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CN113760658A - 一种监控方法、装置及设备 - Google Patents

一种监控方法、装置及设备 Download PDF

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CN113760658A
CN113760658A CN202111027223.3A CN202111027223A CN113760658A CN 113760658 A CN113760658 A CN 113760658A CN 202111027223 A CN202111027223 A CN 202111027223A CN 113760658 A CN113760658 A CN 113760658A
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CN
China
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Pending
Application number
CN202111027223.3A
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English (en)
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王越
姚远
刘岩
许建桐
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shandong Paimeng Network Technology Co ltd
Original Assignee
Shandong Paimeng Network Technology Co ltd
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Publication date
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Abstract

本说明书实施例公开了一种监控方法、装置以及设备。所述方法包括：获取客户端的请求信息，所述请求信息为http请求；基于所述请求信息，获得日志文件，所述日志文件包括：所述请求信息的请求耗时，和/或CPU的使用情况，和/或执行所述请求信息时的异常信息；解析所述日志文件，将解析的日志文件，存入数据库中；通过服务接口，访问所述数据库，获得性能监控数据。采用本说明书实施例提供的监控方法，能够实现服务端的全面监控，实现服务端问题快速定位，提高解决服务问题的效率。

Description

一种监控方法、装置及设备
技术领域
本说明书涉及计算机技术领域，尤其涉及一种监控方法、装置及设备
背景技术
Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境。Node.js使用了一个事件驱动、非阻塞式I/O的模型，使其轻量又高效。随着互联网的高速发展，传输速度越来越快，接口的响应速度越来越重要，后端人员也越来越重视服务的性能问题。
目前，Node.js服务端的监控，往往使用pm2(Process Manager 2)或者egg等具有守护进程的服务和框架，只能进行子进程的监控，无法合并所有子进程的内存占用信息一并提交。而且服务端的问题有很多情况无法本地复现，无法监控程序处理速度以及程序导致的内存泄漏问题，因此，无法实现Node.js服务端的全面监控，出现大量无法监控到的功能。
基于此，需要一种新的监控方法，能够实现Node.js服务端的全面监控，实现服务端异常问题的快速定位。
发明内容
本说明书实施例提供一种监控方法、装置及设备，用于解决以下技术问题：现有的Node.js监控方法，只能进行子进程的监控，无法合并所有子进程的内存占用信息一并提交。而且服务端的问题有很多情况无法本地复现，无法监控程序处理速度以及程序导致的内存泄漏问题，因此，无法实现Node.js服务端的全面监控，出现大量无法监控到的功能。
为解决上述技术问题，本说明书实施例是这样实现的：
本说明书实施例提供的一种监控方法，应用于服务端，所述方法包括：
获取客户端的请求信息，所述请求信息为http请求；
基于所述请求信息，获得日志文件，所述日志文件包括：所述请求信息的请求耗时，和/或CPU的使用情况，和/或执行所述请求信息时的异常信息；
解析所述日志文件，将解析的日志文件，存入数据库中；
通过服务接口，访问所述数据库，获得性能监控数据。
进一步地，所述基于所述请求信息，获得日志文件，具体包括：
基于监控中间件，计算所述请求信息的请求耗时，获得日志文件。
进一步地，所述基于所述请求信息，获得日志文件，具体包括：
采用埋点的方式，获取执行所述请求信息时，所述CPU的使用情况，获得日志文件。
进一步地，所述采用埋点的方式，获取执行所述请求信息时，CPU的使用情况，获得日志文件，具体包括：
采用埋点的方式，获取执行所述请求信息时，所述CUP的使用率及内存使用率，获得日志文件。
进一步地，所述基于所述请求信息，获得日志文件，具体包括：
基于预先定义的全局异常监控中间件，获取执行所述请求信息时的异常信息；
将所述异常信息存储至日志文件。
进一步地，所述异常信息的内容包括：请求地址，请求参数，执行栈，异常类型中的至少一种。
进一步地，所述解析所述日志文件，将解析的日志文件，存入数据库中，具体包括：
定时解析所述日志文件，将解析的日志文件，存储至MySQL数据库中。
进一步地，所述方法进一步包括：
所述全局异常监控中间件监测到异常信息时，触发异常信息推送；
异常信息推送中间件，通过消息或邮件的方式，采用预设格式，以毫秒级将所述异常信息推送至预设的电话号码或电子邮箱。
本说明书实施例提供的一种监控装置，应用于服务端，所述装置包括：
请求获取模块，获取客户端的请求信息，所述请求信息为http请求；
日志文件获取模块，基于所述请求信息，获得日志文件，所述日志文件包括：所述请求信息的请求耗时，和/或CPU的使用情况，和/或执行所述请求信息时的异常信息；
解析模块，解析所述日志文件，将解析的日志文件，存入数据库中；
监控模块，通过服务接口，访问所述数据库，获得性能监控数据。
进一步地，所述基于所述请求信息，获得日志文件，具体包括：
基于监控中间件，计算所述请求信息的请求耗时，获得日志文件。
进一步地，所述基于所述请求信息，获得日志文件，具体包括：
采用埋点的方式，获取执行所述请求信息时，CPU的使用情况，获得日志文件。
进一步地，所述采用埋点的方式，获取执行所述请求信息时，CPU的使用情况，获得日志文件，具体包括：
采用埋点的方式，获取执行所述请求信息时，所述CUP的使用率及内存使用率，获得日志文件。
进一步地，所述基于所述请求信息，获得日志文件，具体包括：
基于预先定义的全局异常监控中间件，获取执行所述请求信息时的异常信息；
将所述异常信息存储至日志文件。
进一步地，所述异常信息的内容包括：请求地址，请求参数，执行栈，异常类型中的至少一种。
进一步地，所述解析所述日志文件，将解析的日志文件，存入数据库中，具体包括：
定时解析所述日志文件，将解析的日志文件，存储至MySQL数据库中。
进一步地，所述装置进一步包括：
所述全局异常监控中间件监测到异常信息时，触发异常信息推送；
异常信息推送中间件，通过消息或邮件的方式，采用预设格式，以毫秒级将所述异常信息推送至预设的电话号码或电子邮箱。
本说明书实施例还提供一种电子设备，应用于服务端，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：
获取客户端的请求信息，所述请求信息为http请求；
基于所述请求信息，获得日志文件，所述日志文件包括：所述请求信息的请求耗时，和/或CPU的使用情况，和/或执行所述请求信息时的异常信息；
解析所述日志文件，将解析的日志文件，存入数据库中；
通过服务接口，访问所述数据库，获得性能监控数据。
进一步地，所述基于所述请求信息，获得日志文件，具体包括：
基于监控中间件，计算所述请求信息的请求耗时，获得日志文件。
进一步地，所述基于所述请求信息，获得日志文件，具体包括：
采用埋点的方式，获取执行所述请求信息时，所述CPU的使用情况，获得日志文件。
进一步地，所述采用埋点的方式，获取执行所述请求信息时，CPU的使用情况，获得日志文件，具体包括：
采用埋点的方式，获取执行所述请求信息时，所述CUP的使用率及内存使用率，获得日志文件。
进一步地，所述基于所述请求信息，获得日志文件，具体包括：
基于预先定义的全局异常监控中间件，获取执行所述请求信息时的异常信息；
将所述异常信息存储至日志文件。
进一步地，所述异常信息的内容包括：请求地址，请求参数，执行栈，异常类型中的至少一种。
进一步地，所述解析所述日志文件，将解析的日志文件，存入数据库中，具体包括：
定时解析所述日志文件，将解析的日志文件，存储至MySQL数据库中。
进一步地，所述方法进一步包括：
所述全局异常监控中间件监测到异常信息时，触发异常信息推送；
异常信息推送中间件，通过消息或邮件的方式，采用预设格式，以毫秒级将所述异常信息推送至预设的电话号码或电子邮箱。
本说明书实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：能够实现服务端的全面监控，实现服务端问题快速定位，提高解决服务问题的效率。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本说明书实施例提供的一种监控方法的示意图；
图2本说明书实施例提供的一种监控装置的示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
图1为本说明书实施例提供的一种监控方法的示意图，如图1所示，本说明书实施例提供的一种监控方法，应用于服务端，所述方法包括：
步骤S101：获取客户端的请求信息，所述请求信息为http请求。
在本说明书实施例中，客户端的请求信息为http请求，即从客户端到服务器端的请求消息。具体地，请求消息包括，消息首行中，对资源的请求方法、资源的标识符及使用的协议。
需要特别说明的是，本说明书中的服务端为Node.js。
步骤S103：基于所述请求信息，获得日志文件，所述日志文件包括：所述请求信息的请求耗时，和/或CPU的使用情况，和/或执行所述请求信息时的异常信息。
在本说明书的一个实施例中，所述基于所述请求信息，获得日志文件，具体包括：
基于监控中间件，计算所述请求信息的请求耗时，获得日志文件。
具体地，采用监控中间件，计算http请求信息的请求耗时；获得的请求耗时，作为日志文件。
在具体实施例中，可以根据请求耗时，作为性能监控的一个指标，若请求耗时超过预设时间，则认为请求异常。
在本说明书的一个实施例中，所述基于所述请求信息，获得日志文件，具体包括：
采用埋点的方式，获取执行所述请求信息时，所述CPU的使用情况，获得日志文件。
在本说明书实施例中，埋点的方式可以为代码埋点，或可视化埋点，埋点的具体方式并不构成对本申请的限定。
在本说明书的一个实施例中，所述采用埋点的方式，获取执行所述请求信息时，CPU的使用情况，获得日志文件，具体包括：
采用埋点的方式，获取执行所述请求信息时，所述CUP的使用率及内存使用率，获得日志文件。
采用埋点的方式，获取执行所述请求信息时，CPU的使用情况，进行数据统计，得到统计后的统计数据；随后，将统计数据进行分类处理，获得分类数据；将分类数据存入日志库中，作为日志文件进行存储。
在本说明书实施例中，所述基于所述请求信息，获得日志文件，具体包括：
基于预先定义的全局异常监控中间件，获取执行所述请求信息时的异常信息；
将所述异常信息存储至日志文件。
在具体实施例中，异常信息的监控包括：被拒绝的客户端数量，失败的键查找次数，主站之间的链路断开的时间中的至少一种。其中，被拒绝的客户端数量是指超过最大连接数后被拒绝的客户端数量；失败的键查找次数是指执行查询操作失败的次数；主站之间的链路断开的时间是指发生重新连接的时间。当存在被拒绝的客户端数量时，会发出警告提醒。当存在失败的键查找时，亦会发出警告提醒。当主站之间的链路断开的时间超过60s时，会发出警告提醒。
在本说明书实施例中，所述异常信息的内容包括：请求地址，请求参数，执行栈，异常类型中的至少一种。
采用预先定于的全局异常监控中间件，能够及时发现异常信息，并对异常信息进行定位。
在本说明书实施例中，所述方法进一步包括：
所述全局异常监控中间件监测到异常信息时，触发异常信息推送；
异常信息推送中间件，通过消息或邮件的方式，采用预设格式，以毫秒级将所述异常信息推送至预设的电话号码或电子邮箱。
在本说明书实施例中，预设格式包括异常信息的内容，时间等，预设格式的内容并不构成对本申请的限定。
步骤S105：解析所述日志文件，将解析的日志文件，存入数据库中。
在本说明书实施例中，所述解析所述日志文件，将解析的日志文件，存入数据库中，具体包括：
定时解析所述日志文件，将解析的日志文件，存储至MySQL数据库中。
步骤S107：通过服务接口，访问所述数据库，获得性能监控数据。
在本说明书实施例中，通过访问Node.js后台的服务接口，访问所述数据库，获得性能监控数据。
采用本说明书实施例提供的监控方法，能够实现服务端的全面监控，实现服务端问题快速定位，提高解决服务问题的效率。
上述内容详细说明了一种监控方法，与之相应的，本说明书还提供一种监控装置，如图2所示。图2本说明书实施例提供的一种监控装置的示意图，本说明书实施例提供的监控装置应用于服务端，所述装置包括：
请求获取模块201，获取客户端的请求信息，所述请求信息为http请求；
日志文件获取模块203，基于所述请求信息，获得日志文件，所述日志文件包括：所述请求信息的请求耗时，和/或CPU的使用情况，和/或执行所述请求信息时的异常信息；
解析模块205，解析所述日志文件，将解析的日志文件，存入数据库中；
监控模块207，通过服务接口，访问所述数据库，获得性能监控数据。
进一步地，所述基于所述请求信息，获得日志文件，具体包括：
基于监控中间件，计算所述请求信息的请求耗时，获得日志文件。
进一步地，所述基于所述请求信息，获得日志文件，具体包括：
采用埋点的方式，获取执行所述请求信息时，所述CPU的使用情况，获得日志文件。
进一步地，所述采用埋点的方式，获取执行所述请求信息时，CPU的使用情况，获得日志文件，具体包括：
采用埋点的方式，获取执行所述请求信息时，所述CUP的使用率及内存使用率，获得日志文件。
进一步地，所述基于所述请求信息，获得日志文件，具体包括：
基于预先定义的全局异常监控中间件，获取执行所述请求信息时的异常信息；
将所述异常信息存储至日志文件。
进一步地，所述异常信息的内容包括：请求地址，请求参数，执行栈，异常类型中的至少一种。
进一步地，所述解析所述日志文件，将解析的日志文件，存入数据库中，具体包括：
定时解析所述日志文件，将解析的日志文件，存储至MySQL数据库中。
进一步地，所述装置进一步包括：
所述全局异常监控中间件监测到异常信息时，触发异常信息推送；
异常信息推送中间件，通过消息或邮件的方式，采用预设格式，以毫秒级将所述异常信息推送至预设的电话号码或电子邮箱。
本说明书实施例还提供一种电子设备，应用于服务端，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：
获取客户端的请求信息，所述请求信息为http请求；
基于所述请求信息，获得日志文件，所述日志文件包括：所述请求信息的请求耗时，和/或CPU的使用情况，和/或执行所述请求信息时的异常信息；
解析所述日志文件，将解析的日志文件，存入数据库中；
通过服务接口，访问所述数据库，获得性能监控数据。
进一步地，所述基于所述请求信息，获得日志文件，具体包括：
基于监控中间件，计算所述请求信息的请求耗时，获得日志文件。
进一步地，所述基于所述请求信息，获得日志文件，具体包括：
采用埋点的方式，获取执行所述请求信息时，CPU的使用情况，获得日志文件。
进一步地，所述采用埋点的方式，获取执行所述请求信息时，CPU的使用情况，获得日志文件，具体包括：
采用埋点的方式，获取执行所述请求信息时，所述CUP的使用率及内存使用率，获得日志文件。
进一步地，所述基于所述请求信息，获得日志文件，具体包括：
基于预先定义的全局异常监控中间件，获取执行所述请求信息时的异常信息；
将所述异常信息存储至日志文件。
进一步地，所述异常信息的内容包括：请求地址，请求参数，执行栈，异常类型中的至少一种。
进一步地，所述解析所述日志文件，将解析的日志文件，存入数据库中，具体包括：
定时解析所述日志文件，将解析的日志文件，存储至MySQL数据库中。
进一步地，所述方法进一步包括：
所述全局异常监控中间件监测到异常信息时，触发异常信息推送；
异常信息推送中间件，通过消息或邮件的方式，采用预设格式，以毫秒级将所述异常信息推送至预设的电话号码或电子邮箱。
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置、电子设备、非易失性计算机存储介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本说明书实施例提供的装置、电子设备、非易失性计算机存储介质与方法是对应的，因此，装置、电子设备、非易失性计算机存储介质也具有与对应方法类似的有益技术效果，由于上面已经对方法的有益技术效果进行了详细说明，因此，这里不再赘述对应装置、电子设备、非易失性计算机存储介质的有益技术效果。
在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。
控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本说明书一个或多个实施例时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
本领域内的技术人员应明白，本说明书实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本说明书实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本说明书是参照根据本说明书实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据优化设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据优化设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据优化设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据优化设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践说明书，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本说明书实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种监控方法，应用于服务端，其特征在于，所述方法包括：
获取客户端的请求信息，所述请求信息为http请求；
基于所述请求信息，获得日志文件，所述日志文件包括：所述请求信息的请求耗时，和/或CPU的使用情况，和/或执行所述请求信息时的异常信息；
解析所述日志文件，将解析的日志文件，存入数据库中；
通过服务接口，访问所述数据库，获得性能监控数据。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述请求信息，获得日志文件，具体包括：
基于监控中间件，计算所述请求信息的请求耗时，获得日志文件。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述请求信息，获得日志文件，具体包括：
采用埋点的方式，获取执行所述请求信息时，所述CPU的使用情况，获得日志文件。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用埋点的方式，获取执行所述请求信息时，CPU的使用情况，获得日志文件，具体包括：
采用埋点的方式，获取执行所述请求信息时，所述CUP的使用率及内存使用率，获得日志文件。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述请求信息，获得日志文件，具体包括：
基于预先定义的全局异常监控中间件，获取执行所述请求信息时的异常信息；
将所述异常信息存储至日志文件。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述异常信息的内容包括：请求地址，请求参数，执行栈，异常类型中的至少一种。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述解析所述日志文件，将解析的日志文件，存入数据库中，具体包括：
定时解析所述日志文件，将解析的日志文件，存储至MySQL数据库中。
8.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：
所述全局异常监控中间件监测到异常信息时，触发异常信息推送；
异常信息推送中间件，通过消息或邮件的方式，采用预设格式，以毫秒级将所述异常信息推送至预设的电话号码或电子邮箱。
9.一种监控装置，应用于服务端，其特征在于，所述装置包括：
请求获取模块，获取客户端的请求信息，所述请求信息为http请求；
日志文件获取模块，基于所述请求信息，获得日志文件，所述日志文件包括：所述请求信息的请求耗时，和/或CPU的使用情况，和/或执行所述请求信息时的异常信息；
解析模块，解析所述日志文件，将解析的日志文件，存入数据库中；
监控模块，通过服务接口，访问所述数据库，获得性能监控数据。
10.一种电子设备，应用于服务端，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：
获取客户端的请求信息，所述请求信息为http请求；
基于所述请求信息，获得日志文件，所述日志文件包括：所述请求信息的请求耗时，和/或CPU的使用情况，和/或执行所述请求信息时的异常信息；
解析所述日志文件，将解析的日志文件，存入数据库中；
通过服务接口，访问所述数据库，获得性能监控数据。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116016683A (zh) * 2022-12-05 2023-04-25 中信银行股份有限公司 一种网站数据采集方法、装置、设备及存储介质
CN116582406A (zh) * 2023-07-13 2023-08-11 支付宝(杭州)信息技术有限公司 监控数据的上传方法及装置
CN117591381A (zh) * 2024-01-18 2024-02-23 南京研利科技有限公司 数据上报方法及装置

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107423194A (zh) * 2017-06-30 2017-12-01 阿里巴巴集团控股有限公司 前端异常告警处理方法、装置及系统
CN109960621A (zh) * 2017-12-22 2019-07-02 南京欣网互联网络科技有限公司 一种基于大数据可视化监控平台的数据抽取方法
CN110377588A (zh) * 2019-07-23 2019-10-25 中国工商银行股份有限公司 一种数据库对象访问监测方法、服务器及终端
CN110795322A (zh) * 2019-10-28 2020-02-14 深圳前海环融联易信息科技服务有限公司 服务监控方法、装置、计算机设备及存储介质
CN111143828A (zh) * 2019-12-11 2020-05-12 中盈优创资讯科技有限公司 Web页面及服务的安全控制方法及装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107423194A (zh) * 2017-06-30 2017-12-01 阿里巴巴集团控股有限公司 前端异常告警处理方法、装置及系统
CN109960621A (zh) * 2017-12-22 2019-07-02 南京欣网互联网络科技有限公司 一种基于大数据可视化监控平台的数据抽取方法
CN110377588A (zh) * 2019-07-23 2019-10-25 中国工商银行股份有限公司 一种数据库对象访问监测方法、服务器及终端
CN110795322A (zh) * 2019-10-28 2020-02-14 深圳前海环融联易信息科技服务有限公司 服务监控方法、装置、计算机设备及存储介质
CN111143828A (zh) * 2019-12-11 2020-05-12 中盈优创资讯科技有限公司 Web页面及服务的安全控制方法及装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
维克托•法西克: "《互联网信息监测系统研究》", pages: 345 - 348 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116016683A (zh) * 2022-12-05 2023-04-25 中信银行股份有限公司 一种网站数据采集方法、装置、设备及存储介质
CN116582406A (zh) * 2023-07-13 2023-08-11 支付宝(杭州)信息技术有限公司 监控数据的上传方法及装置
CN116582406B (zh) * 2023-07-13 2023-09-26 支付宝(杭州)信息技术有限公司 监控数据的上传方法及装置
CN117591381A (zh) * 2024-01-18 2024-02-23 南京研利科技有限公司 数据上报方法及装置
CN117591381B (zh) * 2024-01-18 2024-04-09 南京研利科技有限公司 数据上报方法及装置

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