ProcDump-for-Linux 项目教程
2024-09-21 02:37:09作者:鲍丁臣Ursa
1. 项目目录结构及介绍
ProcDump-for-Linux 项目的目录结构如下:
ProcDump-for-Linux/
├── devcontainer/
├── github/
├── dist/
├── docs/
├── ebpf/
├── include/
├── profiler/
├── src/
├── sym/
├── templates/
├── tests/integration/
├── .gitignore
├── BUILD.md
├── CMakeLists.txt
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── CONTRIBUTING.md
├── INSTALL.md
├── LICENSE
├── NOTICE.txt
├── README.md
├── azure-pipelines.yml
├── makePackages.sh
├── procdump.1
├── procdump.gif
└── sudo
目录介绍
- devcontainer/: 包含开发容器相关的配置文件。
- github/: 包含 GitHub 相关的配置文件。
- dist/: 包含构建后的二进制文件和包。
- docs/: 包含项目的文档文件。
- ebpf/: 包含 eBPF 相关的代码和配置。
- include/: 包含项目的头文件。
- profiler/: 包含性能分析相关的代码和配置。
- src/: 包含项目的主要源代码。
- sym/: 包含符号文件。
- templates/: 包含模板文件。
- tests/integration/: 包含集成测试相关的代码和配置。
- .gitignore: Git 忽略文件配置。
- BUILD.md: 构建项目的说明文档。
- CMakeLists.txt: CMake 构建配置文件。
- CODE_OF_CONDUCT.md: 项目的行为准则。
- CONTRIBUTING.md: 贡献指南。
- INSTALL.md: 安装说明文档。
- LICENSE: 项目的开源许可证。
- NOTICE.txt: 版权声明。
- README.md: 项目的主文档。
- azure-pipelines.yml: Azure Pipelines 配置文件。
- makePackages.sh: 构建包的脚本。
- procdump.1: ProcDump 的手册页。
- procdump.gif: 项目图标。
- sudo: 包含 sudo 相关的配置文件。
2. 项目的启动文件介绍
ProcDump-for-Linux 的启动文件是 src/Procdump.c。这个文件包含了 ProcDump 的主要逻辑和功能实现。启动文件的主要功能包括:
- 解析命令行参数。
- 初始化 ProcDump 的配置。
- 监控目标进程的性能触发条件。
- 生成核心转储文件。
3. 项目的配置文件介绍
ProcDump-for-Linux 的配置文件主要是 src/ProcDumpConfiguration.c 和 include/ProcDumpConfiguration.h。这些文件定义了 ProcDump 的配置选项和默认值。主要的配置选项包括:
- CPU 阈值: 当 CPU 使用率超过或低于指定值时触发核心转储。
- 内存阈值: 当内存使用量超过或低于指定值时触发核心转储。
- 信号触发: 当接收到指定信号时触发核心转储。
- 轮询频率: 监控进程的频率。
- 核心转储数量: 指定生成的核心转储文件的数量。
这些配置选项可以通过命令行参数进行调整,具体的使用方法可以参考 procdump.1 手册页。
通过以上内容,您可以了解 ProcDump-for-Linux 项目的目录结构、启动文件和配置文件的基本情况。希望这篇教程对您有所帮助!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
410
3.16 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
254
暂无简介
Dart
674
160
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
664
322
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
659
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
264
326
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868