30分钟搭建智能网络监控看板：从超时告警到自愈

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   构建网络健康监控原型系统。功能需求：1.实时检测多个服务的TCP连接状态 2.可视化响应时间热力图 3.智能阈值告警（企业微信/邮件）4.自动触发预定义修复脚本。技术栈：Spring Boot+WebSocket+Vue3，包含Prometheus监控集成，使用AI模型预测潜在超时风险。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近在维护公司内部系统时，经常遇到java.net.ConnectException: Connection timed out这类网络连接超时问题。传统的人工排查方式效率太低，于是我用InsCode(快马)平台快速搭建了一个网络监控原型系统，从开发到上线只用了半小时。下面分享具体实现思路和关键步骤。

一、整体架构设计

这个监控系统需要实现四个核心功能：

1. 实时检测TCP连接状态：通过定时轮询关键服务的端口，记录连接成功/超时情况
2. 可视化看板：用热力图展示各节点响应时间，红色区域代表超时风险
3. 智能告警：当连续超时达到阈值时，自动发送企业微信/邮件通知
4. 自愈机制：触发预置的脚本尝试自动修复（如重启服务、切换备用节点）

技术栈选择Spring Boot作为后端，Vue3构建前端看板，WebSocket实现实时数据推送，Prometheus采集监控指标。

二、关键实现步骤

1. 建立检测服务
2. 在后端创建定时任务，使用Java的Socket类测试目标IP:Port的连接状态
3. 记录每次检测的耗时和结果，异常时捕获ConnectException记录超时详情

4. 将数据存储到InfluxDB时间序列数据库，方便生成历史趋势图

5. 搭建可视化看板

6. 前端使用ECharts绘制热力图，X轴为检测时间点，Y轴为服务节点
7. 颜色梯度表示响应时间（绿色<100ms，黄色100-500ms，红色>500ms或超时）

8. 通过WebSocket接收后端推送的实时检测结果，动态更新视图

9. 告警与自愈联动

10. 在Prometheus中配置告警规则，例如：连续3次检测超时即触发警报
11. 调用企业微信机器人API发送Markdown格式告警，包含服务名、超时时间和影响范围

12. 对接Ansible执行预定义的修复脚本，比如重启Nginx或切换CDN节点

13. 风险预测功能

14. 利用历史监控数据训练简单的时间序列预测模型
15. 当预测到未来可能出现超时时，提前在看板上显示预警标识
16. 支持手动触发压力测试模拟高并发场景

三、开发中的实用技巧

• 快速调试：用Postman模拟不同响应时间的测试用例，验证告警阈值是否合理
• 降级处理：当检测服务本身出现异常时，自动切换为ping命令基础检测模式
• 性能优化：对高频检测的目标采用抽样策略，避免产生过多监控数据
• 权限控制：通过JWT令牌限制修复脚本的执行权限，防止误操作

四、在InsCode上的实践体验

整个开发过程最惊艳的是用InsCode(快马)平台的一键部署功能。写完核心代码后：

1. 直接点击部署按钮，自动完成Spring Boot和Vue项目的打包发布
2. 不需要自己配置Nginx反向代理，系统自动生成访问URL
3. 内置的Prometheus和Grafana服务开箱即用，省去安装过程

现在运维同事通过这个看板，能实时掌握所有服务的网络状态。当出现Connection timed out时，系统不仅第一时间告警，还自动尝试了3种修复方案，成功率达到70%以上。后续准备加入AI故障诊断模块，让系统能推荐更精准的修复策略。

对于想快速验证想法的开发者，强烈推荐试试这个平台。我的感受是：从代码编写到服务上线，中间所有复杂环节都被极大简化，真正做到了『所想即所得』。

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
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   构建网络健康监控原型系统。功能需求：1.实时检测多个服务的TCP连接状态 2.可视化响应时间热力图 3.智能阈值告警（企业微信/邮件）4.自动触发预定义修复脚本。技术栈：Spring Boot+WebSocket+Vue3，包含Prometheus监控集成，使用AI模型预测潜在超时风险。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果