关键指标 应用性能指标 响应时间（Response Time）： 指从客户端发送一个请求开始计时，到客户端接收到从服务器端返回的响应结果结束所经历的所有时间。响应时间组成：请求发送时间、网络传输时间和服务器处理时间三部分组成。响应时间越短越好，目前接受的时间是2/5/8秒。 吞吐量（Throughp
一、为什么要进行分布式性能测试 当进行高并发性能测试的时候，受限于Jmeter工具本身和电脑硬件的原因，无法满足我们对大并发性能测试的要求。基于这种场景下，我们就需要采用分布式的方式来实现我们高并发的性能测试要求。 二、分布式性能测试原理 要进行分布式性能测试，我们首先要先一台机器作为主控机（Con
文章目录 准备机器部署(所有机器均执行)创建挂载磁盘路径挂载磁盘路径到文件系统创建minio目录下载minio安装包创建启动脚本创建启动服务 启动测试（所有机器执行）重新加载服务的配置文件启动minio服务查看minio状态关闭minio服务访问地址创建测试bucket上传测试 准备机器 我本地使用
https://zhuanlan.zhihu.com/p/625060354 前言 本篇文章主要记录项目中遇到的 xxl-job 的实战，希望能通过这篇文章告诉读者们什么是 xxl-job 以及怎么使用 xxl-job 并分享一个实战案例。 那么下面先说明什么是 xxl-job 以及为什么要使用它。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/131592261 Flink支持完全分布式模式，这时它由一个master节点和多个worker节点构成。在本节，我们将搭建一个如下的三个节点的Flink集群。 一、Flink集群安装、配置和运行 Flink完全分布式集群搭建步骤如下： 1、
研究Rocksdb已经有七个月的时间了，这期间阅读了它的大部分代码，对底层存储引擎进行了适配，同时也做了大量的测试。在正式研究之前由于对其在本地存储引擎这个江湖地位的膜拜，把它想象的很完美，深入摸索之后才发现现实很骨感，光鲜背后都有不为人知的辛酸苦辣。同时这也给幻想追求完美技术的我打了一针清醒剂，任
https://www.cnblogs.com/kingbase/p/16969149.html Kingbase 服务器运行参数分类 说明： KingbaseES 数据库中，服务器运行参数分为多种类型，有些是系统初始化时设置，有些可以在系统运行时设置，有些可以在运行session中进行直接设置。下
https://www.cnblogs.com/caodan01/p/14745562.html 一、动静分离 动静分离，通过中间件将动静请求和静态请求进行分离； 通过中间件将动态请求和静态请求分离，可以减少不必要的请求消耗，同时能减少请求的延时。 通过中间件将动态请求和静态请求分离，逻辑图如下:
目前在做性能分析的事情，之前没怎么接触perf，找了几篇文章梳理了一下，按照问题的形式记录在这里。 方便自己查看。 什么是perf? linux性能调优工具，32内核以上自带的工具，软件性能分析。在2.6.31及后续版本的Linux内核里，安装perf非常的容易。 几乎能够处理所有与性能相关的事件。
比如我有一个变量 “123 456 789”，要求以空格为分隔符把这个变量分隔，并把分隔后的字段分别赋值给变量，即a=123；b=456；c=789 共有3中方法： 法一：先定义一个数组，然后把分隔出来的字段赋值给数组中的每一个元素 法二：通过eval+赋值的方式 法三：通过多次awk把每个字段赋值
https://www.jianshu.com/p/6f9e6743a1dc 需求：有一个目录存放了数十万个文件，现在需要将这个目录上传，如果整个目录上传，中间因为某些故障断开连接了，可能又要从头开始 这时就需要将目录切割成多个小目录，分批次上传，一个简单的 shell 脚本即可实现 思路很简单：遍
https://www.modb.pro/db/44701 1. 内容介绍 Oracle数据库create table时使用INITRANS参数设置数据块ITL事务槽的数量，确保该数据块上 并发事务数量。参数内容总结如下， 1. Oracle 8K blocksize 数据块初始 2个itl,8K
RMAN备份分为全备和增量备份两部分 增量备份:分为0 1 2级 ORACLE官方解释： A level 1 incremental backup can be either of the following types: Adifferential backup, which backs up a
简介 之前笔者有连续 2 篇文章： Prometheus 性能调优 - 什么是高基数问题以及如何解决？ 如何精简 Prometheus 的指标和存储占用 陆续介绍了一些 Prometheus 的性能调优技巧，包括高基数问题的解决以及精简 Prometheus 的指标和存储占用。 今天再介绍一个新的调
起因 有同事分享webpack的代码分割，其中提到了SplitChunksPlugin，对于文档上的描述大家有着不一样的理解，所以打算探究一下。 Q：什么是 SplitChunksPlugin？SplitChunksPlugin 是用来干嘛的？ A: 最初，chunks（以及内部导入的模块）是通过内
> 作者｜Sumeet Ninawe > 翻译｜Seal软件 > 链接｜https://spacelift.io/blog/terraform-environments 通常我们使用 Terraform 将我们的基础设施定义为代码，然后用 Terraform CLI 在我们选择的云平台中创建制定的基
有一个IList()对象列表， 示例数据为[{id:'1',fieldName:'field1',value:'1'},{id:'1',fieldName:'field2',value:'2'},{id:'2',fieldName:'field1',value:'1'},{id:'2',f
一、问题 在处理接口返回的数据，赋值给store中的数组时，报类型错误 data:{ cateList: [] } const getCateList = async () => { const res = await fetchCateList() as any if (res.code == 2
上次我们分享了利用powerquery来合并文件进行数据分析，但是Pq有一部分局限性，在现实工作中，我们往往需要合并多个文件去处理数据， 如果面对20个甚至更多的文件，pq中的每一步的步骤都会去读取每个文件，运行速度会十分慢，那么有没有简单的解决方法吗？ 答案是：可以考虑合并成一个文件后来处理。 我
