- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏叨叨软件测试
性能测试--3、性能测试过程
POC一般来说，会包含以下几个部分：1、为了验证概念所需的技术架构，如Framework、Pattern；2、利用UML语法所建构的概念模型；3、模拟解决方案；4、可被实际执行的解决方案原型(Prototype 内部性能测试额外关注的点： 团队成员以及汇报制度（建立专门的性能测试团队或有内部测试专家组成的核心团队（大型公司）； 最起码要确保您有一位项目经理和足够的性能测试工程师）； 准备好性能测试中需要用到的测试工具和资源 第四步：创建性能测试场景 考虑如下几点： 你所做的性能测试属于哪种类型的性能测试： 基准测试、负载测试、渗透测试（疲劳测试）、压力测试（峰值测试）、非性能测试； 设置思考时间和步进时间（压力测试除外）， 第五步：执行性能测试 执行性能测试仅仅是验证软件的性能目标。 第六步（后测试阶段）：分析测试结果、撰写测试报告和环境恢复 数据收集（收集并备份所有在性能测试项目中生成的数据）； 对比项目需求设定的性能目标和测试结果，确定性能测试是否达标（提前确定性能指标的“一致性
5.2K20发布于 2020-04-14 - 来自专栏自动化测试实战
Jmeter性能测试 -3
测试环境和生产环境不同，该如何做性能测试呢？ 答：通过多次压测来计算性能损耗 进程与线程 1、进程 进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。简单来说就是进程是可以独立运行的。 3、区别 1）一个线程只能属于一个进程，而一个进程可以有多个线程； 2）线程是进程工作的最小单位； 3）一个进程会分配一个地址空间，进程与进程之间不共享地址空间，即不共享内存； 4）同一个进程下的多个不同线程共享父进程的地址空间 进程的优点 1）每个进程相互独立，不影响主程序的稳定，子进程崩溃不影响其他进程 2）通过增加CPU就可以扩充性能【但损耗也会递增】 3）可以尽量减少线程加锁与解锁的影响，极大的提高了性能 进程的缺点 1 二、实时监控 - CPU mpstat：可以查看多核心CPU中每个计算核心的统计数据(前面3个命令不可以)。
74230编辑于 2022-02-25 Vue 3性能优化
Vue 3 相较于 Vue 2 在底层进行了诸多优化（例如使用了 Proxy 进行响应式系统重构、编译时优化等），但开发者仍需遵循最佳实践才能发挥其最大性能。 以下是 Vue 3 性能优化的核心技巧和最佳实践：一、 编译时和渲染优化1. 使用 v-if 代替 v-show (按需渲染)优化点： 减少初始渲染和内存消耗。 利用 Vue 的编译优化（Template 编写规范）Vue 3 编译器会自动进行静态提升（Static Hoisting）和块树（Block Tree）优化。 避免： 不要使用数组索引 index 作为 key，除非列表项永远不会变动、新增或删除，否则会导致性能问题和状态错误。二、 响应式系统优化4. 虚拟列表 (Virtual Scroller)优化点： 解决渲染大量列表数据（如超过 1000 条）时的性能问题。
50510编辑于 2025-10-24- 来自专栏python3
AS3性能优化
本篇文章用来总结本人对AS3性能优化方面的认识及经验,可能会有一些错误,敬请不吝赐教.如果想了解更多,请参考ADOBE方面的相关只是介绍. 1,关于显示对象: shape -> sprite <MyClass>(20); 3,关于对象池: 缓存一些相同的对象,以便于随时调用.这里强调一些事情: ①:缓存的对象数目:很对情况下,读段时间这个对象可能要用10个,可能要8个,可能12个. ......还是用public字段吧. 9,关于显示对象的visible 很多时候,AS3程序员都喜欢把不用的显示对象设为visible = false,这是可以的.但是从Flash Player 要提高性能，请在对 setPixel() 或 setPixel32() 方法进行多次调用之前和之后使用此方法及 unlock() 方 法。 注： 如果处理的是位图 （而不是显示列表）中的像素 （双缓冲），有时该技术不会提高性能。如果位图对象没有引用位图缓冲 区，则使用 lock() 和 unlock() 不会提高性能。
1.2K10发布于 2020-01-10 - 来自专栏迁移内容
高性能MySQL(3)——创建高性能索引
索引对于良好的性能非常关键。尤其是当表中的数据量越来越大时，索引对性能的影响愈发重要。 一、索引的类型 在MySQL中，索引是在存储引擎层而不是服务器层实现的。 三、高性能的索引策略 3.1、独立的列 索引列不能是表达式的一部分，也不能是函数的参数。 例如：LELECT COUNT(DISTINCT city)/COUNT() AS sel1, COUNT(DISTINCT LEFT(city, 3))/COUNT() AS sel2, …; 如果前缀的选择性接近 例如：key(col1, col2, col3)； MySQL5.0之后的版本引入了“索引合并”的策略，一定程度上可以使用表上的多个单列索引来定位表中的行； 索引合并策略有时候是一种优化后的结果，但实际上更说明表上的索引建得很糟糕 参考： 《高性能 MySQL 第三版》 聚簇索引和非聚簇索引 mysql-覆盖索引 创建高性能的索引
1.8K20编辑于 2022-12-01 - 来自专栏ThoughtWorks
性能优化那些事儿（3）
在讨论完性能优化的方面和策略之后，这次我们的文章更偏向技术层面，来分享下如何开发一个自己的性能分析工具（基于JVM）。 ASM的学习是有难度的，需要对字节码有所了解，但由于其性能优秀，被各种工具作为修改字节码的首选，比如大家熟悉的Cglib。 好了，介绍完Instrumentation和ASM，我们是不是就可以满足制作性能分析工具的前提条件了呢？ 开源 最终开源的性能分析工具可以在这里找到：https://github.com/tmtbe/PVisualization，配合改造后的JVM-SANDBOX，可以实现360度无死角的性能链路追踪分析， 原图链接：https://github.com/tmtbe/PVisualization/raw/master/source/img.png ---- - 相关阅读 - 性能优化那些事儿（1） 性能优化那些事儿
46930编辑于 2022-04-08 - 来自专栏啄木鸟软件测试
软件性能测试（连载3）
1.5性能测试环境 性能测试对环境是非常重要的，特别是网络环境。 ? 图3-13 测试环境与工作环境在一起 ? 在图3-14中，测试环境各个客户端在两个不同的网段下进行（这里是C类网），大家都知道跨网段是需要路由的，路由里面有软件，会干扰性能测试的数据，从而也会造成测试数据不准确。图3-15的环境是正确的。 图3-15 正确的性能测试环境 1.6 观察性能的四个维度 图3-16展示的是通过终端用户、系统运维人员、软件设计开发人员和性能测试人员四个维度来观察系统的性能。 ? 图3-16 观察性能的四个维度 1.从终端用户角度看性能 对于最终用户，性能主要体现在响应时间，第4.1节介绍性能响应时间包括响应时间=用户响应时间+前端响应时间+网络响应时间+服务器端响应时间+数据库响应时间 3）性能最佳实践准则 •代码实现是否遵守开发语言的性能最佳实践。 •关键代码是否在白盒级别进行性能测试。 •是否考虑前端性能的优化。 •必要的时候是否采用数据压缩传输。
1K20发布于 2020-02-19 - 来自专栏python3
Flash AS3 性能优化
Adobe 官方性能优化文档，很全面，非常好！ http://help.adobe.com/zh_CN/as3/mobile/index.html http://www.rozengain.com/blog/2007/05/01/some-actionscript -30-optimizations/ 【Flash性能优化的一些细节概要：，是否在没有必要的时候做了无用功，往往从这些方面就能找到那些导致性能低下的地方。 3、权衡程序的结构 程序的架构也非常重要，良好的结构会带来性能和程序健壮性的提升，但是有的时候又是相互矛盾的，例如代码写得过于健壮，反而会影响性能，这个地方需要开发者自己去权衡。 这个和as3刚出现时大家说的，能uint就uint完全不一致，uint甚至无法超过number。
1K20发布于 2020-01-10 - 来自专栏运维经验分享
tomcat 9.0.4 性能调优3
tomcat9.0.4 ---- 参考了网上的一些优化参数，但是在启动中发现 有2个报错： 11-Feb-2018 15:57:23.293 警告 [main] org.apache.catalina.startup.SetAllPropertiesRule.begin [SetAllPropertiesRule]{Server/Service/Connector} Setting property 'maxSpareThreads' to '200' did not find a matching pro
56840发布于 2019-03-15 - 来自专栏大数据-Hadoop、Spark
第3章 Spark性能优化
3.2、诊断内存的消耗 image.png image.png 3.3、高性能序列化类库 image.png image.png image.png image.png image.png 3.4、优化数据结构
47630发布于 2018-06-06 - 来自专栏程序人生 阅读快乐
高性能MySQL(第3版)
《高性能mysql(第3版)》是mysql 领域的经典之作，拥有广泛的影响力。 第3 版更新了大量的内容，不但涵盖了最新mysql 5.5版本的新特性，也讲述了关于固态盘、高可扩展性设计和云计算环境下的数据库相关的新内容，原有的基准测试和性能优化部分也做了大量的扩展和补充。 全书共分为16 章和6 个附录，内容涵盖mysql 架构和历史，基准测试和性能剖析，数据库软硬件性能优化，复制、备份和恢复，高可用与高可扩展性，以及云端的mysql 和mysql相关工具等方面的内容。 《高性能mysql(第3版)》不但适合数据库管理员（dba）阅读，也适合开发人员参考学习。不管是数据库新手还是专家，相信都能从本书有所收获。
1.1K20发布于 2018-10-10 - 来自专栏自动化、性能测试
性能测试必备命令（3）- lscpu
性能测试必备的 Linux 命令系列，可以看下面链接的文章哦 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1819490.html 介绍 显示有关CPU架构的信息 语法格式
61380发布于 2020-08-20 - 来自专栏全栈程序员必看
Oracle性能分析3：TKPROF简介
503 0.03 0.15 0 1465 0 50001 上面分别相应了parse、execute和fetch这3个阶段
2K20编辑于 2022-07-06 - 来自专栏frytea
iperf3 网络性能测试
iperf3 网络性能测试# 快速测试# 经典测试# # 服务端执行 $ iperf3 -s # 客户端执行 $ iperf3 -c 192.168.1.* # 默认单线程 tcp 测试，使用 5201 #iperf3 -u -c 192.168.1.1 -b 5M -P 30 -t 60 测试上下行带宽（UDP双向传输）# #iperf3 -u -c 192.168.1.1 -b 100M -d 客户端模式，host是server端地址，eg：iperf -c 222.35.11.23 （3）-i，–interval：指定每次报告之间的时间间隔，单位为秒，eg：iperf3 -c 192.168.12.168 （9）-A：CPU亲和性，可以将具体的iperf3进程绑定对应编号的逻辑CPU，避免iperf进程在不同的CPU间调度。 References# iperf3使用方法详解 注：本作品采用 知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议 进行许可。
3.2K20编辑于 2023-10-21 - 来自专栏啄木鸟软件测试
性能测试（第1集）第3讲：性能测试指标
和MySQL 操作 1、把tomcat中的sec拷贝到tomcat目录下，比如%TOMCAT-HOME%\webapps\ 2、把Apache中的sec拷贝到Apache目录下，比如\htdocs\ 3、 Windows_IP：Windows的IP地址 String Linux_IP：Linux的IP地址 String JSP_PORT：JSP的端口号 String PHP_PORT：PHP的端口号 3、 pwd=ngsb 提取码：ngsb 开机密码：123456 3）Windows 7 x64 链接：https://pan.baidu.com/s/1-vLtP58-GXmkau0OLNoGcg? pwd=zp3o 提取码：zp3o 4）Debian 6(Kali Linux) 链接：https://pan.baidu.com/s/1Uw6SXS8z_IxdkNpLr9y0zQ?
70030编辑于 2022-12-29 - 来自专栏自动化、性能测试
大话性能测试系列（3）- 常用的性能指标
≠ 业务或事务的性能指标值 再来看看有哪些常见的性能指标值 ? 1、2 这两个接口组成，但是 3 接口还是要监控分析的 所以，性能中 TPS 中 T 的定义取决于场景的目标和 T 的作用 拿上图做个例子 接口级脚本 ——事务 start（接口 1） 接口 1 脚本 ——事务 end（接口 1） ——事务 start（接口 2） 接口 2 脚本 ——事务 end（接口 2） ——事务 start（接口 3） 接口 3 脚本 ——事务 end（接口 3） 业务级接口层脚本 如果一个用户点击了一次，发出来 3 个 HTTP Request，调用了 2 次订单服务，调用了 2 次库存服务，调用了 1 次积分服务 问：Request 数量如何计算 答：3+2+2+1 = 8？ 不， 应该是 3，因为发出了 3 个 Request，而调用服务会有单独的描述，以便做性能统计 HPS（Hit per Second） 点击率，每秒点击数 有直接理解为用户在界面上的点击次数 一般在性能测试中
1.2K31发布于 2020-06-19 - 来自专栏vivo互联网技术
【干货】Elasticsearch的索引性能优化（3）
如果有大量的分片，但是使用频次很低可能性能并不会太差，相反即使只有两个分片但是如果使用非常频繁则性能会很糟糕。监控节点以确保有多余的空闲资源来处理突发状况。 横向扩展应该做到以下部分。 localhost:9200/my_index -d '{ "settings" : { "index" : { "number_of_shards" : 3, 3 启用专门的数据节点 数据节点包含了建立索引的文档所在的分片。数据节点处理与数据相关的操作比如GRUD、搜索、聚合。这些操作属于I/O、内存和CPU密集型。 以下是优化磁盘I/O的小贴士： 如果可以负担得起SSD,它的性能优于任何的机械硬盘。基于SSD的节点无论是查询还是建立索引的性能都会有很大的提升。 英文原文：https://qbox.io/blog/maximize-guide-elasticsearch-indexing-performance-part-3
87320发布于 2019-04-19 - 来自专栏不温卜火
Spark性能优化 (3) | Shuffle 调优
map端缓冲区大小 在 Spark 任务运行过程中，如果 shuffle 的map端处理的数据量比较大，但是map端缓冲的大小是固定的，可能会出现map端缓冲数据频繁spill溢写到磁盘文件中的情况，使得性能非常低下 ，通过调节map端缓冲的大小，可以避免频繁的磁盘 IO 操作，进而提升 Spark 任务的整体性能。 spark.reducer.maxSizeInFlight参数进行设置，默认为48MB， val conf = new SparkConf() .set("spark.reducer.maxSizeInFlight", "96") 3. 如果在指定次数之内拉取还是没有成功，就可能会导致作业执行失败，默认为3， val conf = new SparkConf() .set("spark.shuffle.io.maxRetries", ，但是这种方式下，依然会产生大量的磁盘文件，因此shuffle write性能有待提高。
73720发布于 2020-10-28 - 来自专栏自动化测试实战
Jmeter性能测试 -3数据驱动实战
分析一下就知道，"如果"控制器只要写 把想连接那个写进去点生成，生成了{__V(rows_{count},)}，把它放到如果控制器判断里即可 结构目录 执行后就看到 而且在控制台输出了3个
66810编辑于 2022-04-12 CSS3动画性能优化集
因此，在需要写动画时，我们需要选择合适的方案，最好是选择 scale()、rotate()、transalte() 等，因为他们具有更好的性能。 使用css，jquery，canvas制作动画 Canvas 优点：性能好，强大，支持多数浏览器（除了IE6、IE7、IE8），画出来的图形可以直接保存为 .png 或者 .jpg的图形； 缺点：依赖于 所以移动端动画以css3动画为优先，jquery只能用来简单处理应用逻辑。css3动画是用来给内容布局加上特效的通用解决方案，但是在性能堪忧的移动浏览器上很可能会受排版性能所限，达不到理想的效果。 而对性能有要求的特定场景，比如游戏，用canvas会有很大的提高。 css3在移动端出现卡顿问题 css3动画在ios上跑没问题，但是在安卓上有时会出现卡顿现象，包括下面几点原因。 “用到了CSS3动画”和“开启了硬件加速”是两件事情，虽然前者有可能导致后者。
66810编辑于 2024-03-12
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号