS）
区块高度监控：block_height_monitor_YYYYMMDD_HHMMSS.csv - 区块高度同步跟踪（7 个字段）

查看测试进度

如果终端在测试期间断开连接，可以重新连接并查看进度：

# 实时查看QPS测试进度
tail -f blockchain-node-benchmark-result/current/logs/master_qps_executor.log

# 检查当前测试状态
ps aux | grep vegeta | grep -v grep

# 查看最新性能数据
tail -20 blockchain-node-benchmark-result/current/logs/performance_latest.csv

# 检查是否检测到瓶颈
cat /dev/shm/blockchain-node-benchmark/bottleneck_status.json | jq '.'

# 查看已完成的测试结果
ls -lt blockchain-node-benchmark-result/current/vegeta_results/ | head -10

测试完成后

测试完成后，所有结果都会被归档：

# 查看归档结果
ls -lt blockchain-node-benchmark-result/archives/

# 访问特定测试运行
cd blockchain-node-benchmark-result/archives/run_XXX_YYYYMMDD_HHMMSS/

# 查看日志
cat logs/master_qps_executor.log

# 查看报告
open reports/performance_report_zh_*.html

长时间测试最佳实践

⚠️ 关键提示：为防止 SSH 断开导致测试中断，你必须使用以下方法之一：

方法 1：使用 screen（推荐）

# 步骤 1：创建带唯一名称的 screen 会话
screen -S benchmark_$(date +%m%d_%H%M)
# 示例：benchmark_1030_2200

# 步骤 2：启动测试
./blockchain_node_benchmark.sh --intensive

# 步骤 3：⚠️ 重要 - 关闭 SSH 前必须分离会话
# 按键：Ctrl+a，然后按 d
# 你会看到：[detached from xxx.benchmark_1030_2200]

# 步骤 4：现在可以安全关闭 SSH
exit

# 步骤 5：随时重新连接
# 列出所有 screen 会话
screen -ls

# 重新连接到特定会话
# 如果显示 "(Detached)" - 使用简单重连：
screen -r benchmark_1030_2200
# 或使用 PID：
screen -r 12345

# 如果显示 "(Attached)" - 使用强制重连：
screen -d -r 12345
# 这会断开现有连接并重新连接你

常见问题：

# 问题：多个同名会话
screen -ls
# 显示：13813.benchmark, 19327.benchmark, 54872.benchmark

# 解决方案 1：使用 PID 连接到最新的会话
screen -r 13813

# 解决方案 2：清理旧会话
screen -X -S 19327 quit
screen -X -S 54872 quit

# 解决方案 3：杀掉所有会话重新开始
killall screen

为什么分离很关键：如果不分离就关闭 SSH，测试会停止！

方法 2：使用 tmux

# 步骤 1：创建 tmux 会话
tmux new -s benchmark

# 步骤 2：启动测试
./blockchain_node_benchmark.sh --intensive

# 步骤 3：⚠️ 重要 - 关闭 SSH 前必须分离会话
# 按键：Ctrl+b，然后按 d

# 步骤 4：随时重新连接
tmux attach -t benchmark

方法 3：使用 nohup

nohup ./blockchain_node_benchmark.sh --intensive > test.log 2>&1 &
# 查看进度：tail -f test.log

🔧 高级功能

测试结果归档

# 列出历史测试
./tools/benchmark_archiver.sh --list

# 比较测试结果
./tools/benchmark_archiver.sh --compare run_001 run_002

# 清理旧测试
./tools/benchmark_archiver.sh --cleanup --days 30

自定义分析

# 使用 Python 分析组件
from analysis.comprehensive_analysis import ComprehensiveAnalyzer

analyzer = ComprehensiveAnalyzer("reports")
analyzer.run_comprehensive_analysis("logs/performance_latest.csv")

批量测试

# 运行多个测试模式
for mode in quick standard intensive; do
    echo "Running $mode test..."
    ./blockchain_node_benchmark.sh --$mode
    sleep 60  # 等待系统恢复
done

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您的贡献将同时在 AGPL 3.0 和商业许可证下授权
您授予项目维护者在商业版本中使用您贡献的权利
您有权提交这些贡献（无第三方知识产权冲突）

开发环境设置

# 克隆仓库
git clone <repository-url>
cd blockchain-node-benchmark

# 安装开发依赖
pip3 install -r requirements.txt

# 验证安装
python3 --version
bash --version

贡献指南

Fork 和分支：从 main 创建功能分支
代码风格：Python 遵循 PEP 8，bash 脚本使用 shellcheck
文档：更新相关文档
提交信息：使用清晰、描述性的提交信息
Pull Request：提交 PR 并附上详细说明

添加新的监控指标

在 monitoring/unified_monitor.sh 中添加数据收集逻辑
更新 generate_csv_header() 函数以添加新字段
在 Python 分析脚本中添加相应的分析逻辑
更新可视化组件以生成相关图表

有疑问？

对于任何贡献相关的问题，请提交带有 question 标签的 Issue。

📄 许可证

本项目采用双许可证模式：

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商业/专有用途需要购买
允许闭源集成
无 AGPL 义务
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详见 LICENSE.COMMERCIAL 文件

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