解决方案思想： 通过把socket设置为非阻塞模式，然后通过select函数自己设置定时，检测套接字描述符是否可用。windows端实现上代码：过于粗略，仅呈思想#include#include#include//#include#include#include#include#include#include#include//#include//#include//#include#include//#include#includeintmain(intargc,char*argv[]) { printf("==main===\n");fflush(stdout); //Winsow
目 录1. 概述...22. 实时采集开停状态...23. 增加虚拟设备...24. 脚本统计和计算设备运行时长...45. 设备运行时长报表...7 1. 概述 有一个煤矿项目，使用iNeuOS系统时有一个需要是：要统计设备的运行时长，进一步统计设备运行效率。主要是有效分析设备运行状态，合理的进行节能。 iNeuOS本身具备强大的脚本能力，需要现场实施人员有一定脚本编写能力，如果不具备脚本编写能力，那么下面的模板修改相应的参数即可。2. 实时采集开停状态 首先能够实时读取到相应设备的开停状态，读取数据点的参数根据现场实际设备情况设置
目 录1. 概述...22. 实时采集开停状态...23. 增加虚拟设备...24. 脚本统计和计算设备运行时长...45. 设备运行时长报表...7 1. 概述 有一个煤矿项目，使用iNeuOS系统时有一个需要是：要统计设备的运行时长，进一步统计设备运行效率。主要是有效分析设备运行状态，合理的进行节能。 iNeuOS本身具备强大的脚本能力，需要现场实施人员有一定脚本编写能力，如果不具备脚本编写能力，那么下面的模板修改相应的参数即可。2. 实时采集开停状态 首先能够实时读取到相应设备的开停状态，读取数据点的参数根据现场实际设备情况设置
前言wav音频添加自定义时长静音的工具类Maven依赖com.google.guavaguava30.1.1-jrecn.hutoolhutool-all5.5.2代码packageai.guiji.csdn.tools;importcn.hutool.core.io.FileUtil;importcn.hutool.core.io.IoUtil;importcn.hutool.core.util.IdUtil;importcn.hutool.core.util.URLUtil;importcom.google.common.base.Joiner;importcom.google.commo
前言wav音频添加自定义时长静音的工具类Maven依赖com.google.guavaguava30.1.1-jrecn.hutoolhutool-all5.5.2代码packageai.guiji.csdn.tools;importcn.hutool.core.io.FileUtil;importcn.hutool.core.io.IoUtil;importcn.hutool.core.util.IdUtil;importcn.hutool.core.util.URLUtil;importcom.google.common.base.Joiner;importcom.google.commo
在产品运营的工作过程中，需要每日关注产品的核心指标变化情况，监控其整体运营状况。华为分析服务提供查看吸引新用户卡片，该卡片展示了新增用户数、人均会话次数、人均访问时长、人均页面访问数。借助该页面运营可观察拉新效果，判断产品对新用户的吸引力。问题描述某开发者在集成华为分析服务后，发现AGC概览页面上的人均会话时长突增至原来的两倍，但是人均会话次数并没有改变，具体见下图：该突变现象不符合正常逻辑，需要深度定位突变原因。定位过程（1）排除云测数据同步过程异常问题首先需要排查HUAWEIAnalytics云测各计算节点有无异常。通过排查各个云测节点未发现异常，从端测采集上来的用户数和事件数都没有在云测
在产品运营的工作过程中，需要每日关注产品的核心指标变化情况，监控其整体运营状况。华为分析服务提供查看吸引新用户卡片，该卡片展示了新增用户数、人均会话次数、人均访问时长、人均页面访问数。借助该页面运营可观察拉新效果，判断产品对新用户的吸引力。问题描述某开发者在集成华为分析服务后，发现AGC概览页面上的人均会话时长突增至原来的两倍，但是人均会话次数并没有改变，具体见下图：该突变现象不符合正常逻辑，需要深度定位突变原因。定位过程（1）排除云测数据同步过程异常问题首先需要排查HUAWEIAnalytics云测各计算节点有无异常。通过排查各个云测节点未发现异常，从端测采集上来的用户数和事件数都没有在云测
TTL机制排毒，线上k8s的Job已经通过API增加了Job的TTL时长，且成功响应，为什么系统还是清理了Job？面试官："已完成Job的TTL机制了解嘛？简单说说TTL存在的时间偏差问题？"面试官："能简单描述一下什么是TTL-after-finished控制器嘛？"面试官："我明明已经通过API增加了Job的TTL时长，且得到了成功的响应，为什么系统还是清理了Job？"面试官："如何更加准确的跟踪Job完成情况？了解Finalizer追踪Job嘛？"面试官："说说什么场景下CronJob无法被调度？"囧么肥事-胡说八道已完成Job的TTL机制了解嘛？简单说说TTL存在的时间偏差问题？完成的
TTL机制排毒，线上k8s的Job已经通过API增加了Job的TTL时长，且成功响应，为什么系统还是清理了Job？面试官："已完成Job的TTL机制了解嘛？简单说说TTL存在的时间偏差问题？"面试官："能简单描述一下什么是TTL-after-finished控制器嘛？"面试官："我明明已经通过API增加了Job的TTL时长，且得到了成功的响应，为什么系统还是清理了Job？"面试官："如何更加准确的跟踪Job完成情况？了解Finalizer追踪Job嘛？"面试官："说说什么场景下CronJob无法被调度？"囧么肥事-胡说八道已完成Job的TTL机制了解嘛？简单说说TTL存在的时间偏差问题？完成的
昨天我谈到第二次使用人大金仓数据库的时候，能够从可观测性接口中获得等待事件的等待时间信息，感受到了数据库在易用性上的进步。有些朋友十分不解，不就是等待时间的长度数据采集吗？有这么重要吗！说实在的，运维人员获得数据库的等待事件的等待时长，是比重要还要重要的。我们很容易从数据库中获得等待事件的次数，等待事件次数统计对于数据库内核来说，实现起来并不麻烦，只要维护一个内存数据结构，通过轻量级锁来保护这个内存结构就可以了。数据库的会话可以通过向数组累计统计数据来获得这些统计数据。甚至很多数据库根本不需要统计等待次数，只需要在会话信息中增加一些等待事件的相关数据项就可以了。每个会话都会维护自己的会话状态
