很多开发者都认为php已经是“强弩之末”，是时候转go了，但在此之前，我们先好好了解一下这两者的差别到底在哪，如果连区别都不知道？那还谈什么转语言
为什么要构建锁呢？因为构建合适的锁可以在高并发下能够保持数据的一致性，即客户端在执行连贯的命令时上锁的数据不会被别的客户端的更改而发生错误。同时还能够保证命令执行的成功率。
很多人吐槽 Laravel 框架性能不行，在我看来，除了每次新请求应用启动阶段由于 Laravel 框架本身的设计，导致服务容器加载服务确实增加了一些耗时外（不过这是由于 PHP 作为动态语言不能常驻内存，进而导致每次新请求需要重新初始化服务容器导致的，换做是常驻内存的静态语言，这反而可以是优点），我们是可以通过一些常规的手段将 Laravel 应用的性能优化到一个合理的水平的。况且服务容器并不是什么致命的缺点，相反，它所带来的系统扩展性和可维护性完全可以抵消它所产生的负面作用。
web自动化测试作为软件自动化测试领域中绕不过去的一个“香饽饽”，通常都会作为广大测试从业者的首选学习对象，相较于C/S架构的自动化来说，B/S有着其无法忽视的诸多优势，从行业发展趋、研发模式特点、测试工具支持，其整体的完整生态已经远远超过了C/S架构方面的测试价值。
关于这几个内核参数对应的解释可参考资料：2.12. Reduce TCP performance spikes
#背景 一直以来我的业务都是跑在aufs+ext4的存储驱动结构上，看上去没有什么问题，直到业务报告： 在高并发场景下，aufs因为锁争抢的原因，导致cpu高负载。我才不得不考虑更换docker驱动的事情
对于功能测试，判断测试用例是否测试通过，往往是比较容易的，只要不发生错误并且满足用户的需求即可。而对于性能测试该如何来评判性能测试是否通过呢？可以考虑以下三个方面。
原始方案（失败）：在每次下订单前我们判断促销商品的数量够不够，不够不允许下订单，更改库存量时加上一个条件，只更改商品库存大于0的商品的库存，当时我们使用ab进行压力测试，当并发超过500，访问量超过2000时，还是会出现超卖现象。
：场景测试，收集并发测试的数据，显示执行并发过程中的各数据的动态图表（多个用户并发场景）
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
本文实例讲述了PHP+redis实现的限制抢购防止商品超发功能。分享给大家供大家参考，具体如下：
一直想要知道怎么进行并发测试，只知道apache的ab.exe 但是我基本上都在用nginx了 今天搜了下，记录如下
软件性能测试中有一类很重要的测试——负载测试，包括并发测试和容量测试。负载测试的重要工作在于找到系统的性能拐点。
性能测试在质量ISO2510 2006模型中属于效率，根据维基百科定义，[30]软件性能测试作为软件质量保证必不可少的环节，指的是软件系统或构件对于其及时性要求符合程度的指标；它是一种规范，可以用来量化更改业务指标所产生的影响，进而说明部署软件的风险。一般用响应时间|、QTP、吞吐率、每秒点击数等参数指标进行衡量。
距离上一次发布的《制作类似ThinkPHP框架中的PATHINFO模式功能》（文章地址：http://www.cnblogs.com/phpstudy2015-6/p/6242700.html）已经过去好多天了，今晚就将剩下的一些东西扫尾吧。
负载测试：找到系统最大的负载能力（通过给系统不断的施压达到饱和状态不能加压为止）
本文将为您详细介绍GoConvey这款在GitHub上广受欢迎的Go语言测试工具，尤其是它相对于Go标准库的testing库的优势，以及它们在定位上的不同。
postman主要还是http请求模拟工具，专业并发测试还是建议用Apache Bench(AB)(没有图形界面)或者JMeter(有图形界面)
首先，让我们从性能测试的基础知识开始，弄清楚它究竟是什么。性能测试是一种测试方法，主要用于评估系统在特定工作负载下的性能表现。我们可以把性能测试比作给你的应用“体检”，确保它在面对用户激增、大量数据等情况下仍然能够保持高效。
当下性能测试已成为确保软件质量的关键环节。其中，wrk作为一款轻量级、高性能的HTTP基准测试工具，以其简洁的命令行界面和出色的性能著称。wrk通过-c参数能够模拟高并发的网络请求，帮助我们评估服务器在极端负载下的表现。如果你打算做C10K数万并发连接这个量级的测试，wrk是合适的（相比ab/jmeter等工具），然而，如果你想尝试进行数百万级别的高并发测试时，官方wrk就无能为力了。
生产环境压测验证某段链路或组件的新建连接数能力时，往往需要设置很高的并发，但这种操作存在一定风险和问题，若系统设置限流值，高并发场景下容易触发限流导致接口错误率升高，同时也存在将生产环境打挂的风险；本文主要说明如何通过Jmeter脚本避免以上问题
jmeterGUI模式下，性能测试的结果往往误差很大，因为GUI本身就会消耗一部分资源。所以我们常常用命令行去跑性能脚本，得出结果
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
Apache JMeter™ 是 Apache 组织开发的一款开源软件，是典型的纯 Java 开发的应用程序，可以在不同平台比如Windows、Linux或macOS系统上进行软件测试。JMeter主要用于应用程序的功能负载测试以度量软件的性能，也可以用于其他类型的测试比如接口测试，API测试等。
使用缓存已经是开发中老生常谈的一件事了，常用专门处理缓存的工具比如Redis、MemCache等，但是有些时候可能需要一些简单的缓存处理，没必要用上这种专门的缓存工具，那么自己写一个缓存类最合适不过了。
面试官你好，我叫***，从事测试工作有3年。以前工作中做过Web端的测试，以及手机APP的测试。熟悉测试的流程、方法、以及常用工具等。在项目中除了功能测试也涉及到一些接口测试、自动化测试以及性能测试等。
这里介绍JMEter的简单并发测试 下载安装完成后打开bin\jmeter.bat， 必须先安装java环境，
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。
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
jmeter作为接口测试的常用工具之一，在我们的测试中经常会用到，往期的文章中，我们也分享过jmeter的各种功能和用法，基本覆盖了方方面面，可以满足各种接口测试的需求。但实际测试中我们也会发现，jmeter这么强大的一个工具，具备这么多的功能，然而某些情况下反倒会让我们觉得用起来不是那么的顺手，甚至导致测试效率降低和工作量增加。本期文章，小编将着眼于jmeter的一些使用心得，重点分享如何更简单地利用jmeter进行测试以及如何避免一些问题的发生。
答：性能测试八大类包括：性能测试、负载测试、压力测试、配置测试、并发测试、容量测试、可靠性测试、失败测试。
定义：性能测试是通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。加上性能分析调优
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。
测试点1：生效日期能否改为当前时间之前。（假设你买的是车祸险，昨天出了车祸，今天买保险，把时间改成前天或昨天，那不就保险生效了……）
在Go语言的世界里，testing包是进行单元测试和基准测试的核心组件。它不仅简化了测试流程，还通过简洁明了的API鼓励开发者编写高质量的测试代码。本文将深入浅出地介绍testing包的使用方法，探讨常见问题、易错点及其避免策略，并辅以代码示例。
右键WSDL定义 -> Generate TestSuite -> 选择套件风格(Style)，点击OK - > 输入套件名称,确定
性能测试场景设计是指定义和创建用于评估系统性能的模拟场景的过程。这些场景通常包括模拟用户行为、负载模式和使用情况，以便在实际环境下测量系统的性能表现。
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
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，
MeterSphere的定位为一个“一站式的开源持续测试平台”。它主要涵盖测试跟踪、接口测试、性能测试、团队协作等功能，同时兼容JMeter等主流的开源标准，可以有效地助力开发和测试团队充分利用云的弹性，进行高度可扩展的自动化测试。由于自己干性能测试的，所以比较关注性能测试这块的实现。以下是官方描述的架构：
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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今天我来和大家一起对云视睿博的高性能流媒体服务器NTV Media Server G3做一次性能测试。 测试有一个小目标，那就是验证在一台普通的PC机上，NTV Media Server G3的并发能力是否能达到3000并发。
ChatGPT是一种当前被广泛关注的人工智能技术，它具备生成自然语言的能力，能够完成一些简单的文本生成、对话交互等任务。ChatGPT 算法的出现，打破了以前自然语言处理的瓶颈，使得机器具备了更加贴合人类想法的表达能力，也让人类在处理海量自然语言数据面前得到了很大的帮助。
Flask服务本身并不支持并发测试，本身的TPS很低，所以需要利用其他工具来支持并发测试。
目前，随着大型决策支持系统的发展，其支撑数据库的执行效率已经成为制约整个企业信息系统性能和效率提升的瓶颈。[1]尤其在电子商务领域，联机事务分析（OLAP）应用越来越广泛，对性能的要求也越发紧迫。联机事务分析是以多维度的方式分析数据，能弹性地提供积存、下钻和枢纽分析等操作，呈现集成性决策信息的方法。其目前主要处理兆兆（T）字节的数据，满足复杂的查询需求，尤其是对多张表中的千万条记录的数据进行数据分析和信息综合。而目前上述需求在关系数据库中已经不能完全的得到满足。[2]同时，商业应用领域对性能、可靠性和性价比的苛刻要求，催生了数据库集群的广泛应用[3]。数据库集群分为共享集群和非共享集群，而针对决策支持系统的业务处理，非共享集群有其固有的优势。[4]
我们用得最多的基本单元测试框架是junit和testng，下面对这两个工具做个对比。
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