Selenium是基于Web的最流行的UI自动化测试工具。它提供了一组支持多种平台的公开API（例如Linux，Windows，Mac OS X等）。此外，像Google Chrome，Mozilla Firefox，Internet Explorer和Safari等所有现代浏览器都可以用来运行Selenium测试。它也涵盖了Android平台，其中Appium是实现Selenium Webdriver界面的工具，用于移动自动化。
在 C# 里面配合 dotnet 的 Task 可以作出 AsyncAutoResetEvent 高性能多线程工具，从命名可以看到 AsyncAutoResetEvent 的意思就是支持异步的自动线程等待事件，用于多线程竞争访问执行权，可以用在消费队列或用在限制有限线程执行的业务上
它是一种数据的流从源头流到目的地。比如文件拷贝，输入流和输出流都包括了。输入流从文件中读取数据存储到进程(process)中，输出流从进程中读取数据然后写入到目标文件。
io_uring是Linux内核在v5.1引入的一套异步IO接口，随着其迅速发展，现在的io_uring已经远远超过了纯IO的范畴。从Linux v5.3版本开始，io_uring陆续添加了网络编程相关的API，对用户提供sendmsg、recvmsg、accept、connect等接口的异步支持，将io_uring的生态范围扩大到了网络领域。
本篇是《disruptor笔记》的第五篇，前文《disruptor笔记之四：事件消费知识点小结》从理论上梳理分析了独立消费和共同消费，留下了三个任务，今天就来成这些任务，即编码实现以下三个场景：
CountDownLatch是一个同步工具类，它允许一个或多个线程等待其他线程完成操作。CountDownLatch用一个给定的计数器来初始化，该计数器的值表示需要等待完成的任务数量。每当一个线程完成其任务后，计数器的值就会减一。当计数器的值达到零时，表示所有需要等待的任务都已经完成，此时在CountDownLatch上等待的线程将被唤醒并可以继续执行。
成功则返回文件描述符，失败则返回-1 第三个参数写成/*mode_t mode */ 表示这个参数仅在创建新文件时使用 Pathname表示要打开或者创建文件的名字 Oflag可用来说明此函数的多个选项。用下面一个或多个常量进行“或”运算构成
1）第一种：让开发帮忙生成多个token（多个用户账户生成的token），导出为csv格式的文件(以下步骤均以该方法为基础)
WebDriver是用于与实时Web浏览器进行交互的可编程界面。它使测试自动化能够打开浏览器，发送点击，键入键，刮擦文本并最终干净地退出浏览器。WebDriver界面是W3C建议书。WebDriver标准的最受欢迎的实现是Selenium WebDriver，它是免费和开放源代码。
以下内容为入门级介绍，意在对老技术作较全的总结而不是较深的研究。主要参考《构建高性能Web站点》一书。
"蜘蛛"（Spider）是Internet上一种很有用的程序，搜索引擎利用蜘蛛程序将Web页面收集到数据库，企业利用蜘蛛程序监视竞争对手的网站并跟踪变动，个人用户用蜘蛛程序下载Web页面以便脱机使用，开发者利用蜘蛛程序扫描自己的Web检查无效的链接……对于不同的用户，蜘蛛程序有不同的用途。那么，蜘蛛程序到底是怎样工作的呢？ 蜘蛛是一种半自动的程序，就象现实当中的蜘蛛在它的Web（蜘蛛网）上旅行一样，蜘蛛程序也按照类似的方式在Web链接织成的网上旅行。蜘蛛程序之所以是半自动的，是因为它总是需要一个初始链
有些进程需要一种预先告知内核的能力，使得内核一旦发现进程指定的一个或多个I/O条件就绪(也就是说输入已准备好被读取，或者描述符已能承受更多的输出)，他就通知进程，这个能力称为I/O复用
shift+右键可以进入PowerShell 命令行窗口，也可以进入cmd窗口，和pycharm命令窗口输入安装命令。
locustfile是普通的python文件。唯一的要求是至少声明一个类(我们称之为locust类)，该类继承自locust类。
本系列文章试图从一名 Java 开发者（有时也会穿插其他语言）的角度窥探 Go 语言，并以注释的方式提及 Go 与 Java 的一些区别，方便 Java 开发者迅速入门 Go 语言。
接下来还有很多大数据组件的灵魂拷问 准备好了吗？各位小伙伴们！！！ 咱们下期再见！
WebDriver可以像用户一样驱动原生浏览器，无论是在本地服务器还是在使用Selenium服务器的远程机器上，都标志着浏览器自动化的一个飞跃。
pytest登场！本文将在Django中引入pytest，原理是先执行tep startproject命令创建pytest项目文件，然后从数据库中拉取代码写入文件，最后调用pytest命令运行用例。为了提高运行效率，用例运行是并行的，采用了多线程和多进程，两个都有，这在最后有个单独小结进行比较完整的说明。因为用例运行是异步的，所以前端并不知道什么时候执行完才能拿到运行结果，可以发多个HTTP请求轮询，但这种方式并不优雅，本文将采用WebSocket来实现用例结果查询。具体内容为：
Phaser是JDK7开始引入的一个同步工具类，适用于一些需要分阶段的任务的处理。它的功能与 CyclicBarrier和CountDownLatch有些类似，功能上与 CountDownLatch 和 CyclicBarrier类似但支持的场景更加灵活类似于一个多阶段的栅栏，并且功能更强大，我们来比较下这三者的功能：
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1680176.html
序： 这里指的服务器是指提供HTTP服务的服务器，人们通常衡量一台web服务器能力的大小为其在单位时间内能处理的请求数的多少。 3.1 吞吐率 Web服务器的吞吐率是指其单位时间内所能处理的请求数。更关心的是服务器并发处理能力的上限即最大吞吐率。 Web服务器在实际工作中，其处理的Http请求包括对很多不同资源的请求即请求的url不一样。正因为这种请求性质的不同，Web服务器并发能力的强弱关键在于如何针对不同的请求性质设计不同的并发策略。有时候一台Web服务器要同时处理许多不同性质的
在整个 SQL 执行过程中，需要经过 Parser，Optimizer，Executor，DistSQL 这几个主要的步骤，最终数据的读写是通过 tikv-client 与 TiKV 集群通讯来完成的。
select、poll 和 epoll 都是 Linux API 提供的 IO 复用方式。
此为开篇，介绍JMeter的组成结构，阅读后对JMeter形成整体认知和初步印象。
之前我们介绍了LVS和HAProxy两种负载均衡器，今天我们来介绍另外一种负载均衡器Nginx。当然Nginx不只具有负载均衡功能， 还有很多很强大的功能。今天我们就来详细介绍介绍Nginx。
在服务器启动后，客户端还没有连接服务器时，服务器由于调用了accept方法，将一直阻塞，直到有客户端请求连接服务器。
在写文章之前，分享一下今晚看伟东山老师的直播收获心得。我自身是一个小菜鸟，第一次听QEMU模拟器软件，不过听完老师的介绍感觉这功能好强大，感觉都不用买硬件了来做实验的（不过还是建议买开发板来做实验，比较有感觉，因为它还是不能模拟出特别先进的芯片，以及无法模拟出类似于GPU等复杂的硬件，而且搞底层软件开发的，还是要有开发板来支持的；当然，当你手头不是宽裕的时候，这个时候QEMU还是可以派上一定的作用了，至少可以测试一般的外设功能的，还是很强大的，我自己也在摸索使用），这里有兴趣的小伙伴可以看这个教程--------http://wiki.100ask.org/100ask_imx6ul_qemu。同时也非常期待伟老师后期录制的新教学视频。
CountDownLatch CountDownLatch适用场景 Java多线程编程中经常会碰到这样一种场景——某个线程需要等待一个或多个线程操作结束（或达到某种状态）才开始执行。比如开发一个并发测试工具时，主线程需要等到所有测试线程均执行完成再开始统计总共耗费的时间，此时可以通过CountDownLatch轻松实现。 CountDownLatch实例 12345678910111213141516171819202122232425262728 package com.test.thread;impo
上一篇文章我们解剖了进程和线程的本质，进程和线程的实现方式，这篇文章我们来探讨它们是如何通信的，进程告诉我说线程不想活了，我不管它死活，我只想知道我是谁？进程是怎么告诉我的？进程的出现和线程的死亡和我有必然联系吗？文章为你揭露哟上一篇文章我们解剖了进程和线程的本质，进程和线程的实现方式，这篇文章我们来探讨它们是如何通信的，进程告诉我说线程不想活了，我不管它死活，我是谁？进程是怎么告诉我的？进程的出现和线程的死亡和我有必然联系吗？文章为你揭露哟...
进程是需要频繁的和其他进程进行交流的。例如，在一个 shell 管道中，第一个进程的输出必须传递给第二个进程，这样沿着管道进行下去。因此，进程之间如果需要通信的话，必须要使用一种良好的数据结构以至于不能被中断。下面我们会一起讨论有关 进程间通信(Inter Process Communication, IPC) 的问题。
结论：即采用多线程不会提高程序的执行速度，反而会降低速度，但是对于用户来说，可以减少用户的响应时间。
正如我们所知，NGINX采用了异步、事件驱动的方法来处理连接。这种处理方式无需（像使用传统架构的服务器一样）为每个请求创建额外的专用进程或者线程，而是在一个工作进程中处理多个连接和请求。为此，NGINX工作在非阻塞的socket模式下，并使用了epoll 和 kqueue这样有效的方法。
事情起因于公司一位同事在内部邮件组中post了一个问题，一个使用了go1.8.3写的业务程序跑了一段时间后出现部分goroutine卡在等待一个锁ForkLock的现象，同事认为这是go1.8.3的bug，升级到 go1.10 后没有再重现。为了搞清楚这个事情，同事在 github 上发了 issue ：
Java多线程编程中经常会碰到这样一种场景——某个线程需要等待一个或多个线程操作结束（或达到某种状态）才开始执行。比如开发一个并发测试工具时，主线程需要等到所有测试线程均执行完成再开始统计总共耗费的时间，此时可以通过CountDownLatch轻松实现。
C#中的CountdownEvent 是.NET框架中的一个同步对象，它允许线程等待直到其关联的计数器达到0。
Redis server通过在多个客户端间多路复用， 实现了高效的命令请求处理： 多个客户端通过socket连接到 Redis server， 但只有在socket可无阻塞读/写时， server才会和这些客户端交互。
在Rust源代码中，rust/library/std/build.rs文件是一个用于构建（build）Rust标准库的自定义构建脚本。该脚本负责配置和生成Rust标准库的构建过程中所需的构建脚本，以及执行一些预构建的操作。
本文介绍了 Airflow 这款开源的 DAG 流程编排框架，从架构、原理、优点、使用场景、实现细节、扩展、ETL、数据依赖、资源依赖、任务依赖、安全、Hook、日志、任务定义、执行、调度、监控、运维、社区、文档等方面进行了详细的介绍。Airflow 旨在解决 Celery 和 Kubernetes 等工具无法解决的问题，通过实践证明了 DAG 流程编排的价值。Airflow 的架构设计巧妙，实现了分布式、高可用的 DAG 执行引擎。Airflow 使用 Python 实现，支持多种 DAG 定义格式，可与主流的分布式数据存储系统无缝集成。Airflow 还支持云原生技术，可以轻松地在 Kubernetes 上运行。通过本文的讲解，读者可以了解到 Airflow 的设计理念、架构、使用方式和实现细节，掌握如何在分布式环境下实现 DAG 流程编排。同时，本文还提供了实际案例，帮助读者更好地理解 Airflow 的使用方式。
第一次访问php,则会随机生成一个session文件发送header头,等待浏览器第二次请求携带cookie,进行判断session_id,我们可以通过上面已经生成的session_id,然后通过session_id函数赋值,进行模拟浏览器携带cookie的情况:
JMeter是Java技术栈工具，在软件测试领域应用非常广泛，无论是性能测试还是接口测试，技术都很成熟和稳定。它有一个突出特点：开源，适合做二次开发，以阿里为代表的Java技术栈公司都对它青睐有加。在JMeter之前，我最早接触的工具是LoadRunner，毕业后还买过一本《精通软件性能测试与LoadRunner最佳实战》的书，但是它的时代已经过去：
一个.py脚本就是一个测试用例 测试用例类必须继承于unittest.TestCase 类中的方法名必须以test开头，否则不会被执行 类的外部写main方法（自测代码）
用于进程间传递信号的一个整数值。在信号量上只有三种操作可以进行：初始化，P操作和V操作，这三种操作都是原子操作。
Locust是一个容易使用、分布式的压力测试工具。它是用于网站压力测试(或其它系统)并找出多少用户一个系统可以承载。
本人发现网上虽然有不少Java相关的面试题，但第一未必全，第二未必有答案，第三虽然有答案，但未必能在面试中说，所以在本文里，会不断收集各种面试题，并站在面试官的立场上，给出我自己的答案。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1768839.html
一、使用良好的结构 可扩展 HTML (XHTML) 具有许多优势，但是其缺点也很明显。XHTML 可能使您的页面更加符合标准，但是它大量使用标记（强制性的 和 标记），这意味着浏览器要下载更多代码。所以，事情都有两面性，尝试在您的网页中使用较少的 XHTML 代码，以减小页面大小。如果您确实不得不使用 XHTML，试着尽可能对它进行优化。
1.网卡发现 MAC 地址符合，就将包收进来；发现 IP 地址符合，根据 IP 头中协议项，知道上一层是 TCP 协议；
当我们使用计算机时，可以同时做许多事情，例如一边打游戏一边听音乐。这是因为操作系统支持并发任务，从而使得这些工作得以同时进行。
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