基准测试这个单词在工作中相信大家都经常会遇到，在我刚开始工作的时候，看一些文档的时候老是会碰见基准测试，当初以为基准测试就是简单的性能测试。但是随着后面的一些经验，发现基准测试并不是这么的简单，最近也在看一本书叫做《JAVA性能权威指南》，其中也介绍了基准测试相关的一些东西，大家有兴趣的下来也可以去看下，于是我在这这里简单的聊一下基准测试相关的一些东西。
Gatling是一款功能强大的负载测试工具，它为易于使用，高可维护性和高性能而设计。
6、输入：com.klicen # groupid 组名，一般为XX.XX 第一个XX为域com、cn、org等，第二个XX为公司名称
【摘要】本文首先介绍了负载测试、基于APM工具的应用程序和服务器监控，随后介绍了编写高性能Java代码的一些最佳实践。最后研究了JVM特定的调优技巧、数据库端的优化和架构方面的调整。以下是译文。 介绍 在这篇文章中，我们将讨论几个有助于提升Java应用程序性能的方法。我们首先将介绍如何定义可度量的性能指标，然后看看有哪些工具可以用来度量和监控应用程序性能，以及确定性能瓶颈。 我们还将看到一些常见的Java代码优化方法以及最佳编码实践。最后，我们将看看用于提升Java应用程序性能的JVM调优技巧和架构调整。
作者 | Eugen Paraschiv 翻译 | 雁惊寒 【摘要】本文首先介绍了负载测试、基于APM工具的应用程序和服务器监控，随后介绍了编写高性能Java代码的一些最佳实践。最后研究了JVM特定的调优技巧、数据库端的优化和架构方面的调整。以下是译文。 介绍 在这篇文章中，我们将讨论几个有助于提升Java应用程序性能的方法。我们首先将介绍如何定义可度量的性能指标，然后看看有哪些工具可以用来度量和监控应用程序性能，以及确定性能瓶颈。 我们还将看到一些常见的Java代码优化方法以及最佳编码实践。最后，我们将看
概述 在软件测试行业中，性能测试是确保软件质量的一项关键措施。随着IT技术的发展，性能测试显得越发的重要，各企业的需要也越来越大，同样的对其技术的要求也高。 为什么要做性能测试 性能测试的主要目的是向项目干系人提供关于系统的可伸缩性、速度和稳定性方面的信息，这将有助于项目干系人在推出产品之前对系统进一步进行优化改进。 如果一个系统未经性能测试就上线，有可能会出现许多的错误，包括低速、不同操作系统的不一致、崩溃等等异常。 随着用户对产品体验的进一步要求和市场竞争进一步加剧，没有一个好的性能表现
在这篇文章中，我们将讨论几个有助于提升Java应用程序性能的方法。我们首先将介绍如何定义可度量的性能指标，然后看看有哪些工具可以用来度量和监控应用程序性能，以及确定性能瓶颈。
大家接触过形形色色的压力测试工具，例如lr,jmeter各有各的优点，那么最近在做接口测试中涉及到压力测试，小弟就看到一个好用的工具俗称“加特林”英文Gatling,就简单研究一番，今天为大家分享一下。 Gatling是一款基于Scala 开发的高性能服务器性能测试工具，它主要用于对服务器进行负载等测试，并分析和测量服务器的各种性能指标。目前仅支持http协议，可以用来测试web应用程序和RESTful服务 官网：https://gatling.io/ 优点： 1.gatling和其他压力工具相比有个好处是
本文来源：https://blog.csdn.net/get_set/article/details/79492439
摘要：本文首先介绍了负载测试、基于APM工具的应用程序和服务器监控，随后介绍了编写高性能Java代码的一些最佳实践。最后研究了JVM特定的调优技巧、数据库端的优化和架构方面的调整。以下是译文。
之前写了两篇文章分享自己对几种性能测试框架的测试：性能测试框架对比初探、性能框架哪家强—JMeter、K6、locust、FunTester横向对比。
大家所熟悉的性能测试工具有Loadrunner、JMeter，以及其他小众一些的工具，如Locust、Ngrinder、Gatling等等，那么你们知道这些工具有什么不同吗？为什么有的工具能模拟数千上几万的并发，有的工具单机只能模拟一两千的并发，这其中的原因是什么呢？那么这节课我就来告诉大家，你所不了解性能测试工具的一面：并发模式。
大家好，今天我们要聊聊的是一个开源的性能测试工具——Locust。它允许我们使用 Python 编写性能测试脚本，这使得测试脚本的编写变得非常灵活和强大。Locust 的设计理念是模拟用户的行为，而不仅仅是模拟 HTTP 请求，这使得它在性能测试领域中独树一帜。
Gatling是一款基于Scala 开发的高性能服务器性能测试工具，同时也是一款功能强大的负载测试工具，它为易于使用，高可维护性和高性能而设计。开箱即用，Gatling由于对HTTP协议的出色支持，使其成为负载测试任何HTTP服务器的首选工具。官方地址：https://gatling.io/get-started/。
Gatling作为一款开源免费的性能测试工具越来越受到广大程序员的欢迎。免费当然是好的，最缺钱的就是程序员了;开源更好啊，缺啥功能、想做定制化的可以自己动手，丰衣足食。其实我最喜欢的原因是其提供了简洁强大的API，原生支持命令行运行，不像JMeter那样需要在界面上点来点去。另外其出色的扩展API和轻量级的HTML报表都值得让人称道。
Gatling 是一个开源的基于 Scala、Akka、Netty 实现的高性能压测框架，较之其他基于线程实现的压测框架，Gatling 基于 AKKA Actor 模型实现，请求由事件驱动，在系统资源消耗上低于其他压测框架（如内存、连接池等），使得单台施压机可以模拟更多的用户。此外，Gatling 提供了一套简单高效的 DSL（领域特定语言）方便我们编排业务场景，同时也具备流量控制、压力控制的能力并提供了良好的压测报告，所以有赞选择在 Gatling 基础上扩展分布式能力，开发了自己的全链路压测引擎 MAXIM。全链路压测中我们主要模拟用户实际使用场景，使用 HTTP 接口作为压测入口，但有赞目前后端服务中 Dubbo 应用比重越来越高，如果可以知道 Dubbo 应用单机水位将对我们把控系统后端服务能力大有裨益。基于 Gatling 的优势和在有赞的使用基础，我们扩展 Gatling 开发了 gatling-dubbo 压测插件。
性能测试是指通过特定的方式，对被测系统按照一定策略施加压力，获取系统响应时间、TPS、吞吐量、资源利用率等性能指标，以保证生产系统满足用户需求。
例如，web浏览器可以是客户端，并且在托管网站的计算机上运行的应用程序可以是服务器。 客户端向服务器提交HTTP请求消息。
Gatling 基于 Scala 开发的压测工具,我们可以通过录制自动生成脚本,也可以自己编写脚本.
Content-Type: application/json;charset=utf-8
Request 对象 Request构造器方法的参数列表： Request(url [, callback=None, method='GET', headers=None, body=None,cookies=None, meta=None, encoding='utf-8', priority=0,dont_filter=False, errback=None, flags=None]) 各参数说明： url（必选） 请求页面的url地址，bytes或str类型。 callback 页面解析函数
背景 项目的目标是为客户交付一个ToC的APP，其后端是基于RESTful的微服务架构，同时后端还采用了Protobuf协议来提高传输效率。在最终上线之前，我们需要执行性能测试以确定系统在正常和预期峰值负载条件下的表现，从而识别应用程序的最大运行容量以及存在的瓶颈，并针对性能问题进行优化以提升用户体验。 性能测试是一个较为复杂的任务，包括确定性能测试目标，工具选择，脚本开发，CI集成，结果分析，性能调优等过程，需要QA，Dev，Devops协力合作。本文将对这一系列过程进行详细描述。 为什么选择k6 在得知
Gatling基于Scala开发的压测工具,我们可以通过录制自动生成脚本,也可以自己编写脚本.
从2013年，每年都要下载gatling的版本试使用一下，看看其特性，今天事2019年第一次看gatling，发现gatling终于走上企业级应用了，终于走上商用了，意味着从此在通用性能测试领域有了新的选择。
学习Python网络爬虫近3周时间了，也分别针对“命运共同体”、“京东米酒”和“猎聘网Python招聘”3个事件进行了爬取和数据分析，有了初步的知识积累。现做简单总结，以资深化理解。
Gatling是一款基于Scala 开发的高性能服务器性能测试工具，它主要用于对服务器进行负载等测试，并分析和测量服务器的各种性能指标。目前仅支持http协议，可以用来测试web应用程序和RESTful服务。
Scrapy的Request和Response对象用于爬网网站，在介绍Scrapy框架原理之前先具体讲解下Request和Response对象。 通常，Request对象在爬虫程序中生成并传递到系统，
虽然通过HTTP提供JSON服务不是内部服务和外部服务的唯一选择，但本文聚焦的是HTTP和JSON. 使用RPC机制和二进制消息格式(例如Protocol Buffer)也用于内部通信或外部通信也是非常有趣的，特别是当外部消费者属于另外一个系统的时候。Go语言有内置的RPC支持，并且gRPC也是完全值得看看的。 然而，我们现在只聚焦基于由http包和Gorilla Web Toolkit提供的HTTP。
语义检索 [1]（Semantic Search) 是能帮助你的客户或员工找到正确的产品或信息的绝佳工具，它甚至可以检索到一些难以被索引的信息，从而获得更好的结果。即便如此，倘若你所部署的方案没有速度优势，那也无济于事。如果系统响应查询请求的速度非常缓慢，客户或员工可没有耐心干等着，更不用说可能还有其他上千个查询请求在同时发生。
爬虫是一种从网站上抓取大量数据的自动化方法。即使是复制和粘贴你喜欢的网站上的引用或行，也是一种web抓取的形式。大多数网站不允许你保存他们网站上的数据供你使用。因此，唯一的选择是手动复制数据，这将消耗大量时间，甚至可能需要几天才能完成。
可以看到，我们下载了图片，并正确读取了出来。需要注意的是，我们获取响应内容时，采用的是response.content，而不是response.text。这是因为response.text是响应的unicode表示，response.content响应的字节数组。因为图片是二进制的，所以此处要用response.content。这种方法除了可以下载图片，还可以下载音视频文件，以及文档
很多时候我们会面临一个问题，即外网的带宽是有限的，虽然未来有扩容的可能，但是短时间内也不能直接扩容，而测试本身是无限的。因此，如果不能够在内网下直接发包进行测试，那由于带宽限制打不到较大的压力，对于一些容器的测试很可能就达不到效果。
设置请求头信息，包括用户代理（User-Agent）。这个信息告诉服务器我们的请求是从一个浏览器发出的，而不是爬虫，这样可以避免被反爬虫机制阻止。
一年以前，有赞准备在双十一到来之前对系统进行一次性能摸底，以便提前发现并解决系统潜在性能问题，好让系统在双十一期间可以从容应对剧增的流量。工欲善其事，必先利其器，我们拿什么工具来压测呢？我们做了很多前期调研和论证，最终决定基于 Gatling 开发有赞自己的分布式全链路压测引擎 —— MAXIM。一年多来，我们使用 Maxim 对系统做了很多次的性能压测，在提升系统性能、稳定性的同时，也得益于历次压测的实践经验逐步改进 Maxim。
摘要：Elasticsearch是基于Apache Lucene的开源搜索和分析引擎，允许用户以近乎实时的方式存储，搜索和分析数据。虽然Elasticsearch专为快速查询而设计，但其性能在很大程度上取决于用于应用程序的场景，索引的数据量以及应用程序和用户查询数据的速率。这篇文章概述了挑战和调优过程，以及Pronto团队以战略方式构建应对挑战的工具。它还以各种图形配置展示了进行基准测试的一些结果。以下是正文。 Elasticsearch是基于Apache Lucene的开源搜索和分析引擎，允许用户以近乎实
在我们日常生活和工作中，软件已经成为不可或缺的一部分。然而，软件的性能问题经常会影响到用户的体验和企业的业务，因此对软件系统进行性能测试变得至关重要。软件性能测试可以帮助测试团队和业务团队了解软件在真实场景下的表现，以及对系统性能进行优化和改进。通过模拟真实场景下的负载和压力，测试团队可以发现系统的瓶颈和性能瓶颈，从而对系统进行优化和改进，提高软件的稳定性和可靠性。软件性能测试可以提高软件团队的信心和自信心，让他们在开发和维护过程中更加自信和有信心。
API网关最基本的功能就是反向代理，所以在对API网关做技术选型的时候需要着重考察其性能表现，本文对Nginx、Haproxy、Netty、Spring Cloud Gateway、Zuul2做了性能测试，测试代码可以在github获得。
在这个快速教程中，我们将研究一下Spring的@RequestParam注解。简而言之，我们可以使用@RequestParam从请求中提取查询参数，表单参数甚至文件。我们将讨论如何使用@RequestParam及其属性。我们还将讨论@RequestParam和@PathVariable之间的区别。
大型语言模型 (LLM) 的进步对自然语言处理产生了深远的影响，但尚未完全拥抱3D理解领域。为此本文提出了PointLLM，让LLMs学会理解点云信息并提供超越2D视觉数据的新途径。具体来说，PointLLM能够根据Prompt处理彩色点云信息，利用LLM的点云编码器来有效融合几何、外观和语言信息，生成符合任务目标的响应。实验结果表明：PointLLM 表现出优于现有2D基线的性能，在对象标注任务中，PointLLM在超过50%的样本中优于人工注释者。
能否理解并利用SQL首注是区分一般攻击者和专业攻击者的一个标准。面对严密禁用详细错误消息的防御，大多数新手会转向下一目标。但攻破SQL盲注漏洞并非绝无可能，我们可借助很多技术。它们允许攻击者利用时间、响应和非主流通道（比如DNS)来提取数据。以SQL查询方式提问一个返回TRUE或FALSE的简单问题并重复进行上千次，数据库王国的大门便通常不容易发现SQL盲注漏洞的原因是它们隐藏在暗处。一旦发现漏洞后，我们就会有们能支持多种多样的数据库。大量的漏洞可用。要明确什么时候应选择基于响应而非时间的利用和什么时候使用重量级的非主流通道工具，这些细节可节省不少时间。考虑清楚大多数SQL盲注漏洞的自动化程度后，不管是新手还是专家，都会有大量的工具可用。它们中有些是图形化界面，有些是命令行，它有了SQL注入和SQL盲注的基础知识之后，现在转向进一步利用漏洞：识别并利用一个不错的注入点之后，如何快速发现注入并修复漏洞。
headers ：HTTP响应的头部, 类字典类型, 可以调用get或者getlist方法对其进行访问
离开长沙的时候写了一篇文章“左右互博：站在攻击者的角度来做防护”（freebuf上可以找到），一晃已经是三年了。这三年接触了很多东西，自己也有过很多想法，但实际上去做的却很少。花了很多时间，做了一款插件化的漏洞扫描器，这里不做介绍。这里主要介绍的是另外一个想法（这些年做的最有成就感的事情），我把它理解为真正意义上的“入侵检测”。
上一篇《Dubbo压测插件的实现——基于Gatling》中，我们介绍了基于 Dubbo 泛化调用实现的 Gatling Dubbo 压测插件，使用泛化调用发起 Dubbo 压测请求，consumer 端不需要拿到 provider 端的 API 包，使用上很便利，但是众所周知，Dubbo 泛化调用的性能不如普通 API 调用，虽然可以优化并使之达到与普通 API 调用相近的性能，但仍存在一些局限性。生产中除了网关等特殊应用外，一般很少使用泛化调用，如果以泛化调用的性能来表征生产中普通 API 调用的性能，其压测结论很难令人信服。做压测的时候，一般要求各种条件如环境等都尽可能保持一致。所以，我们又开发了基于普通 API 调用的 Gatling Dubbo 压测插件，即 gatling-dubbo2.0。此外，依托于 Gatling 强大的基础能力， gatling-dubbo2.0 相比于 Jmeter 还存在以下几方面的优势：
对于功能测试，判断测试用例是否测试通过，往往是比较容易的，只要不发生错误并且满足用户的需求即可。而对于性能测试该如何来评判性能测试是否通过呢？可以考虑以下三个方面。
在AI和机器学习领域，每天都有新技术和框架涌现。今天，我们来聊聊最近引起广泛关注的一个框架 —— Langchain。
这部分代码导入了需要使用的库。requests库用于发送网络请求，lxml库用于解析HTML，csv库用于处理CSV文件，matplotlib.pyplot库用于绘制图表，matplotlib.font_manager.FontProperties库用于加载自定义字体。
标准的HttpResponse 对象是静态的结构。在构造的时候提供给它们一个渲染之前的内容，但是当内容改变时它们却不能很容易地完成相应的改变。
MalConfScan是一个Volatility插件，可从已知的恶意软件家族中提取配置信息。Volatility则是一个用于事件响应和恶意软件分析的开源内存取证框架。此工具会在内存映像中搜索恶意软件并转储配置数据。此外，它还具有列出恶意代码所引用的字符串的功能。支持的恶意软件家族MalConfScan可以转储以下恶意软件配置数据，已解码的字符串或DGA域：U
人类依赖大脑的听觉通路实现高效精准的语音信号处理，能够轻松实现每分钟300个汉字或者150个英文单词的自然语音识别。如何建模大脑的听觉和语言环路并解析自然语音感知的神经机制是长久以来认知神经科学关注的重要问题。如今，计算机科学家花费了数十年才终于实现了较为接近人类水平的自动语音识别AI模型。这类纯工程的AI模型完全抛弃了早期基于语言学理论的模型框架，完全采用数据驱动的端到端大规模预训练深度神经网络。那么这样的模型究竟与人脑听觉通路有多少相似性呢？
这篇文章介绍了如何使用 Python 爬虫技术获取代理IP并保存到文件中。通过使用第三方库 requests 发送HTTP请求，并使用 lxml 库解析HTML，我们可以从多个网页上获取IP、Port和地址信息。本文将逐步解析代码的每一部分，帮助读者更好地理解爬虫的工作原理。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
