监视应用程序性能是必不可少的，特别是在跨各种平台(包括云服务器、本地机器和边缘设备)操作时。传统上，开发底层系统监视工具需要特定于平台的代码，这可能变得复杂且难以维护。而使用WASI(WASM系统接口)这种强大的技术，使开发人员能够创建在任何环境中有效运行的跨平台系统工具，而无需修改。

在我们深入研究编码之前，让我们概述一下为什么WASI是系统监控和自动化的游戏规则改变者：
跨平台兼容性：编写一次代码并在任何地方运行，消除了对特定于平台的修改需要。无论在Linux、Windows还是macOS上，WASI都是一致的。
轻量级：WASI程序紧凑而高效，非常适合资源有限的环境，例如边缘设备或轻量级云容器。
易于访问系统操作：WASI将WASM扩展到浏览器之外，提供对系统级操作的访问，如文件I/O、网络访问和硬件度量。
一致性：所有平台的单一代码库。WASI抽象了底层操作系统，无需特定于操作系统的代码即可实现无缝监控。
安全性：WebAssembly的沙箱特性确保监控工具安全运行，即使在不受信任的环境中也是如此。
效率：WASI程序快速且轻量级，非常适合边缘设备或云容器等资源受限的环境。

下面让我们了解一下如何使用WASI和Rust来构建一个跨平台的系统监视工具。

安装Rust和WASI目标
如果还没有安装Rust，请先安装。然后，为WASI添加WebAssembly目标。

rustup target add wasm32-wasi

创建项目
使用以下命令创建一个Rust新项目：

// 堆代码 duidaima.com
cargo new wasi_metrics

在Cargo.toml文件中加入依赖项：

[dependencies]
sysinfo = "0.32.0"

我们需要sysinfo crate来收集系统指标。现在，让我们编写Rust代码来收集基本的系统指标，如内存使用情况、CPU负载和磁盘空间。

use sysinfo::{Disks, System};

fn main() {
    let mut system = System::new_all();
    system.refresh_all();

    println!("Total memory: {} KB", system.total_memory());
   println!("Available memory: {} KB", system.available_memory());

    let load_avg = System::load_average();
    println!(
        "Load Average: 1 min: {}, 5 min: {}, 15 min: {}",
        load_avg.one, load_avg.five, load_avg.fifteen
    );

    for (i, cpu) in system.cpus().iter().enumerate() {
        println!("CPU {} load: {}%", i, cpu.cpu_usage());
    }

    let disks = Disks::new_with_refreshed_list();
    for disk in &disks {
        println!(
            "Disk {}: Total size: {} KB, Available: {} KB",
            disk.name().to_str().unwrap(),
            disk.total_space() / 1024,
            disk.available_space() / 1024
        );
    }
}

这段代码获取并显示关键指标，如内存、CPU使用情况和磁盘空间，并利用sysinfo crate访问系统级信息。运行结果如下：

Total memory: 8589934 KB
Available memory: 1462150 KB
Load Average: 1 min: 5.26953125, 5 min: 3.40283203125, 15 min: 3.1435546875
CPU 0 load: 87.5%
CPU 1 load: 70.588234%
CPU 2 load: 93.333336%
CPU 3 load: 60.000004%
Disk Macintosh HD: Total size: 488347692 KB, Available: 117718952 KB

一旦代码准备好了，使用WASI将其编译成WebAssembly：

cargo build --target wasm32-wasi --release

输出是一个.wasm文件，可以在任何符合wasi的环境中执行。
使用Wasmtime(一个轻量级的WebAssembly运行时)来运行.wasm文件：

wasmtime target/wasm32-wasi/release/wasi_metrics.wasm

将看到打印在终端上的系统指标，演示WASI和Rust如何轻松地实现跨平台的自动化系统监控。

扩展功能：自动化度量收集
为了在实际场景中增强此工具，让我们通过将此数据发送到中央服务器进行聚合来自动化指标收集过程。以下是如何扩展代码以通过网络发送收集到的指标，并结合健壮性来处理潜在的连接问题。
添加网络功能，将收集到的数据传输到服务器，包括重试恢复。

use std::io::Write;
use std::net::TcpStream;
use std::thread;
use std::time::Duration;

use sysinfo::System;

fn send_data(data: String) {
    let mut retry_count = 0;
    let max_retries = 5;

    while retry_count < max_retries {
        match TcpStream::connect("127.0.0.1:8080") {
            Ok(mut stream) => {
                if let Err(e) = stream.write(data.as_bytes()) {
                    eprintln!("Failed to send data: {}", e);
                } else {
                    println!("Data sent successfully");
                }
                break;
            }
            Err(e) => {
                eprintln!(
                    "Could not connect to server: {}. Retrying... ({}/{})",
                    e,
                    retry_count + 1,
                    max_retries
                );
                retry_count += 1;
                thread::sleep(Duration::from_secs(2));
            }
        }
    }

    if retry_count == max_retries {
        eprintln!("Failed to connect to server after {} attempts", max_retries);
    }
}

fn main() {
    let mut system = System::new_all();

    // 设置指标的周期性集合（例如，每5秒一次）
    loop {
        system.refresh_all();

        let metrics = format!(
            "Total memory: {} KB\nAvailable memory: {} KB\nCPU load: {}%\n",
            system.total_memory(),
            system.available_memory(),
            system.cpus()[0].cpu_usage()
        );

        send_data(metrics);

        thread::sleep(Duration::from_secs(5));
    }
}

此代码包含重试逻辑，在放弃之前尝试连接到服务器多达五次。这增强了健壮性，特别是在服务器可能暂时不可用的环境中。

Rust+WASI在自动化监控中的实际应用
云和边缘监控：使用WASI监控在分布式系统上运行的应用程序的性能，确保基于云的服务器和边缘设备的统一解决方案。
容器化环境：WASI的轻量级运行时非常适合在资源受限的容器化环境(如Docker或Kubernetes)中收集指标。
物联网设备监控：对于嵌入式和物联网设备，WASI允许开发人员编写一个跨不同硬件平台运行的单一工具，而无需修改。

总结
将WASI与Rust结合使用使开发人员能够创建高效、可移植且安全的系统监控工具。无论是在云中、边缘设备上还是在本地环境中，WASI都简化了系统度量数据收集的自动化，而无需进行特定于平台的修改。