监控已经从简单的最佳实践转变为任何产品发布清单上的必需品。选择满足可观察性需求并确保您为客户提供服务的可靠性的工具至关重要。
Nagos是一款开源电脑系统和网络监视工具，能够有效监控windows,linux，Uninx的主机状态，交换机路由器等网络设置，打印机等.在系统或服务状态异常时发出邮件或短信报警第一时间通知运维人员，在状态恢复后发出正常的邮件或短信报警通知
当自动化测试的量特别大的时候，python性能就显得尤为重要。 往往高手和菜鸟的区别在性能上体现出来了。
网络可靠性是衡量基础设施无中断运行时间长短的标准。可靠性通过几个不同的公式进行评估。
cProfile（语言编写的测试模块）是一个标准库内建的性能分析工具，可以在标准输出中看到每一个函数被调用的次数和运行的时间，从而找到程序的性能瓶颈，从而有针对性的进行性能优化。
假设我们有一个伪随机数生成器，可以生成在[0,1)范围内的随机数。那么我们可以使用以下算法实现从一个a, b范围内的随机数：
springframework中的StopWatch类可以测量一个时间间隔的运行时间，也可以测量多个时间间隔的总运行时间。一般用来测量代码执行所用的时间或者计算性能数据，在优化代码性能上可以使用Stopwatch来测量时间。common.lang包里面也有这个工具，用法类似，但是不能任务名称，查看结果不方便。
SQL统计主要包括按运行时间排序的SQL、按CPU时间排序的SQL、按用户I/O等待时间排序的SQL、按Gets排序的SQL、按读取排序的SQL、按物理读取排序的SQL、按执行排序的SQL、按解析调用排序的SQL、按共享内存排序的SQL、按版本计数排序的SQL、SQL文本的完整列表。
为了证明如果 k 位计数器的例子中允许 DECREMENT 操作，那么 n 个操作的运行时间可能达到 Θ(nk)，我们可以按照以下步骤进行：
话说上个月分享了一个《我是如何定位和处理大数据容易报错》，后有小伙伴后台私信我说计算程序运行时间不用这么复杂，可以用Stopwatch进行时间定位。Stopwatch在JAVA的时候好像用过，不知道原来C#也有。那就上网看看资料分享一下给大家吧。
监控对企业来说至关重要，以确保必要的系统正常运行。监控IT基础架构设置的不同，可能会导致大量的发故障和问题，如果不正确的使用监控工具难于保证系统健康运行。
数据结构与算法，作为编程界从入门到劝退的王者，是很多初学者心中神圣而想侵犯的村花儿，化身舔狗，费尽心思，舔到最后，我命油我不油天。
如果你需要首屏快的话，要用分页，其中requestAnimationFrame分页更为优秀，因为这个api会是系统调用的，刷新时机和屏幕刷新保持一致。setTimeout则不能保证一致。
一种设置运行时间的控制器，它的效果就是使该控制器下的子项运行时间为【Runtime】中的数值（单位：s）
从里向外分析这些for循环。在一组嵌套for循环内部的一条语句，总的运行时间为该语句的运行时间乘以该组所有的for循环的大小乘积。
高可用性架构可确保系统的运行性能并避免计划外停机和中断，在本文中，我们将讨论高可用性为何如此重要、如何衡量它以及最佳实践。
这四个定义的目的是要在函数间建立一种相对的级别。给定两个函数，通常存在一些点，在这些点上的一个函数的值小于另一个函数的值，因此，像 这样的声明是没有什么意义的。于是，比较相对增长率(relative rate of growth)。虽然N较小时，1000N要比 大，但 以更快的的速度增长，因此
PL/SQL代码性能瓶颈可以通过DBMS_PROFILER包在命令行的方式下进行剖析来直接获得。对于比较复杂的代码而言，使用图形化的界面来进行剖析无疑是首选。PL/SQL Developer依旧依赖于DBMS_PROFILER包，使用图形化界面来剖析PL/SQL代码，如匿名块，包，过程，函数等，其Profiler结果将列出该剖析代码涉及到的所有包，过程函数等并且可以按照不同的列类型进行排序等。本文以图文的形式介绍了PL/SQL Developer 下实现PL/SQL 代码剖析。
# 五、回顾查找问题(参见练习 2.1-3)，注意到，如果序列 A 已排好序，就可以将该序列的中点与v进行比较。根据比较的结果，原序列中有一半就可以不用再做进一步的考虑了。二分查找算法重复这个过程，每次都将序列剩余部分的规模减半。为二分查找写出迭代或递归的伪代码。证明:二分查找的最坏情况运行时间为 O(lgn)。
在算法分析中，一个算法的运行时间是否线性依赖于其输入数据的大小。线性时间意味着算法的运行时间与输入数据的大小成正比。对于 SELECT 算法，如果我们将输入元素分为每组 5 个元素，那么该算法的运行时间是线性的，因为它在每组中执行相同的操作，而这些操作的数量与输入数据的大小成正比。
OEE 英文全称(Overall Equipment Effectiveness),中文称作设备综合效率。OEE 主要用来衡量设备的实际生产能力与理论生产能力的比率。通过这个指标可以清晰的看出设备的使用效率。
在之前的练习中，我们使用了Profiler.java，运行ArrayList和LinkedList的各种操作，它们具有一系列的问题规模。我们将运行时间与问题规模绘制在重对数比例尺上，并估计所得曲线的斜率，它表示运行时间和问题规模之间的关系的主要指数。
在上一篇博客 【Linux 内核】CFS 调度器 ② ( CFS 调度器 “ 权重 “ 概念 | CFS 调度器调度实例 | 计算进程 “ 实际运行时间 “ ) 中 , 计算了 进程 在 CPU 上的 " 实际运行时间 " , CPU 的总时间是 CPU 的调度区 大小 , 则 进程 在 CPU 上执行的进程 可获取到的 CPU 时间 计算公式如下 :
在STEP 7（TIA Portal）中，可以使用"RUNTIME"指令来测量S7-1200/1500 CPU中完整程序、单个块或命令序列的运行时间。使用"RT_INFO"指令，可以读取S7-1500 CPU中特定组织块、通信或用户程序运行时的统计信息。"RUNTIME"指令在"基本指令>程序控制指令>运行时控制"菜单下，"RT_INFO"指令在"扩展指令>诊断"菜单下，如下图1所示。
一、概述 该类主要是检测一段代码的运行时间，检测一些PHP效率问题。 二、使用方法 首先require该类 主要使用接口为begin(),preTime()和end() begin($ou
时间资源 上一篇，我们知道了如何用循环不变式来证明算法的正确性，本篇来看另一个重要方面：算法分析。分析算法的目的，是预测算法所需要的资源。资源不仅是指内存、CPU等硬件资源，人们更关注的是计算时间（时
时间资源 上一篇，我们知道了如何用循环不变式来证明 算法的正确性，本篇来看另一个重要方面：算法分析。分析算法的目的，是预测算法所需要的资源。资源不仅是指内存、CPU等硬件资源，人们更关注的是计算时间（时间资源）。 到这里可能会产生一个疑问，计算时间与硬件资源强相关，不同的硬件配置下计算时间就不同。那么如何来衡量算法的效率呢？ 答案是必须有一个稳定的硬件模型。在此基础上，才能屏蔽掉硬件配置不同导致的算法运行时间的差异，从而单单显露出算法本身的优劣。 算法分析的环境模型 《算法导论》中，明确的定义了该模
程序和算法的区别。算法是对问题解决的分步描述，程序则是采用某种编程语言实现的算法，同一个算法通过不同的程序员采用不同的编程语言，能产生很多程序。
在数据量不大时，我们的程序只需要考虑能否实现功能。但随着用户量的增长以及随之而来的用户行为数据和各种业务数据的急剧增加，那些仅仅能满足功能的代码，就不得不再考虑它的运行效率。如果运行过于漫长，就算实现了功能，这样的程序在实际生产中也是不能用的，必须对程序算法进行分析，给出时间复杂度更低的改进算法。本文从初学者角度介绍算法分析的数学基础，以及如何使用大 $O$ 法分析程序或算法的时间复杂度和常用的分析法则。
金庸武侠中描述一种武功招式的时候，经常会用到 “快、准、狠” 这3个字眼。同样，在计算机中我们衡量一种算法的执行效率的时候也会考量3个方面：“快、省、稳”。
从 Vivado 2019.1 版本开始，Vivado 综合引擎就已经可以支持增量流程了。这使用户能够在设计变化较小时减少总的综合运行时间。
我的indexOf实现在下面。在阅读说明之前，请阅读它，看看你是否可以确定其增长级别。
TREE-MINIMUM: 这个操作在二叉搜索树中找到最小元素的复杂度是 O(h)，其中 h 是树的高度。因为在二叉搜索树中，最小元素总是在最左边的叶子节点，我们可以通过递归向下搜索找到它。 TREE-SUCCESSOR: 这个操作找到给定节点的后继节点的复杂度也是 O(h)，因为后继节点总是在给定节点的右子树的最小节点。如果右子树为空，那么后继节点就是其父节点的右子节点。 现在，我们来考虑算法的总运行时间。首先，我们调用 TREE-MINIMUM 找到最小元素，这需要 O(h) 的时间。然后，我们需要对除最小元素外的其他 n-1 个节点调用 TREE-SUCCESSOR。由于每次调用 TREE-SUCCESSOR 都需要 O(h) 的时间，所以总共需要 O(h*(n-1)) 的时间。由于 h ≤ n（树的高度不会超过节点的数量），所以 h*(n-1) = O(n^2) ≤ O(n)，因此总运行时间为 O(n)。
在Go语言中，使用二叉搜索树（BST）进行排序，然后通过中序遍历输出这些数的排序算法的性能分析主要取决于BST的性质。
之前我写过一篇分析 O(1)调度算法 的文章：O(1)调度算法，而这篇主要分析 Linux 现在所使用的 完全公平调度算法。
第一列第一个字段：文件类型，后面9个字符是模式，其中分为三组，每一组三个字段。第一组为所属用户权限。第二组为所属组的权限。第三组为其他用户所属权限。其中r(read)代表可读，w(write)代表可写，e(execute)代表可执行。在后面的9个字符中，如果是字母说明有相应的权限，如果为"-"代表没有权限。举一个例子
Console.WriteLine(“getTime:”+totleTime .ElapsedMilliseconds.ToString ());
1、概述:给一条大MSDN的链接关于Stopwatch类最详细的教程 ,然后看着教程自己手动敲一边,加深映象,好记性不如烂键盘,哈哈,开个玩笑！ 2、类位置:这个类在哪里,这个是重点,虽然C#IDE很强大,但是我们还是得简单的了解下。通过一段代码来说明: using System; namespace System.Diagnostics{ public class Stopwatch:System.Object { } } 是不是一目了然! 3、类属性介绍 下面是Stopwatch类
算法介绍从一个简单加法开始，现要求写一个求1+2+3+..+100的结果的程序，那我可以这样写：
我看过的很多的文章都把冒泡排序描述成我们喝的汽水，底部不停的有二氧化碳的气泡往上冒，还有描述成鱼吐泡泡，都特别的形象。
一、举例说明 例如有两个数组A和B（当然这个A和B也可以是key=>value形式） A = array('tt','cc','dd','mm') B = array('ad','tt','cc','qq') 希望得到的结果是： sameArr = array('tt','cc') A = array('dd','mm') B = array('ad','qq') 二、解决方案 2.1、方法一：for循环取出数据 1、for循环一个A数组； 2、使用array_search判断元素是否存在B数组中； 3
StopWatch是Spring核心包中的一个工具类，它是一个简单的秒表工具，可以计时指定代码段的运行时间以及汇总这个运行时间，使用它可以隐藏使用
术语可扩展性、高可用性、性能和关键任务对于不同的组织或组织内的不同部门来说可能意味着不同的事情。它们经常互换，造成混乱，导致管理不善的期望、实现延迟或不切实际的指标。
代码优化的前提是需要了解性能瓶颈在什么地方，程序运行的主要时间是消耗在哪里，对于比较复杂的代码可以借助一些工具来定位，python 内置了丰富的性能分析工具，如 profile, cProfile 与 hotshot 等。其中 Profiler 是 python 自带的一组程序，能够描述程序运行时候的性能，并提供各种统计帮助用户定位程序的性能瓶颈。Python 标准模块提供三种 profilers:cProfile, profile 以及 hotshot。
术语可扩展性、高可用性、性能和关键任务对于不同的组织或组织内的不同部门来说可能意味着不同的事情。它们经常互换，造成混乱，导致管理不善的期望、实现延迟或不切实际的指标。 这里的快速参考为您提供了定义这些术语的工具，以便您的团队能够实现具有良好理解的性能目标的关键任务系统。
以下 5 个步骤总结了此方法，依次为如下，我们设计的实验必须是可以重现的，我们形成的假设必须是具有真伪的。
第1章 算法简介 引言 算法是一组完成任务的指令。任何代码片段都可视为算法 性能 你无需自己动手编写每种算法的代码！但如果你不明白其优缺点，这些实现将毫无用处 问题解决技巧 你将学习至今都没有掌握的问题解决技巧 如果你喜欢开发电子游戏，可使用图算法编写跟踪用户的AI系统 你将学习使用K最近令算法编写推荐系统 有些问题在有限的时间内是不可解的！书中讨论NP完全问题的部分将告诉你，如何识别这样的问题以及如何设计找到近似答案的算法 阅读本书，需要具备基本的代数知识。具体说，给定函数f(x)=x × 2，f(5)的
并发是云函数在某个时刻同时处理的请求数，在业务其他服务可以支撑的情况下，您可以通过简单的配置实现云函数从几个并发到数以万计并发的拓展。 01. 应用场景 1. 高 QPS 短运行时长 使用云函数进行简单的数据、文件处理，例如对象存储触发云函数进行信息上报、对文件处理等。此类场景下单次请求运行时间较短。 2. 重计算长时间运行 使用云函数进行音视频转码、数据处理、AI 推理等场景，由于模型加载等操作导致函数初始化时间长、函数运行的时间长。包括 Java 运行环境的初始化时间较长。 3. 异步消息处理 使用云函
服务器性能监控是监控系统资源的过程，例如 CPU 使用率、内存消耗、存储容量、I/O 性能、网络正常运行时间等。
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