Glances项目进程过滤功能优化:完整命令行支持
2025-05-06 22:42:55作者:胡易黎Nicole
Glances作为一款功能强大的系统监控工具,其进程过滤功能在实际使用中存在一个值得注意的技术细节。最新开发版本已对此进行了重要改进,解决了进程过滤时命令行参数不完整的问题。
问题背景
在Glances的进程监控功能中,用户可以通过--export-process-filter参数基于正则表达式筛选特定进程。然而在4.1.0之前的版本中,当导出为JSON格式时,过滤功能仅基于进程名称而非完整命令行参数,这可能导致以下不一致:
- 终端输出显示完整命令行参数
- JSON导出仅包含进程名称部分
技术实现分析
该问题的本质在于进程过滤逻辑与数据导出逻辑的耦合方式。在底层实现上:
- 进程过滤阶段过早地将命令行参数简化为进程名称
- 导出阶段直接使用过滤后的简化数据
- 终端显示则保留了原始完整信息
这种实现方式虽然提高了过滤效率,但牺牲了数据的完整性,特别是在需要精确匹配特定命令行参数的场景下。
解决方案
开发分支中的修复方案采用了更合理的处理流程:
- 保持原始命令行参数的完整性直至最终导出
- 在过滤阶段同时考虑进程名称和完整命令行
- 确保所有输出格式(包括JSON)都包含完整信息
这种改进使得如python3.10 -mMy_module这样的带参数进程能够被准确识别和导出,同时保持过滤功能的可用性。
实际影响
这一改进对以下场景尤为重要:
- 监控特定参数启动的进程实例
- 区分相同程序的不同运行模式
- 需要完整命令行信息的自动化处理
用户现在可以放心使用命令行过滤功能,确保获取的数据与终端显示完全一致,为系统监控和自动化运维提供了更可靠的基础。
升级建议
建议所有依赖进程监控功能的用户升级至Glances 4.1.0或更高版本,以获得更准确和一致的监控体验。对于暂时无法升级的环境,建议通过终端输出配合外部工具处理来替代JSON导出功能。
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
最新内容推荐
MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
403
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
224
250
暂无简介
Dart
672
159
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++
663
319
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
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
🎉 (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
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
219