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评测云硬盘读写性能
那我们该用什么工具评测硬盘性能呢？别着急，我们先来看看该评测哪些指标。 0x01 硬盘性能指标 在开始评测前，我们必须先明确需要考虑哪些指标。 在具体的性能评测中，吞吐量和IOPS有如下关系： 所以在评测最大吞吐量和最大IOPS时，需要针对地选择BlockSize；提升BlockSize，通常会使系统吞吐率提升，系统IOPS下降。 另外，最大峰值性能（maximum performance）不同于可持续性能（sustained performance），所以在评测时需要维持一段时间的稳定负载并统计平均值。 根据业务类型确认访问模式，锁定性能指标最后通过合适的评测选择最具性价比的方案。 其对与高性能云硬盘和SSD云盘时延差距不大，评测时一般0.5ms～5ms之间都可以算是正常的。最后是I/O的利用率（utilization），如果作为评测，一般是需要跑满的。
9.3K4414发布于 2020-12-13 - 来自专栏芋道源码1024
性能评测：MyBatis 与 Hibernate 的性能差异
竞争激烈，其中一个比较重要的考虑的地方就是性能。 因此笔者通过各种实验，测出两个在相同情景下的性能相关的指数，供大家参考。 友情提示：如果你嫌弃文章太长，可以拉到文末看结论即可。 测试目标 以下测试需要确定几点内容： 性能差异的场景； 性能不在同场景下差异比； 找出各架框优劣，各种情况下的表现，适用场景。 测试思路 测试总体分成：单表插入，关联插入，单表查询，多表查询。 其中在关联字段查询中，hibernate在两种情况下，性能差异比较大。 都是在懒加载的情况下，如果推特对应的用户比较多时，则性能会比仅映射100个用户的情况要差很多。 如果是关联50万用户的情况下,则hibernate需要去查询50万次用户信息,并组装这50万个用户，此时性能要比myBatis性能要差，不过差异不算大，小于1ms，表示可以接受。 此情景下，性能与myBatis持平。 在真实情况下，myBatis可能不会在这个地方上配置缓存,会出现脏数据的情况，因而很有可能在此hibernate性能会更好。 ----
2.8K30发布于 2018-12-25 - 来自专栏测试技术干活
ChatGPT教你APP性能评测分析
不过随着硬件设备，尤其是显卡性能的加强，现在游戏的帧率一般在30FPS~100FPS之间。
2.2K20编辑于 2023-04-25 - 来自专栏搜狗测试
不可缺少的评测方案-主观性能感知评测！
前言 性能评测一般输出的数据是各种性能指标，虽然性能指标的好坏代表了APP性能的优劣，但使用者是用户，所以在各项性能指标处于优势时，并不代表给用户的体验就是好的，这就需要增加一种面向用户体验的评测，我们称之为 “主观性能感知评测”。 该评测选取主要使用场景，由人工操作与竞品对比，根据执行人员的主观感受来评测应用的流畅度，下面来介绍一下如何制定主观性能评测方案。 APP选取 1. 制定评测标准 由于本评测为主观性能评测，不会有详细数据输出，因此就以是否卡顿制定标准，制定标准如下： 1. 流畅：无任何卡顿感觉，使用顺畅； 2. 一般流畅：没有明显的卡顿感觉，用户难以感知； 3. 总结 主观性能感知评测，在评测中是不可缺少的，能直观的反映出应用与竞品在用户使用层面的差距。
1.7K10发布于 2020-06-04 - 来自专栏TestQA
Locust性能评测及优化详解
Locust性能评测及优化详解 这篇文章是用来补前一篇文章挖的坑，在解析了Locust的整体流程之后，还是要回归落地，看看它到底好不好用，能不能用。 性能评测 在《性能测试工具Locust源码浅析》中，我们进行了一个主流程的分析。 本次我们将对Locust进行实际的评测，在具体的评测之前，为了评测结果尽量的准确，我们需要做如下的规约： •服务器端没有性能瓶颈（假设有无限能力）•系统环境没有限制设定（网络连接数无限制，TIME_WAIT 回收及时）•外部环境没有额外消耗（网络监控软件、限流软件没有启动）•网络带宽没有瓶颈•不同待评测工具在同一台机器上进行评测（中间预留足够的资源回收时间） 环境准备 1、压测环境准备 •机器配置：4核8G 性能优化 通过上面简单的对几个工具的评测，从这组数据的体现来讲，Locust是最弱的，Jmeter和网络上的评测结果接近。
4.6K80发布于 2019-09-17 - 来自专栏程序生涯
序列化与json性能评测
在小数据压缩方面，json比序列化快了近1倍，而其他方面序列化比json都要快一些，特别是大数据解压缩这一块整整快了4倍。
1.1K10发布于 2020-08-14 - 来自专栏李俊飞的专栏
数据库性能评测：整体性能对比
导语 随着版本升级，关系型数据库和缓存数据库整体性能比之前都有大幅度的提升，衡量数据库性能的三个重要指标是：数据库吞吐量(QPS)、延迟时长(Latency)和稳定性，以下从这三个方面对几种数据库进行了对比测试 一、性能测试报告与分析 测试1-3是在TS90服务器上的测试结果，测试4对比数据库在TS80和TS90上性能。 3、典型业务模式，不同并发压力的数据库性能 注：横轴为并发数；左侧曲线图的纵轴为QPS，右侧曲线图的纵轴为延迟时间。 4、TS80和TS90服务器性能对比 结果分析： 1) 典型业务压力下，MySQL和MongoDB在TS90的吞吐量是TS80的2倍，Redis变化不大； 2) 对于写入测试，MongoDB在TS90 读写比例：95:5 50:50 100:0 0:100，读写对应为SELECT：UPDATE操作 并发线程：10 50 100 150 300 500 1000 测试前预热数据，避免缓存数据加载引起的性能降低
24.1K00发布于 2017-07-04 DPU性能评测现状及方法总结
这么多家DPU产品，该如何对他们进行性能评测呢？霞姐近几天进行了一些调研，将结果分享给大家。 2.中科驭数等发布的DPU性能基准评测白皮书 上述标准虽然没有正式发布，但是从它的征求意见稿可以看出，性能测试部分和2022年中科院计算所、中科驭数联合其它三家单位编写的《专用数据处理器（DPU）性能基准评测方法与实现 该白皮书将DPU系统评测归因到网络、存储、计算、安全 4个维度： (1)网络：DPU发挥的主战场。评测维度包括：表项（会话）规模、吞吐能力、建表性能、时延性能、网络可观测能力、确定性网络能力。 评测维度包括：IO读写能力、吞吐能力、时延性能、QoS。 (3)计算：主要场景有大数据计算加速、ML/AI算法加速、视频编解码等。评测维度包括：吞吐能力、时延性能、并行处理能力、能效比。 评测维度包括：安全策略规模、吞吐能力、时延性能、并发会话规模。 白皮书还定义了单端型、端到端型、多端型三种测试系统（SUT）模型，并从网络、存储、计算、安全四个维度进行了基准测评的进一步阐述。
86010编辑于 2025-06-28- 来自专栏李俊飞的专栏
3D XPoint 存储性能评测（1）
导语 DRAM 内存速度快，性能强，但容量小，而且断电会失去数据；而 NAND 闪存容量大，成本低，是非易失性的，断电后数据还在，Intel 的 3D XPoint 号称结合两种存储芯片优点，性能千倍于闪存而且数据是持久的 此次实测对比一下 3D XPoint 和 SSD 等存储的性能。 一、性能测试报告与分析 以下测试 1，2 使用 fio 压力测试工具对不同类别存储分别打压，数据块大小 4k，iodepth 32，并发线程 30 个，IO 基本都打满情况下的测试结果。 ）3D XPoint 读写峰值速度在 2GB/s 左右，随机读写能到 1.8GB 左右，SSD 读写为 300～500MB/s；SAS 和 SATA 的顺序读写速度在 120～190MB/s，随机读写性能较低 ，在 0.2～2MB/s 之间； （2）3D XPoint 性能是 SSD 的 4～7 倍，且随机读写跟顺序读写性能差别不大。
2.2K00发布于 2017-07-05 - 来自专栏Rust语言学习交流
GoRustKotlin 的协程和队列性能评测
，但 Golang 和 Kotlin 简化了这些选择，一般来说，简化会带来性能的损失，本文测评 Go/Rust(tokio)/Kotlin 的调度和队列性能。 ，所以整体的性能最好。 Golang 对于 str_ptr 场景，基本没有内存分配，所以性能最好，也是直接反映了其调度和队列的性能，对于 int 的场景，当数字小于 256 ，其性能类似 str_ptr 的场景，没有内存分配， 否则也会有一次内存分配，导致性能下降。 ，这种性能指标，对于大部分场景已经是足够了。
2.4K60编辑于 2022-11-28 - 来自专栏自动化、性能测试
软件评测师笔记（九）—— 性能测试相关
并发性能测试过程 是一个负载测试和压力测试的过程，逐渐增加并发负载，直到系统的瓶颈或不能接收到的性能点，通过性能指标、资源监控指标来确定系统并发性能的过程 性能测试类型 疲劳强度测试：采用稳定运行情况下能够支持的最大并发用户数 ，持续执行一段时间业务，保证达到系统疲劳强度需求的业务量，通过分析指标，确定系统最大工作量强度性能 负载测试：通过逐步加压，在满足预期指定的性能指标情况下，系统所能承受的最大负载量 压力测试：通过逐步加压 ，确定系统在什么情况下会崩溃， 以此获取系统的最大负载量，什么条件下系统的性能会变得不可接受 性能测试过程中的功能校验是否必须？ 不进行功能校验的话，忽略了负载压力情况下功能不稳定的问题，没有正确的功能保证，性能测试就没有意义了 副作用：需要断言/校验测试结果，会消耗一部分性能，导致最终测试结果不一定是最准确的 业务方面的性能测试 关键部分是否采用双机热备份和磁盘镜像 5、是否满足系统的不断运行、在线故障修复和在线系统升级 负载类型 并发用户数属于并发执行负载 连续稳定运行属于疲劳强度负载 大量检索操作属于大数据量负载 系统瓶颈一般是 1、服务器CPU性能不足
1K20发布于 2020-06-09 Elasticsearch Service（ES）性能评测：技术王者如何炼成？
通过对比主流云厂商的ES产品，结合性能测试数据与行业应用案例，揭示腾讯云ES在搜索、日志分析等场景的领先地位，并提供产品选型建议。 本文基于中国信通院测试报告与行业实践，从技术架构、性能表现、成本控制等维度展开深度评测，揭晓腾讯云ES的技术突破与行业价值。 海量日志分析 存算分离集群+按需付费 日志写入成本<$0.001/GB，支持10亿级QPS 实时风控系统 高性能版 对于追求高性能与低成本的开发者，腾讯云ES的Serverless模式与行业解决方案值得重点关注。
28810编辑于 2026-01-12- 来自专栏IT技术圈
练习2-10 计算分段函数 (10分)
在一行中按“f(x) = result”的格式输出，其中x与result都保留一位小数。
1.6K30发布于 2021-02-24 - 来自专栏开源技术小栈
TechEmpower Web Benchmarks最新性能评测报告！高性能PHP框架webman登顶
为了帮助开发者了解不同技术在性能方面的表现，以便做出更合适的技术选型，TechEmpower发起了这个项目。它通过一系列标准化的基准测试，对各种Web技术的性能进行客观的评估和比较。 这些指标可以帮助开发者全面了解不同技术在处理不同类型请求时的性能表现。 通过这种方式，可以排除偶然因素的影响，得到较为稳定和可信的性能数据。 通过TechEmpower Web Benchmarks，开发者能够获取到关于不同Web技术性能的客观数据，从而在选择技术框架时做出更明智的决策，推动Web应用程序性能不断提升。 Workerman在Round 23中的表现 开源技术小栈在最新发布的TechEmpower Web Benchmarks Round 23评测中，Workerman展现了出色的性能表现： 测评地址：https
1.3K10编辑于 2025-03-24 - 来自专栏reizhi
平价性能旗舰 SM951 256G评测
自上一代固态硬盘发布起，旗舰产品的性能就已经接近或是达到 SATA 3 接口的带宽上限了。 今天我们评测的目标便是 SM951 256G nvme 版本。 为了让不熟悉 M.2 接口的朋友对于接口尺寸有更直观的了解，reizhi 最终决定献出手掌作为参照物。 可以看到，对于日常使用影响最大的 4K 性能，SM951 几乎是 850EVO 的两倍。而最大读写速度也的确达到了标称值，双双突破 1GB/S。 虽然 SM951 不提供官方质保，但与 950pro 同等级的性能表现使其性价比显得尤为突出。如果你追求极致性能却又预算有限，SM951 无疑是不二之选。 毕竟大多数固态硬盘所提供的性能已经足够快，以至于哪怕响应速度再提升一倍，他们之间的差距也难以让人察觉。
2.2K10编辑于 2022-09-26 - 来自专栏PawSQL，在线的自动化SQL优化工具！
PawSQL对TPCH的优化评测(性能平均提升276%)
数据库厂商会使用TPCH测试自己以及竞争对手的产品，“评估”不同产品、不同服务器、存储配置、并行处理、资源调度对数据库性能的影响。 本文将在硬件配置、数据库参数保持不变的情况下，仅仅从查询重写和索引推荐的角度，评估PawSQL的优化建议对于TPCH测试集的性能提升作用。 环境准备 由于本次评测主要针对PawSQL的优化建议，所以我们降低硬件配置，使用MySQL数据库，同时采用默认参数配置。 18个，占比86%；性能提升超过50%的查询有12个，占比60%； 平均性能提升 276.40%，提升最大的Query性能提升近15倍。 经过性能验证，执行时间从27.9ms降低到2.26ms，性能提升了753%。
49210编辑于 2024-08-20 - 来自专栏大数据在线
数据库性能评测真的很重要么？
对于中国数据库产品而言，数据库性能评测真的很重要么？中国数据库品牌和产品在方兴未艾之际，又该如何在这个国际巨头主导的市场中真正取得突破、走出一条属于自己的价值之路？ ? 答案是：非常重要。 什么样的数据库测试 才更具参考价值 数据库性能评测不能“跑偏”。 以TPC-C测试为例，国际数据库巨头Oracle的测试成绩停留在九年前，之后并无再参与到TPC-C的测试之中。 显然，对于各个行业用户而言，更加重视的是一些贴近行业真实业务场景的性能和功能测试，而不是各种刷榜的评测。 而针对国内金融机构用户量普遍达到千万级的情况，中金国盛认证中心重要会针对数据库的性能进行重点测试，包括数据库的单机内核能力是否足够强劲；分布式环境下，数据库的线性扩展能力和性能扩展比，针对数据库在高并发评测 实际上，在性能评测方面，目前国内一些银行及华为分别进行基于TaiShan服务器和通用CPU服务器的TPC-C比拼测试，证明GaussDB在TaiShan服务器上性能表现较同等通用CPU服务器提高约20%
1K20发布于 2019-10-25 - 来自专栏丑胖侠
Java8 Stream性能如何及评测工具推荐
针对基础类型（int）操作，结果分析： 串行Stream的执行的确不如for循环性能高，耗时大概是for循环的2倍。 并行Stream的执行性能要优于for循环，耗时大概是for循环的一半。 针对对象（String）操作，结果分析： Stream的性能与for循环已经相差不大了，耗时大概是for循环的1.25倍左右。 小结 通过上面的几组实验对比，我们可以看到如下结论： 针对简单的操作，比如基础类型的遍历，使用for循环性能要明显高于串行Stream操作。 针对复杂操作，串行Stream性能与for循环不差上下，但并行Stream的性能已经是无法匹敌了。 特别是针对一个集合进行多层过滤并归约操作，无论从写法上或性能上都要明显优于for循环。 现在的Stream书写简单，性能不错，如果未来JDK针对其进行优化，便同时享受了便捷和性能，何乐而不为呢。 原文链接《Java8 Stream性能如何及评测工具推荐》
1.1K30发布于 2019-10-22 免费PDF转Word工具性能评测与集成选型
一、6款工具核心性能对比工具平台免费额度100页纯文本PDF→Word35页扫描合同表格还原额外功能集成方式叮叮格式转换微信小程序永久免费/不限次3.1秒文字可读，复杂表格略有偏移PDF转图、音频MP3 二、速度优先方案：叮叮格式转换2.1性能数据100页纯文本PDF转Word实测3.1秒，在本次测试中速度排名第一。无次数限制、无文件大小限制、无水印、无广告、无需注册。
16410编辑于 2026-05-11- 来自专栏GPUS开发者
史上最完整的GPU卡Tensonflow性能横向评测
评测之前，作者带领大家回顾了一下RTX Titan的优点： 1.RTX Titan具有良好的fp32和fp16计算性能。它的特点类似于RTX 2080Ti，但它有两倍的内存和更好的性能。 这可以在某些情况下提高性能并改进收敛性。 输入具有大量特征的数据，例如较大的图像。 拥有更多的显存有助于避免在各种情况下出现可怕的OOM(内存不足)信息。 RTX 2080Ti性能非常好! 作者在Titan V上使用TensorFlow 1.4和CUDA 9.0连接重新运行了“big-LSTM”作业，得到的结果与他以前看到的一致。 对于需要这种能力和性能的多gpu系统，推荐RTX Quardo 6000。这张Quadro卡有相同的内存，它启用了P2P对PCIe，而且它的散热设计很棒。RTX Quadro唯一的缺点是成本。 对于机器学习工作负载，它们相较于基于“Pascal”的GTX GPU具有更好的性能，并添加了“tensor -core”。RTX GPU也是创新的!
3.2K20发布于 2019-03-07
腾讯云开发者
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