在进行 AJAX（Asynchronous JavaScript and XML）请求时，我们有时会遇到请求重复发送的问题。这可能会导致不必要的请求重复执行，增加服务器负载和网络带宽消耗，并且可能对应用程序的性能和用户体验产生不良影响。
概念 防抖：就是一定时间内，只会执行最后一次任务； 节流：就是一定时间内，只执行一次 ； 先看一个例子（上代码）： //模拟 ajax 请求 function ajax(content) { console.log('ajax request ' + content) } let inputa = document.getElementById('unDebounce') inputa.addEventListener('keyup', function (e) { ajax(e.targe
单独场景压力测试：针对某个功能点进行压力测试，分析测试结果是否满足用户要求的指标；
据说阿里有一道面试题就是谈谈函数节流和函数防抖。 糟了，这可触碰到我的知识盲区了，好像听也没听过这2个东西，痛定思痛，赶紧学习学习。here we go！
随着云计算技术的进步，软件系统的架构方式也因此发生着一些变化，其中Serverless架构就是这里的一个典型的例子。 （图片来自：http://t.cn/RadEFqr） 什么是Serverless架
1使用ApDiag工具进行WinCC脚本诊断概述 WinCC 的C脚本功能非常强大，可以提供较高的自由度。但是，不恰当地组态和使用脚本功能会显著降低系统性能，也可能导致系统崩溃。本文所讨论的脚本问题主要为C脚本的阻塞和挂起问题，即如果在过小的周期内正在运行的动作太多或者动作的执行时间过长（要处理的动作将越聚越多），或者动作已被挂起（休眠、循环、输出对话框、等待另一个应用程序的响应...），则等待队列可能会溢出。所有其它动作均将积聚在等待队列中，不能及时进行处理。 针对以上问题，可以使用 ApDiag 诊断工具进行分析和诊断，ApDiag 工具主要可以提供以下功能：
算法是一组有序的操作步骤，用于解决特定问题或执行特定任务。它是一种精确而有限的计算过程，以输入数据作为起点，经过一系列明确定义的步骤，最终产生输出结果。算法可以看作是一种计算机程序的抽象，但更侧重于高度抽象和通用性。算法通常具备以下特征：
首先开启慢查询日志，由参数slow_query_log决定是否开启，在MySQL命令行下输入下面的命令：
之前微信公众号里有一位叫sara的朋友建议我写一下Parallel的相关内容，因为手中商城的重构工作量较大，一时之间无法抽出时间。近日，这套系统已有阶段性成果，所以准备写一下Parallel的相关内容，正好也延续之前的C#并发编程系列。
一般有3个思考方向 1.根据慢日志定位慢查询sql 2.使用explain等工具分析sql执行计划 3.修改sql或者尽量让sql走索引
数据结构中的查找算法是指在一个给定的数据结构中，寻找特定元素的过程。常见的查找算法有线性查找、二分查找、哈希查找等。
算法是解决特定问题求解步骤的描述，在计算机中表现为指令的有限序列，并且每条指令表达一个或者多个步骤。
所有数据先写入到 WAL（ Write Ahead Log ）预写日志文件，并同步到 Cache 缓存中，当 Cache 缓存的数据达到了一定的大小，或者达到一定的时间间隔之后，数据会被写入到 TSM 文件中。
在第一篇 理解 Java GC 中我们学习了不同GC算法的处理过程，GC是如何工作的，什么是年轻代和老年代，JDK7中的5种GC类型，以及每种GC类型对性能的影响。
手动测试人员应该权衡测试自动化相对于手动测试的好处，并且即可开始行动。下面我介绍一下从手动测试到自动化测试转换的5步指南。
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数据流 首先定义一些属于。MapReduce作业（job）是客户端需要执行的一个工作单元:它包括输入数据、MapReduce程序和配置信息。Hadoop将作业分成若干个小任务（task）来执行，其中包括两类任务，map任务和reduce任务。 有两类节点控制着作业执行过程，：一个jobtracker以及一系列tasktracker。jobtracker通过调度tasktracker上运行的任务，来协调所有运行在系统上的作业。tasktracker在运行任务的同时，将运行进度报告发送给jobtracker，jobtracker由此记录每项作业任务的整体进度情况。如果其中一个任务失败，jobtracker可以再另外衣tasktracker节点上重新调度该任务。 Hadoop将MapReduce的输入数据划分成等长的小数据块，称为输入分片（input split）或简称分片。Hadoop为每个分片构建一个map任务，并由该任务来运行用户自定义的map函数从而处理分片中的每条记录。 拥有许多分片，意味着处理每个分片所需要的时间少于处理整个输入数据所花的时间。因此，如果我们并行处理每个分片，且每个分片数据比较小，那么整个处理过程将获得更好的负载平衡，因为一台较快的计算机能够处理的数据分片比一台较慢的计算机更多，且成一定比例。即使使用相同的机器，处理失败的作业或其他同时运行的作业也能够实现负载平衡，并且如果分片被切分的更细，负载平衡的质量会更好。 另一方面，如果分片切分的太小，那么管理分片的总时间和构建map任务的总时间将决定着作业的整个执行时间。对于大多数作业来说，一个合理的分片大小趋向于HDFS的一个块的大小，默认是64MB，不过可以针对集群调整这个默认值，在新建所有文件或新建每个文件时具体致死那个即可。 Hadoop在存储有输入数据（Hdfs中的数据）的节点上运行map任务，可以获得最佳性能。这就是所谓的数据本地化优化。现在我们应该清楚为什么最佳分片大小应该与块大小相同：因为它是确保可以存储在单个节点上的最大输入块的大小。如果分片跨越这两个数据块，那么对于任何一个HDFS节点，基本上不可能同时存储这两个数据块，因此分片中的部分数据需要通过网络传输到map任务节点。与使用本地数据运行整个map任务相比，这种方法显然效率更低。 map任务将其输出写入本地硬盘，而非HDFS，这是为什么？因为map的输出是中间结果：该中间结果由reduce任务处理后才能产生最终输出结果，而且一旦作业完成，map的输出结果可以被删除。因此，如果把它存储在HDFS中并实现备份，难免有些小题大做。如果该节点上运行的map任务在将map中间结果传送给reduece任务之前失败，Hadoop将在另一个节点上重新运行这个map任务以再次构建map中间结果。 reduce任务并不具备数据本地化的优势——单个reduce任务的输入通常来自于所有mapper的输出。在下面的李宗中，我们仅有一个reduce任务，其输入是所有map任务的输出。因此，排过序的map输出需要通过网络传输发送到运行reduce任务的节点。数据在reduce端合并，然后由用户定义的reduce函数处理。reduce的输出通常存储在HDFS中以实现可靠存储。对于每个reduce输出的HDFS块，第一个副本存储在本地节点上，其他副本存储在其他机架节点中。因此，reduce的输出写入HDFS确实需要占用网络带宽，但这与正常的HDFS流水线写入的消耗一样。 一个reduce任务的完成数据流如下：虚线框表示节点，虚线箭头表示节点内部数据传输，实线箭头表示节点之间的数据传输。
在前面几篇性能测试相关文章，我们积累的大量的各种相关知识，下面我们基于我的实践和性能测试原理对性能测试流程进行一次整体的总结。
1.数据结构包括数据的逻辑结构和物理结构。数据的逻辑结构就是从具体问题抽象出来的数学模型，是为了讨论问题的方便，与数据在计算机中的具体存储没有关系。讨论数据结构的目的是为了在计算机中实现对它的操作，因此还需要研究在计算机中如何表示和存储数据结构，即数据的物理结构。数据的物理结构又称为存储结构，是数据在计算机中的表示（又叫影像）和存储，包括数据元素的表示和村塾以及数据元素之间的关系的表示和存储。
MySQL的事件调度器是一种在数据库中定义和执行周期性任务和定时器的机制。通过事件调度器，您可以在指定的时间间隔内自动执行某些任务，例如数据备份、数据清理等。MySQL的事件调度器基于时间触发，可以使用SQL语句定义和管理任务，并且具有高度灵活性和可配置性。
对事务进行综合分析是性能分析的第一步，通过分析测试时间内用户事务的成功与失败情况，可以直接判断出系统是否运行正常。
打好牢固的基础，是成就高楼万丈的基石头。在学习算法之前，我们先了解算法是什么？如何设计算法？什么才是“好”算法？如何优化算法？
首先我们先看看同步与异步的定义，及浏览器的执行机制，方便我们更好地理解同步异步编程。
什么是算法？简单来讲，算法就是用于描述解决问题的方法。而现今普遍对算法的定义为：解决特定问题求解步骤的描述，在计算机中表现为指令的有限序列，并且每条指令含有一个或多个操作。
可以看到，我们只要输入一个字符，就会触发这次ajax请求。不仅从资源上来说是很浪费的行为，而且实际应用中，用户也是输出完整的字符后，才会请求。下面我们优化一下：
l 控制测试计划执行过程中节点的执行顺序，如：Loop Controller、If Controller等；
一、Benchmark简介 Benchmark是一个评价方式，在整个计算机领域有着长期的应用。正如维基百科上的解释“As computer architecture advanced, it became more difficult to compare the performance of various computer systems simply by looking at their specifications.Therefore, tests were developed that all
image.png 大家好，今晚的微课主要讲一个JS的回调。 这段时间51题练习群里有同学问回调是怎么回事？这个问题我竟然一时无法回答，因为简单的说就一句话，当事件完成，或条件达成，或请求返回的时候执行的代码段，就应该算是回调了。当然这是我自己的理解。 回调相对比较适当的说明是这样： 1， 回调函数可以做为参数，用匿名函数的形式传递给另一个函数； 2， 当某个函数运行到某种状态时，符合相应条件时，触发的函数，就是回调函数。 基本上这这二种定义，已经可以涵盖大多数情况了。关于回调函数的详细定义，我们不做过多说
MySQL 因为它的可靠性、高性能和易用性，成为世界上最受欢迎的开源数据库。MySQL 专为事务处理而设计和优化，全球的企业都依赖于MySQL。随着在 MySQL 数据库服务中引入 HeatWave，客户现在拥有一个可以同时进行事务处理和分析处理的单一数据库。它消除了分析处理数据库的 ETL 的需求，并为实时分析提供支持。HeatWave 建立在创新的内存查询引擎之上，该引擎专为可扩展性和性能而设计，并针对云进行了优化。MySQL HeatWave 服务比其他数据库服务（Snowflake、Redshift、Aurora、Synapse、Big Query）更快，而且成本只是其一小部分。
线性结构：数据元素之间存在着一对一的线性关系。除第一个和最后一个元素外，每个元素只有一个前驱和一个后继数据元素。
Spring Cloud 常见的集成方式是使用Feign+Ribbon技术来完成服务间远程调用及负载均衡的，如下图
下方查看历史精选文章 重磅发布 - 自动化框架基础指南pdfv1.1 大数据测试过程、策略及挑战 测试框架原理，构建成功的基石 在自动化测试工作之前，你应该知道的10条建议 在自动化测试中，重要的不是工具 在性能测试系列前面几篇文章中我们比较详细的介绍了相关的知识 从终端用户感受来体验性能指标度量 如何建立有效的性能指标监控及诊断调优体系 如何有效的选择性能测试工具 简单谈下性能测试 jmeter性能测试实践注意事项 如何进行有效的性能测试 所有性能相关的文章，均会同步发布至下面的公众号，大家可
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当业务需求不断增长时，应用经常需要执行一些定时任务来实现业务逻辑或系统功能。传统单机环境下，我们通常用系统自带的crontab来实现定时任务；在分布式场景中，定时任务的实现需要考虑任务的调度策略、并发处理等问题。如何何为分布式定时任务选择合适的方案，成为了研发团队面临的一项重大挑战。
先看段代码： console.log(1); setTimeout(function () { console.log(2); new Promise(function (resolve, reject) { console.log(3); resolve(); console.log(4); }).then(function () { console.log(5); }); }); function fn
了解算法的效率在计算机科学和编程领域至关重要，因为它有助于创建既优化又性能快速的软件。在这种情况下，时间复杂度是一个重要的概念，因为它衡量算法的运行时如何随着输入大小的增长而变化。常用的时间复杂度类 O（n） 表示输入大小和执行时间之间的线性关联。
曾经写过关于如何得到Oracle执行计划的文章，《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之查询执行计划的几种方法》，其中介绍了各种能得到SQL执行计划的方法，梁老师的书《收获，不止SQL优化》，对这几种方法，从获取步骤、优缺点、应用场景等方面，做了系统整理，可以比较学习，
“算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。” “在谈到算法时，我们不得不去了解一下什么是时间复杂度和空间复杂度这两个概念” 计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定量描述了该算法的运行时间,时间复杂度常用大O符号（大O符号（Big O notation）是用于描述函数渐进行为的数学符号。 空间复杂度：它是用来评估算法内存占用大小的一个式子。
研发说：API 请求量到底啥情况呀？统计发粗来（万一访问量一直激增，导致服务宕了，要扣我绩效滴）。
与其直接用些抽象、晦涩的技术名词去给分布式下一个定义，还不如从理解分布式的发展驱动因素开始，我们一起去探寻它的本质，自然而然地也就清楚它的定义了。
通过上面定义可以看出，负载测试下用户是持续增长的，我们可以设定一个时间范围，在这个范围内用户保持一定的速率增长。
1、算法是对特定问题求解步骤的一种描述，它是指令的有限序列，其中每一条指令表示一个或多个操作。
小伙伴们都知道，在系统的软件开发中，不仅仅是只使用一种语言，也会涉及到不同的语言。
算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。
在许多实时应用程序中，二八原则并不生效，CPU 可以花费95%(或更多)的时间在不到5% 的代码上。电动机控制、引擎控制、无线通信以及其他许多对时间敏感的应用程序都是如此。这些嵌入式系统通常是用c编写的，而且开发人员常常被迫对代码进行手工优化，可能会回到汇编语言，以满足性能的需求。测量代码部分的实际执行时间可以帮助找到代码中的热点。本文将说明如何可以方便地测量和显示在基于Cortex-M MCU的实时执行时间。
在他们的技术咨询生涯中，最常碰到的三个性能相关的服务请求是：如何确认服务器是否达到了性能最佳的状态、找出某条语句为什么执行不够快，以及诊断被用户描述成“停顿”、“堆积”或“卡死”的某些间歇性疑难杂症。
在用计算机解决实际问题的过程中，数据结构与算法是相辅相成、缺一不可的两个方面：数据结构是算法处理的对象，也是设计算法的基础，一个具体问题的数据在计算机中往往可以采用多种不同的数据结构来表示；另一方面，一个实际问题的计算过程常常有多种可用的算法。因此，选择什么样的数据结构和算法就成为实现应用程序过程中最重要的一个课题。
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