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快速开发一个轻量级网络监控原型：1.定时自动运行IPERF3测试 2.数据存储到SQLite数据库 3.简单的Web界面展示历史数据 4.阈值告警功能 5.支持多客户端数据汇总。使用Python+Flask实现，要求代码简洁可快速部署。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
最近在排查公司内网偶尔卡顿的问题时，发现需要一套轻量级的网络质量监控工具。传统的商业方案太笨重，自己从头开发又耗时。于是用Python+Flask快速搭建了个原型系统，核心功能全部5分钟搞定，分享下实现思路。
基础测试模块用subprocess调用系统自带的iperf3命令，通过
-t参数控制测试时长，-J参数获取JSON格式结果。测试时自动识别当前网络环境，如果是内网就测本地服务器，外网则连接公共测速节点。为避免占用带宽，默认每次只进行5秒的上下行测试。数据存储设计选用SQLite作为数据库，主要考虑零配置和便携性。建了两张表：test_records存每次测试的原始数据（时间戳、带宽、抖动、丢包率），alerts表记录触发阈值的异常事件。用SQLAlchemy做ORM层，这样后期切MySQL也方便。
定时任务实现本来想用APScheduler，但为了简化依赖，直接用了threading.Timer实现循环任务。每15分钟自动执行一次测试，测试结果入库后立即检查是否超过预设阈值（比如下载<50Mbps触发告警）。这里注意要处理线程异常，避免整个服务崩溃。
可视化前端Flask模板里用Chart.js画折线图，展示最近24小时的数据趋势。页面顶部放了个大大的实时状态卡片，绿色表示正常，红色就显示当前异常指标。添加了按时间范围筛选的功能，数据通过AJAX动态加载。
多客户端支持给每个客户端分配唯一ID，测试结果带上机器标识。服务端用Flask-RESTful暴露API，客户端通过POST提交数据。Web界面做了个简单的设备下拉框，切换时异步加载对应数据。
实际跑起来发现两个优化点：一是测试间隔要根据业务调整，高峰期可以调密些；二是原始数据需要定期归档，不然SQLite文件会越来越大。后来加了按天自动分表的逻辑，并通过pandas生成周报邮件。
整个开发过程最耗时的是处理iperf3的各种返回状态码，比如网络不可达、服务器忙等情况都要特殊处理。建议测试命令超时设置短些，失败后快速重试比长时间等待更实用。
这个原型后来用InsCode(快马)平台做了在线演示版，发现它的部署特别省心——不用配Nginx也不用管Python环境，点个按钮就直接生成可访问的URL。对于需要快速验证想法的场景，这种开箱即用的体验确实能节省大量时间。代码本身不到200行，但基本功能都跑通了，后续准备加上微信告警和自动化排查建议。
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