在延迟n秒后执行ONCE动作,WP7 C# - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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基于Linux环境的进度条实现

一、预备知识 1.1 回车换行真正意义上，回车换行其实是两个动作，在C语言中\n却同时完成了回车+换行的两步动作。...sleep(2); return 0; } 这段代码很简单，现在屏幕上打印出hello world，接着调用sleep函数让程序休眠两秒，间隔两秒后。.../n后对代码编译运行，先是休眠了两秒，接着才在屏幕上打印出hello world，并且因为没有\n，所以打印完后没有换行，导致命令行提示符就紧跟在打印结果的后面。...因为任何一个C语言程序，都是严格按照代码的编写顺序去执行的。那在休眠的两秒期间，printf的打印结果存在哪里了呢？...延迟： usleep(100000)延迟0.1秒，控制进度条更新的速度。覆盖上一行：使用\r回到行首，使当前输出覆盖上一行，达到刷新效果。

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Go开发中一些有用的模式

它可以延迟初始化，也可以启动时就初始化，依赖这个值何时初始化。...非延迟初始化的单例一般实现为全局变量，它们可以在 init 函数中初始化，或者在声明的时候初始化： var myOnlyInstance *myType func init() { // Prepare...唯一的一个大的不同点是 Java/C#中这个变量需要是一个类的静态变量(static)。 Go保证 init 函数会在 main 函数之前被执行，所以可以保证这些值可以在使用之前已经被初始化了。...译者按: 这个Java中的一个经典问题， Java实现正确的单例模式至少有5中写法: 静态变量初始化、synchronized、双重检查、静态内部类、枚举类型这种模式在Go中可以使用sync.Once...如果你对性能比较关心，可能注意到两个月前的一个更新可以将方法调用减少到 0.5纳秒。

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【Unity3D】Unity 游戏画面帧更新 ( 游戏帧相关概念 | MonoBehaviour#Update() 帧更新方法 | 帧更新时间统计 | 设置游戏更新帧率 )

Unity 的 C# 脚本中的 MonoBehaviour#Update() 方法就是帧更新的方法 , 每次更新画面帧时 , 都会调用该方法 , 也就是一秒钟调用几十次到一百多次 ; 在...per frame void Update() { Debug.Log("C# 脚本 Update 函数调用 , 游戏帧更新 "); } } 执行过程中 , 打印日志统计...999+ , 打印了很多数据 ; 三、帧更新时间统计 ---- 在 MonoBehaviour#Update() 帧更新方法中执行 Debug.Log("C# 脚本 Update 函数调用 ,...+ " , 本次更新距离上次更新时间差 : " + Time.deltaTime); } } 执行结果 : 每一帧的间隔从几毫秒到几百毫秒 , 大部分在个位数毫秒值间隔 ; 这个与操作系统时间片分配有关...+ " , 本次更新距离上次更新时间差 : " + Time.deltaTime); } } 执行结果 : 在游戏画面更新时 , 大致按照 5 fps 的帧率进行更新 , 也就是间隔 200

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Windows Phone 7实战第一天设计启动页面和应用程序图标

每一个 Windows Phone 7 应用程序在启动时多少会花上一些时间，在这个等待的时刻经常都会摆放一些启动画面 (Splash screen) 先来充充场面，以免加载时间过长而导致使用者不耐烦，而在这个启动屏幕里是一个很好的宣传页面...程序执行的太快，使用者没有感觉，但要慢也要慢的优雅而从容。...要让 MainPage.xaml 正式开始执行之前，我们希望能先跳 SplashScreen.xaml 页面出来，我们使用的技巧是透过一个 Popup 窗口挡住 MainPage.xaml 页面，而这个... }); }); backroungWorker.RunWorkerAsync(); } 我们让启动画面显示3秒钟...WP7 并不支持 GIF 图档（这是有专利的图形格式），使用时应该避免使用 GIF 图文件，否则看不到图片你还会觉得是 WP7 的 Bug。

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C#.NET.NET Core定时任务调度的方法或者组件有哪些--Timer,FluentScheduler还是...

2秒...n秒，只执行一次，哪月的哪一天等等。...C#/ASP.NET定时调度任务执行管理组件–FluentScheduler之实例篇》官方地址: https://github.com/fluentscheduler/FluentScheduler...提供动作编辑器，触发器编辑器，事件查看器，任务执行历史查看器等对话框 Gofer.NET Gofer.NET是支持分布式的任务/作业调度组件，可以运行在.NET Core应用程序中。...、容错处理支持Cron表达式支持以配置文件的方式定制作业调度具体使用可参考《基于ASP.NET MVC（C#）和Quartz.Net组件实现的定时执行任务调度》 Hangfire Hangfire...Hangfire可以在ASP.NET/ASP.NET Core等应用程序中以简单的方式实现触发，延迟以及定时执行等任务。

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流计算框架 Flink 与 Storm 的性能对比

进入作业处理流程时记录 inTime，作业处理完成后（准备输出时）记录 outTime。作业从 Kafka Topic Data 中读取数据后，在字符串末尾追加时间戳，然后直接输出到 Kafka。...读入数据后，等待一定时长（1 ms）后在字符串末尾追加时间戳后输出。 ?...单线程执行大小为 10 的计数窗口，吞吐量统计如图。从图中可以看出，Storm 吞吐约为 1.2 万条/秒，Flink Standalone 约为 4.3 万条/秒。...Storm 将 ACKer 数量设置为零后，每条消息在发送时就自动 ACK，不再等待 Bolt 的 ACK，也不再重发消息，为 At Most Once 语义。...图中相应颜色的虚实曲线都基本重合，可以看出 Flink Exactly Once 的延迟中位数曲线与 At Least Once 基本贴合，在延迟上性能没有太大差异。

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流计算框架 Flink 与 Storm 的性能对比

进入作业处理流程时记录 inTime，作业处理完成后（准备输出时）记录 outTime。作业从 Kafka Topic Data 中读取数据后，在字符串末尾追加时间戳，然后直接输出到 Kafka。...读入数据后，等待一定时长（1 ms）后在字符串末尾追加时间戳后输出。 ?...单线程执行大小为 10 的计数窗口，吞吐量统计如图。从图中可以看出，Storm 吞吐约为 1.2 万条/秒，Flink Standalone 约为 4.3 万条/秒。...Storm 将 ACKer 数量设置为零后，每条消息在发送时就自动 ACK，不再等待 Bolt 的 ACK，也不再重发消息，为 At Most Once 语义。...图中相应颜色的虚实曲线都基本重合，可以看出 Flink Exactly Once 的延迟中位数曲线与 At Least Once 基本贴合，在延迟上性能没有太大差异。

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干货：流计算框架 Flink 与 Storm 的性能对比

进入作业处理流程时记录 inTime，作业处理完成后（准备输出时）记录 outTime。作业从 Kafka Topic Data 中读取数据后，在字符串末尾追加时间戳，然后直接输出到 Kafka。...读入数据后，等待一定时长（1 ms）后在字符串末尾追加时间戳后输出 Windowed Word Count Windowed Word Count 用例主要模拟窗口统计场景，反映两个框架在进行窗口统计时性能的差异...5.5 Windowed Word Count 单线程吞吐量单线程执行大小为 10 的计数窗口，吞吐量统计如图。...与 At Most Once 吞吐量对比 Storm 将 ACKer 数量设置为零后，每条消息在发送时就自动 ACK，不再等待 Bolt 的 ACK，也不再重发消息，为 At Most Once 语义...图中相应颜色的虚实曲线都基本重合，可以看出 Flink Exactly Once 的延迟中位数曲线与 At Least Once 基本贴合，在延迟上性能没有太大差异。

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Storm VS Flink ——性能对比

进入作业处理流程时记录 inTime，作业处理完成后（准备输出时）记录 outTime。作业从 Kafka Topic Data 中读取数据后，在字符串末尾追加时间戳，然后直接输出到 Kafka。...读入数据后，等待一定时长（1 ms）后在字符串末尾追加时间戳后输出 ?...单线程执行大小为 10 的计数窗口，吞吐量统计如图。从图中可以看出，Storm 吞吐约为 1.2 万条/秒，Flink Standalone 约为 4.3 万条/秒。...Storm 将 ACKer 数量设置为零后，每条消息在发送时就自动 ACK，不再等待 Bolt 的 ACK，也不再重发消息，为 At Most Once 语义。...图中相应颜色的虚实曲线都基本重合，可以看出 Flink Exactly Once 的延迟中位数曲线与 At Least Once 基本贴合，在延迟上性能没有太大差异。

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Storm VS Flink ——性能对比

进入作业处理流程时记录 inTime，作业处理完成后（准备输出时）记录 outTime。作业从 Kafka Topic Data 中读取数据后，在字符串末尾追加时间戳，然后直接输出到 Kafka。...读入数据后，等待一定时长（1 ms）后在字符串末尾追加时间戳后输出 ?...单线程执行大小为 10 的计数窗口，吞吐量统计如图。从图中可以看出，Storm 吞吐约为 1.2 万条/秒，Flink Standalone 约为 4.3 万条/秒。...Storm 将 ACKer 数量设置为零后，每条消息在发送时就自动 ACK，不再等待 Bolt 的 ACK，也不再重发消息，为 At Most Once 语义。...图中相应颜色的虚实曲线都基本重合，可以看出 Flink Exactly Once 的延迟中位数曲线与 At Least Once 基本贴合，在延迟上性能没有太大差异。

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JavaScript进阶之路系列（三）：节流防抖

概念函数防抖（debounce）当调用动作过n毫秒后，才会执行该动作，若在这n毫秒内又调用此动作则将重新计算执行时间。...函数节流（throttle）预先设定一个执行周期，当调用动作的时刻大于等于执行周期则执行该动作，然后进入下一个新周期。...区别可以拿我们平时坐电梯为例来形象地表述二者的区别: 函数防抖：如果有人进电梯（触发事件），那电梯将在10秒钟后出发（执行事件监听器），这时如果又有人进电梯了（在10秒内再次触发该事件），我们又得等10...函数节流：保证如果电梯第一个人进来后，10秒后准时运送一次，这个时间从第一个人上电梯开始计时，不等待，如果没有人，则不运行。...延时之后执行这个函数,若下一次函数在500ms内调用则清除上个定时器然后在延迟500ms执行,函数防抖有效的防止了一个函数被多次调用,比如onresize,onmouseover和上述的键盘监听事件。

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流计算框架 Flink 与 Storm 的性能对比

进入作业处理流程时记录 inTime，作业处理完成后（准备输出时）记录 outTime。作业从 Kafka Topic Data 中读取数据后，在字符串末尾追加时间戳，然后直接输出到 Kafka。...读入数据后，等待一定时长（1 ms）后在字符串末尾追加时间戳后输出 ?...单线程执行大小为 10 的计数窗口，吞吐量统计如图。从图中可以看出，Storm 吞吐约为 1.2 万条/秒，Flink Standalone 约为 4.3 万条/秒。...Storm 将 ACKer 数量设置为零后，每条消息在发送时就自动 ACK，不再等待 Bolt 的 ACK，也不再重发消息，为 At Most Once 语义。...图中相应颜色的虚实曲线都基本重合，可以看出 Flink Exactly Once 的延迟中位数曲线与 At Least Once 基本贴合，在延迟上性能没有太大差异。

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流计算框架 Flink 与 Storm 的性能对比

进入作业处理流程时记录 inTime，作业处理完成后（准备输出时）记录 outTime。作业从 Kafka Topic Data 中读取数据后，在字符串末尾追加时间戳，然后直接输出到 Kafka。...读入数据后，等待一定时长（1 ms）后在字符串末尾追加时间戳后输出 ?...单线程执行大小为 10 的计数窗口，吞吐量统计如图。从图中可以看出，Storm 吞吐约为 1.2 万条/秒，Flink Standalone 约为 4.3 万条/秒。...Storm 将 ACKer 数量设置为零后，每条消息在发送时就自动 ACK，不再等待 Bolt 的 ACK，也不再重发消息，为 At Most Once 语义。...图中相应颜色的虚实曲线都基本重合，可以看出 Flink Exactly Once 的延迟中位数曲线与 At Least Once 基本贴合，在延迟上性能没有太大差异。

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【Flink】第五篇：checkpoint【2】

3PC在2PC基础上加入了一些补偿机制，例如，如果参与者没有收到协调者的消息时，他不会一直阻塞，过一段时间之后，他会自动执行事务。...console中实时消费这个topic的数据，在程序中明明设置了exactly-once，为什么console中会实时消费数据，而不是像预想的那样成批的消费checkpoint（n，n+1）之间的数据。...); 后查阅资料发现在Fink SQL设置exactly-once是在table DDL中设置 // 定义 Kafka sink 的语义。...在DDL中设置exactly-once语义后，现象还是和原来一样。断点调式源码的commit方法，发现确实存在commit这个动作，但是在解开断点之前，console居然已经消费到了消息！...at least-once + 幂等的sink端 = 没有延迟的exactly-once

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函数去抖（debounce）& 函数节流（throttle）总结

debounce: 当调用动作n毫秒后，才会执行该动作，若在这n毫秒内又调用此动作则将重新计算执行时间。...throttle：预先设定一个执行周期，当调用动作的时刻大于等于执行周期则执行该动作，然后进入下一个新周期。...fn函数在最后一次调用时刻的delay毫秒之后执行！...示例中对click事件进行了去抖，间隔时间为1000毫秒，为立即触发方式，当不停点击按钮时，第一次为立即触发，之后直到最后一次点击事件结束间隔delay秒后开始执行加1操作。...示例中对click事件进行了节流，间隔时间为1000毫秒，不停点击按钮，计数器会间隔1秒时间进行加1操作。缺点：没有控制事件的头尾选项，即没有控制是否在连续事件的一开始及最终位置是否需要执行。

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多线程系列（二）之Thread类

在上一遍文章中讲到多线程基础，在此篇文章中我们来学习C#里面Thread类。Thread类是在.net framework1.0版本中推出的API。...;//暂停，挂起线程，如果线程已经挂起，则不起作用 thread.Resume();//继续已经挂起的线程 thread.Abort();//终止线程，会在当前线程中抛出一个异常引发线程停止，不过会有延迟...thread.Join(5000); //限时等待，最多等待5000毫秒线程的优先级 thread.Priority = ThreadPriority.Highest; 设置线程的优先级为最高优先级...，进程关闭，线程需要计算完后才退出 thread.IsBackground = true; //关闭进程，线程退出线程的回调我们希望某个线程在执行某个动作之后触发另一个动作，下面是我基于Thread...封装的线程回调函数 /// /// 基于thread封装一个回调，启动子线程执行动作A--不阻塞--A执行完后子线程会执行动作B，不阻塞

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iOS多线程之三：GCD的使用

DISPATCH_TIME_NOW, (int64_t)(3.0 * NSEC_PER_SEC)), dispatch_get_main_queue(), ^{ }); 需要注意的是,使用dispatch_after实现延迟执行某动作...,时间并不是很精确,因为main dishpatch queue在主线程的runLoop中执行,所以比如在每隔1/60秒执行的RunLoop中,block最快在三秒后执行,最慢在3秒+1/60秒后执行,...并且在main dishpatch queue有大量追加处理货主线程本身的任务处理有延迟时,这个时间会增加。...repeats:NO]; 4、dispatch_once 一般我们会利用dispatch_once创建单例 ?...dispach_once函数中的代码块只会被执行一次，而且还是线程安全的。 5、dispatch_apply ?

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Flink 原理详解

流处理是处理一条，立马下一个节点会从缓存中取出，在下一个节点进行计算批处理是只有处理一批完成后，才会经过网络传输到下一个节点流处理的优点是低延迟批处理的优点是高吞吐 flink同时支持两种，flink...从 Client 处接收到 Job 和 JAR 包等资源后，会生成优化后的执行计划，并以 Task 的单元调度到各个 TaskManager 去执行。...实时框架如何选择 1：需要关注流数据是否需要进行状态管理 2：At-least-once或者Exectly-once消息投递模式是否有特殊要求 3：对于小型独立的项目，并且需要低延迟的场景，建议使用...storm 4：如果你的项目已经使用了spark，并且秒级别的实时处理可以满足需求的话，建议使用sparkStreaming 5：要求消息投递语义为 Exactly Once 的场景；数据量较大，要求高吞吐低延迟的场景...启动程序 env.execute() Flink 优化与调度策略 Flink的每一个Operator称为一个任务， Operator 的每一个实例称为子任务，每一个任务在JVM线程中执行。

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Flink 使用Flink进行高吞吐，低延迟和Exactly-Once语义流处理

Storm使用上游备份和记录确认机制来保证在失败后重新处理消息。...系统累积5秒的数据，对它们求和，并在流上进行一些转换后进行聚合计算。下游应用程序可以直接消费上述5秒聚合后的结果，例如在仪表板上显示。...在以最大吞吐量运行时，Flink的中位数延迟为26毫秒，第99百分位延迟为51毫秒，这意味着99％的延迟都低于51毫秒。...打开Flink的检查点机制（启用Exact-Once语义保证）并没有增加可观察到的延迟。但此时，我们确实看到较高百分位数的延迟增加，观察到的延迟大约为150毫秒（译者注：没太搞懂）。...在这个延迟优化设置中，Flink可以实现50%的元素延迟在0毫秒，以及99%的元素延迟在20毫秒以下。相应的吞吐量为每个核每秒24,500个事件。

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Spark Streaming + Elasticsearch构建App异常监控平台

高可用 Spark Streaming + Kafka的组合，提供了“Exactly Once”保证：异常数据经过流式处理后，保证结果数据中（注：并不能保证处理过程中），每条异常最多出现一次，且最少出现一次...实现24/7监控服务，我们不仅要解决纯稳定性问题，还要解决延迟问题。低延迟 App异常监控，需要保证数据延迟在分钟级。...即使做了去重等优化，符号化后的数据流还是有延迟。每条异常信息中，包含N维数据，如果不做符号化只能拿到其中的M维。 ?...如图3所示，我们将数据源分为符号化数据流、未符号化数据流，可以看出两个数据流的相对延迟时间T较稳定。如果直接使用符号化后的数据流，那么全部N维数据都会延迟时间T。...为了降低用户角度的延迟，我们根据经验加大了时间窗口：先存储未符号化的M维数据，等到拿到对应的符号化数据后，再覆写全部N维数据，这样就只有N-M维数据延迟时间T了。

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