本文为CSDN原创编译文章，禁止转载。 负载测试是开发后台基础架构的重要一环，它不但能够演示系统在真实需求面前的性能表现，还可以通过模拟用户与设备行为，在应用程序部署到生产环境前，找出并了解任何可能的系统瓶颈。 但是，专用的测试基础设施可能非常昂贵且难以维护，且此类设备一般是针对特定性能状况的一次性投资，初期投资后想要再对负载测试进行扩展就十分困难，还可能限制实验，从而导致开发团队的工作效率变低，应用在部署到生产环境前也无法得到充分有效的测试。 解决方案综述 分布式负载测试采用云计算手段，在各种测试场景中这
在抢红包、活动秒杀这种短时间内流量突增的场景，或者是健康宝这种使用用户超级多的场景，我们均需要进行压力测试，确保服务稳定可用
在我们开发微服务架构系统时，虽然说每个微服务都是孤立的可以单独开发，但实际上并非如此，要调试和测试你的服务不仅需要您的微服务运行，还需要它的上下文服务、依赖的基础服务等都要运行；但如果你的系统服务数和依赖比较多呢，那就是一个比较棘手的问题！有没有办法能提高开发效率呢？
httprunnerl流程图.png httpunner依赖分析.png Q: httprunner3.x 数据驱动，无法更新数据问题？ A: 1) 如何解决呢？ a. httprunner.utils.merge_variables,（单step用例该问题解决，会影响多step用例获取钱pre step的参数，不推荐） 注释httprunner/utils.py:210 b. httprunner.runner.HttpRunner.run_
可惜不巧的是，鄙人在 7 月初给自己安排了一个惊险刺激的大西北旅游，每天不是在坐车就是在前往坐车的路上，虽然感受到了祖国疆域之辽阔、风景之秀丽、文化之璀璨，人累个半死也是确有其事。文章嘛，自然也就是一路鸽到了现在...
最近在把自己的一个老项目从Framework迁移到.Net Core 3.0，数据访问这块选择的是EFCore+Mysql。使用EF的话不可避免要和DbContext打交道，在Core中的常规用法一般是：创建一个XXXContext类继承自DbContext，实现一个拥有DbContextOptions参数的构造器，在启动类StartUp中的ConfigureServices方法里调用IServiceCollection的扩展方法AddDbContext，把上下文注入到DI容器中，然后在使用的地方通过构造函数的参数获取实例。OK，没任何毛病，官方示例也都是这么来用的。但是，通过构造函数这种方式来获取上下文实例其实很不方便，比如在Attribute或者静态类中，又或者是系统启动时初始化一些数据，更多的是如下一种场景：
Locust是一个简单易用的分布式用户负载测试工具。它用于web站点(或其他系统)的负载测试，并计算一个系统可以处理多少并发用户。
无图模式即不通过UI界面进行执行locust测试用例。locust提供了命令参数，我们只需要在执行时添加一个--headless标签即可
前言 众所周知,又拍云在注册操作员时,密码只能用自动生成,这样虽然密码确实复杂了，可是自己却根本记不住，只能记在其他地方，着实不方便，那么有没有办法可以自己设定密码呢?当然是有的,并且只要一点点的ht
在之前的机器学习基石课程中，我们就接触过Perceptron模型了，例如PLA算法。Perceptron就是在矩gt(x)外面加上一个sign函数，取值为{-1,+1}。现在，如果把许多perceptrons线性组合起来，得到的模型G就如下图所示：
可以使用--master标志在主模式下启动Locust的一个实例。这个实例将运行Locust的web接口，您可以在这里启动测试并实时查看统计信息。主节点本身不模拟任何用户。相反，您必须使用--slave标志启动一个或多个从Locust节点，与--master-host（指定主节点的IP /主机名）一起使用。
作为性能测试的老司机们而言，要么对各大性能测试工具的特性都了然于心了，要么已经使用“惯”了手头上的工具；他们是不会没事做个性能评测的，只有新手们才会认认真真的、按部就班的从第一步走起。
Locust 是一种易于使用、可编写脚本且可扩展的性能测试工具。并且有一个用户友好的 Web 界面，可以实时显示测试进度。甚至可以在测试运行时更改负载。它也可以在没有 UI 的情况下运行，使其易于用于 CI/CD 测试。
（3）分布执行。配置master和slave(主从机器)，在多要机器上对系统持续发起请求；
地球引擎有一个用户界面API，允许用户直接从JavaScript代码编辑器中构建和发布交互式Web应用。许多读者会在其他章节中遇到对ui.Chart的调用，但还有更多的界面功能可用。特别是，用户可以利用ui函数来为他们的地球引擎脚本构建整个图形用户界面（GUI）。GUI可以包括简单的部件（如标签、按钮、复选框、滑块、文本框）以及更复杂的部件（如图表、地图、面板）来控制GUI布局。关于ui部件的完整列表和关于面板的更多信息可以在下面的链接中找到。一旦GUI构建完成，用户可以通过点击代码编辑器中脚本面板上方的应用程序按钮，从JavaScript代码编辑器中发布应用程序。
之前的文章中，分别从APS，排产到规划引擎叙述了一些理论基础；并介绍了一些Optaplanner大概的情况；并一步步将Optaplanner的示例运行起来，将示例源码导进Eclipse分析了一下它的Hello world入门示例，从本篇开始，我们将分步学习它的一些概念及用法。
之前的文章中，分别从APS，排产到规划引擎叙述了一些理论基础；并介绍了一些OptaPlanner大概的情况；并一步步将OptaPlanner的示例运行起来，将示例源码导进Eclipse分析了一下它的Hello world入门示例，从本篇开始，我们将分步学习它的一些概念及用法。
04-08把元数据以及在它基础上的五大应用场景：数据发现（数据地图）、指标管理、模型设计、数据质量、成本优化，全部讲完。这部分内容对应的就是数据中台OneData 方法论。学完这部分内容，你已了解OneData方法论在企业内部落地的方法。
做为一个压测工具（库），[locust](http://locust.io/) 其实解决这么一个问题：AB 之类压测工具不能编写复杂的因果逻辑，而现实场景中，待压的服务往往是有一套完整执行流程的，比如 APP 要访问一个 API，是需要先鉴权（验明不是非 APP 访问），再登录换 Token，然后才是 API 调用……
精读文章：Dependency Injection in JS/TS – Part 1
locustfile是个普通的Python模块，如果写作locustfile.py，那么路径切换到文件所在目录，直接执行命令就能运行：
上回说到，为了全市人民的幸福和便捷，T姐化身花果山美猴王，能够吹一口气就复制一批虚拟机出来，承担健康码查询的突发流量。
地址：https://docs.locust.io/en/stable/quickstart.html#example-locustfile-py
小E通过努力学习，偷学到了T姐设计的健康码架构，也就是利用弹性伸缩的能力，在人民群众有集中的亮码需求的时候，自动对运行健康码Web前端和Java后台业务的虚拟机进行扩容，并且实时监控虚拟机的运行情况，在虚拟机负载不高时再进行缩容，以形成闭环反馈，提升虚拟机资源的使用效率。
原因：程序中对象的创建和销毁是一个非常特殊的事情，有编译器来调用它们来完成，而这里的构造函数和析构函数便是创建和销毁的两个函数，它们是作为钩子函数来被编译器调用的。
业务背景是，业务创建了一个退货采购订单，退货给国外供应商。退货之前，业务人员做了批次分割，根据业务实际，退货数量是由8个批次组成。由于单位换算的缘故，每个退货批次的数量都到小数点后三位，同时这笔退货业务里还涉及到汇率换算。
3 天前，运行的社区系统报告，很多老的历史照片都无法作为附件加载 —— 小鲨鱼，快来解决问题。
我个人在性能测试工作中，负载生成工具使用的大多都是jmeter，之前学习python时顺带了解过python开源的性能测试框架locust。这篇文章，简单介绍下locust的使用方法，仅供参考。。。
我个人在性能测试工作中，负载生成工具使用的大多都是jmeter，之前学习python时顺带了解过python开源的性能测试框架locust。这篇博客，简单介绍下locust的使用方法，仅供参考。。。
现如今单纯靠一张大学文凭就想找到好工作已不太可能。事实上，雇主们招聘更关注的是有价值的软实力。
今天借腾讯云+社区这个机会，给大家简单分享下美团数据的简易获取教程，希望小小白们也可以学会这招，下次再有人找你要数据的时候，你就可以拍腿板跟她说，让我来！
在实际生产环境中，无论是新业务上线，还是新功能的发布，我们都需要做整体的性能压测，以便我们能够清楚的知道系统的性能上限，而然搭建压测环境往往比较耗时，本文主要介绍怎么使用K8S快速创建locust压测服务。
微服务架构的出现和应用大幅度的提升了大型程序的开发效率，降低了程序故障率，但其复杂的架构设计也引来了治理、运维难度飙升，观测难度大，安全性较低等劣势。
Midjourney 是一款非常特殊的 AI 绘画聊天机器人，它并不是软件，也不用安装，而是直接搭载在 Discord 平台之上，所有的功能都是通过调用 Discord 的聊天机器人程序实现的。要想使用 Midjourney，只能进入他们的 Discord 服务器，并选择其中一个频道然后调用指令，输入 Prompt 提示词即可。
Locust是一款Python技术栈的开源的性能测试工具。Locust直译为蝗虫，寓意着它能产生蝗虫般成千上万的并发用户：
接口测试第二波，webservice接口来咯，欢迎各位小伙伴吐槽~ 本次拿免费的互联网国内手机号码归属地查询WEB服务webservice接口做例子，当然有很多免费webservice
在开发爬虫的过程中，遇到异步加载的接口，我们一般会使用如下几步来使用Python获取接口里面的内容：
Discourse 如果使用网站跟踪程序，例如 Google Analytics 得到的网站访问数据和真实的网站访问数据是不一致的。
目前在不少团队里已经逐步实践落地了微服务架构，比如前端圈很流行的 BFF（Backend For Frontend）其实就是微服务架构的一种变种，即让前端团队维护一套“胶水层/接入层/API层”的服务，调用后台团队提供的若干个微服务，将微服务的结果进行逻辑组装，从而包装出对外的 API。
前言 随着软件系统的规模越来越庞大，对性能的需求越来越高，性能测试的要求也越来越高。但是仅仅做性能测试，已经很难满足当前软件系统对于性能的各种需求，所以需要做更多性能相关的工作。而对于这一系列性能相关的工作，我们称之为性能工程。 性能工程是发现和解决软件系统性能问题最主要的方法体系和技术手段，它一般包含以下几个部分：性能测试，性能轮廓，性能分析，性能优化和性能规划（容量规划）。 性能测试：通过不同类型的测试，获取系统在不同情况下的性能情况，包括各种外部性能指标，是否满足实际的性能需求等。 性能轮廓：通过特定
目标 用最少的人力成本满足构建和维护该系统的需求 衡量指标 版本迭代 -- 工程师团队规模 版本迭代 -- 代码总行数 版本迭代 -- 代码变更行数 软件系统的价值 行为价值 按需求文档编写代码 可用性 功能性bug 性能 稳定性 紧急，但是并不总是重要，在紧急重要矩阵中占据A、C位置 架构价值 Soft ：当需求变更时，所需的软件变更必须简单方便 变更实施的难道应该和变更的范畴（scope）成等比，而与变更的具体形状（shape）无关 不紧急，占据B、D，D
Locust是一个容易使用、分布式的压力测试工具。它是用于网站压力测试(或其它系统)并找出多少用户一个系统可以承载。
设计模式不是语法，是一种巧妙的写法，能把程序变的更加灵活。架构模式比设计模式大，架构模式是战略，而设计模式是战术。
换句话说，就在于代码中不能出现任何英文字母（a-zA-Z）与数字（0-9），除此之外（各种符号）都可以。执行式码之后，会执行 console.log(1)，然后在控制台中输出 1。
micrometer 中自带了很多其他框架的指标信息，可以很方便的通过 prometheus 进行采集和监控，常用的有 JVM 的信息，Http 请求的信息，Tomcat 线程的信息等。
在平常的验证码, 推广邮件中, 我们通常会在最下角找到 退订链接。通常访问它, 我们就不会再收到他们发送的邮件。
经济学人杂志除了色彩鲜明的文章之外，其在数据可视化方面也自成一派。绝妙的颜色搭配，风格鲜明的图表总能让读者过目不忘。
神经架构搜索 (NAS) 改变了构建新神经网络架构的过程。这种技术可以自动地为特定问题找到最优的神经网络架构。「最优」的定义可以看成是对多个特征之间的权衡过程进行建模，例如网络的大小和准确率 [1]。更令人印象深刻的是，现在 NAS 在单个 GPU 上仅需执行 4 个小时，过去在 800 个 GPU 上需要执行 28 天。而实现这一飞跃只花了两年时间，现在我们不需要成为 Google 员工就可以使用 NAS。
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