godaddy/terminus 健康检查

本文介绍如何在NodeJS的Express框架下实现微服务的健康检查接口和优雅关机,通过使用Terminus库简化操作,确保服务的稳定性和可用性。

1. 前言

针对目前云平台方案,因为网络、主机状态等诸多因素,单台主机上的服务出现问题的几率大大增加。这就要求我们能够监控每台主机、每个微服务实例的健康状态。因此对于nodejs相关项目需要做相关的微服务健康检查接口。

在不改动原有express框架的基础上,我在express官方网站上查找到相应的健康检查的样例,做成demo供大家参考。

(链接https://expressjs.com/en/advanced/healthcheck-graceful-shutdown.html)

2. 方案实现demo

我是以agent做的demo,以下是我修改的app.js代码:红色代码为我添加的的部分。为容器提供对应的健康检查端口。

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var express = require(‘express‘);

var path = require(‘path‘);

var favicon = require(‘serve-favicon‘);

var logger = require(‘morgan‘);

var cookieParser = require(‘cookie-parser‘);

var bodyParser = require(‘body-parser‘);

var session = require(‘express-session‘);

var RedisStore = require(‘connect-redis‘)(session);

var config = require(‘./config/config‘).getInstance().config;

var logg = config.logger;

var moment = require(‘moment‘);

var comm = require(‘./middlewares/comm‘);

var routes = require(‘./routes/index‘);

 var app = express();

app.set(‘env‘, config.debug ? ‘development‘ : ‘production‘);

app.set(‘port‘, process.env.PORT || config.port);

app.set(‘trust proxy‘, config.proxy); // 指定子网和 IP 地址

app.set(‘views‘, path.join(__dirname, ‘views‘));

app.set(‘view engine‘, ‘ejs‘);

app.use(favicon(path.join(__dirname, ‘public‘, ‘favicon.ico‘)));

app.use(logger(‘dev‘));

app.use(bodyParser.json());

app.use(bodyParser.urlencoded({extended: false}));

app.use(cookieParser());

app.use(express.static(path.join(__dirname, ‘public‘)));

//session redis存储

const store = new RedisStore({

    host: config.redis.host,

    port: config.redis.port,

    pass: config.redis.passwd,

});

//设置session

app.use(session({

    store: store,

    name: ‘ghjhgz‘,

    secret: ‘dfgdfgfdgdfgdfgderte435sd‘,

    resave: true,

    rolling: true,

    saveUninitialized: false,

    cookie: {domain: config.domain}

}));

// 添加模板必需的变量

app.use(function (req, res, next) {

    res.locals.user = ‘‘;   

    next();

});

routes(app);

// error handler

app.use(function (err, req, res, next) {

    // set locals, only providing error in development

    logg.error(err);

    res.locals.message = err.message;

    res.locals.error = req.app.get(‘env‘) === ‘development‘ ? err : {};

    // render the error page

    res.status(err.status || 500);

    if(config.debug){

        res.render(‘error‘);

    }else{

        res.render(‘404‘);

    } 

});

 

/* istanbul ignore next */

if (!module.parent) {

    app.listen(config.port, function () {

        console.log(‘listening on port: ‘ + config.port);

    });

}

 module.exports = app;

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 1 const http = require(‘http‘);
 2 
 3  const terminus = require(‘@godaddy/terminus‘);
 4 
 5  const server = http.createServer(app);
 6 
 7  function onSignal() {
 8 
 9   console.log(‘server is starting cleanup‘);
10 
11   // start cleanup of resource, like databases or file descriptors
12 
13 } 
14 
15 async function onHealthCheck() {
16 
17   // checks if the system is healthy, like the db connection is live
18 
19   // resolves, if health, rejects if not
20 
21   console.log(‘HealthCheck is starting‘);
22 
23 }
24 terminus(server, {
25 
26   signal: ‘SIGINT‘,
27 
28    healthChecks: {
29 
30     ‘/healthcheck‘: onHealthCheck,
31 
32   },
33 
34   onSignal
35 
36 }); 
37 
38 server.listen(3000);

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 目前,只需要修改一下app.js,onHealthCheck函数接口为健康检查接口,后续可以提供检查对应的系统健康,比如数据库或者redis链接状态等。

 2.1 依赖库terminus

npm i @godaddy/terminus –save 安装依赖

Terminus是一个开放源代码项目,它将健康检查和正常关闭添加到您的应用程序中,从而无需编写样板代码。您只需提供用于正常关闭的清理逻辑和用于运行状况检查的运行状况检查逻辑,而终点则处理其余部分。

2.2 有限的Windows支持

由于固有的平台限制,terminus对Windows的支持有限。你可以期望SIGINT工作,以及在SIGBREAK某种程度上SIGHUP。但是,SIGTERM在Windows上永远不会工作,因为在任务管理器中查杀进程是无条件的,也就是说,应用程序无法检测或阻止进程。

2.3 Terminus源码GitHub地址

https://github.com/godaddy/terminus

3. Kubernetes对应的接口

使用livenessProbe探针对开放的端口进行检测。

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livenessProbe:
          httpGet:
            path: /healthcheck      #对应应用的健康路径
            port: 3000                   #统一的健康检查端口,在云平台内部不会出现端口冲突
          initialDelaySeconds: 15
          periodSeconds: 5      
          timeoutSeconds: 1

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内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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