NodeStatsD 技术文档
2024-12-24 23:36:38作者:温艾琴Wonderful
本文档旨在帮助用户了解和安装 NodeStatsD,以及如何在 Node.js 应用程序中使用该客户端与 Etsy 的 StatsD 服务器进行交互。
1. 安装指南
在开始使用 NodeStatsD 之前,您需要确保已经安装了 Node.js 环境。以下是安装 NodeStatsD 的步骤:
$ npm install node-statsd
2. 项目使用说明
NodeStatsD 是一个 Node.js 客户端,用于从 Node.js 应用程序向 Etsy 的 StatsD 服务器发送统计信息。以下是初始化和使用 NodeStatsD 的方法:
初始化
var StatsD = require('node-statsd'),
client = new StatsD({
host: 'localhost',
port: 8125,
prefix: '',
suffix: '',
globalize: false,
cacheDns: false,
mock: false,
global_tags: []
});
所有初始化参数都是可选的。
使用方法
NodeStatsD 提供了多种统计方法,以下是一些常用的统计方法:
timing: 发送一个计时命令。increment: 增加一个统计值。decrement: 减少一个统计值。histogram: 发送直方图统计数据。gauge: 设置一个统计值。set: 计数唯一出现的统计值。
以下是这些方法的示例:
// 计时
client.timing('response_time', 42);
// 增加
client.increment('my_counter');
// 减少
client.decrement('my_counter');
// 直方图
client.histogram('my_histogram', 42);
// 仪表盘
client.gauge('my_gauge', 123.45);
// 唯一计数
client.set('my_unique', 'foobar');
client.unique('my_unique', 'foobarbaz');
// 同时增加多个统计值
client.increment(['these', 'are', 'different', 'stats']);
// 抽样,25% 的时间发送统计数据
client.increment('my_counter', 1, 0.25);
// 添加标签
client.histogram('my_histogram', 42, ['foo', 'bar']);
// 使用回调
client.set(['foo', 'bar'], 42, function(error, bytes){
if(error){
console.error('发生错误:', error);
} else {
console.log('成功发送', bytes, '字节');
}
});
3. 项目 API 使用文档
NodeStatsD 的 API 设计简单,每个方法都接受一些参数来定义统计数据的类型和值。以下是各方法的详细参数列表:
name: 统计名称(必填)value: 统计值(必填,除了increment和decrement方法外)sampleRate: 数据抽样率(默认为 1)tags: 要添加到度量的标签数组(默认为[])callback: 在统计数据发送完毕后执行的回调函数
4. 项目安装方式
NodeStatsD 的安装方式已在“安装指南”部分说明,以下是简要的安装步骤:
$ npm install node-statsd
通过以上步骤,您可以在 Node.js 环境中安装 NodeStatsD,并根据本文档的说明使用该库。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C030
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
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
425
3.26 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++
689
334
暂无简介
Dart
686
161
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
264
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
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
1.22 K
667
🔥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
65
19
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
19
30