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Node.js 监控

应用程序没有监控,就如同运行在一个黑盒子里一样,我们既不知道它现在的状况,也难免会担心它在未来某个时刻挂掉。本文将会介绍 Node.js 监控的相关内容。...01 — 监控指标 监控最终一定是落实到一个个具体指标上的,我们需要重点关注哪些指标,这些指标背后又意味着什么呢?...单个进程可以拥有的最大 heap 是 1.5 GB ,内存泄漏的问题不容忽视,即使 node.js 所基于的 V8 引擎拥有垃圾回收( Garbage Collection )机制。...Node.js 著名的规则就是 “Don't block the event loop”,正如上文所述,你可以使用 forks 或者子进程。...监控指标: Response time Request rate Error rates Request/Response content size 02 — 开源监控工具 介绍几个开源的监控工具,

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    厂房鸟瞰效果图制作,场景搭建技巧整合

    关于厂房,工厂园区规划,及钢结构类项目效果图制作过程中所经常遇到的一些问题,在这里予以汇总整理,并对场景搭建的流程给予简述。...【西安六方体效果图工作室原创文章,请勿转载】图片三维场景创建,首先需要把客户给的CAD图纸,或是PDF电子版文档,或是手绘稿等弄清楚,场地占地多少亩,有多少厂房,办公楼,宿舍楼或是食堂等的分布位置,区域...无论用什么软件,灯光表现往往是重中之重,可以让效果图更加的出彩。我们一般采用逆光打法,反复测试,太阳高度也需要反复测试,选择一张不错的即可。这个经验决定,有时候用HDR照明也可以。

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    使用Sentry对前端进行实时js错误监控

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    Knockout.Js官网学习(监控属性Observables)

    监控属性的读操作(read) ///监控属性的读操作(read) alert(myViewModel.personAge); 监控属性的写操作(write) ///监控属性的写操作...(write) myViewModel.personName("aehyok-Test"); Dependent Observables依赖监控属性 如果你已经有了监控属性firstName和lastName...这就需要用到依赖监控属性了 – 这些函数是一个或多个监控属性, 如果他们的依赖对象改变,他们会自动跟着改变。  ...上面的view model演示的是通过一个简单的参数来初始化依赖监控属性。...2.write — 可选,如果声明将使你的依赖监控属性可写,别的代码如果这个可写功能写入新值,通过自定义逻辑将值再写入各个基础的监控属性上。

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    可视化篇:效果图_可视化建模

    写在最前 在做可视化的时候,理解自己做的每个图形展示的意义,是多么的至关重要 每做一张图的时候,我都在想,该如何阐述图形背后的故事 下面是一些效果图,每张图,都只为更好地反应数据背后的那段故事...由于图片最大只能2M,所以调小后有的看起来不是很舒服,多多见谅 ---- 所使用的工具主要是:R语言,Echart,D3.js 如何实现在别的文章有详细说明。...--- 每早拥堵的上班线路 ---- 愉快的购物人群(多点) ---- 愉快的购物人群(单点) ---- 通勤效果 ---- 单点轨迹(购物) ---- 单点轨迹(上班) 区域人群密度实时监控...(景点) 区域人群密度实时监控(全国) 血脉交通图 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/183925.html原文链接:https://javaforall.cn

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    快速制作机房3D效果图教程「建议收藏」

    作者:广州麦景科技有限公司 林鲁刚 原文接 随着信息网络技术的不断发展,大量数据中心的建设,机房监控软件已经成为了机房管理者重要的管理工具,机房监控软件也从无到有,从2D到3D,从静态到三维动态的改进...不多说,直接上图↓ 以前是这样的 现在是这样的 或者这样的(麦景数据中心可视化管理平台) 现在教大家如何画好一张机房效果图,所用软件有↓ 前期准备资料有机房CAD图...创建地板 到此房间结构出来啦 给模型贴图 摆设备模型,设备模型可以自己画,也可以网上找我要,qq466355144 打光,建议使用V-Ray渲染器,所以也同样建议使用V-Ray灯光,效果图只需打一盏...最终效果↓ 至此全部完事,当然也可以做的虚拟3D机房,(也就是3D机房监控)效果如下↓ 了解更多,欢迎访问公司官方网站www.gzmaijing.com 广州麦景科技有限公司 发布者:全栈程序员栈长

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    Python+WebSocket+Js 实现服务监控日志实时输出

    这是无量测试之道的第227篇原创 今天来分享一个有趣的内容,通过 Python + WebSocket + Js 来实现服务监控日志的实时输出,当服务正常时,在页面上实时展示出 OK;当服务不正常时...第二部分:JS 部分的代码 这里会与后端的 WebSocket Server 建立连接,并将 env 这个变量(参数)传到后端,然后后端会根据 env 来进行服务的检测,然后返回一个响应给到 js,最后...js 拿到了响应后进行追加到我们定义的一个 div 里面,这里也体现了一个实时的服务日志监控展示。...第三部分:WebSocket Server 部分 这里拿到了前端 js 传过来的参数 env,进行环境的匹配,然后遍历每一个服务的请求,再根据请求返回的结果拼接一个 response 给到 js,如下图红框中所示...,WebSocket Server 将检测的结果实时返回给 js 处理,js 将结果实时的追加到 html 页面的一个 div 元素中,至此就全部结束了。

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