5 repository-uri
Reads Go runtime profiling data and presents it as call graphs and flame graphs.
Distinct from Flame Graph Visualizers: Distinct from Flame Graph Visualizers: specifically ingests Go runtime profiling data, not general profiling data.
Explore 5 awesome GitHub repositories matching testing & quality assurance · Go Runtime Profilers. Refine with filters or upvote what's useful.
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
Reads Go runtime profiling data and presents it as call graphs and flame graphs.
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
Captures CPU profiles, heap snapshots, and execution traces specifically from the Go runtime.
Acest proiect este o traducere în chineză a unui ghid cuprinzător pentru limbajul de programare Go. Servește ca resursă educațională localizată și manual tehnic conceput pentru a oferi îndrumări privind sintaxa limbajului, designul și dezvoltarea software. Resursa acoperă o gamă largă de educație în limbajul Go, inclusiv implementarea modelelor de programare și designul de sistem. Include lecții traduse și exemple care se concentrează pe caracteristicile de bază ale limbajului, cum ar fi concurența și utilizarea interfețelor. Conținutul acoperă diverse domenii de capabilitate, inclusiv fundamentele limbajului, modelarea datelor, runtime reflection și gestionarea memoriei. De asemenea, oferă o acoperire detaliată a arhitecturii software, gestionarea erorilor, asigurarea calității și rețelistica web. Documentația este structurată ca un manual tehnic care conține conținut tradus, erate și corecții pentru a asigura o învățare precisă.
Shows how to process sampled execution data to generate call graphs and pinpoint resource-heavy functions.
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
Provides a profiler that reads Go runtime profiling data to generate call graphs and flame graphs.
Acest proiect este un ghid cuprinzător de programare pentru performanță și o referință pentru limbajul Go, concentrându-se pe eficiența runtime și optimizarea memoriei. Oferă o colecție de tipare și tehnici concepute pentru a crește viteza de execuție prin reducerea overhead-ului garbage collection-ului și optimizarea utilizării memoriei. Resursa se distinge prin implementări de referință detaliate pentru optimizarea memoriei, cum ar fi escape analysis, object pooling și alinierea memoriei structurilor. Oferă strategii specifice pentru reducerea dimensiunii binarului și îmbunătățirea eficienței cache-ului CPU prin optimizarea layout-ului memoriei structurilor și utilizarea placeholder-elor cu alocare zero. Proiectul acoperă o gamă largă de capabilități de inginerie backend, inclusiv gestionarea concurenței cu worker pools și primitive de sincronizare, RPC de înaltă performanță și rutare HTTP, precum și strategii de caching distribuit. Include, de asemenea, îndrumări privind observabilitatea prin profilarea CPU și a memoriei, precum și tipare de asigurare a calității pentru unit testing funcțional și generarea de obiecte mock. Conținutul este structurat ca o serie de tutoriale, exemple arhitecturale și ghiduri de benchmarking pentru a ajuta dezvoltatorii să analizeze și să remedieze blocajele de performanță.
Provides tools for analyzing heap allocations and lock contention to identify and fix performance bottlenecks.