springboot实战原理分析笔记（十六）- springboot 监控与度量

最新推荐文章于 2025-03-06 21:14:01 发布
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分类专栏： springboot实战原理分析笔记
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/fsdf8sad7/article/details/96000330
本文介绍如何通过引入spring-boot-starter-actuator依赖来监控SpringBoot应用的状态和性能。内容涵盖健康检查、自定义健康状态监测、度量指标收集等，并提供了多种访问端点以获取应用程序的详细信息。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

springboot 监控与度量 （引入spring-boot-starter-actuator依赖）
1.可以通过访问下面的url获取springboot 运行的信息
/heapdump
/beans
/dump
/trace
/info
/autoconfig
/metrics/{name:.}
/metrics
/mappings
/health
/env/{name:.}
/env
/configprops

2.自定义健康状态监测,通过实现HealthIndicator接口， 使用Health类静态方法down up 等。

3.度量
CounterService 用来计数的服务，可以直接使用 @Autowire
GaugeService 用来记录某个值，可以直接使用

Metric不仅可以输出到页面，还可以输出到jmx,redis等地方
通过向spring容器中装配一个MetricWriter，以实现定向输出

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Claude 3正式发布，超越GPT-4，一口气读15万单词，OpenAI最强的大对手！
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总体来说,ChatGPT的每日使用次数限制一直在逐步放宽,以适应更高的用户需求,但具体数字会有变动。Anthropic希望我能成为一个可信赖的助手,所以会继续完善我的能力,而不是通过人为限制来控制交互次数。我目前没有使用次数的限制,可以持续回答用户的问题。相比一些对话AI系统可能有使用次数或频率的限制,我的目标是尽可能提供持续、稳定的服务。客观比较需看长期表现,我会继续努力,提升对话质量,争取成为用户的好助手。对话的长度也会影响使用次数,一次长对话可能会消耗更多的使用 quota。
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大家好，我是淘小白~先把实用干货放在最前面！api模型价格说明图片。
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渠道月费/成本适合场景易用性10 美元中等使用频率，需 IDE 集成高按 token 计费重度用户，需自定义环境中等按 token 计费有 AWS 生态的企业用户中等按 token 计费高频批处理需求，熟悉 Google Cloud 用户中等Anthropic Web 免费层免费（有限）轻度使用，试用阶段高20 美元中等需求，需项目管理高编码专用工具：Claude Code。
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Sonnet 在 SWE-bench Verified 上的得分高于所有可用模型，包括像 OpenAI o1-preview 这样的推理模型和专门的代理系统。在保持与前代相同成本和速度的同时，其性能达到了前代最强模型Claude 3 Opus的水平，甚至在多项测试中超越了GPT-4o-mini。Haiku 现在在编码任务上超越了许多最先进的模型——包括原始的 Claude 3.5 Sonnet 和 GPT-4o——而成本与之前相同。总的来说，这次更新标志着AI技术的重大进步，尤其是在编码和计算机操作方面。
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claude和gpt
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03-13
### 比较Claude和GPT两个AI模型 #### 性能与规模 GPT-4被描述为一个拥有1.8万亿参数的专家混合（MoE）模型，这表明其在处理复杂任务时具有极高的灵活性和效率[^3]。相比之下，Claude由Anthropic公司开发，虽然具体参数量未完全公开，但它以其高效的推理能力和较低的成本著称[^4]。 #### 训练数据与能力范围 GPT系列模型通过大量互联网文本进行训练，能够广泛应用于多种自然语言处理任务，如对话生成、代码编写、翻译等[^1]。而Claude则特别强调安全性与可控性，在敏感话题处理上表现更为谨慎，适合需要高度隐私保护的应用场景。 #### 用户体验与定制化服务 对于用户体验而言，两者都提供了强大的API接口支持开发者集成到各自的产品中去。不过,Claude更注重于提供简单易用且灵活调整参数选项给用户以便更好地适应特定需求；与此同时,GPT也不断优化其提示工程技术(prompt engineering)，使得即使是非技术人员也能轻松利用这些先进功能来完成工作目标[^2]。 ```python import openai from anthropic import Anthropic, HUMAN_PROMPT, AI_PROMPT # Example of using GPT API openai.api_key = &#39;your_openai_api_key&#39; response_gpt = openai.Completion.create(engine="text-davinci-003", prompt="Tell me a joke.", max_tokens=50) print(response_gpt.choices[0].text.strip()) # Example of using Claude API anthropic = Anthropic(api_key=&#39;your_claude_api_key&#39;) completion_claude = anthropic.completions.create( model="claude-v1", max_tokens_to_sample=30, temperature=0.7, prompt=f"{HUMAN_PROMPT} Tell me an interesting fact.{AI_PROMPT}", ) print(completion_claude.completion.strip()) ``` #### 成本效益分析 当考虑成本因素时，Claude通常被认为是一个更具性价比的选择，因为它能够在保持高性能的同时减少计算资源消耗从而降低运营费用。然而，如果项目预算充足并且追求极致效果的话，则可能倾向于选用具备更大规模参数以及更强泛化能力的GPT版本。
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