unity3d：函数耗时记录，Profiler性能采样

耗时3周！7000+字的Spring事务总结来啦！

3. 详谈 Spring 对事务的支持 再提醒一次：你的程序是否支持事务首先取决于数据库 ，比如使用 MySQL 的话，如果你选择的是 innodb 引擎，那么恭喜你，是可以支持事务的。 Spring 事务管理接口介绍 Spring 框架中，事务管理相关最重要的 3 个接口如下： PlatformTransactionManager：（平台）事务管理器，Spring 事务策略的核心。 int PROPAGATION_SUPPORTS = 1; int PROPAGATION_MANDATORY = 2; int PROPAGATION_REQUIRES_NEW = 3; 若是错误的配置以下 3 种事务传播行为，事务将不会发生回滚，这里不对照案例讲解了，使用的很少。 3)@Transactional 事务注解原理 面试中在问 AOP 的时候可能会被问到的一个问题。简单说下吧！

耗时减半？腾讯云OCR只做了3件事

3）测试方法和结论 因为客户生产环境的机器在云服务器上，所以为了保持和客户测试条件一致，我们购买了和客户相同环境的云服务器(含北京、上海、广州)进行模拟测试，详细分析文字识别服务各个阶段耗时。 下表分别对比了TIACC和Torch-TensorRT（22.08-py3-patch-v1）对本文模型加速能力： 降低请求延迟并提高系统吞吐 OCR业务不仅模型结构复杂，模型输入也很有特点。 3）工程优化——优化逻辑和传输耗时 编解码优化 文字识别采用微服务架构设计，整体服务链路长。其中涉及到TRPC、HTTP、Nginx-PB协议的转换和调用，所以请求和响应需要有很多的编解码操作。 3、召回率提升1.1% 效果：优化后的版本精度有所提升。召回率提升1.1%，准确率提升2.3%。 从架构视角读懂K8s 3、探秘微信业务优化：DDD从入门到实践 4、祖传代码重构：从25万行到5万行的血泪史 ‍‍

python: 记录耗时

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

运行耗时统计

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(

使用StopWatch计算耗时

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。 commons工具包下也有的实现可以直接使用 (org.apache.commons.lang3.time.StopWatch) ，功能差不多。 通过 getTotalTimeMillis()方法获得总耗时。 ); TimeUnit.SECONDS.sleep(3); sw.stop(); System.out.println(sw.getId() + ":" 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。

OkHttp请求耗时统计

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

Golang 函数耗时统计

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

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 String module() default ""; /** * 简单描述接口的作用 */ String operation() default ""; } 3） filterChain.doFilter(servletRequest, servletResponse); LOG.info("------------- LogFilter 结束 耗时 3 拦截器的方式 如果不懂 请先看了 介绍再来 拦截器的介绍 话不说多 直接上代码 创建拦截器 /** * 拦截器：Spring框架特有的，常用于登录校验，权限校验，请求日志打印 /login (Long) request.getAttribute("requestStartTime"); LOG.info("------------- LogInterceptor 结束 耗时

【项目实战-3】脚本存在遍历解析耗时操作，QPS压不上去

从clb端排查问题，采用wrk工具，host+域名的方式压测，验证了多台client机器比单台机器性能好的问题，与之前空跑的接口压测结果不一致（后续解答） 43.png 44.png 3.   进   行抓包分析，发现jmeter有6s耗时等待。 45.png 46.png 4.   通过压测链路往前推，被质疑是压测工具的问题。 分析如下：一开始空跑一个无处理逻辑的接口，发现耗时在几毫秒，然而对于Jmeter这个压测引擎来说：本身有一些相对重一点的数据统计与分析的逻辑，要把每个请求的数据入库。 项目的接口返回的报文有上万个字符，逐个进行遍历解析，jmeter的资源被占用掉无法迅速的去处理请求，值得关注的是grafana统计的耗时其实是从jmeter发送请求到接收请求报文的这个时间，不包含jmeter 自身操作的耗时，如返回值解析等操作。

业务代码耗时操作优化

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 threading import Timer def test_timer(): print("start=======") t1 = time.time() time.sleep(3) 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。

耗时还能这么优化？？

编码耗时估算：12.389 * 2262 ≈  28032 ms 3段并行耗时分析： 第一段区间：[0-26000] 784帧              第二段区间：[26000,51988] 784帧 ：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 (7.979 - 0.432) * 2262 / 3 ≈ 5714 ms，可以基本确认主要耗时衰退都来自这里。 比如视频分了4段，但是并行任务同时只有3个在运行，假设前3段任务基本同时完成，此时整体时间就变成了“2段”转码的耗时，优化效率大大降低。     如下图所示，前三行分别表示3个解码渲染线程，后3行对应3个编码输出线程。我们可以看到解码是dequeubuffer的耗时其实分布不均匀的，并且杂乱的排布。 

3分钟白话RocketMQ系列—— 如何消费消息

白话3分钟，快速了解RocketMQ如何消费消息。 看完如果不了解，欢迎来打我。 我们知道RocketMQ主要分为消息 生产、存储（消息堆积）、消费 三大块领域。 否则可能会导致部分消息消费不到 3）消费模式 消费组之间有两种消费模式：「集群模式」和「广播模式」。 检查一次挂起的请求，是否有满足条件的新消息，如果有就返回，如果没有就继续挂起，直到超时返回 如果在挂起的过程中，有满足条件的新消息写入commitLog，也会立即返回新消息 Q3：消费者怎么知道去哪里拉取消息 注意，从RocketMQ服务端5.0版本开始额外支持了「消息粒度」的负载均衡策略，4.x/3.x版本仅支持「队列粒度」的负载均衡策略。本文只介绍4.x的「队列粒度」的。 消息消费：「消息确认机制」和「失败重试机制」 保证消息不丢失、消息队列都存在重复消费。 3分钟到了吗？应该对RocketMQ如何消费消息有全面了解了吧。 如果还想了解更多，欢迎关注下一期内容。

Kafka系列3：深入理解Kafka消费者

本篇单独聊聊Kafka的消费者，包括如下内容： 消费者和消费者组 如何创建消费者 如何消费消息 消费者配置 提交和偏移量 再均衡 结束消费 消费者和消费者组 概念 Kafka消费者对象订阅主题并接收Kafka Kafka消费者是消费者组的一部分。一个消费者组里的消费者订阅的是同一个主题，每个消费者接收主题一部分分区的消息。 session.timeout.ms 消费者在被认为死亡之前可以与服务器断开连接的时间，默认是 3s。 使用自动提交是存在隐患的，假设我们使用默认的 5s 提交时间间隔，在最近一次提交之后的 3s 发生了再均衡，再均衡之后，消费者从最后一次提交的偏移量位置开始读取消息。 这个时候偏移量已经落后了 3s ，所以在这 3s 内到达的消息会被重复处理。可以通过修改提交时间间隔来更频繁地提交偏移量，减小可能出现重复消息的时间窗，不过这种情况是无法完全避免的。

Curl命令分析接口耗时

是一个非常实用的，用来与服务器之间传输数据的工具，支持的协议包括 (DICT, FILE, FTP, FTPS, GOPHER, HTTP, HTTPS, IMAP, IMAPS, LDAP, LDAPS, POP3, POP3S, RTMP, RTSP, SCP, SFTP, SMTP, SMTPS, TELNET and TFTP)，Curl设计为无用户交互下完成工作。 　　 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 -

耗时3天，做了一个，不纯粹的机器学习网站

之前整过一个网站，用Bookdown+github.io做的 耗时一个月，做了一个纯粹的机器学习网站 但Bookdown确实适合章节清晰的书 公众号的文章一般流量就两一天，所以就像再做个博客 有个强悍的分类和标签功能就行

用StopWatch 统计代码耗时

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

Kafka系列3：深入理解Kafka消费者

本篇单独聊聊Kafka的消费者，包括如下内容： 消费者和消费者组 如何创建消费者 如何消费消息 消费者配置 提交和偏移量 再均衡 结束消费 消费者和消费者组 概念 Kafka消费者对象订阅主题并接收Kafka Kafka消费者是消费者组的一部分。一个消费者组里的消费者订阅的是同一个主题，每个消费者接收主题一部分分区的消息。 session.timeout.ms 消费者在被认为死亡之前可以与服务器断开连接的时间，默认是 3s。 使用自动提交是存在隐患的，假设我们使用默认的 5s 提交时间间隔，在最近一次提交之后的 3s 发生了再均衡，再均衡之后，消费者从最后一次提交的偏移量位置开始读取消息。 这个时候偏移量已经落后了 3s ，所以在这 3s 内到达的消息会被重复处理。可以通过修改提交时间间隔来更频繁地提交偏移量，减小可能出现重复消息的时间窗，不过这种情况是无法完全避免的。

3分钟白话RocketMQ系列—— 如何消费消息

白话3分钟，快速了解RocketMQ如何消费消息。 看完如果不了解，欢迎来打我。 我们知道RocketMQ主要分为消息 生产、存储（消息堆积）、消费 三大块领域。 否则可能会导致部分消息消费不到 3）消费模式 消费组之间有两种消费模式：「集群模式」和「广播模式」。 检查一次挂起的请求，是否有满足条件的新消息，如果有就返回，如果没有就继续挂起，直到超时返回 如果在挂起的过程中，有满足条件的新消息写入commitLog，也会立即返回新消息 Q3：消费者怎么知道去哪里拉取消息 注意，从RocketMQ服务端5.0版本开始额外支持了「消息粒度」的负载均衡策略，4.x/3.x版本仅支持「队列粒度」的负载均衡策略。本文只介绍4.x的「队列粒度」的。 消息消费：「消息确认机制」和「失败重试机制」 保证消息不丢失、消息队列都存在重复消费。 3分钟到了吗？应该对RocketMQ如何消费消息有全面了解了吧。 如果还想了解更多，欢迎关注下一期内容。

启动耗时可以这样测~

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。