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

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。

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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

### 比较ClaudeGPT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 = 'your_openai_api_key' 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='your_claude_api_key') 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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