prometheus自定义监控(pushgateway和blackbox)和远端存储VictoriaMetrics

news2025/5/15 9:32:32

1 pushgateway采集

1.1 自定义采集键值

如果自定义采集需求时，就可以通过写脚本 + 定时任务定期发送数据到 pushgateway 达到自定义监控

1.部署 pushgateway，以 10.0.0.42 节点为例

1.下载组件
wget https://github.com/prometheus/pushgateway/releases/download/v1.9.0/pushgateway-1.9.0.linux-amd64.tar.gz

2.解压软件包 
tar xf pushgateway-1.9.0.linux-amd64.tar.gz  -C /zhiyong18/softwares/

3.启动pushgateway组件，默认监听9091端口
cd /zhiyong18/softwares/pushgateway-1.9.0.linux-amd64/
./pushgateway 

4.访问pushgateway的WebUI
http://10.0.0.41:9091/#

2.prometheus 增加新任务

[root@prometheus-server31 ~]# vim /zhiyong18/softwares/prometheus-2.53.2.linux-amd64/prometheus.yml 
...
  - job_name: zhiyong18-zhiyong-pushgateway
    # 若不指定则默认值为false。
    # 当设置为true时，若采集的指标包含中和内置的标签冲突时(比如job,instance)会覆盖。
    # 当设置为false时，则不会覆盖，而是在标签前面加一个"exported_*"字段。
    honor_labels: true
    static_configs:
    - targets:
      - 10.0.0.41:9091

3.访问测试：http://10.0.0.31:9090/targets ，可以看到新的 targets
在这里插入图片描述

4.发送测试数据到 pushgateway，注意：传递的数据是键值对，KEY一般是字符串类型，而value必须是一个数字类型。

echo "wzy_age 18" | curl --data-binary @-  \
http://10.0.0.41:9091/metrics/job/zhiyong18_student/instance/10.0.0.31

5.访问prometheus，查看接收到的数据

在这里插入图片描述

1.2 监控TCP状态案例

1.编写脚本，定期发送本机的TCP状态指标到 pushgateway 10.0.0.41

cat /usr/local/bin/tcp_status.sh
#!/bin/bash
# 定义TCP的12种状态
ESTABLISHED_COUNT=0
SYN_SENT_COUNT=0
SYN_RECV_COUNT=0
FIN_WAIT1_COUNT=0
FIN_WAIT2_COUNT=0
TIME_WAIT_COUNT=0
CLOSE_COUNT=0
CLOSE_WAIT_COUNT=0
LAST_ACK_COUNT=0
LISTEN_COUNT=0
CLOSING_COUNT=0
UNKNOWN_COUNT=0

# 定义任务名称
JOB_NAME=tcp_status
# 定义实例名称
INSTANCE_NAME=harbor250
# 定义pushgateway主机
HOST=10.0.0.41
# 定义pushgateway端口
PORT=9091

# TCP的12种状态
ALL_STATUS=(ESTABLISHED SYN_SENT SYN_RECV FIN_WAIT1 FIN_WAIT2 TIME_WAIT CLOSE CLOSE_WAIT LAST_ACK LISTEN CLOSING UNKNOWN)

# 声明一个关联数组,类似于py的dict,go的map
declare -A tcp_status

# 统计TCP的11种状态
for i in ${ALL_STATUS[@]}
do
  temp=`netstat -untalp | grep $i  | wc -l`
  tcp_status[${i}]=$temp
done

# 将统计后的结果发送到pushgateway
for i in ${!tcp_status[@]}
do 
   data="$i ${tcp_status[$i]}"
   # TODO: shell如果想要设计成相同key不同标签的方式存在问题，只会有最后一种状态被发送
   # 目前我怀疑是pushgateway组件不支持同一个metrics中key所对应的value不同的情况。
   #data="zhiyong18_tcp_all_status{status=\"$i\"} ${tcp_status[$i]}"
   #echo $data
   echo $data | curl --data-binary @-  http://${HOST}:${PORT}/metrics/job/${JOB_NAME}/instance/${INSTANCE_NAME}
   # sleep 1
done

运行：`bash /usr/local/bin/tcp_status.sh`

2.访问

在这里插入图片描述

prometheus查看并搜索结果：

在这里插入图片描述

2 黑/白盒监控

2.1 黑白监控介绍

黑盒监控：黑盒监控是面向现象的，关注的是系统当前的状态，而不是预测未来会发生的问题。比如，当系统出现故障时，黑盒监控会发出警报

**白盒监控：**白盒监控则更深入，依赖于对系统内部信息的检测，如系统日志、HTTP节点等。它不仅能检测到当前的问题，还能预测到即将发生的问题，甚至那些被重试掩盖的问题

Prometheus基于blackbox进行黑盒监控

blackbox_exporter概述

  • blackbox exporter支持基于HTTP, HTTPS, DNS, TCP, ICMP, gRPC协议来对目标节点进行监控

  • 比如基于http协议我们可以探测一个网站的返回状态码为200判读服务是否正常

  • 比如基于TCP协议我们可以探测一个主机端口是否监听

  • 比如基于ICMP协议来ping一个主机的连通性

  • 比如基于gRPC协议来调用接口并验证服务是否正常工作

  • 比如基于DNS协议可以来检测域名解析

2.2 blackbox监控网站状态案例

01 安装blackbox_exporter

在任意节点都能安装，并不是agent效果

1 下载软件
wget https://github.com/prometheus/blackbox_exporter/releases/download/v0.25.0/blackbox_exporter-0.25.0.linux-amd64.tar.gz

2 解压软件包
tar xvf blackbox_exporter-0.25.0.linux-amd64.tar.gz -C  /zhiyong18/softwares/

3 启动服务
cd /zhiyong18/softwares/blackbox_exporter-0.25.0.linux-amd64/
./blackbox_exporter 

4 访问blackbox的WebUI
http://10.0.0.32:9115/

在这里插入图片描述

02 添加blackbox数据

1.修改Prometheus配置文件，对blackbox创建采集 job

[root@prs31~]# cat /zhiyong18/softwares/prometheus-2.53.2.linux-amd64/prometheus.yml
...
- job_name: 'zhiyong18-blackbox-exporter-http'
    # 修改访问路径，若不修改，默认值为"/metrics"
    metrics_path: /probe
    # 配置URL的相关参数
    params:
      # 此处表示使用的是blackbox的http模块，从而判断相应的返回状态码是否为200
      module: [http_2xx] 
      # 下面这两个标签是我自定义的，便于大家理解
      names: ["zhiyong18"]
      name: ["zhiyong"]
    # 静态配置，需要手动指定监控目标
    static_configs:
        # 需要监控的目标
      - targets:
          # 支持https协议
        - https://www.jd.com/
          # 支持http协议，以grafna为例
        - http://10.0.0.31:3000
          # 支持http协议和自定义端口，以prometheus的web为例
        - http://10.0.0.31:9090
    # 对目标节点进行重新打标签配置
    relabel_configs:
        # 指定源标签，此处的"__address__"表示内置的标签，存储的是被监控目标的IP地址
      - source_labels: [__address__]
        # 指定目标标签，其实就是在"Endpoint"中加了一个target字段(用于指定监控目标)，
        target_label: __param_target
        # 指定需要执行的动作，默认值为"replace"，常用的动作有: replace, keep, and drop。
        # 但官方支持十几种动作： https://prometheus.io/docs/prometheus/2.53/configuration/configuration/#relabel_action
        # 将"__address__"传递给target字段。
        action: replace
      - source_labels: [__param_target]
        target_label: instance
        #target_label: instance2024
        
        # 上面的2个配置段也可以改写成如下的配置哟~
     # - source_labels: [__address__]
     #   target_label: instance
     #   action: replace
     # - source_labels: [instance]
     #   target_label: __param_target
     #   action: replace
      - target_label: __address__
        # 指定要替换的值,此处我指定为blackbox exporter的主机地址
        replacement: 10.0.0.32:9115

无注释版的配置：(以这个为最终测试)

  - job_name: 'zhiyong18-blackbox-exporter-http'
    metrics_path: '/probe'
    params:
      module: [http_2xx] 
      names: ["zhiyong18"]
      name: ["zhiyong"]
    static_configs:
    - targets:
      - https://www.jd.com/
      - http://10.0.0.31:3000
    
    # 重写标签
    relabel_configs:
    - source_labels: [__address__]
      target_label: __param_target
      action: replace

    - source_labels: [__param_target]
      target_label: instance

    # 向目标发起数据探测
    - target_label: __address__
      replacement: 10.0.0.32:9115

03 访问测试

1.访问prometheus的WebUI：http://10.0.0.31:9090/targets

在这里插入图片描述

2.访问blackbox exporter的WebUI：http://10.0.0.32:9115/

在这里插入图片描述

3.grafana展示数据，这2个模版ID可以参考

7587
13659

在这里插入图片描述

监控到了网站的指标，ssl证书过期时间，流量，状态码…

2.3 基于ICMP监控主机存活

1.修改Prometheus配置文件增加ICMP采集任务

  - job_name: 'zhiyong18-blackbox-exporter-icmp'
    metrics_path: /probe
    params:
      # 如果不指定模块，则默认类型为"http_2xx"
      module: [icmp]
    static_configs:
    - targets:
      - 10.0.0.41
      - 10.0.0.42
      - 10.0.0.66
    relabel_configs:
    - source_labels: [__address__]
      target_label: __param_target
    - source_labels: [__param_target]
      # 如果instance不修改，则instance和"__address__"的值相同
      target_label: instance
    - target_label: __address__
      replacement: 10.0.0.32:9115

2.查看 prometheus 的targets

在这里插入图片描述

3.访问 blackbox 的页面

在这里插入图片描述

4.dashboard查看

要使用13659模版，基于"zhiyong18-blackbox-exporter-icmp"标签进行过滤。

在这里插入图片描述

2.4 监控TCP端口存活

1.修改配置

	1 修改Prometheus配置文件
[root@prometheus-server31 ~]# vim /zhiyong18/softwares/prometheus-2.53.2.linux-amd64/prometheus.yml 
 
...
scrape_configs:
  ...
  - job_name: 'zhiyong18-blackox-exporter-tcp'
    metrics_path: /probe
    params:
      module: [tcp_connect]
    static_configs:
      - targets:
          - 10.0.0.41:80
          - 10.0.0.42:22
          - 10.0.0.31:9090
    relabel_configs:
      - source_labels: [__address__]
        target_label: __param_target
      - source_labels: [__param_target]
        target_label: instance
      - target_label: __address__
        replacement: 10.0.0.32:9115

2.访问prometheus

在这里插入图片描述

3.使用grafana查看数据
基于"zhiyong18-blackbox-exporter-tcp"标签进行过滤。

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

3 prometheus扩展

3.1 远端存储VictoriaMetrics

VictoriaMetrics是一个快速、经济高效且可扩展的监控解决方案和时间序列数据库。如果数据全部存储在prometheus一个节点上有单点的风险，有必要使用一个分布式的高可用的外置存储。

官网：https://victoriametrics.com/

官方文档：https://docs.victoriametrics.com/

GitHub地址：https://github.com/VictoriaMetrics/VictoriaMetrics

部署文档：https://docs.victoriametrics.com/quick-start/

集群部署参考 (非官方)

01 安装VictoriaMetrics

prometheus-server 10.0.0.32 进行单点安装为例

1 下载软件
wget https://github.com/VictoriaMetrics/VictoriaMetrics/releases/download/v1.93.16/victoria-metrics-linux-amd64-v1.93.16.tar.gz

2 解压软件包 
tar xf victoria-metrics-linux-amd64-v1.93.16.tar.gz -C /usr/local/bin/

3 编写启动脚本
cat > /etc/systemd/system/victoria-metrics.service <<'EOF'
[Unit]
Description=zhiyong18 Linux VictoriaMetrics Server
Documentation=https://docs.victoriametrics.com/
After=network.target

[Service]
ExecStart=/usr/local/bin/victoria-metrics-prod  \
   -httpListenAddr=0.0.0.0:8428 \
   -storageDataPath=/zhiyong18/data/victoria-metrics \
   -retentionPeriod=6

[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF

4 重启服务
systemctl daemon-reload
systemctl enable --now victoria-metrics.service
systemctl status victoria-metrics

5 检查端口是否存活
 ss -ntl | grep 8428
LISTEN 0      4096         0.0.0.0:8428      0.0.0.0:*          

6 查看webUI
http://10.0.0.32:8428/

在这里插入图片描述

02 使用VictoriaMetrics

1.修改prometheus-server 31 的配置文件：vim /zhiyong18/softwares/prometheus-2.53.2.linux-amd64/prometheus.yml

...
# 在顶级字段中配置VictoriaMetrics地址，注意不要放到通用字段下
remote_write:
- url: http://10.0.0.32:8428/api/v1/write

2.重新加载prometheus的配置

systemctl stop prometheus-server

/zhiyong18/softwares/prometheus-2.53.2.linux-amd64/prometheus \
--config.file=/zhiyong18/softwares/prometheus-2.53.2.linux-amd64/prometheus.yml

03 配置grafana新数据源

1.由于数据源发生了存储到了 VictoriaMetrics ，所以grafana要添加新的数据源，否则查不到

在这里插入图片描述

2.导入仪表盘（1860）的时候要指定新的数据源

在这里插入图片描述

3.2 自定义exporter(python案例)

01 使用python自定义exporter

1.在prometheus-server31节点安装 pip3

apt update
apt install -y python3-pip

# 创建一个虚拟用户，但是有家目录
useradd -m -s /bin/bash python

2.切换用户为python做如下操作：

3 修改配置文件(可选)
su - python
vim .bashrc 
...
# 取消下面一行的注释，添加颜色显示
force_color_prompt=yes

4 pip配置加速
mkdir ~/.pip; vim ~/.pip/pip.conf
# 注释掉以前的，添加阿里源
# [global]
# index-url=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# [install]
# trusted-host=pypi.douban.com
[global]
index-url=https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
[install]
trusted-host=mirrors.aliyun.com


5 安装实际环境中相关模块库
pip3 install flask prometheus_client
pip3 list

6 创建代码目录
mkdir code

7 编写python代码
cd code
cat > flask_metric.py <<'EOF'
#!/usr/bin/python3

from prometheus_client import start_http_server,Counter, Summary
from flask import Flask, jsonify
from wsgiref.simple_server import make_server
import time

app = Flask(__name__)

# Create a metric to track time spent and requests made
REQUEST_TIME = Summary('request_processing_seconds', 'Time spent processing request')
COUNTER_TIME  = Counter("request_count", "Total request count of the host")

@app.route("/apps")
@REQUEST_TIME.time()
def requests_count():
    COUNTER_TIME.inc()
    return jsonify({"office": "wenzy18@qq.com"},{"auther":"Wen Zhiyong"})

if __name__ == "__main__":
    start_http_server(8000)
    httpd = make_server( '0.0.0.0', 8001, app )
    httpd.serve_forever()
EOF


8 启动python程序
python3 flask_metric.py 

# 因为没有客户端访问，所以没有任何输出

3.客户端测试，使用任意一个节点均可

cat > zhiyong18_curl_metrics.sh <<'EOF'
#!/bin/bash

URL=http://10.0.0.31:8001/apps

while true;do
    curl_num=$(( $RANDOM%50+1 ))
    sleep_num=$(( $RANDOM%5+1 ))
    for c_num in `seq $curl_num`;do
        curl -s $URL &> /dev/null
    done
    sleep $sleep_num
done
EOF


# 回到之前的python执行窗口，可以看到以下输出
10.0.0.31 - - [14/Dec/2024 22:33:28] "GET /apps HTTP/1.1" 200 55
10.0.0.31 - - [14/Dec/2024 22:33:28] "GET /apps HTTP/1.1" 200 55
10.0.0.31 - - [14/Dec/2024 22:33:28] "GET /apps HTTP/1.1" 200 55
10.0.0.31 - - [14/Dec/2024 22:33:28] "GET /apps HTTP/1.1" 200 55
10.0.0.31 - - [14/Dec/2024 22:33:28] "GET /apps HTTP/1.1" 200 55
10.0.0.31 - - [14/Dec/2024 22:33:28] "GET /apps HTTP/1.1" 200 55
10.0.0.31 - - [14/Dec/2024 22:33:28] "GET /apps HTTP/1.1" 200 55
10.0.0.31 - - [14/Dec/2024 22:33:28] "GET /apps HTTP/1.1" 200 55

4.python脚本 flask_metric.py 是一个简单的web服务器，所以可以访问，并且能打开

在这里插入图片描述

02 采集exporter数据

1.修改prometheus配置 vim /zhiyong18/softwares/prometheus-2.53.2.linux-amd64/prometheus.yml ，添加任务

  - job_name: "wzy python 自定义exporter"
    static_configs:
    - targets:
      - 10.0.0.31:8000

2.在 http://10.0.0.31:9090/targets 可以看到这条指标

在这里插入图片描述

3.执行搜索，http://10.0.0.31:9090/

request_count_total

4.该指标可以自定义画图 grafana ，和 PQL 查询一样

# apps请求总数
request_count_total

# 每分钟请求数量曲线QPS
increase(request_count_total{job="wzy python 自定义exporter"}[1m])

#每分钟请求量变化率曲线 
irate(request_count_total{job="wzy python 自定义exporter"}[1m])
	
# 每分钟请求处理平均耗时
request_processing_seconds_sum{job="wzy python 自定义exporter"} / request_processing_seconds_count{job=""}
me: "wzy python 自定义exporter"
    static_configs:
    - targets:
      - 10.0.0.31:8000

2.在 http://10.0.0.31:9090/targets 可以看到这条指标

[外链图片转存中…(img-Z4jtR4iO-1742134880458)]

3.执行搜索，http://10.0.0.31:9090/

request_count_total

4.该指标可以自定义画图 grafana ，和 PQL 查询一样

# apps请求总数
request_count_total

# 每分钟请求数量曲线QPS
increase(request_count_total{job="wzy python 自定义exporter"}[1m])

#每分钟请求量变化率曲线 
irate(request_count_total{job="wzy python 自定义exporter"}[1m])
	
# 每分钟请求处理平均耗时
request_processing_seconds_sum{job="wzy python 自定义exporter"} / request_processing_seconds_count{job=""}

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/2316497.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

C++相关基础概念之入门讲解（上）

C++相关基础概念之入门讲解（上）

1. 命名空间 C中的命名空间&#xff08;namespace&#xff09;是用来避免命名冲突问题的一种机制。通过将类、函数、变量等封装在命名空间中&#xff0c;可以避免不同部分的代码中出现相同名称的冲突。在C中&#xff0c;可以使用namespace关键字来定义命名空间。 然后我们在调…
阅读更多...
【大模型】Transformer、GPT1、GPT2、GPT3、BERT 的论文解析

【大模型】Transformer、GPT1、GPT2、GPT3、BERT 的论文解析

前言 在自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;和深度学习的快速发展中&#xff0c;Transformer模型和 GPT系列模型扮演了至关重要的角色。本篇博客旨在对这些开创性的论文进行介绍&#xff0c;涵盖它们的提出时间、网络结构等关键信息&#xff0c;能够快速的理解这些模型的设…
阅读更多...
【Java 优选算法】分治-归并排序

【Java 优选算法】分治-归并排序

欢迎关注个人主页&#xff1a;逸狼 创造不易&#xff0c;可以点点赞吗~ 如有错误&#xff0c;欢迎指出~ 数组分块如二叉树的前序遍历, 而归并排序就如二叉树的后序遍历 912. 排序数组 解法 使用归并算法 根据中间点划分区间, mid (right left ) / 2将左右区间排序合并两个有…
阅读更多...
三格电子Modbus TCP转CANOpen网关相关问答

三格电子Modbus TCP转CANOpen网关相关问答

型号&#xff1a;SG-TCP-COE-210 Q1: Modbus TCP转CANOpen网关的主要功能是什么&#xff1f; A1: 该网关的核心功能是实现 Modbus TCP协议与CANOpen协议之间的双向数据转换&#xff0c;使支持Modbus TCP的工业设备&#xff08;如PLC、HMI&#xff09;能够与基于CANOpen协议的设…
阅读更多...
Flutter FloatingActionButton 从核心用法到高级定制

Flutter FloatingActionButton 从核心用法到高级定制

目录 1. 引言 2. FloatingActionButton 的基本用法 3. 主要属性 4. 进阶定制技巧 4.1 扩展型 FAB 4.2 动态变形动画 4.3 多个 FAB 协同 5. 主题与动效集成 5.1 全局主题配置 5.2 平台适配方案 5.3 高级动画控制器 6. 最佳实践 6.1 布局规范 6.2 性能优化 6.3 无…
阅读更多...
【恒流源cc与恒压源cv典型电路解析】

【恒流源cc与恒压源cv典型电路解析】

在电子电路设计中&#xff0c;恒流源和恒压源是两种至关重要的电源类型&#xff0c;它们分别能为负载提供稳定的电流和电压。以下将详细解析这两种电源的典型电路。 ## 一、恒压源 ### &#xff08;一&#xff09;采用线性稳压器的恒压源电路 1. **电路组成** - 以常见的 78…
阅读更多...
Anaconda conda常用命令：从入门到精通

Anaconda conda常用命令：从入门到精通

1 创建虚拟环境 conda create -n env_name python3.8 2 创建虚拟环境的同时安装必要的包 conda create -n env_name numpy matplotlib python3.8 3 查看有哪些虚拟环境 以下三条命令都可以。注意最后一个是”--”&#xff0c;而不是“-”. conda env list conda info -e c…
阅读更多...
Topo2Seq：突破DETR局限，车道拓扑推理新高度

Topo2Seq：突破DETR局限，车道拓扑推理新高度

本篇针对先前DETR类框架远距离感知较弱且车道端点不对齐问题&#xff0c;提出了一种通过拓扑序列学习来增强拓扑推理的新方法Topo2Seq。在OpenLane-V2数据集上的实验结果表明&#xff0c;Topo2Seq在拓扑推理方面实现了最先进的性能。 ©️【深蓝AI】编译 论文标题&#xf…
阅读更多...
程序地址空间：深度解析其结构，原理与在计算机系统中的应用价值

程序地址空间：深度解析其结构，原理与在计算机系统中的应用价值

目录 1. 程序地址空间回顾 1.1 虚拟地址 2.进程地址空间 分页&虚拟地址空间 引入新概念 解释上述关于同样的地址不同的变量值问题 回答一个历史遗留问题 ​编辑 3.虚拟内存管理 虚拟内存是什么 虚拟地址空间区域划分 为什么要有虚拟地址空间 1. 程序地址空间回…
阅读更多...
火语言RPA--列表项内容设置

火语言RPA--列表项内容设置

【组件功能】&#xff1a;设置列表项内容 配置预览 配置说明 索引项位置支持T或# 列表对象待修改内容的索引位置。 内容值 支持T或# 默认FLOW输入项 修改的内容值。 示例 对象修改 描述 列表对象索引为0的数据修改为A字符串&#xff0c;并打印修改结果。 配置 输出结…
阅读更多...
1.Qt SDK 的下载和安装

1.Qt SDK 的下载和安装

1Qt 下载官⽹&#xff1a; http://download.qt.io/archive/qt/ 2版本自行选择 3下载对应版本的.exe文件 4下载包下载完成 5双击.exe文件&#xff0c;默认下一步&#xff0c;要注册一个qt的账户 6记住程序安装的位置&#xff0c;后面要配置环境变量 7勾3个&#xff08;组件自行…
阅读更多...
嵌入式系统中的Board Support Package (BSP)详解：以Xilinx Zynq为例

嵌入式系统中的Board Support Package (BSP)详解：以Xilinx Zynq为例

嵌入式系统中的Board Support Package (BSP)详解&#xff1a;以Xilinx Zynq为例 引言 在嵌入式系统开发中&#xff0c;硬件与软件的无缝集成至关重要。Board Support Package (BSP) 作为连接硬件和操作系统的桥梁&#xff0c;在这一过程中扮演着核心角色。本文将深入探讨BSP的…
阅读更多...
Vue 生命周期详解：从创建到销毁的全过程

Vue 生命周期详解：从创建到销毁的全过程

Vue.js 是一个流行的前端框架&#xff0c;它通过组件化的方式帮助开发者构建用户界面。在 Vue 中&#xff0c;每个组件实例都有其生命周期&#xff0c;从创建、挂载、更新到销毁&#xff0c;Vue 提供了一系列的生命周期钩子函数&#xff0c;允许我们在组件的不同阶段执行自定义…
阅读更多...
计算机基础：二进制基础12，十进制数转换为十六进制

计算机基础：二进制基础12，十进制数转换为十六进制

专栏导航 本节文章分别属于《Win32 学习笔记》和《MFC 学习笔记》两个专栏&#xff0c;故划分为两个专栏导航。读者可以自行选择前往哪个专栏。 &#xff08;一&#xff09;WIn32 专栏导航 上一篇&#xff1a;计算机基础&#xff1a;二进制基础11&#xff0c;十六进制的位基…
阅读更多...
SpringCloud系列教程（十四）：Sentinel持久化

SpringCloud系列教程（十四）：Sentinel持久化

Sentinel之前已经搭建和应用成功了&#xff0c;但是它有一个很大的缺点就是官方没有提供持久化的方案&#xff0c;从项目源码上看感觉这款工具也没有完成的太好&#xff0c;所以需要我们去对它进行二次开发。要补充的功能大概如下&#xff1a; 1、将Sentinel接入nacos中&#…
阅读更多...
Slider,InputField,Scroll View,Scrollbar及Layout组件

Slider,InputField,Scroll View,Scrollbar及Layout组件

Slider组件 Fill Rect:填充滑动条选中区域的背景图部分 Handle Rect:滑动条的球 Direction:滑动条的滑动方向 Min Value:起始位置的数值&#xff08;浮点数&#xff09; Max Value:结束位置的数值&#xff08;浮点数&#xff09; Whole Numbers:必须为整数&#xff08;布尔…
阅读更多...
ollama注册自定义模型（GGUF格式）

ollama注册自定义模型（GGUF格式）

文章目录 ollama注册自定义模型&#xff08;GGUF格式&#xff09;下载模型注册模型(GGUF格式) ollama注册自定义模型&#xff08;GGUF格式&#xff09; 需要全程开启ollama nohup ollama serve > ollama.log 2>&1 &需要注意&#xff0c;尽管手动下载的GGUF格式模…
阅读更多...
HarmonyOS NEXT 声明式UI语法学习笔记-创建自定义组件

HarmonyOS NEXT 声明式UI语法学习笔记-创建自定义组件

基础语法概述 ArkTS的基本组成 装饰器&#xff1a;用于装饰类、结构、方法以及变量&#xff0c;并赋予其特殊含义。如上图都是装饰器&#xff0c;Component表示自定义组件&#xff0c;Entry表示表示自定义组件的入口组件&#xff0c;State表示组件中的状态变量&#xff0c;当状…
阅读更多...
97.HarmonyOS NEXT跑马灯组件教程：基础概念与架构设计

97.HarmonyOS NEXT跑马灯组件教程：基础概念与架构设计

温馨提示&#xff1a;本篇博客的详细代码已发布到 git : https://gitcode.com/nutpi/HarmonyosNext 可以下载运行哦&#xff01; HarmonyOS NEXT跑马灯组件教程&#xff1a;基础概念与架构设计 1. 跑马灯组件概述 跑马灯&#xff08;Marquee&#xff09;是一种常见的UI组件&a…
阅读更多...
81.HarmonyOS NEXT 状态管理与响应式编程：@Observed深度解析

81.HarmonyOS NEXT 状态管理与响应式编程：@Observed深度解析

温馨提示&#xff1a;本篇博客的详细代码已发布到 git : https://gitcode.com/nutpi/HarmonyosNext 可以下载运行哦&#xff01; HarmonyOS NEXT 状态管理与响应式编程&#xff1a;Observed深度解析 文章目录 HarmonyOS NEXT 状态管理与响应式编程&#xff1a;Observed深度解析…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023