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。
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
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。
组件官网地址：https://uniapp.dcloud.io/component/list
地址 http://blog.csdn.net/xiangyong_1521/article/details/78431139 目录 前言 基本用法 API拓展 显示细节补充和实现 附 ---- 前言
简易搜索功能小记 自从上个版本软件中加入了列表的搜索功能，现在是个列表的地方产品都要给提供搜索。 @_@ 类似联系人、短信或者文件等的集合数据，用户输入关键字，然后根据标题或者内容文本去匹配。 搜索相
我们的服务器中使用了很多启动脚本为shell脚本，为了方便管理改为systemctl方式管理。 早上重启后正常，但是晚上流量高峰期间，大量用户无法链接服务器。 查看服务器进程日志出现大量报警日志。 后经过大佬排查。发现是因为systemctl启动的进程没有遵循limits资源限制，导致到达systemctl默认限定值后无法加载更多文件！
说实话现在大部分人都不在用ListView了，不过说实话如果仅仅是普通的列表其实用哪个都无所谓的。 可能有人会说有好多第三方的下拉刷新上拉加载的框架，但是我觉得吧，有些东西自己能实现的就还是用自己写的好。 不罗嗦了，直接上代码，注释都已写好
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
在短视频系统源码开发中，短视频内容的刷新有多种操作方式，接下来主要介绍的是下拉刷新的方式，一起来看看吧。
1、为什么要使用模块化 最主要的目的 解决命名冲突 便于依赖管理 其他价值 提高代码可读性 代码解耦，提高复用性 2、CMD、AMD、CommonJS 规范分别指什么？有哪些应用 1、CMD规范 CMD 即Common Module Definition通用模块定义，CMD规范是国内发展出来的，就像AMD有个requireJS，CMD有个浏览器的实现SeaJS，SeaJS要解决的问题和requireJS一样，只不过在模块定义方式和模块加载（可以说运行、解析）时机上有所不同。 // 定义模块 myMo
前言:最近涉及到和QQ打交道,定义所有的好友一共只能有300条消息,如果一次性从数据库读取300条或者更多,界面会有细微的卡顿.所以考虑了下分页,第一次进来只显示20条(仿微信),当用户滑到第一条后,如果数据库有消息,则再加载20条.
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前两天看到一篇文章介绍了一些开源框架，其中无意间看到了这个SmartSwipe的侧滑框架，根据上面的介绍及演示的动态效果，使用起来确实很不错，于是自己做了个Demo后，发现效果确实不错。
在前面的文章中我们看了进度组件ProgressIndicator的用法，怎么样大家Get了吗？ 那么我们今天就来看下ProgressIndicator的应用，一起来看下Flutter中的下拉刷新与加载更多是如何实现的。
断点调试其实并不是多么复杂的一件事，简单的理解无外呼就是打开浏览器，打开sources找到js文件，在行号上点一下罢了。操作起来似乎很简单，其实很多人纠结的是，是在哪里打断点？（我们先看一个断点截图，以chrome浏览器的断点为例）
实现搜索结果列表下拉滑动触底时自动加载更多搜索结果的功能，通常涉及到前端页面滚动事件的监听、后端数据接口的调用以及前端列表的渲染。以下是一个基本的实现步骤和示例：
本文实例为大家分享了Android实现ListView下拉刷新上拉加载更多的具体代码，供大家参考，具体内容如下
什么是无感知，这个这样理解：在网络情况正常的情况下，用户对列表进行连续的上拉时，该列表可以无卡顿不停出现新的数据。
在 App 中，列表数据加载是一个很常见的功能，几乎大多数 App 中都存在列表数据的展示，而对于大数据量的列表展示，为提高用户体验、减少服务器压力等，一般采用分页加载列表数据，首次只加载一页数据，当用户向下滑动列表到底部时再触发加载下一页数据。
ByRecyclerView 是主要是为了解决XRecyclerView和BRVAH其中的问题而产生的RecyclerView开源库。
用vue来实现一个瀑布流效果，加载网络图片，同时有下拉刷新和上拉加载更多功能效果。然后针对这几个效果的实现，捋下思路：
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。
其实 web scraper 说到底就是那点儿东西，所有的网站都是大同小异，但是都还不同。这也是好多同学总是遇到问题的原因。因为没有统一的模板可用，需要理解了 web scraper 的原理并且对目标网站加以分析才可以。 今天再介绍一篇关于 web scraper 抓取数据的文章，除了 web scraper 的使用方式外，还包括一些简单的数据处理和分析。都是基础的不能再基础了。 选择这个网站一来是因为作为一个开发者在上面买了不少课，还有个原因就是它的专栏也比较有特点，需要先滚动加载，然后再点击按钮加载。
摘要总结：本篇文章主要介绍了如何使用ViewStub和ViewStubCompat实现多布局，以便在不同的屏幕尺寸和分辨率下达到较好的展示效果。同时，还介绍了如何使用ViewStub和ViewStubCompat实现内边距和圆角，以及自定义属性在布局中的使用。
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。
我们在Web Scraper 翻页——控制链接批量抓取数据一文中，介绍了控制网页链接批量抓取数据的办法。
在 FLutter 中 , 所有的列表都支持设置一个 ScrollController 类型的参数 ,
无限上拉加载更多，在很多场景都有使用，无论是PC还是移动端，尤其是移动端，都应用非常广泛，比如掘金、头条等。 都知道，无论是下拉，亦或是上拉，都是基于滚动条的位置而言的，如果滚动条触底，表示需要加载更多了，而触顶，再次下拉，表示刷新。看个简单的代码示例：
前段时间内部系统业务需要，用 IntersectionObserver实现了table中的上拉数据加载，如果有类似需求，希望本文能带给你一点思考和帮助
【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
Android上ListView的第三方开源的下拉刷新框架很多，应用场景很多很普遍，几乎成为现在APP的通用设计典范，甚至谷歌官方都索性在Android SDK层面支持下拉刷新，我之前写了一篇文章《Android SwipeRefreshLayout：谷歌官方SDK包中的下拉刷新》专门介绍过（链接地址：http://blog.csdn.net/zhangphil/article/details/46965377 ）。 每一种ListView下拉刷新的开源框架，基本功能相同，设计原理大同小异，下拉刷新的功能实现，其中一个设计实现的的方案核心要点大多集中在ListView的OnScrollListener()等事件的重写上。但是，常见的一些下拉刷新开源框架中，有些缺乏上拉刷新的功能。上拉刷新的功能在一些应用场景中也是需要的，比如，当用户的设备屏幕由于数据需要从网络中加载，但一次网络请求根本不可能把全部数据都加载完，因此在初始化阶段只喂全部数据中的一部分数据。当用户在一个ListView中翻到最底时候，“加载更多”，注意！此处出现另外一种设计方案，比如在ListView的footer view中设计一个按钮，假设按钮就叫做“加载更多”，当用户翻到ListView最后见底时候，点击该按钮后才“加载更多”再次发起数据请求加载更多数据，然后刷新ListView，这种设计方案也比较常见。本文则介绍一个可以自动感知ListView下拉到底、然后可自动加载更多的支持下拉/上拉刷新的ListView。
接着上一篇 上一篇文章中，我们已经完成了头条的新闻列表、新闻详情功能了，但是还存在一些值得优化的地方，以及评论功能没有加上。 欢迎Star Github开源地址：https://github.com/winterfeel/Wxapp_Toutiao 所以在这一篇中我们进行以下优化： 下拉刷新、无限加载 评论显示 收藏功能 说明下为什么不做收藏功能，其实是设计到用户登陆功能暂时都不做了，包括发表评论。原因： 微信小程序登陆需要有appid，appid需要公司资质去申请，每个公司申请的数量有限制（好像是
需要实现的功能： 数据太多想初次加载部分数据，在底部加上“加载更多”按钮 点击后加载第二页数据（从数据库只取指定页数据）后接在已有数据后面（类似于android中的下拉加载更多） 每次加载时显示“正在加载……” 网上找了一些方法，类似于MvcPager分页组件，用的是v1.5.0版，但后台需要将分页后的对象列表ToPagedList，需要在MvcPager源码中加入public static PagedList<T> ToPagedList<T>(this IList<T> list, int pageIn
今天为大家带来一篇JS重难点的知识体系，这也是前端高薪必备的重难点知识，而且防抖与节流在各大企业前端面试过程中经常会考到的高频面试题！
网络爬虫在数据采集和信息获取方面发挥着重要作用，而滚动加载则是许多网站常用的页面加载方式之一。针对网易新闻这样采用滚动加载的网站，如何优化爬虫策略以提高效率和准确性是一个关键问题。本文将分享如何利用 Python 中的 Selenium 库优化滚动加载网易新闻的爬虫策略，以便更高效地获取所需信息。
通过多次爬坑，发现了这些监听滚动来加载更多的组件的共同点， 因为这些加载更多的方法是绑定在需要加载更多的内容的元素上的， 所以是进入页面则直接触发一次，当监听到滚动事件之后，继续加载更多， 所以对于无限滚动加载不需要写首次载入列表的函数， 代码如下： html: //父组件 <Life05
在讨论防抖和节流之前咱们先看一个需求，需求是这样的，监听页面的scroll事件，当页面拖动到最底端时，加载更多。实现代码如下：
MultiType 是一个分发管理类,帮助我们轻松实现复杂布局.建议大家阅读源码,作者的思路并不复杂但很巧妙.
我想，工作一段时间的都碰见过上拉加载更多需求，现在这种插件也蛮多的，也很多是把上拉加载下拉刷新结合。但是这些组件都有一个问题，就是下拉到最底部，刷新浏览器，浏览器会记住这个距离，从而触发上拉加载的方法。虽然这个小问题在正常情况下没什么影响，于是自己就研究研究，写了一个上拉加载更多的组件。
在我们的项目中，需要用到许多下拉刷新和上滑加载的操作，不说什么没用的，直接来介绍SwipeRefreshLayout的扩展用法。
很多APP都是滑动到底部时点击加载更多才会加载数据，这样用户体验就会有间断感，所以我们想用户看到最后时自动加载数据 怎么做呢
重点讲解一个background-image:linear-gradient(to top,#F0AD4E,#F8C433);
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。
了解配置文件中常见配置的含义，利用事件，数据绑定，条件渲染，表达等方式实现小程序的页面交互。
Taurus是-个开源的自动化框架,用于运行各种开源负载测试工具和功能测试工具。其支持最流行的开源负载测试工具Apache JMeter、Selenium、 Gatling、 The Grinder等。
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
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