देखें कि आपका Java ऐप समय कहाँ बिताता है
सीधे आपके IDE में

GalataJ आपके कोड में सीधे विधि-स्तरीय प्रदर्शन मेट्रिक्स दिखाता है। कोई डैशबोर्ड नहीं। कोई संदर्भ स्विचिंग नहीं। बस प्रोफ़ाइल करें और देखें।

IntelliJ IDEA प्लगइन VS Code एक्सटेंशन
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IDE स्क्रीनशॉट

इनलाइन मेट्रिक्स के साथ IntelliJ / VS Code

GalataJ क्यों?

प्रदर्शन समस्याएं खोजना मुश्किल है

पारंपरिक उपकरण आपको अनुमान लगाने देते हैं। GalataJ आपको बिल्कुल दिखाता है कि कहाँ देखना है।

monitoring

APM डैशबोर्ड

आप ग्राफ देखते हैं, लेकिन यह नहीं कि कौन सी कोड लाइन धीमी है। संदर्भ स्विचिंग उत्पादकता को मारती है।

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भारी प्रोफ़ाइलर

JProfiler और VisualVM को सेटअप, अलग विंडो और निरंतर संदर्भ स्विचिंग की आवश्यकता होती है।

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अनुमान लगाना

आप गलत विधि को अनुकूलित करते हैं क्योंकि आपके पास डेटा नहीं है। अंतर्ज्ञान पर घंटे बर्बाद होते हैं।

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AI

आपके AI उपकरणों को आपके एप्लिकेशन के प्रदर्शन के बारे में कोई जानकारी नहीं है ❗️

शक्तिशाली सुविधाएँ

अपने IDE को छोड़े बिना प्रदर्शन बाधाओं को खोजने के लिए आपको जो कुछ चाहिए।

मुफ्त
code

इनलाइन मेट्रिक्स

IntelliJ और VS Code में अपनी विधियों के ठीक ऊपर निष्पादन समय और कॉल काउंट देखें।

मुफ्त
speed

लाइव टैब

एक समर्पित पैनल में वास्तविक समय प्रोफ़ाइलिंग डेटा। अपने ऐप के चलते ही मेट्रिक्स अपडेट होते देखें।

मुफ्त
category

संदर्भ पहचान

HTTP अनुरोध, डेटाबेस कॉल और अनुसूचित कार्यों का स्वचालित पता लगाना।

Pro
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सत्र तुलना

उत्पादन में जाने से पहले प्रदर्शन रिग्रेशन का पता लगाने के लिए प्रोफ़ाइलिंग सत्रों की तुलना करें।

Pro
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AI संदर्भ फ़ाइलें

AI-सहायता प्राप्त अनुकूलन के लिए live-performance.md और baseline-live-compare.md उत्पन्न करें।

Pro
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बेसलाइन ट्रैकिंग

प्रदर्शन बेसलाइन ट्रैक करें और जब विधियां रिग्रेस होती हैं तो स्वचालित अलर्ट प्राप्त करें।

फीचर स्पॉटलाइट

कोर फ़ंक्शनलिटी में गहराई से जाएं जो GalataJ को Java विकास वर्कफ़्लो के लिए एक आवश्यक बनाते हैं।

auto_awesome

इनलाइन मेट्रिक्स

IntelliJ और VS Code में अपनी विधियों के ठीक ऊपर निष्पादन समय और कॉल काउंट देखें।

  • check_circle आपके कोड में इनलाइन मेट्रिक्स
  • check_circle शक्तिशाली "चैट में जोड़ें" बटन
Inline Metrics Demo
Real-time Diagnostics Demo
analytics

लाइव टैब

एक समर्पित पैनल में वास्तविक समय प्रोफ़ाइलिंग डेटा। अपने ऐप के चलते ही मेट्रिक्स अपडेट होते देखें।

  • check_circle आपकी स्थानीय JVM या Docker कंटेनरों से वास्तविक समय मेट्रिक्स
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सत्र तुलना

उत्पादन में जाने से पहले प्रदर्शन रिग्रेशन का पता लगाने के लिए प्रोफ़ाइलिंग सत्रों की तुलना करें।

  • check_circle अपने स्थानीय फ़ाइल सिस्टम में एकल या तुलना किए गए सत्र सहेजें
  • check_circle प्रदर्शन रिग्रेशन का पता लगाने के लिए दो सत्रों की तुलना करें
  • check_circle एकल या तुलना किए गए सत्रों को JSON/CSV/HTML में निर्यात करें
Flame Graph Export Demo
AI Context Files Demo
description

AI संदर्भ फ़ाइलें

AI-सहायता प्राप्त अनुकूलन के लिए live-performance.md और baseline-live-compare.md उत्पन्न करें।

  • check_circle अपने प्रोजेक्ट के .galataj/ फ़ोल्डर में live-performance.md और baseline-live-compare.md उत्पन्न करें
  • check_circle ChatGPT, Cursor और अन्य AI सहायकों के लिए पूर्वनिर्धारित प्रॉम्प्ट

यह कैसे काम करता है

01

प्लगइन इंस्टॉल करें

मार्केटप्लेस से प्लगइन इंस्टॉल करें, फिर एक क्लिक से कोर घटक इंस्टॉल करें।

02

प्रोफ़ाइलिंग शुरू करें

अपने IDE में "प्रोफ़ाइलिंग शुरू करें" पर क्लिक करें। रीस्टार्ट की आवश्यकता नहीं है।

03

मेट्रिक्स देखें

आपके ब्राउज़ करते समय मेट्रिक्स आपके कोड में इनलाइन दिखाई देते हैं।

GalataJ विधि निष्पादन समय, मेमोरी आवंटन और कॉल आवृत्ति को मापने के लिए बाइटकोड इंस्ट्रूमेंटेशन का उपयोग करता है — न्यूनतम ओवरहेड (~3%) के साथ।

GalataJ क्या नहीं करता

GalataJ एक डेवलपर प्रोफ़ाइलर है, APM या मॉनिटरिंग टूल नहीं। हम आपको समस्या कहाँ है खोजने में मदद करते हैं। समझना क्यों आपका काम है।

close Datadog, New Relic या Dynatrace का प्रतिस्थापन नहीं
close कोई स्वचालित डेडलॉक पहचान नहीं
close कोई SQL क्वेरी सामग्री कैप्चर नहीं
close कोई वितरित ट्रेसिंग नहीं
close कोई उत्पादन मॉनिटरिंग अलर्ट नहीं

हम एक चीज़ अच्छी तरह करते हैं: आपको दिखाते हैं कि किन विधियों को ध्यान की आवश्यकता है।

AI-सहायता प्राप्त विकास के लिए निर्मित

GalataJ अनुमान नहीं लगाता। यह आपके AI को आवश्यक संदर्भ देता है।

description

live-performance.md

वास्तविक समय हॉटस्पॉट, रुझान और संदर्भ — आपके ऐप के चलते ही अपडेट होते हैं।

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baseline-live-compare.md

स्वचालित रिग्रेशन पहचान। देखें कि आपकी अंतिम बेसलाइन के बाद से क्या धीमा हो गया है।

आपके AI उपकरणों के लिए उदाहरण प्रॉम्प्ट

अपने एप्लिकेशन के प्रदर्शन में सुधार के लिए आवश्यक संदर्भ प्राप्त करने के लिए .galataj/live-performance.md और .galataj/baseline-live-compare.md पढ़ें।

info AI सुझाव संभाव्य हैं, निष्कर्ष नहीं। GalataJ संरचित संदर्भ प्रदान करता है, स्वचालित उत्तर नहीं।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

कार्यक्षमता और अनुकूलता के बारे में सामान्य प्रश्न।

क्या यह उत्पादन के लिए सुरक्षित है?

GalataJ विकास और परीक्षण वातावरण के लिए डिज़ाइन किया गया है, उत्पादन के लिए नहीं। इसमें लगभग 3% ओवरहेड है जो dev/test के लिए स्वीकार्य है लेकिन लाइव उत्पादन सिस्टम के लिए अनुशंसित नहीं है। उत्पादन मॉनिटरिंग के लिए, Datadog या New Relic जैसे समर्पित APM उपकरणों का उपयोग करें। GalataJ विकास के दौरान समस्या कहाँ है खोजने में मदद करता है — APM उपकरण उत्पादन में समस्याएं कब होती हैं मॉनिटर करने में मदद करते हैं।

कौन सी Java संस्करण समर्थित हैं?

GalataJ को Java JDK 11 या उच्चतर की आवश्यकता है। यह JDK 11, 17, 21 और सभी बाद के LTS संस्करणों के साथ पूरी तरह से संगत है। एजेंट बाइटकोड इंस्ट्रूमेंटेशन का उपयोग करता है जो सभी आधुनिक Java रनटाइम पर काम करता है, जिसमें OpenJDK, Oracle JDK और Amazon Corretto शामिल हैं।

क्या मुझे अपने एप्लिकेशन को रीस्टार्ट करने की आवश्यकता है?

कोई रीस्टार्ट आवश्यक नहीं! GalataJ रनटाइम अटैचमेंट का उपयोग करता है — आप अपने एप्लिकेशन को रोके बिना किसी भी चल रहे JVM प्रक्रिया से प्रोफ़ाइलर को जोड़ सकते हैं। बस अपने IDE में 'प्रोफ़ाइलिंग शुरू करें' पर क्लिक करें, अपनी Java प्रक्रिया चुनें, और मेट्रिक्स तुरंत दिखाई देने लगते हैं। यह शून्य-डाउनटाइम प्रदर्शन विश्लेषण सक्षम करता है।

क्या यह मुफ्त है? Free और Pro के बीच क्या अंतर है?

हाँ, GalataJ में एक उदार Free स्तर है! Free में शामिल है: आपके कोड में इनलाइन मेट्रिक्स, लाइव प्रोफ़ाइलिंग टैब, संदर्भ पहचान (HTTP, DB, शेड्यूलर) और सीमित सत्र सेव। Pro अनलॉक करता है: असीमित सत्र सेव, रिग्रेशन पहचान के लिए सत्र तुलना, JSON/CSV/HTML में निर्यात, स्थानीय Docker समर्थन, AI के लिए लाइव संदर्भ फ़ाइलें (.galataj/live-performance.md) और बेसलाइन ट्रैकिंग।

प्रदर्शन ओवरहेड क्या है?

GalataJ में लगभग 3% ओवरहेड है। यह विधि निष्पादन समय, मेमोरी आवंटन और कॉल आवृत्ति को मापने के लिए कुशल बाइटकोड इंस्ट्रूमेंटेशन का उपयोग करता है। एजेंट केवल उन विधियों को इंस्ट्रूमेंट करता है जिन्हें आप सक्रिय रूप से प्रोफ़ाइल कर रहे हैं, प्रभाव को कम करते हुए। यह ओवरहेड विकास और परीक्षण के लिए स्वीकार्य है लेकिन हम इसे उत्पादन वर्कलोड के लिए अनुशंसित नहीं करते हैं।

क्या मैं इसे IntelliJ IDEA के बिना उपयोग कर सकता हूँ?

हाँ! GalataJ IntelliJ IDEA और VS Code दोनों को पूर्ण फीचर समानता के साथ समर्थन करता है। दोनों प्लगइन इनलाइन CodeLens/CodeVision संकेत प्रदान करते हैं जो निष्पादन समय और कॉल काउंट को आपकी विधियों के ठीक ऊपर दिखाते हैं। संबंधित मार्केटप्लेस से इंस्टॉल करें, फिर एक क्लिक से कोर घटक इंस्टॉल करें।

कौन से ऑपरेटिंग सिस्टम समर्थित हैं?

GalataJ Windows, Linux और macOS का समर्थन करता है। CLI, नियंत्रक और एजेंट के लिए पूर्व-निर्मित बाइनरी तीनों प्लेटफ़ॉर्म के लिए उपलब्ध हैं। IDE प्लगइन किसी भी OS पर काम करते हैं जहाँ IntelliJ IDEA या VS Code चलता है।

क्या यह Docker का समर्थन करता है?

हाँ! स्थानीय Docker समर्थन Pro स्तर में उपलब्ध है। आप स्वचालित खोज के साथ स्थानीय Docker कंटेनरों में चल रहे Java एप्लिकेशन को प्रोफ़ाइल कर सकते हैं। नोट: रिमोट Docker और Kubernetes वर्तमान में समर्थित नहीं हैं।

AI एकीकरण कैसे काम करता है?

GalataJ आपके प्रोजेक्ट के .galataj/ फ़ोल्डर में संरचित markdown फ़ाइलें उत्पन्न करता है: live-performance.md (वास्तविक समय हॉटस्पॉट और रुझान) और baseline-live-compare.md (रिग्रेशन पहचान)। आप इस संदर्भ को सीधे ChatGPT, Cursor या किसी भी AI सहायक में कॉपी करने के लिए IDE में 'चैट में जोड़ें' का उपयोग कर सकते हैं। AI के पास तब अनुकूलन सुझाव देने के लिए आवश्यक डेटा होता है। नोट: AI सुझाव संभाव्य हैं, निष्कर्ष नहीं।

यह APM उपकरणों से कैसे भिन्न है?

GalataJ एक डेवलपर प्रोफ़ाइलर है, APM नहीं। यह आपको विकास के दौरान आपके IDE में सीधे दिखाता है कि किन विधियों को ध्यान की आवश्यकता है। Datadog, New Relic और Dynatrace जैसे APM उपकरण उत्पादन मॉनिटरिंग, अलर्टिंग और वितरित ट्रेसिंग के लिए हैं। हम पूरक हैं: विकास के दौरान प्रदर्शन समस्याओं को खोजने और ठीक करने के लिए GalataJ का उपयोग करें, फिर आत्मविश्वास से तैनात करें और APM के साथ मॉनिटर करें।