mysqlslap 是 mysql 自带的压测工具，可以模拟多个客户端同时向服务器发起请求。
大家好，我是蓝胖子，书接上文，我在prometheus描点原理那一篇文章里，留了一个思考题:
本镜像主要针对机器人程序设计本科课程，供学生课程学习与实践操作使用，基于ROS爱好者和学生使用的反馈意见对之前发布的版本进行修正和补充，在此致谢。更新日期为：2017.03.17，ROS学习推荐网址如下：
starting tests non_threaded (1 iters) 0.000001 seconds threaded (1 threads) 0.000139 seconds Iterations complete non_threaded (2 iters) 0.000001 seconds threaded (2 threads) 0.000289 seconds Iterations complete non_threaded (4 iters) 0.000002 seconds threaded (4 threads) 0.000577 seconds Iterations complete non_threaded (8 iters) 0.000003 seconds threaded (8 threads) 0.001275 seconds Iterations complete ##################### from threading import Thread
在Python中，装饰器一般用来修饰函数，实现公共功能，达到代码复用的目的。在函数定义前加上@xxxx，然后函数就注入了某些行为，很神奇！然而，这只是语法糖而已。
本教程总共5篇,每日更新一篇,请关注我们!你可以进入历史消息查看以往文章,也敬请期待我们的新文章! 1.React 技巧1(状态组件与无状态组件的使用) ----2018.01.04 2.React 技巧2(避免无意义的父节点)----2018.01.05 3.React 技巧3(如何优雅的渲染一个List)----2018.01.06 4.React 技巧4(如何处理List里面的Item)----2018.01.07 5.React 技巧5(TodoList实现)----2018.01.08 开发环境
引入 如果你学过Java的UML设计模式，那么你一定对Decorator Pattern和你熟悉，Decorator Pattern即装饰器模式(也译修饰器模式)，是著名的四人帮(Erich Gamma, Richard Helm, Ralph Johnson, John Vlissides. 设计模式：可复用面向对象软件的基础. 北京: 机械工业出版社)书中介绍的23种设计模式之一。 In object-oriented programming, the decorator pattern is a d
下面我们看看HBase Shell的一些基本操作命令，我列出了几个常用的HBase Shell命令，如下： 名称 命令表达式 创建表 create '表名称', '列名称1','列名称2','列名称N' 添加记录 put '表名称', '行名称', '列名称:', '值' 查看记录 get '表名称', '行名称' 查看表中的记录总数 count '表名称' 删除记录 delete '表名' ,'行
前文使用Docker搭建Jenkins+Docker持续集成环境我们已经搭建了基于docker+jenkins的持续集成环境，并构建了基于maven的项目。这一节，我们继续扩展功能，增加对Nodejs的支持,实现nodejs项目构建、并打包成docker镜像和自动部署。 1. 配置Nodejs环境 1.1 安装nodejs插件 打开系统管理——管理插件——可选插件，搜索NodeJS，选择NodeJS Plugin安装 1.2 配置nodejs 版本 系统管理 —— 全局工具配置 —— NodeJS，选择安装
TestScheduler 是专门用于测试的调度器，跟其他调度器的区别是TestScheduler只有被调用了时间才会继续。TestScheduler是一种特殊的、非线程安全的调度器，用于测试一些不引入真实并发性、允许手动推进虚拟时间的调度器。
6. 使用刚刚查到的初始随机密码登陆mysql并修改密码（不修改无法操作）。修改的密码有严格要求，必须8位以上，并且至少包含字母、数字、特殊符号三种类型。
MySQL 作为最流行的开源数据库，在各个领域都有相当广泛的应用，作为一个 MySQL DBA，经常会对数据库进行一些性能测试来主动（或者是被动的）对业务压力做一个评估，来判断数据库当前的负载以及最高的性能容量。
来到多线程的第十二篇，前十一篇请点文末底部的上、下一篇标签，这篇说说什么是公平锁 & 非公平锁？开篇之前，先聊聊它们的定义以及优缺点。
Play-Utils 是一个专门为 Play Framework 开发的实用工具包模块，目前已实现如下功能：
asyncio 是python3.4 引入的一个新的并发模块，主要通过使用coroutines 和 futures 来让我们更容易的去实现异步的功能，并且几乎和写同步代码一样的写代码，还没有烦人的回调。
了解mysql数据库压测 本测试在4c8g的虚拟机实例中的MYSQL容器中测试 测试mysql启动方式 docker run -d --name mysql --restart=always -e MYSQL_ROOT_PASSOWRD=admin123 -p 3306:3306 -v /data/mysql_data:/var/lib/mysql mysql:5.6 单节点的数据库压力测试 单条数据库查询语句测试 root@80cdcfd8e850:/# mysqlslap -uroot -p --aut
在游戏中我们有时候会拿到玩家本次游玩某个关卡的游戏时间，拿到的时间一般是float\int。
lunimous 可以开启 dashborad rgw 通过 prometheus-nginxlog-exporter 可以解析 Nginx 日志，还有一些正则可以去处理，然后通过 relabel 的配置，让其在指标数据上打上标签。
你会发现不work，需要在metrics-server的deployment中args部分添加一行- --kubelet-insecure-tls，让kubelet忽略tls证书验证，这样才能正常工作。
status 查看系统状态 hbase(main):010:0> status 1 active master, 0 backup masters, 4 servers, 0 dead, 6.5000 average load version 查看版本号 hbase(main):011:0> version 1.2.0-cdh5.7.2, rUnknown, Fri Jul 22 12:20:40 PDT 2016 table_help 查看提示信息 hbase(main):012:0> table_hel
这里我们设置了超时时间为 5 秒。然后启动一个定时器，等到 5 秒时候到了，就会执行回调方法。
Python内置类型性能分析 timeit模块 timeit模块可以⽤来测试⼀⼩段Python代码的执⾏速度。 class timeit.Timer(stmt='pass', setup='pass', timer=<timer function>) Timer是测量⼩段代码执⾏速度的类。 stmt参数是要测试的代码语句（statment）； setup参数是运⾏代码时需要的设置； timer参数是⼀个定时器函数，与平台有关。 timeit.Timer.timeit(number=1000000) Timer类中测试语句执⾏速度的对象⽅法。number参数是测试代码时的测试 次数，默认为1000000次。⽅法返回执⾏代码的平均耗时，⼀个float类型的 秒数。 list的操作测试
Polars是一个高性能的数据处理库，它旨在提供快速的数据处理能力，特别是在处理大型数据集时。Polars是由Rust语言编写的，这使得它在性能和内存安全性方面具有显著优势。
测试命令： .\redis-benchmark.exe -n 100 测试结果： ====== PING_INLINE ====== 100 requests completed in 0.00 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 1 64.00% <= 1 milliseconds 100.00% <= 1 milliseconds 50000.00 requests per second ====== P
在日常工作中，经常会需要对一些方法的执行耗时进行统计，以方便优化性能；在一些自动化测试时需要判断被测对象的执行耗时是否超时。要实现这些功能的，并且可复用的话，装饰器是一个不错的选择。
HTML+JS实现时钟 效果： 知识点： Canvas 对象及其属性。 setTimeout() 方法，用于在指定的毫秒数后调用函数或计算表达式。 Date()对象 时分秒对应弧度制的计算：
在服务端的测试中，除了考虑服务端的业务功能和API的各个兼容性外，还需要考虑的就是服务端的稳定性以及高并发请求下服务端的承载能力。关于并发多少的数量以及具体的响应时间要求，其实每个产品的形态都是不一样的，很难使用标准的说法来进行统一。这具体看被测试的组件它所面对的业务形态，如果业务形态是是很少使用的产品，其实对性能也就没什么要求了。所以关于这点还是得根据被测组件的架构设计，承载的量以及业务目标。本文章主要分享使用Python语言编写一个简单的并发请求的测试代码。
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节选自《Netkiller Testing 手札》网络测试章节 第 14 章 网络测试 目录 14.1. iperf3 - perform network throughput tests 14.1.1. Server 14.1.2. Client 14.2. Clumsy 差网络环境模拟工具 14.1. iperf3 - perform network throughput tests Measurement tool for TCP/UDP bandwidth performance Iperf
选择vire-benchmark而不是redis-benckmark，是因为vire-benchmark支持多并发压测。
在ubuntu下使用chronyc进行时钟的同步操作，下面是执行chrony tracking返回结果：
本文主要阐述如何配置GitLabRunner和GitLabCI/CD流水线的数据采集与监控。
我想比较一下 C++ 和 Python 的标准输入，但实验的结果让人大吃一惊，C++ 慢了许多。下面是我的实验代码：
该文是关于Hive表类型和存储格式的介绍。主要说明了Hive表类型包括内表、外表、分区表、索引表、Text表、SequenceFile表、ORC表、Parquet表等，以及不同表类型之间的区别。同时，还介绍了Hive的存储格式，包括Text格式、SequenceFile格式、ORC格式、Avro格式、JSON格式、MessagePack格式、Thrift格式和ProtoBuf格式等。此外，还提供了相关命令和示例，以帮助用户更好地理解和掌握Hive表类型和存储格式。
Node Exporter 是用于暴露 *NIX 主机指标的 Exporter，比如采集 CPU、内存、磁盘等信息。采用 Go 编写，不存在任何第三方依赖，所以只需要下载解压即可运行。
向大家推荐一个将碎片化时间利用到极致的github项目《30-seconds-of-python》
作者：David LoriteSolanas 译者：littlefish 原文链接：https://sysdig.com/blog/monitor-etcd/?utm_sq=ghrnv67yh1
最近想着测试一下HBase存储上的时间老化问题。 Hbase本身还是提供这种功能的，总体上还是非常不错的。 首先建立一个测试表。create 'ttt','f' hbase(main):015:0> disable 'ttt' 0 row(s) in 4.5000 seconds 然后修改老化时间为30秒。 hbase(main):016:0> alter 'ttt',{NAME=>'f',TTL=>'30'} Updating all regions with the new schema...
•PrometheusMissingRuleEvaluations•PrometheusRuleFailures
指定主机，端口，请求数，并发数测试 [root@h102 src]# ./redis-benchmark -h localhost -p 6379 -n 100000 -c 20 ====== PING_INLINE ====== 100000 requests completed in 1.61 seconds 20 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 1 99.86% <= 1 milliseconds 100.00% <= 2 m
Prometheus 作为云原生和容器平台监控的事实标准，本期我们来看一下如何通过 Prometheus 配置 SLO 监控和告警.
上一篇文章中已经给大家整体的介绍了开源监控系统Prometheus，其中Exporter作为整个系统的Agent端，通过HTTP接口暴露需要监控的数据。那么如何将用户指标通过Exporter的形式暴露出来呢？比如说在线，请求失败数，异常请求等指标可以通过Exporter的形式暴露出来，从而基于这些指标做告警监控。
Date对象 基本方法 创建Date对象：new Date() 返回年份：getFullYear() 返回月份 (0 ~ 11)：getMonth() 返回一个月中的某一天 (1 ~ 31)：getDate() 返回 Date 对象的小时 (0 ~ 23)：getHours() 返回 Date 对象的分钟 (0 ~ 59 )：getMinutes() 返回 Date 对象的秒钟 (0 ~ 59)：getSeconds() 返回 Date 对象的毫秒 (0 ~ 999)：getMillisec
Prometheus 通过指标名称（metrics name）以及对应的一组标签（label）唯一定义一条时间序列。指标名称反映了监控样本的基本标识，而 label 则在这个基本特征上为采集到的数据提供了多种特征维度。用户可以基于这些特征维度过滤、聚合、统计从而产生新的计算后的一条时间序列。
第10章 HBase：Hadoop数据库 10.5 HBase Shell 10.5.1 官方快速入门教程 http://hbase.apache.org/book.html#quickstart P
本文将介绍常见的线程池的使用方法，介绍线程池的参数、拒绝策略、返回参数获取以及定时调度。
在之前的文章里我们讲过，libevent最后处理都是在event_base_loop调用了相应的dispatch函数，定时器也是在dispatch函数中处理的。
MySQL中的字符串处理函数非常多，以至于我在整理的这部分内容的时候也眼前一亮，有一种进了大观园的感觉，哦，原来有这个函数，哦，竟然可以这样实现，以前怎么没想到，等等。 比如字符串查找函数，instr,locate,position三个函数的功能都是很相似的。如果要实现一个功能，从字符串foobarbar里面找到bar这个字符串的起始位置，使用Instr,locate,position都可以实现。 SELECT INSTR('foobarbar', 'bar'); SELECT LOCATE('ba
springboot2在spring-boot-actuator中引入了micrometer，对1.x的metrics进行了重构，另外支持对接的监控系统也更加丰富(Atlas、Datadog、Ganglia、Graphite、Influx、JMX、NewRelic、Prometheus、SignalFx、StatsD、Wavefront)。1.x的metrics都有点对齐dropwizard-metrics的味道，而micrometer除了一些基本metrics与dropwizard-metrics相类似外，重点支持了tag。这是一个很重要的信号，标志着老一代的statsd、graphite逐步让步于支持tag的influx以及prometheus。
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