本篇主要介绍前两部分内容，分别是性能测试基础知识和性能测试的应用场景及价值，目的是让大家对性能测试有一个基础和全面的理解，为下一篇工具选型&流程建设以及落地过程打好基础。
谈起性能测试，大家经常聊的是高并发、高可用、性能优化、全链路压测等Topic，听起来都挺高大上，但这些概念追本溯源，还是要落到性能测试基础的东西上。比如需求分析、场景建模、测试方案、性能分层、指标监控、结果评估和优化本身上面。在上家公司离职前一天，我给测试同学做了一场性能测试基础知识分享和全链路压测演进的分享，这篇文章，整理了基础部分的一些知识和我自己的思考，供大家参考。
知识星球有同学遇到了一个性能问题，问题表现是这样的：静态资源放在Nginx，资源大概十几M大小，Nginx用docker部署，压测时发现静态资源加载很慢。在群里问该如何排查和分析。
从用户角度看，存储就是一块盘或者一个目录，用户不关心盘或者目录如何实现，用户要求非常“简单”，就是稳定，性能好。为了能够提供稳定可靠的存储产品，各个厂家推出了各种各样的存储技术和概念。为了能够让大家有一个整体认识，本文先介绍存储中的这些概念。
3、注意文件名称为空、含特殊字符及文件名称较长的文件，下载后的文件是否和上传时的一致。
Hive作为Hadoop家族的重要一员，具有学习成本低，开发者可通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用。在攒库中，Hive也不负众望，得到了非常高的票数。为此，CSDN知识库特邀社区专家蒋守壮（博客： http://blog.csdn.net/jiangshouzhuang ）绘制了Hive技术图谱，帮助广大开发者更加系统、全面的学习Hive技术。 Hive知识库发布，速来关注！ 我要成为Hive专家团一员，筛选优质内容>>猛戳这里： http://li
因业务需要，需要将redis换成ssdb,我们需要做一次压测，对两个数据库做一个简单的性能测试对比。
转载：http://www.ikende.com/blog/00f2634be4704b79a3e22439edeb1343
RAID 10 vs. RAID 5 Performance 上给出了使用SQLIO.EXE 产生8KB 随机读和写的一个性能数据图，相差接近一倍的性能差距。 磁盘访问时间=磁盘寻道时间+延迟 延迟时
根据IDC在2018年底的预测显示，由于大数据、AI、物联网、5G等因素的驱动，全球的数据量在2025年将高达175ZB（1ZB=1024EB，1EB=1024PB)。在中国市场，由于AI技术在安防等领域的大规模落地与应用，IDC预计，中国将在2025年成为拥有数据量最大的地区，甚至超过整个EMEA（欧洲+中东+非洲），其中绝大部分数据是非结构化数据。
在我们的测试工作中，对于某个APP的测试其实有很多东西都是类似的可以抽象出来的，这里june总结一下大部分APP测试的时候都要考虑到的方面。如果漏下了其他方面，欢迎大家补充。 应用的启动和停止 1.1 首次启动 是否出现欢迎界面，欢迎界面的停留时间合理，欢迎界面后是否正常进入应用; 首次启动时间是否合理; 该拉取的信息是否正确; 桌面图标是否创建成功，功能启动快捷键创建是否成功（某些安卓手机会有在桌面创建应用内某个功能的快捷键的需求） 1.2 二次启动 启动时间是否
一款线上产品如果没有经过性能测试，那它就好比是一颗定时炸弹，你不知道它什么时候会出现问题，你也不清楚它能承受的极限在哪儿。
1、CPU，如果存在大量的计算，他们会长时间不间断的占用CPU资源，导致其他资源无法争夺到CPU而响应缓慢，从而带来系统性能问题，例如频繁的FullGC，以及多线程造成的上下文频繁的切换，都会导致CPU繁忙，一般情况下CPU使用率<75%比较合适。 2、内存，Java内存一般是通过jvm内存进行分配的，主要是用jvm中堆内存来存储Java创建的对象。内存的读写速度非常快，但是内存空间又是有限的，当内存空间被占满，对象无法回收时，就会导致内存溢出或内存泄漏。 3、磁盘I/O，磁盘的存储空间要比内存存储空间大很多，但是磁盘的读写速度比内存慢，虽然现在引入SSD固态硬盘，但是还是无法跟内存速度相比。 4、网络，带宽的大小，会对传输数据有很大影响，当并发量增加时，网络很容易就会成为瓶颈。 5、异常，Java程序，抛出异常，要对异常进行捕获，这个过程要消耗性能，如果在高并发的情况下，持续进行异常处理，系统的性能会受影响。 6、数据库，数据库的操作一般涉及磁盘I/O的读写，大量的数据库读写操作，会导致磁盘I/O性能瓶颈，进而导致数据库操作延迟。 7、当在并发编程的时候，经常会用多线程操作同一个资源，这个时候为了保证数据的原子性，就要使用到锁，锁的使用会带来上下文切换，从而带来性能开销，在JDK1.6之后新增了偏向锁、自旋锁、轻量级锁、锁粗化、锁消除。
使用这个问题来测试一下chatgpt和文心一言：“假设你是一个研发团队负责人，现在你要为一个业务项目做数据库设计，请详细说明你会如何做好这个事情”。
它是mongodb的一个子模块,使用GridFS可以基于mongodb来持久存储文件.并且支持分布式应用(文件分布存储和读取).GridFS是mongodb中用户存储大对象的工具,对于mongodb,BSON格式的数据(文档)存储有尺寸限制,最大为16M.但是在实际系统开发中,经常会有上传图片或者文件的功能,这些文件可能尺寸会很大..我们可以借用Gridfs来辅助实现这些文件的管理. Mongo GFS的文件表是由 表名.files和 表名.chunks 构成，前者是文件信息构成，后者是文件的内容，两者通过
JuiceFS 是一款面向云原生设计的高性能分布式文件系统，在 Apache 2.0 开源协议下发布。提供完备的 POSIX 兼容性，可将几乎所有对象存储接入本地作为海量本地磁盘使用，亦可同时在跨平台、跨地区的不同主机上挂载读写。
“不识庐山真面目，只缘身在此山中”，跳出技术的范畴，用业务发展的角度去审视技术，答案就会非常清晰。
这一年多的时间里，hdfs源码（原理）分析累计也写了30多篇文章了，来一篇文章进行汇总。这篇文章将按照自己的理解来系统的梳理下，应该如何系统的学习hdfs。
今天，无论是大数据、人工智能、物联网等技术的广泛应用，还是金融、医疗、媒体等行业对实时数据访问和分析的需求，都推动了对高容量、高速度存储解决方案的需求。与此同时，由于数据泄露和被盗的风险增大，数据安全和隐私保护成为了人们关注的焦点，这也进一步推动了对具有高级加密、冗余和灾难恢复功能的存储解决方案的需求。
一、课程介绍 本次分享课程属于《C#高级编程实战技能开发宝典课程系列》中的第六部分，阿笨后续会计划将实际项目中的一些比较实用的关于C#高级编程的技巧分享出来给大家进行学习，不断的收集、整理和完善此系列课程！ 一、本高级系列课程适合人群如下 1、有一定的NET开发基础。 2、喜欢阿笨的干货分享课程的童鞋们。 二、今天我们要解决的日志痛点问题描述 1）、你是否在为找到一款轻量级日志组件四处寻找而感到烦恼？ 2）、你是否在为log4net、nlog繁琐的配置文件而感到烦恼？ 3）、你是否在寻找一款
最近，隔壁部门的工程师小刘正在探索如何搞一套支持多地域容灾、且能共享访问的文件服务解决方案。在之前他尝试过本地的NAS存储，无奈扩容艰难、远程访问性能和吞吐量都很受限，管理复杂且成本高昂，多地备份服务更是代价巨大。其实这些功能，利用腾讯云的公有云基础服务，简单几步就可以实现。这篇小教程中，将和大家一起轻松探索，在腾讯云上搭建高可用的共享存储解决方案。
大搜车已经搭建起比较完整的汽车产业互联网协同生态。在这一生态中，不仅涵盖了大搜车已经数字化的全国 90% 中大型二手车商、9000+ 家 4S 店和 70000+ 家新车二网，还包括大搜车旗下车易拍、车行168、运车管家、布雷克索等具备较强产业链服务能力的公司， 与大搜车在新零售解决方案上达成深度战略合作的长城汽车、长安汽车、英菲尼迪等主机厂商，以及与中石油昆仑好客等产业链上下游的合作伙伴。基于这样的生态布局，大搜车数字化了汽车流通链条上的每个环节，进而为整个行业赋能。
Greenplum数据库是典型的主从架构，一个Greenplum集群通常由一个Master节点、一个Standby Master节点以及多个Segment实例组成，节点之间通过高速网络互连，如下图所示。Standby Master节点为Master节点提供高可用支持，Mirror Segment实例为Segment实例提供高可用支持。当Master节点出现故障时，数据库管理系统可以快速切换到Standby Master节点继续提供服务。
在说NVMe之前，我们觉得有必要先聊一聊NVM（Non-Volatile Memory），即非易失性内存。从名字上看就知道，NVM是一种类内存式（访问及寻址方式类似）的设备，它必须具备高速读写数据的能力，但它和普通内存的区别在于Non-Volatile，即在关机后再打开电源也可以检索里边所存储的数据。这种非易失性内存NVM设备有很多种实现，我们常用于服务器的大容量NVM是一种闪存，即Flash Memory。闪存是一种固态芯片，主流的闪存设备使用NAND技术来映射数据，这种芯片无需任何外部电源即可维护存储的数据，它的读写速度比内存稍低，但无需借助机械方式进行寻址，因此读写性能远高于机械磁盘，容量也比内存要大，单GB成本近年来快速下降，大有成为服务器上高速存储介质主流设备的趋势。
Curve 是云原生计算基金会 (CNCF) Sandbox 项目，是网易主导自研和开源的高性能、易运维、云原生的分布式存储系统。
其实并没有什么神秘的力量和魔力融合在技术里面，而是业务的不断发展推动了技术的发展，这样一步一个脚印，持续几年甚至十几年的发展，才能达到当前技术复杂度和先进性。站在技术的角度来看，其实各个大型互联网公司的技术架构基本是一样的。再将视角放大，你会发现整个互联网行业的技术发展，最后都是殊途同归。
可能出现的错误：fatal error: jemalloc/jemalloc.h: No such file or directory
最近阅读了一本架构方面的入门图书叫《从零开始学架构：照着做，你也能成为架构师》，部分内容比较不错，先做书摘总结，以便加深印象与未来回顾学习。
性能测试监控 1压测端监控：JMeter集群+InfluxDB存储+Grafana 在压测端，如果发现发出去的进程失败的比例比较多，可以考虑以下两种情形： 1）被测软件的性能达到瓶颈，接受不了如此多的请求。 2）压测端压测工具（比如JMeter）所运行的机器由于发送过多的线程，压测机器资源（CPU、内存、网络或者是磁盘）不够用，需要增加JMeter来解决。 这就需要在执行性能测试的时候，有对应的监控工具来监控。第1节和第3节中介绍的工具均可以达到这个功能，但是JMeter集群+InfluxDB存储+Grafana是目前最友好的监控压测端的工具组合。 JMeter集群+InfluxDB存储+Grafana环境可以安装在Windows、Linux或MAC任意操作系统下，本节以Windows为例进行讲解。 1.1下载安装InfluxDB
运维是企业业务系统从规划、设计、实施、交付到运维的最后一个步骤，也是重要的步骤。运维从横向、纵向分可以分为多个维度和层次，本文试图抛开这纷繁复杂的概念，讲述一个传统的企业级运维人员转型到云运维人员，尤其是软件定义存储的运维之间经历的沟沟坎坎。
随着云原生概念在业界的推广，传统应用部署的方式被容器化部署所取代。基于云原生的容器化部署和运维，给开发和运维人员带来DevOps快速部署和自动化运维等诸多便利的同时，对于基础架构服务也提出了更高的要求，其中存算分离就是保障云原生应用故障快速转移、算力负载均衡的基石。因此云原生存储的概念也在云原生的基础上应运而生，接下来本文将会逐步梳理云原生存储的概念、工具的选型，最后会选择一个代表性的云原生存储工具来演示如何使用。
在Linux环境中，了解存储/磁盘I/O性能对于评估系统性能和优化存储子系统非常重要。通过测试存储/磁盘I/O性能，我们可以确定磁盘的读写速度、延迟和吞吐量等指标。本文将介绍几种常用的方法来测试Linux机器中的存储/磁盘I/O性能。
云知声是一家专注于语音及语言处理的技术公司。Atlas 超级计算平台是云知声的计算底层基础架构，为云知声在 AI 各个领域（如语音、自然语言处理、视觉等）的模型迭代提供训练加速等基础计算能力。Atlas 平台深度学习算力超过 57 PFLOPS（5.7 亿亿次／秒，是的你没有看错，是亿亿次]
最近几年存储介质得到了快速发展，单位存储介质的性能越来越高，原来 HDD 机械硬盘读写速度不足 100 IOPS，如今 NVMe SSD 可以达上百万 IOPS，时延从毫秒压缩到微秒，系统的性能瓶颈也由存储硬件本身逐渐转移到网络及处理器上，传统文件系统、调度器等方法无法充分发挥新存储介质的性能，成为存储系统的新瓶颈。尤其对于大型互联网后端系统，这些瓶颈不仅会对业务系统带来低效率，而且会影响到系统可靠性。
最近在工作中我需要把数据从公共的 Data Warehouse（数据仓库）导出来，放到属于我们 team 自己账号的云端存储资源中去，然后再在我们的应用中查询这样的资源。需要导出数据是因为直接从 Data Warehouse 查询数据是一个缓慢而且异步的过程，而我们的应用数据查询需要实时性。现在要解决这个问题有一些 AWS 的服务可供我们可以选择，基本上分成了两大类：
随着银行业务的拓展以及网点业务的需求量加大，在新一轮技术浪潮驱动下，各大商业银行也在纷纷推进智能网点的建设。其中，商业银行的柜面无纸化就是最先推进的业务之一。
在MySQL 5.1之前的版本中，默认的搜索引擎是MyISAM，从MySQL 5.5之后的版本中，默认的搜索引擎变更为InnoDB。
近日，中国移动公布了2019年至2020年分布式块存储产品集中采购招标公告。自2017年以来，中国移动已经组织了两次分布式文件存储集采，本次集采是电信运营商行业的首次分布式块存储大规模集采，吸引了众多包括浪潮、华为等在内的十多家厂商参与投标。最终，浪潮在为期5个月的测试中率先完成测试，并且凭借过硬的产品实力，勇夺综合成绩第一。
上回书说到一般企业使用Ceph会经历几个关卡：硬件选型 —— 部署调优—— 性能测试 架构灾备设计 —— 部分业务上线测试 —— 运行维护（故障处理、预案演练等）。
你应该对硬件和软件组建，系统配置和典型的使用场景很熟悉。这些应用程序的分析保证你在使用loadrunner进行测试时，创建的测试环境可比较准确的反应应用程序环境和配置。
https://item.m.jd.com/product/10023427978355.html
大数据测试是对大数据应用程序的测试过程，以确保大数据应用程序的所有功能按预期工作。大数据测试的目标是确保大数据系统在保持性能和安全性的同时，平稳无差错地运行。
前言：现在大数据这么火，那么作为测试人员，我们应该怎么进行大数据测试？需要具备怎样的测试能力？
集群形式：2m-2s-2namesrv；2个master，2个slave，2个namesrv。
在软件开发中，性能测试和基准测试是确保软件质量不可或缺的一部分。今天，将给大家推荐一款强大的工具——pytest-benchmark，它能够帮助我们轻松地集成基准测试到我们的pytest测试套件中。
（5）批量上传多个文件过程中，一部分文件被移动，或被删除，或被改名，是否会影响其他文件的上传；
合成测试程序根据统计的真实负载发生规律，如请求的读写比例，大小，频率和分布等信息。建立响应的io存取模型。在测试时产生符合存取模型的io请求序列。发送给存储系统。这类程序包括 IOMeter,IOZone 和 Bonnie++。
于是吸引了大量的测试爱好者来学这方面的技术，而一谈到性能测试很多人便会想到鼎鼎大名的LoadRunner这款优秀的性能测试工具，然而到这里问题就产生了？
vdbench是一个 I/O 工作负载生成器，用于验证数据完整性和度量直接附加和网络连接的存储的性能。它是一个免费的工具，容易使用，而且常常用于测试和基准测试。 可以使用vdbench测试磁盘和文件系统的读写性能。 注：此软件的带宽及字节结算单位均为1024进制。
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