Boost:测量每个连接的处理时间

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本文介绍了如何利用Boost库在C++网络编程中测量每个连接的处理时间。通过创建一个`session`类,使用Boost定时器跟踪连接开始和结束时间,从而计算出每个连接的耗时,以提升服务器效率。

Boost:测量每个连接的处理时间

在网络编程中,处理链接的时间是至关重要的。为了提高网络编程效率,我们需要了解每个链接处理所需的时间。在本文中,我们将使用 Boost 库编写一个测试程序来测量每个连接所需的处理时间。

我们假设我们已经建立了一个服务端程序,并且客户端可以通过 IP 地址和端口号进行连接。在实际应用中,服务器代码可能非常复杂。因此,我们只提供一个简单的示例:

#include <boost/asio.hpp>
#include <iostream>

using boost::asio::ip::tcp;

int main()
{
    try
    {
        boost::asio::io_service io_service;
        tcp::acceptor acceptor(io_service, tcp::endpoint(tcp::v4(), 4444));
        
        for (;;)
        {
            tcp::socket socket(io_service);
            acceptor.accept(socket);
            
            std::cout << "New connection\n";
            // 在这里处理连接请求
        }
    }
    catch (std::exception& e)
    {
        std::cerr << "Exception: " << e.
void DataSDMap::parse_graph(OsmGraph const &sdMap, Eigen::Affine3d const &transformationMatrix, std::vector<EdgeInfo> &edges_info, bool crop) const noexcept { // get roi corner points std::vector<Point> canvas_polygon; if (crop) { double min_x = -1 * roiLength; double max_x = roiLength; double min_y = -1 * roiWidth; double max_y = roiWidth; canvas_polygon.push_back(Point(min_x, min_y)); canvas_polygon.push_back(Point(min_x, max_y)); canvas_polygon.push_back(Point(max_x, max_y)); canvas_polygon.push_back(Point(max_x, min_y)); } auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now(); edges_info.clear(); // 读取graph中的edges数据,还原edge geometry // std::cout << "Number of edges: " << boost::num_edges(sdMap) << std::endl; std::pair<boost::adjacency_list<>::vertex_iterator, boost::adjacency_list<>::vertex_iterator> vertices_pair = boost::vertices(sdMap); // boost::iterator_range<boost::graph_traits<OsmGraph>::vertex_iterator> // vertices_pair = boost::make_iterator_range(vertices(sdMap)); for (auto e : // boost::make_iterator_range(boost::edges(sdMap))) for (auto e = boost::edges(sdMap).first; e != boost::edges(sdMap).second; ++e) { const OsmEdgeProperties &edgeProps = sdMap[*e]; // get vertices geometry LineString linestring_global; std::string line_geometry_string = edgeProps.geometry; if (line_geometry_string.empty()) { boost::adjacency_list<>::vertex_descriptor source = boost::source(*e, sdMap); boost::adjacency_list<>::vertex_descriptor target = boost::target(*e, sdMap); if (source == target) continue; line_geometry_string = "LINESTRING ("; const OsmNodeProperties &startNodeProps = sdMap[*(vertices_pair.first + source)]; line_geometry_string = line_geometry_string + startNodeProps.x + " " + startNodeProps.y + ", "; const OsmNodeProperties &endNodeProps = sdMap[*(vertices_pair.first + target)]; line_geometry_string = line_geometry_string + " " + endNodeProps.x + " " + endNodeProps.y + ")"; } auto end0 = std::chrono::high_resolution_clock::now(); boost::geometry::read_wkt(line_geometry_string, linestring_global); auto end1 = std::chrono::high_resolution_clock::now(); std::cout << "Memory: " << malloc_stats() << " KB\n"; auto delay0 = std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(end0 - start).count(); auto delay1 = std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(end1 - start).count(); std::cout << "-----------------sdmap encode timer delay : " << delay0 << " delay1: " << delay1 << std::endl; 分析这段代码在周期性调用时,运行时间在递增,分析可能的原因?
06-13
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