Tesla项目Logger中间件调试模式的使用注意事项
调试模式的工作原理
Tesla项目的Logger中间件提供了一个调试模式,可以通过配置{Tesla.Middleware.Logger, debug: true}
来启用。这个配置会让中间件使用Logger.debug
级别记录日志,但实际能否看到这些日志还取决于Elixir Logger系统的全局日志级别设置。
常见问题解析
在实际使用中,开发者可能会遇到日志不显示的问题,这通常有以下几种原因:
-
Logger级别设置不当:即使配置了debug模式,如果Elixir Logger的全局级别高于debug(如info级别),debug日志仍然不会显示。可以通过
Logger.configure(level: :debug)
临时调整日志级别。 -
Header数据格式问题:当请求头中包含非字符串数据(如原子)时,会导致日志记录失败并显示错误信息"cannot truncate chardata because it contains something that is not valid chardata"。这种情况下,日志系统会完全跳过该请求的日志记录。
最佳实践建议
-
调试环境配置:在需要调试时,确保同时设置Logger中间件的debug选项和全局Logger级别:
Logger.configure(level: :debug) client = Tesla.client([{Tesla.Middleware.Logger, debug: true}])
-
Header数据规范化:始终使用字符串作为header的键和值,避免使用原子或其他非字符串类型:
# 正确做法 Tesla.get("/", headers: [{"content-type", "application/json"}]) # 可能导致问题的做法 Tesla.get("/", headers: [{:content_type, "application/json"}])
-
错误排查:如果发现日志没有按预期显示,可以检查是否有上述错误信息输出,这往往能快速定位问题原因。
实现原理深入
Tesla的Logger中间件在记录请求和响应时,会对header和body等数据进行格式化处理。当遇到非字符串数据时,Elixir的字符串处理函数会抛出异常,导致日志记录中断。这种设计虽然严格,但有助于开发者及早发现数据格式问题。
对于生产环境中的临时调试需求,建议通过远程控制台动态调整Logger级别,而不是长期保持debug模式,以避免性能影响和敏感信息泄露。
- Ggpt-oss-20bgpt-oss-20b —— 适用于低延迟和本地或特定用途的场景(210 亿参数,其中 36 亿活跃参数)Jinja00
- Ggpt-oss-120bgpt-oss-120b是OpenAI开源的高性能大模型,专为复杂推理任务和智能代理场景设计。这款拥有1170亿参数的混合专家模型采用原生MXFP4量化技术,可单卡部署在H100 GPU上运行。它支持可调节的推理强度(低/中/高),完整思维链追溯,并内置函数调用、网页浏览等智能体能力。模型遵循Apache 2.0许可,允许自由商用和微调,特别适合需要生产级推理能力的开发者。通过Transformers、vLLM等主流框架即可快速调用,还能在消费级硬件通过Ollama运行,为AI应用开发提供强大而灵活的基础设施。【此简介由AI生成】Jinja00
- QQwen3-Coder-480B-A35B-InstructQwen3-Coder-480B-A35B-Instruct是当前最强大的开源代码模型之一,专为智能编程与工具调用设计。它拥有4800亿参数,支持256K长上下文,并可扩展至1M,特别擅长处理复杂代码库任务。模型在智能编码、浏览器操作等任务上表现卓越,性能媲美Claude Sonnet。支持多种平台工具调用,内置优化的函数调用格式,能高效完成代码生成与逻辑推理。推荐搭配温度0.7、top_p 0.8等参数使用,单次输出最高支持65536个token。无论是快速排序算法实现,还是数学工具链集成,都能流畅执行,为开发者提供接近人类水平的编程辅助体验。【此简介由AI生成】Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
hello-uniapp
uni-app 是一个使用 Vue.js 开发所有前端应用的框架,开发者编写一套代码,可发布到iOS、Android、鸿蒙Next、Web(响应式)、以及各种小程序(微信/支付宝/百度/抖音/飞书/QQ/快手/钉钉/淘宝/京东/小红书)、快应用、鸿蒙元服务等多个平台Vue00GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。05GOT-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。00openHiTLS
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!C0255Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013RuoYi-Cloud-Plus
微服务管理系统 重写RuoYi-Cloud所有功能 整合 SpringCloudAlibaba、Dubbo3.0、Sa-Token、Mybatis-Plus、MQ、Warm-Flow工作流、ES、Docker 全方位升级 定期同步Java014
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









