.NET Core 性能监控工具:PerformanceMonitor
项目介绍
PerformanceMonitor 是一款专为 .NET Core 2.1 开发者设计的性能监控工具,旨在帮助开发者更好地分析跨平台的 .NET 应用程序性能。无论您是开发控制台应用还是复杂的微服务架构,PerformanceMonitor 都能提供详细的性能分析。通过一个简单的 Web 应用程序,开发者可以实时查看应用程序的性能数据,包括 CPU 使用率、内存使用情况、HTTP 请求、异常、垃圾回收、线程争用和 JIT 事件等。
项目技术分析
架构概述
PerformanceMonitor 由三个主要组件构成:数据收集、数据存储与处理、数据展示。
-
数据收集:通过一个可安装的类库实现,开发者只需在应用程序代码中引入该库并调用
Record()方法即可开始性能数据的收集。数据收集通过System.Diagnostics命名空间和TraceEvent库实现,前者用于获取进程特定的 CPU 和内存使用情况,后者用于监控异常、垃圾回收、线程争用、JIT 编译和 Kestrel HTTP 请求等事件。 -
数据存储:数据存储在运行于 Docker 上的 SQL 数据库中,数据通过 HTTP 请求在系统中传输,使用 Entity Framework 进行处理。
-
数据展示:Web 应用程序基于 ASP.NET Core 和 Razor Pages 构建,提供动态的数据展示界面。用户可以通过简单的操作选择要监控的应用程序和进程,查看实时更新的图表和数据表。
技术栈
- .NET Core 2.1:作为项目的基础框架,支持跨平台运行。
- ASP.NET Core:用于构建 Web 应用程序,提供高性能的 Web 服务。
- Razor Pages:用于构建动态的 Web 页面,简化页面逻辑。
- Entity Framework:用于数据访问,简化数据库操作。
- Docker:用于容器化部署,简化环境配置。
- TraceEvent:用于事件跟踪,提供详细的性能事件监控。
项目及技术应用场景
PerformanceMonitor 适用于以下场景:
- 微服务架构:在复杂的微服务架构中,开发者可以通过 PerformanceMonitor 监控各个微服务的性能,确保整体应用的稳定性和高效性。
- 单体应用:即使是简单的单体应用,PerformanceMonitor 也能提供详细的性能分析,帮助开发者优化应用性能。
- 跨平台应用:由于 .NET Core 的跨平台特性,PerformanceMonitor 可以在 Windows、Linux 和 macOS 上运行,适用于各种开发环境。
项目特点
- 实时监控:提供实时更新的性能数据,帮助开发者及时发现和解决问题。
- 灵活配置:开发者可以根据需要启用或禁用特定的性能指标监控,只记录与应用相关的数据。
- 多进程支持:支持对同一应用程序中的多个进程进行分组监控,方便开发者查看整体应用的性能。
- 易于集成:只需在应用程序代码中引入类库并调用简单的方法,即可开始性能监控。
- 跨平台支持:完全兼容 .NET Core 的跨平台特性,适用于各种操作系统。
总结
PerformanceMonitor 是一款功能强大且易于使用的 .NET Core 性能监控工具,适用于各种类型的 .NET 应用程序。无论您是开发复杂的微服务架构还是简单的单体应用,PerformanceMonitor 都能帮助您更好地分析和优化应用性能。立即尝试,提升您的开发效率和应用性能!
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