本文将通过阅读 lib x11 代码告诉大家,调用 XRootWindow 函数是不耗时的,没有成本的 在我阅读 Avalonia 和 CPF 和 UNO 框架的代码的时候,我发现了很多时候都是在需要用到 RootWindow 存放起来,这样可以稍微提升一点性能 在对某个函数调用进行性能测量考虑时,不仅可以使用基准性能测试工具进行测试,还可以通过阅读代码的方式了解实现原理从而了解其性能 通过阅读 lib x11 event read * / unsigned long request; /* sequence number of last request. * / XPointer private11 可以在控制台里输出以下内容 1729 xRootWindow=1729 可以看到两个值是相同的,证明咱这个获取方式是正确的,也证明了 xlib 实现确实如此 如此也可以证明 XRootWindow 方法获取是不耗时没成本的 github.com/lindexi/lindexi_gd.git git pull origin 7ad18fcc3b99003e0864e54e1ea6e696909b4b3b 获取代码之后,进入 X11
模板 这是我日常总结出的代码模板,用于记录某一段程序的具体耗时: # 记录起始时间 start_time = time.time() # 所需计算耗时的主程序 main() # 计算时间差值
C#: Stopwatch watch=new Stopwatch ();//实例化一个计时器 watch.Start();//开始计时 此处为要计算的运行代码 例如: int sum=0; for(int i=0; i<100;i++){ for(int j=0;j<100;j++){sum+=j;}} watch.Stop();//结束计时 //获取当前实例测量得出的总运行时间(以毫秒为单位) string time = watch.ElapsedMilliseconds.ToString(
一、传统计算耗时方式 一般采用 System.currentTimeMillis() 来获取时间,然后打印当前时间与任务开始执行时间的差值。 Spring 计时器 StopWatch StopWatch是位于 org.springframework.util包下的一个工具类,通过它可方便的对程序部分代码进行计时(ns级别),可以很方便的计算出任务的耗时 通过 getTotalTimeMillis()方法获得总耗时。 ); } StopWatch优缺点: 优点: Spring自带工具类,可直接使用,代码实现简单,使用更简单 通过多组start、stop方法,将业务代码块进行区分,可获得不同代码块的执行耗时 统一归纳,展示每项任务耗时与占用总时间的百分比,展示结果直观。
受今年疫情影响,疫情后人们追求性价比消费的势头更胜以往,这就给主打“下沉拼单购物”的电商们,带来了一波实实在在的发展契机。 电商再次瞄准下沉消费 新冠疫情的突发给各行各业都带来了深刻影响。疫情期间人们的收入来源减少,相应地生活水平也有所下降。在这种形势下,人们的消费观念也变得更加理性克制。 据国泰君安证券研报的有关数据显示,全国有超过70%的人都处在下沉市场之中,这代表着很大的消费需求,很多人都没有进入到电商的主流用户之中。 据官方数据显示,2017年全国有80%的人口每个月的可支配收入不足3000元,加上基础设施相对滞后,人们的消费选择就相对较少。所以对价格敏感的部分长尾人群而言,微小的价格波动都能使其改变消费决策。 而电商在下沉市场主打低价爆款,正是迎合了这些人的消费理念。 事实上,从拼多多崛起后,国内各路巨头就开始将目光瞄准了“下沉市场”。
请求开始结束监听 04.dns解析开始结束监听 05.连接开始结束监听 06.TLS连接开始结束监听 07.连接绑定和释放监听 08.request请求监听 09.response响应监听 10.如何监听统计耗时 11.应用实践之案例 01.先提问一个问题 OkHttp如何进行各个请求环节的耗时统计呢? 通过继承此接口,调用者可以监视整个应用中网络请求次数、流量大小、耗时(比如dns解析时间,请求时间,响应时间等等)情况。 eventListener.callFailed(call, e); } else if (callEnd) { eventListener.callEnd(call); } } } 10.如何监听统计耗时 responseBodyEnd 2020-09-22 20:50:15.547 28144-28277/cn.com.zwwl.bayuwen D/NetworkEventListener: callEnd 11
1.朴素方法 在函数起始位置计算当前时间,在函数结束位置算出耗时。 total := 0 for i:=1; i <= n; i++ { total += i } tc := time.Since(startT) //计算耗时 如果有多个函数需要统计耗时,那么多处书写重复的两行代码会造成代码冗余。由于 Golang 提供了函数延时执行的功能,借助 defer ,我们可以通过函数封装的方式来避免代码冗余。 不过相比于函数封装带来的便利与代码美观,新增的耗时是微不足道可以接受的。 3.优雅方法 每次调用耗时统计函数timeCost()都需要传入time.Now(),重复书写time.Now()无疑造成了代码冗余。我们在上面的基础上,进行进一步的封装,实现如下。
Springboot 打印 接口 耗时 三种方式 下面为大家一一对应 aop切面的方式 过滤器的方式 拦截器的方式 1 aop切面的方式 1.1 实现思路 引入aop依赖 自定义注解 定义切面,采用环绕通知 filterChain.doFilter(servletRequest, servletResponse); LOG.info("------------- LogFilter 结束 耗时 (Long) request.getAttribute("requestStartTime"); LOG.info("------------- LogInterceptor 结束 耗时
我为每个功能都用 time 方法打印了各自操作的耗时,通过比对耗时发现是获取用户 openid 的操作比较耗时,因为涉及到了向微信发送 request 的请求以及等待微信的请求响应,所有我就把获取用户 它是异步的,用它处理耗时的操作很方便。第一个参数是多少秒后执行,第二个参数是函数名,第三个参数是要异步执行的函数所需的参数。 下面附 Timer 类的源码,它继承了 Thread 类。
1.1分析:耗时来源 整个耗时 = 视频转码耗时 + 上传耗时 目前上传的时间取决于用户网络,这个不是本文讨论的重点,先暂时不予考虑。 那么为什么我们需要对视频进行转码呢? :26.755 * 784 ≈ 20975ms 理想情况下,3段提升的效率为300%,耗时可以优化20s左右,但是实际上只优化了11s;其中Encoder dequeueBuffer衰退带来的耗时为 render方法的真实耗时在GPU上,这里的耗时不一定代表真实的消耗。 方法CPU耗时分布 备注:profile模式下,所有耗时都会上升,性能也会有所下降。 texture-id:9 Render输出 720x1280 大概占据23M显存 Native Render固定流程申请了两张纹理: Texture-id:10 输入纹理:720x1280 Texture-id:11
本文主要分享下Curl -w参数相关功能,通过此命令行定位分析API接口的请求耗时情况,以便快速高效解决链路存在的问题。 - time_total: 1.574913 可以看到本次请求各个步骤的时间戳都打印出来了,每个数字的单位都是秒(seconds),这样可以分析哪一步、那一个环节比较耗时 这个命令各个参数的意义: -w:从文件中读取要打印信息的格式 -o /dev/null:把响应的内容丢弃,因为我们这里并不关心它,只关心请求的耗时情况 - 内容传输时间:total(1.574913) - starttransfer(1.462707) s 综上所述,工作中若遇到某个接口请求的响应特别慢,我们可借助此种方法能够分析到底请求的哪一步耗时比较长
统计输出总耗时 StopWatch sw = new StopWatch(); sw.start(); // long task simulation try { e.printStackTrace(); } sw.stop(); System.out.println(sw.getTotalTimeMillis()); 以优雅的格式打出所有任务的耗时以及占比
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背景 启动耗时作为App一项核心性能指标,腾讯地图现在是基本上每个版本都会进行数据的收集。 1 启动耗时采集 整体思路如下: ? 3 实际运用 我录制了11组启动视频,一组用来当做训练集,剩下的十组用来作为测试数据。 在训练集里,将启动过程拆分为以下五个阶段,将每个阶段的起终页做了一下对比: ? 3.1 desk:桌面 ? 其中,stable和end阶段不计入启动耗时的采集数据,我仅仅列出来给大家看下展示效果。 最后,如何计算启动耗时呢? 我们是通过这个命令: ffmpeg -i TX.mp4 -r 60 %d.jpeg 可以将视频以固定60帧截取的图片,所以总耗时 = 总帧数 * 1/60。
0、统计函数耗时原理 LLVM的优化和转换工作就需要通过PASS来进行,就像下面这种图,PASS就像流水线上的操作工一样对中间代码IR进行优化,每个PASS完成特定的优化工作。 ld us\n",name, t); } my_fun_b是函数的最开始,插入并用于记录当前时间; my_fun_e则是在函数的最末尾插入,用于记录当前时间并与之前函数开始记录的时间做差值,把函数名称和耗时打印出来 方法结束时统计方法耗时,开始的时间记录作为参数 insert_return_inst(F, beginTime); return false; } 2、函数开始 SceneDelegate sceneDidBecomeActive:] 0 us -[SceneDelegate window] 0 us -[SceneDelegate window] 0 us 5、统计方法耗时的其他方案 调用hook_objc_msgSend_after (返回lr和函数结束时间减去开始时间,得到函数耗时) 恢复寄存器。 ret。 参考TimeProfiler
ThisTime 表示启动一连串 Activity 的最后一个 Activity 的启动耗时。 TotalTime 表示新应用启动的耗时,包括新进程的启动和 Activity 的启动,但不包括前一个应用 Activity pause 的耗时。 也就是说,开发者一般只要关心 TotalTime 即可,这个时间才是自己应用真正启动的耗时。 WaitTime 就是总的耗时,包括前一个应用 Activity pause的时间和新应用启动的时间。 Time profile 我们还可以使用time profile,该工具是xcode中Instruments中的一个测试工具,可以用来测试函数耗时。 2、选择指定设备和应用点击开始执行即可查看各个函数的消耗时间。 ?
延迟任务的模型如下图: 基于 RabbitMQ 实现的分布式延迟重试队列 场景一:在消费该消息的时候,发现条件不满足,需要等待30分钟,重新消费该消息,再次判断是否满足条件,如果满足则消费该消息,如果不满足 在消息队列的监听过程中,先判断条件是否满足,满足,则直接消费。不满足,则将该消息发送到上图的死信队列,但是在死信队列失效之后,需要重新转发到当前队列进行消费就可以实现该功能。 对队列设置就是队列没有消费者连着的保留时间,也可以对每一个单独的消息做单独的设置。超过了这个时间,我们认为这个消息就死了,称之为死信。如果队列设置了,消息也设置了,那么会取小的。 不会被消费者消费到。这个消息后面的,没有“死掉”的消息对顶上来,被消费者消费。死信在队列中并不会被删除和释放,它会被统计到队列的消息数中去。 也就是说不会被再次放在队列里,被其他消费者使用。 2. 上面的消息的TTL到了,消息过期了。 3. 队列的长度限制满了。排在前面的消息会被丢弃或者扔到死信路由上。
3.记录运行时间 运行开始时使用t := time.Now()记录起始时间,程序结束时使用 time.Now().Sub(t)来获取总耗时(1.xxxs),一般是main()的代码起始中使用
console提供计时器的功能,可以很方便地测试代码的耗时时间。 console.time(tag)与console.timeEnd(tag) 它们是成对出现的,tag则为字符串,当调用timeEnd时会附加tag字符串和耗时时间; console.time(tag) 与console.timeEnd(tag)之间即是测试代码的耗时操作。
C++ 耗时统计代码片段 #include <iostream> #include <chrono> typedef std::chrono::milliseconds ms; using clk =