推荐开源神器:PMX - PM2 的智能扩展库
2024-05-24 13:44:34作者:霍妲思
1、项目介绍
PMX 是一款针对 PM2 进程管理器的扩展工具,它让开发者能够实现更高级的监控和互动功能。通过 PMX,你可以将应用程序内部的状态和性能数据实时同步到 Keymetrics.io 管理面板上,获取全面的应用健康状况报告。
2、项目技术分析
PMX 提供了四种核心测量类型:
- 简单指标:可以实时读取的值,如监控全局变量。
- 计数器:递增或递减的数值,适用于记录事件次数,如下载进程或在线用户数量。
- 度量器:基于事件的平均值计算,用于每秒(或其他单位)的请求率等。
- 直方图:记录过去五分钟内统计相关值的分布,适合分析执行时间等。
此外,PMX 还支持远程触发函数功能,允许你从 Keymetrics 平台直接调用应用程序中的方法,以及自定义错误和事件报告。
3、项目及技术应用场景
应用场景
- 监控应用性能:使用 PMX 可以轻松跟踪内存使用、CPU 负载、网络流量等关键指标。
- 错误管理:自动捕获未处理的异常,并在 Keymetrics 中生成报警,帮助快速定位问题。
- 功能控制:在 Keymetrics 控制台上直接触发应用程序的功能,比如定时任务、数据库清理等。
- 自定义事件跟踪:记录和分析特定业务操作,如用户注册、购物车添加等,以便优化业务流程。
技术集成
- 与 Express、Hapi、HTTP 或 Restify 框架无缝集成,提供丰富的错误处理器和中间件。
- 支持网络流量监控,展示应用级别的网络使用情况和监听端口信息。
4、项目特点
- 易用性:简单安装,易于理解和使用的 API 设计。
- 深度监控:不仅监测基础性能指标,还可以自定义几乎任何类型的指标。
- 远程交互:在 Keymetrics 平台上触发应用程序函数,实现远程控制。
- 报警系统:当达到特定阈值时,可发送报警通知并执行回调函数。
- 日志和事件追踪:记录错误和自定义事件,便于故障排查和数据分析。
总之,如果你正在使用 PM2 来管理 Node.js 应用程序,那么 PMX 将是一个强大且不可或缺的补充工具,它能帮助你提升运维效率,确保应用程序的稳定性和可靠性。立即尝试 PMX,开启你的智能监控之旅吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.7 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
136
165
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
233
309
暂无简介
Dart
598
130
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++
630
230
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
671
🎉 (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
1.06 K
615
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
196
72
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
672