如何运用IronPython监测ASP.NET状态分析（续篇）？
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本文共计1708个文字，预计阅读时间需要7分钟。
在上篇文章中，我们通过一个请求执行了IronPython代码，以此轻松检查系统运行状态，或进行一些基本调整。但这种做法仅能了解当前时刻系统的状态。
在上一篇文章中，我们在一个请求中执行了IronPython代码，通过这个方法我们可以轻松地的检查系统运行的状态，或对系统进行一些简单修改。但是这种做法只能检查系统在当前时刻的状态，在很多情况下，我们需要对系统的请求进行一段时间的采样。对于简单的数据（例如每秒执行的请求数量，请求时间），我们可以通过查看Performance Monitor中相关的计数器来获得一些概要的数据。但是，如果我们需要获取一些系统的详细状态，甚至是需要根据需要进行动态改变的自定义需求，则势必要深入到系统内部进行数据采集。因此，我们可能需要让代码执行“一段时间”，并将直接结果进行汇总输出。
让代码执行一段时间不难，简单地使用Thread.Sleep便可，也不会造成什么性能或吞吐量上的损失。关键就在于，在代码停留的这“一段时间”内，我们使用什么样的做法来采集数据。这时候，老赵脑海中立即浮现出的便是HttpModule般监听请求管道（Pipeline）中的各式事件。
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在上篇文章中，我们通过一个请求执行了IronPython代码，以此轻松检查系统运行状态，或进行一些基本调整。但这种做法仅能了解当前时刻系统的状态。
在上一篇文章中，我们在一个请求中执行了IronPython代码，通过这个方法我们可以轻松地的检查系统运行的状态，或对系统进行一些简单修改。但是这种做法只能检查系统在当前时刻的状态，在很多情况下，我们需要对系统的请求进行一段时间的采样。对于简单的数据（例如每秒执行的请求数量，请求时间），我们可以通过查看Performance Monitor中相关的计数器来获得一些概要的数据。但是，如果我们需要获取一些系统的详细状态，甚至是需要根据需要进行动态改变的自定义需求，则势必要深入到系统内部进行数据采集。因此，我们可能需要让代码执行“一段时间”，并将直接结果进行汇总输出。
让代码执行一段时间不难，简单地使用Thread.Sleep便可，也不会造成什么性能或吞吐量上的损失。关键就在于，在代码停留的这“一段时间”内，我们使用什么样的做法来采集数据。这时候，老赵脑海中立即浮现出的便是HttpModule般监听请求管道（Pipeline）中的各式事件。