KtorMonitor 项目启动与配置教程
2025-05-15 22:26:12作者:翟萌耘Ralph
1. 项目目录结构及介绍
KtorMonitor 项目的目录结构如下:
KtorMonitor/
├── build.gradle.kts
├── gradle/
│ └── wrapper/
│ ├── gradle-wrapper.jar
│ └── gradle-wrapper.properties
├── help/
│ └── markdown/
│ └── formatting.md
├── insights/
│ └── reports/
├── Kroki/
│ └── kroki.jar
├── resources/
│ └── application.conf
├── src/
│ ├── main/
│ │ ├── kotlin/
│ │ └── resources/
│ └── test/
│ ├── kotlin/
│ └── resources/
└──LICENSE
build.gradle.kts:这是项目的 Gradle 构建脚本,用于配置项目的构建过程。gradle-wrapper:包含 Gradle 包装器的配置和 JAR 文件,用于确保 Gradle 环境的一致性。help:包含项目的帮助文档。insights:用于存储代码分析和报告。Kroki:可能包含项目使用的 Kroki 图表生成器。resources:包含项目的资源文件,如配置文件。application.conf:这是项目的主要配置文件,用于定义应用程序的配置参数。
src:包含项目的源代码和资源文件。main:包含主要的代码和资源。kotlin:存放 Kotlin 语言编写的源代码文件。resources:存放主要的资源文件,如 HTML、CSS、JS 等。
test:包含测试代码和资源。kotlin:存放 Kotlin 语言编写的测试代码文件。resources:存放测试用的资源文件。
LICENSE:项目的许可证文件。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动主要是通过主函数来实现的。通常情况下,启动文件位于 src/main/kotlin 目录下。以下是启动文件的基本结构:
fun main() {
// 设置 Ktor 服务器的主机名和端口号
val host = "0.0.0.0"
val port = 8080
// 创建并启动 Ktor 服务器
embeddedServer(Netty, host = host, port = port) {
// 配置路由和其他中间件
}
.start(wait = true)
}
在这段代码中,我们定义了 Ktor 服务器的主机名和端口号,并创建了一个嵌入式服务器。然后,我们配置了路由和可能需要的中间件。
3. 项目的配置文件介绍
KtorMonitor 项目的配置文件是 src/resources/application.conf。这个文件使用 HOCON 格式,它是 Ktor 的默认配置格式。以下是配置文件的基本结构:
ktor {
// 服务器配置
server {
// HTTP 服务器配置
http {
// 端口号
port = 8080
// 主机名
host = 0.0.0.0
// 其他 HTTP 配置
}
// 其他服务器配置
}
// 路由配置
routing {
// 路由定义
}
// 其他 Ktor 配置
}
// 可以包含数据库、日志、监控等其他服务的配置
在这个配置文件中,你可以定义服务器的主机名和端口号,以及其他的 Ktor 配置,如路由、中间件和其他服务的配置。这些配置项将直接影响应用程序的行为和性能。
登录后查看全文
热门项目推荐
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