Glances项目TUI界面列对齐问题分析与修复
2025-05-06 13:03:45作者:谭伦延
在系统监控工具Glances的文本用户界面(TUI)中,开发团队最近发现并修复了一个影响用户体验的显示问题。当用户对进程列表进行筛选操作时,界面中的列会出现对齐异常的情况,这可能导致关键监控数据的可读性下降。
问题现象
在Glances的TUI模式下,用户通常可以看到一个整齐排列的进程列表,各列数据按照预设的宽度和对齐方式显示。然而,当用户应用筛选条件缩小进程列表范围时,界面中的列对齐会出现偏差,导致数据列不再保持垂直对齐状态。这种视觉上的不一致性虽然不影响功能,但会降低用户快速扫描和比较数据时的效率。
技术背景
Glances作为一个跨平台的系统监控工具,其TUI界面采用了基于文本的布局引擎。这种布局引擎需要精确计算每个数据项的显示宽度,并动态调整各列的位置。在实现筛选功能时,系统需要重新计算和绘制整个进程列表,这个过程中如果处理不当就容易出现列对齐问题。
问题根源
经过技术团队分析,这个问题主要源于以下几个方面:
- 动态宽度计算不足:在筛选操作后,系统没有完全重新计算各列的最佳显示宽度
- 重绘逻辑缺陷:界面刷新时没有正确处理列标题和数据的对齐关系
- 字符宽度处理:某些特殊字符或宽字符的显示宽度计算不够精确
解决方案
开发团队在项目的develop分支中实施了修复方案,主要改进包括:
- 增强的宽度计算算法:在每次筛选操作后强制重新计算所有列的显示宽度
- 统一的绘制流程:确保列标题和数据项使用相同的对齐基准
- 字符处理优化:改进对Unicode字符和特殊符号的宽度处理
用户影响
这一修复显著提升了Glances在以下场景下的用户体验:
- 频繁筛选不同进程时保持界面一致性
- 长时间监控时减少视觉疲劳
- 数据对比更加直观准确
最佳实践
对于Glances用户,建议:
- 定期更新到最新版本以获取最佳体验
- 在需要频繁筛选的场景下,注意观察列对齐情况
- 如发现类似显示问题,可通过开发者渠道反馈
这一改进体现了Glances团队对细节的关注和对用户体验的持续优化,进一步巩固了其作为高效系统监控工具的地位。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
301
2.65 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
130
152
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
457
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++
610
196
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
230
307
暂无简介
Dart
593
129
🎉 (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
1.05 K
613
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,专门为Transformer模型的训练和推理而设计。
C++
48
77
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
360
2.43 K
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
155
205