Statping-ng监控面板中Uptime显示异常问题分析与解决
2025-07-09 15:56:26作者:段琳惟
问题现象
在使用Statping-ng这款开源服务监控工具时,部分用户发现监控面板中的Uptime(在线率)显示出现异常。正常情况下面板应显示"24小时在线率"和"历史在线率"两个不同时间维度的数据,但实际显示为两个相同的"Uptime last"标签,且无具体时间范围说明。
技术背景
Statping-ng是基于Go语言开发的服务状态监控系统,其前端采用Vue.js框架实现。监控面板中的在线率统计是核心功能之一,通过计算服务响应成功率来反映系统可用性。该功能涉及前后端数据交互和本地化(i18n)处理。
问题排查过程
环境验证
- 使用官方Docker镜像和自行构建的dev分支镜像均复现该问题
- 新版本0.91.0镜像理论上应已修复该问题(#58,#65)
跨浏览器测试
发现该问题具有浏览器特异性:
- Chrome浏览器:显示正常
- Firefox浏览器:显示异常
深入分析
根本原因与以下因素相关:
- 浏览器缓存机制:用户曾使用同端口运行旧版statping,导致Firefox缓存了旧的本地化资源
- 本地化处理:系统语言设置可能影响资源加载(如英语新加坡与英语美国的差异)
- 前端资源更新:版本升级后未正确处理缓存失效
解决方案
临时解决方案
- 使用Chrome等无历史缓存的浏览器访问
- 清除浏览器缓存(特别是localStorage和静态资源缓存)
永久解决方案
- 确保每次升级后静态资源版本号更新
- 在前端代码中添加缓存控制头:
Cache-Control: no-cache, no-store, must-revalidate - 实现更健壮的本地化回退机制
最佳实践建议
- 部署新版本时建议使用新端口或域名
- 开发环境下可开启浏览器无痕模式测试
- 对于生产环境,建议配置适当的缓存策略
总结
这类前端显示问题通常与资源缓存和本地化处理相关。作为运维人员,在部署监控系统时应注意:
- 版本升级时检查浏览器缓存状态
- 跨浏览器测试核心功能
- 理解前端资源的加载机制
Statping-ng作为服务监控工具,其数据显示准确性至关重要。通过正确处理缓存问题,可以确保在线率等关键指标的准确呈现。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
330
137