❶ 一个数的原码，反码，补码怎么算
计算机中的存储系统都是用2进制储存的,对我们输入的每一个信息它都会自动转变成二进制的形式,而二进制在存储的时候就会用到原码,反码和补码例如:输入25原码是:0000000000011001反码: 1111111111100110 补码: 1111111111100111
数值在计算机中表示形式为机器数,计算机只能识别0和1,使用的是二进制,而在日常生活中人们使用的是十进制,"正如亚里士多德早就指出的那样,今天十进制的广泛采用,只不过我们绝大多数人生来具有10个手指头这个解剖学事实的结果.尽管在历史上手指计数(5,10进制)的实践要比二或三进制计数出现的晚. "(摘自<<数学发展史>>有空大家可以看看哦~,很有意思的).为了能方便的与二进制转换,就使用了十六进制(2 4)和八进制(23).下面进入正题.
数值有正负之分,计算机就用一个数的最高位存放符号(0为正,1为负).这就是机器数的原码了.假设机器能处理的位数为8.即字长为1byte,原码能表示数值的范围为
(-127~-0 +0~127)共256个.
有了数值的表示方法就可以对数进行算术运算.但是很快就发现用带符号位的原码进行乘除运算时结果正确,而在加减运算的时候就出现了问题,如下: 假设字长为8bits
( 1 ) 10- ( 1 )10 = ( 1 )10 + ( -1 )10 = ( 0 )10
(00000001)原 + (10000001)原 = (10000010)原 = ( -2 ) 显然不正确.
因为在两个整数的加法运算中是没有问题的,于是就发现问题出现在带符号位的负数身上,对除符号位外的其余各位逐位取反就产生了反码.反码的取值空间和原码相同且一一对应. 下面是反码的减法运算:
( 1 )10 - ( 1 ) 10= ( 1 ) 10+ ( -1 ) 10= ( 0 )10
(00000001) 反+ (11111110)反 = (11111111)反 = ( -0 ) 有问题.
( 1 )10 - ( 2)10 = ( 1 )10 + ( -2 )10 = ( -1 )10
(00000001) 反+ (11111101)反 = (11111110)反 = ( -1 ) 正确
问题出现在(+0)和(-0)上,在人们的计算概念中零是没有正负之分的.(印度人首先将零作为标记并放入运算之中,包含有零号的印度数学和十进制计数对人类文明的贡献极大).
于是就引入了补码概念. 负数的补码就是对反码加一,而正数不变,正数的原码反码补码是一样的.在补码中用(-128)代替了(-0),所以补码的表示范围为:
(-128~0~127)共256个.
注意:(-128)没有相对应的原码和反码, (-128) = (10000000) 补码的加减运算如下:
( 1 ) 10- ( 1 ) 10= ( 1 )10 + ( -1 )10 = ( 0 )10
(00000001)补 + (11111111)补 = (00000000)补 = ( 0 ) 正确
( 1 ) 10- ( 2) 10= ( 1 )10 + ( -2 )10 = ( -1 )10
(00000001) 补+ (11111110) 补= (11111111)补 = ( -1 ) 正确
所以补码的设计目的是:
⑴使符号位能与有效值部分一起参加运算,从而简化运算规则.
⑵使减法运算转换为加法运算,进一步简化计算机中运算器的线路设计
所有这些转换都是在计算机的最底层进行的，而在我们使用的汇编、C等其他高级语言中使用的都是原码
❷ 我用按键精灵做了一个脚本，一秒钟执行10次，我想一秒钟执行1000次，要怎么做
循环里延时100毫秒改成1毫秒
❸ 怎么用VB每隔5分钟把一个数据写入excel表、文件，每个月新建一个excel文件，提供源代码
'打开VB，新建工程，插入以下代码
Dim tNum As Long
Private Sub Form_Load()
tNum = 0
Timer1.Interval = 1000 '设置Timer1的间隔时间（暂时按每五秒保存一次），单位为毫秒，一秒钟等于1000,5分钟等于多少自己算出来后改
Timer1.Enabled = True
End Sub
Private Sub Timer1_Timer()
tNum = tNum + 1 '按上述设置的时间，每秒钟tNum加1
If tNum Mod 5 = 0 Then '如果tNum能被5整除，则说明经过了五秒，则保存一次，注意设置其他的时间的时候，要自己计算，
SaveExcel "需要写入的数据A", "需要写入的数据B" '这个需要写入的数据可以自定义
End If
End Sub
Function SaveExcel(Texta As String, Textb As String) '定义一个函数，用来保存数据到Excel，从A1开始检查，
Dim appExcel As Object
Dim BookExcel
Dim ExcelName As String
Dim i As Long
ExcelName = Year(Date) & Format(Month(Date), "00") & ".xls" '按年+月命名Excel工作簿
Set appExcel = CreateObject("Excel.Application")
appExcel.Visible = 0
If Dir(App.Path & "\" & ExcelName) = "" Then '如果当前目录下未发现当月的工作簿，则新建一个写入数据并保存
Set BookExcel = appExcel.Workbooks.Add
Set ExcelSheet = BookExcel.Sheets("Sheet1") '选定名叫Sheet1的工作表
For i = 1 To 65536 '从第1行开始检查，如果单元格是空的就写入变量Text后退出。从第几行开始可以自已设定
If ExcelSheet.Cells(i, 1) = "" Then
ExcelSheet.Cells(i, 1) = Texta 'Cells为i行，1列，行列自己定义，要多加自己加
ExcelSheet.Cells(i, 2) = Textb
Exit For
End If
Next
BookExcel.SaveAs App.Path & "\" & ExcelName
BookExcel.Close
Else
Set BookExcel = appExcel.Workbooks.open(App.Path & "\" & ExcelName) '如果存在则打开工作簿
Set ExcelSheet = BookExcel.Sheets("Sheet1") '选定名叫Sheet1的工作表
For i = 1 To 65536 '从第1行开始检查，如果单元格是空的就写入变量Text后退出。从第几行开始可以自已设定
If ExcelSheet.Cells(i, 1) = "" Then
ExcelSheet.Cells(i, 1) = Texta 'Cells为i行，1列，行列自己定义，要多加自己加
ExcelSheet.Cells(i, 2) = Textb
Exit For
End If
Next
BookExcel.Save
BookExcel.Close
End If
Set BookExcel = Nothing
Set ExcelSheet = Nothing
appExcel.Quit
End Function
'VB6，WIN7下测试通过。使用的时候有神马问题请留言
❹ 易语言编程，一秒钟100次某个按键，求制作方法或者源码。
按什么键?你可以添加个时钟.1秒100次.那么
时钟1.时钟周期=10
模拟按键(#Q键, ,)
这个就是1秒按100次Q键.你自己改.鼠标点击也是一样.
❺ java怎么每隔一秒钟输出一个随机数（1-10之间）
可以用 java.util.Timer(计时器) 以及 java.util.TimerTask(计时任务) 来实现，具体代码如下：
importjava.io.IOException;
importjava.util.Random;
importjava.util.Timer;
importjava.util.TimerTask;
publicclassMain{
publicstaticvoidmain(String[]args)throwsIOException,InterruptedException{
//创建一个计时器
Timertimer=newTimer();
//开启一个计时调度，延迟0毫秒（也就是立即开始执行），调度评率：1秒
timer.schele(newTimerTask(){
@Override
publicvoidrun(){
//生成随机数逻辑
Randomr=newRandom();
intnum=r.nextInt(10)+1;
System.out.println("随机数为："+num);
}
},0L,1000L);
//timer.cancel();//关闭计时器
}
}
❻ 在Linux 上，编写一个每秒接收 100万UDP数据包的程序究竟有多难
首先，我们假设：
测量每秒的数据包(pps)比测量每秒字节数(Bps)更有意思。您可以通过更好的管道输送以及发送更长数据包来获取更高的Bps。而相比之下，提高pps要困难得多。
因为我们对pps感兴趣，我们的实验将使用较短的 UDP 消息。准确来说是 32 字节的 UDP 负载，这相当于以太网层的 74 字节。
在实验中，我们将使用两个物理服务器：“接收器”和“发送器”。
它们都有两个六核2 GHz的 Xeon处理器。每个服务器都启用了 24 个处理器的超线程(HT)，有 Solarflare 的 10G 多队列网卡，有 11 个接收队列配置。稍后将详细介绍。
测试程序的源代码分别是：udpsender、udpreceiver。
预备知识
我们使用4321作为UDP数据包的端口，在开始之前，我们必须确保传输不会被iptables干扰：
Shell
receiver$ iptables -I INPUT 1 -p udp --dport 4321 -j ACCEPT
receiver$ iptables -t raw -I PREROUTING 1 -p udp --dport 4321 -j NOTRACK
为了后面测试方便，我们显式地定义IP地址：
Shell
receiver$ for i in `seq 1 20`; do
ip addr add 192.168.254.$i/24 dev eth2;
done
sender$ ip addr add 192.168.254.30/24 dev eth3
1. 简单的方法
开始我们做一些最简单的试验。通过简单地发送和接收，有多少包将会被传送？
模拟发送者的伪代码：
Python
fd = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
fd.bind(("0.0.0.0", 65400)) # select source port to rece nondeterminism
fd.connect(("192.168.254.1", 4321))
while True:
fd.sendmmsg(["x00" * 32] * 1024)
因为我们使用了常见的系统调用的send，所以效率不会很高。上下文切换到内核代价很高所以最好避免它。幸运地是，最近Linux加入了一个方便的系统调用叫sendmmsg。它允许我们在一次调用时，发送很多的数据包。那我们就一次发1024个数据包。
模拟接受者的伪代码：
Python
fd = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
fd.bind(("0.0.0.0", 4321))
while True:
packets = [None] * 1024
fd.recvmmsg(packets, MSG_WAITFORONE)
同样地，recvmmsg 也是相对于常见的 recv 更有效的一版系统调用。
让我们试试吧：
Shell
sender$ ./udpsender 192.168.254.1:4321
receiver$ ./udpreceiver1 0.0.0.0:4321
0.352M pps 10.730MiB / 90.010Mb
0.284M pps 8.655MiB / 72.603Mb
0.262M pps 7.991MiB / 67.033Mb
0.199M pps 6.081MiB / 51.013Mb
0.195M pps 5.956MiB / 49.966Mb
0.199M pps 6.060MiB / 50.836Mb
0.200M pps 6.097MiB / 51.147Mb
0.197M pps 6.021MiB / 50.509Mb
测试发现，运用最简单的方式可以实现 197k – 350k pps。看起来还不错嘛，但不幸的是，很不稳定啊，这是因为内核在核之间交换我们的程序，那我们把进程附在 CPU 上将会有所帮助
Shell
sender$ taskset -c 1 ./udpsender 192.168.254.1:4321
receiver$ taskset -c 1 ./udpreceiver1 0.0.0.0:4321
0.362M pps 11.058MiB / 92.760Mb
0.374M pps 11.411MiB / 95.723Mb
0.369M pps 11.252MiB / 94.389Mb
0.370M pps 11.289MiB / 94.696Mb
0.365M pps 11.152MiB / 93.552Mb
0.360M pps 10.971MiB / 92.033Mb
现在内核调度器将进程运行在特定的CPU上，这提高了处理器缓存，使数据更加一致，这就是我们想要的啊！
2. 发送更多的数据包
虽然 370k pps 对于简单的程序来说已经很不错了，但是离我们 1Mpps 的目标还有些距离。为了接收更多，首先我们必须发送更多的包。那我们用独立的两个线程发送，如何呢：
Shell
sender$ taskset -c 1,2 ./udpsender
192.168.254.1:4321 192.168.254.1:4321
receiver$ taskset -c 1 ./udpreceiver1 0.0.0.0:4321
0.349M pps 10.651MiB / 89.343Mb
0.354M pps 10.815MiB / 90.724Mb
0.354M pps 10.806MiB / 90.646Mb
0.354M pps 10.811MiB / 90.690Mb
接收一端的数据没有增加，ethtool –S 命令将显示数据包实际上都去哪儿了：
Shell
receiver$ watch 'sudo ethtool -S eth2 |grep rx'
rx_nodesc_drop_cnt: 451.3k/s
rx-0.rx_packets: 8.0/s
rx-1.rx_packets: 0.0/s
rx-2.rx_packets: 0.0/s
rx-3.rx_packets: 0.5/s
rx-4.rx_packets: 355.2k/s
rx-5.rx_packets: 0.0/s
rx-6.rx_packets: 0.0/s
rx-7.rx_packets: 0.5/s
rx-8.rx_packets: 0.0/s
rx-9.rx_packets: 0.0/s
rx-10.rx_packets: 0.0/s
通过这些统计，NIC 显示 4 号 RX 队列已经成功地传输大约 350Kpps。rx_nodesc_drop_cnt 是 Solarflare 特有的计数器，表明NIC发送到内核未能实现发送 450kpps。
有时候，这些数据包没有被发送的原因不是很清晰，然而在我们这种情境下却很清楚：4号RX队列发送数据包到4号CPU，然而4号CPU已经忙不过来了，因为它最忙也只能读350kpps。在htop中显示为：
多队列 NIC 速成课程
从历史上看，网卡拥有单个RX队列，用于硬件和内核之间传递数据包。这样的设计有一个明显的限制，就是不可能比单个CPU处理更多的数据包。
为了利用多核系统，NIC开始支持多个RX队列。这种设计很简单：每个RX队列被附到分开的CPU上，因此，把包送到所有的RX队列网卡可以利用所有的CPU。但是又产生了另一个问题：对于一个数据包，NIC怎么决定把它发送到哪一个RX队列？
用 Round-robin 的方式来平衡是不能接受的，因为这有可能导致单个连接中数据包的重排序。另一种方法是使用数据包的hash值来决定RX号码。Hash值通常由一个元组（源IP，目标IP，源port，目标port）计算而来。这确保了从一个流产生的包将最终在完全相同的RX队列，并且不可能在一个流中重排包。
在我们的例子中，hash值可能是这样的：
Shell
1
RX_queue_number = hash('192.168.254.30', '192.168.254.1', 65400, 4321) % number_of_queues
多队列 hash 算法
Hash算法通过ethtool配置，设置如下：
Shell
receiver$ ethtool -n eth2 rx-flow-hash udp4
UDP over IPV4 flows use these fields for computing Hash flow key:
IP SA
IP DA
对于IPv4 UDP数据包，NIC将hash(源 IP,目标 IP)地址。即
Shell
1
RX_queue_number = hash('192.168.254.30', '192.168.254.1') % number_of_queues
这是相当有限的，因为它忽略了端口号。很多NIC允许自定义hash。再一次，使用ethtool我们可以选择元组(源 IP、目标 IP、源port、目标port)生成hash值。
Shell
receiver$ ethtool -N eth2 rx-flow-hash udp4 sdfn
Cannot change RX network flow hashing options: Operation not supported
不幸地是，我们的NIC不支持自定义，我们只能选用(源 IP、目的 IP) 生成hash。
NUMA性能报告
到目前为止，我们所有的数据包都流向一个RX队列，并且一个CPU。我们可以借这个机会为基准来衡量不同CPU的性能。在我们设置为接收方的主机上有两个单独的处理器，每一个都是一个不同的NUMA节点。
在我们设置中，可以将单线程接收者依附到四个CPU中的一个，四个选项如下：
另一个CPU上运行接收器，但将相同的NUMA节点作为RX队列。性能如上面我们看到的，大约是360 kpps。
将运行接收器的同一 CPU 作为RX队列，我们可以得到大约430 kpps。但这样也会有很高的不稳定性，如果NIC被数据包所淹没，性能将下降到零。
当接收器运行在HT对应的处理RX队列的CPU之上，性能是通常的一半，大约在200kpps左右。
接收器在一个不同的NUMA节点而不是RX队列的CPU上，性能大约是330 kpps。但是数字会不太一致。
虽然运行在一个不同的NUMA节点上有10%的代价，听起来可能不算太坏，但随着规模的变大，问题只会变得更糟。在一些测试中，每个核只能发出250 kpps，在所有跨NUMA测试中，这种不稳定是很糟糕。跨NUMA节点的性能损失，在更高的吞吐量上更明显。在一次测试时，发现在一个坏掉的NUMA节点上运行接收器，性能下降有4倍。
3.多接收IP
因为我们NIC上hash算法的限制，通过RX队列分配数据包的唯一方法是利用多个IP地址。下面是如何将数据包发到不同的目的IP：
1
sender$ taskset -c 1,2 ./udpsender 192.168.254.1:4321 192.168.254.2:4321
ethtool 证实了数据包流向了不同的 RX 队列：
Shell
receiver$ watch 'sudo ethtool -S eth2 |grep rx'
rx-0.rx_packets: 8.0/s
rx-1.rx_packets: 0.0/s
rx-2.rx_packets: 0.0/s
rx-3.rx_packets: 355.2k/s
rx-4.rx_packets: 0.5/s
rx-5.rx_packets: 297.0k/s
rx-6.rx_packets: 0.0/s
rx-7.rx_packets: 0.5/s
rx-8.rx_packets: 0.0/s
rx-9.rx_packets: 0.0/s
rx-10.rx_packets: 0.0/s
接收部分：
Shell
receiver$ taskset -c 1 ./udpreceiver1 0.0.0.0:4321
0.609M pps 18.599MiB / 156.019Mb
0.657M pps 20.039MiB / 168.102Mb
0.649M pps 19.803MiB / 166.120Mb
万岁！有两个核忙于处理RX队列，第三运行应用程序时，可以达到大约650 kpps !
我们可以通过发送数据到三或四个RX队列来增加这个数值，但是很快这个应用就会有另一个瓶颈。这一次rx_nodesc_drop_cnt没有增加，但是netstat接收到了如下错误：
Shell
receiver$ watch 'netstat -s --udp'
Udp:
437.0k/s packets received
0.0/s packets to unknown port received.
386.9k/s packet receive errors
0.0/s packets sent
RcvbufErrors: 123.8k/s
SndbufErrors: 0
InCsumErrors: 0
这意味着虽然NIC能够将数据包发送到内核，但是内核不能将数据包发给应用程序。在我们的case中，只能提供440 kpps，其余的390 kpps + 123 kpps的下降是由于应用程序接收它们不够快。
4.多线程接收
我们需要扩展接收者应用程序。最简单的方式是利用多线程接收，但是不管用：
Shell
sender$ taskset -c 1,2 ./udpsender 192.168.254.1:4321 192.168.254.2:4321
receiver$ taskset -c 1,2 ./udpreceiver1 0.0.0.0:4321 2
0.495M pps 15.108MiB / 126.733Mb
0.480M pps 14.636MiB / 122.775Mb
0.461M pps 14.071MiB / 118.038Mb
0.486M pps 14.820MiB / 124.322Mb
接收性能较于单个线程下降了，这是由UDP接收缓冲区那边的锁竞争导致的。由于两个线程使用相同的套接字描述符，它们花费过多的时间在UDP接收缓冲区的锁竞争。这篇论文详细描述了这一问题。
看来使用多线程从一个描述符接收，并不是最优方案。
5. SO_REUSEPORT
幸运地是，最近有一个解决方案添加到 Linux 了 —— SO_REUSEPORT 标志位（flag）。当这个标志位设置在一个套接字描述符上时，Linux将允许许多进程绑定到相同的端口，事实上，任何数量的进程将允许绑定上去，负载也会均衡分布。
有了SO_REUSEPORT，每一个进程都有一个独立的socket描述符。因此每一个都会拥有一个专用的UDP接收缓冲区。这样就避免了以前遇到的竞争问题：
Shell
1
2
3
4
receiver$ taskset -c 1,2,3,4 ./udpreceiver1 0.0.0.0:4321 4 1
1.114M pps 34.007MiB / 285.271Mb
1.147M pps 34.990MiB / 293.518Mb
1.126M pps 34.374MiB / 288.354Mb
现在更加喜欢了，吞吐量很不错嘛！
更多的调查显示还有进一步改进的空间。即使我们开始4个接收线程，负载也会不均匀地分布：
两个进程接收了所有的工作，而另外两个根本没有数据包。这是因为hash冲突，但是这次是在SO_REUSEPORT层。
结束语
我做了一些进一步的测试，完全一致的RX队列，接收线程在单个NUMA节点可以达到1.4Mpps。在不同的NUMA节点上运行接收者会导致这个数字做多下降到1Mpps。
总之，如果你想要一个完美的性能，你需要做下面这些：
确保流量均匀分布在许多RX队列和SO_REUSEPORT进程上。在实践中，只要有大量的连接(或流动)，负载通常是分布式的。
需要有足够的CPU容量去从内核上获取数据包。
To make the things harder, both RX queues and receiver processes should be on a single NUMA node.
为了使事情更加稳定，RX队列和接收进程都应该在单个NUMA节点上。
虽然我们已经表明，在一台Linux机器上接收1Mpps在技术上是可行的，但是应用程序将不会对收到的数据包做任何实际处理——甚至连看都不看内容的流量。别太指望这样的性能，因为对于任何实际应用并没有太大用处。
❼ C语言作业：结构体编程练习 在屏幕上模拟显示一个数字式时钟 源代码能给我的话+50，感谢
#include <stdio.h>
struct clock {
int hour;
int minute;
int second;
};
typedef struct clock CLOCK;
/*
函数功能：时、分、秒时间的更新
函数参数：无
函数返回值：无
*/
void Update(CLOCK *myclock) {
myclock->second++;
if (myclock->second == 60) { /*若second值为60，表示已过1分钟，则 minute值加1*/
myclock->second = 0;
myclock->minute++;
}
if (myclock->minute == 60){ /*若minute值为60，表示已过1小时，则 hour值加1*/
myclock->minute = 0;
myclock->hour++;
}
if (myclock->hour == 24) { /*若hour值为24，则hour的值从0开始计时*/
myclock->hour = 0;
}
}
/*
函数功能：时、分、秒时间的显示
函数参数：无
函数返回值：无
*/
void Display(CLOCK *myclock) { /*用回车符'\r'控制时、分、秒显示的位置*/
printf("%2d:%2d:%2d\r", myclock->hour, myclock->minute, myclock->second);
}
/*
函数功能：模拟延迟1秒的时间
函数参数：无
函数返回值：无
*/
void Delay(void) {
long t;
for (t = 0; t < 290000000; t++) {
/*循环体为空语句的循环，起延时作用*/
}
}
int main(){
CLOCK myclock;
long i;
myclock.hour = myclock.minute = myclock.second = 0; /*hour,minute,second赋初值0*/
for (i = 0; i < 100000; i++) { /*利用循环结构，控制时钟运行的时间*/
Update(&myclock); /*时钟更新*/
Display(&myclock); /*时间显示*/
Delay(); /*模拟延时1秒*/
}
return 0;
}
❽ 如何优化mysql写入速
单机MySQL数据库的优化
一、服务器硬件对MySQL性能的影响
①磁盘寻道能力 （磁盘I/O），我们现在上的都是SAS15000转的硬盘。MySQL每秒钟都在进行大量、复杂的查询操作，对磁盘的读写量可想而知。所以，通常认为磁 盘I/O是制约MySQL性能的最大因素之一，对于日均访 问量在100万PV以上的Discuz!论坛，由于磁盘I/O的制约，MySQL的性能会非常低下！解决这一制约因素可以考虑以下几种解决方案： 使用RAID1+0磁盘阵列，注意不要尝试使用RAID-5，MySQL在RAID-5磁盘阵列上的效率不会像你期待的那样快。
②CPU 对于MySQL应用，推荐使用DELL R710，E5620 @2.40GHz（4 core）* 2 ，我现在比较喜欢DELL R710，也在用其作Linuxakg 虚拟化应用；
③物理内存对于一台使用MySQL的Database Server来说，服务器内存建议不要小于2GB，推荐使用4GB以上的物理内存，不过内存对于现在的服务器而言可以说是一个可以忽略的问题，工作中遇到高端服务器基本上内存都超过了32G。
我们工作中用得比较多的数据库服务器是HP DL580G5和DELL R710，稳定性和性能都不错；特别是DELL R710，我发现许多同行都是采用它作数据库的服务器，所以重点推荐下。
二、MySQL的线上安装我建议采取编译安装的方法，这样性能上有较大提升，服务器系统我建议用64bit的Centos5.5，源码包的编译参数会默 认以Debgu模式生成二进制代码，而Debug模式给MySQL带来的性能损失是比较大的，所以当我们编译准备安装的产品代码时，一定不要忘记使用“— without-debug”参数禁用Debug模式。而如果把—with-mysqld-ldflags和—with-client-ldflags二 个编译参数设置为—all-static的话，可以告诉编译器以静态方式编译和编译结果代码得到最高的性能。使用静态编译和使用动态编译的代码相比，性能 差距可能会达到5%至10%之多。我参考了简朝阳先生的编译参数，特列如下，供大家参考
./configure –prefix=/usr/local/mysql –without-debug –without-bench –enable-thread-safe-client –enable-assembler –enable-profiling –with-mysqld-ldflags=-all-static –with-client-ldflags=-all-static –with-charset=latin1 –with-extra-charset=utf8,gbk –with-innodb –with-csv-storage-engine –with-federated-storage-engine –with-mysqld-user=mysql –without-我是怎么了ded-server –with-server-suffix=-community –with-unix-socket-path=/usr/local/mysql/sock/mysql.sock
三、MySQL自身因素当解决了上述服务器硬件制约因素后，让我们看看MySQL自身的优化是如何操作的。对 MySQL自身的优化主要是对其配置文件my.cnf中的各项参数进行优化调整。下面介绍一些对性能影响较大的参数。
下面，根据以上硬件配置结合一份已经优化好的my.cnf进行说明：
#vim /etc/my.cnf
以下只列出my.cnf文件中[mysqld]段落中的内容，其他段落内容对MySQL运行性能影响甚微，因而姑且忽略。
[mysqld]
port = 3306
serverid = 1
socket = /tmp/mysql.sock
skip-locking
#避免MySQL的外部锁定，减少出错几率增强稳定性。
skip-name-resolve
#禁止MySQL对外部连接进行DNS解析，使用这一选项可以消除MySQL进行DNS解析的时间。但需要注意，如果开启该选项，则所有远程主机连接授权都要使用IP地址方式，否则MySQL将无法正常处理连接请求！
back_log = 384
#back_log参数的值指出在MySQL暂时停止响应新请求之前的短时间内多少个请求可以被存在堆栈中。 如果系统在一个短时间内有很多连接，则需要增大该参数的值，该参数值指定到来的TCP/IP连接的侦听队列的大小。不同的操作系统在这个队列大小上有它自 己的限制。 试图设定back_log高于你的操作系统的限制将是无效的。默认值为50。对于Linux系统推荐设置为小于512的整数。
key_buffer_size = 384M
#key_buffer_size指定用于索引的缓冲区大小，增加它可得到更好的索引处理性能。对于内存在4GB左右的服务器该参数可设置为256M或384M。注意：该参数值设置的过大反而会是服务器整体效率降低！
max_allowed_packet = 4M
thread_stack = 256K
table_cache = 614K
sort_buffer_size = 6M
#查询排序时所能使用的缓冲区大小。注意：该参数对应的分配内存是每连接独占，如果有100个连接，那么实际分配的总共排序缓冲区大小为100 × 6 ＝ 600MB。所以，对于内存在4GB左右的服务器推荐设置为6-8M。
read_buffer_size = 4M
#读查询操作所能使用的缓冲区大小。和sort_buffer_size一样，该参数对应的分配内存也是每连接独享。
join_buffer_size = 8M
#联合查询操作所能使用的缓冲区大小，和sort_buffer_size一样，该参数对应的分配内存也是每连接独享。
myisam_sort_buffer_size = 64M
table_cache = 512
thread_cache_size = 64
query_cache_size = 64M
#指定MySQL查询缓冲区的大小。可以通过在MySQL控制台观察，如果Qcache_lowmem_prunes的值非常大，则表明经常出现缓冲不 够 的情况；如果Qcache_hits的值非常大，则表明查询缓冲使用非常频繁，如果该值较小反而会影响效率，那么可以考虑不用查询缓 冲；Qcache_free_blocks，如果该值非常大，则表明缓冲区中碎片很多。
tmp_table_size = 256M
max_connections = 768
#指定MySQL允许的最大连接进程数。如果在访问论坛时经常出现Too Many Connections的错误提 示，则需要增大该参数值。
max_connect_errors = 1000
wait_timeout = 10
#指定一个请求的最大连接时间，对于4GB左右内存的服务器可以设置为5-10。
thread_concurrency = 8
#该参数取值为服务器逻辑CPU数量*2，在本例中，服务器有2颗物理CPU，而每颗物理CPU又支持H.T超线程，所以实际取值为4*2=8；这个目前也是双四核主流服务器配置。
skip-networking
#开启该选项可以彻底关闭MySQL的TCP/IP连接方式，如果WEB服务器是以远程连接的方式访问MySQL数据库服务器则不要开启该选项！否则将无法正常连接！
table_cache=1024
#物理内存越大，设置就越大。默认为2402,调到512-1024最佳
innodb_additional_mem_pool_size=4M
#默认为2M
innodb_flush_log_at_trx_commit=1
#设置为0就是等到innodb_log_buffer_size列队满后再统一储存，默认为1
innodb_log_buffer_size=2M
#默认为1M
innodb_thread_concurrency=8
#你的服务器CPU有几个就设置为几，建议用默认一般为8
key_buffer_size=256M
#默认为218，调到128最佳
tmp_table_size=64M
#默认为16M，调到64-256最挂
read_buffer_size=4M
#默认为64K
read_rnd_buffer_size=16M
#默认为256K
sort_buffer_size=32M
#默认为256K
thread_cache_size=120
#默认为60
query_cache_size=32M
※值得注意的是：
很多情况需要具体情况具体分析
一、如果Key_reads太大，则应该把my.cnf中Key_buffer_size变大，保持Key_reads/Key_read_requests至少1/100以上，越小越好。
二、如果Qcache_lowmem_prunes很大，就要增加Query_cache_size的值。
很多时候我们发现，通过参数设置进行性能优化所带来的性能提升，可能并不如许多人想象的那样产生质的飞跃，除非是之前的设置存在严重不合理的情况。我们 不能将性能调优完全依托于通过DBA在数据库上线后进行的参数调整，而应该在系统设计和开发阶段就尽可能减少性能问题。
【51CTO独家特稿】如果单MySQL的优化始终还是顶不住压力时，这个时候我们就必须考虑MySQL的高可用架构（很多同学也爱说成是MySQL集群）了，目前可行的方案有：
一、MySQL Cluster
优势：可用性非常高，性能非常好。每份数据至少可在不同主机存一份拷贝，且冗余数据拷贝实时同步。但它的维护非常复杂，存在部分Bug，目前还不适合比较核心的线上系统，所以这个我不推荐。
二、DRBD磁盘网络镜像方案
优势：软件功能强大，数据可在底层快设备级别跨物理主机镜像，且可根据性能和可靠性要求配置不同级别的同步。IO操作保持顺序，可满足数据库对数据一致 性的苛刻要求。但非分布式文件系统环境无法支持镜像数据同时可见，性能和可靠性两者相互矛盾，无法适用于性能和可靠性要求都比较苛刻的环境，维护成本高于 MySQL Replication。另外，DRBD也是官方推荐的可用于MySQL高可用方案之一，所以这个大家可根据实际环境来考虑是否部署。
三、MySQL Replication
在实际应用场景中，MySQL Replication是使用最为广泛的一种提高系统扩展性的设计手段。众多的MySQL使用者通过Replication功能提升系统的扩展性后，通过 简单的增加价格低廉的硬件设备成倍 甚至成数量级地提高了原有系统的性能，是广大MySQL中低端使用者非常喜欢的功能之一，也是许多MySQL使用者选择MySQL最为重要的原因。
比较常规的MySQL Replication架构也有好几种，这里分别简单说明下
MySQL Replication架构一：常规复制架构--Master-slaves，是由一个Master复制到一个或多个Salve的架构模式，主要用于读压力大的应用数据库端廉价扩展解决方案，读写分离，Master主要负责写方面的压力。
MySQL Replication架构二：级联复制架构，即Master-Slaves-Slaves,这个也是为了防止Slaves的读压力过大，而配置一层二级 Slaves，很容易解决Master端因为附属slave太多而成为瓶劲的风险。
MySQL Replication架构三：Dual Master与级联复制结合架构，即Master-Master-Slaves，最大的好处是既可以避免主Master的写操作受到Slave集群的复制带来的影响，而且保证了主Master的单点故障。
以上就是比较常见的MySQL replication架构方案，大家可根据自己公司的具体环境来设计 ，Mysql 负载均衡可考虑用LVS或Haproxy来做，高可用HA软件我推荐Heartbeat。
MySQL Replication的不足：如果Master主机硬件故障无法恢复，则可能造成部分未传送到slave端的数据丢失。所以大家应该根据自己目前的网络 规划，选择自己合理的Mysql架构方案，跟自己的MySQL DBA和程序员多沟涌，多备份（备份我至少会做到本地和异地双备份），多测试，数据的事是最大的事，出不得半点差错，切记切记。
❾ 【易语言】求一个纯秒数的正计时源码！
.版本 2
.程序集 窗口程序集_启动窗口
.程序集变量 i, 整数型
.子程序 __启动窗口_创建完毕
时钟1.时钟周期 ＝ 1000
i ＝ 0
.子程序 _时钟1_周期事件
标签1.标题 ＝ 到文本 (i)
i ＝ i ＋ 1
❿ 评价通信系统传输性能的最重要的两个指标是什么
通信系统的主要性能指标是传输信息的有效性和可靠性。有效性是指在传输一定的信息量所消耗的信道资源的多少，信道的资源包括信道的带宽和时间；而可靠性是指传输信息的准确程度。有教性和可靠性始终是相互矛盾的。在一定可靠性指标下，尽量提高消息的传输速率；或在一定有效性条件下，使消息的传输质量尽可能提高。根据香农公式，在信道容量一定时．可靠性和有效性之间可以彼此互换。
一、传输速率 ：
1.码元传输速率：又称为码元速率或传码率。其定义为每秒钟传送码元的数目，单位为"波特",常用符号"B"表示。
2.信息传输速率：传输速率还可用信息传输速率来表征。信息传输速率又称为信息速率和传信率。通常定义每秒钟传递的信息量为传信率，单位是比特/秒(bit/s或bps)。