Awesome GitHub RepositoriesFlame Graph Visualizers

Blender is a professional 3D creation suite designed for modeling, animation, rendering, and video editing. It functions as an open-source 3D engine that provides a comprehensive framework for procedural geometry, physics simulation, and high-quality visual output. The platform is built upon a foundational architecture that utilizes data-block-based memory management and a dependency-graph-based evaluation system to handle complex scene transformations and geometry updates. The software distinguishes itself through a highly modular, node-based procedural architecture that allows users to cons

Memray is a memory profiler for Python that tracks heap allocations in both Python code and native C or C++ extensions. It captures memory events by hooking into the language runtime and traversing call stacks, providing a comprehensive view of how an application consumes memory. The tool is designed to minimize performance impact on the target application by using thread-local buffering and streaming data to an external process or file. The project distinguishes itself through its ability to monitor complex, multi-threaded systems and child processes in real-time. It provides diagnostic util

pprof is a tool for visualizing and analyzing performance profiling data. It converts sampled call stacks into a directed graph rendered as an SVG, enabling visual identification of execution hotspots. The tool also parses Linux perf.data files, converting them into an internal profile representation for further analysis. Beyond visualization, pprof provides a command-line REPL for interactive exploration of profiling data, allowing users to filter, refine, and query performance information on the fly. It generates sorted text reports that highlight the most resource-intensive call stacks, an

Async-profiler هي مجموعة من أدوات الأداء مصممة لأخذ عينات من بيئات تشغيل Java، وتتبع تخصيصات الذاكرة، ومراقبة عدادات الأجهزة. تعمل كمحلل أخذ عينات منخفض التكلفة (low-overhead) لتطبيقات Java، حيث تجمع تتبعات المكدس وبيانات تخصيص الذاكرة دون انحياز لنقاط الأمان (safepoint). يوفر المشروع أدوات متخصصة لتوليد رسوم بيانية تفاعلية للهب (flame graphs) لتصور نقاط التنفيذ الساخنة في متصفح الويب. يتضمن مراقباً لعدادات أداء الأجهزة لتتبع أحداث النظام منخفضة المستوى مثل أخطاء ذاكرة التخزين المؤقت وأخطاء الصفحات. تغطي مجموعة الأدوات عدة مجالات تشخيصية، بما في ذلك تحليل استخدام وحدة المعالجة المركزية لتحديد الأساليب الساخنة، وتتبع تخصيص الذاكرة للتسريبات في الكومة (heap) والذاكرة الأصلية، وتحليل تنافس الخيوط (thread contention) للكشف عن اختناقات المزامنة عبر طبقات النظام المختلفة.

Async-profiler is a sampling profiler for Java applications that tracks CPU time and stack traces across execution frames to identify performance bottlenecks. It is designed to capture profiling data without introducing timing bias. The project provides capabilities for JVM memory analysis to locate native and heap allocation hotspots and memory leaks. It also includes system contention analysis to identify resource bottlenecks through the tracking of contended locks and hardware performance counters. The tool converts raw profiling data into visual performance reports, including interactive

gops is a command-line diagnostic toolset for monitoring, profiling, and managing the runtime state of active Go applications. It functions as a runtime diagnostic tool that provides a focused interface for analyzing memory, profiling performance, and monitoring the health of running processes. The tool provides a set of specialized utilities including a performance profiler for capturing CPU and heap profiles, a memory analyzer for identifying leaks and triggering garbage collection, and a process monitor for discovering running binaries and visualizing process hierarchies. The project cove

This project is a comprehensive technical guide and diagnostic manual for analyzing memory, performance, and asynchronous behavior within Node.js applications. It provides detailed methods for asynchronous tracing, memory diagnostics, and performance analysis to resolve runtime errors and execution bottlenecks. The resource distinguishes itself by covering advanced diagnostic workflows, including the use of flame graphs for CPU profiling, the capture and comparison of heap snapshots for memory leak detection, and the mapping of asynchronous call stacks. It also provides technical guidance on

هذا المشروع هو ترجمة صينية لدليل شامل للغة البرمجة Go. يعمل كمورد تعليمي مترجم ودليل تقني مصمم لتقديم إرشادات حول قواعد اللغة، وتصميمها، وتطوير البرمجيات. يغطي المورد مجموعة واسعة من تعليم لغة Go، بما في ذلك تنفيذ أنماط البرمجة وتصميم الأنظمة. يتضمن دروساً وأمثلة مترجمة تركز على ميزات اللغة الأساسية مثل التزامن (concurrency) واستخدام الواجهات (interfaces). يمتد المحتوى ليشمل مجالات قدرات متنوعة، بما في ذلك أساسيات اللغة، ونمذجة البيانات، والانعكاس في وقت التشغيل (runtime reflection)، وإدارة الذاكرة. كما يوفر تغطية مفصلة لهندسة البرمجيات، ومعالجة الأخطاء، وضمان الجودة، وشبكات الويب. تم هيكلة التوثيق كدليل تقني يحتوي على محتوى مترجم، وتصويبات، وتصحيحات لضمان تعلم دقيق.

Parca is an always-on continuous profiling platform that captures CPU and memory usage from running applications without any code modifications. It uses eBPF kernel-level tracing to automatically discover and sample stack traces across infrastructure, and provides a web-based flame graph dashboard for interactive performance analysis. Its label-based query engine lets users slice and aggregate profiling data across dimensions such as service, container, or region, using a Prometheus-style selector syntax. Unlike basic profilers, Parca stores profile samples in a columnar format using Apache A

PerfView is a set of integrated profiling and tracing tools built on Windows Event Tracing for Windows (ETW), designed to diagnose CPU, memory, and ETW-based performance issues in .NET applications. It captures ETW events to analyze runtime behavior, CPU usage, and memory allocations, serving as a .NET performance profiler that measures both CPU time and garbage collection events. The tool distinguishes itself with a diff comparison engine that compares two performance traces side-by-side to highlight changes in method costs and event rates. It renders profiled call stacks as flame graphs whe

Samply is a cross-platform CPU sampling profiler and performance analysis utility. It consists of a command-line tool for recording process stack traces at regular intervals and a visual interface for analyzing the resulting execution data. The system includes a debug symbol resolver that maps raw memory addresses to human-readable function names using local or remote symbol information. It transforms recorded execution data into flame graphs and timelines to pinpoint function-level hotspots. The tool provides capabilities for CPU execution recording, stack unwinding, and symbol resolution a

go-torch is a profiling tool for capturing the execution state of Go programs and transforming raw binary data into visual representations of program performance. It functions as a flame graph profiler and performance visualization utility that identifies expensive code paths through the collection of CPU and memory stack traces. The tool features a network-capable remote process profiler that connects to endpoints to capture and export execution profiles from Go binaries. It utilizes stochastic profiling to synthesize execution data into call graphs, allowing for the identification of bottle

هذا المشروع عبارة عن دليل برمجة أداء شامل ومرجع للغة Go، مع التركيز على كفاءة وقت التشغيل وتحسين الذاكرة. يوفر مجموعة من الأنماط والتقنيات المصممة لزيادة سرعة التنفيذ عن طريق تقليل حمل جمع القمامة (garbage collection) وتحسين استخدام الذاكرة. يتميز المورد بتنفيذات مرجعية مفصلة لتحسين الذاكرة، مثل تحليل الهروب (escape analysis)، وتجميع الكائنات (object pooling)، ومحاذاة ذاكرة الهياكل. ويقدم استراتيجيات محددة لتقليل حجم الملف الثنائي وتحسين كفاءة ذاكرة التخزين المؤقت للمعالج (CPU cache) من خلال تحسين تخطيط ذاكرة الهياكل واستخدام عناصر نائبة خالية من التخصيص. يغطي المشروع نطاقاً واسعاً من قدرات هندسة الواجهة الخلفية، بما في ذلك إدارة التزامن مع مجموعات العمال (worker pools) وبدائيات المزامنة، وRPC عالي الأداء وتوجيه HTTP، واستراتيجيات التخزين المؤقت الموزعة. كما يتضمن توجيهات حول الملاحظة من خلال تحليل أداء المعالج والذاكرة، بالإضافة إلى أنماط ضمان الجودة لاختبار الوحدات الوظيفية وتوليد الكائنات الوهمية (mock objects). يتم تنظيم المحتوى كسلسلة من البرامج التعليمية، والأمثلة المعمارية، وأدلة قياس الأداء لمساعدة المطورين على تحليل وإصلاح اختناقات الأداء.