SchemaStore项目metricshub.json配置文件规范更新解析
2025-06-24 14:40:23作者:谭伦延
在SchemaStore项目中,metricshub.json作为监控工具MetricsHub的核心配置文件,其JSON Schema定义近期经历了一次重要更新。本文将深入解析此次更新的技术细节,帮助开发者更好地理解和使用新版配置文件。
日志级别配置优化
原配置文件中loggerLevel属性的"off"级别定义存在不明确问题,现已修正。同时,默认日志级别从"error"调整为更合理的默认值。日志级别现在支持以下标准选项:
- off:完全关闭日志输出
- error:仅显示错误信息
- warn:显示警告及以上级别
- info:显示常规信息及以上级别
- debug:显示调试信息及以上级别
状态集压缩策略
新增stateSetCompression配置项,支持两种压缩策略:
- suppressZeros:自动压缩零值数据,减少输出体积
- none:保持原始数据,不做任何压缩处理
补丁目录配置
patchDirectory配置项现在明确要求使用字符串类型路径,支持相对或绝对路径指定补丁文件存放位置。
连接器扩展机制
additionalConnectors配置项进行了重大重构,采用更灵活的结构化定义方式:
"additionalConnectors": {
"CustomConnector1": {
"uses": "BaseConnector",
"variables": {
"timeout": "30",
"retries": "3"
},
"force": false
}
}
关键特性包括:
- uses属性指定基础连接器类型(可选,默认为自定义ID)
- variables支持参数覆写
- force标志控制是否强制覆盖同名连接器(默认true)
监控过滤器示例
monitorFilters配置项现在提供标准数组结构示例,开发者可以参照示例配置多个过滤条件:
"monitorFilters": [
{
"type": "regex",
"pattern": ".*_total$",
"action": "exclude"
},
{
"type": "prefix",
"value": "http_",
"action": "include"
}
]
主机名解析策略
resolveHostnameToFqdn配置项的默认值从true调整为false,这意味着:
- 默认情况下不再自动将主机名解析为FQDN全称
- 需要完全限定域名时必须显式设置为true
JDBC连接配置规范
新增了完整的JDBC配置Schema,支持以下参数:
- driverClassName:JDBC驱动类名
- url:数据库连接字符串
- username:数据库用户名
- password:数据库密码(建议使用加密形式)
- connectionProperties:额外的连接属性键值对
重试间隔配置修正
retryIntervals配置项从原先的模糊定义调整为明确的整数数组格式:
"retryIntervals": [1000, 3000, 5000]
表示首次重试间隔1秒,第二次3秒,第三次5秒的渐进式重试策略。
升级建议
对于现有用户升级到新版配置:
- 检查loggerLevel配置,确保使用标准级别
- 显式设置resolveHostnameToFqdn以避免行为变更
- 将retryIntervals转换为数组格式
- 考虑使用新的stateSetCompression优化数据传输
- 按照新规范重构additionalConnectors配置
这些改进使MetricsHub配置更加规范明确,同时提供了更强的灵活性和可扩展性,为复杂监控场景提供了更好的支持。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
222
245
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
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥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
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217