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2 dépôts

Awesome GitHub RepositoriesSignal-Triggered Profilers

Profilers that initiate data collection via OS signals to capture snapshots without interrupting process execution.

Distinct from CPU Profilers: Distinct from Asynchronous Profilers: focuses on signal-based triggering for snapshot capture rather than async context tracking.

Explore 2 awesome GitHub repositories matching development tools & productivity · Signal-Triggered Profilers. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Signal-Triggered Profilers GitHub Repositories

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  • google/gopsAvatar de google

    google/gops

    7,011Voir sur GitHub↗

    gops est un ensemble d'outils de diagnostic en ligne de commande pour surveiller, profiler et gérer l'état d'exécution des applications Go actives. Il fonctionne comme un outil de diagnostic d'exécution qui fournit une interface ciblée pour analyser la mémoire, profiler les performances et surveiller la santé des processus en cours. L'outil fournit un ensemble d'utilitaires spécialisés, y compris un profileur de performance pour capturer les profils CPU et tas, un analyseur de mémoire pour identifier les fuites et déclencher le ramasse-miettes, et un moniteur de processus pour découvrir les binaires en cours d'exécution et visualiser les hiérarchies de processus. Le projet couvre un large éventail de capacités de diagnostic, y compris le traçage de l'exécution, la capture de traces de pile et l'échantillonnage de l'utilisation des ressources. Il inclut également des utilitaires système pour l'inspection des métadonnées de processus, la résolution de chemins binaires et la surveillance des métriques d'exécution telles que le nombre de threads et les statistiques de mémoire.

    Triggers profile captures and diagnostic actions in remote processes using specific operating system signals.

    Go
    Voir sur GitHub↗7,011
  • hashicorp/go-metricsAvatar de hashicorp

    hashicorp/go-metrics

    1,574Voir sur GitHub↗

    This library provides a toolkit for instrumenting Go applications to track performance data, including counters, gauges, and timers. It serves as a centralized facility for collecting, storing, and exporting runtime metrics to external monitoring and telemetry platforms. The project distinguishes itself through a pluggable architecture that decouples application instrumentation from specific output formats. It manages metric data through a registry that supports concurrent updates and provides granular control over data volume by filtering metric labels before transmission. To support operati

    Intercepts system signals to trigger immediate diagnostic snapshots of runtime metrics for troubleshooting.

    Go
    Voir sur GitHub↗1,574
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