gauge

仪表盘可用于表示（达成率）完成率等指标的数据呈现。 具体操作如下： # 先安装pyecharts库和Gauge库（最好是安装最新版的） pip install pyecharts pip install Gauge #导入相关模块 import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Gauge Gaug_1=( #创建仪表盘对象，并设置大小，也可以不设置，直接使用默认大小即可 Gauge(init_opts=opts.InitOpts(width="800px", height="400px")) #设置数据系列名称及数据 .add(series_name="达成率", data_pair=[["达成率", 96.8]]) .set_global_opts( # 设置图表标题及位置 title_opts=opts.TitleOpts(title="蔬菜部门销售进度",pos_left="center"), # 设置不显示图例，饼图不建议使用图例，不方便读图 legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False), #设置提示框数据标签显示格式 tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True, formatter="{a} <br/>{b} :

如果您正在考虑构建自己的测试自动化框架,请在自荐之前,参考-下以下的六大热门自动化 测试框架。 在大多数情况下,您将会很好地考虑一个或多 个可用的开放源代码选项。这是因为一般来说, 框架是可以在团队中使用的一套最佳实践,假设,通用工具和库。很多时候,其实您并不需要 -一个开发-一个独特的测试框架。 您只需要一个框架来帮助您实现自动化测试代码: 可重复使用 可维护性 稳定 我看到一些团队通过从头开始构建自己的复杂的自动化框架,花费了大量的功夫去实现这些必 备选项。这使我疯狂,因为其实他们可以很容易地利用现有的开源工具和测试库,而不需要编 写任何代码就可以满足他们的需求,而在大多数情况下,这些工具和库都能获得更好的结果。 在陷入"构建自己的框架”陷阱之前,请务必查看这六个开源测试自动化解决方案。务必! Serenity 如果您需要一个基于Java的框架,与诸如Cucumber和JBehave之类的行为驱动的开发工具集 成在- -起,您可以将测试场景保持在高水平,同时在报告中包含较低级别的实施细节， Serenity可能是您比较好的选择。Serenity (以前称为Thucydides)是-种开源工具, 旨在使 验收测试和回归测试更容易。 -个主要的好处是, Serenity作为Selenium WebDriver和BDDI之上的包装。这使得BDD 和Selenium测试变得更简单

6.7. Metrics HTTP客户端支持与 Micrometer 内置集成. 它使用前缀 reactor.netty.http.client 公开所有度量. 下表提供了HTTP客户端指标的信息： 指标名称 type description reactor.netty.http.client.data.received DistributionSummary 接收到的数据量，以字节为单位 reactor.netty.http.client.data.sent DistributionSummary 发送的数据量（以字节为单位） reactor.netty.http.client.errors Counter 发生的错误数 reactor.netty.http.client.tls.handshake.time Timer TLS握手花费的时间 reactor.netty.http.client.connect.time Timer 连接到远程地址所花费的时间 reactor.netty.http.client.address.resolver Timer 解析地址所花费的时间 reactor.netty.http.client.data.received.time Timer 消耗传入数据所花费的时间 reactor.netty.http.client.data.sent

https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-using-micrometer-to-record-java-metric/index.html 运行良好的应用离不开对性能指标的收集。这些性能指标可以有效地对生产系统的各方面行为进行监控，帮助运维人员掌握系统运行状态和查找问题原因。性能指标监控通常由两个部分组成：第一个部分是性能指标数据的收集，需要在应用程序代码中添加相应的代码来完成；另一个部分是后台监控系统，负责对数据进行聚合计算和提供 API 接口。在应用中使用计数器、计量仪和计时器来记录关键的性能指标。在专用的监控系统中对性能指标进行汇总，并生成相应的图表来进行可视化分析。 目前已经有非常多的监控系统，常用的如 Prometheus、New Relic、Influx、Graphite 和 Datadog，每个系统都有自己独特的数据收集方式。这些监控系统有的是需要自主安装的软件，有的则是云服务。它们的后台实现千差万别，数据接口也是各有不同。在指标数据收集方面，大多数时候都是使用与后台监控系统对应的客户端程序。此外，这些监控系统一般都会提供不同语言和平台使用的第三方库，这不可避免的会带来供应商锁定的问题。一旦针对某监控系统的数据收集代码添加到应用程序中，当需要切换监控系统时，也要对应用程序进行大量的修改。Micrometer

我们部门每个月都要召开一次月度经营分析大会，所以免不了做PPT来做报告。而大家都知道，在PPT里面据实引用数据会更加有说服力，然而，再添加一些比较炫酷又合理的可视化图表，会增色不少（更具视觉冲击力）！ 先在Anaconda里面安装 pyecharts 和 Gauge 这两个模块，指令如下： pip install pyecharts pip install Gauge 接下来就可以写代码来实现可视化了： #仪表盘 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Gauge, Page c = ( Gauge() .add("", [("综合达成率", 66.67)] #设置颜色 #,axisline_opts=opts.AxisLineOpts(linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color=[(0.3, "#67e0e3"), (0.7, "#37a2da"), (1, "#fd666d")], width=30)) ) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="4月份实际销售额")) ) c.render_notebook() #仪表盘 from pyecharts import options as

参考链接： https://yunlzheng.gitbook.io/prometheus-book/parti-prometheus-ji-chu/promql 探索PromQL 　　 　　通过PromQL用户可以非常方便地对监控样本数据进行统计分析，PromQL支持常见的运算操作符，同时PromQL中还提供了大量的内置函数可以实现对数据的高级处理。当然在学习PromQL之前，用户还需要了解Prometheus的样本数据模型。PromQL作为Prometheus的核心能力除了实现数据的对外查询和展现，同时告警监控也是依赖PromQL实现。 Metrics类型 　　Prometheus定义了4中不同的指标类型： Counter(计数器)：只增不减的计数器，常见的监控指标，如 http_requests_total，node_cpu都是Counter类型的监控指标 。 Gauge(仪表盘)：可增可减的仪表盘，Gauge类型的指标侧重于反应系统的当前状态。因此这类指标的样本数据可增可减。常见指标如：node_memory_MemFree（主机当前空闲的内容大小）、node_memory_MemAvailable（可用内存大小）都是Gauge类型的监控指标。 Histogram(直方图)：主要用于统计和分享样本的分布情况。 Histogram通过histogram

说明 在前面的 Prometheus + Grafana 部署说明之「安装」 文章里，大致介绍说明了 Prometheus 和 Grafana 的一些安装使用，现在开始如何始部署 Prometheus + Grafana 来监控 Redis 部署 在之前介绍的 Prometheus 系列文章里，已经了解了 Prometheus 是通过拉取的方式来保存监控数据的，可以自己写一个服务来去Redis来获取需要监控的相关指标，也可以直接用现成的exporter，如GitHub上 redis_exporter ，本文对Redis的监控是通过该导出器进行的。 下载 &解压： #下载 wget https: // github.com/oliver006/redis_exporter/releases/download/v1.3.5/redis_exporter-v1.3.5.linux-amd64.tar.gz #解压 tar xvf redis_exporter-v1. 3.5 .linux-amd64. tar .gz 注意： redis_exporter 版本从 0.x to 1.x 有了很大的改变：为了使redis_exporter更紧密地遵循“编写导出器的最佳实践”， 不再直接支持配置（和抓取）多个Redis实例，而是将这一任务推给了Prometheus服务器， 具体情况可以看

序 本文主要研究一下artemis的ActiveMQMetricsPlugin ActiveMQMetricsPlugin activemq-artemis-2.11.0/artemis-server/src/main/java/org/apache/activemq/artemis/core/server/metrics/ActiveMQMetricsPlugin.java public interface ActiveMQMetricsPlugin extends Serializable { ActiveMQMetricsPlugin init(Map<String, String> options); MeterRegistry getRegistry(); } ActiveMQMetricsPlugin继承了Serializable，它定义了init方法以及getRegistry方法 SimpleMetricsPlugin activemq-artemis-2.11.0/artemis-server/src/main/java/org/apache/activemq/artemis/core/server/metrics/plugins/SimpleMetricsPlugin.java public class SimpleMetricsPlugin implements