监控
Live777 开箱即用地暴露 Prometheus 指标 —— 端点是默认编译进去的，不需要 任何 cargo feature 或配置开关。仓库自带一套现成的 Prometheus + Grafana 监控栈，既可用于本地，也可作为生产部署的起点。
指标端点
每个 live777 节点都在其 HTTP 端口（默认 7777）上提供指标：
curl http://localhost:7777/metrics| 指标 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
live777_stream | gauge | 流数量 |
live777_publish | gauge | 发布会话数量 |
live777_subscribe | gauge | 订阅会话数量 |
live777_reforward | gauge | 转发（级联）会话数量 |
live777_rtp_bytes_total{direction="in|out"} | counter | RTP 媒体字节数（线上大小）；in = 从发布端接收，out = 发送给订阅端 |
live777_rtcp_packets_total{direction="to_publisher|from_subscriber", kind="pli|fir|nack|rr|sr|twcc|remb|other"} | counter | RTCP 包按方向和类型计数；to_publisher = 发往发布端（含订阅者转发来的 PLI/FIR 关键帧请求），from_subscriber = 来自订阅端（需要以 source feature 构建） |
live777_stream_rtp_bytes_total{stream, direction="in|out"} | counter | 按流细分的 RTP 媒体字节数 —— 与服务器级计数同一记账口径，仅多出流名标签 |
live777_stream_sessions{stream, kind="publish|subscribe"} | gauge | 按流细分的会话数量，在服务器 2 秒的统计 tick 上从实时状态刷新 |
live777_datachannel_messages_total{direction="in|out"} | counter | DataChannel 消息数；in = 从客户端收到，out = 写入客户端（每个挂接的对端各计一次，因此 out 反映广播扇出） |
live777_datachannel_bytes_total{direction="in|out"} | counter | DataChannel 载荷字节数（消息体，不含 SCTP/DTLS 帧头）—— 与消息计数同一记账口径 |
live777_datachannel_dropped_total{direction="out"} | counter | 因慢通道落后于流内广播总线而丢弃的 DataChannel 消息数 |
live777_stream_datachannel_bytes_total{stream, direction="in|out"} | counter | 按流细分的 DataChannel 载荷字节数 —— 与服务器级计数同一记账口径，仅多出流名标签（基数注意事项同 stream_rtp_bytes_total） |
WARNING
stream 标签在动态建流的部署中是无界的（WHIP/WHEP auto-create 默认开启）： 每条活跃的流都会新增序列。流被删除时其序列会从导出端移除，registry 始终与活跃流数量相当 —— 但高 churn 部署仍会在 Prometheus 里留下大量 短期序列。使用配置声明流（provisioned）的部署标签集合有界，是按流指标 的安全使用场景。
每条流、每个会话的码率和累计总量也可以通过流/会话 REST API 的 stats 字段获取（并通过 SSE 实时推送到 WebUI 仪表盘），交互式查看时通常比指标 更方便。
INFO
liveman 没有 Prometheus 端点。监控集群时请直接抓取每个 live777 节点。
Prometheus + Grafana 监控栈
仓库自带一套自包含的监控栈：
compose.monitoring.yml—— Prometheus + Grafana 服务conf/monitoring/prometheus.yml—— 抓取配置conf/monitoring/grafana/—— 预置的数据源和live777 overview仪表盘
在一个已在运行的 live777 旁边启动它：
# live777 本身可以用任何方式运行 —— cargo run、systemd 或 Docker
cargo run --release --features=webui
docker compose -f compose.monitoring.yml up -d然后打开：
- Grafana：
http://localhost:3000（默认登录admin/admin—— 本地以外的部署请修改） - Prometheus：
http://localhost:9090
默认抓取目标是 host.docker.internal:7777，即运行在 Docker 宿主机上的 live777（Linux 下 compose 文件已把 host.docker.internal 映射到宿主机 网关）。要监控多个节点 —— 例如本地的 livenil 集群 —— 把它们加入 conf/monitoring/prometheus.yml：
scrape_configs:
- job_name: live777-cluster
static_configs:
- targets:
- host.docker.internal:7777
- host.docker.internal:7778
- host.docker.internal:7779Grafana 仪表盘展示流/发布者/订阅者/转发数量、随时间变化的会话数、RTP 码率、按流细分的码率与会话数、RTCP 包速率，以及 DataChannel 消息/载荷 码率速率（含总线滞后丢弃），每 5 秒刷新一次。当 Prometheus 抓取多个节点或节点上有多条流时，顶部的 Instance 和 Stream 下拉框可以过滤面板。
配合负载测试
指标要在负载下才有意义。用 LiveWrk 给节点加压的同时观察 仪表盘：
just livewrk-whip 100 60 # 100 路并发 WHIP 发布
just livewrk-whep 100 60 load-0 # 100 路并发 WHEP 订阅要做可复现的基准测试，固定参数（会话数、时长、编解码器、分辨率），记录 live777_rtp_bytes_total 速率以及进程的 CPU 和内存占用，再跨构建版本 对比。