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HomeServer直播、监控方案实践

直播的基本原理是终端采集音视频流,推送到服务器,然后又由播放终端来拉取直播流。整体的数据流如下图所示:

图片来源于:https://juejin.cn/post/6844904179836813325

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HomeServer安装在线Office:Docker安装最新精简版OnlyOffice

最近从这个帖子看到一些有趣的企业软件,其中有一个在线办公软件OnlyOffice,感觉挺有意思的。之前一直为各种自建网盘无法打开Office文档而烦恼,看到FileRun可以集成OnlyOffice DocumentServer,于是就决定开始搭建这个,解决自建网盘直接预览和编辑文档的问题。目前在用的3款网盘软件,还只发现FileRun支持,其他几款如FileBrowser、Cloudreve都还不支持。FileBrowser的Git库上面,有人提交了PR,但是迟迟没有被approve和合入。看起来挺简单的集成功能,不清楚开源owner为什么不合入。

第三方提供的界面总归还是有些不够专业,于是想着自己搭建一个完整的在线Office。经过一番摸索,需要DocumentServer+CommunityServer配合。前者只是一个文档查阅和编辑器,后者提供UI管理文档。当然也可以仅仅只搭建DocumentServer,用第三方的UI来集成,FileRun就算,还有更多的,笔者并没有作更多探索。这里的CommunityServer是一个复杂的办公Workspace,包括一系列的复杂的项目管理、团队管理等套件,这些套件全部包含在内,显得整个docker非常臃肿,资源有限的HomeNAS难以支撑,于是针对这个CommunityServer又做了一些裁剪,主要是把一些感觉用不到的进程停掉了,自己做了docker镜像,也上传到了dockerhub上面。下面开始介绍这两个组件的安装配置过程。

DocumentServer搭建很简单,毕竟依赖的组件少,官方docker镜像也非常简洁,很快就按照官方给的安装命令在HomeNAS上面跑起来了,并且简单配置之后就能在FileRun上面直接查阅和编辑Office文档了。但是发现一个问题,就是DocumentServer为了确保安全,默认启用了jwt_token。token确实有用,可以避免DocumentServer被盗用,被任意其他网络服务拿去使用耗费有限的资源,因此token是UI和Server之间通信的安全保障。有一个问题是,DocumentServer的jwt_token在每次DS重启之后就会重新生成,这样FileRun上面又要重新设置,经过分析,可以用Docker的环境变量指定一个固定的token。然后,如果没有指定外部DB,则DocumentServer会自己启动一个内建的mysql,这个mysql与已有的外部的mysql重复了,没必要,因此我选择使用外部的mysql来公用,节省资源。最终具体的运行命令如下:

docker run –net onlyoffice –name onlyoffice-document-server -d -p 127.0.0.1:12583:80 \
-e DB_TYPE=mysql \
-e DB_HOST=IP_OF_YOUR_DB_HOST \
-e DB_PORT=3306 \
-e DB_NAME=onlyoffice \
-e DB_USER=USERNAME_OF_YOUR_DB \
-e “DB_PWD=PASSWORD_OF_YOUR_DB” \
-e JWT_ENABLED=true \
-e “JWT_SECRET=YOUR_FIX_JWT_TOKEN” \
-v /your/app/path/DocumentServer/logs:/var/log/onlyoffice  \
-v /your/app/path/DocumentServer/data:/var/www/onlyoffice/Data \
onlyoffice/documentserver:latest

上面只开启DS的http端口,同样使用系统统一的一个Nginx反向代理HTTPS对外提供服务。docker启动后,占用的资源非常少。具体的进程列表如下:

document-server

CommunityServer的安装过程就比较坎坷了,主要是想禁用多个暂时不需要的服务,笔者这里主要禁用elasticsearch、内部自带的mysql、还有一堆的Soauth、API、迁移数据、自动清理数据、备份数据、Chat服务等,感觉对于只想体验一下在线Office而言,这些都用不上,禁止之后也没有发现有什么地方运行异常,只用修改run-community-server.sh这个文件,然后重新打镜像即可。如果不做这个裁剪,我的四核6100T的CPU,16G内存,都非常吃力,并且还频繁崩溃重启。最终精简版的进程列表如下:

community-server

修改后的镜像我也上传到了,自己的dockerhub账号下:

https://hub.docker.com/repository/docker/shentar/onlyoffice-community-server

docker pull shentar/onlyoffice-community-server:latest

CommunityServer要使用token访问DocumentServer时,有点坑,找遍了各种设置界面都没看到,网上也没有任何资料介绍,最终在官方给的docker安装脚本中找到了,也是通过一个环境变量来指定。这样只要将该变量指定为DS的token即可。需要注意的是,CommunityServer也有自己的jwt_token,因此这两个都要指定,才能正常运转。具体的环境变量名为:

DOCUMENT_SERVER_JWT_ENABLED
DOCUMENT_SERVER_JWT_SECRET

最终,安装CommunityServer的命令为:

docker run –net onlyoffice -i -t -d –privileged –restart=always \
–name onlyoffice-community-server -p 127.0.0.1:12555:80 \
-e “MYSQL_SERVER_ROOT_PASSWORD=YOUR_MYSQL_PASSWORD” \
-e MYSQL_SERVER_DB_NAME=onlyoffice \
-e MYSQL_SERVER_HOST=YOUR_MYSQL_HOST \
-e MYSQL_SERVER_USER=YOUR_MYSQL_USERNAME \
-e “MYSQL_SERVER_PASS=YOUR_MYSQL_PASSWORD” \
-e JWT_ENABLED=true \
-e “JWT_SECRET=YOUR_FIX_JWT_TOKEN” \
-e “DOCUMENT_SERVER_JWT_ENABLED=true” \
-e “DOCUMENT_SERVER_JWT_SECRET=YOUR_FIX_JWT_TOKEN” \
-v /your/app/path/CommunityServer/data:/var/www/onlyoffice/Data \
-v /your/app/path/CommunityServer/logs:/var/log/onlyoffice \
-v /your/app/path/DocumentServer/data:/var/www/onlyoffice/DocumentServerData \
-v /sys/fs/cgroup:/sys/fs/cgroup:ro \
shentar/onlyoffice-community-server:latest

同样只开启HTTP,利用外部的Nginx来实现HTTPS反向代理,省去了一大堆SSL证书相关的事情。最终运行起来的效果如下图。测试了各项基本功能,都是正常的,精简掉的那些进程暂时用不着。

在线Office

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Home NAS 音乐服务解决方案

之前写过使用《使用Emby + Picard管理音乐》的方案,Emby有一个问题,在划词搜索方面,必须前缀或者整词完整匹配,对于港台音乐名和元数据多是繁体字,用简体搜索时,无法匹配,一直希望能够模糊匹配,发现airsonic-advance这方面没问题,完美解决搜索问题。

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Home-Server磁盘降温记

由于内存不足,Home-Server上面运行的虚拟Windows主机经常宕机,就想着给Home-Server更换一根16GB内存。小机箱内部空间狭小,部件接合紧密,拆机时把机箱风扇给扯断了。费了老大的劲儿,内存条是装上去了,开机也能识别,但是少了个风扇。

5d230042c5a9454.jpg_e1080 (图片源于网络)

当天晚上,重新还原各个部件到机箱内部,后来太晚了,机箱就没有封盖,准备第二天早上再弄,心想少一个机箱风扇应该也没多大事。结果,第二天早上,准备关机装机箱盖,运行了一晚的服务器,发现磁盘烫手,都有开水的温度了。不对劲,赶紧安装hddtemp检查磁盘温度,发现竟然达到70多度。这样太危险了,影响磁盘寿命,赶紧某宝下单一个宣称4K转速20元包邮的机箱风扇(最终实际能跑到3100转,但是已经够用了。)。历经3天,快递终于到了。装到机箱后,默认是自动调速模式,声音大的有点像置身机房,这样放在家里,肯定难以接受。研究了半天,将/sys/class/hwmon/hwmon2/pwm1_enable置为1,然后设置/sys/class/hwmon/hwmon2/pwm1的值尽可能小,以降低转速,发现最小转速就是1500多,再小风扇就停止转动。1500转,声音小多了,噪音可以接受了,温度也还正常。

在这个过程中,还研究了一下使用Grafana监控磁盘温度的方法,Prometheus官方提供的node-exporter没有提供hddtemp相关的功能,找了半天,也没有人提供能用的基于hddtemp的监控exporter,于是写了一个循环运行的Shell脚本+PushGateWay实现了一个磁盘温度的exporter。

经过一番折腾,磁盘温度降到能接受的40度左右的范围了,对比效果见下面的监控图。在没有风扇的时候,发现不仅磁盘温度非常高,磁盘温度还会将CPU温度拉高。把磁盘挪开,则CPU温度在正常范围。SAS盘温度高真不虚。这次拆装机颠覆了我对磁盘温度的认识。之前一直认为磁盘运转过程中不需要风扇,机箱风扇是给整个机箱内部的除CPU外的部件散热,但重点不是磁盘,没想到在小机箱里面磁盘是发热量的大头。

image
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分享一个实时抓取IT相关博客和新闻的业务

一直通过TTRSS订阅各大IT门户和博客的文章,其实这些内容更适合公开访问,于是简单做了个页面,后台通过java程序直接访问TTRSS的数据库生成页面。内容不是全网爬取的,是定点几个比较大的门户网站的,搜索条件比较简单,通过关键词过滤内容或者标题。后台准实时拉取各个Feed的文章,然后定时半个小时刷新一次页面,半个小时内,网页呈现都是缓存的内容。因为爬取数据的过程是现成的,主要工作是做个动态页面,几个小时就搞定了。程序放在家里的NAS上面运行。

访问地址:https://news.codefine.site:12524

IT News

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分享一个追最新外语电影的RSS

国内的Torrent分享网站越来越少了,无意中发现https://www.demonoid.is/可以下载到最新的高清/超清电影。但是有点比较讨厌,就是弹窗有点过份,不是我白嫖了种子还不愿支持广告,真是弹窗太过三俗刺眼,难以忍受。于是试着分析了网页内容,自己抓取电影种子文件链接,并添加Google搜索IMDB的链接,制作了RSS订阅链接。本来还想找一下有没有类似的Torrent分享站点,发现demonoid是与海盗湾齐名的,之前排名前几的站点已经都无法打开了,只剩这一个,切用且珍惜吧  :-) 源站地址:链接,经过抓取清洗和加工后生成的RSS链接为:https://photo.codefine.site:5443/rssfactory/demonoid-movies,只抓取了1080P及其以上质量的电影。 https://www.demonoid.is/

订阅后的呈现效果:

image

同时也制作了HTML版的独立网页:

https://movie.codefine.site:5443/

movie list.

电影详情页,包含两个torrent下载地址,IMDB和豆瓣搜索链接。

movie detail.

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分享AWS博客的两个RSS源

为了第一时间获取AWS的几百个云服务的最新资讯,做了一个自动抓取AWS博客标题,生成RSS Feeds的服务,分别提供中英文版本:
中文:https://photo.codefine.site:12524/rssfactory/awsblogcn
英文:https://photo.codefine.site:12524/rssfactory/awsblog (过滤标题中包含存储相关关键词的博客。)
AWS存储:https://photo.codefine.site:12524/rssfactory/awsblog-storage (订阅存储、大数据和数据库类别的博客。)

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使用Emby + Picard管理音乐

最近把NAS上面累积下来的音乐都整理了一下,用emby建了一个音乐集。emby自带musicbrainz的插件,能从这个强大的音乐库中搜索MP3的元数据信息。然后从多个维度对音乐进行分类呈现。但是有个问题,很多MP3经过各个二道贩子编辑后,关键元数据信息都跟音乐本身没有任何关联了,因此自动搜索出来的元数据匹配存在一些问题,甚至有的MP3文件经过转码后,只剩下音乐本身,tag元数据全部丢失。只能人工填写,一两千个文件,逐一搜索排查可想而知难度有多大。找到了picard这个工具,可以自行匹配,然后没有匹配的再人工搜索,这样极大提高了准确率。比emby自动但是做了的错误的匹配要好的多。经过picard处理后的音乐文件再导入到emby中,就能准确识别歌手,专辑等信息,进而补充下载专辑唱片封面图等。

难得的是,picard在Win、Linux和Mac平台都能使用。对于Ubuntu 20,使用官方给出的命令很快就能安装成功:

sudo add-apt-repository ppa:musicbrainz-developers/stable
sudo apt-get update
sudo apt install picard

软件界面截图:
picard

导入/emby的效果:
emby

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基于Dlib、Flask和Sqlite的人脸检测和识别服务

这个十一原定的计划取消了,没有做好备份计划,也就不打算出远门了,关在家里,把一直都想做的一个本地化的人脸识别服务整了一下。提供人脸分析的开源服务似乎很多年都没有大的变化了,一直都是Dlib和OpenCV,对比了一下,Dlib更容易使用。一直没有正经写过Python代码,翻出N年前买的Python编程书,边翻书Google、边写代码。基本的代码流程比较简单,Dlib官方也有例子,很容易运行起来,但是要服务化,要做人脸比对,并且是增量的人脸比对和识别,并不容易。说做就做,最终整个服务形成如下架构。

架构图:
image

代码和部署使用方法在如下git工程:https://git.codefine.site:3000/Shentar/facerec

首先需要将探测的过的“人脸”存储起来,然后能输入一张人脸返回与该人脸近似的所有人脸,这样客户端好做人脸归集。很快做好了一个初步的框架:使用Flask提供REST接口接收照片,在响应中返回人脸的特征标识,使用SHA256对人脸68点位的描述向量进行HASH,返回给客户端。同时将HASH值和实际的token存储到Sqlite。第一天大概就完工了这个功能。

运行起来,发现单纯的Flask不能并发,第二个请求会报错,一次只能接受和处理一个请求。于是又按照网上的经验,使用Gunicorn和Gevent来做多线程的方案,因为习惯了单进程多线程的方式,多线程访问Sqlite需要加锁,按照通用的做法,使用一个队列来管理Sqlite实例。继续验证,发现多线程并不能加速Detect的效率,貌似Dlib不支持多线程加速。调整为多进程,四个CPU都能运用起来。

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终于找到了一个能将这个3.2GHZ的四核CPU跑满的业务了 ^_^

Architecture: x86_64
CPU op-mode(s):                  32-bit, 64-bit
Byte Order:                      Little Endian
Address sizes:                   39 bits physical, 48 bits virtual
CPU(s):                          4
On-line CPU(s) list:             0-3
Thread(s) per core:              2
Core(s) per socket:              2
Socket(s):                       1
NUMA node(s):                    1
Vendor ID:                       GenuineIntel
CPU family:                      6
Model:                           94
Model name:                      Intel(R) Core(TM) i3-6100T CPU @ 3.20GHz

人脸检测的效果还不错,错误率的话,自己家用是够了。特别是在侧脸检测上面,比较准确。在人脸比对方面,错误率就要高一些了,反复验证,发现0.36的比对阀值比较合适。侧脸虽然检测率高,但是在比对上面,只用通用的拟合范数,结果会表现为差异很大。因此这里应该是需要有定制化的比对实现,只做部分比对。这块需要深入到人脸检测技术内部,去分析128D的特征值向量的每一个值,短时间内没办法去研究透了。

由于采用了多进程,因此没法共用一个Sqlite运行时实例,强行并发读写访问会导致数据库错乱,不得不又做了一个服务来封装Sqlite,多个检测进程输出的人脸特征值都发给该服务来顺序存储,同时也返回给客户端。两个服务之间同样采用REST接口交互。

准备大规模上量,将jAlbum目前使用的线上人脸识别服务切换到这个本地服务上面,又发现检测时长非常高,一张4M的图片,大概需要几秒的时间,并且还有些非常小的区块被检测到了。对于检测慢的问题,考虑降低输入的照片的像素,图片减小后,长宽的像素点都相应减少了,但是人脸的特征点并不会损失太多。因此先对图片进行降低像素和尺寸,识别完成后,对识别到的人脸在照片上的位置也要相应做缩放,对比了一下,原始大小检测和缩放后检测,再对结果做相反的缩放,最终结果误差不大,但是这样能极大提速。对于非人脸和质量不高的人脸被检测到的问题,做了一些粗浅的限制,人脸长宽必须大于100的阀值才认为是正常的人脸。Dlib应该有正统的输出人脸的质量的参数,查了很久,没有找到合适的方法,就只能先这样吧。在比对方面,还有一些重要的概念,没有弄明白,如人脸对齐、年龄、性别检测等,不清楚我的代码里面是否已经有调用已经做了这块。

具体的处理代码:

data = np.frombuffer(data, np.uint8) 
if data is None: 
    raise Exception('image is required.') 

zoom_ratio = 1 
if data.size > 6 * 1024 * 1024: 
    img = cv2.imdecode(data, cv2.IMREAD_REDUCED_COLOR_4) 
    zoom_ratio = 4 
elif data.size > 4 * 1024 * 124: 
    img = cv2.imdecode(data, cv2.IMREAD_REDUCED_COLOR_2) 
    zoom_ratio = 2 
else: 
    img = cv2.imdecode(data, cv2.IMREAD_COLOR) 

faces = [] 
dets = detector(img, 1)

总的来说,开源项目,适合做一下Demo,如果要尽善尽美,那么就要深入到源码,有针对性的去优化检测和比对模型。作为个人的实验和家用还是很不错的。至少在快速编程和服务化这方面。

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docker本地安装tiny tiny rss记录

# 启动mariadb 10.0.38
docker run --name mariadb -p 3306:3306 \
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD='password' \
-d mariadb:10.0.38

# 安装docker php 5.6
docker run -p 9000:9000 --name php \
-v /opt/codefine.site/:/opt/codefine.site/ \
-v /opt/codefine:/opt/codefine \
-v /media/c2/php//conf:/usr/local/etc/php \
-v /media/c2/php/logs:/phplogs \
-v /opt/phpmyadmin:/opt/phpmyadmin  \
-d php6:latest

# 安装php插件。借助于内部家里的内部梯子。懒得设置debian镜像。
export http_proxy=http://22.22.22.14:10080
apt update
apt install libxml2-dev
apt install libxml2
apt install libcurl3
apt install libcurl4-gnutls-dev
ln -s x86_64-linux-gnu/curl curl
apt-get install -y libfreetype6-dev libjpeg62-turbo-dev libpng-dev

docker-php-ext-configure gd --with-freetype --with-jpeg
docker-php-ext-install -j$(nproc) gd
docker-php-ext-install mysql
docker-php-ext-install mysqli
docker-php-ext-install intl
docker-php-ext-install pdo
docker-php-ext-install pdo_mysql
docker-php-ext-install fileinfo
docker-php-ext-install xml
docker-php-ext-install mbstring
docker-php-ext-install json
docker-php-ext-install opcache

docker-php-ext-enable intl
docker-php-ext-enable pdo
docker-php-ext-enable pdo_mysql
docker-php-ext-enable fileinfo
docker-php-ext-enable xml
docker-php-ext-enable mbstring
docker-php-ext-enable json
docker-php-ext-enable opcache
docker-php-ext-enable mysql
docker-php-ext-enable mysqli
docker-php-ext-enable gd

# 生成新的镜像。
docker save -o php.tar php
docker load -i php.tar
# 重新run一个新的container。

# nginx
cat /etc/nginx/sites-enabled/ttrss
server {
	listen 12345 ssl;
	root /opt/codefine.site/;
	index index.php index.html index.htm;
	server_name photo.codefine.site;
	ssl_certificate     /path/of/server/file.pem;
	ssl_certificate_key /path/of/server/key/file.pem;
	ssl_protocols TLSv1 TLSv1.1 TLSv1.2;

	location / {
		try_files $uri $uri/ =404;
	}

	location ~ \.php$ {
		include snippets/fastcgi-php.conf;
		fastcgi_pass   127.0.0.1:9000;
	}
}
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