一、jp@gc - Actiive Threads Over Time 不同时间活动用户数量展示 下面是一个阶梯加压测试的图标 二、jp@gc - Transactions per Second ，即TPS：每秒事务数 性能测试中，最重要的2个指标之一。该插件的作用是在测试脚本执行过程中，监控查看服
https://www.cnblogs.com/pachongshangdexuebi/p/11582891.html jmeter中有个元件叫做断言（Assertion），它的作用和loadrunner中的检查点类似； 用于检查测试中得到的响应数据等是否符合预期，用以保证性能测试过程中的数据交互与
# Jmeter学习之七_使用influxdb2.7和grafana10进行Jmeter测试结果展示的方法 ## 摘要 ``` 前几天验证了 线程组内的-监听器 jp@gc 相关的组件 以及验证了 server-agent的方式可以监控机器的性能表现. 但是发现很多结果集是比较杂乱 并且不太好查看的
https://www.cnblogs.com/a00ium/p/10462572.html 今天开发大大说能不能帮忙压一下HTTP2的链接，便去查了一下相关的东西。 HTTP 2.0 的出现，相比于 HTTP 1.x ，大幅度的提升了 web 性能。在与 HTTP/1.1 完全语义兼容的基础上，进
FIO介绍： FIO是测试IOPS的非常好的工具，用来对磁盘进行压力测试和验证。磁盘IO是检查磁盘性能的重要指标，可以按照负载情况分成照顺序读写，随机读写两大类。FIO是一个可以产生很多线程或进程并执行用户指定的特定类型I/O操作的工具，FIO的典型用途是编写和模拟的I/O负载匹配的作业文件。也就是
# Nginx arm编译安装 ## 背景 ``` 计划编译一套产品. 能够比较方便快捷的进行 nginx的交付. 主要思想是源码编译 不仅能够在arm上面运行 也可以在x86上面编译 考虑性能还有一些扩展性. 高效处理. 主要涉及的点有: openssl 最新的1.1.1的的版本 zlib 进行压
# 人大金仓学习之三-表空间与跨磁盘存储和分区表 ## 背景 ``` 最近在用人大金仓的数据库. 前期学习了 kwr和ksh等工具. 今天想验证一下性能相关的情况. 因为机器正好有多个磁盘的分区. 想着能够将所有的硬盘都用上. 提高性能, 感觉总体还不错, 所以想总结一下. 注意这里只考虑 OLTP
https://zhuanlan.zhihu.com/p/437657452 一、发展背景 1993年，Intel公司推出了奔腾处理器，该类型处理器拥有两条执行流水线，和当时的处理器相比，可以同时执行两条指令，实现超标量性能。1996年，P6系列处理器中的奔腾II处理器引入了英特尔MMX技术，这是是
https://xie.infoq.cn/article/7f178e0a1315f758d77c6c2bb 背景 公司的 gitlab 目前都是直接存储在物理盘上，为了确保数据不会丢失，需要重复多次备份到不同的地方，备份的过程中会有多次 IO，影响机器的性能，且随着数据量的增长，备份所需的时间也越
https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/dynamic-config 在线配置变更主要是通过利用 SQL 对包括 TiDB、TiKV 以及 PD 在内的各组件的配置进行在线更新。用户可以通过在线配置变更对各组件进行性能调优而无需重启集群组件。但目前在线修改 T
9.2 TiFlash 架构与原理 相比于行存，TiFlash 根据强 Schema 按列式存储结构化数据，借助 ClickHouse 的向量化计算引擎，带来读取和计算双重性能优势。相较于普通列存，TiFlash 则具有实时更新、分布式自动扩展、SI（Snapshot Isolation）隔离级别读
https://zhuanlan.zhihu.com/p/80495479 作者介绍:韦万，PingCAP 数据库研发工程师，主要领域是数据库的存储引擎研发，以及系统性能优化。 一、为什么我们需要 HTAP 数据库？ 在互联网浪潮出现之前，企业的数据量普遍不大，特别是核心的业务数据，通常一个单机的数
https://www.cnblogs.com/yuxiaole/p/9809294.html 前言：工作中有一张表一年会增长100多万的数据，量虽然不大，可是表字段多，所以一年下来也会达到 1G，而且只增不改，故考虑使用分区表来提高查询性能，提高维护性。 oracle 11g 支持自动分区，不过得
https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/three-nodes-hybrid-deployment#%E5%8F%82%E6%95%B0%E8%B0%83%E6%95%B4 在对性能要求不高且需要控制成本的场景下，将 TiDB、TiKV、PD 混合部署在三台机
针对于优化器在索引存在时依然使⽤全表扫描的情况下，使⽤缓存表和分区表是提升查询性能的有效⼿段。 缓存表 缓存表是将表的内容完全缓存到 TiDB Server 的内存中表的数据量不⼤,⼏乎不更改读取很频繁缓存控制: ALTER TABLE table_name CACHE|NOCACHE; # 使用t
DellEMC 服务器安装ESXi的简单步骤 背景 ESXi的镜像其实分为多种. 官方会发布一个版本的ISO. 然后会不定期进行升级, 解决安全,性能以及功能bug等. 7.0 为例的话 就有ESXi7.0 以及后面的u1和u2以及u3. 一般到了u3 就是到了支持周期的末尾了. u3 后面会有一些
泛型在 C# 中提供了更加灵活、安全和高效的编程方式，它可以提高代码的可重用性、可维护性和可扩展性，同时还能够减少错误并提高性能。这么好的东西必须得多安排安排！
前言 随着 Prometheus 监控的组件、数量、指标越来越多，Prometheus 对计算性能的要求会越来越高，存储占用也会越来越多。 在这种情况下，要优化 Prometheus 性能, 优化存储占用. 第一时间想到的可能是各种 Prometheus 的兼容存储方案, 如 Thanos 或 VM
