毫秒

pygame.time监测时间的pygame模块 pygame.time.get_ticks ―得到 pygame.time.wait ― pygame.time.delay ― pygame.time.set_timer ― pygame.time.Clock ― pygame 1/1000 10 pygame.time.get_ticks() 以毫秒为间隔 get_ticks() -> milliseconds 返回自pygame.init（）调用以来的毫秒数。在pygame初始化之前，这个总是为0。 pygame.time.wait() 暂停程序一段时间 wait(milliseconds) -> time 会暂停一个给定的毫秒数。这个函数可以休眠进程，以便与其他程序共享处理器。一个等待数毫秒的程序将消耗非常少的处理器时间。它比pygame.time.延迟（）函数稍微不那么准确。 这将返回实际使用的毫秒数。 pygame.time.delay() 暂停程序一段时间 delay(milliseconds) -> time 会暂停一个给定的毫秒数。这个函数将使用处理器（而不是休眠）来使延迟比pygame.time.wait（）更准确。 这将返回实际使用的毫秒数。 pygame.time.set_timer() 在事件队列上重复创建事件 set_timer(eventid,

<script> Date.prototype.format = function(fmt) { var o = { "M+" : this.getMonth()+1, //月份 "d+" : this.getDate(), //日 "h+" : this.getHours(), //小时 "m+" : this.getMinutes(), //分 "s+" : this.getSeconds(), //秒 "q+" : Math.floor((this.getMonth()+3)/3), //季度 "S" : this.getMilliseconds() //毫秒 }; if(/(y+)/.test(fmt)) { fmt=fmt.replace(RegExp.$1, (this.getFullYear()+"").substr(4 - RegExp.$1.length)); } for(var k in o) { if(new RegExp("("+ k +")").test(fmt)){ fmt = fmt.replace(RegExp.$1, (RegExp.$1.length==1) ? (o[k]) : (("00"+ o[k]).substr((""+ o[k]).length))); } } return fmt; } //将日期对象格式化为字符串 console

Twitter分布式自增ID算法snowflake，生成的是Long类型的id，一个Long类型占8个字节，每个字节占8比特，也就是说一个Long类型占64个比特（0和1）。 那么一个Long类型的64个比特， twitter是这样分配的：正数位（占1比特）+时间戳（占41比特）+机械id（占5比特）+数据中心（占5比特）+自增值（占12比特），总共64比特组成的一个Long类型。 时间戳（占41个比特）：毫秒数，大约可以使使用69年 机械id（占5个比特）：即2的5次方等于32个机器 数据中心id（占5个比特）：即2的5次方等于32个数据中心 自增值（占12比特）：2的12次方等于4096。也就是说每毫秒最多可以生成4096个id，如果cpu生产id的速度大于每毫秒4096个，那么需要使线程进行等待到下一毫秒，重新计数获取自增值。 snowflake算法的好处： 　　　　# 生成的id是一个数字的Long类型 　　　　# 无需链接数据库或者redis，超高性能。 snowflake算法的弊端： 　　　　# 每毫秒只能生成4096个id。随着cpu不断的进步，每毫秒4096个id将不能满足。可以不用担心，即便cpu性能超过了这个值，那么只需等待到下一个毫秒 　　　　# 只能使用69年 　　　　#每毫秒重新计数，空闲时间会浪费很多id空间。 　　　　#系统时间不可回退

import time import datetime timestamp = 1570774556514 # 转换成localtime time_local = time.localtime(timestamp/1000) # 转换成新的时间格式(精确到秒) dt = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time_local) print(dt) # 2019-10-11 14:15:56 d = datetime.datetime.fromtimestamp(timestamp/1000) # 精确到毫秒 str1 = d.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f") print(str1) # 2019-10-11 14:15:56.514000 　　 来源：博客园 作者： 垃圾里的战斗机 链接：https://www.cnblogs.com/chen55555/p/11653935.html

精确到毫秒秒杀倒计时 PHP源码 实例，前台js活动展示倒计时，后台计算倒计时时间。每0.1秒定时刷新活动倒计时时间。 PHP： 1 // 注意：php的时间是以秒算。js的时间以毫秒算 2 // 设置时区 3 date_default_timezone_set('PRC'); 4 //配置每天的活动时间段 5 $starttimestr = date('Y-m-d H:i:s', strtotime(date('Y-m-d'))); 6 $endtimestr = date('Y-m-d H:i:s', strtotime(date('Y-m-d', strtotime('+1 day')))); 7 $starttime = strtotime($starttimestr); 8 $endtime = strtotime($endtimestr); 9 $nowtime = time(); 10 if ($nowtime < $starttime) { 11 exit("活动还没开始,活动时间是：{$starttimestr}至{$endtimestr}"); 12 } 13 if ($endtime >= $nowtime) { 14 $lefttime = $endtime - $nowtime; //实际剩下的时间（秒） 15 } else { 16 $lefttime

function timeToMillion(startStr, endStr) { var times;　　　　　　//如果是2个参数就是时间差 if (endStr) { var startT = new Date(startStr).getTime() var endT = new Date(endStr).getTime() times = (endT - startT) / 1000　　　　　　// 如果是一个参数，参数值是秒数 } else { times = startStr } var day, hour, minute,endOutStr; if (times > 0) { // console.log(times) day = Math.floor(times / (60 * 60 * 24)); hour = Math.floor(times / (60 * 60)) - (day * 24); minute = Math.floor(times / 60) - (day * 24 * 60) - (hour * 60); // second = Math.floor(times) - (day * 24 * 60 * 60) - (hour * 60 * 60) - (minute * 60); if (parseInt(day) != 0) {

系统性能指标 1.1 交易响应时间 1.1.1 定义及解释 响应时间指用户从客户端发起一个请求开始，到客户端接收到从服务器端返回的响应结束，整个过程所耗费的时间。在性能检测中一般以压力发起端至被压测服务器返回处理结果的时间为计量，单位一般为秒或毫秒,如果利用PTS发起侧优势+生产环境则无限接近于真实环境的用户体验时间了。平均响应时间：指系统稳定运行时间段内，同一交易的平均响应时间。一般而言，交易响应时间均指平均响应时间。平均响应时间指标值应根据不同的交易分别设定，一般情况下，分为复杂交易响应时间、简单交易响应时间、特殊交易响应时间。其中，特殊交易响应时间的设定必须明确该交易在响应时间方面的特殊性。 1.1.2 简称 Response Time: RT 1.1.3 参考标准 不同行业不同业务可接受的响应时间是不同的，一般情况，对于在线实时交易： 互联网企业：500毫秒以下，例如淘宝业务10毫秒左右。 金融企业：1秒以下为佳，部分复杂业务3秒以下。 保险企业：3秒以下为佳。 制造业：5秒以下为佳。 对于批量交易： 时间窗口：不同数据量结果是不一样的，大数据量的情况下，2小时内完成。 1.2 系统处理能力 1.2.1 定义及解释 系统处理能力是指系统在利用系统硬件平台和软件平台进行信息处理的能力。系统处理能力通过系统每秒钟能够处理的交易数量来评价，交易有两种理解

概述 分布式系统中，有一些需要使用全局唯一ID的场景，这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的UUID，但是UUID有一些缺点，首先他相对比较长，另外UUID一般是无序的。 有些时候我们希望能使用一种简单一些的ID，并且希望ID能够按照时间有序生成。 而twitter的snowflake解决了这种需求，最初Twitter把存储系统从MySQL迁移到Cassandra，因为Cassandra没有顺序ID生成机制，所以开发了这样一套全局唯一ID生成服务。 结构 snowflake的结构如下(每部分用-分开): 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000 第一位为未使用，接下来的41位为毫秒级时间(41位的长度可以使用69年)，然后是5位datacenterId和5位workerId(10位的长度最多支持部署1024个节点） ，最后12位是毫秒内的计数（12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号） 一共加起来刚好64位，为一个Long型。(转换成字符串后长度最多19) snowflake生成的ID整体上按照时间自增排序，并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞（由datacenter和workerId作区分），并且效率较高

简介 Twitter 早期用 MySQL 存储数据，随着用户的增长，单一的 MySQL 实例没法承受海量的数据，后来团队就研究如何产生完美的自增ID，以满足两个基本的要求： 每秒能生成几十万条 ID 用于标识不同的 记录； 这些 ID 应该可以有个大致的顺序，也就是说发布时间相近的两条记录，它们的 ID也应当相近，这样才能方便各种客户端对记录 进行排序。 Twitter-Snowflake算法就是在这样的背景下产生的。 核心 Twitter 解决这两个问题的方案非常简单高效：每一个 ID 都是 64 位数字，由时间戳、工作机器节点和序列号组成， ID是由当前所在的机器节点生成的。如图： 下面先说明一下各个区间的作用。 符号位 ：用于区分正负数。1为负数，0为整数。一般不需要负数，所以值固定为0。 时间戳 ：一共预留41bit保存毫秒级时间戳。因为毫秒级时间戳长度是13位：41位二进制最大值(T)是：$2^{41}-1 = 2199023255551 $ , 刚好13位。可以表示的年份 = T / (3600 * 24 * 365 * 1000) = 69.7年。换算成Unix时间也就是可以表示到：2039-09-07 23:47:35： 大家会觉得这个时间不够用啊，没关系，后面会讲如何优化。 工作机器 ：预留了10bit保存机器ID。只要机器ID不一样，每毫秒生成的ID是不一样的

简介 Twitter 早期用 MySQL 存储数据，随着用户的增长，单一的 MySQL 实例没法承受海量的数据，后来团队就研究如何产生完美的自增ID，以满足两个基本的要求： 每秒能生成几十万条 ID 用于标识不同的 记录； 这些 ID 应该可以有个大致的顺序，也就是说发布时间相近的两条记录，它们的 ID也应当相近，这样才能方便各种客户端对记录 进行排序。 Twitter-Snowflake算法就是在这样的背景下产生的。 核心 Twitter 解决这两个问题的方案非常简单高效：每一个 ID 都是 64 位数字，由时间戳、工作机器节点和序列号组成， ID是由当前所在的机器节点生成的。如图： 下面先说明一下各个区间的作用。 符号位 ：用于区分正负数。1为负数，0为整数。一般不需要负数，所以值固定为0。 时间戳 ：一共预留41bit保存毫秒级时间戳。因为毫秒级时间戳长度是13位：41位二进制最大值(T)是：$2^{41}-1 = 2199023255551 $ , 刚好13位。可以表示的年份 = T / (3600 * 24 * 365 * 1000) = 69.7年。换算成Unix时间也就是可以表示到：2039-09-07 23:47:35： 大家会觉得这个时间不够用啊，没关系，后面会讲如何优化。 工作机器 ：预留了10bit保存机器ID。只要机器ID不一样，每毫秒生成的ID是不一样的