hwatch 0.3.19版本发布:增强监控功能与终端体验优化
2025-07-10 10:05:23作者:胡易黎Nicole
hwatch是一个现代化的命令行工具,它类似于传统的watch命令,但提供了更强大的功能和更友好的用户界面。hwatch可以定期执行指定的命令并显示其输出,特别适合系统管理员和开发人员监控系统状态、日志变化或程序输出。
精确间隔执行功能
新版本中增加了精确间隔执行选项,这是对传统watch工具的一个重要改进。在系统监控场景中,精确的时间间隔对于数据采集和分析至关重要。例如,当需要每分钟采集一次系统负载数据时,传统工具可能会因为命令执行时间的影响导致间隔不准确,而hwatch 0.3.19通过这一改进确保了每次执行的时间间隔严格一致。
执行暂停/冻结功能
0.3.19版本引入了一个实用的暂停功能,允许用户临时冻结命令执行。这个功能在以下场景特别有用:
- 当发现异常输出需要仔细查看时,可以暂停刷新
- 需要临时保持当前输出状态进行记录或分析
- 在演示过程中控制信息展示节奏
FreeBSD系统稳定性修复
针对FreeBSD用户反馈的进程冻结和终端损坏问题,开发团队进行了深入调查并修复了相关bug。这一改进使得hwatch在FreeBSD系统上的运行更加稳定可靠,特别是在长时间监控场景下。
终端显示优化:禁用自动换行
新增的禁用自动换行选项解决了终端显示中的常见问题。当监控命令输出包含长行时,自动换行可能导致显示混乱。通过禁用自动换行,用户可以:
- 更清晰地查看长行输出
- 使用水平滚动查看完整内容
- 保持输出格式的一致性
跨平台支持
hwatch 0.3.19继续保持了优秀的跨平台特性,提供了多种架构和操作系统的预编译版本,包括:
- macOS (x86_64和ARM架构)
- Linux (多种发行版和架构)
- Windows (x86_64)
对于Linux用户,还提供了.deb和.rpm格式的安装包,简化了安装过程。
技术实现亮点
从技术角度看,0.3.19版本的改进涉及多个层面:
- 时间管理模块的优化,确保精确间隔执行
- 信号处理机制的增强,实现平滑的暂停/恢复功能
- 终端处理逻辑的改进,解决特殊平台下的稳定性问题
- 显示引擎的调整,支持灵活的换行控制
这些改进使得hwatch在保持轻量级特性的同时,提供了更专业、更可靠的监控体验。
适用场景推荐
结合新版本特性,hwatch特别适合以下使用场景:
- 系统性能监控:精确间隔采集CPU、内存等指标
- 日志文件监控:暂停功能方便查看关键日志条目
- 开发调试:清晰显示长行调试输出
- 自动化测试:稳定可靠地监控测试结果
hwatch 0.3.19通过这一系列改进,进一步巩固了其作为现代化监控工具的地位,值得系统管理员和开发人员尝试使用。
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