点燃你的性能监控——Flame On
2024-05-29 08:55:34作者:庞眉杨Will

Flame On 是一款强大的工具,它为你的Phoenix应用添加了火焰图(Flame Graphs)功能,使你可以直观地进行性能分析和优化。如果你对LiveDashboard已经很熟悉,那么Flame On将会是你的新宠,它能无缝集成到你的LiveDashboard页面中。
项目简介
Flame On 的核心在于其简洁的安装和使用流程。通过简单的依赖添加和配置,即可在你的Phoenix应用内开启性能监控。其主要特性包括在LiveDashboard上直接查看火焰图,并支持以LiveComponent的形式嵌入自定义LiveView页面。此外,它还提供了便捷的函数选择和缩放功能,帮助你深入理解代码执行的瓶颈。
项目技术分析
Flame On 利用了 eFlambe 这个原有的捕获引擎,以及 :meck 库来模拟代码路径并插入跟踪代码,从而实现对Elixir和Erlang模块的实时性能分析。虽然这种方式可能不适用于关键生产环境,但其无侵入性使得在开发或诊断阶段进行性能测试变得异常方便。
应用场景
- 开发阶段性能调试 - 在开发过程中,你可以快速定位慢速的控制器操作或者LiveView事件处理。
- 生产环境问题排查 - 虽然不推荐在高压力环境下持续运行,但在特定问题的诊断中,Flame On 可以提供宝贵的性能数据。
- 持续集成与自动化测试 - 结合CI/CD流程,Flame On可作为性能基准的一部分,确保每次发布时代码执行效率保持在预期水平。
项目特点
- 直观的界面 - 通过火焰图,可以一目了然地看到调用栈的层次和每个部分的耗时。
- 动态交互 - 支持点击块来放大观察,便于精细化分析。
- 易集成 - 无论是作为LiveDashboard的一个页面还是独立的LiveComponent,Flame On 都能轻松融入你的现有架构。
- 版本管理 - 坚守 Semantic Versioning,确保升级的稳定性。
- 社区支持 - 拥有一群活跃的开发者和贡献者,持续改进和扩展项目。
如果你正在寻找一种有效的方式来提升你的Elixir应用程序的性能,那么Flame On 必须是你工具箱中的一员。立即开始尝试,你会发现一个新的世界等待你去探索!
登录后查看全文
热门项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0197
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0126
MiMo-V2.5-Pro-FP4-DFlashMiMo-V2.5-Pro-FP4-DFlash 是驱动 MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed 的底层模型: FP4 量化骨干网络:对 MoE 专家采用 MXFP4 量化,同时保持模型其他部分的更高精度,在几乎无损质量的前提下,显著减小模型体积并降低内存带宽压力。 BF16 DFlash 草稿生成器:用于块扩散推测解码,每次前向传播可生成一整个块的 tokens,并让骨干网络一步完成验证。 两者协同作用,既降低了每参数的位宽,又减少了骨干网络前向传播的次数,而这两者正是万亿参数模型解码过程中的两大主要成本来源。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
AstrBot✨ 易上手的多平台 LLM 聊天机器人及开发框架 ✨ 平台支持 QQ、QQ频道、Telegram、微信、企微、飞书 | OpenAI、DeepSeek、Gemini、硅基流动、月之暗面、Ollama、OneAPI、Dify 等。附带 WebUI。Python06
handy-ollama动手学Ollama,CPU玩转大模型部署,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/handy-ollama/Jupyter Notebook07
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
766
5.01 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
863
1.96 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
1.35 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
722
894
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
458
453
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++
1.08 K
1.11 K
本仓库是 Flutter SDK 与 Flutter Engine 的 OpenHarmony 适配版本,由 CPF-Flutter 团队维护。开发者可使用熟悉的 Flutter 技术栈开发 OpenHarmony 应用,3.35.7 及以后的适配版本可基于本仓库源码构建支持 OpenHarmony 的 Flutter Engine。
Dart
1.02 K
265
CANNBot 是面向 CANN 开发的用于提升开发效率的系列智能体,本仓库为其提供可复用的 Skills 模块。
Python
1.01 K
626
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
2.99 K
639
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
152
250