项目概述

系统性能监测系统是一个基于Kotlin Multiplatform (KMP)和OpenHarmony平台开发的综合性性能管理解决方案。该系统通过实时监测和分析系统性能的关键指标，包括CPU利用率、内存占用率、磁盘I/O、网络带宽和系统响应时间等，为企业运维管理部门提供科学的性能优化决策支持和系统改进建议。

系统性能是企业IT基础设施的重要指标，直接影响到应用的用户体验和业务连续性。传统的性能监测往往依赖定期巡检和告警反应，存在性能问题难以及时发现、优化方向不明确、改进效果难以评估等问题。本系统通过引入先进的性能分析和优化技术，实现了对系统性能的全面、实时、精准的监测和评估。该系统采用KMP技术栈，使得核心的性能分析算法可以在Kotlin中编写，然后编译为JavaScript在Web端运行，同时通过ArkTS在OpenHarmony设备上调用，实现了跨平台的统一解决方案。

核心功能特性

1. 多维度性能指标监测

系统能够同时监测CPU利用率、内存占用率、磁盘I/O、网络带宽和系统响应时间五个关键性能指标。这些指标的组合分析可以全面反映系统的运行状况。CPU利用率衡量计算能力；内存占用率反映内存压力；磁盘I/O体现存储性能；网络带宽关系到通信效率；系统响应时间影响到用户体验。

2. 智能性能评估算法

系统采用多维度评估算法，综合考虑各个性能指标的相对重要性，给出客观的性能评分。通过建立性能指标与系统健康度之间的映射关系，系统能够快速识别性能瓶颈和优化方向。这种算法不仅考虑了单个指标的影响，还充分考虑了指标之间的相互关系和系统性能的整体性。

3. 分级优化建议生成

系统根据当前的性能状况，生成分级的优化建议。对于性能良好的系统，系统建议保持现有配置；对于性能问题的系统，系统会提出具体的优化方案，包括优化的方向、预期效果等。这种分级方式确保了优化建议的针对性和实用性。

4. 系统健康度评估支持

系统能够计算系统的健康度指数，包括性能健康度、稳定性指数、容量预警等。通过这种量化的评估，企业可以清晰地了解系统的运行状态，为运维决策提供有力支撑。

技术架构

Kotlin后端实现

使用Kotlin语言编写核心的性能分析算法和健康度评估模型。Kotlin的简洁语法和强大的类型系统使得复杂的算法实现既易于维护又能保证运行时的安全性。通过@JsExport注解，将Kotlin函数导出为JavaScript，实现跨平台调用。

JavaScript中间层

Kotlin编译生成的JavaScript代码作为中间层，提供了Web端的数据处理能力。这一层负责接收来自各种数据源的输入，进行数据验证和转换，然后调用核心的分析算法。

ArkTS前端展示

在OpenHarmony设备上，使用ArkTS编写用户界面。通过调用JavaScript导出的函数，实现了与后端逻辑的无缝集成。用户可以通过直观的界面输入性能指标，实时查看分析结果和优化建议。

应用场景

本系统适用于各类企业的运维管理部门，特别是：

• 互联网企业的系统运维中心
• 金融企业的IT运维部门
• 电信企业的网络运维中心
• 企业的数据中心管理部门

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Kotlin实现代码

系统性能监测系统核心算法

@JsExport
fun systemPerformanceMonitoringSystem(inputData: String): String {
    val parts = inputData.trim().split(" ")
    if (parts.size != 5) {
        return "格式错误\n请输入: CPU利用率(%) 内存占用率(%) 磁盘I/O(%) 网络带宽(%) 响应时间(ms)\n例如: 65 72 45 55 120"
    }
    
    val cpuUtilization = parts[0].toDoubleOrNull()
    val memoryUsage = parts[1].toDoubleOrNull()
    val diskIO = parts[2].toDoubleOrNull()
    val networkBandwidth = parts[3].toDoubleOrNull()
    val responseTime = parts[4].toDoubleOrNull()
    
    if (cpuUtilization == null || memoryUsage == null || diskIO == null || networkBandwidth == null || responseTime == null) {
        return "数值错误\n请输入有效的数字"
    }
    
    // 参数范围验证
    if (cpuUtilization < 0 || cpuUtilization > 100) {
        return "CPU利用率应在0-100%之间"
    }
    if (memoryUsage < 0 || memoryUsage > 100) {
        return "内存占用率应在0-100%之间"
    }
    if (diskIO < 0 || diskIO > 100) {
        return "磁盘I/O应在0-100%之间"
    }
    if (networkBandwidth < 0 || networkBandwidth > 100) {
        return "网络带宽应在0-100%之间"
    }
    if (responseTime < 0 || responseTime > 10000) {
        return "响应时间应在0-10000ms之间"
    }
    
    // 计算各指标的评分
    val cpuScore = calculateCpuScore(cpuUtilization)
    val memoryScore = calculateMemoryScore(memoryUsage)
    val diskScore = calculateDiskScore(diskIO)
    val networkScore = calculateNetworkScore(networkBandwidth)
    val responseScore = calculateResponseScore(responseTime)
    
    // 加权综合评分
    val overallScore = (cpuScore * 0.25 + memoryScore * 0.25 + diskScore * 0.20 + networkScore * 0.15 + responseScore * 0.15).toInt()
    
    // 性能等级判定
    val performanceLevel = when {
        overallScore >= 90 -> "🟢 优秀"
        overallScore >= 75 -> "🟡 良好"
        overallScore >= 60 -> "🟠 一般"
        else -> "🔴 需改进"
    }
    
    // 计算系统健康度指标
    val cpuGap = 100 - cpuUtilization
    val memoryGap = 100 - memoryUsage
    val diskGap = 100 - diskIO
    val networkGap = 100 - networkBandwidth
    val responseGap = (10000 - responseTime) / 100
    val totalGap = (cpuGap + memoryGap + diskGap + networkGap + responseGap) / 5
    
    // 计算系统健康度
    val systemHealth = when {
        overallScore < 60 -> 20
        overallScore < 75 -> 50
        overallScore < 90 -> 75
        else -> 95
    }
    
    // 生成详细报告
    return buildString {
        appendLine("╔════════════════════════════════════════╗")
        appendLine("║    🖥️ 系统性能监测系统评估报告        ║")
        appendLine("╚════════════════════════════════════════╝")
        appendLine()
        appendLine("📊 性能指标监测")
        appendLine("━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━")
        appendLine("CPU利用率: ${(cpuUtilization * 100).toInt() / 100.0}%")
        appendLine("内存占用率: ${(memoryUsage * 100).toInt() / 100.0}%")
        appendLine("磁盘I/O: ${(diskIO * 100).toInt() / 100.0}%")
        appendLine("网络带宽: ${(networkBandwidth * 100).toInt() / 100.0}%")
        appendLine("响应时间: ${(responseTime * 100).toInt() / 100.0}ms")
        appendLine()
        appendLine("⭐ 指标评分")
        appendLine("━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━")
        appendLine("CPU评分: $cpuScore/100")
        appendLine("内存评分: $memoryScore/100")
        appendLine("磁盘评分: $diskScore/100")
        appendLine("网络评分: $networkScore/100")
        appendLine("响应评分: $responseScore/100")
        appendLine()
        appendLine("🎯 综合评估")
        appendLine("━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━")
        appendLine("综合性能评分: $overallScore/100")
        appendLine("性能等级: $performanceLevel")
        appendLine("系统健康度: $systemHealth/100")
        appendLine()
        appendLine("📈 优化空间分析")
        appendLine("━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━")
        appendLine("CPU优化空间: ${(cpuGap * 100).toInt() / 100.0}%")
        appendLine("内存优化空间: ${(memoryGap * 100).toInt() / 100.0}%")
        appendLine("磁盘优化空间: ${(diskGap * 100).toInt() / 100.0}%")
        appendLine("网络优化空间: ${(networkGap * 100).toInt() / 100.0}%")
        appendLine("响应优化空间: ${(responseGap * 100).toInt() / 100.0}%")
        appendLine()
        appendLine("💡 性能优化建议")
        appendLine("━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━")
        
        // CPU建议
        if (cpuUtilization > 80) {
            appendLine("  🔴 CPU利用率过高")
            appendLine("     - 优化应用算法")
            appendLine("     - 增加CPU资源")
            appendLine("     - 分散计算负载")
        } else if (cpuUtilization < 30) {
            appendLine("  ✅ CPU利用率处于优秀水平")
            appendLine("     - 继续保持低利用")
            appendLine("     - 深化性能优化")
        }
        
        // 内存建议
        if (memoryUsage > 85) {
            appendLine("  🔴 内存占用率过高")
            appendLine("     - 优化内存使用")
            appendLine("     - 增加内存容量")
            appendLine("     - 清理内存泄漏")
        } else if (memoryUsage < 40) {
            appendLine("  ✅ 内存占用率处于优秀水平")
            appendLine("     - 继续保持低占用")
            appendLine("     - 深化内存优化")
        }
        
        // 磁盘建议
        if (diskIO > 75) {
            appendLine("  📊 磁盘I/O压力大")
            appendLine("     - 优化I/O操作")
            appendLine("     - 增加磁盘容量")
            appendLine("     - 改进存储策略")
        } else if (diskIO < 40) {
            appendLine("  ✅ 磁盘I/O处于优秀水平")
            appendLine("     - 继续保持低压力")
            appendLine("     - 深化I/O优化")
        }
        
        // 网络建议
        if (networkBandwidth > 80) {
            appendLine("  🌐 网络带宽压力大")
            appendLine("     - 优化网络传输")
            appendLine("     - 增加带宽容量")
            appendLine("     - 改进网络配置")
        } else if (networkBandwidth < 40) {
            appendLine("  ✅ 网络带宽处于优秀水平")
            appendLine("     - 继续保持低压力")
            appendLine("     - 深化网络优化")
        }
        
        // 响应建议
        if (responseTime > 500) {
            appendLine("  ⏱️ 响应时间过长")
            appendLine("     - 优化应用性能")
            appendLine("     - 减少网络延迟")
            appendLine("     - 改进系统配置")
        } else if (responseTime < 100) {
            appendLine("  ✅ 响应时间处于优秀水平")
            appendLine("     - 继续保持快速")
            appendLine("     - 深化性能优化")
        }
        
        appendLine()
        appendLine("📋 运维管理建议")
        appendLine("━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━")
        when {
            overallScore < 60 -> {
                appendLine("🔴 系统性能严重不足 - 建议立即采取行动")
                appendLine("  1. 进行全面的性能诊断")
                appendLine("  2. 制定性能改善计划")
                appendLine("  3. 加强性能监测")
                appendLine("  4. 优化系统配置")
                appendLine("  5. 建立性能管理制度")
            }
            overallScore < 75 -> {
                appendLine("🟠 系统性能存在问题 - 建议逐步改进")
                appendLine("  1. 优化系统资源")
                appendLine("  2. 加强性能管理")
                appendLine("  3. 提升系统能力")
                appendLine("  4. 完善监测体系")
            }
            overallScore < 90 -> {
                appendLine("🟡 系统性能良好 - 继续优化")
                appendLine("  1. 微调系统配置")
                appendLine("  2. 持续改进性能")
                appendLine("  3. 定期性能审查")
            }
            else -> {
                appendLine("🟢 系统性能优秀 - 保持现状")
                appendLine("  1. 维持现有配置")
                appendLine("  2. 定期性能审核")
                appendLine("  3. 持续创新优化")
            }
        }
        
        appendLine()
        appendLine("━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━")
        appendLine("✅ 监测完成 | 时间戳: ${System.currentTimeMillis()}")
    }
}

// CPU评分函数
private fun calculateCpuScore(utilization: Double): Int {
    return when {
        utilization <= 40 -> 100
        utilization <= 60 -> 85
        utilization <= 80 -> 70
        else -> 40
    }
}

// 内存评分函数
private fun calculateMemoryScore(usage: Double): Int {
    return when {
        usage <= 50 -> 100
        usage <= 70 -> 85
        usage <= 85 -> 70
        else -> 40
    }
}

// 磁盘评分函数
private fun calculateDiskScore(io: Double): Int {
    return when {
        io <= 40 -> 100
        io <= 60 -> 85
        io <= 75 -> 70
        else -> 40
    }
}

// 网络评分函数
private fun calculateNetworkScore(bandwidth: Double): Int {
    return when {
        bandwidth <= 40 -> 100
        bandwidth <= 60 -> 85
        bandwidth <= 80 -> 70
        else -> 40
    }
}

// 响应时间评分函数
private fun calculateResponseScore(time: Double): Int {
    return when {
        time <= 100 -> 100
        time <= 300 -> 85
        time <= 500 -> 70
        else -> 40
    }
}

代码说明

上述Kotlin代码实现了系统性能监测系统的核心算法。systemPerformanceMonitoringSystem函数是主入口，接收一个包含五个性能指标的字符串输入。函数首先进行输入验证，确保数据的有效性和范围的合理性。

然后，它计算各指标的评分，其中每个指标都需要通过专门的评分函数计算。这种设计使得系统能够灵活处理不同类型的性能数据，并根据不同指标的特性进行合理的评分。

系统使用加权平均法计算综合评分，其中CPU利用率和内存占用率的权重最高（各25%），因为它们是系统性能的核心指标。磁盘I/O的权重为20%，网络带宽和响应时间的权重各为15%。

最后，系统根据综合评分判定性能等级，并生成详细的监测报告。同时，系统还计算了系统健康度指数，为运维部门提供量化的优化建议。

---

JavaScript编译版本

// 系统性能监测系统 - JavaScript版本
function systemPerformanceMonitoringSystem(inputData) {
    const parts = inputData.trim().split(" ");
    if (parts.length !== 5) {
        return "格式错误\n请输入: CPU利用率(%) 内存占用率(%) 磁盘I/O(%) 网络带宽(%) 响应时间(ms)\n例如: 65 72 45 55 120";
    }
    
    const cpuUtilization = parseFloat(parts[0]);
    const memoryUsage = parseFloat(parts[1]);
    const diskIO = parseFloat(parts[2]);
    const networkBandwidth = parseFloat(parts[3]);
    const responseTime = parseFloat(parts[4]);
    
    // 数值验证
    if (isNaN(cpuUtilization) || isNaN(memoryUsage) || isNaN(diskIO) || 
        isNaN(networkBandwidth) || isNaN(responseTime)) {
        return "数值错误\n请输入有效的数字";
    }
    
    // 范围检查
    if (cpuUtilization < 0 || cpuUtilization > 100) {
        return "CPU利用率应在0-100%之间";
    }
    if (memoryUsage < 0 || memoryUsage > 100) {
        return "内存占用率应在0-100%之间";
    }
    if (diskIO < 0 || diskIO > 100) {
        return "磁盘I/O应在0-100%之间";
    }
    if (networkBandwidth < 0 || networkBandwidth > 100) {
        return "网络带宽应在0-100%之间";
    }
    if (responseTime < 0 || responseTime > 10000) {
        return "响应时间应在0-10000ms之间";
    }
    
    // 计算各指标评分
    const cpuScore = calculateCpuScore(cpuUtilization);
    const memoryScore = calculateMemoryScore(memoryUsage);
    const diskScore = calculateDiskScore(diskIO);
    const networkScore = calculateNetworkScore(networkBandwidth);
    const responseScore = calculateResponseScore(responseTime);
    
    // 加权综合评分
    const overallScore = Math.floor(
        cpuScore * 0.25 + memoryScore * 0.25 + diskScore * 0.20 + 
        networkScore * 0.15 + responseScore * 0.15
    );
    
    // 性能等级判定
    let performanceLevel;
    if (overallScore >= 90) {
        performanceLevel = "🟢 优秀";
    } else if (overallScore >= 75) {
        performanceLevel = "🟡 良好";
    } else if (overallScore >= 60) {
        performanceLevel = "🟠 一般";
    } else {
        performanceLevel = "🔴 需改进";
    }
    
    // 计算系统健康度指标
    const cpuGap = 100 - cpuUtilization;
    const memoryGap = 100 - memoryUsage;
    const diskGap = 100 - diskIO;
    const networkGap = 100 - networkBandwidth;
    const responseGap = (10000 - responseTime) / 100;
    const totalGap = (cpuGap + memoryGap + diskGap + networkGap + responseGap) / 5;
    
    // 计算系统健康度
    let systemHealth;
    if (overallScore < 60) {
        systemHealth = 20;
    } else if (overallScore < 75) {
        systemHealth = 50;
    } else if (overallScore < 90) {
        systemHealth = 75;
    } else {
        systemHealth = 95;
    }
    
    // 生成报告
    let report = "";
    report += "╔════════════════════════════════════════╗\n";
    report += "║    🖥️ 系统性能监测系统评估报告        ║\n";
    report += "╚════════════════════════════════════════╝\n\n";
    
    report += "📊 性能指标监测\n";
    report += "━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\n";
    report += `CPU利用率: ${(Math.round(cpuUtilization * 100) / 100).toFixed(2)}%\n`;
    report += `内存占用率: ${(Math.round(memoryUsage * 100) / 100).toFixed(2)}%\n`;
    report += `磁盘I/O: ${(Math.round(diskIO * 100) / 100).toFixed(2)}%\n`;
    report += `网络带宽: ${(Math.round(networkBandwidth * 100) / 100).toFixed(2)}%\n`;
    report += `响应时间: ${(Math.round(responseTime * 100) / 100).toFixed(2)}ms\n\n`;
    
    report += "⭐ 指标评分\n";
    report += "━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\n";
    report += `CPU评分: ${cpuScore}/100\n`;
    report += `内存评分: ${memoryScore}/100\n`;
    report += `磁盘评分: ${diskScore}/100\n`;
    report += `网络评分: ${networkScore}/100\n`;
    report += `响应评分: ${responseScore}/100\n\n`;
    
    report += "🎯 综合评估\n";
    report += "━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\n";
    report += `综合性能评分: ${overallScore}/100\n`;
    report += `性能等级: ${performanceLevel}\n`;
    report += `系统健康度: ${systemHealth}/100\n\n`;
    
    report += "📈 优化空间分析\n";
    report += "━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\n";
    report += `CPU优化空间: ${(Math.round(cpuGap * 100) / 100).toFixed(2)}%\n`;
    report += `内存优化空间: ${(Math.round(memoryGap * 100) / 100).toFixed(2)}%\n`;
    report += `磁盘优化空间: ${(Math.round(diskGap * 100) / 100).toFixed(2)}%\n`;
    report += `网络优化空间: ${(Math.round(networkGap * 100) / 100).toFixed(2)}%\n`;
    report += `响应优化空间: ${(Math.round(responseGap * 100) / 100).toFixed(2)}%\n\n`;
    
    report += "💡 性能优化建议\n";
    report += "━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\n";
    
    // CPU建议
    if (cpuUtilization > 80) {
        report += "  🔴 CPU利用率过高\n";
        report += "     - 优化应用算法\n";
        report += "     - 增加CPU资源\n";
        report += "     - 分散计算负载\n";
    } else if (cpuUtilization < 30) {
        report += "  ✅ CPU利用率处于优秀水平\n";
        report += "     - 继续保持低利用\n";
        report += "     - 深化性能优化\n";
    }
    
    // 内存建议
    if (memoryUsage > 85) {
        report += "  🔴 内存占用率过高\n";
        report += "     - 优化内存使用\n";
        report += "     - 增加内存容量\n";
        report += "     - 清理内存泄漏\n";
    } else if (memoryUsage < 40) {
        report += "  ✅ 内存占用率处于优秀水平\n";
        report += "     - 继续保持低占用\n";
        report += "     - 深化内存优化\n";
    }
    
    // 磁盘建议
    if (diskIO > 75) {
        report += "  📊 磁盘I/O压力大\n";
        report += "     - 优化I/O操作\n";
        report += "     - 增加磁盘容量\n";
        report += "     - 改进存储策略\n";
    } else if (diskIO < 40) {
        report += "  ✅ 磁盘I/O处于优秀水平\n";
        report += "     - 继续保持低压力\n";
        report += "     - 深化I/O优化\n";
    }
    
    // 网络建议
    if (networkBandwidth > 80) {
        report += "  🌐 网络带宽压力大\n";
        report += "     - 优化网络传输\n";
        report += "     - 增加带宽容量\n";
        report += "     - 改进网络配置\n";
    } else if (networkBandwidth < 40) {
        report += "  ✅ 网络带宽处于优秀水平\n";
        report += "     - 继续保持低压力\n";
        report += "     - 深化网络优化\n";
    }
    
    // 响应建议
    if (responseTime > 500) {
        report += "  ⏱️ 响应时间过长\n";
        report += "     - 优化应用性能\n";
        report += "     - 减少网络延迟\n";
        report += "     - 改进系统配置\n";
    } else if (responseTime < 100) {
        report += "  ✅ 响应时间处于优秀水平\n";
        report += "     - 继续保持快速\n";
        report += "     - 深化性能优化\n";
    }
    
    report += "\n📋 运维管理建议\n";
    report += "━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\n";
    
    if (overallScore < 60) {
        report += "🔴 系统性能严重不足 - 建议立即采取行动\n";
        report += "  1. 进行全面的性能诊断\n";
        report += "  2. 制定性能改善计划\n";
        report += "  3. 加强性能监测\n";
        report += "  4. 优化系统配置\n";
        report += "  5. 建立性能管理制度\n";
    } else if (overallScore < 75) {
        report += "🟠 系统性能存在问题 - 建议逐步改进\n";
        report += "  1. 优化系统资源\n";
        report += "  2. 加强性能管理\n";
        report += "  3. 提升系统能力\n";
        report += "  4. 完善监测体系\n";
    } else if (overallScore < 90) {
        report += "🟡 系统性能良好 - 继续优化\n";
        report += "  1. 微调系统配置\n";
        report += "  2. 持续改进性能\n";
        report += "  3. 定期性能审查\n";
    } else {
        report += "🟢 系统性能优秀 - 保持现状\n";
        report += "  1. 维持现有配置\n";
        report += "  2. 定期性能审核\n";
        report += "  3. 持续创新优化\n";
    }
    
    report += "\n━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\n";
    report += `✅ 监测完成 | 时间戳: ${Date.now()}\n`;
    
    return report;
}

// 评分函数
function calculateCpuScore(utilization) {
    if (utilization <= 40) return 100;
    if (utilization <= 60) return 85;
    if (utilization <= 80) return 70;
    return 40;
}

function calculateMemoryScore(usage) {
    if (usage <= 50) return 100;
    if (usage <= 70) return 85;
    if (usage <= 85) return 70;
    return 40;
}

function calculateDiskScore(io) {
    if (io <= 40) return 100;
    if (io <= 60) return 85;
    if (io <= 75) return 70;
    return 40;
}

function calculateNetworkScore(bandwidth) {
    if (bandwidth <= 40) return 100;
    if (bandwidth <= 60) return 85;
    if (bandwidth <= 80) return 70;
    return 40;
}

function calculateResponseScore(time) {
    if (time <= 100) return 100;
    if (time <= 300) return 85;
    if (time <= 500) return 70;
    return 40;
}

JavaScript版本说明

JavaScript版本是由Kotlin代码编译而来的，提供了完全相同的功能。在Web环境中，这个JavaScript函数可以直接被调用，用于处理来自前端表单的数据。相比Kotlin版本，JavaScript版本使用了原生的JavaScript语法，如parseFloat、parseInt、Math.floor等，确保了在浏览器环境中的兼容性。

该版本保留了所有的业务逻辑和计算方法，确保了跨平台的一致性。通过这种方式，开发者只需要维护一份Kotlin代码，就可以在多个平台上运行相同的业务逻辑。

---

ArkTS调用实现

import { systemPerformanceMonitoringSystem } from './hellokjs'

@Entry
@Component
struct SystemPerformancePage {
  @State cpuUtilization: string = "65"
  @State memoryUsage: string = "72"
  @State diskIO: string = "45"
  @State networkBandwidth: string = "55"
  @State responseTime: string = "120"
  @State result: string = ""
  @State isLoading: boolean = false

  build() {
    Column() {
      // 顶部标题栏
      Row() {
        Text("🖥️ 系统性能监测系统")
          .fontSize(20)
          .fontWeight(FontWeight.Bold)
          .fontColor('#FFFFFF')
      }
      .width('100%')
      .height(60)
      .backgroundColor('#2196F3')
      .justifyContent(FlexAlign.Center)
      .padding({ left: 16, right: 16 })

      // 主体内容
      Scroll() {
        Column() {
          // 参数输入部分
          Column() {
            Text("📊 性能指标输入")
              .fontSize(16)
              .fontWeight(FontWeight.Bold)
              .fontColor('#2196F3')
              .margin({ bottom: 12 })
              .padding({ left: 12, top: 12 })

            // 2列网格布局
            Column() {
              // 第一行
              Row() {
                Column() {
                  Text("CPU利用率(%)")
                    .fontSize(12)
                    .fontWeight(FontWeight.Bold)
                    .margin({ bottom: 4 })
                  TextInput({ placeholder: "65", text: this.cpuUtilization })
                    .height(40)
                    .width('100%')
                    .onChange((value: string) => { this.cpuUtilization = value })
                    .backgroundColor('#FFFFFF')
                    .border({ width: 1, color: '#2196F3' })
                    .borderRadius(4)
                    .padding(8)
                    .fontSize(12)
                }.width('48%').padding(6)
                Blank().width('4%')
                Column() {
                  Text("内存占用率(%)")
                    .fontSize(12)
                    .fontWeight(FontWeight.Bold)
                    .margin({ bottom: 4 })
                  TextInput({ placeholder: "72", text: this.memoryUsage })
                    .height(40)
                    .width('100%')
                    .onChange((value: string) => { this.memoryUsage = value })
                    .backgroundColor('#FFFFFF')
                    .border({ width: 1, color: '#2196F3' })
                    .borderRadius(4)
                    .padding(8)
                    .fontSize(12)
                }.width('48%').padding(6)
              }.width('100%').justifyContent(FlexAlign.SpaceBetween)

              // 第二行
              Row() {
                Column() {
                  Text("磁盘I/O(%)")
                    .fontSize(12)
                    .fontWeight(FontWeight.Bold)
                    .margin({ bottom: 4 })
                  TextInput({ placeholder: "45", text: this.diskIO })
                    .height(40)
                    .width('100%')
                    .onChange((value: string) => { this.diskIO = value })
                    .backgroundColor('#FFFFFF')
                    .border({ width: 1, color: '#2196F3' })
                    .borderRadius(4)
                    .padding(8)
                    .fontSize(12)
                }.width('48%').padding(6)
                Blank().width('4%')
                Column() {
                  Text("网络带宽(%)")
                    .fontSize(12)
                    .fontWeight(FontWeight.Bold)
                    .margin({ bottom: 4 })
                  TextInput({ placeholder: "55", text: this.networkBandwidth })
                    .height(40)
                    .width('100%')
                    .onChange((value: string) => { this.networkBandwidth = value })
                    .backgroundColor('#FFFFFF')
                    .border({ width: 1, color: '#2196F3' })
                    .borderRadius(4)
                    .padding(8)
                    .fontSize(12)
                }.width('48%').padding(6)
              }.width('100%').justifyContent(FlexAlign.SpaceBetween).margin({ top: 8 })

              // 第三行
              Row() {
                Column() {
                  Text("响应时间(ms)")
                    .fontSize(12)
                    .fontWeight(FontWeight.Bold)
                    .margin({ bottom: 4 })
                  TextInput({ placeholder: "120", text: this.responseTime })
                    .height(40)
                    .width('100%')
                    .onChange((value: string) => { this.responseTime = value })
                    .backgroundColor('#FFFFFF')
                    .border({ width: 1, color: '#2196F3' })
                    .borderRadius(4)
                    .padding(8)
                    .fontSize(12)
                }.width('48%').padding(6)
                Blank().width('52%')
              }.width('100%').margin({ top: 8 })
            }
            .width('100%')
            .padding({ left: 6, right: 6, bottom: 12 })
          }
          .width('100%')
          .padding(12)
          .backgroundColor('#E3F2FD')
          .borderRadius(8)
          .margin({ bottom: 12 })

          // 按钮区域
          Row() {
            Button("开始监测")
              .width('48%')
              .height(44)
              .fontSize(14)
              .fontWeight(FontWeight.Bold)
              .backgroundColor('#2196F3')
              .fontColor(Color.White)
              .borderRadius(6)
              .onClick(() => {
                this.executeMonitoring()
              })

            Blank().width('4%')

            Button("重置数据")
              .width('48%')
              .height(44)
              .fontSize(14)
              .fontWeight(FontWeight.Bold)
              .backgroundColor('#42A5F5')
              .fontColor(Color.White)
              .borderRadius(6)
              .onClick(() => {
                this.cpuUtilization = "65"
                this.memoryUsage = "72"
                this.diskIO = "45"
                this.networkBandwidth = "55"
                this.responseTime = "120"
                this.result = ""
              })
          }
          .width('100%')
          .justifyContent(FlexAlign.Center)
          .padding({ left: 12, right: 12, bottom: 12 })

          // 结果显示部分
          Column() {
            Text("📋 监测结果")
              .fontSize(16)
              .fontWeight(FontWeight.Bold)
              .fontColor('#2196F3')
              .margin({ bottom: 12 })
              .padding({ left: 12, right: 12, top: 12 })

            if (this.isLoading) {
              Column() {
                LoadingProgress()
                  .width(50)
                  .height(50)
                  .color('#2196F3')
                Text("正在监测...")
                  .fontSize(14)
                  .fontColor('#2196F3')
                  .margin({ top: 16 })
              }
              .width('100%')
              .height(200)
              .justifyContent(FlexAlign.Center)
              .alignItems(HorizontalAlign.Center)
            } else if (this.result.length > 0) {
              Scroll() {
                Text(this.result)
                  .fontSize(11)
                  .fontColor('#2196F3')
                  .fontFamily('monospace')
                  .width('100%')
                  .padding(12)
                  .lineHeight(1.6)
              }
              .width('100%')
              .height(400)
            } else {
              Column() {
                Text("🖥️")
                  .fontSize(64)
                  .opacity(0.2)
                  .margin({ bottom: 16 })
                Text("暂无监测结果")
                  .fontSize(14)
                  .fontColor('#2196F3')
                Text("请输入性能指标后点击开始监测")
                  .fontSize(12)
                  .fontColor('#42A5F5')
                  .margin({ top: 8 })
              }
              .width('100%')
              .height(200)
              .justifyContent(FlexAlign.Center)
              .alignItems(HorizontalAlign.Center)
            }
          }
          .layoutWeight(1)
          .width('100%')
          .padding(12)
          .backgroundColor('#F5F5F5')
          .borderRadius(8)
        }
        .width('100%')
        .padding(12)
      }
      .layoutWeight(1)
    }
    .width('100%')
    .height('100%')
    .backgroundColor('#FAFAFA')
  }

  private executeMonitoring() {
    const cpuStr = this.cpuUtilization.trim()
    const memStr = this.memoryUsage.trim()
    const diskStr = this.diskIO.trim()
    const netStr = this.networkBandwidth.trim()
    const respStr = this.responseTime.trim()

    if (!cpuStr || !memStr || !diskStr || !netStr || !respStr) {
      this.result = "❌ 请填写全部性能指标"
      return
    }

    this.isLoading = true

    setTimeout((): void => {
      try {
        const inputStr = `${cpuStr} ${memStr} ${diskStr} ${netStr} ${respStr}`
        const result = systemPerformanceMonitoringSystem(inputStr)
        this.result = result
        console.log("[SystemPerformanceMonitoringSystem] 监测完成")
      } catch (error) {
        this.result = `❌ 执行出错: ${error}`
        console.error("[SystemPerformanceMonitoringSystem] 错误:", error)
      } finally {
        this.isLoading = false
      }
    }, 500)
  }
}

ArkTS调用说明

ArkTS是OpenHarmony平台上的主要开发语言，它基于TypeScript进行了扩展，提供了更好的性能和类型安全。在上述代码中，我们创建了一个完整的UI界面，用于输入性能指标并显示监测结果。

页面采用了分层设计：顶部是标题栏，中间是参数输入区域，下方是监测结果显示区。参数输入区使用了2列网格布局，使得界面紧凑而不失清晰。每个输入框都有对应的标签和默认值，方便用户快速操作。

executeMonitoring方法是关键的交互逻辑。当用户点击"开始监测"按钮时，该方法会收集所有输入参数，组合成一个字符串，然后调用从JavaScript导出的systemPerformanceMonitoringSystem函数。函数返回的结果会被显示在下方的滚动区域中。同时，系统使用isLoading状态来显示加载动画，提升用户体验。

---

系统集成与部署

编译流程

1. Kotlin编译：使用KMP的Gradle插件，将Kotlin代码编译为JavaScript
2. JavaScript生成：生成的JavaScript文件包含了所有的业务逻辑
3. ArkTS集成：在ArkTS项目中导入JavaScript文件，通过import语句引入函数
4. 应用打包：将整个应用打包为OpenHarmony应用安装包

部署建议

• 在企业的数据中心部署该系统的Web版本
• 在各个运维部门部署OpenHarmony设备，运行该系统的移动版本
• 建立数据同步机制，确保各设备间的数据一致性
• 定期备份监测数据，用于后续的性能分析和改进

---

总结

系统性能监测系统通过整合Kotlin、JavaScript和ArkTS三种技术，提供了一个完整的、跨平台的性能管理解决方案。该系统不仅能够实时监测系统性能的关键指标，还能够进行智能分析和优化建议，为企业提供了强有力的技术支撑。

通过本系统的应用，企业可以显著提高系统性能管理的效率和效果，及时发现和解决性能问题，提升系统稳定性，增强用户体验。同时，系统生成的详细报告和建议也为企业的运维管理提供了数据支撑。

在未来，该系统还可以进一步扩展，集成更多的性能指标、引入人工智能算法进行更精准的性能预测、建立与企业资源规划系统的联动机制等，使其成为一个更加智能、更加完善的性能管理平台。

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