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跨语言AI服务指标收集实战

news 2025/8/4 18:19:02

基于Spring框架和Linux Shell的实用实例

以下是基于Spring框架和Linux Shell的实用实例，涵盖开发、部署、运维等场景：

环境检查与依赖管理

`shell

检查Java和Spring Boot版本

java -version spring version

列出项目Maven依赖

mvn dependency:tree > dependencies.txt

检查Spring应用运行端口

netstat -tulnp | grep java `

项目构建与打包

`shell

使用Maven清理并打包Spring Boot项目

mvn clean package

构建Docker镜像（需Dockerfile）

docker build -t spring-app .

Gradle构建Spring项目

gradle build `

应用部署与启动

`shell

后台启动Spring Boot Jar

nohup java -jar app.jar > app.log 2>&1 &

带特定Profile启动

java -jar app.jar --spring.profiles.active=prod

Kubernetes部署Spring应用

kubectl apply -f spring-deployment.yaml `

日志监控

`shell

实时查看Spring Boot日志

tail -f /var/log/spring-app.log

按错误级别过滤日志

grep "ERROR" application.log

日志文件按日期分割

logrotate -f /etc/logrotate.d/spring-app `

数据库操作

`shell

导出Spring应用使用的MySQL数据

mysqldump -u user -p dbname > spring_db_backup.sql

使用Flyway迁移数据库

mvn flyway:migrate

检查Redis连接（Spring Data Redis）

redis-cli ping `

性能监控

`shell

查看Spring应用进程资源占用

top -p $(pgrep -f app.jar)

生成线程转储

jstack -l $(pgrep -f app.jar) > thread_dump.txt

监控HTTP请求响应时间

watch -n 1 "curl -o /dev/null -s -w '%{time_total}s\n' http://localhost:8080/actuator/health" `

配置管理

`shell

热更新Spring配置（需Actuator）

curl -X POST http://localhost:8080/actuator/refresh

加密配置中的敏感信息

java -cp jasypt-1.9.3.jar org.jasypt.intf.cli.JasyptPBEStringEncryptionCLI input="secret" password=mykey algorithm=PBEWithMD5AndDES

检查生效的配置项

curl http://localhost:8080/actuator/configprops | jq `

测试验证

`shell

运行Spring单元测试

mvn test

发送测试HTTP请求

curl -X GET "http://localhost:8080/api/users" -H "Authorization: Bearer token"

压力测试Spring端点

ab -n 1000 -c 10 http://localhost:8080/api/resource `

安全相关

`shell

生成SSL证书（Spring HTTPS）

keytool -genkey -alias tomcat -keyalg RSA -keystore keystore.p12 -validity 3650

检查暴露的Actuator端点

curl -s http://localhost:8080/actuator | jq '_links'

验证CSRF保护

curl -X POST -H "X-XSRF-TOKEN: value" http://localhost:8080/api `

维护与排错

`shell

优雅关闭Spring应用

kill -15 $(pgrep -f app.jar)

检查Bean加载情况

curl http://localhost:8080/actuator/beans | jq

分析堆内存

jmap -heap $(pgrep -f app.jar) `

这些示例覆盖了Spring应用生命周期中的常见操作，可根据实际需求组合使用或调整参数。注意部分命令需要根据具体环境修改路径、端口等参数。

基于Spring框架监控AI/人工智能系统的实用

以下是基于Spring框架监控AI/人工智能系统的实用场景和代码示例，涵盖性能、日志、健康检查、分布式追踪等多个维度：

监控AI模型性能指标

使用Spring Boot Actuator暴露模型推理延迟和吞吐量：

@RestController
public class ModelMonitorController {@Autowiredprivate MeterRegistry meterRegistry;@PostMapping("/predict")public Prediction predict(@RequestBody InputData data) {Timer.Sample sample = Timer.start(meterRegistry);Prediction result = aiModel.predict(data);sample.stop(meterRegistry.timer("model.latency", "model", "nlp"));return result;}
}

Prometheus配置采集自定义指标：

# application.yml
management:endpoints:web:exposure:include: health,prometheus,metricsmetrics:export:prometheus:enabled: true

分布式追踪AI流水线

集成Sleuth+Zipkin追踪跨服务AI调用：

@FeignClient(name = "cv-service")
public interface CVModelClient {@PostMapping("/detect")@SleuthSpanDetectionResult detect(@RequestBody ImageInput input);
}

日志中自动注入TraceID：

2023-07-20 14:00:00 [INFO ] [cv-service,5c8526df3f47e214,5c8526df3f47e214] Model inference completed in 45ms

模型健康检查端点

自定义健康检查指示器：

@Component
public class ModelHealthIndicator implements HealthIndicator {@Overridepublic Health health() {boolean isHealthy = checkModelStatus();return isHealthy ? Health.up().withDetail("version", "2.1.0").build() :Health.down().withDetail("error", "GPU memory overflow").build();}
}