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如何在Linux中的特定时间运行命令

我只是想知道在Linux 操作系统中是否有简单的方法可以在特定的时间运行一个命令，并且一旦超时就自动杀死它 —— 因此有了这篇文章。请继续阅读。...在 Linux 中在特定时间运行命令 我们可以用两种方法做到这一点。 方法 1 – 使用 timeout 命令 最常用的方法是使用 timeout 命令。...$ man timeout 有时，某个特定程序可能需要很长时间才能完成并最终冻结你的系统。在这种情况下，你可以使用此技巧在特定时间后自动结束该进程。...你可以传递参数数量，如 killsig、warnsig、killtime、warntime 等。它存在于基于 Debian 的系统的默认仓库中。...安装 timelimit 后，运行下面的命令执行一段特定的时间，例如 10 秒钟： $ timelimit -t10 tail -f /var/log/pacman.log 如果不带任何参数运行 timelimit

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有赞全链路压测引擎的设计与实现

ApacheBench Apache 服务器自带，简单易用，但不支持场景编排、不支持分布式，二次开发难度较大 JMeter JMeter 支持上述很多特性，如分布式、良好的压测报告等，但其基于 GUI...一样，在场景编排和流量控制方面支持一般 Gatling 支持场景编排、流量控制、压力控制，测试报告良好，且提供了强大的 DSL（领域特定语言）方便编写压测脚本，但不支持分布式，且使用 Scala 开发...，即混合场景压测 LoadProfile 从 GUI 接收动态参数，主要包括压力注入器数量、并发用户数、RPS、持续时间等 ?...Maxim 控制中心采用六边形架构（也叫端口与适配器模式），核心服务只处理核心业务逻辑（如调度算法），其他功能如与 Agent 通信、脚本存储、数据存储、压测报告等都是通过适配层调用特定实现的 API...Gatling 六、Maxim 的未来展望 Maxim 目前还是个单打独斗的产品，未来我们希望与大数据平台、运维平台等系统打通，让 Maxim 逐渐进化为一个一站式的压测平台，并引入更多新特性，如压测过程和压测报告的实时计算和展示等等

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如何提升Java应用程序性能

Gatling负载测试 Gatling的模拟测试脚本是用Scala编写的，但该工具还附带了一个非常有用的图形界面，可用于记录具体的场景，并生成Scala脚本。...在运行模拟脚本之后，Gatling会生成一份非常有用的、可用于分析的HTML报告。 定义场景 在启动记录器之前，我们需要定义一个场景，表示用户在浏览Web应用时发生的事情。...要执行负载测试，请运行以下命令： $GATLING_HOME/bin/gatling.sh-sbasic.EmployeeSimulation 对应用程序的API进行负载测试有助于发现及其细微的并且难以发现的错误...特定的HTTP Web服务宕了，还是变慢了？ 例如，下面的图形展示了在一段给定的时间内速度最慢的组件。 代码级别的优化 负载测试和应用程序监控对于确定应用程序的一些关键性能瓶颈非常有用。...如果没有经过真实场景的测试，这些数字很难估计。 要获得有关应用程序需求的最好最可靠的方法是对应用程序执行实际的负载测试，并在运行时跟踪性能指标。

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如何提升Java应用程序性能

Gatling负载测试 Gatling的模拟测试脚本是用Scala编写的，但该工具还附带了一个非常有用的图形界面，可用于记录具体的场景，并生成Scala脚本。...在运行模拟脚本之后，Gatling会生成一份非常有用的、可用于分析的HTML报告。 定义场景 在启动记录器之前，我们需要定义一个场景，表示用户在浏览Web应用时发生的事情。...要执行负载测试，请运行以下命令： $GATLING_HOME/bin/gatling.sh-sbasic.EmployeeSimulation 对应用程序的API进行负载测试有助于发现及其细微的并且难以发现的错误...特定的HTTP Web服务宕了，还是变慢了？ 例如，下面的图形展示了在一段给定的时间内速度最慢的组件。 ? 代码级别的优化 负载测试和应用程序监控对于确定应用程序的一些关键性能瓶颈非常有用。...如果没有经过真实场景的测试，这些数字很难估计。 要获得有关应用程序需求的最好最可靠的方法是对应用程序执行实际的负载测试，并在运行时跟踪性能指标。

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gatling 之性能测试

立即注入一定数量的虚拟用户； setUp(scn.inject(atOnceUsers(50)).protocols(httpConf)) 3、rampUsers(nbUsers) over(duration)：在指定时间内...seconds)).protocols(httpConf)) 7、rampUsersPerSec(rate1) to(rate2) during(duration) randomized：定义一个并发数区间，运行指定时间...但在某些情况下，我们需要使用Gatling自带的throttle方法，来对请求数做一个限制。 注意 - 我们仍然需要在场景等级中注入虚拟用户。...请求限制只是用来给定的场景中设置一个确定的吞吐量，以及注入的用户数量和持续时间。这就是设置了一个瓶颈，也就 是一个上限。如果没有设置了足够的用户数，则不会达到这个限制。...- 请求限制可以在每个场景中进行配置，移步这里找到更多：http://gatling.io/docs/2.1.7/general/scenario.html#scenario-throttling setUp

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编写高性能 Java 代码的最佳实践

Gatling负载测试 Gatling的模拟测试脚本是用Scala编写的，但该工具还附带了一个非常有用的图形界面，可用于记录具体的场景，并生成Scala脚本。...在运行模拟脚本之后，Gatling会生成一份非常有用的、可用于分析的HTML报告。 1、定义场景 在启动记录器之前，我们需要定义一个场景，表示用户在浏览Web应用时发生的事情。...要执行负载测试，请运行以下命令： $GATLING_HOME/bin/gatling.sh-sbasic.EmployeeSimulation 对应用程序的API进行负载测试有助于发现及其细微的并且难以发现的错误...特定的HTTP Web服务宕了，还是变慢了？ 例如，下面的图形展示了在一段给定的时间内速度最慢的组件。 ? 代码级别的优化 负载测试和应用程序监控对于确定应用程序的一些关键性能瓶颈非常有用。...如果没有经过真实场景的测试，这些数字很难估计。 要获得有关应用程序需求的最好最可靠的方法是对应用程序执行实际的负载测试，并在运行时跟踪性能指标。

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负载，性能测试工具-Gatling

例如，Gatling目前还提供JMS支持。 代码自定义并且场景资源有效是Gatling的两个基础。并且拥有富有表现力的DSL，自我解释的场景,易于维护，可以保存在版本控制系统中的优点。...只要底层协议（如HTTP）可以以非阻塞方式实现，Gatling的体系结构就是异步的。这种架构允许我们将虚拟用户实现为消息而不是专用线程，这使得硬件要求不需要很苛刻。...编写测试场景，自动化测试 Gatling的类似代码的脚本使您可以轻松维护测试场景，并在持续交付管道中轻松实现自动化。 我们开发了自己的领域特定语言（DSL），以便让每个人都能轻松阅读您的场景。 ?...mvn gatling:execute 然后，由于某种原因，你可能想要另一个插件，如scala-maven-plugin 或scalor-maven-plugin，负责编译。...测试运行 首先肯定是要下载它 http://gatling.io/#/download 解压并进入到bin目录下运行sh gatling.sh（linux环境下） ?

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Dubbo 压测插件的实现——基于 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...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。...execute 方法必须以异步方式执行 Dubbo 请求，这样前一个 Dubbo 请求执行后但还未等响应返回时虚拟用户就可以通过 AKKA Message 立即发起下一个请求，如此一个虚拟用户可以在很短的时间内构造大量请求

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编写高性能 Java 代码的最佳实践

Gatling负载测试 Gatling的模拟测试脚本是用Scala编写的，但该工具还附带了一个非常有用的图形界面，可用于记录具体的场景，并生成Scala脚本。...在运行模拟脚本之后，Gatling会生成一份非常有用的、可用于分析的HTML报告。 定义场景 在启动记录器之前，我们需要定义一个场景，表示用户在浏览Web应用时发生的事情。...特定的HTTP Web服务宕了，还是变慢了？ 例如，下面的图形展示了在一段给定的时间内速度最慢的组件。 ? 代码级别的优化 负载测试和应用程序监控对于确定应用程序的一些关键性能瓶颈非常有用。...其他JVM语言（如Scala）已经在编译器级支持尾递归代码的优化，当然，对于这种优化目前也存在着一些争议。 谨慎使用正则表达式 正则表达式在很多场景中都非常有用，但它们往往具有非常高的性能成本。...如果没有经过真实场景的测试，这些数字很难估计。 要获得有关应用程序需求的最好最可靠的方法是对应用程序执行实际的负载测试，并在运行时跟踪性能指标。

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WebFlux和SpringMVC性能对比

我们的测试内容有三： 首先分别创建基于WebMVC和WebFlux的Web服务，来对比观察异步非阻塞能带来多大的性能提升，我们模拟一个简单的带有延迟的场景，然后启动服务使用gatling进行测试，并进行分析...此外：由于本节主要是进行横向对比测试，因此不需要特定的硬件资源配置，不过还是建议在Linux环境下进行测试，我最初是在Win10上跑的，当用户数上来之后出现了不少请求失败的情况，下边的测试数据是在一台系统为...： 指定的用户量是在30秒时间内匀速增加上来的； 每个用户重复请求30次指定的URL，中间会随机间隔1~2秒的思考时间。...在持续的高并发情况下，大部分请求是处在C段的。而且等待时长随请求量的提高而线性增长。 增加Servlet容器处理请求的线程数量可以缓解这一问题，就像上边把最大线程数量从默认的200增加的400。...（6）Spring WebFlux性能测试——响应式Spring的道法术器 这里没有统计线程数量，因为对于运行在异步IO的Netty之上的WebFlux应用来说，其工作线程数量始终维持在一个固定的数量上

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性能工具之Taurus入门（安装篇）

或 JSON 来描述性能测试，这就是我们想要的 test as code 测试方案定义和设计 测试场景参数化和执行 测试场景结果分析 将上述所有流程集成到持续交付流程中 以上所有的自动化 它可以根据我们选择的性能测试类型自动下载对应的工具...比如我们使用JMeter 压测引擎，那么 Taurus 会自动化下载并安装 扩展并抽象了压测引擎，如JMeter，提供了一种创建，运行和分析性能测试的简单方法 支持主流的操作系统 MAC/Linux/window...较为简单使用和升级 脚本易于阅读，易于版本控制，友好的统一DSL（特定领的语言）以定义测试方案 能够支持现有 JMeter（或 Grinder 或 Gatling 或 Selenium）测试引擎的能力...能够支持直接解析原生脚本，如 JMeter JMX文件 能够将多个测试脚本或 DSL驱动的测试合并场景 支持实时报告（不推荐 BlazeMeter 收费 Dashboard） 多种测试输出格式，包括但不限于...如果结果超过阈值，则可以自动将测试标记为失败 平台无关性：在可以运行 Python 和 Java 的地方运行 环境准备 Taurus的环境要求： Python 2.7 or higher，推荐 3.x

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Gatling简单测试SpringBoot工程

项目目录说明： bodies：用来存放请求的body数据 data：存放需要输入的数据 scala：存放Simulation脚本 Engine：右键运行跟运行 bin\gatling.bat...和bin\gatling.sh效果一致 Recorder：右键运行跟运行 bin\recorder.bat 和bin\recorder.sh效果一致，录制的脚本存放在scala目录下 target...setUp(scn.inject(atOnceUsers(50)).protocols(httpConf)) rampUsers(nbUsers) over(duration)：在指定时间内...，围绕和海维赛德函数平滑逼近的增长量，持续指定时间（译者解释下海维赛德函数，H(x)当x>0时返回1，x<0时返回0，x=0时返回0.5。...exec(http("baidu_home").get("/")) 上面的测试代码运行时只能跑一次，为了测试效果，我们需要让它持续运行一定次数或者一段时间，可以使用下面两个方式： repeat

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Dubbo 压测插件 2.0 —— 基于普通 API 调用

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： 更强的场景编排能力，支持多场景同时编排，如仿真电商业务中同时存在普通下单...、团购、秒杀等多种交易类型的场景 支持设置场景内流量模型，如漏斗模型，仿真用户从商品浏览 -> 加入购物车 -> 下单 -> 支付过程中的各级转化率 不需要安装额外插件，原生支持设置压力模型，如设置压测需要达到的目标...DSL 插件的领域特定语言，提供简单易用的 API 方便编写 Dubbo 压测脚本。 ?...在有赞的一个典型使用场景，即评估一个应用的单实例性能。

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Gatling性能测试工具入门

脚本录制 录制 gatling也提供了脚本录制功能,运行"recorder.sh"文件 录制分两种,一种是代理录制,另外一种是har文件,.har文件可以用charles导出成.har格式....写接口路径、header头、并发用户数、持续压测时间等信息. package computerdatabase import io.gatling.core.Predef._ import io.gatling.http.Predef...这个场景也比较符合压测的漏斗效应,在最后面的接口一般都是用户请求量较小的(比如支付)....设置压测时间 一般压测都会持续10分钟以上,可以使用during(100)设置时间. class TimeSimulation extends Simulation { val httpProtocol.../gatling-maven-plugin-demo && mvn gatling:test' } } } } } } 可视化展示 gatling的报告也是每次运行完成后才会生成

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基于Kubernetes网关API策略的流量管理

如何在流量流程的不同阶段应用策略 Kubernetes网关API策略可在流量流程各个阶段应用，这取决于具体需求和场景。...面向容器的调试工具，如exec进入pod和容器运行时日志，对于定位容器内的问题非常有价值。 如何优雅地处理策略失败 优雅地处理策略失败是维持服务可靠性的关键方面。...利用Apache Benchmark (ab)或专业负载测试工具来模拟不同流量场景，评估策略如何影响响应时间和吞吐量。持续监控和指标收集对于跟踪性能影响随时间变化非常关键。...最后，让各团队(如开发、运维、安全)的利益相关者参与，共同定义满足所有方需求的策略。 有效的测试和监控对于确保流量管理策略按预期运行至关重要。...通过创建涵盖不同用例和边缘情况的测试场景来实施健全的测试策略。利用Gatling或Locust等工具进行负载测试，评估策略在各种条件下的行为。

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软考高级架构师：软件工程-性能测试类型的主要区别

应用场景：评估系统在预期负载下的性能，如网站在高峰访问时的响应速度。...方法：在长时间内持续施加高负载，观察系统是否能稳定运行。 应用场景：验证系统在持续高压下的耐久性和可靠性，如服务器在长时间高并发访问下的表现。...应用场景：帮助企业规划资源和扩展系统，如确定网站能承载的最大用户量。...可靠性测试（Reliability Testing） 视角：系统稳定性和故障恢复 目的：评估系统在一定时间内稳定运行的能力，以及在故障后的恢复能力。...应用场景：确保系统在真实环境中长期稳定运行，如银行系统的持续可用性。 总结 负载测试：关注在不同负载下的性能表现，适用于评估系统的正常工作状态。

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