feat(monitoring): 添加钉钉消息发送功能并优化日志审计

- 集成钉钉机器人API，实现自动化告警消息发送
- 重构日志审计功能，添加主机信息标识
- 修复MySQL连接数监测中的逻辑错误
- 更新文档状态标记，完善需求实现进度
- 优化代码格式化和参数传递方式

新统一平台/Base/base.py

@@ -79,9 +79,9 @@ def browser_init(login_type):
     # chromedriver下载地址：https://googlechromelabs.github.io/chrome-for-testing/
     # 自动化运行服务器的chromedriver路径：
     # 云电脑
-    # service = Service(r'E:\Python\Scripts\chromedriver.exe')
+    service = Service(r'E:\Python\Scripts\chromedriver.exe')
     # 自动化虚拟机##
-    service = Service(r'C:\Program Files\Python310\Scripts\chromedriver.exe')
+    # service = Service(r'C:\Program Files\Python310\Scripts\chromedriver.exe')
     # 尝试创建WebDriver实例并执行初始化操作
     try:
         # 创建WebDriver实例

辅助工具/脚本工具/自动化服务监测/AutomatedServiceMonitoring.py

+import base64
+import hashlib
+import hmac
+import urllib
+
 import paramiko
 import socket
 import re
@@ -7,6 +12,8 @@ from typing import List, Optional, Tuple
 import logging
 from logging.handlers import RotatingFileHandler
 import threading
+import requests
+from rich import json
 
 
 @dataclass
@@ -339,7 +346,8 @@ def monitor_log_errors_once(
     sys_name: str,
     log_path: str,
     logger: logging.Logger,
-    max_context: int = 50
+    max_context: int = 50,
+    host: str = ""
 ) -> None:
     """
     监测 ERROR 并记录上下 50 行的发生时间段：
@@ -347,17 +355,17 @@ def monitor_log_errors_once(
     """
     ctx, err_count, (start_ts, end_ts) = fetch_error_context(ssh, log_path, max_context=max_context, max_sections=3)
     if err_count == 0:
-        logger.info(f"[ERROR审计] 系统={sys_name} 日志={log_path} 最近段落未发现 ERROR")
+        logger.info(f"[ERROR审计] 主机={host}  系统={sys_name} 日志={log_path} 最近段落未发现 ERROR")
         return
 
     # 记录发生时间段和上下文
     if start_ts or end_ts:
-        logger.warning(f"[ERROR出现] 系统={sys_name} 日志={log_path} 最近5000行 ERROR数量={err_count} 发生时间段=[{start_ts} ~ {end_ts}]")
+        logger.warning(f"[ERROR出现] 主机={host}  系统={sys_name} 日志={log_path} 最近5000行 ERROR数量={err_count} 发生时间段=[{start_ts} ~ {end_ts}]")
     else:
-        logger.warning(f"[ERROR出现] 系统={sys_name} 日志={log_path} 最近5000行 ERROR数量={err_count}")
+        logger.warning(f"[ERROR出现] 主机={host}  系统={sys_name} 日志={log_path} 最近5000行 ERROR数量={err_count}")
 
     if ctx:
-        logger.info(f"[ERROR上下文] 系统={sys_name} 日志={log_path}\n{ctx}")
+        logger.info(f"[ERROR上下文] 主机={host}  系统={sys_name} 日志={log_path}\n{ctx}")
 
 # 用于日志暴涨增量统计（上一轮总行数与采样时间戳）
 BURST_STATE: dict[Tuple[str, str], Tuple[int, float]] = {}
@@ -377,14 +385,14 @@ def monitor_log_burst_once(
     # 确认文件存在
     _, _, code = ssh.exec(f"bash -lc \"test -f '{log_path}'\"")
     if code != 0:
-        logger.info(f"[日志暴涨审计] 系统={sys_name} 日志不存在：{log_path}")
+        logger.info(f"[日志暴涨审计] 主机={host} 系统={sys_name} 累积中：窗口{elapsed:.0f}s 未达 {window_seconds}s，新增行数={delta_lines}")
         return
 
     out, _, _ = ssh.exec(f"bash -lc \"wc -l < '{log_path}' || echo 0\"")
     try:
         total_lines = int(out.strip())
     except Exception:
-        logger.info(f"[日志暴涨审计] 系统={sys_name} 无法获取总行数")
+        logger.info(f"[日志暴涨审计] 主机={host}  系统={sys_name} 无法获取总行数")
         return
 
     now_out, _, _ = ssh.exec("bash -lc \"date +%s\"")
@@ -398,7 +406,7 @@ def monitor_log_burst_once(
 
     if not last:
         BURST_STATE[key] = (total_lines, now_ts)
-        logger.info(f"[日志暴涨审计] 系统={sys_name} 初始化窗口，总行数={total_lines}")
+        logger.info(f"[日志暴涨审计] 主机={host}  系统={sys_name} 初始化窗口，总行数={total_lines}")
         return
 
     last_total, last_ts = last
@@ -409,7 +417,7 @@ def monitor_log_burst_once(
     BURST_STATE[key] = (total_lines, now_ts)
 
     if elapsed < window_seconds:
-        logger.info(f"[日志暴涨审计] 系统={sys_name} 累积中：窗口{elapsed:.0f}s 未达 {window_seconds}s，新增行数={delta_lines}")
+        logger.info(f"[日志暴涨审计] 主机={host}  系统={sys_name} 累积中：窗口{elapsed:.0f}s 未达 {window_seconds}s，新增行数={delta_lines}")
         return
 
     rate = delta_lines / elapsed
@@ -420,9 +428,9 @@ def monitor_log_burst_once(
     end_ts_out, _, _ = ssh.exec("bash -lc \"date -d @"+str(int(now_ts))+" +%Y-%m-%d\\ %H:%M:%S 2>/dev/null || date +%Y-%m-%d\\ %H:%M:%S\"")
 
     if delta_lines >= min_lines_threshold or rate >= rate_threshold_per_sec:
-        logger.warning(f"[日志打印暴涨] 系统={sys_name} 日志={log_path} {time_info}，时间段=[{start_ts_out.strip()} ~ {end_ts_out.strip()}]")
+        logger.warning(f"[日志打印暴涨] 主机={host}  系统={sys_name} 日志={log_path} {time_info}，时间段=[{start_ts_out.strip()} ~ {end_ts_out.strip()}]")
     else:
-        logger.info(f"[日志暴涨审计] 系统={sys_name} 日志={log_path} {time_info}，未发现暴涨")
+        logger.info(f"[日志暴涨审计] 主机={host}  系统={sys_name} 日志={log_path} {time_info}，未发现暴涨")
 
 # 更新：聚合监测时传入 host 用于区分 BURST_STATE
 def monitor_logs_once(ssh: SSHClientWrapper, platform: PlatformInfo, systems: SystemInfo, logger: logging.Logger, host: str = "") -> None:
@@ -436,21 +444,11 @@ def monitor_logs_once(ssh: SSHClientWrapper, platform: PlatformInfo, systems: Sy
 
     for sys_name, log_path in targets:
         monitor_log_burst_once(
-            ssh=ssh,
-            host=host,
-            sys_name=sys_name,
-            log_path=log_path,
-            logger=logger,
-            window_seconds=300,
-            min_lines_threshold=1000,
-            rate_threshold_per_sec=5.0,
+            ssh=ssh, host=host, sys_name=sys_name, log_path=log_path, logger=logger,
+            window_seconds=300, min_lines_threshold=1000, rate_threshold_per_sec=5.0,
         )
         monitor_log_errors_once(
-            ssh=ssh,
-            sys_name=sys_name,
-            log_path=log_path,
-            logger=logger,
-            max_context=50,
+            ssh=ssh, sys_name=sys_name, log_path=log_path, logger=logger, max_context=50, host=host,
         )
 
 # ==== 4.3 内存资源消耗状态（按主机维度） ====
@@ -602,6 +600,67 @@ def monitor_mysql_once(
         else:
             logger.info(f"[MySQL暴涨审计] {host} 窗口={elapsed:.0f}s 增量={delta_conn} 速率={rate:.2f}/s 未发现暴涨")
 
+def dingding_send_message(title, text):
+    """
+    发送钉钉机器人消息
+    参考接口文档：https://open.dingtalk.com/document/orgapp/custom-robots-send-group-messages#title-7fs-kgs-36x
+
+    :param latest_report: 测试报告链接
+    :param title: 消息标题
+    :param mobile: 需要@的手机号列表
+    :param ding_type: 钉钉机器人类型，用于选择不同的 Webhook URL 和密钥
+    """
+    # 记录调用此函数的日志
+    logging.info("开始构建并发送钉钉机器人消息")
+    
+    webhook_url = 'https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=7fbf40798cad98b1b5db55ff844ba376b1816e80c5777e6f47ae1d9165dacbb4'
+    secret = 'SEC610498ed6261ae2df1d071d0880aaa70abf5e67efe47f75a809c1f2314e0dbd6'
+
+    # 生成时间戳
+    timestamp = str(round(time.time() * 1000))
+
+    # 生成签名
+    secret_enc = secret.encode('utf-8')
+    string_to_sign = f'{timestamp}\n{secret}'
+    string_to_sign_enc = string_to_sign.encode('utf-8')
+    hmac_code = hmac.new(secret_enc, string_to_sign_enc, digestmod=hashlib.sha256).digest()
+    sign = urllib.parse.quote_plus(base64.b64encode(hmac_code))
+
+    # 构建最终的 Webhook URL
+    params = {
+        'access_token': webhook_url.split('=')[1],
+        'timestamp': timestamp,
+        'sign': sign
+    }
+    encoded_params = urllib.parse.urlencode(params)
+    final_webhook_url = f'https://oapi.dingtalk.com/robot/send?{encoded_params}'
+
+    # 记录最终的 Webhook URL
+    logging.info(f"钉钉机器人Webhook URL: {final_webhook_url}")
+
+    # 构建消息体
+    headers = {'Content-Type': 'application/json'}
+    message = {
+        'msgtype': 'markdown',
+        'markdown': {
+            'title': title,
+            'text': text,
+        }
+    }
+
+    try:
+        # 发送 POST 请求
+        response = requests.post(final_webhook_url, data=json.dumps(message), headers=headers)
+
+        # 检查响应状态码
+        if response.status_code == 200:
+            logging.info('消息发送成功!')
+            logging.info(f'响应内容: {response.text}')
+        else:
+            logging.error(f'消息发送失败,状态码: {response.status_code}')
+            logging.error(f'响应内容: {response.text}')
+    except requests.exceptions.RequestException as e:
+        logging.error(f'请求异常: {e}')
 
 # 全局MySQL账号配置（PRD）
 MYSQL_USER = "root"

辅助工具/脚本工具/自动化服务监测/PRD/自动化服务监测需求文档.md

@@ -21,7 +21,7 @@
 ##### 1、SSH连接（✅ 已实现）：
     支持预设服务器列表
     1、192.168.5.48 root Ubains@1234
-    2、192.168.5.44 root Ubains@1234
+    2、192.168.5.44 root Ubains@123
 
 ##### 2、平台识别（✅ 已实现）：
     自动检测目标服务器平台类型（检测 /data/services 目录，如果没有则是传统平台）
@@ -29,10 +29,10 @@
 ##### 3、系统识别（✅ 已实现）：
     自动检测目标服务器的系统类型（检测容器分为三种：ujava、upython、upython_voice，如果有ujava则有会议预定系统、python对应运维集控系统、upython_voice对应转录系统）
 
-##### 4、服务监测（待实现）：
-    4.1、多连接：（✅ 已实现）
+##### 4、服务监测（未完成）：
+    4.1、多连接（✅ 已实现）：
         可支持连接多台服务器
-    4.2、日志审计：✅ 已实现）
+    4.2、日志审计（✅ 已实现）：
         - 根据平台类型持续审计日志信息在某个时间段是否存在暴涨的情况：
             每次采样获取日志总行数 total_lines 和采样时间 now_ts。
             与上次采样 last_total、last_ts 比较，得到 elapsed 和 delta_lines。
@@ -58,13 +58,16 @@
                     路径：/var/www/java/api-java-meeting2.0
                     日志打印：tail -f logs/ubains-INFO-AND-ERROR.log
 
-    4.3、内存资源消耗：
+    4.3、内存资源消耗（✅ 已实现）：
         根据平台类型持续监测服务器内存占用情况，记录峰值与峰值时的时间点，以及记录平均值。
-    4.4、mysql连接数：
+    4.4、mysql连接数（✅ 已实现）：
         根据平台类型持续监测mysql连接数在某个时间段是否存在暴涨，或是异常一直没断开的连接数。
         先检查mysql容器名称，然后通过进入mysql容器内部进行查询
     4.5、emqx连接数：
         根据平台类型持续监测EMQX连接数量峰值、平均值，以及是否存在暴涨情况，或是判断一直没断开的异常连接。
 
-##### 5、监测日志审计：
-    需要丰富日志体系，日志需要用中文打印
\ No newline at end of file
+##### 5、监测日志审计（✅ 已实现）：
+    需要丰富日志体系，日志需要用中文打印
+
+##### 6、对接钉钉消息发送：
+    钉钉函数参考：
\ No newline at end of file