请在代码中加入运行时间统计
时间: 2024-03-02 12:52:11 浏览: 16
以下是使用 Python 实现 Kafka 多生产者和多消费者之间的多管道通讯,并使用多线程进行夹数,并统计运行时间的示例代码:
```python
import threading
import time
from kafka import KafkaProducer, KafkaConsumer
# 生产者向主题发送消息
def produce(topic, message):
producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=['localhost:9092'])
producer.send(topic, message)
# 消费者从主题消费消息
def consume(topic):
consumer = KafkaConsumer(topic, bootstrap_servers=['localhost:9092'], group_id='my-group')
for message in consumer:
print("Consumer received message: " + str(message.value))
# 记录开始时间
start_time = time.time()
# 创建两个生产者线程
thread1 = threading.Thread(target=produce, args=('topic1', b'hello from producer1'))
thread2 = threading.Thread(target=produce, args=('topic1', b'hello from producer2'))
# 创建两个消费者线程
thread3 = threading.Thread(target=consume, args=('topic1', ))
thread4 = threading.Thread(target=consume, args=('topic1', ))
# 启动线程
thread1.start()
thread2.start()
thread3.start()
thread4.start()
# 等待线程结束
thread1.join()
thread2.join()
thread3.join()
thread4.join()
# 记录结束时间
end_time = time.time()
# 统计运行时间
elapsed_time = end_time - start_time
print("Elapsed time: %.2f seconds" % elapsed_time)
```
在这个代码示例中,我们使用 `time` 模块来记录开始时间和结束时间,并计算运行时间。在多线程环境中,由于多个线程并发执行,因此运行时间可能会受到线程调度和竞争资源等因素的影响,因此需要多次运行并取平均值来获得更准确的结果。
注意,在统计运行时间时,需要尽量避免影响程序性能的因素,例如 I/O 操作和网络通信等,以确保统计结果的准确性和可靠性。此外,还需要考虑系统负载和资源利用率等因素,以优化程序性能和资源利用效率。