go-http-metrics 开源项目安装与使用教程
2024-09-07 08:52:13作者:裘晴惠Vivianne
1. 项目目录结构及介绍
go-http-metrics 是一个用于 Go 语言的 HTTP 中间件模块,它能够独立于指标后端来测量 HTTP 请求的关键指标,支持 Prometheus 和 OpenCensus 等作为后端实现。项目设计灵活,兼容多种HTTP框架库。
以下是该仓库的基本目录结构及其简介:
.
├── README.md # 主要的项目说明文档。
├── CHANGELOG.md # 版本更新日志。
├── LICENSE # 许可证文件,遵循 Apache-2.0 协议。
├── Makefile # 构建与测试任务的 Makefile。
├── internal/mocks # 内部使用的模拟对象代码,通常用于测试。
├── metrics # 指标相关逻辑,包括不同后端如 Prometheus 的实现。
│ └── prometheus # Prometheus 指标记录器的具体实现。
├── middleware # HTTP 中间件的主要实现。
└── test # 测试目录,包含集成测试等。
└── integration # 整合测试代码。
metrics: 包含了各种指标记录器的实现,针对不同的监控系统进行适配。middleware: 实现了HTTP中间件的核心逻辑,用于拦截HTTP请求并记录必要的度量数据。test/integration: 集成测试案例,确保在真实或模拟环境下组件正常工作。
2. 项目的启动文件介绍
此项目本身不直接提供一个“启动文件”供应用立即运行,而是作为一个库供其他Go应用通过导入并在其HTTP服务器中使用。因此,“启动文件”的概念更多地是存在于你的应用程序内部,当你决定集成go-http-metrics时,在你的主程序或者服务初始化部分,你会引入并配置这个中间件,类似于下面这样的伪代码示例:
package main
import (
"net/http"
"github.com/slok/go-http-metrics/middleware"
// 导入其他的HTTP框架比如Gin, Echo等可能也需要。
)
func main() {
// 创建基本的HTTP server实例。
mux := http.NewServeMux()
// 使用go-http-metrics配置中间件。
recorder := middleware.PrometheusRecorder{} // 假设我们选择Prometheus作为后端
mw := middleware.New(middleware.Config{}, recorder)
wrappedHandler := mw.Middleware(http.HandlerFunc(yourHandler))
// 注册路由以及其他操作。
mux.HandleFunc("/", wrappedHandler)
// 启动HTTP服务器。
if err := http.ListenAndServe(":8080", mux); err != nil {
panic(err)
}
}
请注意,具体的启动流程依赖于您的应用程序架构以及所使用的HTTP服务框架。
3. 项目的配置文件介绍
go-http-metrics 作为一个Go库,并没有直接提供一个固定的配置文件模板。配置主要通过在创建中间件实例时传递的参数来完成,这些参数定义在middleware.Config类型中。例如,若需自定义配置,可以通过以下方式设置:
cfg := middleware.Config{
// 这里可以设置一些特定的配置项,
// 如记录请求大小的阈值、标签等,具体配置项需要参照最新文档或源码中的Config结构体定义。
}
recorder := middleware.PrometheusRecorder{}
mw := middleware.New(cfg, recorder)
对于更复杂的需求,如对接特定监控系统的配置(比如Prometheus的地址),这通常是在使用Prometheus自身库时进行配置的,而非go-http-metrics直接管理。记住,实际的配置细节应基于你所选择的监控后端和框架的文档来定制。
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
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 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 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 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 K
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++
690
325
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
258
暂无简介
Dart
679
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
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
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
492
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
346
147