谁偷走了你的时间?

文章指出人们常感觉忙碌却无成效,时间不知去向。Donald E. Wetmore博士认为有11个时间窃贼,如缺乏计划、临近最后期限、拖拉不决等。还给出了应对建议,如用GTD方法、合理管理事件、及时分类等,提醒人们关注时间管理。

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相信不少人有和我类似的经历,一整天似乎总是忙忙碌碌,感觉时间不够用,但到了晚上一清点,却往往发现有很多计划好的事情都没有完成,忙碌的一天似乎没有什么效果,那么那些时间到底花到哪里去了,是谁偷走了我的时间?Donald E. Wetmore博士认为 有11个时间窃贼每天都在窥视着你的宝贵时间,并不时下手偷走它。
1、缺乏计划:缺乏工作计划会让你每天“随机”地处理遇到的事,而可能忘记最需要在当天解决的问题,GTD的方法应该能够在很大程度上帮助解决这个问题。
2、最后期限:临近最后期限的时候,由于时间的压力及紧迫感,往往工作匆忙,可能会需要反复地去回头修改,浪费了时间,通过对事件的良好管理应该能够尽量避免的最后期限到来的时候才匆匆忙忙地赶工的情形。
3、拖拉不决:计划如果只是停留在计划就永远不能成为现实,重要的是要着手去做。一旦起步了就会发现其实坚持下去并不太困难。
4、突发事件:每天总会遇到不少突发事件,但并不是所有的突发事件都需要马上去进行处理,根据需要去判断是应该马上处理这件事还是将它放到工作计划中以后再处理。
5、缺乏授权:要善于利用别人的时间与能力,不需要任何事都亲力亲为
6、无谓会议:没有效果的会议往往是最大的浪费时间的窃贼,在开会之前考虑一下这个会议是否必需的,是否所有参加会议的人员都是有必要参加的。
7、不及时归类:人们往往等事情集中成一堆了才会开始处理,但这样会浪费时间在反复的处理和分类上,最好在遇到新事情的时候就进行及时地分类或处理(感觉这条与GTD的方法略有差异)
8、乱找东西:将经常需要用到的工具或材料放在手边很方便就够得到的地方,而不要去寻找。
9、缺乏关系网:良好的关系网络能够帮助你解决不少问题,在平时就要注意建立自己广泛的关系网络
10、情绪不佳:不佳的情绪会让你花更多的时间去抱怨问题,而不是积极地寻找解决的方法,严重影响效率
11、消极思维:如果周围有很多思考问题消极的人,往往需要花费大量的时间去听他们的抱怨,而不能专心工作。
其中我比较认同的是1、3、4、5、6这几条,那么对于你来说,是否这11个时间的窃贼也是每天都将你宝贵的时间悄悄地偷走了呢?
原文: The Time Theives
### 虚拟机 CPU 使用率过高原因分析 虚拟机 CPU 使用率过高的现象可能由多种因素引起,以下是常见的原因及其对应的解决方案: #### 1. **虚拟化引擎未启用** 如果 VMware 的虚拟化引擎功能被禁用或者未能正常工作,则可能导致虚拟机运行效率低下并引发高 CPU 占用的情况。某些情况下,即使尝试开启该选项也可能失败[^2]。 解决方法: 确认 Host OS 是否支持硬件辅助虚拟化技术(如 Intel VT-x 或 AMD-V),并通过 BIOS/UEFI 设置确保已启用这些特性。此外,在 VMware 配置文件中检查是否启用了 `vhv.enable` 参数以优化性能。 ```bash # 编辑 VMware 配置文件 (vmx 文件),添加如下参数: vhv.enable = "TRUE" ``` --- #### 2. **与其他应用程序冲突** 当宿主机上同时运行多个消耗大量计算资源的应用程序时,可能会导致虚拟机争夺有限的 CPU 时间片而表现出较高的负载。例如 Docker Desktop 在 Windows 上会启动额外的服务层来管理容器环境,这会对现有 VM 运行造成干扰[^4]。 解决方法: 停止不必要的后台进程和服务,特别是那些依赖于 Hypervisor 技术的产品(比如 Hyper-V)。对于特定场景可以考虑完全移除潜在竞争者后再测试效果变化。 --- #### 3. **操作系统内部瓶颈** 有时问题并非来源于外部条件而是由于 Guest OS 自身存在缺陷所致——例如驱动版本老旧、补丁缺失或是不当设置都可能是诱因之一。 解决方法: 更新至最新稳定版的操作系统镜像以及配套工具包(Tools);调整电源管理模式为高性能模式而非节能型态;适当增加分配给每台实例的核心数量与缓存容量大小等措施均有助于缓解此类状况的发生概率。 --- #### 4. **应用层面的因素** 除了上述提到的基础架构方面之外,实际部署业务逻辑里也隐藏着不少风险源点。数据库连接超时、网络请求阻塞循环调用等问题都会间接反映到处理器利用率指标之上[^3]。 解决方法: 利用专业诊断工具深入剖析具体事务流程中的卡顿环节所在位置,并针对性加以改进。例如通过 iostat 查看磁盘 I/O 性能表现、借助 jstat 分析 JVM 内部运作细节或者是运用 netstat 探测端口通信质量等等手段相结合来进行全方位排查治理行动。 --- ### 结论 综上所述,针对不同类型的成因采取相应的处置策略能够有效降低虚拟机 CPU 消耗水平从而提升整体工作效率。值得注意的是以上列举出来的只是部分常见情形而已,在实际情况当中还需要结合具体的日志记录进一步定位根本症结之所在才能真正到有的放矢解决问题的目的。 ```python import psutil def monitor_cpu_usage(): cpu_percentages = psutil.cpu_times_percent(interval=1, percpu=True) for idx, usage in enumerate(cpu_percentages): print(f"Core {idx}: User={usage.user:.2f}% System={usage.system:.2f}% Idle={usage.idle:.2f}%") if __name__ == "__main__": monitor_cpu_usage() ```
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