Slo-Exporter 项目启动与配置教程
2025-05-07 06:39:48作者:咎岭娴Homer
1. 项目目录结构及介绍
slo-exporter 项目是一个用于监控和导出 SLO(Service Level Objective)指标的工具。以下是项目的目录结构及其介绍:
slo-exporter/
├── .github/ # GitHub 相关的配置文件
├── bin/ # 编译后的可执行文件
├── cmd/ # 主应用程序的入口
│ └── slo-exporter/ # 主应用程序的代码
├── contrib/ # 社区贡献的额外模块或工具
├── deployments/ # 部署配置和脚本
├── docs/ # 项目文档
├── pkg/ # 项目的主要逻辑代码包
│ ├── collectors/ # 收集器相关的代码
│ ├── exporter/ # 导出器相关的代码
│ ├── model/ # 数据模型相关的代码
│ └── util/ # 工具类代码
├── scripts/ # 构建和测试的脚本
├── test/ # 测试代码
├── third_party/ # 第三方依赖库
├── tools/ # 开发和构建工具
├── web/ # Web 接口相关的代码
└── README.md # 项目说明文件
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件位于 cmd/slo-exporter/main.go。这个文件是项目的入口点,负责初始化配置、设置命令行参数、启动 HTTP 服务以及连接到所需的数据源。
以下是 main.go 文件中的一些关键部分:
- 初始化日志和配置
- 解析命令行参数
- 创建和启动 HTTP 服务器
- 设置和启动收集器
package main
import (
"flag"
"net/http"
"os"
"slo-exporter/pkg/exporter"
"slo-exporter/pkg/collector"
"log"
)
func main() {
// 命令行参数解析
var (
listenAddress = flag.String("web.listen-address", ":9115", "Address to listen on for web interface and telemetry.")
)
flag.Parse()
// 初始化日志
log.SetFlags(0)
log.SetOutput(os.Stdout)
// 初始化和启动收集器
c, err := collector.NewCollector()
if err != nil {
log.Fatalf("Error creating collector: %v", err)
}
// 初始化和启动 HTTP 服务器
e, err := exporter.NewExporter(c)
if err != nil {
log.Fatalf("Error creating exporter: %v", err)
}
log.Fatal(http.ListenAndServe(*listenAddress, e))
}
3. 项目的配置文件介绍
slo-exporter 的配置文件通常使用 YAML 格式,可以通过命令行参数 --config.file 指定配置文件的路径。
配置文件主要包括以下部分:
global: 全局配置,如监控目标的地址、超时时间等。collectors: 收集器的配置,定义了要收集哪些指标及其参数。exporters: 导出器的配置,定义了导出指标的方式和格式。
下面是一个简单的配置文件示例:
global:
scrape_interval: 15s
collectors:
- type: my-collector
config:
target: http://my-target:8080
exporters:
- type: prometheus
config:
endpoint: ":9115/metrics"
在上面的配置中,global 部分定义了指标收集的间隔时间为 15 秒。collectors 部分定义了一个收集器,该收集器会从 http://my-target:8080 收集数据。exporters 部分定义了一个 Prometheus 格式的导出器,将指标导出到本地端口 9115 上的 /metrics 路径。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
538
3.76 K
暂无简介
Dart
774
192
Ascend Extension for PyTorch
Python
343
406
🎉 (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
1.34 K
756
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
1.07 K
97
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
356
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
337
180
AscendNPU-IR
C++
86
142
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
987
249