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KUtrace

低开销Linux内核追踪工具 解析多核处理器性能

KUtraceLinux内核追踪性能分析软件动态多核处理器Github开源项目

KUtrace是一个低开销的Linux内核追踪工具，用于观察多核处理器上的全部执行时间。无需修改用户程序，即可分析实时交易或数据库处理中的意外延迟原因。该工具已在数据中心和自动驾驶领域应用，解决了多项长期性能问题。项目包含完整文档、示例代码和Linux内核补丁，支持x86和ARM架构，为开发者提供了实用的性能分析工具。

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介绍相关项目
parca - 开源连续剖析工具 优化性能降低成本
GithubParcaeBPF开源项目性能优化资源监控连续性能分析
Parca是一款开源连续剖析工具，用于分析CPU和内存使用情况。它利用eBPF技术自动发现目标，支持多种编程语言，并采用开放标准。通过优化存储和查询，Parca能有效聚合和比较剖析数据，助力节省基础设施成本、提升系统性能和可靠性。其直观的Web界面便于分析和可视化剖析数据。
likwid - 开源高性能计算性能分析工具
GithubLIKWID多线程开源项目性能分析硬件计数器系统监控
Likwid是一个开源的高性能计算性能分析工具套件,支持多种处理器和GPU,运行于Linux系统。它提供硬件拓扑分析、性能计数器监控、能耗测量等功能,帮助开发者分析和优化应用性能。Likwid以命令行工具和库的形式提供,使用简单,功能强大,是高性能计算领域重要的性能分析工具。
NTrace-core - 开源可视化网络路由追踪工具
GithubNextTrace可视化开源工具开源项目网络诊断路由跟踪
NTrace-core是一款使用Golang开发的开源网络路由追踪工具。它支持IPv4和IPv6，可通过ICMP、TCP和UDP协议进行路由跟踪。该工具提供表格、原始数据和JSON等多种输出格式。NTrace-core支持自定义IP数据库、TTL控制和并发探测等高级功能，并具有路径可视化功能，直观展示网络路由情况。它还支持快速测试、指定网络设备追踪等特性，是一个功能丰富的网络诊断工具。
zipkin - 分布式追踪系统 提升微服务架构性能
GithubZipkin分布式追踪系统开源项目微服务架构性能监控故障排查
Zipkin是一个分布式追踪系统，专注于收集和分析微服务架构中的时序数据。它提供追踪数据的收集、存储和可视化功能，支持多种后端存储和传输协议。通过直观的UI界面，Zipkin展示请求在服务间的流转路径和时间分布，并生成服务依赖图。这些特性有助于开发者快速定位性能瓶颈和错误源。Zipkin易于集成，兼容多种编程语言和框架，是优化微服务架构性能的实用工具。
pwru - 基于eBPF的Linux内核网络数据包跟踪工具
CiliumGithubLinux内核eBPF开源项目网络数据包跟踪网络调试
pwru是一个开源的Linux内核网络数据包跟踪工具，基于eBPF技术开发。它提供了细粒度的内核状态检查和高级过滤功能，包括网络命名空间、接口名称和数据包标记等。pwru可输出详细的数据包信息，适用于Linux 5.3及以上内核版本。这个工具为网络工程师和开发人员提供了强大的网络连接问题诊断能力。
hotspot - Linux性能分析的开源可视化工具
GUIGithubHotspotLinuxperf开源项目性能分析
Hotspot是一个开源的Linux性能分析图形界面工具。它能够可视化perf.data文件,提供火焰图、调用图等多种视图,并支持时间线过滤和离线CPU分析等功能。Hotspot集成了perf记录功能,可直接启动应用进行性能分析。此外,它还支持嵌入式系统分析,以及数据的导入导出,便于跨机器共享分析结果。Hotspot为Linux性能优化和调试提供了直观高效的分析体验。
perfview - 免费性能分析工具 聚焦CPU和内存问题
.NETETWGithubPerfView开源项目性能分析调试工具
PerfView是一款开源的性能分析工具，主要用于诊断CPU和内存相关的性能问题。它适用于Windows平台，也能分析Linux系统的数据。PerfView在多种场景下都很实用，尤其擅长分析.NET运行时代码性能。该工具提供ETW事件解析、对象分配堆栈跟踪和.NET方法调用跟踪等功能。PerfView还支持扩展，可满足不同用户的需求。开发人员和性能优化专家可以利用PerfView来提升软件性能。
dd-trace-py - Python应用性能监控和分布式跟踪库
GithubPython库ddtrace分布式追踪开源项目性能监控错误跟踪
dd-trace-py是一个Python库，提供分布式跟踪、性能分析和错误跟踪功能。它支持持续集成可视化、部署跟踪、代码热点分析和动态插桩。该库可帮助开发者了解应用性能，适用于各种监控需求。dd-trace-py集成了多种工具，为Python应用提供全面的性能管理解决方案。
bpftune - BPF驱动的智能系统性能优化工具
BPFGithubLinux内核开源项目系统性能网络优化自动调优
bpftune是一款基于BPF技术的智能系统调优工具。它通过持续监控系统行为，自动调整内核参数，实现细粒度的性能优化。该工具专门解决Linux系统中繁多调优参数带来的管理复杂性，特别适合现代云环境下的自动化运维需求。bpftune采用零配置设计，利用BPF观测技术实现低开销优化，并提供清晰的调整日志，使系统性能持续保持最佳状态。
Trace - 创新AutoDiff工具助力AI系统端到端训练
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Trace是微软开发的创新AutoDiff工具，旨在实现AI系统的端到端训练。该工具通过捕获和传播执行轨迹，扩展了反向传播算法的应用范围。Trace作为Python库，支持直接编写代码并优化特定部分，类似于PyTorch的使用方式。它可处理多种反馈类型，如数值奖励、损失函数、自然语言文本和编译器错误。Trace为AI系统优化提供了灵活且强大的解决方案，适用于各种复杂的AI训练场景。
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