Phoronix 网站发布了关于 Windows、WSL 和 Linux 的性能基准测试结果。测试的内容包括网络性能、I/O 性能、编程语言运行性能和图形处理性能等。
gnuplot > plot "qps-per-5-seconds" using 5 w lines title "qps"
在最近一次团队远足中，工程团队讨论了一个主题，即提高Filebeat的性能。我们的想法是生成和审查pprof性能分析文件，识别代码库中的改进区域。特别是，我们研究了在特定日志使用场景下的内存性能分析文件。
https://blog.csdn.net/arpospf/article/details/98795806
Jieming Zhu① , Shilin He② , Jinyang Liu③ , Pinjia He④ , Qi Xie⑤ , Zibin Zheng⑥ , Michael R. Lyu⑦
Siege是一种可配置的基准测试和测试工具，适用于通过发出网页请求来测试Web服务器的网站。Siege请求的每秒页数可以设置为从每秒几页到网站可以处理的最大数量。
对于任何依赖快速、准确搜索数据的组织来说，强大、快速且高效的搜索引擎是至关重要的元素。对于开发人员和架构师来说，选择正确的搜索平台可以极大地影响您的组织提供快速且相关结果的能力。在我们全面的性能测试中，Elasticsearch® 成为明智的选择。Elasticsearch 比 OpenSearch 快 40%--140%，同时使用更少的计算资源。
近年来，社区充斥着关于 Android 性能优化的各种误区，本文本着误区终结者的精神，使用具体的性能检测工具，结合真实案例仔细分析这些情况，并对比它们的测试结果，也会聚焦 Android 开发者平时在编码过程的实际场景，用实际数据告诉你在实际编码之前请，一定要进行必要的性能检测。
ClickHouse是用于分析的OLAP数据库，因此典型的使用场景是处理相对较少的请求 — 从每小时几个到每秒几十甚至几百个不等 — 但会影响到大量数据（几GB/数百万行）。
许多现代分布式应用程序都建立在分布式一致键值存储之上。Hadoop生态系统中的应用程序和“Netflix栈”的许多部分都使用Zookeeper。Consul公开了服务发现和运行状况检查API，并支持Nomad等集群工具。Kubernetes容器编排系统，MySQL的Vitess水平扩展，Google Key Transparency项目以及许多其他系统都是基于etcd构建的。有了这么多关键任务集群，服务发现和基于这些一致键值存储的数据库应用程序，测量可靠性和性能是至关重要的。
https://www.percona.com/blog/how-binary-logs-and-filesystems-affect-mysql-performance/
我们在 I/O 2019 发布了 Benchmark 库的第一个 alpha 版。之后为了能帮助您在优化代码时可以准确地评估性能，我们就一直在改进 Benchmark 库。Jetpack Benchmark 是一个运行在 Android 设备上的标准 JUnit 插桩测试 (instrumentation tests)，它使用 Benchmark 库提供的一套规则进行测量和报告:
背 景 服务器配置：960G sandisk单盘SSD，32 core，128G内存； 数据库关键参数：innodb_buffer_pool_size=72G，双一，innodb_log_file_size=4G，innodb_log_buffer_size=128M，innodb_buffer_pool_instances=32； 1、HammerDB安装与配置 1.1. 什么是hammerdb HammerDB是针对Oracle，Microsoft SQL Server，IBM DB2，TimesTen
您诸位好啊，我是无尘，今天我们进入到Go语言单元测试阶段，讲讲Go如何进行单元测试。
原文：https://www.elastic.co/blog/elasticsearch-opensearch-performance-gap
当Google发布其流行的Android操作系统的新版本时，我们希望看到典型的跨代特性和安全性增强功能，从而使体验更加强大和强大。另外，如果幸运的话，我们甚至可以期望会不时看到一些性能提升，因为Google的移动操作系统已经过优化，可以充分利用功能越来越强大的移动平台。
在这种测试中，将使测试对象承担不同的工作量，以评测和评估测试对象在不同工作量条件下的性能行为，以及持续正常运行的能力。负载测试的目标是确定并确保系统在超出最大预期工作量的情况下仍能正常运行。此外，负载测试还要评估性能特征，例如，响应时间、事务处理速率和其他与时间相关的方面。
检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）为组织提供了一个机会，可以通过应用生成式AI（Generative AI, GenAI）功能来利用大型语言模型（LLMs）处理自己的专有数据。使用RAG可以减少风险，因为我们依赖于受控数据集作为模型回答的基础，而不是依赖可能不可靠、不相关或错误的训练数据。然而，您必须持续管理RAG流水线，以确保答案是基于事实和准确的。本文将探讨在生产环境中部署RAG功能时需要注意的关键点，并演示Elastic Search AI平台如何提供所需的见解，让您安心运行RAG流水线。
各位好，我叫王捷豪，在测试行业已经有7年，曾从事过酒店、空气质量、电网领域，目前是国内某互联网医疗公司研发中心基础平台部一名测试开发工程师，多年的测试工作对测试知识有一些小认识，希望通过该篇文章与各位分享关于如何开展不同测试类型的性能测试，以及性能测试环节中遇到的一些问题与解决方案。本次性能测试是针对集成服务开展的一系列性能测试，其中性能测试范围包括基准测试、配置&定容定量测试。
如果对 Innodb 数据表有大量的写入操作，那么选择合适的 innodb_log_file_size 值对提升MySQL性能很重要。然而设置太大了，就会增加恢复的时间，因此在MySQL崩溃或者突然断电等情况会令MySQL服务器花很长时间来恢复。
执行 go test 命令，它会在 *_test.go 中寻找 test 测试、benchmark 基准 和 examples 示例 函数。测试函数必须以 TestXXX 的函数名出现（XXX 为以非小写字母开头），基准函数必须以 BenchmarkXXX 的函数名出现，示例函数必须以 ExampleXXX 的形式。三种函数类似下面的签名形式：
性能基准测试，通常被称为 Performance Benchmark Test，是每次对外发布产品版本前必须要完成的测试类型。
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Fayson介绍了《如何编译及使用hive-testbench生成Hive基准测试数据》，在生成的Hive基准测试数据的基础上，如何进行Impala的TPC-DS基准测试，本篇文章主要介绍如何准备Impala基准测试数据及使用99条SQL对Impala进行基准测试。 内容概
作者 / Amanda Alexander, Product Manager, Android
Bigtable是一个分布式的结构化数据存储系统，它被设计用来处理海量数据：通常是分布在数千台普通服务器上的PB级的数据。Google的很多项目使用Bigtable存储数据，包括Web索引、Google Earth、Google Finance。这些应用对Bigtable提出的要求差异非常大，无论是在数据量上（从URL到网页到卫星图像）还是在响应速度上（从后端的批量处理到实时数据服务）。尽管应用需求差异很大，但是，针对Google的这些产品，Bigtable还是成功的提供了一个灵活的、高性能的解决方案。本论文描述了Bigtable提供的简单的数据模型，利用这个模型，用户可以动态的控制数据的分布和格式；我们还将描述Bigtable的设计和实现。
Github项目地址：https://github.com/williamSYSU/TextGAN-PyTorch
在繁忙的服务器上，二进制日志最终可能成为磁盘空间使用量最大的来源之一。这意味着更高的I/O，更大的备份（您备份了您的二进制日志，是吗？），从节点获取日志时可能会有更多的网络流量，等等。通常，二进制日志压缩效果很好，所以人们一直希望有一个功能可以在MySQL使用二进制日志时对其进行压缩。从MySQL8.0.20开始，现在可以了。我将在这篇博文中看看这个新功能。
一些用户已经注意到Elasticsearch 8.6、8.7 和 8.8 在很多不同类型数据写入时速度都获得了可观的提升，从简单的Keywords到复杂的KNN向量，再到一些负载比较重的写入处理管道都是这样。写入速度涉及到很多方面：运行写入处理管道、反转内存中的数据、刷新段、合并段，所有这些通常都需要花费不可忽略的时间。幸运的是，我们在所有这些领域都进行了改进，这为端到端的写入速度带来了很不错的提升。例如，在我们的基准测试里面，8.8比8.6写入速度提升了13%，这个基准测试模拟了真实的日志写入场景，其中包含了多种数据集、写入处理管道等等。请参见下图，您可以看到在这段时间内，实施了这些优化措施后写入速率从 ~22.5k docs/s 提升到了 ~25.5k docs/s。
1、MySQL 被设计成一个单进程多线程架构的数据库，MySQL 数据库实例在系统上的表现就是一个进程。
MYSQL 的审计其实和他的版本是有关的，这里我们的MYSQL 审计，仅仅是针对Percona 版本的，至于其他的版本的可能你还需要去查一下，当然官版使用percona的审计插件也是可以试试的。
原文地址：https://www.codemag.com/Article/2207031/Writing-High-Performance-Code-Using-SpanT-and-MemoryT-in-C
基准测试 ( benchmark ) 是针对系统设计的一种压力测试，通常的目标是为了掌握系统的行为，但也有其他原因，如重现某个系统状态，或者是做新硬件的可靠性测试。本章将讨论 MySQL 和基于 MySQL 的应用的基准测试的重要性、策略和工具。
PostgreSQL从小白到专家，是从入门逐渐能力提升的一个系列教程，内容包括对PG基础的认知、包括安装使用、包括角色权限、包括维护管理、、等内容，希望对热爱PG、学习PG的同学们有帮助，欢迎持续关注CUUG PG技术大讲堂。
基准测试主要是通过测试CPU和内存的效率问题，来评估被测试代码的性能，进而找到更好的解决方案。
使用JSON越多, 你就越有可能遇到JSON编码或解码瓶颈。Python的内置库也不错, 但是还有多个更快的JSON库可用: 如何选择使用哪一个呢? 事实是，没有一个正确的答案，没有一个最快的JSON
Siege是一款HTTP压力测试和基准测试的实用工具，可用于在压力条件下对Web服务器的性能进行测量。它的评估依据包括传输数据量、服务器的响应时间、事务处理速率、吞吐量、并发性和程序正常返回的时间。Siege提供三种操作模式：回归测试，网络模拟测试和暴力测试。
12月14日消息，AMD于本月初推出了其最强的AI芯片Instinct MI300X，其8-GPU服务器的AI性能比英伟达H100 8-GPU高出了60%。对此，英伟达于近日发布了一组最新的H100与MI300X的性能对比数据，展示了H100如何使用正确的软件提供比MI300X更快的AI性能。
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摘要：二进制日志通常会占用大量的磁盘空间，从MySQL 8.0.20开始，可以对MySQL正在使用的二进制日志进行压缩。这篇文章将探讨这个新功能。
使用MySQL的有Facebook、Github、YouTube、Twitter、PayPal、诺基亚、Spotify、Netflix等。
Go语言中的测试依赖go test命令。编写测试代码和编写普通的Go代码过程是类似的，并不需要学习新的语法、规则或工具。
两年前，Kinvolk(https://kinvolk.io/) 优秀人士对 Linkerd 和 Istio 的性能进行了基准测试(https://kinvolk.io/blog/2019/05/performance-benchmark-analysis-of-istio-and-linkerd)，结果显示，只有 Linkerd 消耗了更多的数据平面 CPU 之外，Linkerd 在其他方面表现都比 Istio 明显更好。最近，我们使用这两个项目的最新版本重复了这些实验。我们的结果显示，「Linkerd 不仅仍然比 Istio 快得多，而且现在消耗的数据平面内存和 CPU 也少了一个数量级」。这些结果甚至在吞吐量水平超过 Kinvolk 评估的3倍情况下仍可保持，你也可以自己进行测试。
参数 描述 备注 INDI 对每个基准进行单独的热身 BULK 在任何基准测试开始之前进行批量预热。 BULK_INDI 在任何基准测试开始之前进行批量预热，然后对每个基准测试进行单独预热
在包目录内，所有以_test.go为后缀名编写的go文件不会参与go build的编译过程.
http://www.infoq.com/cn/articles/mariadb-vs-mysql
在控制台应用程序中，如果通过自己的实现能够向用户展示程序的进程是一件繁琐的事。同时高并发程序的开发也是系统编程语言中很重要的环节，对高并发程序进行debug和基准测试也是难度不低的事。
本文由 Cloudberry Database 社区编译自 MotherDuck 官网博文《PERF IS NOT ENOUGH》，原作者为 Jordan Tigani（ MontherDuck 联合创始人兼 CEO），译文较原文稍有调整。
Maurice Wilkes，第一个存储程序计算机EDSAC的设计者，1949年他在实验室爬楼梯时有一个顿悟。在《计算机先驱回忆录》（Memoirs of a Computer Pioneer）这本书中，他回忆到：“忽然间有一种醍醐灌顶的感觉，我整个后半生的美好时光都将在寻找程序BUG中度过了”。肯定从那之后的大部分正常的码农都会同情Wilkes过分悲观的想法，虽然也许会有人困惑于他对软件开发的难度的粗浅看法。
两年前，Kinvolk(https://kinvolk.io/) 的优秀人士对 Linkerd 和 Istio 的性能进行了基准测试(https://kinvolk.io/blog/2019/05/performance-benchmark-analysis-of-istio-and-linkerd)，结果显示，只有 Linkerd 消耗了更多的数据平面 CPU 之外，Linkerd 在其他方面表现都比 Istio 明显更好。最近，我们使用这两个项目的最新版本重复了这些实验。我们的结果显示，「Linkerd 不仅仍然比 Istio 快得多，而且现在消耗的数据平面内存和 CPU 也少了一个数量级」。这些结果甚至在吞吐量水平超过 Kinvolk 评估的3倍情况下仍可保持，你也可以自己进行测试。
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