Tianji 项目状态页排序功能的设计与实现
2025-07-03 07:06:47作者:何举烈Damon
背景介绍
Tianji 是一个开源的监控状态页面项目,以其精美的界面设计和快速的API响应著称。在监控系统使用过程中,用户经常需要快速识别当前系统的健康状态,特别是需要优先关注那些出现问题的服务。原始版本的状态页虽然功能完整,但在信息展示的优先级和灵活性方面还有提升空间。
需求分析
在实际运维场景中,管理员通常希望:
- 能够第一时间看到所有宕机的服务
- 了解响应时间最长的服务
- 根据不同的运维场景灵活切换视图
这些需求本质上是对监控项展示顺序的灵活控制需求。原始版本的状态页采用固定排序方式,无法满足这些运维场景下的快速识别需求。
技术实现方案
前端架构调整
为了实现灵活的排序功能,项目团队首先进行了前端架构的重构:
- 状态提升:将原本分散在各个MonitorListItem组件中的状态数据提升到父组件ServiceStatusPage中集中管理
- 排序逻辑封装:在MonitorListPage组件中实现多种排序算法
- UI交互设计:添加排序选择器控件,支持用户交互式选择排序方式
排序功能实现
系统实现了以下几种核心排序方式:
- 故障优先:将状态为"Down"的服务置顶显示
- 延迟排序:按照响应时间从高到低排列
- 自定义排序:支持用户通过拖拽方式手动调整顺序
性能优化考虑
在实现排序功能时,团队特别注意了性能优化:
- 使用虚拟滚动技术处理大量监控项的渲染
- 对排序算法进行时间复杂度优化
- 实现本地缓存机制,记住用户最后一次选择的排序方式
使用指南
基本操作
用户可以通过简单的拖拽操作调整监控项的顺序。系统会自动保存用户的排序偏好,下次访问时会保持相同的视图。
高级功能
- 预设排序方案:点击排序选择器可以快速切换不同的排序策略
- 组合排序:某些场景下支持多级排序(如先按状态再按延迟时间)
- 分组显示:配合新增的分组功能,可以实现更复杂的监控项组织方式
技术价值
这一功能的实现为Tianji项目带来了显著的技术提升:
- 运维效率提升:管理员可以更快定位问题服务
- 用户体验改善:提供了更灵活的信息组织方式
- 架构扩展性:为未来更多展示功能的添加奠定了基础
总结
Tianji项目通过状态页排序功能的实现,解决了监控系统中最关键的"快速识别问题"需求。这一功能不仅提升了产品的实用性,也展示了项目团队对用户体验的深入思考。随着v1.15.x版本的发布,用户可以享受到更加智能、灵活的监控状态展示体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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
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
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
暂无简介
Dart
643
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
203
219
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++
654
282
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
248
317
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
1.13 K
631
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
100
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
134
873