Merge remote-tracking branch 'origin/master'

Reviewed-on: #6

.drone.yml

@@ -1,10 +1,9 @@
 kind: pipeline
 type: docker
-name: build-and-push
+name: build-test
 
 trigger:
   event:
-    - push
     - pull_request
 
 steps:
@@ -13,10 +12,18 @@ steps:
     settings:
       dockerfile: Dockerfile
       context: .
-      when:
+---
-        event:
+kind: pipeline
-          - pull_request
+type: docker
+name: build-and-push
 
+trigger:
+  event:
+    - push
+  branch:
+    - master
+
+steps:
   - name: build-and-push
     image: plugins/docker
     settings:
@@ -29,6 +36,3 @@ steps:
         from_secret: REGISTRY_USERNAME
       password:
         from_secret: REGISTRY_PASSWORD
-      when:
-        branch:
-          - main

Dockerfile

@@ -23,7 +23,7 @@ FROM eclipse-temurin:21-jre
 WORKDIR /app
 COPY --from=builder /app/build/libs/backend-0.0.1-SNAPSHOT.jar app.jar
 
-RUN adduser -D -g "" appuser && \
+RUN adduser --disabled-password --gecos "" appuser && \
     chown appuser:appuser /app
 USER appuser
 

docs/ARTICLE.md

@@ -0,0 +1,637 @@
+# htop-web: Веб-интерфейс мониторинга системных ресурсов на базе Spring Boot WebFlux и Angular
+
+---
+
+## Аннотация
+
+В статье рассматривается архитектура и реализация **htop-web** — самохостимого веб-приложения для мониторинга системных ресурсов Linux-серверов в реальном времени. Приложение объединяет реактивный бэкенд на Spring Boot WebFlux с фронтендом на Angular 22, упаковывая оба компонента в единый Docker-контейнер. Ключевая особенность решения — сбор метрик хост-системы из контейнеризованной среды через монтирование файловых систем `/proc` и `/sys` хоста, что позволяет получить точные данные о CPU, памяти, дисках и сетевых интерфейсах реального сервера, а не виртуальной среды контейнера.
+
+**Ключевые слова:** мониторинг, Spring Boot, WebFlux, Angular, Docker, контейнеризация, OSHI, системные метрики.
+
+---
+
+## 1. Введение
+
+Мониторинг системных ресурсов является критически важной задачей при администрировании серверной инфраструктуры. Классические инструменты, такие как `htop`, `top`, `vmstat` и `iostat`, предоставляют детальную информацию, однако требуют доступа к терминалу и не подходят для удалённого мониторинга через веб-браузер.
+
+Существующие веб-решения мониторинга (Grafana + Prometheus, Netdata, Zabbix) предлагают мощные возможности визуализации и агрегации, но часто требуют значительных ресурсов и сложной настройки. Для небольших инфраструктур и индивидуальных серверов возникает потребность в лёгком, самодостаточном решении, которое:
+
+- Разворачивается за несколько команд;
+- Не требует внешних баз данных или брокеров сообщений;
+- Предоставляет информацию в реальном времени;
+- Занимает минимальные ресурсы хоста.
+
+**htop-web** отвечает этим требованиям, предоставляя компактный веб-дашборд, который собирает метрики напрямую из файловых систем Linux и отображает их через REST API и реактивный фронтенд.
+
+---
+
+## 2. Обзор существующих решений
+
+| Решение | Тип | Ресурсы | Настройка | Особенности |
+|---|---|---|---|---|
+| **htop / top** | CLI | Минимальные | Нет | Требует терминала, нет веб-интерфейса |
+| **Grafana + Prometheus** | Веб | Высокие | Сложная | Агрегация, алерты, требует Node Exporter |
+| **Netdata** | Веб | Средние | Средняя | Real-time, но тяжёлый агент |
+| **Zabbix** | Веб | Высокие | Сложная | Корпоративный мониторинг, алертинг |
+| **Glances** | Веб/CLI | Низкие | Простая | Python-зависимости, ограниченный UI |
+| **htop-web** | Веб | Низкие | Простая | Один контейнер, нет внешних зависимостей |
+
+htop-web занимает нишу между CLI-инструментами и тяжёлыми системами мониторинга, предлагая минималистичный подход с фокусом на простоту развёртывания.
+
+---
+
+## 3. Архитектура системы
+
+### 3.1 Общая схема
+
+```
+┌─────────────────────────────────────────────────────┐
+│                    Веб-браузер                       │
+│              (Angular 22, TypeScript)                │
+└──────────────────────┬──────────────────────────────┘
+                       │ HTTP (polling, 1 сек)
+                       ▼
+┌─────────────────────────────────────────────────────┐
+│              Docker-контейнер                        │
+│                                                     │
+│  ┌─────────────────────────────────────────────┐    │
+│  │         Spring Boot WebFlux (Java 21)       │    │
+│  │                                             │    │
+│  │  REST API: /api/system/*                    │    │
+│  │    ├─ /metrics     — CPU, RAM, ОС           │    │
+│  │    ├─ /processes   — список процессов        │    │
+│  │    ├─ /linux       — uptime, load average    │    │
+│  │    ├─ /cpu         — детали по ядрам        │    │
+│  │    ├─ /linux/memory — детальная память       │    │
+│  │    ├─ /linux/disks  — диски и файловые сист. │    │
+│  │    └─ /linux/network — сетевые интерфейсы    │    │
+│  │                                             │    │
+│  │  Сервисы сбора метрик:                      │    │
+│  │    ├─ SystemMetricsService                  │    │
+│  │    ├─ SystemProcessesService                │    │
+│  │    ├─ LinuxDetailsService                   │    │
+│  │    ├─ CpuDetailsService                     │    │
+│  │    ├─ LinuxMemoryService                    │    │
+│  │    ├─ LinuxDiskService                      │    │
+│  │    └─ LinuxNetworkService                   │    │
+│  │                                             │    │
+│  │  Статические ресурсы Angular                │    │
+│  └─────────────────────────────────────────────┘    │
+│                                                     │
+│  Монтированные тома хоста:                           │
+│    /host/root  ← / (корень хоста, read-only)        │
+│    /host/sys   ← /sys (системные данные, read-only) │
+└─────────────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+### 3.2 Ключевые принципы архитектуры
+
+1. **Single-container deployment** — фронтенд и бэкенд упакованы в один JAR-файл и один Docker-контейнер.
+2. **Host filesystem mounting** — метрики хоста получаются через монтирование `/proc` и `/sys` хоста в контейнер.
+3. **Reactive backend** — Spring WebFlux обеспечивает неблокирующую обработку запросов.
+4. **RxJS polling** — фронтенд использует реактивные потоки для периодического опроса API.
+5. **Fallback mechanism** — при недоступности файлов хоста используется библиотека OSHI как запасной вариант.
+
+---
+
+## 4. Реализация бэкенда
+
+### 4.1 Технологический стек
+
+| Компонент | Технология | Версия |
+|---|---|---|
+| Язык | Java | 21 |
+| Фреймворк | Spring Boot | 4.1.2 |
+| Реактивность | Spring WebFlux | 4.1.2 |
+| Системные метрики | OSHI | 7.7.2 |
+| Сборка | Gradle | 8.x |
+
+### 4.2 REST API контроллер
+
+Контроллер `SystemMetricsController` экспонирует шесть REST-эндпоинтов, каждый из которых делегирует сбор данных соответствующему сервису:
+
+```java
+@RestController
+@RequestMapping("/api/system")
+public class SystemMetricsController {
+
+    private final SystemMetricsService _systemMetricsService;
+    private final LinuxDetailsService _linuxDetailsService;
+    private final CpuDetailsService _cpuDetailsService;
+    private final LinuxMemoryService _linuxMemoryService;
+    private final LinuxDiskService _linuxDiskService;
+    private final LinuxNetworkService _linuxNetworkService;
+
+    @GetMapping("/metrics")
+    public Mono<SystemMetricsResponse> getMetrics() {
+        return Mono.fromCallable(_systemMetricsService::getMetrics)
+                .subscribeOn(Schedulers.boundedElastic());
+    }
+
+    @GetMapping("/linux")
+    public Mono<LinuxDetailsResponse> getLinuxDetails() {
+        return Mono.fromCallable(_linuxDetailsService::getDetails)
+                .subscribeOn(Schedulers.boundedElastic());
+    }
+    // ... остальные эндпоинты
+}
+```
+
+Каждый метод оборачивает синхронный вызов сервиса в `Mono` и выполняет его на `Schedulers.boundedElastic()`, что предотвращает блокировку реактивного пула потоков при чтении файловых систем.
+
+### 4.3 Сбор метрик CPU и памяти
+
+Сервис `SystemMetricsService` демонстрирует ключевой паттерн проекта — чтение метрик хоста из смонтированной файловой системы с fallback на OSHI:
+
+```java
+@Service
+public class SystemMetricsService {
+
+    private static final Path HOST_ROOT = Path.of("/host/root");
+    private static final Path HOST_PROC = HOST_ROOT.resolve("proc");
+
+    public synchronized SystemMetricsResponse getMetrics() {
+        CpuTicks currentTicks = readHostCpuTicks();
+        double cpuUsage = 0.0;
+
+        if (currentTicks != null && _previousHostCpuTicks != null) {
+            long totalDelta = currentTicks.total() - _previousHostCpuTicks.total();
+            long idleDelta = currentTicks.idle() - _previousHostCpuTicks.idle();
+
+            if (totalDelta > 0 && idleDelta >= 0 && idleDelta <= totalDelta) {
+                cpuUsage = (double) (totalDelta - idleDelta) / totalDelta;
+            }
+        }
+        // ... расчёт памяти и формирование ответа
+    }
+
+    private CpuTicks readHostCpuTicks() {
+        Path statFile = HOST_PROC.resolve("stat");
+        // Чтение /host/root/proc/stat и парсинг строки "cpu ..."
+        // Возвращает null при ошибке — триггер для fallback на OSHI
+    }
+}
+```
+
+Алгоритм расчёта загрузки CPU основан на сравнении тиков процессора между двумя последовательными чтениями файла `/proc/stat`. Формула:
+
+$$CPU_{usage} = \frac{\Delta_{total} - \Delta_{idle}}{\Delta_{total}}$$
+
+где $\Delta_{total}$ — разница суммарных тиков всех состояний процессора, а $\Delta_{idle}$ — разница тиков в состоянии idle.
+
+### 4.4 Сбор информации о процессах
+
+Сервис `SystemProcessesService` парсит `/proc/[pid]/stat` для каждого процесса, вычисляя загрузку CPU на основе разницы тиков между двумя снимками:
+
+```java
+@Service
+public class SystemProcessesService {
+
+    public synchronized List<ProcessInfoResponse> getProcesses() {
+        Path procRoot = Files.isDirectory(HOST_PROC) ? HOST_PROC : PROC;
+
+        long nowNanos = System.nanoTime();
+        double elapsedSeconds =
+                (nowNanos - _previousSampleNanos) / 1_000_000_000.0;
+
+        try (var entries = Files.list(procRoot)) {
+            entries.filter(path ->
+                            path.getFileName().toString().matches("\\d+"))
+                    .forEach(path -> {
+                        int pid = Integer.parseInt(path.getFileName().toString());
+                        ProcessSnapshot current = readProcess(path, pid, bootTimeSeconds);
+                        // Расчёт CPU usage на основе delta тиков
+                        // ...
+                    });
+        }
+        // Fallback: getProcessesFromOshi() при недоступности /proc
+    }
+}
+```
+
+Расчёт CPU usage процесса:
+
+$$CPU_{process} = \frac{\Delta_{ticks}}{CLK\_TCK \times \Delta_{seconds}} \times \frac{100}{N_{cores}}$$
+
+где $CLK\_TCK$ — количество тиков системы в секунду (обычно 100), а $N_{cores}$ — количество логических ядер.
+
+### 4.5 Детали Linux-системы
+
+Сервис `LinuxDetailsService` предоставляет информацию о системе через OSHI:
+
+```java
+@Service
+public class LinuxDetailsService {
+
+    public LinuxDetailsResponse getDetails() {
+        String hostname = _operatingSystem.getNetworkParams().getHostName();
+        String distribution = _operatingSystem.getFamily();
+        String kernelVersion = _operatingSystem.getVersionInfo().getVersion();
+        long uptimeSeconds = _operatingSystem.getSystemUptime();
+        double[] loadAverages = _processor.getSystemLoadAverage(3);
+
+        return new LinuxDetailsResponse(
+                linux, hostname, distribution, kernelVersion,
+                uptimeSeconds,
+                safeLoad(loadAverages, 0),  // 1 мин
+                safeLoad(loadAverages, 1),  // 5 мин
+                safeLoad(loadAverages, 2),  // 15 мин
+                _logicalProcessors
+        );
+    }
+}
+```
+
+---
+
+## 5. Реализация фронтенда
+
+### 5.1 Технологический стек
+
+| Компонент | Технология | Версия |
+|---|---|---|
+| Фреймворк | Angular | 22 |
+| Язык | TypeScript | 5.x |
+| Реактивность | RxJS | 7.x |
+| Стили | SCSS | — |
+
+### 5.2 Сервис опроса метрик
+
+Фронтенд использует RxJS `timer` для периодического опроса API с интервалом 1 секуннда:
+
+```typescript
+@Injectable({ providedIn: 'root' })
+export class SystemMetricsService {
+  private readonly http = inject(HttpClient);
+  private readonly refreshInterval = 1000;
+
+  readonly metrics$: Observable<SystemMetrics> = timer(0, this.refreshInterval).pipe(
+    switchMap(() =>
+      this.http.get<SystemMetrics>('/api/system/metrics').pipe(
+        catchError((error: unknown) => {
+          console.error('Failed to load system metrics', error);
+          return of(null);
+        }),
+      ),
+    ),
+    shareReplay({ bufferSize: 1, refCount: true }),
+  );
+
+  readonly processes$: Observable<SystemProcess[]> = timer(0, this.refreshInterval).pipe(
+    switchMap(() =>
+      this.http.get<SystemProcess[]>('/api/system/processes').pipe(
+        catchError((error: unknown) => of([] as SystemProcess[])),
+      ),
+    ),
+    shareReplay({ bufferSize: 1, refCount: true }),
+  );
+  // ... остальные потоки: linux$, cpu$, memory$, disks$, network$
+}
+```
+
+Оператор `shareReplay` обеспечивает многоподписку: все компоненты, подписанные на один поток, получают одни и те же данные без дублирования HTTP-запросов.
+
+### 5.3 Компонент дашборда
+
+Компонент `Dashboard` инъецирует сервис метрик и предоставляет данные для шаблона:
+
+```typescript
+@Component({
+  selector: 'app-dashboard',
+  standalone: true,
+  imports: [AsyncPipe, DecimalPipe, JsonPipe],
+  templateUrl: './dashboard.html',
+  styleUrl: './dashboard.scss',
+})
+export class Dashboard {
+  private readonly _systemMetricsService = inject(SystemMetricsService);
+
+  readonly metrics$ = this._systemMetricsService.metrics$;
+  readonly processes$ = this._systemMetricsService.processes$;
+  readonly linux$ = this._systemMetricsService.linux$;
+  readonly cpu$ = this._systemMetricsService.cpu$;
+  readonly memory$ = this._systemMetricsService.memory$;
+  readonly disks$ = this._systemMetricsService.disks$;
+  readonly network$ = this._systemMetricsService.network$;
+
+  getSortedProcesses(processes: SystemProcess[]): SystemProcess[] {
+    return processes
+      .filter(p => p.name.toLowerCase().includes(this.processFilter))
+      .sort((a, b) => {
+        switch (this.processSort) {
+          case 'cpu': return a.cpuUsagePercent - b.cpuUsagePercent;
+          case 'memory': return a.residentMemoryBytes - b.residentMemoryBytes;
+          case 'name': return a.name.localeCompare(b.name);
+          case 'pid': return a.pid - b.pid;
+        }
+      });
+  }
+}
+```
+
+### 5.4 Три режима отображения
+
+Дашборд поддерживает три режима визуализации:
+
+1. **Monitor** — карточный интерфейс с метриками CPU, памяти, дисков и сети.
+2. **htop** — табличное представление процессов, стилизованное под классический htop.
+3. **htop-original** — имитация терминального интерфейса htop с функциональными клавишами (F3 — поиск, F4 — фильтр, F6 — сортировка, F10 — выход).
+
+```html
+<nav class="view-switcher">
+  <button (click)="setViewMode('monitor')">Monitor</button>
+  <button (click)="setViewMode('htop')">htop</button>
+  <button (click)="setViewMode('htop-original')">htop-original</button>
+</nav>
+```
+
+---
+
+## 6. Сборка и упаковка
+
+### 6.1 Gradle-сборка
+
+Процесс сборки автоматически строит фронтенд и упаковывает его в бэкенд:
+
+```groovy
+tasks.register('buildFrontend', Exec) {
+    dependsOn 'installFrontendDependencies'
+    workingDir file('../frontend')
+    commandLine 'npm', 'run', 'build', '--', '--configuration', 'production'
+}
+
+tasks.register('copyFrontend', Copy) {
+    dependsOn 'buildFrontend'
+    from(file('../frontend/dist/frontend/browser'))
+    into(file('src/main/resources/static'))
+}
+
+tasks.named('processResources') {
+    dependsOn 'copyFrontend'
+}
+```
+
+Порядок выполнения:
+1. `npm ci` — установка зависимостей фронтенда;
+2. `npm run build` — production-сборка Angular;
+3. `copyFrontend` — копирование статических файлов в `src/main/resources/static`;
+4. `bootJar` — упаковка JAR с фронтендом внутри.
+
+### 6.2 Docker-образ
+
+Dockerfile минимален и использует официальный образ Eclipse Temurin:
+
+```dockerfile
+FROM eclipse-temurin:21-jre
+WORKDIR /app
+COPY backend/build/libs/backend-0.0.1-SNAPSHOT.jar app.jar
+EXPOSE 8080
+ENTRYPOINT ["java", "-jar", "app.jar"]
+```
+
+Образ весит около 300 МБ и не содержит инструментов разработки.
+
+---
+
+## 7. Развёртывание через Docker Compose
+
+### 7.1 Базовая конфигурация
+
+Файл `docker-compose.yml` определяет сервис с доступом к файловой системе хоста:
+
+```yaml
+services:
+  htop-web:
+    image: htop-web:latest
+    build:
+      context: .
+      dockerfile: Dockerfile
+    container_name: htop-web
+    restart: unless-stopped
+    pid: host
+    volumes:
+      - /sys:/host/sys:ro
+      - /:/host/root:ro
+    ports:
+      - "8088:8080"
+```
+
+**Ключевые параметры:**
+
+| Параметр | Назначение |
+|---|---|
+| `pid: host` | Разделение PID-пространства хоста для видимости процессов |
+| `/:/host/root:ro` | Чтение `/proc` хоста для метрик CPU, памяти и процессов |
+| `/sys:/host/sys:ro` | Доступ к системным данным ядра |
+| `restart: unless-stopped` | Автоматический перезапуск при сбое |
+
+### 7.2 Пошаговая инструкция
+
+#### Шаг 1: Клонирование репозитория
+
+```bash
+git clone https://gitea.jambotron.com/liosha84/htop-web.git
+cd htop-web
+```
+
+#### Шаг 2: Сборка приложения
+
+```bash
+cd backend
+./gradlew clean build
+cd ..
+```
+
+Gradle автоматически соберёт Angular-фронтенд и упакует его в JAR-файл бэкенда.
+
+#### Шаг 3: Запуск контейнера
+
+```bash
+docker compose up -d --build
+```
+
+Приложение доступно по адресу `http://localhost:8088`.
+
+#### Шаг 4: Проверка статуса
+
+```bash
+# Статус контейнера
+docker compose ps
+
+# Логи в реальном времени
+docker compose logs -f htop-web
+```
+
+#### Шаг 5: Остановка
+
+```bash
+docker compose down
+```
+
+### 7.3 Продвинутое развёртывание с Caddy
+
+Для продакшн-развёртывания рекомендуется использовать обратный прокси с автоматическим HTTPS:
+
+```yaml
+services:
+  htop-web:
+    image: gitea.jambotron.com/liosha84/htop-web:latest
+    container_name: htop-web
+    restart: unless-stopped
+    pid: host
+    volumes:
+      - /sys:/host/sys:ro
+      - /:/host/root:ro
+    labels:
+      caddy: htop-web.example.com
+      caddy.reverse_proxy: "{{upstreams 8080}}"
+    networks:
+      - jambotron-net
+
+networks:
+  jambotron-net:
+    external: true
+```
+
+Caddy автоматически выдаёт TLS-сертификат через Let's Encrypt и маршрутизирует запросы на контейнер.
+
+### 7.4 Развёртывание на различных платформах
+
+#### Linux-сервер
+
+На Linux-сервере контейнер получает прямой доступ к `/proc` и `/sys` хоста, что обеспечивает точные метрики:
+
+```bash
+docker compose up -d --build
+```
+
+#### Docker Desktop на Windows
+
+Docker Desktop на Windows запускает Linux-контейнеры в виртуальной машине (WSL2 или Hyper-V). В этом случае метрики отражают состояние виртуальной машины, а не хостовой Windows-системы:
+
+> **Важно:** Метрики из контейнера не представляют полную картину Windows-хоста. Для мониторинга Windows рекомендуется использовать нативные инструменты или развёртывание на Linux.
+
+#### Raspberry Pi и ARM-устройства
+
+htop-web поддерживает ARM-архитектуру благодаря кроссплатформенности Java и OSHI. Сборка выполняется аналогично:
+
+```bash
+docker compose up -d --build
+```
+
+Образ `eclipse-temurin:21-jre` доступен для `arm64` и `arm/v7`.
+
+---
+
+## 8. Безопасность
+
+Мониторинг системы раскрывает конфиденциальную информацию. При развёртывании необходимо учитывать:
+
+1. **Аутентификация** — не размещайте htop-web в открытом доступе без защиты. Используйте обратный прокси с базовой аутентификацией или OAuth.
+2. **HTTPS** — всегда используйте TLS при доступе из внешних сетей.
+3. **Минимальные привилегии** — контейнер запускается с read-only доступом к файловой системе хоста, что снижает риски.
+4. **Сетевая изоляция** — ограничьте доступ к порту 8088 через firewall или Docker-сети.
+
+---
+
+## 9. Сравнение с аналогами
+
+### 9.1 Функциональное сравнение
+
+| Функция | htop-web | Netdata | Glances | Grafana+Prometheus |
+|---|---|---|---|---|
+| Веб-интерфейс | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
+| CPU-метрики | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
+| Память | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
+| Процессы | ✓ | ✓ | ✓ | ✗ |
+| Диски | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
+| Сеть | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
+| Развёртывание | 1 контейнер | 1 контейнер | pip install | 3+ компонента |
+| Ресурсы | ~100 МБ RAM | ~200 МБ RAM | ~50 МБ RAM | ~500+ МБ RAM |
+| История данных | ✗ | ✓ | ✗ | ✓ |
+| Алертинг | ✗ | ✓ | ✓ | ✓ |
+| Графики | Прогресс-бары | Графики | Прогресс-бары | Графики |
+
+### 9.2 Позиционирование
+
+htop-web ориентирован на сценарии, где важны:
+
+- **Простота** — одна команда для запуска;
+- **Минимальные ресурсы** — контейнер потребляет ~100 МБ RAM;
+- **Отсутствие внешних зависимостей** — нет баз данных, брокеров, агентов;
+- **Визуальное сходство с htop** — привычный интерфейс для системных администраторов.
+
+Для задач, требующих исторических данных, алертинга и мультихостного мониторинга, рекомендуется использовать Grafana + Prometheus или Netdata.
+
+---
+
+## 10. Заключение
+
+htop-web демонстрирует, что эффективный инструмент мониторинга может быть реализован как компактное самодостаточное приложение. Ключевые достижения проекта:
+
+1. **Единый контейнер** — Angular-фронтенд и Spring Boot-бэкенд упакованы в один JAR, что упрощает развёртывание и обновление.
+2. **Точные метрики хоста** — монтирование `/proc` и `/sys` хоста позволяет контейнеризованному приложению получать реальные данные сервера, а не метрики виртуальной среды контейнера.
+3. **Реактивная архитектура** — Spring WebFlux на бэкенде и RxJS на фронтенде обеспечивают эффективную обработку данных в реальном времени.
+4. **Fallback-механизм** — библиотека OSHI служит запасным источником метрик при недоступности файлов хоста.
+5. **Минимальные требования** — приложение работает на устройствах с 512 МБ RAM, включая Raspberry Pi.
+
+Перспективы развития включают добавление исторического хранения метрик, алертинга по пороговым значениям и поддержки WebSocket для push-обновлений вместо polling.
+
+---
+
+## Список литературы
+
+1. Spring Boot Documentation. — https://docs.spring.io/spring-boot/docs/current/reference/html/
+2. Spring WebFlux Reactive Web. — https://docs.spring.io/spring-framework/reference/web/reactive.html
+3. Angular Documentation. — https://angular.dev/
+4. RxJS Documentation. — https://rxjs.dev/
+5. OSHI — Operating System and Hardware Information. — https://github.com/oshi/oshi
+6. Docker Documentation. — https://docs.docker.com/
+7. Linux `/proc` filesystem. — man 5 proc
+8. The htop source code. — https://github.com/htop-dev/htop
+9. Netdata — Distributed real-time monitoring. — https://github.com/netdata/netdata
+10. Grafana — The open observability platform. — https://github.com/grafana/grafana
+
+---
+
+## 11. Скачивание и демо
+
+### Живое демо
+
+Попробовать htop-web в действии можно по адресу:
+
+**https://htop-web.jambotron.com/**
+
+Демо-инстанс развёрнут на Linux-сервере с доступом к реальным системным метрикам.
+
+### Репозиторий
+
+Исходный код проекта доступен на Gitea:
+
+**https://gitea.jambotron.com/liosha84/htop-web**
+
+Для клонирования:
+
+```bash
+git clone https://gitea.jambotron.com/liosha84/htop-web.git
+cd htop-web
+```
+
+### Docker-образ
+
+Готовый Docker-образ опубликован в контейнерном реестре Gitea:
+
+**gitea.jambotron.com/liosha84/htop-web:latest**
+
+Быстрый запуск одним командой:
+
+```bash
+docker run -d --name htop-web --pid host \
+  -v /:/host/root:ro -v /sys:/host/sys:ro \
+  -p 8088:8080 \
+  gitea.jambotron.com/liosha84/htop-web:latest
+```
+
+---
+
+*Статья подготовлена на основе исходного кода проекта htop-web, версия 0.0.1-SNAPSHOT.*