1、简单介绍 sysbench是一个开源，模块化的多线程性能测试工具，可以用来进行硬件环境性能测试，也可进行数据库的性能测试。但是由于需要支持DM测试，所以我们一般使用源码进行编译。 2、运行方法 sysbench通过运行lua脚本进行数据库测试。而每次测试都分为prepare、run、cleanu
原创：打码日记（微信公众号ID：codelogs），欢迎分享，转载请保留出处。 简介# 近期，为了给一个核心系统减负，组内决定将一些调用量大的查询接口迁移到另一个系统，由于接口逻辑比较复杂，为了保证接口逻辑一致，我们决定将一周内的请求参数在两个接口重放，并用脚本校验两边接口的响应结果。接口返回数据是
Nginx与Tomcat作为前端服务器的性能比较 摘要 最近总遇到使用tomcat还是使用nginx进行前端文件访问的争论 想着出差周末在酒店, 可以自己进行一下简单的测试. 希望能够对未来的工作进行一些指导. 测试脚本 30KB 文件测试 ab -c 1000 -n 50000 -k http:/
简单来说，make 是编译，make install 是安装。 总结：linux编译安装中configure、make和make install各自的作用 • ./configure是用来检测你的安装平台的目标特征的。比如它会检测你是不是有CC或GCC，并不是需要CC或GCC，它是个shell脚本。
Redis性能问题诊断以及scan命令耗时分析 摘要 最近公司有项目反馈卡顿. 卡顿一小时后自己被拉入群聊. 同事已经基本上定位到问题原因. 我这边想使用朴素的性能观点进行一下性能问题的拆解 为了提高自己. 用到的一些脚本 echo "info" |redis-cli -p 6379 -a Your
一、yum安装nginx 二、各文件路径( /etc/nginx/nginx.conf) 1、访问日志路径：access_log /var/log/nginx/access.log main; 2、pid路径：pid /run/nginx.pid 三、脚本 1、创建脚本 [root@localhos
nginx日志定期备份清理的方法 前言 实在不想动不动就 yum install 也不太想因为一个很小的需求就搞一下ansible. 想着能够尽量简单, 尽量方便的进行一些工作. 具体思路就是 压缩,备份. 删除过旧的文件. 保证磁盘的正常可用. 具体脚本 vim /deploy/nginxlog
【本文正在参与炫"库"行动-人大金仓有奖征文】 开发者请集结丨炫“库”行动——2021人大金仓征文大赛悬赏万元等你来！ 最近一直在研究 Oracle 的 AWR 报告，觉得它功能很强大，尤其是 DB Time 模型和等待事件能够让性问题的分析变得十分方便，再也不需要依赖大量的运维脚本去分析和定位问题
1.安装JMeter Apache JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具，主要用于对软件的压力测试，它最初被设计用于Web应用测试，但后来扩展到其它测试领域。它可测试静态、动态资源，如静态文件、Java小服务程序、CGI脚本、Java对象、数据库等等。JMeter可以用于对
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
一、Jmeter参数化概念 当使用JMeter进行测试时，测试数据的准备是一项重要的工作。若要求每次迭代的数据不一样时，则需进行参数化，然后从参数化的文件中来读取测试数据。 参数化是自动化测试脚本的一种常用技巧。简单来说，参数化的一般用法就是将脚本中的某些输入使用参数来代替，在脚本运行时指定参数的取
# minio性能测试 ## minio的使用 ``` 前期使用了s3fs 但是想验证一下性能相关, 所以使用今天简单验证了一下, 其实也可以使用一下fio 但是s3fs 是对象存储 没有修改 只有上传, 所以感觉还是使用dd更加好一些. ``` ## dd 性能测试脚本-读取 ``` rm -rf
前言 不拖泥带水，不东拉西扯。 速战速决，五分钟学到一个工作用得上的技巧。 通过一个个具体的实战案例，来生动演示 Ansible 的用法。 需求 我需要定期巡检或定时监控我公司的所有站点的首页的可用性状态。 Ansible Playbook 实战脚本 check_url_status.yml 如下：
图数据库是专门存储庞大的图形网络并从中检索信息的数据库。它可以将图中的数据高效存储为点（Vertex）和边（Edge），还可以将属性（Property）附加到点和边上。本文以示例数据集basketballplayer为例，通过nGQL操作和Python脚本两种方式构建图谱。数据[10]和代码[9]详
设计模式学习（二十二）：解释器模式 作者：Grey 原文地址： 博客园：设计模式学习（二十二）：解释器模式 CSDN：设计模式学习（二十二）：解释器模式 解释器模式 解释器模式是一种行为型模式。 解释器模式为某个语言定义它的语法（或者叫文法）表示，并定义一个解释器用来处理这个语法。 一般用于脚本语言
当我们写完一个服务端程序，需要上线部署的时候，或多或少都会和操作系统的守护进程打交道，毕竟谁也不希望shell关闭既停服。今天我们就来聊聊这个事儿。 最早大家部署应用的通常操作是 “nohup xxxx &”，别说像weblogic 或者其他java 容器有启动脚本，里面其实也差不多；很喜欢 ngi
## 1 背景 APP端UI自动化因其特殊性（需连接测试机）一般都在本地执行，这种执行方式的局限性有以下弊端： 1. 时效性低：研发每次打包后都需要通知测试，测试再去打包平台取包，存在时间差 1. 研发自测或产品验收无法使用自动化脚本：研发自测及产品验收时如果想用自动化脚本需要搭建相应的运行环境并准
## 一：背景 ### 1. 讲故事 前段时间有位朋友找到我，说他的程序界面操作起来很慢并且卡顿等一些不正常现象，从任务管理器看了下 `GDI句柄` 已经到 1w 了，一时也找不出什么代码中哪里有问题，让我帮忙看下，其实这种问题看内存dump作用不是很大，主要是写脚本很麻烦，这一篇我们就来简单聊聊如
BI系统打包Docker镜像及部署的技术难度和实现 随着容器化技术盛行，Docker在前端领域也有着越来越广泛的应用；传统的前端部署方式需要我们将项目打包生成一系列的静态文件，然后上传到服务器，配置nginx文件；如果我们使用容器化部署，将部署操作都命令化，集中成一个脚本就可以完成原来复杂的部署过程
