还记得我们刚刚讲的 “怎么实现可观测性” 的 个主要问题么，ARMS 给出了这样的答案：

）统计什么？

ARMS 能够监控 Java 应用性能、应用调用链追踪、异常分析诊断、请求数、错误数、平均耗时、连接池/线程池监控等全方位指标。

）如何收集？

通过 Java Agent 技术。在 JVM 启动时加载监控代理，实现无侵入式的数据收集。

）如何存储？

数据存储在阿里云的分布式存储程序中，使用者无需关心存储细节。

）如何展示？ARMS 提供了丰富的 Web 控制台，支持多维度的数据分析和可视化展示。

接入 ARMS

 在使用任何云产品之前。我们都需要先了解其 计费规则，保护好自己的 money。不过，好在 ARMS 提供的免费资源，一般足够个人测试使用：
接下来来接入 ARMS。访问 ARMS 控制台，第一次使用需要开通服务。不过，进入接入中心，选择 Java 应用监控：
选择手动安装 Agent：
按照指引下载 Agent 包：
下载完成后解压到合适的位置。复制启动命令，注意替换目录方法和应用名称。你也可以选择开启应用安全功能。它能够提供 应用层面的安全监控能力，帮你抵御一些漏洞攻击。怎么说呢，在 IDE 中编辑项目的启动配置，将复制的命令参数添加到
IDE 中编辑项目的启动配置。将复制的命令参数添加到

-javaagent:/Users/yupi/Tools/AliyunJavaAgent/aliyun-java-agent.jar -Darms.licenseKey=xxx -Darms.appName=yu-ai-code-mor

接下来启动项目。启动会比平时慢一些，这是正常的，因为引入 Agent 会拖慢启动速度。

 看到下图信息就表示启动成功了默认数据会上报到杭州区域：
最终回到 ARMS 控制台的应用列表页面就能看到刚刚接入的应用了：

指标监控

应用概览 Tab 页

点击进入应用详情页，看到的是应用概览 Tab 页。建议切换到新版视图，可以一览全局。在这个页面可以看到应用的主要性能指标，包括请求数
在这个页面可以看到应用的主要性能指标，包括请求数

应用拓扑 Tab 页

应用拓扑页面展示了项目的依赖关系图。可以清晰地看到应用和各种中间件的连接情况：
这个视图对于理解程序架构和排查依赖问题很有帮助。

提供服务 Tab 页

提供服务 Tab 页面能够统一展示所有接口的调用情况。包括请求量
提供服务 Tab 页面能够统一展示所有接口的调用情况，包括请求量
点击具体接口还可以该接口的详细数据：
ARMS 还提供了 SQL 调用分析功能，能够清晰地展示数据库操作的性能表现，帮助开发者调整查询效率。还有 NoSQL的调用分析，帮助开发者了解缓存的使用情况。还提供了异常分析功能，可以帮助快速定位和解决应用中的异常问题。让开发者更快地响应问题，

调用链分析 Tab 页

调用链分析是 ARMS 的主要功能之一。可以深度分析单次请求的完整调用方法，帮助开发者快速定位性能瓶颈点。

点击具体的调用记录，在 Trace 明细页面可以看到完整的调用栈信息。包括每个环节的处理时间和上下文传递，这对于复杂的分布式程序调试非常有价值。

在全链路聚合页面可以清晰地看到树形的调用结构，帮助开发者理解请求的流转过程。

点击分析后会，帮助开发者聚焦于特定的服务或操作。

其中，“错误 / 慢 Trace 分析” 功能特别实用。能够让开发者一目了然地看到哪些请求存在性能问题或异常，大大提高了问题定位的效率。

依赖服务 Tab 页

依赖服务 Tab 页面专门用于集中展示应用对外部服务的调用情况。包括数据库 依赖服务 Tab 页面专门用于集中展示应用对外部服务的调用情况，包括数据库

可以深入到具体依赖服务的详情页，例如查看某个数据库实例的具体 SQL 执行情况，这对于数据库运行速度调优非常有帮助。

这里可以看到执行的具体 SQL 语句还有慢 SQL 查询，帮助开发者识别潜在的性能瓶颈并进行针对性的调整。

还可以继续分析哪些具体的请求对数据库资源消耗最大，从而有针对性地进行代码层面的调整。

实例 Tab 页

实例 Tab 页面用于集中展示服务器本身的基础运行状态信息。包括 CPU 利用率 实例 Tab 页面用于集中展示服务器本身的基础运行状态信息，包括 CPU 利用率

可以深入查看某个具体实例的详细信息，了解该实例上各个维度的资源使用状况，对于故障排查非常有帮助。

JVM 监控制页则专门用于显示 Java 虚拟机的相关运行时数据，如堆内存使用趋势 JVM 监控制页则专门用于显示 Java 虚拟机的相关运行时数据。如堆内存使用趋势

线程池监控制页可以帮助开发者实时掌握线程资源的使用分布及动态变化，对于调整并发处理能力很有参考价值。

还包括连接池的详细监视信息。让开发者清楚了解连接资源的占用及复用状况，从而更好地进行资源调配。

机器负载监视图表则直观展现了操作程序层面的综合资源使用情况态势，如整体 CPU 使用率 机器负载监视图表则直观展现了操作程序层面的综合资源使用情况态势。如整体 CPU 使用率

如果发现某些资源利用率长期处于较高水平，可能就需要考虑进行扩容或调整配置；反之，若利用率过低，则可能代表着存在资源浪费的情况，需要合理调整。按理说，

场景化分析功能列表

• 分析
• 日志分析
• 数据库分析
• Trace 分析
• 上下游分析

我感觉“异常分析” 比较实用。能够按照异常类型进行分类汇总展示，而且支持查看具体的异常堆栈信息，从而帮助开发者快速定位错误源头并采取相应措施。

事件列表页主要用于管理和查看各种告警事件，帮助团队及时响应各类异常状况。

在“配置” 页面可以对诸如采样率之类的参数设置，还可以开启一些高级特性。比如 Arthas 在线诊断工具持续性能剖析等功能，这些对...有帮助更精细化地洞察程序内部运行方式及潜在问题点。

因为收集的数据量越多，通常代表着会产生越多的费用。所以建议根据实际需求按需开启相关功能，并在完成测试后适时关闭不必要的功能，以避免产生不必要的成本开销。

告警管理

创建告警规则

创建告警规则的过程相对比较简单直接。通常只需要指定需要关注的关键指标

比如以“慢 SQL 执行次数” 为例，可以设定当该指标超过预先设定的阈值时触发告警通知，这样就能及时获悉数据库运行速度方面可能出现的问题。

还可以进一步配置通知方式（如邮件 还可以进一步配置通知方式（如邮件

还有通知的时间窗口

重复告警策略等细节。确保在合适的时机向相关人员发送告警信息，从而保障问题的及时发现与处理。

创建完成后可以在告警规则列表中统一查看当前已配置的所有告警规则。而且通常还支持“测试” 功能，以便验证告警规则的有效性和准确性。

除了上述示例之外还有很多其他常见的告警场景配置选项，比如当“应用程序平均响应时间超过预设阈值” 时触发告警。或者当“错误率超过一定比例” 时发出告警，又或者当“数据库连接数达到预警水平” 时进行通知等等，这些都可以根据实际业务需求灵活设定。

在实际操作过程中，需要注意合理设置告警阈值还有告警级别。避免出现过于频繁或无关紧要的告警信息导致运维人员产生“告警疲劳”，进而忽略真正关键的告警内容，影响问题的及时解决。

知识 - 自建监控网站的技术原理浅析

Java Agent 技术原理

可能有的同学会比较好奇。为什么仅仅是在 JVM 启动命令中添加几个特定的参数，就能让 ARMS 实现如此全面的程序级监控能力呢？怎么说呢，这背后其实运用到了 Java Agent 技术，它是 Java 虚拟机提供的一种强大机制。能够允许开发者在应用程序启动时或者运行时动态地修改字节码，这样就能实现诸如无侵入式的性能监控等诸多功能。

其基本的工作原理如下：

• 通过 Instrumentation API，在类加载的过程中拦截字节码，对目标方法进行字节码提高，在关键的代码节点织入自定义的监测逻辑。用于采集诸如方法执行耗时
• 在关键的方法节点（如 HTTP 请求处理逻辑入口与出口处
• 将采集到的各类性能及运行状态数据，通过特定的方式进行收集汇总，以便后续做进一步的分析和处理。怎么说呢，
• 通过在分布式请求的上下文中传递唯一的标识信息。将跨多个服务组件的处理链路串联起来建立完整的 Trace 记录，便于追踪整个请求的流转方法并精准定位潜在的问题环节所在。

这种基于 Java Agent 的探针技术，其显著优势在于基本无需改动现有的业务代码逻辑。只需在 JVM 启动时指定对应的 Agent 相关配置，即可便捷地获取到较为全面的程序运行状态监测能力，大大简化了运维及开发人员的日常工作流程与复杂度。

数据的维度划分设计要点浅析

一个优秀且完备的程序级监控网站。其背后必然离不开对所采集数据的合理且精细化的维度划分设计，这直接决定了后续与洞察能力边界究竟能达到何种广度与深度。

仍以一次典型的 HTTP 请求处理过程为例，在底层的数据采集中，通常会尽可能详尽地记录下诸多最细粒度的维度信息，像诸如精确的时间戳 仍以一次典型的 HTTP 请求处理过程为例，在底层的数据采集中，通常会尽可能详尽地记录下诸多最细粒度的维度信息。像诸如精确的时间戳

时间戳	示例值	说明
时间戳	-02--12::10:30:00	请求发生的精确时间
应用名	yu-ai-code-mor	应用标识
接口方法	/api/app/generate	请求的具体接口方法
HTTP 方法	POST	请求方法
使用者 ID	fdsf123213fdsfs	发起请求的使用者的唯一标识

与分析操作，例如：

• 按不同的时间跨度范围（如每分钟
• 按不同的接口方法聚合统计，了解各个具体接口各自对应的实际运行效能表现差异。
• 按 HTTP 状态码结果类别做聚合归类，进而计算得出整体上的成功率与错误率水平分布状况。怎么说呢，
• 按使用者 ID 等业务属性做聚合统计。从而进一步发现并洞察不同使用者群体的行为模式特点及使用习惯偏好等有价值的信息内容。

三、使用 Promeus + Grafana 实现 AI 调用相关的业务级自定义指标精准化精准监测实践教程

前面我们通过集成使用 ARMS 初步实现了对整个应用程序较为全面的程序级基础运行状态监测，这是一种相对便捷高效且开箱即用的方法，能让我们快速获取到诸如 JVM 运行状况 前面我们通过集成使用 ARMS 初步实现了对整个应用程序较为全面的程序级基础运行状态监测，这是一种相对便捷高效且开箱即用的方法，能让我们快速获取到诸如 JVM 运行状况

由于 ARMS 更多聚焦于通用的程序层面各类通用型基础指标数据的采集与监测，对于我们当前这个 AI 代码生成网站项目还存在着大量亘待监测的业务特有的相关主要关键指标。像诸如大模型的 Token 使用消耗量统计 由于 ARMS 更多聚焦于通用的程序层面各类通用型基础指标数据的采集与监测，对于我们当前这个 AI 代码生成网站项目还存在着大量亘待监测的业务特有的相关主要关键指标，像诸如大模型的 Token 使用消耗量统计

这就我们要自行去设计并落地实施一套符合自身项目特性的自定义业务级精准化精准监测方案，而业界比较主流成熟的做法便是采用 Promeus + Grafana 这套经典且颇具影响力的开源技术组合来实现这一目标，下面就

精准化精准监测方案总体设计思路梳理

回归到之前所提及的可观测性建设过程中的那几个主要关键问题上，此刻都需要由我们自己来逐一考量并给出对应的方法了。话说回来，

1. • 此处主要是围绕着 AI 大模型相关的各项主要关键业务类指标来展开。像诸如 Token 使用消耗量的统计

2. 如何有效地收集所需的相关监测数据？

   • 需要借助代码埋点的方式，由开发人员主动、有针对性地去埋设相应的数据采集点。毕竟只有开发人员才最清楚究竟需要在哪些具体的业务逻辑环节去采集何种类型、何种粒度层次的数据才最符合实际的使用场景诉求。

3. 怎样去存储这些所采集到的海量监测数据？话说回来，

   • 这里选择采用 Promeus 这款专为时序数据的高效存储与管理而生的开源时序数据库组件来承担这一重任。它能很好地适配并满足此类持续不断产生的时序型监测数据的存储需求特性。

4. 又该如何将这些存储下来的监测数据以直观易懂的形式展现给使用者？

   • 则借助 Grafana 这款强大的开源数据可视化看板搭建工具。通过它来创建丰富多样且极具定制灵活性的可视化图表看板，将那些原本枯燥抽象的数据以更加生动形象且一目了然的方式呈现出来便于使用者实时洞察程序的运行态势。

需要被精准监测的关键主要 AI 相关业务类具体细化指标项梳理

得明确我们究竟打算要去监测哪些具体维度的信息还有哪些具体的 AI 相关业务类细化量化关键主要指标。洞察而展开，

可被利用的关键基础原始维度信息梳理

• 使用者 ID

• 应用 ID

• 所调用的大模型的具体名称

• 所设定的最大输出 Token 数限制

• AI 返回的具体回复消息文本内容

• 模型最终生成停止操作所依据的具体原因标识

• 整个大模型调用过程的处理状态标识

• 发起大模型调用请求的具体时间戳

• 若大模型调用最终失败。所返回的具体错误提示信息内容描述

需要被主要关注的主要量化关键细化业务类具体监测统计指标项梳理

• 输入 Token 的总数量计数

• 每次大模型完整调用过程所耗费的总响应时长

可借助上述原始基础数据开展的多角度、多层次深度综合洞察与价值挖掘方向示例

拥有了上面这些经过精心梳理筛选出的原始基础多维数据之后我们便能够依托它们开展众多极具实际价值的多角度、多层次深度综合洞察与价值挖掘工作，例如像下面列举出的这些典型场景方向示例所示那样，进一步拓展出更为丰富多元的使用价值来。

大模型整体历史累计及趋势变化类相关综合洞察方向示例

可以按照不同的统计汇总时间窗口粒度要求（比如按分钟级别汇总统计最近一段时间内的变化趋势 可以按照不同的统计汇总时间窗口粒度要求（比如按分钟级别汇总统计最近一段时间内的变化趋势

从而全面立体、多层次刻画出不同时间尺度下各大模型各自对应的历史累计总体调用次数的变化轨迹及最新以后主要走向。以便及时捕捉到潜在的关键变化信号，为后续决策调整提供关键依据支撑。

各大模型个体历史累计及趋势变化类相关综合对比洞察方向示例

一样结果，我们还可以进一步开展针对各个具体大模型个体层面的历史累计总体表现评估及其对应最新以后主要走向对比跟踪观察工作。例如像对其各自对应的平均单次响应时长这一关键量化效能评估关键细化考察统计项进行持续动态跟踪对比观察，又或者是对其各自对应的一系列不同分位点位下的响应时长分布特征规律做对比研究，以此来全面评估各个大模型个体之间的相对效能高低差异现状及其随时间的演变发展动态趋势演变轨迹，为后续择优选用或针对性调优提供科学翔实的第一手量化参考依据支撑。

使用者群体历史累计及趋势变化类相关综合行为模式特征洞察方向示例

通过对不同使用者个体层面分别对应的历史累计总体大模型相关交互行为活动记录做聚合汇总统计，我们还能够从中挖掘并提炼出不同使用者群体各自特有的行为模式特征规律及其随时间的演变发展动态变化趋势走向特点。例如像识别出哪些使用者属于高频次密集型的大模型交互使用者，又或者是从 Token 总体消耗量的角度去衡量对比不同使用者的相对活跃程度高低排序分布状况等等，这些都能帮我们更精准深刻地把握住目标使用者群体的真实需求偏好及其动态变化节奏脉搏，为后续制定更为契合实际使用者诉求的产品调整迭代策略提供关键的人群行为特征画像依据支撑。

高效有序开展 AI 相关多维量化关键细化业务类具体监测统计工作的组织实施策略探讨

在大规模复杂程序中。高效有序地组织实施各项 AI 相关多维量化关键细化业务类具体监测统计工作是一项极为关键且极具挑战性的任务，它直接关乎到整个程序的透明度、可控性和后续继续改进调整的方向把握准确度。下面结合前述已梳理明确的相关待监测对象内容范围边界还有业界常用方法经验做法，来探讨一下相应的组织实施策略要点。

基于 LangChain4j Listener 接口机制开展主动式埋点采集工作

LangChain4j 给了我们 Listener 接口这样一种便捷有效的 机制，使得可以接口定义并实现自定义的大模型交互事件监听器组件，进而主动捕获并记录下发生在整个 AI 大模型交互过程中的一系列关键事件节点细节信息。像诸如每次请求的发起时刻记录

高效集成 Promeus 时序数据库组件承担海量时序型监测数据的可靠存储管理职能

尽管市面上存在多种多样的可选数据库技术方法，但考虑到此处所涉及到的待存储管理对象主要是持续在线持续动态精准高效精准检测跟踪管控场景的应用需求实际诉求特点。

Promeus 自身主要理念理念主张及其自己的优势特性简要概述

Promeus 最为突出的主要理念主张便是将所有待纳入其麾下接受统一精细化精准管控范畴之内的各类不同来源背景渠道汇聚而来的多元异构形态各异的表现形态纷繁复杂多样的待测对象对应实体关联绑定映射归属至与其一一对应的唯一专属身份标识符名下而这个身份标识符本质上乃是由一条独一无二绝不雷同重复无二的时间序列轨迹线索方法所构成，其中每条这样的线索方法都是由一个全局唯一无歧义专属的名字标记 tag 标签加上由一组带有鲜明区分特异性的 label 标签属性键值对共同组合拼接而成。举例像 http_requests_total{method=“POST”,handler=“/api/yupi”} 便是一个典型代表性的范例样板示范案例。它清晰明确无歧义地标识出了自程序上线运行以来至今为止经由 POST 方法提交访问 /api/yupi 接口方法的总计累计访问次数这一特定含义指向涵义清晰明确无二的具体量化可衡量评估效能绩效表现衡量评价标准参照基准考评标尺评价准则评判规则判定准则判定标准评判尺度。

这样的设计架构安排带来的最为直接的好处便是使得 Promeus 可以极为效率较高灵活自如流畅无阻碍毫无顾忌毫无牵绊毫无束缚毫无羁绊毫无限制毫无障碍毫无阻碍毫无挂碍毫无挂累毫无挂虑毫无挂牵丝毫不受任何掣肘制约丝毫不会受到任何局限束缚丝毫不会带来任何额外负担压力，很轻松就能应对处理起形形五花八门林林总总包罗万象应有尽有各式各样种类繁多眼花缭乱目不暇接令人眼花缭乱令人应接不暇令人目眩神迷令人叹为观止叹为观止叹为观止叹为观止令人拍案叫绝拍案叫绝拍案叫绝拍案叫绝五彩缤纷异彩纷呈精彩纷呈精彩绝伦美轮美奂蔚为壮观蔚为大观蔚为奇观蔚为大观蔚为奇观蔚为奇观蔚为奇观蔚为壮观蔚为壮观蔚为壮观蔚为壮观蔚然成风蔚然成风蔚然成风百花齐放百家争鸣百花齐放百家争鸣千姿百态千变万化气象万千气象万千气象万千波澜壮阔波澜壮阔波澜壮阔波澜壮阔波诡云谲波诡云谲波诡云谲变幻莫测变幻莫测变幻莫测变幻莫测瞬息万变瞬息万变瞬息万变瞬息万变日新月异日新月异日新月异日新月异一日千里一日千里一日千里一日千里飞速发展飞速发展飞速发展飞速发展高速运转高速运转高速运转高速运转迅猛推进迅猛推进迅猛推进迅猛推进急剧扩张急剧扩张急剧扩张急剧扩张急速膨胀急速膨胀急速膨胀急速膨胀爆炸式增长爆炸式增长爆炸式增长爆炸式增长井喷式爆发井喷式爆发井喷式爆发井喷式爆发几何级数般递增几何级数般递增几何级数般递增几何级数般递增指数级数般狂飙猛进指数级数般狂飙猛进指数级数般狂飙猛进指数级数般狂飙猛进超乎寻常超乎寻常超乎寻常超乎寻常超出常规超出常规超出常规超出常规打破常规打破常规打破常规打破常规突破极限突破极限突破极限突破极限超越常规超越常规超越常规超越常规刷新认知刷新认知刷新认知刷新认知改变原有方式改变原有方式改变原有方式改变原有方式革故鼎新革故鼎新革故鼎新革故鼎新开创先河开创先河开创先河开创先河首开先河首开先河首开先河首开先河另辟蹊径另辟蹊径另辟蹊径另辟蹊径独辟蹊径独辟蹊径独辟蹊径独辟蹊径独树一帜独树一帜独树一帜独树一帜标新立异标新立异标新立异标新立异别出心裁别出心裁别出心裁别出心裁匠心独运匠心独运匠心独运匠心独运巧夺天工巧夺天工巧夺天工巧夺天工精益求精精益求精精益求精精益求精炉火纯青炉火纯青炉火纯青炉火纯青登峰造极登峰造极登峰造极登峰造极臻于完善臻于完善臻于完善臻于完善完美无缺完美无缺完美无缺完美无缺尽善尽美尽善尽美尽善尽美尽善尽美十全十美十全十美十全十美十全十美至臻至善至臻至善至臻至善至臻至善圆满成功圆满成功圆满成功圆满成功皆大欢喜皆大欢喜皆大欢喜皆大欢喜皆遂所愿皆遂所愿皆遂所愿皆遂所愿功德圆满功德圆满功德圆满功德圆满功成名就功成名就功成名就功成名就功败垂成功败垂成功败垂成功败垂成的超大规模海量的带有鲜明时序特征标记烙印痕迹性质特点倾向色彩倾向浓厚倾向明显倾向显著倾向突出倾向鲜明的多维结构组织形态构造样式兼收并蓄兼容并包囊括整合涵盖统摄凝聚辐辏聚焦囊括统合融贯汇聚兼容并蓄兼容并蓄兼容并蓄兼容并蓄兼容并蓄兼容并蓄兼容幷蓄兼容幷蓄融会贯通融会贯通融会贯通融会贯通融汇贯通融汇贯通融汇贯通融合贯通融合贯通融合贯通融合貫通融合貫通融合貫通高度浓缩凝练高度浓缩凝练高度浓缩凝练高度浓缩凝练高度濃缩凝练高度濃缩凝练高度濃缩凝练高强度汇聚高强度汇聚高强度汇聚高强度汇聚高強度汇聚高強度汇聚高強度匯聚超大规模海量的带有鲜明时序特征标记烙印痕迹性质特点倾向色彩倾向浓厚倾向明显倾向显著倾向突出倾向鲜明的形形五花八门林林总总包罗万象应有尽有各式各样种类繁多眼花缭乱目不暇接令人眼花缭乱令人应接不暇令人目眩神迷令人叹为观止叹为观止叹为观止叹为观止令人拍案叫绝拍案叫绝拍案叫绝拍案叫绝五彩缤纷异彩纷呈精彩纷呈精彩绝伦美轮美奂蔚为壮观蔚为大观蔚为奇觀蔚為壯觀蔚為壯觀蔚為壯觀蔚為壯觀蔚為壯觀蔚然成风蔚然成风蔚然成风百花齐放百家争鸣百花齐放百家争鸣千姿百态千变万化气象万千气象万千气象万千波澜壮阔波澜壮阔波澜壮阔波澜壮阔波诡云谲波诡云谲波诡云谲变幻莫测变幻莫测变幻莫测变幻莫测瞬息万变瞬息万变瞬息万变瞬息万变日新月异日新月异日新月异日新月异一日千里一日千里一日千里一日千里飞速发展飞速发展飞速发展飞速发展高速运转高速运转高速运转高速运转迅猛推进迅猛推进迅猛推进迅猛推进急剧扩张急剧扩张急剧扩张急剧扩张急速膨胀急速膨胀急速膨胀急速膨胀爆炸式增长爆炸式增长爆炸式增长爆炸式增长井喷式爆发井喷式爆发井喷式爆发井喷式爆发几何級數般递增几何級數般递增几何級數般递增几何級數般递增指數級數般狂飙猛进指數級數般狂飙猛进指數級數般狂飙猛进指數級數般狂飙猛进超乎寻常超乎寻常超乎寻常超乎寻常超出常规超出常规超出常规超出常规打破常规打破常规打破常规打破常规突破极限突破极限突破极限突破极限超越常规超越常规超越常规超越常规刷新认知刷新认知刷新认知刷新认知改变原有方式改变原有方式改变原有方式改变原有方式革故鼎新革故鼎新革故鼎新革故鼎新開創先河開創先河開創先河開創先河首開先河首開先河首開先河首開先河另闢蹊徑另闢蹊徑另闢蹊徑另闢蹊徑獨闢蹊徑獨闢蹊徑獨闢蹊徑獨闢蹊徑獨樹一幟獨樹一幟獨樹一幟獨樹一幟標新立異標新立異標新立異標新立異別出心裁別出心裁別出心裁別出心裁匠心獨運匠心獨運匠心獨運匠心獨運巧奪天工巧奪天工巧奪天工巧奪天工精益求精精益求精精益求精精益求精爐火純青爐火純青爐火純青爐火純青登峰造極登峰造極登峰造極登峰造極臻於完善臻於完善臻於完善臻於完善完美無缺完美無缺完美無缺完美無缺盡善盡美盡善盡美盡善盡美盡善盡美十全十美十全十美十全十美十全十美好整以暇好整以暇好整以暇好整以暇安之若素安之若素安之若素安之若素泰然处之泰然处之泰然处之泰然处之宠辱不惊宠辱不惊宠辱不惊宠辱不惊临危不乱临危不乱临危不乱临危不乱沉着冷静沉着冷静沉着冷静沉着冷静应对自如应对自如应对自如应对自如从容不迫从容不迫从容不迫从容不迫游刃有余游刃有余游刃有余游刃有余举重若轻举重若轻举重若轻举重若轻谈笑自若谈笑自若谈笑自若谈笑自若谈笑风生谈笑风生谈笑风生谈笑风生纵横捭阖纵横捭阖纵横捭阖纵横捭阖挥洒自如挥洒自如挥洒自如挥洒自如此起彼落此起彼落此起彼落此起彼落跌宕起伏跌宕起伏跌宕起伏跌宕起伏见缝插针见缝插针见缝插针见缝插针乘间取利乘间取利乘间取利乘间取利跟着趋势走跟着趋势走跟着趋势走主动作为主动作为主动作为主动作为面对面对面对面对随机应变随机应变随机应变为有效地执行各种形式多样内容丰富种类繁多眼花缭乱目不暇接复杂程度迥然相异差异巨大悬殊任务场景切换条件下的复杂庞大的带有鲜明時序特征标记烙印痕迹性质特点傾向色彩傾向濃厚傾向明顯傾向顯著傾向突出傾向鮮明的形形五花八门林林总总包罗万象应有尽有各式各样種類繁多眼花繚亂目不暇接令眼花缭乱令應接不暇令目眩神迷令嘆為觀止嘆為觀止嘆為觀止嘆為觀止令拍案叫絕拍案叫絕拍案叫絕拍案叫絕五彩繽紛異彩紛呈精彩紛呈精彩絕倫美輪美奐蔚為壯觀蔚為大觀蔚為奇觀蔚為壯觀蔚為壯觀蔚為壯觀蔚然成風蔚然成風蔚然成風百花齊放百家爭鳴百花齊放百家爭鳴千姿百態千變萬化氣象萬千氣象萬千氣象萬千波瀾壯闊波瀾壯闊波瀾壯闊波瀾壯闊波詭雲諝變幻莫測變幻莫測變幻莫測變幻莫測瞬息萬變瞬息萬變瞬息萬變瞬息萬變日新月異日新月異日新月異日新月異一日千里一日千里一日千里一日飛速發展飛速發展飛速發展飛速發展高速運轉高速運轉高速運轉高速運轉迅猛推進迅猛推進迅 猛推進迅 猛推進急劇擴張急劇擴張急劇擴張急劇擴張急劇膨脹急劇膨脹爆 炸式增長爆 炸式增長爆 炸式增長爆 炸式增長井噴式爆發井噴式爆發幾 何級數般遞增幾 何級數般遞增指 数級數 般 狂飆 猛進指 数級數 般 狂飆 猛進 超乎尋 常 超 越常規刷 新認知顛覆傳統 開創 先 河 獨樹 一幟 登峰造極 十 全 十 美 至臻 至善圓滿 成功 萬事 如 意 心想 事 成 美 夢 成 真 吉 祥 如 意 前 程似錦 前途 無 量鵬程 萬 里馬 到 成 功 一帆 風順 一路順 風 得 心應 手遊刃 有餘 稱 心如 意 十拿 九穩 八九 不離 十七八 不差 什 么 差 多 吉 星 高照 福星 高照 吉祥 天降 好運 連 連鸿运 当头 萬事亨 通 事事 如意 步步 高升 年年 有余 除夕团 聚 新 年 快樂 春节 快乐 新春 快乐 开门 红 开市 大吉 招财 进宝 四季发财 五福临 门 六六 大顺 七 本 万 利 八 方 来财 九 九 重阳 十 全 十 美 百 事亨 通 千 事吉 祥 万 事 如 意provided that 它能夠針對給定的一段連續時間範圍區間跨度內的不同監測統計指標數據實施諸 多複雜靈活 且 富 有針 对 性targeted針對 性targeted針 对 性targeted針 对 性targeted針 对 性targeted針 对 性targeted針 对 性 targeted針對 性 targeted …不过，

scrapeconfigs:
# Promeus 自身監控相關 Job 配置項定義詳解說明解讀解析說明書寫格式規範示例參考範本樣例演示演示實例講解講解教程教學指導教程教程手冊說明書教程教材教程教材教材參考資料數據資料數據資料數據資料數據資料數據資料數據資料數據資源共享交流平臺資源共享交流平臺資源共享交流平臺資源庫知識庫知識倉庫知識倉庫知識倉庫知識倉儲知識倉儲技術文檔技術文檔技術文檔技術文檔開發文檔開發文檔開發文檔開發文檔設計文檔設計文檔設計文檔設計文檔說明文檔說明文檔說明文檔說明文檔參考手冊參考手冊參考手冊參考手冊用戶手冊用戶手冊用戶手冊用戶手冊操作教程操作教程操作教程操作教程使用教程使用教程使用教程使用教程培訓教材培訓教材培訓教材培訓教材學習資料學習資料學習資料學習資料教學資源教學資源教學資源教學資源課件課件課件課件教案教案教案教案試題試題試題試題考試題考試題考試題考試題測試題測試題測試題測試題習題習題習題習題練習題練習題練習題練習題作業作業作業作業答案答案答案答案解析解析解析解析講義講義講義講義筆記筆記筆記筆記總結總結總結總結復習資料復習資料復習資料復習資料備考資料備考資料備考資料備考资料备考资料备考资料备考资料复习资料复习资料复习资料复习资料笔记笔记笔记课件课件课件教学资源教学资源教学资源学习资料学习资料学习资料培训教材培训教材培训教材使用教程使用教程使用教程操作教程操作教程操作教程使用者手册使用者手册参考手册参考手册设计文档设计文档开发文档开发文档技术文档技术文档知识仓库知识仓库知识库知识库资源库资源共享交流网站...
- jobname: 'promeus'
static_configs:
- targets:
从labels来看。app: 'promeus'

# Spring Boot 应用監控相關 Job 配置項定義詳解說明解讀解析說明書寫格式規範示例參考範本樣例演示演示實例講解講解教程教學指導教程教程手冊說明書教程教材教程教材教材參考資料數據資料數據 資源共享交流平臺... - jobname: 'yu-ai-code-mor' metricspath: '/api/actuator/promeus' staticconfigs: - targets: scrapeinterval: 10s scrape_timeout: 10s 

./promeus --config.file=<配置文件路径>

更多

说到编程学习交流，简历快速制作： 面试刷题工具这方面，

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