mirror of
https://github.com/snailyp/gemini-balance.git
synced 2026-05-12 02:19:59 +08:00
7b4652c802
本次提交引入了 API 请求统计功能，并将原“密钥状态”页面重构为功能更全面的“监控面板”。
主要变更包括：
- **数据库与服务层:**
- 新增 `RequestLog` 数据模型 (`app/database/models.py`)，用于存储 API 请求的详细信息（时间、模型、密钥、成功状态、状态码、耗时）。
- 在 `app/database/services.py` 中添加 `add_request_log` 和 `get_request_stats` 函数，分别用于记录单次请求和获取时间窗口内的统计数据。
- 新增 `app/service/stats_service.py`，封装了获取 API 调用统计逻辑。
- **API 请求日志记录:**
- 在 Gemini (`gemini_chat_service.py`) 和 OpenAI (`openai_chat_service.py`) 聊天服务中，于 API 调用前后添加了 `add_request_log` 调用，以记录请求的成功与否及耗时。
- **前端监控面板:**
- 将 `/keys` 路由对应的页面 (`keys_status.html`) 从“密钥状态”重构为“监控面板”。
- 页面顶部新增统计卡片区域，展示：
- 密钥统计：总数、有效数、无效数。
- API 调用统计：1分钟内、1小时内、24小时内、本月调用次数。
- 密钥列表（有效/无效）采用响应式网格布局 (`grid`)，并增加了悬停动效和边框高亮。
- 优化了有效密钥列表的筛选逻辑，在无匹配项时显示提示信息。
- 为新的统计卡片和列表项添加了相应的 CSS 样式。
- 更新了 `keys_status.js` 以支持筛选无结果时的提示。
- **路由与导航:**
- 在 `app/router/routes.py` 中添加了 `/stats` 端点，用于获取 API 统计数据。
- 更新了 `config_editor.html` 和 `error_logs.html` 中的导航链接，使其指向新的“监控面板”。
- **日志配置:**
- 在 `app/log/logger.py` 中，为 `sqlalchemy.exc` 设置了 WARNING 日志级别。
这些更改旨在提供更好的系统可观测性，方便用户监控 API 密钥状态和请求频率。
62 lines
2.5 KiB
Python
62 lines
2.5 KiB
Python
"""
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数据库模型模块
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import datetime
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from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, DateTime, JSON, Boolean # 添加 Boolean
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from app.database.connection import Base
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class Settings(Base):
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设置表，对应.env中的配置项
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__tablename__ = "t_settings"
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id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
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key = Column(String(100), nullable=False, unique=True, comment="配置项键名")
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value = Column(Text, nullable=True, comment="配置项值")
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description = Column(String(255), nullable=True, comment="配置项描述")
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created_at = Column(DateTime, default=datetime.datetime.now, comment="创建时间")
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updated_at = Column(DateTime, default=datetime.datetime.now, onupdate=datetime.datetime.now, comment="更新时间")
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def __repr__(self):
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return f"<Settings(key='{self.key}', value='{self.value}')>"
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class ErrorLog(Base):
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"""
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错误日志表
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__tablename__ = "t_error_logs"
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id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
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gemini_key = Column(String(100), nullable=True, comment="Gemini API密钥")
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model_name = Column(String(100), nullable=True, comment="模型名称")
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error_type = Column(String(50), nullable=True, comment="错误类型")
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error_log = Column(Text, nullable=True, comment="错误日志")
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error_code = Column(Integer, nullable=True, comment="错误代码")
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request_msg = Column(JSON, nullable=True, comment="请求消息")
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request_time = Column(DateTime, default=datetime.datetime.now, comment="请求时间")
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def __repr__(self):
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return f"<ErrorLog(id='{self.id}', gemini_key='{self.gemini_key}')>"
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# 新增 RequestLog 模型
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class RequestLog(Base):
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API 请求日志表
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__tablename__ = "t_request_log"
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id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
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request_time = Column(DateTime, default=datetime.datetime.now, comment="请求时间")
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model_name = Column(String(100), nullable=True, comment="模型名称")
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api_key = Column(String(100), nullable=True, comment="使用的API密钥") # 考虑安全性，后续可优化
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is_success = Column(Boolean, nullable=False, comment="请求是否成功")
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status_code = Column(Integer, nullable=True, comment="API响应状态码")
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latency_ms = Column(Integer, nullable=True, comment="请求耗时(毫秒)")
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def __repr__(self):
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return f"<RequestLog(id='{self.id}', key='{self.api_key[:4]}...', success='{self.is_success}')>"
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