Wall time(real time), Process time和Monotonic time.

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本文深入解析Linux内核中的三种时间概念：Walltime（挂钟时间）、Processtime（进程执行时间）与Monotonictime（单调时间），解释了它们的定义、工作原理以及区别。Walltime代表现实时间，由变量xtime记录；Processtime是进程执行的时间；Monotonictime则代表系统启动后流逝的时间，通过jiffies记录且保持单调递增。

转载：http://blog.youkuaiyun.com/aganlengzi/article/details/21888351


Wall time,也就是rtc时钟。 CLOCK_REALTIME
Process time，进程执行的时间。 
Monotonic time,也就是系统从boot后到当前的时间。 CLOCK_MONOTONIC


monotonic time字面意思是单调时间，实际上它指的是系统启动以后流逝的时间，
这是由变量jiffies来记录的。系统每次启动时jiffies初始化为0，每来一个timer interrupt，jiffies加1，也就是说它代表系统启动后流逝的tick数。
jiffies一定是单调递增的


wall time字面意思是挂钟时间，实际上就是指的是现实的时间，
这是由变量xtime来记录的。系统每次启动时将CMOS上的RTC时间读入xtime，
这个值是"自1970-01-01起经历的秒数、本秒中经历的纳秒数"，每来一个timer interrupt，也需要去更新xtime。
wall time不一定是单调递增的，可以认为改变。

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time.monotonic()
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<think> 我们正在讨论Python中的time.monotonic()函数。根据引用[1]，我们知道： - monotonic()函数用于计算程序运行的时间。 - 它获得的时间与操作系统的时间无关，即使修改系统时间也不会影响其返回值。 - 使用方法：通过记录开始时间和结束时间，然后计算差值得到运行时间（单位：秒）。 引用[2]提到： - 'monotonic'是支持的时钟名称之一，对应的函数是time.monotonic()。 引用[3]虽然提供了time模块的其他用法示例，但并没有直接提及monotonic()，因此我们可以忽略这部分。 现在，我将详细解释time.monotonic()函数： 1. **功能**：monotonic()函数返回一个单调递增的时间值（以秒为单位）。这个时间值是相对于某个未指定的起点（比如系统启动时间）的。它的特点是不会因为系统时间的调整（如手动更改系统时间或自动同步时间）而回溯或跳跃，因此特别适合用于测量时间间隔。 2. **返回值**：返回值是一个浮点数，表示从某个固定点（例如系统启动）开始经过的时间。由于起点是未指定的，所以只有两次调用之间的差值才有意义。 3. **使用方法**： - 导入time模块：`import time` - 在要计时的代码段开始前调用一次：`start = time.monotonic()` - 在代码段结束后调用一次：`end = time.monotonic()` - 计算时间差：`duration = end - start`（单位：秒） 4. **注意事项**： - 由于返回值是浮点数，所以可以精确到小数秒（具体精度取决于系统）。 - 该函数是单调的，所以适合用于测量耗时、超时等需要避免时间调整影响的场景。 5. **与time.time()的区别**： - time.time()返回的是当前系统时间（即时间戳），它可能会因为系统时间的调整（如NTP同步）而出现倒退或跳跃，因此不适合用于精确测量时间间隔。 - time.monotonic()则不会倒退，即使系统时间被调整，它也会持续递增。 6. **示例代码**： 下面是一个使用time.monotonic()测量代码执行时间的简单示例： ```python import time start = time.monotonic() # 模拟耗时操作 time.sleep(2) # 休眠2秒 end = time.monotonic() print(f"程序运行时间: {end - start:.2f}秒") ``` 输出结果应该大约是2秒。 7. **适用场景**： - 性能测试：测量函数或代码块的执行时间。 - 超时控制：在循环中检查是否超时。 - 任何需要可靠时间间隔测量的场合。 现在，根据要求，我需要生成相关问题： §§相关问题§§ 1. time.monotonic()和time.perf_counter()有什么区别？ 2. 在哪些情况下应该使用time.monotonic()而不是其他时间函数？ 3. 如何提高使用time.monotonic()测量时间间隔的精度？ </think> ### Python中`time.monotonic()`函数详解 #### 1. **核心功能与特点** - **单调递增性**：返回的时间值**只增不减**，不受系统时间调整（如NTP同步、手动修改）影响[^1]。例如系统时间从10:00回拨到9:55时，`monotonic()`仍保持连续递增。 - **时间间隔测量**：专用于精确计算**程序运行时间差**（如性能测试、超时控制），不适用于获取日历时间。 - **跨平台一致性**：在Windows/Linux/macOS等系统中行为一致，均提供单调时钟。 #### 2. **基本使用方法** ```python import time # 记录起始时间 start = time.monotonic() # 待测代码段（示例：休眠1.5秒） time.sleep(1.5) # 记录结束时间并计算差值 end = time.monotonic() duration = end - start print(f"代码执行耗时: {duration:.4f}秒") # 输出示例: 代码执行耗时: 1.5002秒 ``` #### 3. **返回值说明** - **类型**：浮点数（`float`），单位：秒 - **精度**：通常达到**微秒级**（1e-6秒），具体取决于操作系统。 - **基准点**：返回值是相对于**未指定起点**的相对时间（通常为系统启动时刻），仅差值有意义。 #### 4. **与相似函数对比** | 函数 | 是否单调 | 是否受系统时间影响 | 典型用途 | |------|----------|-------------------|----------| | `monotonic()` | ✅ | ❌ | 程序耗时测量 | | `time()` | ❌ | ✅ | 获取日历时间 | | `perf_counter()` | ✅ | ❌ | 最高精度耗时测量 | | `process_time()` | ✅ | ❌ | 进程CPU时间统计 | > **注意**：`perf_counter()`提供更高精度（纳秒级），但`monotonic()`在多数场景下更轻量高效[^2]。 #### 5. **典型应用场景** 1. **性能分析**：精确测量函数执行时间 ```python def test_performance(): start = time.monotonic() # ...复杂计算... print(f"耗时: {time.monotonic() - start:.6f}秒") ``` 2. **超时控制**：循环中的操作时间限制 ```python timeout = 5.0 # 5秒超时 start = time.monotonic() while condition: if time.monotonic() - start > timeout: raise TimeoutError ``` 3. **帧率控制**：游戏/动画的恒定帧间隔 ```python frame_time = 1/60 # 60FPS last_frame = time.monotonic() while running: current = time.monotonic() if current - last_frame >= frame_time: render_frame() last_frame = current ``` #### 6. **注意事项** - **不可序列化**：返回值是相对时间点，重启程序后值会重置。 - **精度声明**：建议用`time.get_clock_info('monotonic')`获取实际精度： ```python print(time.get_clock_info('monotonic')) # 输出示例: namespace(adjustable=False, implementation='clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC)', monotonic=True, resolution=1e-09) ```
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