探索系统性能的利器:Grofer,纯Go语言编写的现代资源监控器
2024-05-21 22:53:45作者:董宙帆
项目简介
Grofer 是一款由Golang编写的现代化系统和资源监控工具,它的设计简洁而直观,旨在提供CPU、内存、网络和磁盘等核心资源的实时监控。由于采用了Termui库,Grofer在终端中呈现出美观的界面,而GoPSUtil则确保了对系统数据的精确获取。尽管当前仅支持Linux系统,但其强大的功能和易用性使其值得期待未来对更多平台的支持。
项目技术分析
Grofer 的核心技术在于 Termui 和 Gopsutil:
- Termui:这是一个Golang库,提供了类似Golang的API来创建基于ncurses的漂亮的ASCII图形界面,使得Grofer在命令行下的交互体验非常友好。
- Gopsutil:这个库为Golang提供了跨平台的系统信息和进程信息查询接口,使Grofer能够准确地获取到系统的各种资源数据。
通过结合这两者的优点,Grofer实现了无须安装任何依赖即可运行,并且提供了高效的数据收集和可视化功能。
应用场景
Grofer 可广泛应用于以下场合:
- 开发者调试:当开发过程遇到性能瓶颈时,可以快速查看系统的资源占用情况,定位问题源。
- 系统管理员监控:定期检查服务器状态,预防资源耗尽或异常情况的发生。
- 自动化脚本集成:通过其导出功能,可以将监测数据整合入自动化监控系统,用于长期记录与分析。
项目特点
Grofer 具有以下几个显著的特点:
- 轻量级:Grofer 使用纯Go编写,无需额外依赖,方便快速部署。
- 实时更新:通过设置刷新率,您可以实时查看系统资源的变化,最高可每秒更新一次。
- 多视角展示:不仅提供整体资源视图,还可以深入到进程和容器级别,查看更详细的信息。
- 操作简便:支持TUI内的快捷键操作,如按
?查看帮助,按p切换进程详情等,让使用更加便捷。 - 数据导出:通过
grofer export命令,可以将监控数据导出成JSON文件,便于进一步分析和存储。
安装与使用
Grofer 提供了多种安装方式,包括go get、直接下载二进制文件以及Docker镜像。无论您是开发人员还是系统管理员,都能轻松上手。只需简单的命令,就可以开始享受Grofer带来的强大监控功能。
如果你热衷于探索系统性能,或者正在寻找一个易用的资源监控工具,Grofer无疑是一个值得尝试的选择。立即加入Grofer的社区,一起提升你的系统管理效率吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
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
暂无简介
Dart
672
157
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++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥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
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218