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WebGIS城市停水及影响范围可视化实践

城市停水,一个看似简单的问题,却可能引发一系列连锁反应,给市民的生活带来诸多不便。从家庭用水的中断到商业活动的停滞,再到公共设施的关闭,停水的影响范围广泛而深远。然而,信息的不对称和不透明往往加剧了停水带来的困扰。居民可能在停水发生后才得知情况,缺乏足够的时间做出应对措施,而城市管理者也难以准确评估停水的影响范围和程度。在这样的背景下,GIS(地理信息系统)技术的引入,为解决信息差问题提供了新的希望。

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gfast 数据可视化插件 Gview 1.01 版发布

gview 更新说明 1、优化地图组件选择地图的问题。 2、修改新建项目,增加从服务端获取模板素材。 3、优化组件中选择图片时使用公共图片素材。 4、修正管理端项目管理功能不正常的问题,增加用户项目转为模板素材。 5、优化管理端素材管理功能。 项目简介 本项目使用Vue3 + Vite + Axios + Element-Plus + ECharts + moveable +GoFrame开发,可离线运行,也可以配合后端服务器运行,可自定义各种图表,例如柱状图,曲线图等用于展示API接口数据。 项目文档:https://doc.g-fast.cn/docs/g-view/ 演示地址:https://g-view.g-fast.cn/

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一招搞定 Spring Boot 可视化监控!

1、简介 当某个应用程序在生产环境中运行时,监控其运行状况是必要的。通过实时了解应用程序的运行状况,你能在问题出现之前得到警告,也可以在客户注意到问题之前解决问题。 在本文中,我们将创建一个Spring Boot应用程序,在Spring Actuator,Micrometer,Prometheus和Grafana的帮助下来监控系统。其中,Spring Actuator和Micrometer是Spring Boot App的一部分。 简要说明了不同组件的目的: Spring Actuator:在应用程序里提供众多 Web 接口,通过它们了解应用程序运行时的内部状况。有关更多信息,请参见Spring Boot 2.0中的Spring Boot Actuator。 Micrometer:为 Java 平台上的性能数据收集提供了一个通用的 API,它提供了多种度量指标类型(Timers、Guauges、Counters等),同时支持接入不同的监控系统,例如 Influxdb、Graphite、Prometheus 等。Spring Boot Actuator对此提供了支持。 Prometheus:一个时间序列数据库,用于收集指标。 Grafana:用于显示指标的仪表板。 下面,我们将分别介绍每个组件。本文中使用的代码存档在GitHub上。 2、创建示例应用 首先要做的是创建一个可以监控的应用程序。通过Spring Initializr,并添加Spring Boot Actuator,Prometheus和Spring Web依赖项, 我们创建了一个如下所示的Spring MVC应用程序。 @RestController public class MetricsController { @GetMapping("/endPoint1") public String endPoint1() { return "Metrics for endPoint1"; } @GetMapping("/endPoint2") public String endPoint2() { return "Metrics for endPoint2"; } } 启动应用程序: $ mvn spring-boot:run 验证接口是否正常: $ curl http://localhost:8080/endPoint1Metrics for endPoint1$ curl http://localhost:8080/endPoint2Metrics for endPoint2 验证Spring Actuator接口。为了使响应信息方便可读,我们通过python -mjson.tool来格式化信息。 $ curl http://localhost:8080/actuator | python -mjson.tool ... { "_links":{ "self":{ "href":"http://localhost:8080/actuator", "templated":false }, "health":{ "href":"http://localhost:8080/actuator/health", "templated":false }, "health-path":{ "href":"http://localhost:8080/actuator/health/{*path}", "templated":true }, "info":{ "href":"http://localhost:8080/actuator/info", "templated":false } } } 默认情况下,会显示以上信息。除此之外,Spring Actuator可以提供更多信息,但是你需要启用它。为了启用Prometheus,你需要将以下信息添加到application.properties文件中。 management.endpoints.web.exposure.include=health,info,prometheus 重启应用程序,访问http://localhost:8080/actuator/prometheus从Prometheus拉取数据,返回了大量可用的指标信息。我们这里只显示输出的一小部分,因为它是一个很长的列表。 $ curl http://localhost:8080/actuator/prometheus # HELP jvm_gc_pause_seconds Time spent in GC pause # TYPE jvm_gc_pause_seconds summary jvm_gc_pause_seconds_count{action="end of minor GC",cause="G1 Evacuation Pause",} 2.0 jvm_gc_pause_seconds_sum{action="end of minor GC",cause="G1 Evacuation Pause",} 0.009 ... 如前所述,还需要Micrometer。Micrometer为最流行的监控系统提供了一个简单的仪表板,允许仪表化JVM应用,而无需关心是哪个供应商提供的指标。它的作用和SLF4J类似,只不过它关注的不是Logging(日志),而是application metrics(应用指标)。简而言之,它就是应用监控界的SLF4J。 Spring Boot Actuator为Micrometer提供了自动配置。Spring Boot2在spring-boot-actuator中引入了micrometer,对1.x的metrics进行了重构,另外支持对接的监控系统也更加丰富(Atlas、Datadog、Ganglia、Graphite、Influx、JMX、NewRelic、Prometheus、SignalFx、StatsD、Wavefront)。 更新后的application.properties文件如下所示: management.endpoints.web.exposure.include=health,info,metrics,prometheus 重启应用程序,并从http://localhost:8080/actuator/metrics中检索数据。 $ curl http://localhost:8080/actuator/metrics | python -mjson.tool ... { "names": [ "http.server.requests", "jvm.buffer.count", "jvm.buffer.memory.used", ... 可以直接通过指标名来检索具体信息。例如,如果查询http.server.requests指标,可以按以下方式检索: $ curl http://localhost:8080/actuator/metrics/http.server.requests | python -mjson.tool ... { "name": "http.server.requests", "description": null, "baseUnit": "seconds", "measurements": [ { "statistic": "COUNT", "value": 3.0 }, { "statistic": "TOTAL_TIME", "value": 0.08918682 }, ... 3、添加Prometheus Prometheus是Cloud Native Computing Foundation的一个开源监控系统。由于我们的应用程序中有一个/actuator/Prometheus端点来供 Prometheus 抓取数据,因此你现在可以配置Prometheus来监控你的Spring Boot应用程序。 Prometheus有几种安装方法,在本文中,我们将在Docker容器中运行Prometheus。 你需要创建一个prometheus.yml文件,以添加到Docker容器中。 global: scrape_interval:15s scrape_configs: - job_name: 'myspringmetricsplanet' metrics_path: '/actuator/prometheus' static_configs: - targets: ['HOST:8080'] scrape_interval:Prometheus多久轮询一次应用程序的指标 job_name:轮询任务名称 metrics_path:指标的URL的路径 targets:主机名和端口号。使用时,替换HOST为主机的IP地址 如果在Linux上查找IP地址有困难,则可以使用以下命令: $ ip -f inet -o addr show docker0 | awk '{print $4}' | cut -d '/' -f 1 启动Docker容器并将本地prometheus.yml文件,映射到Docker容器中的文件。 $ docker run \ -p 9090:9090 \ -v /path/to/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \ prom/prometheus 成功启动Docker容器后,首先验证Prometheus是否能够通过 http://localhost:9090/targets收集数据。 如上图所示,我们遇到context deadline exceeded错误,造成Prometheus无法访问主机上运行的Spring Boot应用程序。如何解决呢? 可以通过将Docker容器添加到你的主机网络来解决此错误,这将使Prometheus能够访问Spring Boot应用程序。 $ docker run \ --name prometheus \ --network host \ -v /path/to/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \ -d \ prom/prometheus 再次验证,状态指示为UP。 现在可以显示Prometheus指标。通过访问http://localhost:9090/graph,在搜索框中输入http_server_requests_seconds_max并单击“执行”按钮,将为你提供请求期间的最长执行时间。 4、添加Grafana 最后添加的组件是Grafana。尽管Prometheus可以显示指标,但Grafana可以帮助你在更精美的仪表板中显示指标。Grafana也支持几种安装方式,在本文中,我们也将在Docker容器中运行它。 $ docker run --name grafana -d -p 3000:3000 grafana/grafana 点击 http://localhost:3000/,就可以访问Grafana。 默认的用户名/密码为admin/admin。单击“登录”按钮后,你需要更改默认密码。 接下来要做的是添加一个数据源。单击左侧边栏中的“配置”图标,然后选择“Data Sources(数据源)”。 单击Add data source(添加数据源)按钮。 Prometheus在列表的顶部,选择Prometheus。 填写可访问Prometheus的URL,将HTTP Access设置为Browser,然后单击页面底部的Save&Test按钮。 一切正常后,将显示绿色的通知标语,指示数据源正在工作。 现在该创建仪表板了。你可以自定义一个,但也可以使用开源的仪表板。用于显示Spring Boot指标的一种常用仪表板是JVM仪表板。 在左侧边栏中,点击+号,然后选择导入。 输入JVM仪表板的URL https://grafana.com/grafana/dashboards/4701,然后单击“Load(加载)”按钮。 为仪表板输入一个有意义的名称(例如MySpringMonitoringPlanet),选择Prometheus作为数据源,然后单击Import按钮。 到目前为止,你就可以使用一个很酷的Grafana仪表板。 也可以将自定义面板添加到仪表板。在仪表板顶部,单击Add panel(添加面板)图标。 单击Add new panel(添加新面板)。 在Metrics 字段中,输入http_server_requests_seconds_max,在右侧栏中的Panel title字段中,可以输入面板的名称。 最后,单击右上角的Apply 按钮,你的面板将添加到仪表板。不要忘记保存仪表板。 为应用程序设置一些负载,并查看仪表板上的http_server_requests_seconds_max指标发生了什么。 $ watch -n 5 curl http://localhost:8080/endPoint1$ watch -n 10 curl http://localhost:8080/endPoint2 5、结论 在本文中,我们学习了如何为Spring Boot应用程序添加一些基本监控。这非常容易,只需要通过将Spring Actuator,Micrometer,Prometheus和Grafana组合使用。 当然,这只是一个起点,但是从这里开始,你可以为Spring Boot应用程序扩展和配置更多、更具体的指标。 原文:https://mydeveloperplanet.com/2021/03/03/how-to-monitor-a-spring-boot-app/<br> 译文:https://www.kubernetes.org.cn/9020.html 近期热文推荐: 1.1,000+ 道 Java面试题及答案整理(2021最新版) 2.别在再满屏的 if/ else 了,试试策略模式,真香!! 3.卧槽!Java 中的 xx ≠ null 是什么新语法? 4.Spring Boot 2.5 重磅发布,黑暗模式太炸了! 5.《Java开发手册(嵩山版)》最新发布,速速下载! 觉得不错,别忘了随手点赞+转发哦!

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CH Visualize Release 1.1.0-SNAPSHOT,ClickHouse 可视化

支持组件 ClickHouse 支持功能 支持添加数据源到查询页面 支持清除查询历史 支持表格组件的显示选择和索引 添加查询历史 支持 SHOW_CREATE_TABLE 和 SELECT_COUNT 用于快速 sql 更换软件标志 表的支持图标 禁用系统库UI删除表操作 支持删除空表数据库 添加服务器信息视图 支持取消查询 Bug修复 修复元数据数据库选择后报错问题 预览图片 取消功能 查询历史功能 快速查询功能 服务器信息功能 下载地址: 1.1.0-SNAPSHOT

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Nacos

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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