以下為根據文章內容萃取並結構化的15個問題解決案例，涵蓋問題、根因、解法、實作與評估，並附上案例分類與學習路徑建議。

Case #1: 以時間切片控制 CPU 利用率繪製正弦波（基線版）

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：以 CPU 利用率在系統監視器/工作管理員中畫出正弦波。需求是在指定的時間窗（例如 60 秒）內，讓 CPU 使用率依照 sin(time) 變化，並呈現可辨識的平滑波形，作為面試題目或系統層時間控制的實作練習。需能持續執行且不被一般程式雜訊干擾、波形明顯可辨識。

技術挑戰：如何將 sin(x) 的值映射為各時間切片的 CPU 繪制需求，並轉譯為 busy/idle 的時間比例控制。

影響範圍：波形是否可辨識、是否接近理想曲線、是否穩定；對呈現品質與教學示範影響大。

複雜度評級：中

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

1. sin(x) 取值為 -1~1，未做縮放與位移，無法直觀對應 CPU 使用率（0~100%）。
2. 未切片化，無法對每段時間內的使用率做明確控制。
3. 忙/閒區段的邊界未對齊，導致波形鋸齒與漂移。

深層原因：

• 架構層面：缺乏固定節拍與資料驅動（lookup）設計。
• 技術層面：時間控制未以高解析度計時器與切片規則統一管理。
• 流程層面：先做邏輯後推調整，未先定義周期、單位切片與對照表。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：以固定單位時間（unit，如100ms）切片整個展示週期（period，如60秒），先將 f(x)=sin(x) 線性位移縮放為 (sin(x)+1)/2 ∈ [0,1] 後，將每片的目標使用率轉成 busy/idle 時長（例如 unit×70% busy、unit×30% idle），並用 Stopwatch 與迴圈精確控制兩段行為。

實施步驟：

1. 建立時間切片與對照表
   • 實作細節：period/unit 得出 steps，對每步 s 計算 (sin+1)/2×unit。
   • 所需資源：.NET、C#、Stopwatch。
   • 預估時間：1 小時。
2. 實作 busy/idle 執行流程
   • 實作細節：idleUntil=起始+v；busyUntil=起始+unit；先 idle 再 busy。
   • 所需資源：SpinWait 或 Sleep、while 迴圈。
   • 預估時間：1 小時。
3. 週期循環與視覺對齊
   • 實作細節：以 (Elapsed/unit)%steps 推進步點；確保每片從切片邊界開始。
   • 所需資源：Stopwatch。
   • 預估時間：0.5 小時。

關鍵程式碼/設定：

long unit = 100; // ms
long period = 60_000; // ms
long steps = period / unit;
long[] data = new long[steps];
for (int s = 0; s < steps; s++)
{
    data[s] = (long)((Math.Sin(Math.PI * s * 360 / steps / 180.0) / 2 + 0.5) * unit);
}

var timer = Stopwatch.StartNew();
while (true)
{
    long step = (timer.ElapsedMilliseconds / unit) % steps;
    long offset = timer.ElapsedMilliseconds % unit;
    long busy = data[step];
    long idleUntil = timer.ElapsedMilliseconds - offset + busy;
    long busyUntil = timer.ElapsedMilliseconds - offset + unit;

    // idle
    SpinWait.SpinUntil(() => timer.ElapsedMilliseconds > idleUntil);
    // busy
    while (timer.ElapsedMilliseconds < busyUntil) ;
}

實際案例：初版即能畫出可辨識 sin 波，但受雜訊與多核心影響，波形鋸齒與飄移明顯。

實作環境：Windows 10/Windows Server 2012 R2 Core、.NET Framework 4.6.1、Visual Studio 2015、4C/8T CPU。

實測數據： 改善前：未縮放/未切片，波形不可辨或嚴重鋸齒。 改善後：波形可辨識，與 sin 形狀一致。 改善幅度：可視化品質由不可辨提升至可辨識，作為基線達成度 100%。

Learning Points（學習要點） 核心知識點：

• sin(x) 區間縮放與位移映射。
• 時間切片化與對照表驅動。
• busy/idle 時長轉換的實務。

技能要求：

• 必備技能：C# 計時與迴圈控制、基本三角函數。
• 進階技能：對 Stopwatch/SpinWait 行為的理解與校準。

延伸思考：

• 可用其他波形（方波、三角波）？
• 單位切片過大/過小的影響？
• 如何在不同硬體/OS 上穩定重現？

Practice Exercise（練習題）

• 基礎練習：將正弦週期改為30秒並保持可辨識（30 分鐘）。
• 進階練習：支援動態調整 unit（50~200ms）並維持波形穩定（2 小時）。
• 專案練習：建立可切換各種波形的 CPU 畫圖器（8 小時）。

Assessment Criteria（評估標準）

• 功能完整性（40%）：能持續畫出可辨正弦波。
• 程式碼品質（30%）：模組化、可維護。
• 效能優化（20%）：計時、切片與 busy/idle 切換低開銷。
• 創新性（10%）：支援不同波形/參數化設定。

Case #2: 多核心導致單執行緒忙等僅佔整機低比例（12.5%）的問題

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：在 4C/8T 機器上以單執行緒 busy-wait 嘗試控制 CPU 利用率，發現總體 CPU（工作管理員顯示）最多只到 12.5%。造成目標波形的振幅無法上行，整體波形變形，視覺上難以辨識所需幅度變化，影響面試題的可展示性與可控性。

技術挑戰：如何讓總體 CPU（aggregate）達到需要的使用率，而非只在單一核心有效。

影響範圍：波形振幅不足、上緣壓縮、失真；教學演示失敗。

複雜度評級：低

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

1. busy waiting 只讓某一個核心達到 100%。
2. 工作管理員的 CPU% 是所有邏輯處理緒的總平均。
3. 多執行緒/多核心分佈未處理，造成集體指標低。

深層原因：

• 架構層面：缺乏核心/執行緒調度策略。
• 技術層面：未並行對多核心施加 busy。
• 流程層面：測試環境未與控制方法匹配（多核 vs 單線程）。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：採兩路徑擇一或混用。方案A：在多核機器上依目標負載在多個執行緒上分配 busy 時間。方案B：在 1-core VM（或限制 CPU affinity）內執行，讓單執行緒控制即映射為整體 CPU%。

實施步驟：

1. 單核隔離法（推薦入門）
   • 實作細節：啟 1-core VM、精簡 OS，於 VM 內跑繪圖程式。
   • 所需資源：Hyper-V/VMware、Server Core。
   • 預估時間：1~2 小時。
2. 多執行緒分配法（進階）
   • 實作細節：依邏輯處理緒數目開對應 worker，按每片目標%分配各 worker 的 busy 比例。
   • 所需資源：Thread/Task、ProcessorCount。
   • 預估時間：2~4 小時。

關鍵程式碼/設定：

// 方案A：限制至單核心（Windows 可設定 Processor Affinity 或在 VM 中以1vCPU執行）
Process.GetCurrentProcess().ProcessorAffinity = (IntPtr)0x1;

// 方案B：多執行緒分攤
int workers = Environment.ProcessorCount;
Parallel.For(0, workers, i => {
    // 每 worker 以相同比例或加權比例 busy/idle
    // while-loop 與分片時間相同的控制
});

實際案例：作者改在 1-core VM、Server Core 最小化背景程序下執行，避免 8 线程平均化效應，波形更貼近目標。

實作環境：Windows Server 2012 R2 Core（1 vCPU）、.NET 4.6.1。

實測數據： 改善前：單執行緒在 4C/8T 上限 ≈12.5%。 改善後：1-core VM 可達 0~100% 全域控制。 改善幅度：可用控制範圍從 12.5% 擴大至 100%（+8 倍）。

Learning Points（學習要點） 核心知識點：

• 系統 CPU% 指標為全機平均。
• 單 vs 多核心對 busy-wait 的影響。
• VM/affinity 作為控制策略。

技能要求：

• 必備技能：基本執行緒、Process/環境 API。
• 進階技能：在多核下做負載分配與同步。

延伸思考：

• 多核下如何確保各 worker 同步切片起點？
• Hyper-Threading 對負載的觀測偏差？
• 實機 vs VM 下的差異如何量化？

Practice Exercise（練習題）

• 基礎練習：在 1-core VM 中重現正弦波（30 分）。
• 進階練習：在 4C/8T 上以4個 worker 分擔負載，維持形狀（2 小時）。
• 專案練習：建立可切換「單核隔離/多線程分擔」模式的控制器（8 小時）。

Assessment Criteria（評估標準）

• 功能完整性（40%）：兩種模式皆可用。
• 程式碼品質（30%）：抽象清晰，硬體相關設定分離。
• 效能優化（20%）：切片對齊，低漂移。
• 創新性（10%）：自動偵測最佳模式。

Case #3: 背景程序雜訊干擾導致波形抖動

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：在一般桌機上執行 CPU 繪圖程式，背景服務、其他應用與 OS 任務排程造成不可控雜訊，導致波形抖動與變形，無法穩定重現。同樣程式在不同時間、不同負載下結果差異大。

技術挑戰：降低非受控負載對時間精度與 CPU% 的影響。

影響範圍：圖形穩定度、可重現性、評估可信度。

複雜度評級：中

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

1. 背景執行緒（noise）占用時間片，干擾 idle/busy 時間分配。
2. OS 調度與中斷搶占造成時間漂移。
3. 圖形計算與控制穿插，增加額外負載。

深層原因：

• 架構層面：執行環境未隔離。
• 技術層面：時間關鍵段落未最小化工作量。
• 流程層面：未先量測環境噪音再設計閾值/策略。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：在隔離且最小化的環境下執行（Server Core/1 vCPU），並將重運算移至初始化，時間關鍵路徑只做查表與忙/閒切換，最大化 idle 段時間，減少波形抖動。

實施步驟：

1. 環境隔離與精簡
   • 實作細節：Server Core 安裝、關閉不必要服務。
   • 所需資源：Windows Server Core、VM 管理。
   • 預估時間：1~2 小時。
2. 預計算與查表
   • 實作細節：sin/bitmap 轉對照表，執行時 O(1) 查表。
   • 所需資源：C# 陣列/記憶體。
   • 預估時間：1 小時。
3. 重排執行序
   • 實作細節：先運算再 idle，再 busy，將計算成本歸入 busy 段。
   • 所需資源：Stopwatch、SpinWait。
   • 預估時間：1 小時。

關鍵程式碼/設定：

// 初始化階段完成所有運算
long[] data = Precompute(period, unit); // sin 或 bitmap 來源
// 迴圈階段只查表＋idle＋busy
SpinWait.SpinUntil(() => timer.ElapsedMilliseconds > idleUntil);
while (timer.ElapsedMilliseconds < busyUntil) ;

實際案例：作者以 Server Core 最小化背景程序，並調整程式執行順序，波形明顯穩定與平滑。

實作環境：Windows Server 2012 R2 Core、.NET 4.6.1、1 vCPU VM。

實測數據： 改善前：波形抖動明顯、雜訊高。 改善後：波形平滑、抖動顯著降低。 改善幅度：肉眼可辨抖動下降，穩定性明顯提升（質化）。

Learning Points（學習要點） 核心知識點：

• 執行環境對時間敏感程式的影響。
• 預計算/查表降低即時負載。
• 重排工作以擴大 idle 余裕。

技能要求：

• 必備技能：Windows 服務管理、C# 效能意識。
• 進階技能：時間路徑的成本分析與重構。

延伸思考：

• 是否可以將計算搬到專屬核心？
• 背景雜訊可否量測並動態補償？
• 記憶體佔用與查表精度的取捨？

Practice Exercise（練習題）

• 基礎練習：在本機與 VM 比較波形穩定度（30 分）。
• 進階練習：建立預計算管線，支援不同 period/unit（2 小時）。
• 專案練習：加上噪音監測與自動告警（8 小時）。

Assessment Criteria（評估標準）

• 功能完整性（40%）：穩定畫出波形。
• 程式碼品質（30%）：初始化與執行分層清晰。
• 效能優化（20%）：噪音下降、抖動減少。
• 創新性（10%）：噪音量測與報告。

Case #4: 將 sin(x) 從 [-1,1] 映射到 [0,1] 以對應 CPU%

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：需要將理想的正弦函數輸出對應到 CPU 利用率（0%~100%）。若未做映射，波形計算難以直觀控制，且易造成程式內的切片控制失準，導致 busy/idle 分配不合邏輯。

技術挑戰：建立穩健、易讀、可重用的映射方式，便於擴充到任意波形。

影響範圍：波形振幅、偏移、可讀性、擴展性。

複雜度評級：低

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

1. sin(x) 自然值域 -1~1 不等於 CPU% 的 0~1。
2. 無振幅與偏移控制不便調整視覺效果。
3. 直用 sin 值造成負值無法對應 idle/busy 時間。

深層原因：

• 架構層面：缺少「波形 -> 時間配額」的標準化規約。
• 技術層面：未把數學模型與控制器解耦。
• 流程層面：先寫控制器後補數學，增加耦合。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：定義標準化函式 f(x)=(sin(x)+1)/2，再乘以每片時間單位 unit 取得該片的 busy 時長，idle=unit-busy。此規則同時適用於其他波形，只需替換 f(x)。

實施步驟：

1. 設計映射函式
   • 實作細節：f(x)=(sin(x)+1)/2，必要時再做振幅與直流偏移。
   • 所需資源：Math.Sin。
   • 預估時間：0.5 小時。
2. 封裝為可替換策略
   • 實作細節：介面 IWaveGenerator，回傳 steps 長度陣列。
   • 所需資源：C# 介面/抽象。
   • 預估時間：1 小時。

關鍵程式碼/設定：

double norm = (Math.Sin(theta) + 1) / 2.0; // 0..1
long busy = (long)(norm * unit);
long idle = unit - busy;

實際案例：作者將 sin 映射後，以查表法驅動繪製，波形明確可控。

實作環境：.NET 4.6.1、C#。

實測數據： 改善前：負值無法對應、波形亂。 改善後：0..1 映射清晰，CPU% 可控。 改善幅度：控制正確性顯著提升（質化）。

Learning Points（學習要點） 核心知識點：

• 函數值域映射。
• 振幅與偏移控制。
• 策略模式支援多波形。

技能要求：

• 必備技能：C# 數學函式。
• 進階技能：可插拔波形生成器設計。

延伸思考：

• 是否加入增益與限幅保護？
• 不同波形（鋸齒、脈衝）如何實作？
• 映射是否要量化以配合 unit 粒度？

Practice Exercise（練習題）

• 基礎練習：加入幅度與偏移參數（30 分）。
• 進階練習：支援三角波/方波策略（2 小時）。
• 專案練習：建立波形插件系統（8 小時）。

Assessment Criteria（評估標準）

• 功能完整性（40%）：映射正確、可替換。
• 程式碼品質（30%）：介面設計良好。
• 效能優化（20%）：映射計算輕量。
• 創新性（10%）：擴展到自定義波形。

Case #5: Idle 精準度不足（Sleep vs SpinWait）的選型與驗證

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：在每個切片中，需精確控制 idle 時長以達到目標 CPU%。若 idle 精準度差，會造成每片的誤差累積，讓波形飄移與失真，尤其面對背景雜訊與 OS 排程。

技術挑戰：在 10ms 等級的時間尺度上比較 Thread.Sleep 與 SpinWait/SpinUntil 的準確度與穩定性，選擇更好的方法。

影響範圍：切片內誤差、波形漂移、穩定性。

複雜度評級：中

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

1. Thread.Sleep 受 OS/主板 timer 影響，精確度/抖動大。
2. SpinUntil 以 delegate 判斷，存在執行成本與 timeout 超時偏移。
3. 背景噪音造成調度不確定性。

深層原因：

• 架構層面：時間控制手段未抽象、未實證。
• 技術層面：忽略 Sleep/Spin 的硬體依賴與執行語義。
• 流程層面：缺少量測比較流程與決策依據。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：實作測試工具，對比在無雜訊/有雜訊（10 threads）下，Sleep(10ms) 與 SpinUntil(10ms) 的耗時分佈；選用在抖動小、平均誤差可接受的方法，並進一步優化（見 Case #7）。

實施步驟：

1. 實作度量工具
   • 實作細節：Stopwatch + 多次重複；noise threads 可配置。
   • 所需資源：C#、Thread。
   • 預估時間：1 小時。
2. 收集與比較
   • 實作細節：記錄每次耗時、計算範圍與標準差。
   • 所需資源：Console/CSV。
   • 預估時間：1 小時。

關鍵程式碼/設定：

// noise
for (int i = 0; i < 10; i++) new Thread(() => { while(!stop); }).Start();
// measure
timer.Restart(); Thread.Sleep(10); Console.WriteLine(timer.ElapsedMilliseconds);
timer.Restart(); SpinWait.SpinUntil(() => false, TimeSpan.FromMilliseconds(10));
Console.WriteLine(timer.ElapsedMilliseconds);

實際案例：文章實測顯示在噪音下，Sleep(10ms) 落在 10~31ms，SpinUntil(10ms) 落在 23~26ms，後者較穩定但偏移較大。

實作環境：.NET 4.6.1、Windows、4C/8T。

實測數據： 改善前（Sleep）：10~31ms，飄移大。 改善後（SpinUntil）：23~26ms，範圍更窄。 改善幅度：峰-峰抖動由 21ms 降至 3ms（約 86% 降低）。

Learning Points（學習要點） 核心知識點：

• 精確度（accuracy）vs 精密度（precision）。
• Sleep/Spin 的硬體與OS依賴。
• 實證量測的重要性。

技能要求：

• 必備技能：Stopwatch、執行緒控制。
• 進階技能：統計指標（平均/標準差）分析。

延伸思考：

• 為何 SpinUntil 平均延遲更大？
• 可否混合法降低兩者缺點？
• 如何對不同硬體自動選型？

Practice Exercise（練習題）

• 基礎練習：重現10ms測試並記錄50次（30 分）。
• 進階練習：加上 0~16 noise threads 比較（2 小時）。
• 專案練習：做一個 IdleStrategy 基準測試小工具（8 小時）。

Assessment Criteria（評估標準）

• 功能完整性（40%）：可比較多策略。
• 程式碼品質（30%）：可重用與可配置。
• 效能優化（20%）：量測開銷低。
• 創新性（10%）：報表/視覺化。

Case #6: 以 Thread.Sleep(0) 實作 Advanced Sleep（低開銷 busy-wait）

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：Thread.Sleep(timeout) 漂移大但平均誤差小；SpinUntil 漂移小但平均偏大。可否以 Sleep(0) 搭配 while 檢查方式折衷，既降低 context switch 不確定性，又避免長 timeout 的過度延遲？

技術挑戰：設計一個低成本、低漂移、可控的 idle 等待策略。

影響範圍：切片精確度、穩定性、整體波形品質。

複雜度評級：中

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

1. Sleep(timeout) 容易被 OS 延長喚醒時間。
2. 純 Spin 會佔用核心且產熱/耗電。
3. 需要一種輕量讓出時間片但持續檢查的機制。

深層原因：

• 架構層面：時間等待未抽象成策略。
• 技術層面：忽略 Sleep(0) 讓出時間片語義。
• 流程層面：缺少對不同策略的系統性測試。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：以 while(timer.Elapsed<idle) Thread.Sleep(0) 方式輪詢時間達成等待，避免長時間休眠，同時把計時主導權掌握在應用端。

實施步驟：

1. 建立 AdvancedSleep 方法
   • 實作細節：Stopwatch 檢查、Sleep(0) 釋放時間片。
   • 所需資源：C# Thread API。
   • 預估時間：0.5 小時。
2. 與其他策略比較
   • 實作細節：同 Case #5 度量框架。
   • 所需資源：統計紀錄。
   • 預估時間：1 小時。

關鍵程式碼/設定：

var timer = Stopwatch.StartNew();
while (timer.Elapsed < idleDuration)
{
    Thread.Sleep(0); // 讓出時間片，降低佔用
}

實際案例：作者以 Advanced Sleep 測試，準確度排序位居第二（Adv_Spin > Adv_Sleep > Spin > Sleep）。

實作環境：.NET 4.6.1。

實測數據： 改善前：Sleep 漂移 10~31ms。 改善後：Advanced Sleep 準確度與穩定度較 Sleep 明顯改善。 改善幅度：排序提升，漂移顯著下降（質化）。

Learning Points（學習要點） 核心知識點：

• Sleep(0) 語義與排程器互動。
• 輪詢 + 讓出時間片的折衷策略。
• 與 SpinUntil 的互補性。

技能要求：

• 必備技能：Thread API、Stopwatch。
• 進階技能：策略比較與基準測試。

延伸思考：

• 是否可隨負載動態調整 Sleep(0) 與純 Spin 的比例？
• 高負載下 Sleep(0) 表現是否退化？
• 與 CPU affinity 搭配的影響？

Practice Exercise（練習題）

• 基礎練習：實作 AdvancedSleep 並比較 10ms 等待（30 分）。
• 進階練習：加入自動超時保護與記錄（2 小時）。
• 專案練習：封裝策略並支援熱切換（8 小時）。

Assessment Criteria（評估標準）

• 功能完整性（40%）：策略工作正常。
• 程式碼品質（30%）：封裝與介面清晰。
• 效能優化（20%）：低開銷、低漂移。
• 創新性（10%）：自動調參。

Case #7: SpinUntil timeout 超時偏移的根因與 Advanced SpinUntil 修正

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：SpinUntil(timeout) 在 10ms 的設定下，實測耗時常為 23~26ms；雖然穩定，但平均偏移過大，導致 idle 段延長，進而影響 busy 段與波形準確度。

技術挑戰：理解 SpinUntil(timeout) 內部行為造成的延遲，並設計避免超時偏移的替代方案。

影響範圍：切片準確度、平均誤差、波形貼合度。

複雜度評級：中

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

1. SpinUntil 反覆執行委派判斷式，帶來額外執行成本。
2. timeout 僅為上限，實際跳出取決於內部迴圈與委派頻率。
3. 背景負載會使委派呼叫更緩慢。

深層原因：

• 架構層面：超時控制與條件判斷耦合。
• 技術層面：delegate 呼叫成本未量化。
• 流程層面：未用外部計時器主導離開條件。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：改用 Advanced Spin：SpinWait.SpinUntil(()=> timer.Elapsed>idle)，以外部 Stopwatch 主導條件，而非用 timeout 參數。此法減少委派重複觸發造成的偏移。

實施步驟：

1. 改寫 idle 等待為 Advanced Spin
   • 實作細節：SpinUntil(() => timer.Elapsed > idleUntil)。
   • 所需資源：Stopwatch、SpinWait。
   • 預估時間：0.5 小時。
2. 量測比較（與 Sleep/Spin/AdvSleep）
   • 實作細節：重跑噪音情境，收集 mean/std。
   • 所需資源：度量框架。
   • 預估時間：1 小時。

關鍵程式碼/設定：

var timer = Stopwatch.StartNew();
SpinWait.SpinUntil(() => timer.Elapsed > idleDuration);

實際案例：作者綜合比較，在 8 noise threads 情境下，準確度與精密度最佳為 Adv_Spin，其次 Adv_Sleep、Spin、Sleep。

實作環境：.NET 4.6.1。

實測數據： 改善前：SpinUntil(timeout=10ms) 實際 23~26ms。 改善後：Adv_Spin 精確度、精密度最佳（排序第一）。 改善幅度：平均偏移顯著下降、抖動小（質化）。

Learning Points（學習要點） 核心知識點：

• 委派成本與超時語義的差別。
• 外部計時器主導的好處。
• 準確度/精密度雙指標評估。

技能要求：

• 必備技能：SpinWait、Stopwatch。
• 進階技能：策略調優與量測。

延伸思考：

• 是否可適配不同 unit 與負載？
• 對 ARM/非 x86 平台的影響？
• 加入退避與讓出時間片的混合設計？

Practice Exercise（練習題）

• 基礎練習：改寫為 Adv_Spin 並比較結果（30 分）。
• 進階練習：在 0~10 噪音執行緒下建立比較圖（2 小時）。
• 專案練習：做策略選擇器自動挑選最佳 idle 策略（8 小時）。

Assessment Criteria（評估標準）

• 功能完整性（40%）：策略可替換與比較。
• 程式碼品質（30%）：結構清楚、重用性高。
• 效能優化（20%）：平均偏移與抖動下降。
• 創新性（10%）：自動選型與報告。

Case #8: 預計算查表法降低即時路徑運算負擔

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：在時間切片內即時計算 sin、索引映射等，會增加 CPU 負載，影響 idle 段可用時間，使得波形穩定性下降，尤其在噪音或高負載下更明顯。

技術挑戰：減少即時運算，讓時間關鍵路徑最短，確保 idle 時間能充分執行。

影響範圍：抖動、穩定性、可擴充性。

複雜度評級：低

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

1. 每片 sin 計算與索引換算耗時。
2. 計算放在 idle 前，擠壓 idle 時間。
3. 迴圈中多次分配與轉型增加成本。

深層原因：

• 架構層面：時間關鍵路徑未最小化。
• 技術層面：未使用查表。
• 流程層面：初始化階段未善用。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：將 sin/bitmap 對應的 busy 時長在初始化期一次性計算好（steps 大小陣列），執行期僅查表、Idle、Busy，並把所有邏輯重排以最大化 idle 窗。

實施步驟：

1. 實作 GetDataFromSineWave / GetDataFromBitmap
   • 實作細節：輸入 period/unit，輸出 long[]。
   • 所需資源：C# 陣列。
   • 預估時間：0.5 小時。
2. 重排主迴圈
   • 實作細節：先計算當前 step 與時間邊界，再 idle，再 busy。
   • 所需資源：Stopwatch。
   • 預估時間：0.5 小時。

關鍵程式碼/設定：

public static long[] GetDataFromSineWave(long period, long unit)
{
    long steps = period / unit; var data = new long[steps];
    for (int s = 0; s < steps; s++)
        data[s] = (long)((Math.Sin(Math.PI * s * 360 / steps / 180.0) / 2 + 0.5) * unit);
    return data;
}

實際案例：作者導入查表後，波形顯著平滑，雜訊干擾下降。

實作環境：.NET 4.6.1。

實測數據： 改善前：迴圈中計算造成 idle 受壓縮，波形抖動。 改善後：查表 + 重排，波形穩定。 改善幅度：波形品質顯著提升（質化）。

Learning Points（學習要點） 核心知識點：

• 即時路徑最小化思維。
• 查表法（O(1)）應用。
• 先計算後控制的流程設計。

技能要求：

• 必備技能：陣列與索引操作。
• 進階技能：時間敏感程式的微型架構。

延伸思考：

• 是否可用 SIMD/Span 進一步提速？
• steps 增加的記憶體取捨？
• 熱切換波形時，如何無縫更新表？

Practice Exercise（練習題）

• 基礎練習：把 sin 實時計算改為查表（30 分）。
• 進階練習：支援動態重建表且不中斷（2 小時）。
• 專案練習：建立波形表快取與版本管理（8 小時）。

Assessment Criteria（評估標準）

• 功能完整性（40%）：查表正確與可用。
• 程式碼品質（30%）：清楚分離 init/loop。
• 效能優化（20%）：迴圈負載降低。
• 創新性（10%）：無縫更新策略。

Case #9: 切片與周期對齊（unit/period 校準）以匹配監視器時間尺

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：要讓工作管理員/監視器視窗呈現完整的波形，需與其時間軸對齊。若 unit 與 period 未合理設定，形狀會被壓縮/拉伸或邊界斷裂，影響視覺辨識。

技術挑戰：選擇適合的 unit（如 100ms）與 period（如 60s）使波形完整穩定。

影響範圍：視覺品質、展示效果、比較一致性。

複雜度評級：低

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

1. steps 選擇不匹配視窗寬度/更新節奏。
2. unit 過小導致管理員更新頻率不及。
3. period 與裝置顯示視窗不同步。

深層原因：

• 架構層面：未做外部觀測系統的標定。
• 技術層面：忽略 UI 更新節奏。
• 流程層面：缺乏校準步驟。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：設定 period=60秒、unit=100ms，得 steps=600；對應常見 CPU 圖的 60 秒寬度。此設計容易在大多數 Windows 版本上取得一致視覺效果。

實施步驟：

1. 目標視窗辨識
   • 實作細節：確認 CPU 圖顯示 60秒。
   • 所需資源：系統工具。
   • 預估時間：10 分。
2. 參數設定與驗證
   • 實作細節：調整 unit 為 100ms、重繪檢視。
   • 所需資源：程式參數化。
   • 預估時間：20 分。

關鍵程式碼/設定：

long unit = 100;      // 100ms
long period = 60_000; // 60s window

實際案例：作者使用 100ms/60s 組合，獲得完整清晰的 1 週期顯示。

實作環境：Windows、.NET 4.6.1。

實測數據： 改善前：unit 不匹配，曲線斷裂/變形。 改善後：完整 1 週期視覺穩定。 改善幅度：展示品質提升（質化）。

Learning Points（學習要點） 核心知識點：

• 外部觀測同步的重要性。
• unit/period 關係與步數。
• 視覺呈現對技術參數的約束。

技能要求：

• 必備技能：參數化與驗證。
• 進階技能：對外部系統行為建模。

延伸思考：

• 不同 OS/工具的窗口長度差異？
• 自動偵測並調整 unit/period？
• 動態縮放多週期拼接？

Practice Exercise（練習題）

• 基礎練習：把 period 改為 30s 並保持美觀（30 分）。
• 進階練習：加入自動 period 偵測（2 小時）。
• 專案練習：建立 GUI 讓使用者調參並即時預覽（8 小時）。

Assessment Criteria（評估標準）

• 功能完整性（40%）：可對齊外部視窗。
• 程式碼品質（30%）：參數化與持久化。
• 效能優化（20%）：切片開銷穩定。
• 創新性（10%）：自動校準。

Case #10: 先 idle 後 busy 的執行順序重排以降低干擾

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：若先做運算/busy 再 idle，會出現 idle 剩餘時間不足的情形，造成切片漂移與波形抖動。需要調整流程以最大化 idle 段準確性。

技術挑戰：如何將所有計算歸入 busy 段，留給 idle 最乾淨的窗口。

影響範圍：時間精確度、漂移與穩定性。

複雜度評級：低

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

1. 計算插入 idle 前，壓縮 idle。
2. busy/idle 邊界與切片起點未對齊。
3. while 迴圈的忙等無法補償前段運算。

深層原因：

• 架構層面：執行階段工作順序未設計。
• 技術層面：缺乏邊界對齊。
• 經驗流程：未考慮最壞情境。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：在每片開始，立即計算 step、offset、idleUntil、busyUntil，然後先 idle（用 Adv_Spin），最後 busy（純 while）。此序避免 idle 前的運算成本擠壓 idle。

實施步驟：

1. 邊界計算
   • 實作細節：以 (Elapsed/unit)%steps 與 offset 取得本片邊界。
   • 所需資源：Stopwatch。
   • 預估時間：0.5 小時。
2. 流程重排
   • 實作細節：先 idle 再 busy。
   • 所需資源：SpinWait、while。
   • 預估時間：0.5 小時。

關鍵程式碼/設定：

long step = (timer.ElapsedMilliseconds / unit) % (period / unit);
long offset = timer.ElapsedMilliseconds % unit;
long idleUntil = timer.ElapsedMilliseconds - offset + v;
long busyUntil = timer.ElapsedMilliseconds - offset + unit;
SpinWait.SpinUntil(() => timer.ElapsedMilliseconds > idleUntil);
while (timer.ElapsedMilliseconds < busyUntil) ;

實際案例：重排後波形更平滑，雜訊顯著降低。

實作環境：.NET 4.6.1。

實測數據： 改善前：idle 被擠壓，漂移大。 改善後：idle 窗口最大化，漂移小。 改善幅度：穩定度可視化提升（質化）。

Learning Points（學習要點） 核心知識點：

• 邊界對齊與 offset 校正。
• 執行順序對時間準確性的影響。
• idle 窗窗口設計。

技能要求：

• 必備技能：時間計算。
• 進階技能：流程重構。

延伸思考：

• busy 段是否允許自動截短防止溢出？
• offset 校正是否需積分補償？
• 高負載下的保護策略？

Practice Exercise（練習題）

• 基礎練習：加入 offset 計算並重排流程（30 分）。
• 進階練習：記錄每片 drift 並統計（2 小時）。
• 專案練習：實作 drift 補償控制環（8 小時）。

Assessment Criteria（評估標準）

• 功能完整性（40%）：重排後運作穩定。
• 程式碼品質（30%）：邏輯清晰。
• 效能優化（20%）：drift 降低。
• 創新性（10%）：補償機制。

Case #11: 比較四種等待策略的準確度與精密度並選型

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：待選策略含 Sleep、SpinUntil、Advanced Sleep、Advanced SpinUntil。需在不同噪音程度下比較「準確度（平均接近程度）」與「精密度（標準差）」以選出最佳方案。

技術挑戰：建立可重現的測試並做出客觀選型。

影響範圍：整體波形品質與可重現性。

複雜度評級：中

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

1. 不同策略的行為差異大。
2. 噪音下誤差與漂移變化明顯。
3. 無比較就難以決策。

深層原因：

• 架構層面：缺乏策略比較框架。
• 技術層面：缺少統計指標。
• 流程層面：未制訂選型標準。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：在 0~10 noise threads 下各執行50次，收集均值與標準差。依據準確度（均值接近理想）與精密度（標準差最小）綜合評分。選擇 Advanced SpinUntil。

實施步驟：

1. 度量框架
   • 實作細節：統一介面、可配置 noise 與重複次數。
   • 所需資源：C#、統計。
   • 預估時間：2 小時。
2. 報表與決策
   • 實作細節：輸出圖表/排序。
   • 所需資源：簡易繪圖或 CSV。
   • 預估時間：1 小時。

關鍵程式碼/設定：

// 以委派傳入等待策略，迭代測量均值/標準差
Func<TimeSpan, TimeSpan> idleStrategy = AdvSpin; // or Sleep/Spin/AdvSleep

實際案例：排序結果在 8 noise threads 下為：準確度 Adv_Spin > Adv_Sleep > Spin > Sleep；精密度 Adv_Spin > Spin > Adv_Sleep > Sleep。

實作環境：.NET 4.6.1。

實測數據： 改善前：無選型依據。 改善後：有客觀排序與最佳策略（Adv_Spin）。 改善幅度：決策品質提升（質化）。

Learning Points（學習要點） 核心知識點：

• 準確度 vs 精密度。
• 策略基準測試。
• 噪音情境測試設計。

技能要求：

• 必備技能：C# 委派/介面。
• 進階技能：統計與報表。

延伸思考：

• 可否根據結果自動調參？
• 不同硬體上是否需重訓基準？
• 長時間運轉的漂移如何監控？

Practice Exercise（練習題）

• 基礎練習：建立策略比較骨架（30 分）。
• 進階練習：輸出 CSV 並用 Excel 畫圖（2 小時）。
• 專案練習：實作策略選型器（8 小時）。

Assessment Criteria（評估標準）

• 功能完整性（40%）：能比較並產出排序。
• 程式碼品質（30%）：架構清晰、易擴充。
• 效能優化（20%）：量測負擔低。
• 創新性（10%）：自動決策。

Case #12: 利用 ASCII Art 生成對照表，畫出任意圖形（Batman Logo 範例）

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：在完成正弦波後，將輸出一般化至任意圖形。輸入為字元畫（ASCII Art），輸出為每片的 busy 時長表，達成「用 CPU% 畫圖」的創意應用。

技術挑戰：設計從字元矩陣到時間切片的映射流程。

影響範圍：功能擴展性、教學趣味性、展示效果。

複雜度評級：中

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

1. 需要從二維圖映射到一維時間序列。
2. X 軸取樣與 Y 軸高度需轉為時間占比。
3. 字元矩陣解析與取樣邊界處理。

深層原因：

• 架構層面：對照表生成器需支持多來源。
• 技術層面：取樣與比例換算。
• 流程層面：資料準備與驗證。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：解析字串陣列 bitmap，對 steps 內每一步 s 依比例映射至 X 座標，從上往下掃描遇到 ‘X’ 的第一列作為高度，轉為 busy 時長比例，即可得到 data[]；主程式不變。

實施步驟：

1. 設計 Bitmap 解析器
   • 實作細節：max_x/ max_y、X 比例映射、首個 ‘X’ 為高度。
   • 所需資源：C# 字串處理。
   • 預估時間：1 小時。
2. 整合與展示
   • 實作細節：與 DrawBitmap 流程共用。
   • 所需資源：現有主迴圈。
   • 預估時間：0.5 小時。

關鍵程式碼/設定：

int max_x = bitmap[0].Length, max_y = bitmap.Length;
for (int s = 0; s < steps; s++)
{
    int x = (int)(s * max_x / steps);
    int value = 0;
    for (int y = 0; y < max_y; y++) { value = y; if (bitmap[y][x] == 'X') break; }
    data[s] = value * unit / max_y; // busy 時長
}

實際案例：Batman Logo 成功用 CPU 圖繪出，與原圖對比相似度高。

實作環境：.NET 4.6.1。

實測數據： 改善前：僅能畫正弦波。 改善後：能畫任意圖形（ASCII Art）。 改善幅度：功能增強，應用場景擴展（質化）。

Learning Points（學習要點） 核心知識點：

• 二維到一維映射。
• 比例換算與取樣。
• 資料驅動繪製。

技能要求：

• 必備技能：字串處理、陣列。
• 進階技能：資料映射與抽象。

延伸思考：

• 是否可支持圖片灰階到多層 busy 百分比？
• 動態圖（多幀）如何播放？
• 解析度與 unit 的關係？

Practice Exercise（練習題）

• 基礎練習：用 ASCII 畫出簡單圖形並繪製（30 分）。
• 進階練習：支援讀取文字檔/圖片轉字元（2 小時）。
• 專案練習：做一個「CPU 繪圖秀」工具（8 小時）。

Assessment Criteria（評估標準）

• 功能完整性（40%）：可從 ASCII 成功繪出。
• 程式碼品質（30%）：清楚解耦來源與渲染。
• 效能優化（20%）：解析與渲染順暢。
• 創新性（10%）：多圖/動畫。

Case #13: 建立噪音執行緒（noise）以壓力測試與驗證穩定性

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：為了逼近實際環境，需要在背景加入可控噪音（例如 10 個 while(true) 執行緒），用以驗證等待策略與繪圖流程在高負載下的穩定性與漂移狀況。

技術挑戰：如何設計可控、可重現、可調整的噪音產生器。

影響範圍：測試可信度、穩健性、策略選型。

複雜度評級：低

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

1. 實務環境不可能零噪音。
2. 缺乏噪音會高估策略表現。
3. 噪音強度需可調。

深層原因：

• 架構層面：測試環境不完整。
• 技術層面：缺少噪音模組。
• 流程層面：未建立壓力測試流程。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：在測試程式中加入 noise thread 啟動段，可設定數量，使用 while(!stop) 忙等。測試結束時以旗標停止並回收。

實施步驟：

1. 噪音模組化
   • 實作細節：StartNoise(n)、StopNoise()。
   • 所需資源：Thread API。
   • 預估時間：0.5 小時。
2. 度量集成
   • 實作細節：支援 0~N 不同級別測試。
   • 所需資源：測試控制台。
   • 預估時間：0.5 小時。

關鍵程式碼/設定：

volatile bool stop = false;
List<Thread> noises = new();
void StartNoise(int n) {
    for (int i=0;i<n;i++){ var t=new Thread(()=>{ while(!stop) ;}); t.Start(); noises.Add(t); }
}
void StopNoise(){ stop=true; foreach(var t in noises) t.Join(); }

實際案例：作者使用 10 noise threads 測出 Sleep 與 SpinUntil 行為差異，支撐選型。

實作環境：.NET 4.6.1。

實測數據： 改善前：無法評估高負載情境。 改善後：可量測 0~10 noise 下策略差異。 改善幅度：測試覆蓋度提升（質化）。

Learning Points（學習要點） 核心知識點：

• 壓力測試的重要性。
• 可調噪音設計。
• 與度量框架整合。

技能要求：

• 必備技能：執行緒操作。
• 進階技能：測試設計與報告。

延伸思考：

• 加入 I/O 或記憶體型噪音？
• 噪音與核心數比例的影響？
• 自動化壓力測試管線？

Practice Exercise（練習題）

• 基礎練習：加入 5/10 個 noise 並比較（30 分）。
• 進階練習：噪音型別可切換（busy/睡眠/IO）（2 小時）。
• 專案練習：壓測控制台＋報表匯出（8 小時）。

Assessment Criteria（評估標準）

• 功能完整性（40%）：噪音可控。
• 程式碼品質（30%）：模組化與清晰。
• 效能優化（20%）：測試穩定、無資源洩漏。
• 創新性（10%）：多型噪音。

Case #14: 理解與善用 SpinWait（HLT/讓位）以降低 idle 段對 CPU% 的干擾

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：需要 idle 段不顯著抬高 CPU%，又要避免 Sleep 的長延遲與漂移。SpinWait 在單處理器上會選擇 yield 而非純 busy，在超執行緒硬體上也能避免飢餓，有助於控制 idle 段的「輕量忙等」。

技術挑戰：適當使用 SpinWait 調節忙等與讓出，降低 idle 對 CPU% 的干擾。

影響範圍：idle 段的 CPU 佔用、穩定性、耗電與散熱。

複雜度評級：中

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

1. 純 while(true) 忙等會拉高 idle 段 CPU%。
2. Sleep 長延遲造成切片漂移。
3. SpinWait 可透過內部策略（如 HLT/Yield）達到折衷。

深層原因：

• 架構層面：未善用 runtime 提供的同步原語。
• 技術層面：對 SpinWait 語義與實作不了解。
• 流程層面：未實證比較其效果。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：在 idle 段使用 SpinWait.SpinUntil（Adv 版本），以較低的 CPU 佔用實現精細等待；busy 段才使用純 while 忙等，以達到預期使用率。

實施步驟：

1. Idle 使用 Adv_Spin
   • 實作細節：SpinUntil(() => timer > idleUntil)。
   • 所需資源：SpinWait、Stopwatch。
   • 預估時間：0.5 小時。
2. Busy 使用 while
   • 實作細節：while(timer < busyUntil) ;。
   • 所需資源：Stopwatch。
   • 預估時間：0.2 小時。

關鍵程式碼/設定：

SpinWait.SpinUntil(() => timer.ElapsedMilliseconds > idleUntil);
while (timer.ElapsedMilliseconds < busyUntil) ;

實際案例：Idle 段 CPU% 佔用低，波形穩定且漂移可控。

實作環境：.NET 4.6.1。

實測數據： 改善前：純忙等 idle 影響總體 CPU%。 改善後：SpinWait 降低 idle 佔用與抖動。 改善幅度：穩定性與能效提升（質化）。

Learning Points（學習要點） 核心知識點：

• SpinWait 語義與平台差異。
• 忙等與讓位策略的取捨。
• Idle vs Busy 的不同實作。

技能要求：

• 必備技能：SpinWait。
• 進階技能：對硬體/OS 行為的理解。

延伸思考：

• 不同 CPU 節能策略對行為的影響？
• 混合 Sleep(0) 與 SpinWait 是否更佳？
• 建立能效與穩定性的平衡指標？

Practice Exercise（練習題）

• 基礎練習：以 SpinWait 實作 idle 段（30 分）。
• 進階練習：比較 idle 段 CPU% 佔用（2 小時）。
• 專案練習：能效/穩定性雙目標優化（8 小時）。

Assessment Criteria（評估標準）

• 功能完整性（40%）：idle 段表現良好。
• 程式碼品質（30%）：清楚區分 idle/busy。
• 效能優化（20%）：CPU% 與漂移下降。
• 創新性（10%）：混合策略。

Case #15: 以 VM/Server Core 最小化背景服務，提升波形可重現性

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：在一般桌機上背景服務眾多，結果不穩。將程式移至 Windows Server 2012 R2 Server Core，採最精簡安裝，並在 1 vCPU VM 執行以最小化干擾，提升結果可重現性與可比性。

技術挑戰：建立可控、可複製的測試/展示環境。

影響範圍：可靠度、跨團隊共享、教學演示。

複雜度評級：低

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

1. 背景程序不可控。
2. 多核平均稀釋。
3. OS 版本與設定差異。

深層原因：

• 架構層面：缺固定參考環境。
• 技術層面：硬體/OS 變項多。
• 流程層面：環境準備未標準化。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：以 VM 模板提供固定環境（Server Core＋1 vCPU），安裝必要工具，關閉非必要服務，搭配簡單腳本一鍵部署，確保測試/展示一致性。

實施步驟：

1. VM 模板建立
   • 實作細節：1 vCPU、Server Core、關閉服務。
   • 所需資源：Hyper-V/VMware。
   • 預估時間：1~2 小時。
2. 部署腳本與指引
   • 實作細節：PowerShell 啟停服務、設定優先度/親和性。
   • 所需資源：PowerShell。
   • 預估時間：1 小時。

關鍵程式碼/設定：

# 範例：停用不必要服務（依實測調整）
Stop-Service -Name "DiagTrack" -ErrorAction SilentlyContinue
# 設定處理序優先度/親和性可另行加入

實際案例：作者在 Server Core 1 vCPU 中執行，得到更穩的正弦波形。

實作環境：Windows Server 2012 R2 Core、Hyper-V/VMware、.NET 4.6.1。

實測數據： 改善前：雜訊高、結果每次不同。 改善後：穩定可重現。 改善幅度：可重現性顯著提升（質化）。

Learning Points（學習要點） 核心知識點：

• 測試環境標準化。
• VM/OS 精簡化的好處。
• 參數固定化的重要性。

技能要求：

• 必備技能：基礎 VM 操作。
• 進階技能：PowerShell 自動化。

延伸思考：

• Docker/容器是否可用於此類型？
• 以 CI 自動跑測試與截圖？
• 跨硬體平台的一致性？

Practice Exercise（練習題）

• 基礎練習：在 VM 中重現波形（30 分）。
• 進階練習：建立停用服務腳本（2 小時）。
• 專案練習：打造一鍵部署與自動測試（8 小時）。

Assessment Criteria（評估標準）

• 功能完整性（40%）：環境可用。
• 程式碼品質（30%）：腳本清晰。
• 效能優化（20%）：雜訊低。
• 創新性（10%）：自動化程度。

Case #16: 用 Stopwatch 作為高解析度時鐘，避免系統時鐘不準

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：需要高精度計時來界定 idle_until 與 busy_until。若使用 DateTime.Now 等低解析度時鐘，易造成時間判定誤差，對每片內的等待造成偏差。

技術挑戰：使用高解析度計時（Stopwatch）並確保重置/讀取位置正確。

影響範圍：片內時間判準、漂移、抖動。

複雜度評級：低

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

1. 系統時鐘解析度不足。
2. 不當重置或多次新建計時物件造成開銷與誤差。
3. 讀取位置不當導致 offset 計算錯誤。

深層原因：

• 架構層面：計時器使用未標準化。
• 技術層面：忽略 Stopwatch 的解析度優勢。
• 流程層面：未統一計時器生命週期。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：全程使用單一 Stopwatch 實例，啟動後不重建；在每片起點讀取 elapsed 並計算 offset；以該基準推算 idle/busy 邊界。

實施步驟：

1. 統一計時器
   • 實作細節：var timer=Stopwatch.StartNew(); 全域使用。
   • 所需資源：System.Diagnostics。
   • 預估時間：10 分。
2. 讀取與計算規約
   • 實作細節：固定在片起點讀取 elapsed，避免中途變更。
   • 所需資源：程式碼規範。
   • 預估時間：20 分。

關鍵程式碼/設定：

var timer = Stopwatch.StartNew();
// 每片使用 timer.ElapsedMilliseconds 作為單一來源

實際案例：作者所有量測與等待皆以 Stopwatch 主導，避免時鐘不準問題。

實作環境：.NET 4.6.1。

實測數據： 改善前：以系統時鐘可能造成毫秒級誤差。 改善後：Stopwatch 穩定，漂移降低。 改善幅度：精度提升（質化）。

Learning Points（學習要點） 核心知識點：

• Stopwatch 解析度與可靠性。
• 計時器生命週期設計。
• 讀取時機對準確性影響。

技能要求：

• 必備技能：Stopwatch 使用。
• 進階技能：量測框架設計。

延伸思考：

• 在 .NET Core 與不同平台解析度差異？
• 是否需要校準 Stopwatch 與牆鐘？
• 長期運作的計時漂移？

Practice Exercise（練習題）

• 基礎練習：改用 Stopwatch 並驗證（30 分）。
• 進階練習：長時運行漂移觀測（2 小時）。
• 專案練習：計時抽象介面＋可換實作（8 小時）。

Assessment Criteria（評估標準）

• 功能完整性（40%）：計時正確穩定。
• 程式碼品質（30%）：一致使用單一來源。
• 效能優化（20%）：低開銷。
• 創新性（10%）：跨平台支持。

Case #17: Busy 段內扣除額外運算時間，確保目標占比落地

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：若在 busy 段內還執行其他非忙等的運算（如索引/輸出），會導致實際忙等時間不足，CPU% 低於目標，長期累積造成波形下緣鋸齒或偏移。

技術挑戰：如何精確扣除運算時間，讓純忙等段補足至 busy_until。

影響範圍：占比準確性、波形平滑度。

複雜度評級：中

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

1. 忙等時間被其他運算侵蝕。
2. 未以 busy_until 作為嚴格邊界。
3. 片內開銷未統計。

深層原因：

• 架構層面：未將開銷歸入 busy。
• 技術層面：邊界未實作硬限制。
• 流程層面：缺乏片內成本度量。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：建立 busy_until 為嚴格邊界，將片內所有非 idle 的運算視為 busy 開銷，最後以 while(timer<busy_until) 純忙等補足，確保目標占比。

實施步驟：

1. 定義邊界
   • 實作細節：busy_until = 起始切片基準 + unit。
   • 所需資源：Stopwatch。
   • 預估時間：0.2 小時。
2. 歸屬與補足
   • 實作細節：計算/輸出等皆放 busy 段起始，最後補足忙等。
   • 所需資源：流程重排。
   • 預估時間：0.5 小時。

關鍵程式碼/設定：

// busy 邊界固定
long busyUntil = baseTime + unit;
// 做完必要運算後，補足忙等
while (timer.ElapsedMilliseconds < busyUntil) ;

實際案例：作者重排後波形貼合度高，抖動降低。

實作環境：.NET 4.6.1。

實測數據： 改善前：忙等不足造成占比偏低。 改善後：占比吻合，波形平滑。 改善幅度：準確性提升（質化）。

Learning Points（學習要點） 核心知識點：

• 邊界控制與嚴格補足。
• 成本歸屬原則。
• 占比達成的實務。

技能要求：

• 必備技能：時間計算。
• 進階技能：微觀性能分析。

延伸思考：

• 是否需對忙等前的運算限時？
• 多線程下如何一致扣除？
• 引入統計以量化片內成本？

Practice Exercise（練習題）

• 基礎練習：以 busy_until 補足忙等（30 分）。
• 進階練習：統計片內運算時間（2 小時）。
• 專案練習：自動調整 busy 目標以補償系統性偏差（8 小時）。

Assessment Criteria（評估標準）

• 功能完整性（40%）：占比一致。
• 程式碼品質（30%）：邏輯清晰。
• 效能優化（20%）：抖動降低。
• 創新性（10%）：動態補償。

案例分類 ——————————–

1. 按難度分類
   • 入門級（適合初學者）
     • Case #1, #2, #4, #8, #9, #16
   • 中級（需要一定基礎）
     • Case #3, #5, #6, #7, #10, #11, #14, #15, #17
   • 高級（需要深厚經驗）
     • （無；本文案例以系統/時間控制中級為主，可延伸為高級：多核負載分配與自動補償控制）
2. 按技術領域分類
   • 架構設計類
     • Case #1, #8, #9, #10, #11, #15
   • 效能優化類
     • Case #3, #5, #6, #7, #14, #16, #17
   • 整合開發類
     • Case #2, #12, #13, #15
   • 除錯診斷類
     • Case #5, #11, #13, #16
   • 安全防護類
     • （不適用，本文無安全面向案例）
3. 按學習目標分類
   • 概念理解型
     • Case #1, #4, #9, #14, #16
   • 技能練習型
     • Case #2, #6, #8, #10, #12, #13, #15
   • 問題解決型
     • Case #3, #5, #7, #11, #17
   • 創新應用型
     • Case #12（ASCII Art）、#11（自動選型延伸）

案例關聯圖（學習路徑建議） ——————————–

• 建議先學：
  • Case #1（基線設計：切片與映射）
  • Case #4（sin 值域映射到 CPU%）
  • Case #9（unit/period 校準）
  • Case #16（Stopwatch 高解析度計時）
• 依賴關係與進階：
  • Case #1 → Case #8（查表優化）→ Case #10（先 idle 後 busy 重排）→ Case #17（忙等補足與占比精準）
  • Case #5（Sleep vs SpinWait 比較）→ Case #6（Advanced Sleep）與 Case #7（Advanced SpinUntil）→ Case #11（策略選型）
  • Case #2（多核/單核控制）與 Case #15（VM/Server Core 環境）→ Case #3（雜訊抑制）
  • Case #13（噪音壓測）支援 Case #5/#6/#7/#11 的比較驗證
  • Case #12（ASCII Art 擴展）依賴 Case #1/#8 的資料驅動框架

• 完整學習路徑建議： 1) Case #1 → #4 → #9 → #16（建立正確基礎） 2) Case #8 → #10 → #17（時間關鍵路徑優化與占比精準） 3) Case #5 → #6 → #7 → #11（等待策略的實證與選型） 4) Case #2 → #15 → #3（環境與多核影響的控制） 5) Case #13（建立壓測方法論） 6) Case #12（功能創新擴展：任意圖形）

  依此路徑學習，可從基礎概念、時間控制實作、策略選型、環境工程，到創意應用完整掌握，並具備在異質硬體/雜訊環境下穩定重現的能力。