Catcher 开源项目教程
2024-09-11 12:04:21作者:冯梦姬Eddie
项目介绍
Catcher 是一个基于 GitHub 的 DTStack 团队开发的开源错误捕获和日志管理工具,旨在简化开发者在多语言环境下的异常处理流程和日志集中分析。它提供了丰富的插件支持,能够轻松集成到各类项目中,帮助团队快速定位并解决线上问题,提升开发和维护效率。Catcher系统设计灵活,既适合小型项目快速部署,也能满足大型企业级复杂场景的需求。
项目快速启动
要快速启动并使用Catcher,首先确保你的开发环境中已安装Git和Node.js。以下是简化的步骤:
步骤1:克隆项目
git clone https://github.com/DTStack/catcher.git
cd catcher
步骤2:安装依赖
使用npm或yarn安装项目所需的依赖。
npm install 或 yarn
步骤3:运行项目
在项目根目录下启动Catcher服务。
npm start 或 yarn start
此时,Catcher应已在本地服务器上启动,通过浏览器访问提供的地址(通常是http://localhost:端口号),即可开始配置和使用Catcher进行错误监控和日志管理。
应用案例和最佳实践
在实际应用中,Catcher可以被广泛用于Web应用、微服务架构、以及移动应用的日志收集和错误报告。最佳实践包括:
- 集中式错误管理:统一收集来自不同应用和服务的错误,便于全局查看和优先级排序。
- 实时告警:配置告警规则,通过邮件、短信或集成的即时通讯工具,在出现特定错误时立即通知团队成员。
- 自定义插件:根据项目需求,开发或选择合适的插件来增强数据采集或处理能力,如集成Slack、钉钉等通知平台。
典型生态项目
Catcher生态系统鼓励社区贡献,因此其生态项目包括但不限于各种语言的客户端库(如JavaScript、Python、Java等),这些客户端使得接入Catcher变得简单快捷,适用于多种开发环境。此外,还有预置的分析模板、告警策略模板等,旨在加速实施过程,并促进最佳实践的共享。
为了充分利用Catcher的功能,建议深入研究其官方文档,那里包含了更详细的配置指南、高级特性和进阶用法。加入Catcher的社区,可以让你的问题得到及时解答,同时也参与到这个不断成长的开源项目中去,共同推动它的完善与发展。
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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 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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
暂无简介
Dart
615
138
Ascend Extension for PyTorch
Python
165
184
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
314
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
854
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
369
3.16 K
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
257
91
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
475
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
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++
646
255