PHP Prometheus 客户端库:强大的监控与度量工具
2024-05-23 10:47:38作者:尤峻淳Whitney
这是一个用PHP编写的Prometheus客户端库,它为你的PHP应用提供了收集和暴露指标的能力。原先由Jimdo维护的项目现已被转移到了endclothing/prometheus_client_php继续发展,确保了持续的更新和支持。
项目介绍
这个库提供了一种方式来在PHP中创建计数器、仪表盘和直方图,并将这些数据存储在内存、APCu或者Redis中进行聚合。特别的是,对于使用Redis的情况,推荐在同一环境中运行一个本地Redis实例以支持PHP工作进程间的通信。
项目技术分析
该库的核心是其适配器系统,包括Redis、APC和内存三个选项。Redis适配器允许持久化存储,适用于多进程环境;APC适配器依赖于PHP的APCu扩展,提供了轻量级的共享状态,而内存适配器则用于无需跨请求保留数据的场景。
计数器、仪表盘和直方图的创建和操作都非常直观,只需简单的几行代码即可完成:
$counter = \Prometheus\CollectorRegistry::getDefault()
->getOrRegisterCounter('', 'some_quick_counter', 'just a quick measurement');
$counter->inc();
此外,还可以添加自定义标签(labels)以增强度量信息:
$counter->incBy(3, ['blue']);
$gauge->set(2.5, ['blue']);
$histogram->observe(3.5, ['blue']);
暴露这些指标也相当简单:
header('Content-type: ' . RenderTextFormat::MIME_TYPE);
echo $renderer->render($registry->getMetricFamilySamples());
项目及技术应用场景
- Web应用程序:实时监控请求响应时间、错误率等关键性能指标。
- 任务队列处理:跟踪任务执行次数、耗时以及失败情况。
- API服务:统计API调用量、成功率和平均响应时间。
- 定时任务:监测任务执行频率和资源消耗。
项目特点
- 易于使用:简单的API设计使得集成到现有PHP项目中变得轻松。
- 灵活存储:支持Redis、APCu和内存三种存储方式,满足不同场景需求。
- 高效聚合:客户端的度量聚合减少了对Prometheus服务器的压力。
- 测试完善:配有详尽的单元测试和黑盒测试,保证稳定性和准确性。
- 社区活跃:项目仍在积极开发和维护中,遇到问题能得到及时解答。
通过使用此开源项目,你可以快速地在PHP应用中实现全面的监控和度量,提升系统的可见性,从而更好地进行故障排查和性能优化。立即尝试并探索更多可能吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0451
源启盛夏_AtomGit暑期开发者成长计划「源启盛夏」暑期校园开发者成长计划旨在激活校园开源力量,通过积分激励、认证扶持、资源倾斜等形式,引导高校组织和开发者完成「入驻 — 建项目 — 做贡献 — 获认证 — 得资源」的完整闭环。无论你是想带领社团入驻平台的组织者,还是希望用代码贡献证明自己的开发者,都能在这里找到属于你的成长路径。Markdown01
XianyuAutoAgent智能闲鱼客服机器人系统:专为闲鱼平台打造的AI值守解决方案,实现闲鱼平台7×24小时自动化值守,支持多专家协同决策、智能议价和上下文感知对话。Python05
new-apiAI模型聚合管理中转分发系统,一个应用管理您的所有AI模型,支持将多种大模型转为统一格式调用,支持OpenAI、Claude、Gemini等格式,可供个人或者企业内部管理与分发渠道使用。🍥 A Unified AI Model Management & Distribution System. Aggregate all your LLMs into one app and access them via an OpenAI-compatible API, with native support for Claude (Messages) and Gemini formats.TSX028
AscendNPU-IRAscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优C++0314
mllm轻量化的端侧多模态推理框架,支持多种硬件后端https://ubiquitouslearning.github.io/mllm/C++00
项目优选
收起
暂无描述
Markdown
831
5.5 K
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
495
520
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
976
2.31 K
作为 Ascend for PyTorch 社区的核心组件,TorchNPU 是昇腾专为 PyTorch 打造的深度学习适配插件,使 PyTorch 框架能够直接调用昇腾 NPU,为开发者提供昇腾 AI 处理器的超强算力。
Python
805
1.15 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
791
1.59 K
deepin linux kernel
C
32
16
JiuwenSwarm 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。
Python
3.03 K
777
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
487
314
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
656
295
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++
1.21 K
1.26 K