我有一个方法,在给定的时间用%完成发送推送更新。
public Task MyMethod(IObserver<double> progress)
{
...
}我的消费者这样做:
ISubject<double> progressObserver = new Subject<double>();
await MyMethod(progressObserver);它订阅subject以监视更新:
progressObserver.Subscribe(percent => Console.WriteLine(percent));这很好,但是我想计算一个ETA (估计完成的时间)。我知道考虑到时间和百分比是可以计算出来的,但是如何计算呢?
当然,有一种使用Observables (System.Reactive)的优雅方法,可能使用最后的n百分比通知以及它们之间的时间来估计100%的完成时间。
但是,对不起,我不知道如何做得好和优雅。
发布于 2018-07-20 03:45:42
以下是我对此的看法:
IObservable<Timestamped<double>> estimatedCompletion =
progressObservable
.Timestamp()
.Buffer(2, 1)
.Where(x => x.Count() == 2)
.Scan((a, b) => a.Take(1).Concat(b).Take(1).Concat(b.Skip(1)).ToList())
.Select(x => new
{
current = x[1].Value,
delta = x[1].Timestamp.Subtract(x[0].Timestamp),
})
.Select(x => new
{
x.current,
rate = x.current / x.delta.TotalSeconds,
})
.Select(x => new
{
x.current,
estimated = DateTimeOffset.Now.AddSeconds((1.0 - x.current) / x.rate),
})
.Select(x => new Timestamped<double>(x.current, x.estimated));这会产生一个IObservable<Timestamped<double>>,其中时间戳是可观察到的到达1.0 (或100%)的估计DateTimeOffset。
关键是,它使用.Buffer(2, 1).Where(x => x.Count() == 2)作为可观察值生成值对,然后使用看似复杂的.Scan((a, b) => a.Take(1).Concat(b).Take(1).Concat(b.Skip(1)).ToList())始终生成第一个值与最新值的对。
然后,它只是简单地做了一系列步骤的估计计算。
因为原始序列从0.0到1.0,这将最准确地磨练到最后一次。这只是一个估计,但如果实现的步骤是相当一致的,那么这将是相当准确的。
您可以使用以下代码进行测试:
var rnd = new Random();
var progressObservable = Observable.Generate(0, x => x <= 100, x => x + 1, x => x / 100.0, x => TimeSpan.FromSeconds(rnd.NextDouble()));发布于 2018-07-19 16:53:31
看起来可能是这样的:
var secondsRemaining = progressObservable
.Timestamp()
.Buffer(5, 1)
.Select(l => ((l[4].Timestamp - l[0].Timestamp).TotalMilliseconds / (l[4].Value - l[0].Value)) * (100 - l[4].Value))
.Select(msRemaining => msRemaining / 1000);解释:
每次进度更新,
.Buffer(5, 1)发布了最近5次进度更新的列表。.Timestamp()将时间戳钉在每一个上。Select运算符计算最遥远的时间戳和最近的时间戳之间的毫秒数,除以所取得的进展,然后乘以剩余的进度,输出剩余的毫秒。Select除以1000,以达到剩下的秒。https://stackoverflow.com/questions/51427263
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