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Dubbo 压测插件 2.0 —— 基于普通 API 调用

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:

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《Learning Scrapy》(中文版)第5章 快速构建爬虫一个具有登录功能的爬虫使用JSON APIs和AJAX页面的爬虫在响应间传递参数一个加速30倍的项目爬虫可以抓取Excel文件的爬虫总结

第3章中,我们学习了如何从网页提取信息并存储到Items中。大多数情况都可以用这一章的知识处理。本章,我们要进一步学习抓取流程UR2IM中两个R,Request和Response。 一个具有登录功能的爬虫 你常常需要从具有登录机制的网站抓取数据。多数时候,网站要你提供用户名和密码才能登录。我们的例子,你可以在http://web:9312/dynamic或http://localhost:9312/dynamic找到。用用户名“user”、密码“pass”登录之后,你会进入一个有三条房产链接的网页。现在的问

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Dubbo 压测插件的实现——基于 Gatling

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。

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使用RoboBrowser库实现JD.com视频链接爬虫程序

短视频已成为这个时代必不可少的内容,而这些视频内容往往散布在各大网站上。对于一些研究人员、数据分析师或者普通用户来说,获取特定网站上的视频链接是一项常见的需求。本文将介绍如何利用Python编程语言中的RoboBrowser库来编写一个爬虫程序,用于从JD.com上获取视频链接。 RoboBrowser是一个基于Python的简单、易用的Web爬虫库,它结合了Beautiful Soup和requests库的功能,使得用户可以方便地浏览网页、查找元素并提取信息。通过RoboBrowser,我们可以模拟浏览器的行为,实现自动化地访问网页、填写表单、点击按钮等操作。 首先,我们创建一个RoboBrowser对象,并指定要访问的网页链接:

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