Fay框架服务器性能监控指标：自定义面板
Fay框架服务器性能监控指标：自定义面板
【免费下载链接】Fay Fay is an open-source digital human framework integrating language models and digital characters. It offers retail, assistant, and agent versions for diverse applications like virtual shopping guides, broadcasters, assistants, waiters, teachers, and voice or text-based mobile assistants. 
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/Fay
在数字人应用部署过程中，服务器性能监控是保障系统稳定运行的关键环节。Fay框架（main.py）作为开源数字人解决方案，虽然未提供专门的监控模块，但通过现有配置界面和核心服务代码，我们可以构建自定义监控面板，实时追踪系统运行状态。本文将详细介绍如何利用Fay现有组件实现服务器性能指标的采集与可视化。
监控指标体系设计
核心监控维度
Fay服务器的性能监控应覆盖三大维度：
- 资源利用率：CPU、内存、磁盘I/O等基础指标
- 应用性能：响应延迟、并发连接数、请求成功率
- 业务指标：对话吞吐量、语音合成/识别耗时、LLM调用频率
这些指标可通过扩展core/fay_core.py中的状态管理模块实现采集，该文件作为框架核心，负责协调各组件工作流。
关键指标定义
| 指标类别 | 具体指标 | 推荐阈值 | 数据来源 |
|---|---|---|---|
| 系统资源 | CPU使用率 | <70% | 系统监控命令 |
| 系统资源 | 内存使用率 | <80% | 系统监控命令 |
| 应用性能 | 对话响应时间 | <1s | core/interact.py |
| 应用性能 | WebSocket连接数 | <100 | core/wsa_server.py |
| 业务指标 | 语音识别成功率 | >95% | asr/funasr/ASR_server.py |
| 业务指标 | LLM调用成功率 | >99% | llm/nlp_gpt.py |
监控数据采集方案
状态信息提取
Fay的设置界面（gui/templates/setting.html）已包含基础连接状态显示，可作为监控面板的设计参考：
该界面通过Vue组件实时展示数字人连接状态和远程音频连接状态（代码第34行），我们可以扩展此功能，添加系统性能数据展示区域。
数据采集实现
- 系统指标采集：通过在shell/startup.txt中添加系统监控命令，定期采集CPU、内存等基础指标
- 应用指标采集：修改core/stream_manager.py，在音频流处理流程中插入耗时统计代码
- 业务指标采集：扩展llm/agent/agent_service.py，记录工具调用次数和成功率
自定义监控面板实现
前端面板开发
基于现有GUI框架，在设置页面（gui/templates/setting.html）基础上添加监控面板标签页：
监控
系统状态
CPU使用率: {{ systemMetrics.cpu }}%
内存使用率: {{ systemMetrics.mem }}%
后端数据接口
开发监控数据API，扩展gui/flask_server.py添加新路由：
@app.route('/api/metrics')
def get_metrics():
metrics = {
'system': collect_system_metrics(),
'application': collect_app_metrics(),
'business': collect_business_metrics()
}
return jsonify(metrics)
该接口将整合来自各核心模块的性能数据，为前端面板提供统一数据源。
告警机制配置
阈值告警实现
通过修改core/qa_service.py中的问答处理流程，添加指标阈值检查逻辑：
def check_metrics_threshold():
metrics = collect_all_metrics()
alerts = []
if metrics['cpu'] > 90:
alerts.append("CPU使用率过高")
# 发送告警通知
send_alert(alerts)
return alerts
告警通知渠道
Fay支持多种交互方式，可利用现有通知机制发送告警：
- 桌面通知：通过gui/window.py调用系统通知
- 语音告警：利用TTS模块生成告警语音
- 日志记录：写入shell/startup.txt或新增监控日志文件
部署与优化建议
监控面板部署
将自定义监控面板集成到Fay启动流程：
- 修改gui/static/js/index.js添加监控页面路由
- 在docker/Dockerfile中添加监控依赖包安装命令
- 更新requirements.txt，添加必要的数据可视化库
性能优化策略
当监控指标超出阈值时，可采取以下优化措施：
- 资源瓶颈：调整docker/environment.yml中的容器资源限制
- 并发问题：优化core/stream_manager.py中的线程池配置
- LLM耗时：启用llm/VllmGPT.py的批处理功能提高吞吐量
监控效果展示
完成配置后，监控面板将实时展示系统运行状态，类似下图的控制台界面：
该面板可显示：
- 实时系统资源占用率
- 最近10分钟对话响应时间趋势
- 各模块错误率统计
- 告警历史记录
通过点击指标卡片，还可查看详细历史数据和趋势分析。
总结与扩展方向
本文介绍的自定义监控方案基于Fay现有组件实现，无需大规模修改框架结构。未来可通过以下方式增强监控能力：
- 开发专用监控模块，放置于core/monitor/目录下
- 集成Prometheus和Grafana，实现更专业的指标存储与分析
- 添加AI辅助诊断功能，利用llm/agent/tools/开发自动优化建议工具
通过构建完善的监控体系，运维人员可以及时发现并解决Fay服务器的性能瓶颈，确保数字人应用稳定运行。完整的实现代码可参考项目社区教程README.md中的扩展开发指南。
【免费下载链接】Fay Fay is an open-source digital human framework integrating language models and digital characters. It offers retail, assistant, and agent versions for diverse applications like virtual shopping guides, broadcasters, assistants, waiters, teachers, and voice or text-based mobile assistants. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/Fay
