Measured 项目技术文档
2024-12-24 16:48:08作者:宣聪麟
1. 安装指南
1.1 安装 Node.js
在开始安装 Measured 项目之前,请确保您的系统上已经安装了 Node.js。您可以通过以下命令检查是否已安装 Node.js:
node -v
如果未安装,请访问 Node.js 官方网站 下载并安装适合您操作系统的版本。
1.2 安装 Measured 核心库
Measured 项目由多个 npm 包组成,您可以根据需要安装不同的包。以下是安装核心库的命令:
npm install measured-core
1.3 安装其他组件
根据您的需求,您还可以安装其他组件,例如:
-
Measured Reporting:
npm install measured-reporting -
Measured Node Metrics:
npm install measured-node-metrics -
Measured SignalFx Reporter:
npm install measured-signalfx-reporter
2. 项目的使用说明
2.1 初始化核心库
首先,您需要初始化 measured-core 库,创建一个 MetricRegistry 实例:
const { MetricRegistry } = require('measured-core');
const registry = new MetricRegistry();
2.2 创建和使用 Metrics
您可以使用 MetricRegistry 创建各种类型的 Metrics,例如计数器、计时器等:
const counter = registry.counter('myCounter');
counter.inc(); // 增加计数器
const timer = registry.timer('myTimer');
const stopwatch = timer.start();
// 执行一些操作
stopwatch.end(); // 停止计时器
2.3 使用 Reporting 组件
如果您需要将 Metrics 报告到外部系统,可以使用 measured-reporting 组件:
const { SelfReportingMetricsRegistry } = require('measured-reporting');
const { SignalFxReporter } = require('measured-signalfx-reporter');
const reporter = new SignalFxReporter({
token: 'your-signalfx-token',
interval: 10000 // 报告间隔时间
});
const reportingRegistry = new SelfReportingMetricsRegistry(reporter);
2.4 使用 Node Metrics 组件
如果您在 Node.js 应用中使用 Measured,可以使用 measured-node-metrics 提供的中间件来轻松地为 HTTP 请求添加 Metrics:
const express = require('express');
const { httpRequests } = require('measured-node-metrics');
const app = express();
app.use(httpRequests(reportingRegistry));
app.get('/', (req, res) => {
res.send('Hello World!');
});
app.listen(3000, () => {
console.log('Server is running on port 3000');
});
3. 项目API使用文档
3.1 MetricRegistry API
counter(name: string): Counter: 创建或获取一个计数器。timer(name: string): Timer: 创建或获取一个计时器。gauge(name: string, gauge: Gauge): void: 注册一个 Gauge。
3.2 Counter API
inc(n?: number): void: 增加计数器的值,默认增加 1。dec(n?: number): void: 减少计数器的值,默认减少 1。reset(): void: 重置计数器的值为 0。
3.3 Timer API
start(): Stopwatch: 开始计时。update(duration: number): void: 手动更新计时器的值。
3.4 SelfReportingMetricsRegistry API
register(name: string, metric: Metric): void: 注册一个 Metric。getMetrics(): Map<string, Metric>: 获取所有注册的 Metrics。
4. 项目安装方式
4.1 使用 npm 安装
您可以使用 npm 安装 Measured 项目的各个组件:
npm install measured-core measured-reporting measured-node-metrics measured-signalfx-reporter
4.2 使用 yarn 安装
如果您使用 yarn 作为包管理器,可以使用以下命令安装:
yarn add measured-core measured-reporting measured-node-metrics measured-signalfx-reporter
通过以上步骤,您可以成功安装并使用 Measured 项目来测量和报告应用程序级别的 Metrics。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
538
3.76 K
暂无简介
Dart
775
192
Ascend Extension for PyTorch
Python
343
407
🎉 (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
1.34 K
757
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
1.07 K
97
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
356
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
337
180
AscendNPU-IR
C++
86
142
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
987
250