时间计算

作者： Steven Thurgood、David Fergusonwith 翻译：李佩京 编辑： Alex Hidalgo、Betsy Beyer 校验：张胜楠，臧万顺，樊帅宇，刁冰雪 监控涉及到多种类型的数据，包括监控指标，纯文本日志，结构化日志，分布式跟踪日志， event introspection。 以上各种数据都有它们各自的用处，但是本章主要讨论监控指标和结构化日志。根据我们的经验，这两种数据最适合SRE的基础监控需求。 从根本上讲，监控系统应当能够透视系统的内部，当需要判断服务的健康状态和诊断服务问题时，这是最关键的需求。在第一版SRE的第6章中给出了一些基本的监控方法，并且提到SRE监控他们系统的主要目的有： 当达到阈值时触发报警 诊断和分析服务问题 展示系统的可视化信息 获取系统资源使用情况或服务健康状况的变化趋势，以便做长期计划 比较变更前后的系统变化或一个实验的两组样本的不同 这些用例的不同重要程度能指导你在选择或构建一个监控系统时做出权衡。 本章讨论Google如何管理监控系统，并提供一些如何选择和运行监控系统的指导意见。 监控策略的特征 在选择监控系统时，理解那些你关心的功能并对它们进行一个优先级的排序很重要。如果你正在评估一个监控系统，本节提到的这些特性可以帮助你思考哪种方案最适合你。如果你已经有一个在运行的监控系统了

时序就是时钟序列，给寄存器作为数据的传递 时钟和复位是属于异步的关系 LUT查找表，所以的组合逻辑都是靠它生成，时序逻辑是靠触发器生成 一个LAB（单元）里面有16个LE（根据器件不同应该不同吧） RAM是FPGA里面的硬件资源 自分频的时钟是没法布到全局时钟网络 全局时钟网络可以降低时钟偏斜 reg1是源端寄存器，reg2是目标寄存器 Ts建立时间是指采样寄存器即目标寄存器用来采样，采样时钟上升沿到达数据的起始位置，描述了采样时钟上升沿和数据的相位关系 Tsetup建立时钟门限在采样时钟的上升沿到了之前，最小的数据保持稳定时间。 建立时间余量skew = 建立时间-建立时间门限 >= 0 Th保持时间，上升沿和数据的结束位置 Thold保持时间门限，数据采样结束后的最小保持时间 保持时间余量skew = 保持时间 - 保持时间门限 >= 0 保持时间违例：如果数据和数据传输时候延时都非常小 建立时间违例： 数据路径延迟大 建立时间门限和保持时间门限只能通过换器件进行改变 触发器的建立时间要求为：T_setup，保持时间要求为：T_hold 路径①延时为：T1 ； 路径②延时为：T2；路径③延时为：T3 时钟周期为T_cycle Ts = (T_cycle + ΔT) - T1 Th =T1-ΔT ΔT = T3 - T2，则 条件1.如果T_setup < Ts,即T_setup

时间的检测 1 #时间的检测 2 #导入时间模块 3 import time 4 #返回当前时区与格林尼治所在时区的相差秒数（推荐） 5 print(time.timezone) 6 #输出结果：-28800 7 8 #返回当前时区与格林尼治所在时区的相差秒数，在夏令时情况下 9 print(time.altzone) 10 #输出结果：-32400 11 12 #检测是否是夏令时的状态，0夏令时，非0就不是 13 print(time.daylight) 14 #输出结果：0 asctime() 功能：返回一个正常可读的时间字符串(不太符合中国人时间观点） 格式：time.asctime(时间元组) 返回值：时间字符串 1 #时间模块的函数 2 #导入时间模块 3 import time 4 #返回一个正常可读的时间字符串 5 result = time.asctime() #获取当前时间字符串 6 print(result) 7 #输出结果：Mon May 20 15:50:48 2019 8 9 #返回一个正常可读的时间字符串 10 var = (2019,5,20,0,0,0,0,0,0) 11 result = time.asctime(var) #获取指定时间字符串 12 print(result) 13 #输出结果：Mon May 20 00:00:00 2019

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> MapReduce: 超大机群上的简单数据处理 摘要 MapReduce是一个编程模型,和处理,产生大数据集的相关实现.用户指定一个 map函数处理一个key/value对,从而产生中间的key/value对集.然后再指定一个reduce函数合并所有的具有相同中间key的中间 value.下面将列举许多可以用这个模型来表示的现实世界的工作. 以这种方式写的程序能自动的在大规模的普通机器上实现并行化.这个运行时系统关心这些细节:分割输入数据,在机群上的调度,机器的错误处理,管理机器之间必要的通信.这样就可以让那些没有并行分布式处理系统经验的程序员利用大量分布式系统的资源. 我们的MapReduce实现运行在规模可以灵活调整的由普通机器组成的机群上,一个典 型的MapReduce计算处理几千台机器上的以TB计算的数据.程序员发现这个系统非常好用:已经实现了数以百计的MapReduce程序,每天在 Google的机群上都有1000多个MapReduce程序在执行. 1. 介绍 在过去的5年里,作者和Google的许多人已经实现了数以百计的为专门目的而写的计算 来处理大量的原始数据,比如,爬行的文档,Web请求日志,等等.为了计算各种类型的派生数据,比如,倒排索引,Web文档的图结构的各种表示,每个主机

转自：https://laike9m.com/blog/huan-zai-yi-huo-bing-fa-he-bing-xing,61/ 还在疑惑并发和并行？ OK，如果你还在为并发（concurrency）和并行（parallesim）这两个词的区别而感到困扰，那么这篇文章就是写给你看的。搞这种词语辨析到底有什么意义？其实没什么意义，但是有太多人在混用错用这两个词（比如遇到的某门课的老师）。不论中文圈还是英文圈，即使已经有数不清的文章在讨论并行vs并发，却极少有能讲清楚的。让一个讲不清楚的人来解释，比不解释更可怕。比如我随便找了个网上的解释： 前者是逻辑上的同时发生（simultaneous），而后者是物理上的同时发生． 并发性(concurrency)，又称共行性，是指能处理多个同时性活动的能力，并发事件之间不一定要同一时刻发生。 并行(parallelism)是指同时发生的两个并发事件，具有并发的含义，而并发则不一定并行。 来个比喻：并发和并行的区别就是一个人同时吃三个馒头和三个人同时吃三个馒头。 看了之后，你懂了么？不懂，更晕了。写出这类解释的人，自己也是一知半解，却又把自己脑子里模糊的影像拿出来写成文章，让读者阅毕反而更加疑惑。当然也有可能他确实懂了，但是写出这种文字也不能算负责。至于本文，请相信，一定是准确的，我也尽量做到讲解清晰。 OK，下面进入正题，

function GetDate(startTime, endTime, diffType) { //将xxxx-xx-xx的时间格式，转换为 xxxx/xx/xx的格式 start_time = startTime.replace(/\-/g, "/"); end_time = endTime.replace(/\-/g, "/"); //将计算间隔类性字符转换为小写 diff_type = diffType.toLowerCase(); var sTime =new Date(start_time); //开始时间 var eTime =new Date(end_time); //结束时间 //作为除数的数字 var timeType =1; switch (diff_type) { case"second": timeType =1000; break; case"minute": timeType =1000*60; break; case"hour": timeType =1000*3600; break; case"day": timeType =1000*3600*24; break; default:break; } return parseInt((eTime.getTime() - sTime.getTime()) / parseInt(timeType));

1 处理机的二级调度 宏观上：作业调度 微观上：进程调度 2 作业调度 2.1作业调度的功能 作业调度的主要任务是完成作业从后备状态到执行状态和从执行状态到完成状态的转变。 作业调度功能： 1.记录已进入系统的各作业的情况（JCB，Job Control Block）； 2.按一定的调度算法，从后备作业中选择一个或几个作业进入系统内存； 3.为被选中的作业创建进程，并且为其申请系统资源； 4.作业结束后作善后处理工作。 2.2 作业控制块（JCB，Job Control Block） 每个作业进入系统时由系统为其建立一个作业控制块JCB（Job Control Block)，它是存放作业控制和管理信息的数据结构，主要信息见下图。 2.3 调度性能的衡量 作业调度算法规定了从后备作业中选择作业进入系统内存的原则，这些原则的性能如何，就是本节所讨论的问题。 一、确定调度算法时应考虑的因素 1.应与系统的整体设计目标一致 2.考虑系统中各种资源的负载均匀 3.保证作业的执行 4.对一些专用资源的使用特性的考虑 二、调度性能的衡量 通常采用平均周转时间和带权平均周转时间 作业的周转时间： ti = tci-tsi ti：作业周转时间 tci：作业完成时间 tsi： 作业提交时间 2.4 先来先服务调度算法和短作业优先调度算法 先来先服务调度算法：

题目描述 读入两个用“时:分:秒”表示的时间点，计算以秒为单位的时间间隔。 输入 输入有两行，每行是一个用“时:分:秒”表示的时间点。测试数据保证第二个时间点晚于第一个时间点。 输出 输出一个整数，表示时间间隔的秒数。 样例输入 08:00:00 09:00:00 样例输出 3600 提示 输入数据中带有普通字符，如冒号，scanf函数的格式字符串中对应位置上也要有对应字符。 int main(){ int h1,h2,m1,m2,s1,s2,sec1,sec2; scanf("%d:%d:%d",&h1,&m1,&s1); scanf("%d:%d:%d",&h2,&m2,&s2); sec1=h1*3600+m1*60+s1; sec2=h2*3600+m2*60+s2; printf("%d",sec2-sec1); return 0; } tips:注意输入格式。 来源： CSDN 作者： vivi_cin 链接： https://blog.csdn.net/vivi_cin/article/details/103770558

物理模拟 即使使用了基于定时器的动画来复制第10章中关键帧的行为，但还是会有一些本质上的区别：在关键帧的实现中，我们提前计算了所有帧，但是在新的解决方案中，我们实际上实在按需要在计算。意义在于我们可以根据用户输入实时修改动画的逻辑，或者和别的实时动画系统例如物理引擎进行整合。 Chipmunk 我们来基于物理学创建一个真实的重力模拟效果来取代当前基于缓冲的弹性动画，但即使模拟2D的物理效果就已近极其复杂了，所以就不要尝试去实现它了，直接用开源的物理引擎库好了。 我们将要使用的物理引擎叫做Chipmunk。另外的2D物理引擎也同样可以（例如Box2D），但是Chipmunk使用纯C写的，而不是C++，好处在于更容易和Objective-C项目整合。Chipmunk有很多版本，包括一个和Objective-C绑定的“indie”版本。C语言的版本是免费的，所以我们就用它好了。在本书写作的时候6.1.4是最新的版本；你可以从 http://chipmunk-physics.net下载它。 Chipmunk完整的物理引擎相当巨大复杂，但是我们只会使用如下几个类： cpSpace - 这是所有的物理结构体的容器。它有一个大小和一个可选的重力矢量 cpBody - 它是一个固态无弹力的刚体。它有一个坐标，以及其他物理属性，例如质量，运动和摩擦系数等等。 cpShape -

第13章 软件项目管理 与开发过程并行，一个是技术路线，一个是管理路线 在经历了若干个大型软件工程项目的失败之后，人们才逐渐认识到软件项目管理的重要性和特殊性。事实上，这些项目的失败并不是由于从事软件开发工作的软件工程师无能，正相反，他们之中的绝大多数是当时杰出的技术专家。这些工程项目的失败主要是因为管理不善。 所谓管理就是通过计划、组织和控制等一系列活动，合理地配置和使用各种资源，以达到既定目标的过程。 软件项目管理先于任何技术活动之前开始，并且贯穿于软件的整个生命周期之中。 软件项目管理过程从一组项目计划活动开始，而制定计划的基础是工作量估算和完成期限估算。为了估算项目的工作量和完成期限，首先需要估算软件的规模。 13.1 估算软件规模 13.1.1 代码行技术 代码行技术是比较简单的定量估算软件规模的方法。这种方法依据以往开发类似产品的经验和历史数据，估计实现一个功能所需要的源程序行数。当有以往开发类似产品的历史数据可供参考时，用这种方法估计出的数值还是比较准确的。把实现每个功能所需要的源程序行数累加起来，就可得到实现整个软件所需要的源程序行数。 为了使得对程序规模的估计值更接近实际值，可以由多名有经验的软件工程师分别做出估计。每个人都估计程序的最小规模(a)、最大规模(b)和最可能的规模(m)，分别算出这3种规模的平均值,和之后，再用下式计算程序规模的估计值： L= (13