px和dp的关系

View.getWidth()得到的宽度单位为 px

 

px = dp * 屏幕密度

 

屏幕密度 =

DisplayMetrics dm = getApplicationContext().getResources().getDisplayMetrics()
print_lg("设备的绝对宽度:"+dm.widthPixels+"px");
print_lg("设备的绝对高度:"+dm.heightPixels+"px");
print_lg("水平方向的dpi:"+dm.xdpi);
print_lg("竖直方向的dpi:"+dm.ydpi);
print_lg("屏幕的密度:"+dm.density);
print_lg("单位尺寸的像素点:"+dm.densityDpi);

当前手机的屏幕密度 = 当前手机的dpi / 160

 

例如:

 

则:屏幕的密度 =  420(水平方向的dpi)/ 160 = 2.625

    

我给跳转a界面的按钮设置的宽度为240dp

 

然后可以看到通过aactivity.getWidth()得到的结果是630px

即:240dp * 2.635 = 630px

即得出:px = dp * 屏幕密度

### 比较 DeepFlow 和 Prometheus 功能特性 #### 数据采集方式 DeepFlow 利用了 eBPF 技术来实现高效的数据捕获和处理,这使得其能够深入操作系统内核层面获取更详尽的应用性能指标以及网络流量信息[^3]。相比之下,Prometheus 主要依赖于 pull 模型从目标服务拉取 metrics 数据;虽然也支持通过 pushgateway 推送数据的方式,但在灵活性上不如前者。 #### 自动化程度 对于自动化方面,DeepFlow 提供了 AutoTracing、AutoMetrics 等功能,这些特性允许系统自动发现并跟踪微服务体系内的请求调用关系和服务间交互情况,减少了人工配置的工作量。而 Prometheus 需要用户手动定义 metric endpoints 并设置相应的 job 来抓取所需监控项。 #### 性能开销 由于采用了先进的编译器技术和优化算法DeepFlow 在运行时产生的资源消耗相对较低,尤其是在大规模分布式环境中表现更为突出[^1]。然而,Prometheus 的架构设计决定了它可能会占用较多内存空间用来存储时间序列数据库中的历史记录,并且随着监测对象数量增加,查询效率也可能受到影响。 #### 生态集成性 两者都拥有良好的社区生态支持,不过它们侧重点不同。DeepFlow 更加专注于云原生场景下的全面可观测解决方案构建,易于与其他 CNCF 项目如 Kubernetes 结合使用[^4]。与此同时,Prometheus 已经成为事实上的标准之一,在众多第三方应用程序中有广泛的支持,具备丰富的 exporter 资源可供选择。 ```yaml # Example of deploying DeepFlow via Helm, showcasing its ease-of-use with cloud-native environments. helm repo add deepflow https://deepflow-ce.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/chart/stable helm repo update deepflow cat << EOF > values-custom.yaml global: allInOneLocalStorage: true image: repository: registry.cn-beijing.aliyuncs.com/deepflow-ce grafana: image: repository: registry.cn-beijing.aliyuncs.com/deepflow-ce/grafana EOF helm install deepflow -n deepflow deepflow/deepflow --create-namespace \ -f values-custom.yaml ```
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