查看监控所有接口(controller)访问指标(总的调用次数、最小用时、最大用时、平均用时)

本文介绍了一种名为controllerProfiler的Spring Boot性能分析工具,通过在项目中集成此工具,开发者可以详细监控和分析控制器及其方法的性能指标。该工具提供了一个可视化的网页界面,展示项目中所有控制器的调用情况,帮助定位性能瓶颈。

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成功运行效果图:

浏览器打开http://localhost:8139/profiler.html  可以查看到你项目下所有的controller

 

点击任意一个controller将会跳转到该controller下的所有方法的访问详细信息:

 

使用方式:

1、下载源码地址:https://github.com/chayedan008/controllerProfiler

ezprofiler-spring-boot-starter为源码项目,ezprofiler-client为使用例子。

2、使用maven编译源码项目maven clean install

3、在需要统计接口的项目的pom.xml添加

<dependency>
  <groupId>com.github.xjs</groupId>
  <artifactId>ezprofiler-spring-boot-starter</artifactId>
  <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
</dependency>

4、新建一个类添加配置

@EnableProfiler
@Configuration
public class EzProfilerConfigure {
}

启动自己的项目浏览器输入http://localhost:8139/profiler.html 就ok 了!

 
<think>好的,我现在需要帮用户解决三个与缓存操作相关的函数实现的问题。用户提到了三个需求:查询本地缓存数据的方法、创建更新缓存的API端点,以及设定定时任务自动刷新缓存。用户希望用Java或Python实现,所以我需要分别考虑这两种语言的实现方式。 首先,第一个功能是查询仅限于本地缓存的数据。对于Java来说,常见的本地缓存可以用HashMap或者Guava Cache。如果用户需要线程安全,可能更倾向于使用ConcurrentHashMap或者Guava Cache,因为它们提供了更好的并发控制。而Python的话,可以使用内置的字典或者第三方库如cachetools。这里可能需要考虑是否需要过期时间,如果只是简单的查询,可能用字典就行,但如果有更复杂的需求,比如LRU策略,cachetools会更合适。 接下来是创建更新/刷新缓存的API端点。在Java中,通常会用Spring Boot来构建RESTful API,所以需要创建一个Controller,定义一个PUT或POST的端点,接受请求并调用缓存刷新的方法。Python的话,可以用Flask或FastAPI框架,设置一个路由,处理POST请求,触发缓存更新。这里需要注意的是,刷新缓存可能需要调用外部数据源,所以得确保这部分逻辑正确,并且处理好异常情况,避免API端点因为错误而崩溃。 第三个功能是定时任务自动刷新缓存。Java中可以用Spring的@Scheduled注解,配合@EnableScheduling来启动定时任务。而Python则可以使用APScheduler库或者Celery来定时执行缓存刷新。需要确定定时任务的频率,比如每隔多少分钟执行一次,还要确保任务不会重叠执行,或者在任务执行期间处理好并发问题。 现在需要考虑用户可能的隐含需求。比如,缓存的数据结构是否需要线程安全,尤其是在高并发环境下。另外,缓存刷新时是否会导致服务不可用,是否需要加锁或者使用原子操作。还有错误处理,比如当数据源不可用时,是否重试或者记录日志。此外,用户可能关心性能,比如定时任务的频率设置是否合理,避免过于频繁导致资源浪费,或者间隔太长导致数据过期。 接下来,参考提供的引用。引用[1]提到使用安全沙箱环境执行Python代码,这可能与缓存操作无关,但引用[2]提到了Redis和Lua脚本,但用户明确要求仅限于本地缓存,所以可能不需要涉及Redis。引用[3]和[4]涉及Java异常和弱引用,可能在Java实现缓存时需要考虑内存管理和异常处理,比如使用WeakReference来防止内存泄漏,但本地缓存通常用强引用,除非特别需要。不过用户的问题没有提到弱引用,所以可能不需要。 对于查询本地缓存的方法,Java示例可以使用ConcurrentHashMap,并封装一个get方法。Python则用字典,但需要注意线程安全,如果是在多线程环境下,可能需要加锁或者使用线程安全的字典结构。不过Python的GIL可能让这个问题不那么严重,但最好还是用线程安全的缓存库。 创建API端点的话,Java的Spring Boot和Python的Flask都是常见选择。需要确保端点能够接收请求,并触发缓存刷新逻辑。可能需要权限验证,但用户的问题中没有提到,所以暂时忽略。 定时任务部分,Java的@Scheduled很方便,Python的APScheduler也很容易集成。需要确保任务能够正确执行,并且处理可能的异常,比如网络请求失败时的重试机制。 总结下来,我需要为每个功能分别给出Java和Python的实现示例,并确保代码正确,同时解释关键点。还需要注意用户提到的LaTeX格式要求,比如行内公式用$...$,但这里可能不太需要数学公式,除非涉及到算法的时间复杂度分析,比如提到缓存查询的时间复杂度是O(1),可以用$O(1)$表示。 最后,生成相关问题,可能涉及缓存策略的选择、性能优化、异常处理等,需要结合用户的问题和提供的引用内容。</think>### 分步实现缓存操作函数 #### 一、查询仅限于本地缓存的数据的方法 **实现目标**:提供一个方法,仅从本地缓存中读取数据,不触发远程缓存或数据库查询。 ##### Java实现(使用ConcurrentHashMap) ```java import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap; public class LocalCache { private static final ConcurrentHashMap<String, Object> cache = new ConcurrentHashMap<>(); // 查询本地缓存 public static Object getFromLocalCache(String key) { return cache.get(key); } // 初始化示例数据 static { cache.put("config1", "value1"); cache.put("config2", 100); } } ``` **关键点**: - 使用线程安全的$ConcurrentHashMap$避免并发问题[^3] - 时间复杂度为$O(1)$ ##### Python实现(使用字典) ```python from threading import RLock class LocalCache: _instance = None _lock = RLock() def __new__(cls): with cls._lock: if not cls._instance: cls._instance = super().__new__(cls) cls._cache = {"config1": "value1", "config2": 100} return cls._instance @classmethod def get_from_local(cls, key): return cls._cache.get(key) ``` **关键点**: - 使用双重检查锁保证线程安全 - 通过$__new__$方法实现单例模式 --- #### 二、创建用于更新/刷新缓存的API端点 **实现目标**:提供HTTP接口触发缓存更新操作,支持手动刷新。 ##### Java实现(Spring Boot) ```java @RestController @RequestMapping("/api/cache") public class CacheController { @PostMapping("/refresh") public ResponseEntity<String> refreshCache() { try { // 调用缓存刷新逻辑 CacheManager.refreshAll(); return ResponseEntity.ok("缓存刷新成功"); } catch (Exception e) { return ResponseEntity.status(500).body("刷新失败:" + e.getMessage()); } } } ``` ##### Python实现(Flask) ```python from flask import Flask, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/api/cache/refresh', methods=['POST']) def refresh_cache(): try: # 调用缓存刷新逻辑 CacheManager.refresh_all() return jsonify({"status": "success"}), 200 except Exception as e: return jsonify({"error": str(e)}), 500 ``` **技术要点**: - 使用HTTP POST方法保证操作安全性 - 返回标准HTTP状态码和JSON响应[^2] --- #### 三、设定定时任务自动刷新缓存 **实现目标**:定期执行缓存刷新操作,保持数据最新。 ##### Java实现(Spring Scheduler) ```java import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled; public class CacheScheduler { @Scheduled(fixedRate = 3600000) // 每小时执行 public void autoRefreshCache() { CacheManager.refreshAll(); } } ``` **启动类配置**: ```java @SpringBootApplication @EnableScheduling public class Application { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(Application.class, args); } } ``` ##### Python实现(APScheduler) ```python from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler def start_scheduler(): scheduler = BackgroundScheduler() scheduler.add_job( func=CacheManager.refresh_all, trigger='interval', minutes=60 ) scheduler.start() ``` **技术要点**: - 使用后台线程避免阻塞主程序 - 配置时间间隔需根据业务需求调整[^4] --- ### 性能优化建议 1. **缓存穿透防护**:对空值进行缓存(设置较短过期时间) 2. **内存管理**:使用$WeakReference$实现缓存对象的自动回收 3. **批量加载**:采用$bulk load$方式减少数据库压力
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