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注意：inner（）是局部变量，在全局范围不可调用（即不能直接调用inner()函数），但是在法二中，在执行完 f = outer() 之后，outer（）函数就已经结束，执行f()的时候却可以调用inner()函数，并输出x的值，这是因为outer()里 return 的 inner是一个闭包函数，里面有x这个环境变量
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一个php脚本通过crontab每5分钟执行一次，考虑到脚本执行时间会超过5分钟，特意用set_time_limit(290)来控制脚本在290秒退出。某天突然发现后台有多个该脚本的进程在执行，也就是说set_time_limit(290)没有起作用。为了证明，特意使用如下代码测试。
Status Code 499、500、502、504也是后端Http服务经常返回的状态码，试想一下，对于每个状态码，如果你能通过一些修改或配置来人为复现它，是不是会更利于你去掌握它呢？本文就是通过制造它们的方式来学习它们。
在类 Unix 系统中，你可能知道一个命令或进程开始执行的时间，以及一个进程运行了多久。 但是，你怎么知道这个命令或进程何时结束或者它完成运行所花费的总时长呢？ 在类 Unix 系统中，这是非常容易的! 有一个专门为此设计的程序名叫 GNU time。 使用 time 程序，我们可以轻松地测量 Linux 操作系统中命令或程序的总执行时间。 time 命令在大多数 Linux 发行版中都有预装，所以你不必去安装它。
在类 Unix 系统中，你可能知道一个命令或进程开始执行的时间，以及一个进程运行了多久。 但是，你如何知道这个命令或进程何时结束或者它完成运行所花费的总时长呢？ 在类 Unix 系统中，这是非常容易的! 有一个专门为此设计的程序名叫 GNU time。 使用 time 程序，我们可以轻松地测量 Linux 操作系统中命令或程序的总执行时间。 time 命令在大多数 Linux 发行版中都有预装，所以你不必去安装它。
进程和线程究竟是什么？如何使用进程和线程？什么场景下需要使用进程和线程？协程又是什么？协程和线程的关系和区别有哪些？ 程序切换-CPU时间的分配 首先，我们的任何一个程序都需要运行在一个操作系统中，如 Windows XP, RedHat Linux, FreeBSD, AIX 等； 其次，在操作系统中运行的程序，不止一个，而是成百上千个不同功能的程序，如键盘驱动，显示器驱动，HTTP服务，游戏，聊天，网页......； 最后，CPU等资源是有限的，在这成百上千个程序中，不可能每个程序都占用一个 CPU 来
我们在《VxWorks是啥？》里提到过VxWorks是一种实时系统。很多朋友总是纠结什么是实时，以及为什么要用VxWorks。说一说个人的一点拙见。
时间轮是一种高效、低延迟的调度数据结构。其在Linux内核中广泛使用，是Linux内核定时器的实现方法和基础之一。按使用场景，大致可以分为两种时间轮：原始时间轮和分层时间轮。分层时间轮是原始时间轮的升级版本，来应对时间“槽”数量比较大的情况，对内存和精度都有很高要求的情况。延迟任务的场景一般只需要用到原始时间轮就可以了。
linux下time命令可以获取到一个程序的执行时间，包括程序的实际运行时间(real time)，以及程序运行在用户态的时间(user time)和内核态的时间(sys time)。用法是在待执行的命令前加上time即可。
进程: 进程是操作系统的概念. 每当我们执行一个程序时,对于操作系统来讲就创建了一个进程. 在这个过程中,伴随着资源的分配和释放. 可以认为进程是一个程序的一次执行过程.
今天对表的update进行了性能测试，收获不小。在linux 64位的环境中测试， 数据量是按照40万左右的标准进行的测试。 SQL> select count(*)from test; COUNT(*) ---------- 411426 数据库在archive log 模式下。 没有考虑索引（没有添加索引),没有考虑执行计划优化的影响，为了保证每次执行的环境基本一致，每次执行sql语句之前都先清空buffer cache. 为了横向比较结果，缩小结果的误差，对表test使用了两条类似的sql
作为数据科学家，从加载数据到创建和部署模型，我们几乎每天都在使用Jupyter notebook。
linux shell 具有history 功能，即会记录已经执行过的命令，但是默认是不显示命令的执行时间，命令的执行时间，history 已经记录，只是没有显示。现在我们看看如何将执行时间显示出来。很简单：在/home/$USER/.bashrc中添加 HISTTIMEFORMAT环境变量即可。具体如下：
函数的性能测试的一般方法 全栈A同学： 2020年要学习好多新东西，大家都在说优化，提高性能，如何入手？😶 有多个方法可以实现一个函数，到底用那种更好？ 是否可以总结一些性能改变上的技巧？ 2020年我们如何关注性能优化？😶 Sky：我们从构建一个通用的benchmark（性能基准测试）方法开始，切入点要小💥此方法我们希望做到以下几点 自动运行某函数多次 确定它每毫秒的执行次数 ops/ms，超过1000/ms是较优质的函数 确定它每次执行需要多少毫秒timeSpend/ms 确定它的执行稳定性，多次运行后
eBPF (Extended Berkeley Packet Filter) 是 Linux 内核上的一个强大的网络和性能分析工具。它允许开发者在内核运行时动态加载、更新和运行用户定义的代码。
对这段时间redis性能调优做一个记录。 1、单进程单线程 redis是单进程单线程实现的，如果你没有特殊的配置，redis内部默认是FIFO排队，即你对redis的访问都是要在redis进行排队，先
前言： 乍一看，hugetlb和hugepage还挺像的，好像都是所谓的“大页”。然而，却很难说出来它们的差异。作者也是花了写时间翻翻代码，写了几个测试的例子，加上用工具据实测了几个关键参数，才明白。 分析： 1，page fault 用户大多数情况下申请内存的方法： a，使用malloc函数族，其实是glibc封装了brk/mmap。这种情况下分配的是虚拟内存，并没有直接分配物理内存。 b，调用brk分配，这种情况很少见，并只分配虚拟内存。 c，使用mmap，分配出来虚拟内存。如果flags带有MAP
并发不一定要依赖多线程（如PHP中很常见的多进程并发），但是在Java里面谈论并发，大多数都与线程脱不开关系。
各种操作系统均提供了线程的实现（内核线程），线程是 CPU 进行工作调度的基本单位。
音频信号处理在各种应用中都发挥着重要的作用，如语音识别、音乐信息检索、语音合成等。其中，Mel频谱是一种常用的频域特征表示方法，用于描述人类听觉系统对频率的敏感程度。
在项目开发中，想要监控程序，我们可以本地启动项目，然后断点调试，可是对于线上的项目需要监控或者调试的时候，就没什么办法，目前有以下几种监控方式：
EventLoop是一个Reactor模型的事件处理器，一个EventLoop对应一个线程，其内部会维护一个selector和taskQueue，负责处理客户端请求和内部任务，内部任务如ServerSocketChannel注册、ServerSocket绑定和延时任务处理等操作。
所谓实时，就是一个特定任务的执行时间必须是确定的，可预测的，并且在任何情况下都能保证任务的时限（最大执行时间限制）。实时又分软实时和硬实时，所谓软实时，就是对任务执行时限的要求不那么严苛，即使在一些情况下不能满足时限要求，也不会对系统本身产生致命影响，例如，媒体播放系统就是软实时的，它需要系统能够在1秒钟播放24帧，但是即使在一些严重负载的情况下不能在1秒钟内处理24帧，也是可以接受的。所谓硬实时，就是对任务的执行时限的要求非常严格，无论在什么情况下，任务的执行实现必须得到绝对保证，否则将产生灾难性后果，例如，飞行器自动驾驶和导航系统就是硬实时的，它必须要求系统能在限定的时限内完成特定的任务，否则将导致重大事故，如碰撞或爆炸等。
在实际项目开发中，除了Web应用、SOA服务外，还有一类不可缺少的，那就是定时任务调度。定时任务的场景可以说非常广泛，比如某些视频网站，购买会员后，每天会给会员送成长值，每月会给会员送一些电影券；比如在保证最终一致性的场景中，往往利用定时任务调度进行一些比对工作；比如一些定时需要生成的报表、邮件；比如一些需要定时清理数据的任务等。本篇博客将系统的介绍定时任务调度，会涵盖Timer、ScheduledExecutorService、开源工具包Quartz，以及Spring和Quartz的结合等内容。
第一个方法是最常见的, 如果php服务器上没有权限去crontab, 也可以找一个自己的机器定期crontab去请求服务器
在linux中，我们通常用time命令来计算某个程序或某个命令、脚本的运行耗时，比如我需要查看ps命令执行时间
使用python执行Jmeter脚本需要与Jmeter脚本有约定，这样才能通过python脚本去执行咱们的Jmeter测试脚本。
Android用户几乎每时每刻都在和显示交互；因此，良好的显示性能对于用户体验至关重要。然而，实现平滑如丝的性能并不总是那么容易。需要整个系统协同工作，并且内核并不总是像人们所希望的那样支持这种协作。Android小组目前正在考虑现有内核功能的多种组合以及可能的改进，以提供最佳的显示体验。
我们在日常开发中经常需要测试一些代码的执行时间，但又不想使用向 JMH（Java Microbenchmark Harness，Java 微基准测试套件）这么重的测试框架，所以本文就汇总了一些 Java 中比较常用的执行时间统计方法，总共包含以下 6 种，如下图所示：
linux获取进程执行时间有两种方法可以获取，第一种是用time命令，time 进程。第二种是通过在程序中进行记录，首先利用sysconf函数获取时钟滴答数，再用times获取tms结构,详细看下面的示例代码
我们把整个计算机组成原理的知识点拆分成了四大部分，分别是计算机的基本组成、计算机的指令和计算、处理器设计，以及存储器和I/O设备。
Linux memory and storage system, Concurrency optimization. https://github.com/hongweiqin
什么是ping ping命令通过ICMP(Internet控制消息协议)工作；ping可以用来测试本机与目标主机是否联通、联通速度如何、稳定性如何。 什么是gping gping是一个 Linux 工具，它提供与 ping 相同的功能，并在图表上显示信息。gping可以收集主机随时间的响应时间。用 gping可以同时 ping 多个主机，从而可以轻松比较响应时间。你可以自定义gping 输出图的展示信息。效果如下。 📷 GitHub数据 6.5k stars 75 watching 236 forks 开源
以输入规模n为自变量建立的时间复杂度实际上还是较复杂的，例如an2+bn+c+1,不仅与输入规模有关，还与系统a、b和c有关。此时对该函数进一步抽象，仅考虑运行时间的增长率或称为增长的量级，如忽略上式中的常量、低阶项、高阶项的系数，仅考虑n2。当输入规模大到只有与运行时间的增长量级有关的时，就是在研究算法的渐进效率。也就是说，从极限角度看，只关心算法运行时间如何随着输入规模的无限增长而增长。
前段时间在学习Elastic-jo和xxl-job(一个分布式作业调用中间件)时接触到一个有意思的数据结构：时间轮 。其实不止是xxl-job，在常见的任务调度中间件或者使用延迟/定时任务的场景中都能看到时间轮的身影，那么究竟是什么原因导致这么多时间调度相关的场景如此偏爱时间轮，下面就让我们一起来探究其中的缘由。
本文讲述了如何使用Go语言实现一个具有定时任务、分布式、守护进程、信号处理、文件锁、后台服务等功能的框架。通过使用gotorch，开发者可以方便地实现各种复杂的后台任务，同时具有易用性、高性能和扩展性。
在前面学习Thread源码的时候，提到了Thread可以设置优先级。其优先级通过setPriority方法进行设置。
题图 by wahno from Instagram 前言 最近在学习 Go 语言，遵循着 “学一门语言最好的方式是使用它” 的理念，想着用 Go 来实现些什么，刚好工作中一直有一个比较让我烦恼的问题，于是用 Go 解决一下，即使不在生产环境使用，也可以作为 Go 语言学习的一种方式。 先介绍下问题： 组内有十来台机器，上面用 cron 分别定时执行着一些脚本和 shell 命令，一开始任务少的时候，大家都记得哪台机器执行着什么，随着时间推移，人员几经变动，任务也越来越多，再也没人能记得清哪些任务在哪些
并发不一定要依赖多线程（如PHP的多进程并发），但在Java中谈论并发，大多数都与线程脱不开关系
推荐阅读 微服务： springboot系列教程学习 源码：Javaweb练手项目源码下载 调优：十五篇好文回顾 面试笔试：面试笔试整理系列 玩过Linux的人都会知道，Linux中的命令的确是非常多，但是玩过Linux的人也从来不会因为Linux的命令如此之多而烦恼，因为我们只需要掌握我们最常用的命令就可以了。当然你也可以在使用时去找一下man，他会帮你解决不少的问题。 然而每个人玩Linux的目的都不同，所以他们常用的命令也就差异非常大，而我主要是用Linux进行C/C++和shell程序编写的，所以常
平常做测试的时候，经常需要测试脚本运行的时间，常规的做法，就是在开关和结尾都打上一个时间点，最后计算出来。但这种作法，都的很low，其实有理好的方式。
摘要 构建软件的并行版本可使应用在更短的时间内运行指定的数据集，在固定时间内运行多个数据集，或运行非线程软件禁止运行的大型数据集。 并行化的成功通常通过测量并行版本的加速（相对于串行版本）来进行量化。 除了上述比较之外，将并行版本加速与可能加速的上限进行比较也十分有用。 通过阿姆达尔定律和古斯塔夫森定律可以解决这一问题。 本文是“英特尔多线程应用开发指南”系列的一部分，该系列介绍了针对英特尔® 平台开发高效多线程应用的指导原则。 背景 应用运行的速度越快，用户等待结果所需的时间越短。 此外，执行时间的缩短使
Linux系统下可通过history命令查看用户所有的历史操作记录，在安全应急响应中起着非常重要的作用，但在未进行附加配置情况下，history命令只能查看用户历史操作记录，并不能区分用户以及操作时间，不便于审计分析。
容器的隔离主要是依赖 Linux 操作系统的 Namespace 和 Cgroup，与依赖硬件辅助虚拟化的虚拟机隔离不同，前者存在不少隔离漏洞。随着云原生场景的大规模使用，大量应用的容器化暴露出了容器隔离性问题。
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