symbian 时间使用和统计(计算)函数(类)运行时间

SymbianOS时间函数详解
本文详细介绍了SymbianOS平台上的四种时间获取方法及其特点:TTime::HomeTime()/TTime::UniversalTime()、User::TickCount()、User::NTickCount()和User::FastCounter()。对比了它们之间的精度差异,并特别指出这些方法在休眠状态下的表现。

zhua转自

(1)TTime::HomeTime() / TTime::UniversalTime()

  最常见的时间获取手段,精度不高;因涉及一定的运算过程,效率较低。适用于需要以常规“年月日时分秒”方式使用时间的场合。在EKA2平台下,其精度与低阶系统时钟(Nanokernel Timer)一致,通常为微妙级别。通过 HAL::Get(HAL::ENanoTickPeriod, result) 可以获的具体精度。
  注意:它们使用的是系统时间,这是可以被其它进程修改的。

(2)User::TickCount()

  传统的Tick计数器,精度通常仅为1/64秒(可能随硬件有差异),适用于精度要求较低的场合。通过 HAL::Get(HAL::ESystemTickPeriod, result) 可以获得具体精度。
  注意:在休眠(Standby)状态下,TickCount将停止计数,所以User::TickCount()在休眠状态下将“损失”计时!

(3)User::NTickCount()

  低阶系统时钟(Nanokernel Timer),通常提供微妙级Tick。通过 HAL::Get(HAL::ENanoTickPeriod, result) 可以获得具体精度。
  注意:Symbian OS 6.x 没有此API。与TickCount不同的是,User::NTickCount()在休眠状态下不“损失”计时。

(4)User::FastCounter()

  返回值类似于Tick,提供Symbian OS所能支持的最高精度,通常比TTime::HomeTime()更准确。(如果硬件不支持high resolution timer,则毫秒级时钟替代)而且,因为它采用快速的exec call读取一个硬件寄存器的数值,效率很高。通过 HAL::Get(HALData::EFastCounterFrequency, result) 可以获得其具体精度。
  注意:在每次终端从休眠状态激活后,它将同步至正确的数值,也就是说User::FastCounter()在休眠状态下其实也是不“损失”计时的。

  另外,User::After(), CPeriodic也会在休眠状态下“损失”计时,所以在手机这种特殊的应用环境中,需要特别注意不同定时器在“休眠”状态下计时的差异。 

转者附加:

(2)中提到的方法如下

        TInt period;
        User::LeaveIfError(HAL::Get(HALData::ESystemTickPeriod, period));
        TInt logMillisecsPerTick = period / 1000;
        TBuf<50> text;

        TInt timeInMillisecs = User::TickCount() * logMillisecsPerTick;
        TInt secs = timeInMillisecs / 1000;
        TInt millisecs = timeInMillisecs % 1000;
        text.Num(secs);
        text.Append('.');
        text.Num(millisecs);// 秒.毫秒 精度通常仅为1/64秒(可能随硬件有差异)在模拟器上是1/100秒,

        ShowTextOnScreen(text);

 

 

统计函数运行时间

1)

TTime lastTime;

TTime currentTime;
lastTime.HomeTime();
func();
currentTime.HomeTime();

#ifdef __SERIES60_30__
TInt64 timeLasted64 = ( currentTime.Int64() - lastTime.Int64() );
TUint timeLasted= (TUint)cnt64;
#else
TUint timeLasted= ( ( currentTime.Int64() - lastTime.Int64() ) ).Low();
#endif
内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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