Coding平台是大家比较常用以及熟悉的压测方式，本文的目的是将coding平台与TCPS平台在操作成本和压测结果等方面上进行对比，让大家对TCPS平台有更直观的印象。
我们都知道Java集合类中的arrayList是线程不安全的。那么怎么证明是线程不安全的呢？怎么解决在并发环境下使用安全的list集合类呢？
1. 首先给大家介绍如何开发高效执行的性能测试脚本，目前多数用户都是分不同并发用户单次执行，该方法执行效率低，并且不方便数据比对，如下
生产环境中越来越多的项目使用Nginx作为WEB Server，与此同时我们也需要时刻关注Nginx状态，比如查看nginx当前并发连接数，确保正常运行。这篇文章分享下查看Nginx并发连接数的两种方法。
在开发和测试时，我们往往不会很在意数据库相关的一些并发数的配置，因为开发和测试时，系统的并发量并不会很大，
本文总结接口性能测试中,常见的性能指标概念,查看及通用通过标准 注: 本文只考虑B/S架构
1）第一种：让开发帮忙生成多个token（多个用户账户生成的token），导出为csv格式的文件(以下步骤均以该方法为基础)
那么对于nginx，对于php-fpm，backlog应该设置多大，是越大越好吗？backlog怎么设置合适？这是上篇文章中遗留的几个问题
Windows下可以通过批处理脚本完成批处理任务，脚本运行完毕后任务即可终止，从而实现批处理任务运行工作，类似的任务如何在kubernetes中运行呢？答案是Jobs，Jobs是kubernetes中实现一次性计划任务的Pod控制器—JobController，通过控制Pod来执行任务，其特点为：
我们在进行软件开发时经常需要进行性能测试、压力测试和负载测试。其中有一类测试场景叫做混合并发测试，需要模拟多个接口下不同数量的用户使用场景，检查同时处理多个并发任务的能力，本文将展示如何使用开源的RunnerGo还原混合并发场景。
🐾 大家好，猫头虎博主来了！今天我们要探讨一个关于Go语言极其重要的话题：“并发不是并行”。很多人知道Go是为并发而设计，但通常会将并发与并行混为一谈。本文将深入分析这两个概念的区别，并探讨Go如何利用这些概念来优化程序设计。如果你对“Go并发编程”或“并发与并行的区别”感兴趣，这篇文章定能满足你的好奇心。让我们一起探索Go的并发世界吧！
很多同学都在使用 RocketMQ 时，经常会遇到消息堆积的问题。这篇文章，我们聊聊消息堆积的概念，以及如何应对消息堆积。
在上一篇moco系列文章：mock介绍及moco框架搭建使用，主要介绍mock应用场景、优劣势以及moco框架的搭建使用。
消费者在消费的过程中，消费的速度跟不上服务端的发送速度，未处理的消息会越来越多，消息出现堆积进而会造成消息消费延迟。
GPFS 的概念 GPFS 的全称为：General Parallel File System，即通用并行文件系统。IBM GPFS 是一个可自由扩展的高性能并行文件系统，它主要有以下三个特点： 基于高可用的集群架构，可灵活扩展 支持并行的共享磁盘访问方式，提供单一命名空间 针对并行 I/O 负载优化，提供极高的 I/O 处理能力 本文主要立足于 GPFS 配置的变更与性能的测试，因此 GPFS 的安装，在本文不做赘述。 GPFS 的配置变更 动态增加一个 NSD client 我们以一个 6 节点的 GP
3.添加配置元件-CSV 数据文件设置，将测试数据存在csv文件中，配置路径和需要读取的参数
在高并发下,为了解决带宽问题,全站必须做前后分离操作,所有前端资源都可进行cdn代理,进行缓存静态资源,分散服务器带宽压力.
JMeter 是一个功能强大的性能测试工具，可以模拟许多用户同时访问应用程序的情况。在使用 JMeter 进行性能测试时，设置并发是非常重要的。本文将介绍如何在 JMeter 中设置并发和查看报告。
上一篇说明了场景管理如何使用，在ci此进行一些补充，场景管理中的场景在其他模块只是被引用的关系，如果在场景管理中对场景进行变更，则其他模块中的该场景是不变的。场景中的用例集，只会在自动化测试中使用，而场景本身是在性能测试中使用，在自动化测试中，场景本身是不会被使用的。
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 我们在前面的文章中介绍了《当Impala碰到由Hive生成的timestamp数据》，当Hive生成的parquet文件带有timestamp字段时，使用Impala查询时会出现时区与OS本地时区不一致的问题，因为Impala默认使用的是UTC时区。通过在Impala Daemo
并发测试主要测试场景：签到、每天领积分等，测试是否并发发送请求服务器可多次响应。
终于下定决心写这系列的文章了，这系列的文章将从零开始，一步步了解并发下，锁的产生，类别，以及锁的实现
一、Serverless Framework 支持 - debug 命令打印部署日志正式发布 发布时间： 2020-07-28 产品介绍： 用户在进行部署和移除 Serverless 应用时，提供日志记录的能力，如果部署失败，用户可以根据部署日志查询失败的具体原因，并针对性的进行修改。 产品功能： 用户运行 sls deploy 或者 sls remove 命令时，增加 --debug 参数，即可输出每个步骤详细的部署日志。 支持单组件的部署记录输出，也支持在应用的根目录下，对整个应用的部署流程进行日志输
2.添加csv data set config，filename为本地用户名存储记事本文件，file_encoding为utf-8（与记事本的编码格式一致），variable names为变量名（多个变量可以用标点符号隔开），demiliter为分隔符，可以输入逗号等符号。
在 Web 应用程序中，文件下载和查看是非常常见的功能。在 ThinkPHP 框架中，我们可以很方便地实现这些功能，本文将介绍如何在 ThinkPHP 中实现文件下载和查看功能。
本文将跟大家聊聊InnoDB的锁。本文比较长，包括一条SQL是如何加锁的，一些加锁规则、如何分析和解决死锁问题等内容，建议耐心读完，肯定对大家有帮助的。
性能压测场景 1、本次需要对查询接口进行100、200、500并发逐渐递增方式进行性能压测 2、在压测过程中，100、200并发响应时间、吞吐量、报错率为0，满足性能需求 3、当并发用户为500时，报错率达到22%，此时经过监控服务器，发现服务器cpu、内存、硬盘、网络、应用服务gc情况未出现异常，满足指标 4、经过排查，本次应用服务使用的是Dubbo服务，通过修改jmeter断言，返回响应结果提示threadpool is exhausted ,detail msg:Thread poo
在实际测试过程中，需要对某些业务进行并发测试，模拟绝对并发时系统的处理是否有异常。比如支付场景，如果有一些秒杀或者其他优惠活动时，很可能有多用户并发的场景发生，下面就针对支付的并发场景，使用Jmeter进行测试。
随着应用数据的增多和表量的增加，为了增加统计信息收集的效率，Oracle推出了并行和并发收集统计信息的方法。
随着互联网的发展，高并发高可用、快速响应成为软件的必须，而JVM与这些有着密切关联。之前JVM系列好多都是一些由于STW影响到快速响应问题，忽然网站慢一下（抖动下）等问题，下面谈谈最近通过JVM排查到的高并发高可用问题。（在高可用高并发下面问题原因可能会很多，比如cpu异常高、磁盘IO高、SWAP空间等，有可能很多问题都是综合性的问题）
其他关键设置项：并发用户数、pacing、log（一般设置为关闭）、ThinkTime（一般设置为关闭）、Multithreading（分process和thread方式，一般选择thread，部分脚本不支持thread时选择process）。
MySQL 事务具有四个特性：原子性、一致性、隔离性、持久性，这四个特性简称 ACID 特性
有童鞋在后台留言： 沈老师，MyISAM只支持表锁，但网上文章却说，在并发插入量比较大的时候，比较适合使用MyISAM，这矛盾吗？ 这个问题，涉及MySQL表锁的一些细节，借着这个问题，系统性说下表锁的“所以然”。 画外音：网上不少文章只说结论，不说为什么，容易让人蒙圈。 MySQL表锁知识系统性梳理。 哪些存储引擎使用表锁？ MySQL，除InnoDB支持行锁外，MySQL的其他存储引擎均只使用表锁，例如：MyISAM, MEMORY, MERGE等。 表锁有什么好处？ （1）表锁占用内存少很多，行锁的数
在Debug Sample中可以查看测试产生数据的值。通过菜单“Add->Sample->Debug Sample”添加。如图19所示。
某客户反馈自己在并发上传或下载对象时会出现503的错误，降低并发数时就不会出现这类问题。
概述 一个产品的编码完成，并不能代表产品能够给用户体验，其中还必须包含测试、压测分析等，而往往我们的产品上线前却忽略掉压测分析。既然压测分析很重要那么我们应该如何进行呢？ 本文章主要通过实践经验来学习了解压测过程，并且提出一些在PHP端可以进行优化的功能点，从而帮助后续开发过程中应用最优方式去编码。 工具 有道是磨刀不误砍柴工，要有好的工具才能做事更有效率，要学会工具的应用才能更进一步的优化系统项目。 关于PHP的工具性能检测工具的话，可以应用xhprof工具或者CI的原生时间打印工具。Xhprof工具的
当我需要进行性能优化时，说明我们服务器无法满足日益增长的业务。性能优化是一个比较大的课题，需要从以下几个方面进行探讨
发表于 2012 年 4 月 22 日 使用siege做并发测试的时候我们希望能看到测试结果反馈的折线图，那样可以清晰明了的得到数据反馈。 siege是一个linux下的并发测试工具，具体的安装方式以及介绍去这里查看吧，http://www.douban.com/group/topic/3703962/ ，同时我们可以在本网址下看到siege的测试结果的数据表明什么信息。 如果我们希望做了压力测试来比较两个服务器的并发请求能力，那么我们可以如下方式： 1、写测试脚本，这里我只用我本人的代码介绍
对于使用第三方云平台存储的用户，对象存储 COS 支持以下两种迁移方式，帮助用户将第三方云平台的存储数据快速迁移至对象存储 COS。
Nginx 是一个很强大的高性能 Web 和反向代理服务，它具有很多非常优越的特性，在连接高并发的情况下，Nginx 是 Apache 服务不错的替代品。其特点是占有内存少，并发能力强，事实上 nginx 的并发能力在同类型的网页服务器中表现较好，因此国内知名大厂例如：淘宝，京东，百度，新浪，网易，腾讯等等都在使用 Nginx 网站。
Java后端开发面试7大核心总结，为你保驾护航金九银十！
获取数据库连接的时间居然超过了30秒，正常情况下一个请求的处理时间是200ms，所以觉得特别奇怪。 按说即使数据库连接数小于请求并发数，因为数据库连接是共享的，请求也可以很快地获取到数据库连接并完成请求。但是实际却超过了30秒。
顾翔老师开发的bugreport2script开源了，希望大家多提建议。文件在https://github.com/xianggu625/bug2testscript，
数据库事务的ACID及隔离级别 Mysql中的存储引擎 在mysql5.5后MySQL5.5以后默认使用InnoDB存储引擎，除InnoDB和BDB提供事务安全表，其它存储引擎都是非事务安全表。 Mysql中的部分存储引擎特性 本次主要介绍数据库事务的ACID及隔离级别 一．事务（Transaction） （1）ACID 事务是一组SQL语句组成的逻辑处理单元，事物具有以下4个属性，通常称为事物的ACID属性 原子性（Atomicity）：事务是一个原子操作单元，其对数据的修改，要么一次全都执行成功，要么全
高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。
在jmeter的测试计划中添加线程组，设置线程属性，2秒之内启动2000个线程，其对应的相对并发为1000（线程数/启动时间）
通俗理解就是用户某一步或几步操作的集合。一般，事务的定义都需要跟业务相关，比如用户一次登录过程，使用淘宝时的支付过程等，需要理解事务不等于请求。
jmeter是apache公司基于java开发的一款开源压力测试工具，体积小，功能全，使用方便，是一个比较轻量级的测试工具，使用起来非常简单。因为jmeter是java开发的，所以运行的时候必须先要安装jdk才可以。jmeter是免安装的，拿到安装包之后直接解压就可以使用，同时它在linux/windows/macos上都可以使用。 jmeter可以做接口测试和压力测试。其中接口测试的简单操作包括做http脚本（发get/post请求、加cookie、加header、加权限认证、上传文件）、做webservice脚本、参数化、断言、关联（正则表达式提取器和处理json-json path extractor）和jmeter操作数据库等等。
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面的文章中，我们介绍了《由Impala-3316导致的并发查询缓慢问题》，如果Parquet表是由Hive/Spark产生的，包含TIMESTAMP字段类型，并且Impala高级配置包含 --convert_legacy_hive_parquet_utc_timestamps
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