今天看到一篇关于iOS应用性能优化的文章,其中提到计算代码的运行时间,觉得非常有用,值得收藏.不过在模拟器和真机上是有差异的,以此方法观察程序运行状态,提高效率. 第一种:(最简单的NSDate) NSDate* tmpStartData = [NSDate date]; //You code here... double deltaTime = [[NSDate date] timeIntervalSinceDate:tmpStartData]; NSLog(@"cost time = %f&

对于应用需要记录某个方法耗时的场景,必须使用clock_gettime传入CLOCK_MONOTONIC参数,该参数获得的是自系统开机起单调递增的纳秒级别精度时钟,相比gettimeofday精度提高不少,并且不受NTP等外部服务影响,能准确更准确来统计耗时(java中对应的是System.nanoTime),也就是说所有使用gettimeofday来统计耗时(java中是System.currenttimemillis)的做法本质上都是错误的. https://mp.weixin.qq.com

大家好,我是二哥呀! 昨天,一位球友问我能不能给他解释一下 @SpringBootApplication 注解是什么意思,还有 Spring Boot 的运行原理,于是我就带着他扒拉了一下这个注解的源码,还有 SpringApplication 类的 run() 方法的源码,一下子他就明白了. 你别说,看源码的过程还真的是挺有趣,这不,我就发现了一个有意思的点. public ConfigurableApplicationContext run(String... args) { StopWat

当时候需要去计算一段代码或一个程序所消耗时间的时候,就需要进行统计时间,用程序去计算某一段代码的执行所需要的时间远比用眼睛直接去看程序运行时间高很多. go语言中的time包中提供了函数来提供计算消耗时间,具体的使用方式如下案例所示: bT := time.Now()            // 开始时间 eT := time.Since(bT)      // 从开始到当前所消耗的时间 fmt.Println("Run time: ", eT) 1.朴素方法 在函数起始位置计算当前时

在C++中,经常需要通过计时来统计性能信息,通过统计的耗时信息,来分析性能瓶颈,通常情况下,可能毫秒级别的时间统计就足够用了,但是在毫厘必争的性能热点的地方,毫秒级别的统计还是不够的,这种情况下,就需要至少微秒级别的统计信息,甚至要精确到CPU的指令周期级别.下面来重点说一下毫秒级的计时统计信息. 毫厘必争--微秒计时思路 在Windows平台上,用来统计微秒级别耗时信息,需要用到两个Windows API: BOOL WINAPI QueryPerformanceFrequency( _Out

1.问题来源 最近客户需要统计某个设备,某状态,在某一个时间段内出现的次数,并计算累计出现的时间. 数据源如下: 现在如果要统计UPSCTSTA状态为D出现的次数(同一状态,连续出现的认为是一次),并计算累计出现的时间 解决方法 方案1,采用存储过程 CREATE PROCEDURE [dbo].[Proc_UPSState_Statistics]      @Guid VARCHAR(32),      @State VARCHAR(2),      @STime DATETIME,     

Python实现代码统计工具--终极加速篇 声明 本文对于先前系列文章中实现的C/Python代码统计工具(CPLineCounter),通过C扩展接口重写核心算法加以优化,并与网上常见的统计工具做对比.实测表明,CPLineCounter在统计精度和性能方面均优于其他同类统计工具.以千万行代码为例评测性能,CPLineCounter在Cpython和Pypy环境下运行时,比国外统计工具cloc1.64分别快14.5倍和29倍,比国内SourceCounter3.4分别快1.8倍和3.6倍. 运

Android应用耗电量统计一直是一个很头疼的问题,手工统计耗时太长,自动化统计又不是非常精准(执行自动化代码需要通过USB连接,而USB又会充电,这就造成统计数据不准).后来从前辈那里得知可以通过adb connect来实现无线连接,下面就来说说方法. 1.首先找到一台已经root的手机 2.使手机与PC处于同一个网段 3.下载安装Wireless ADB 4.打开Wireless ADB,勾选Wireless ADB,设置端口(默认5555,被占用时设置) 5.打开pc的CMD窗口,输入ad

StopWatch翻译过来的意思就是秒表,其作用也就像我们平时使用的秒一样.spring中就有提供这个工具类(org.springframework.util.StopWatch). 日常开发中,经常需要看方法各部分的耗时,通常的做法就是通过插桩的方式来统计耗时,如下: long startTime = System.currentTimeMillis(); Thread.sleep(1000); long finishTime = System.currentTimeMillis(); Sys

package com.zy; import java.io.IOException; import org.apache.commons.lang.time.StopWatch; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.*; import org.apache.hadoop.hbase.client.Delete; import org.apache.hadoop.hbase.cli

在日常开发工作中,我经常会遇到需要统计总数的场景,比如:统计订单总数.统计用户总数等.一般我们会使用MySQL 的count函数进行统计,但是随着数据量逐渐增大,统计耗时也越来越长,最后竟然出现慢查询的情况,这究竟是什么原因呢?本篇文章带你一下学习一下. 1. MyISAM存储引擎计数为什么这么快? 我们总有个错觉,就是感觉MyISAM引擎的count计数要比InnoDB引擎更快,实际这不是错觉. MyISAM引擎把表的总行数单独记录在磁盘上,查询的时候可以直接返回,不需要再累加统计. 但是当S

背景起因: 记起以前的另一次也是关于内存的调优分享下   有个系统平时运行非常稳定运行(没经历过大并发考验),然而在一次活动后,人数并发一上来后,系统开始卡. 我按经验开始调优,在每个关键步骤的加入如下代码耗时统计进行压测:   long startTime = System.currentTimeMillis();  callRpc();   //这里比如调用RPC伪代码,当然还在插入数据库,中间件地方都加入统计  long costTime = (System.currentTimeMill

本文来自于腾讯bugly开发者社区,未经作者同意,请勿转载,原文地址:http://dev.qq.com/topic/581c2c46bef1702a2db3ae53 Dev Club 是一个交流移动开发技术,结交朋友,扩展人脉的社群,成员都是经过审核的移动开发工程师.每周都会举行嘉宾分享,话题讨论等活动. 本期,我们邀请了 腾讯 WXG Android 高级工程师"闫国跃",为大家分享<微信mars 的高性能日志模块 xlog>. 大家好 我是来自腾讯微信的闫国跃,很荣幸

首先我们来说下in()这种方式的查询 在<高性能MySQL>里面提及用in这种方式可以有效的替代一定的range查询,提升查询效率,因为在一条索引里面,range字段后面的部分是不生效的.使用in这种方式其实MySQL优化器是转化成了n*m种组合方式来进行查询,最终将返回值合并,有点类似union但是更高效. 同时它存在这一些问题:老版本的MySQL在IN()组合条件过多的时候会发生很多问题.查询优化可能需要花很多时间,并消耗大量内存.新版本MySQL在组合数超过一定的数量就不进行计划评估了,

本文来自于腾讯bugly开发者社区,非经作者同意,请勿转载,原文地址:http://dev.qq.com/topic/57ff5932cde42f1f03de29b1 本文来源: 微信客户端开发团队 前言 mars 是微信官方的终端基础组件,是一个使用 C++ 编写的业务性无关,平台性无关的基础组件.目前已接入微信 Android.iOS.Mac.Windows.WP 等客户端.现正在筹备开源中,它主要包括以下几个部分: comm:可以独立使用的公共库,包括 socket.线程.消息队列等 xl

本文来自:http://myrock.github.io/ 首先我们来说下in()这种方式的查询.在<高性能MySQL>里面提及用in这种方式可以有效的替代一定的range查询,提升查询效率,因为在一条索引里面,range字段后面的部分是不生效的.使用in这种方式其实MySQL优化器是转化成了n*m种组合方式来进行查询,最终将返回值合并,有点类似union但是更高效.同时它存在这一些问题: 老版本的MySQL在IN()组合条件过多的时候会发生很多问题.查询优化可能需要花很多时间,并消耗大量内存

前段时间微软更新了新版开发工具visual studio 15 preview5,安装后连文件结构目录都变了,想提取编译器还找不到. 不是原来的VC\BIN目录,已迁移到IDE\MSVC\14.10.24516.00目录下. CL.exe和Link.exe文件版本,还是VS2015的基础上升级的,用2015的包含文件和库文件完美兼容. 至于是否真如微软所说的性能和内存效率方面迈进了一大步,跑了一下测试代码,64位float类型程序统计耗时,比VS2013快近10倍

>>String/StringBuffer/StringBuilder的异同 (1)相同点观察源码会发现,三个类都是被final修饰的,是不可被继承的.(2)不同点String的对象是不可变的:而StringBuilder和StringBuffer是可变的查看源码可以发现,StringBuffer的实现都添加了Synchronized同步,因此StringBuffer是线程安全的,而StringBuilder不是线程安全的String中的offset,value,count都是被final修饰

var mongodb = new MongoClient("mongodb://127.0.0.1:27017");//MongoServer.Create();//创建链接 var mongoServer = mongodb.GetServer(); var database = mongoServer.GetDatabase("lx"); var collection = database.GetCollection<MyClass>("

在做性能测试平台的优化过程中,由于启动任务相对其他测试任务比较频繁,而目前30次两个包的交叉对比(30次)测试需要耗时30分钟整,因此打算优先对测试流程做一次优化,将测试时间消耗降低到20分钟. 由于一开始估计乐观,认为启动时间,一台设备理论上启动顶多1s,1*2*30也就60s,加上其他开销,5分钟都够了,能减少到20分钟应该小半天就能做完了. 于是就来到了第一步: 1.review代码流程 (1)把启动流程里相关的sleep全部review一遍 确实有一点效果,因为有一部分sleep在启动任

Android性能优化之启动速度优化   Android app 启动速度优化,首先谈谈为什么会走到优化这一步,如果一开始创建 app 项目的时候就把这个启动速度考虑进去,那么肯定就不需要重新再来优化一遍了.这是因为在移动互联网时代,大家都追求快,什么功能都是先做出来再说,其他的可以先不考虑,先占据先机,或者验证是否值得做.那为什么要这么做呢?我个人的观点有以下几点 如果 app 不能快速开发出来,先放出去验证一下可行性,可能连是否值得做都不知道,如果花很长时间做了一个对用户无价值的功能,那么还