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。
大家所熟悉的性能测试工具有Loadrunner、JMeter，以及其他小众一些的工具，如Locust、Ngrinder、Gatling等等，那么你们知道这些工具有什么不同吗？为什么有的工具能模拟数千上几万的并发，有的工具单机只能模拟一两千的并发，这其中的原因是什么呢？那么这节课我就来告诉大家，你所不了解性能测试工具的一面：并发模式。
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：
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 基于 Scala 开发的压测工具,我们可以通过录制自动生成脚本,也可以自己编写脚本.
Gatling作为一款开源免费的性能测试工具越来越受到广大程序员的欢迎。免费当然是好的，最缺钱的就是程序员了;开源更好啊，缺啥功能、想做定制化的可以自己动手，丰衣足食。其实我最喜欢的原因是其提供了简洁强大的API，原生支持命令行运行，不像JMeter那样需要在界面上点来点去。另外其出色的扩展API和轻量级的HTML报表都值得让人称道。
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
基准测试这个单词在工作中相信大家都经常会遇到，在我刚开始工作的时候，看一些文档的时候老是会碰见基准测试，当初以为基准测试就是简单的性能测试。但是随着后面的一些经验，发现基准测试并不是这么的简单，最近也在看一本书叫做《JAVA性能权威指南》，其中也介绍了基准测试相关的一些东西，大家有兴趣的下来也可以去看下，于是我在这这里简单的聊一下基准测试相关的一些东西。
本文来源：https://blog.csdn.net/get_set/article/details/79492439
Gatling基于Scala开发的压测工具,我们可以通过录制自动生成脚本,也可以自己编写脚本.
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。
【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
一年以前，有赞准备在双十一到来之前对系统进行一次性能摸底，以便提前发现并解决系统潜在性能问题，好让系统在双十一期间可以从容应对剧增的流量。工欲善其事，必先利其器，我们拿什么工具来压测呢？我们做了很多前期调研和论证，最终决定基于 Gatling 开发有赞自己的分布式全链路压测引擎 —— MAXIM。一年多来，我们使用 Maxim 对系统做了很多次的性能压测，在提升系统性能、稳定性的同时，也得益于历次压测的实践经验逐步改进 Maxim。
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。
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。
大家好，今天我们要聊聊的是一个开源的性能测试工具——Locust。它允许我们使用 Python 编写性能测试脚本，这使得测试脚本的编写变得非常灵活和强大。Locust 的设计理念是模拟用户的行为，而不仅仅是模拟 HTTP 请求，这使得它在性能测试领域中独树一帜。
从2013年，每年都要下载gatling的版本试使用一下，看看其特性，今天事2019年第一次看gatling，发现gatling终于走上企业级应用了，终于走上商用了，意味着从此在通用性能测试领域有了新的选择。
let-netty-easy 前言: 尚未完成，持续更新中...! 什么是Netty?能做什么? Netty是一个致力于创建高性能网络应用程序的成熟的IO框架 相比较与直接使用底层的Java I
Gatling是一款基于Scala 开发的高性能服务器性能测试工具，同时也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。开箱即用，Gatling由于对HTTP协议的出色支持，使其成为负载测试任何HTTP服务器的首选工具。官方地址：https://gatling.io/get-started/。
这篇文章尝试通过一个简单的例子来为读者讲明白怎样使用Python实现数据插值。总共分3部分来介绍：
相信大家对这个工具都很陌生，国内能搜索到的资料很少，那么为什么突然想起来推荐这个工具呢？第一，我觉得它很好用；第二，为后面介绍的服务端性能自动化框架铺成
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。
之前写了两篇文章分享自己对几种性能测试框架的测试：性能测试框架对比初探、性能框架哪家强—JMeter、K6、locust、FunTester横向对比。
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。
机器学习（十七）——SVM进一步认识 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 注：这两天边看ng的svm视频，边看机器学习实战的书的svm代码，两边都看的云里雾里的，故开始各种搜索资料，最终现在有了比两天前刚学svm时候认识更深一些些，现在就说说这两天对svm的认识。 一、概念 svm称为支持向量，所谓的支持向量，就是在后面划分最大间距的时候，参与运算的向量，且最终新的样本进行比较，也只需要通过支持向量进行比较就可以了，不关心离边界线太远的其他向量。 下图，在一个二维环境中，其中点R，S，
机器学习（十七） ——SVM进一步认识 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 注：这两天边看ng的svm视频，边看机器学习实战的书的svm代码，两边都看的云里雾里的，故开始各种搜索资料，最终现在有了比两天前刚学svm时候认识更深一些些，现在就说说这两天对svm的认识。 一、概念 svm称为支持向量，所谓的支持向量，就是在后面划分最大间距的时候，参与运算的向量，且最终新的样本进行比较，也只需要通过支持向量进行比较就可以了，不关心离边界线太远的其他向量。 下图，在一个二维环境中，其中点R，S，G点和其它靠近中间黑
如果您要花费时间和精力进行性能测试，则很可能会在意从中获得的结果。您将依靠这些结果，因此您将不得不依靠该工具。因此，必须确保该工具是您可以信任的工具。据说开源工具不是很值得信赖。我和我的同事花费了大量时间来分析和对比从不同工具获得的结果。如今，在进行一些挖掘之后，我们最信任的两个负载测试是JMeter和Gatling。为了比较不同条件下的结果，我们甚至对两者进行了相同的测试。在那些测试中，我们还比较了不同的指标，以查看它们是否正确相关。例如，服务器接收的字节数和工具报告中显示的字节数或连接数等。
众所周知，\(n + 1\)个\(x\)坐标不同的点可以确定唯一的最高为\(n\)次的多项式。在算法竞赛中，我们常常会碰到一类题目，题目中直接或间接的给出了\(n+1\)个点，让我们求由这些点构成的多项式在某一位置的取值
对于功能测试，判断测试用例是否测试通过，往往是比较容易的，只要不发生错误并且满足用户的需求即可。而对于性能测试该如何来评判性能测试是否通过呢？可以考虑以下三个方面。
这两个模式是 Observable 的基础，下面我们先来介绍一下 Observer Pattern。
首先思考一个问题，什么类型是可以for循环的。你会说有list，tuput，str，dict，set等等。他们有一个共性，就是都含有__iter__方法。说明他们都是可迭代的对象，有兴趣的可以在pycharm打断点，看一下for循环内部是如何实现的。
本章内容 迭代器 面向过程编程 一、什么是迭代 二、什么是迭代器 三、迭代器演示和举例 四、生成器yield基础 五、生成器yield的表达式形式 六、面向过程编程 ============================================================ 一、什么是迭代 迭代是重复反馈过程的活动，其目的通常是为了逼近所需目标或结果。每一次对过程的重复称为一次“迭代”，而每一次迭代得到的
函数名的定义和变量的定义几乎一致，在变量的角度，函数名其实就是一个变量，具有变量的功能：可以赋值；但是作为函数名他也有特殊的功能就是加上()就会执行对应的函数，所以我们可以把函数名当做一个特殊的变量，那么接下来，我们就来研究一下这个特殊的变量。
只要做数据处理，不可避免的工作就是插值。而插值里面比较常用的方法之一就是拉格朗日插值法，这篇文章就跟大家讲讲拉格朗日插值的理论基础。
-多年互联网运维工作经验，曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维，曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台（功能如下）： 1)整合了各个公有云API，自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机，连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。
当线程设置线程数4个，会循环参数1 2 3 1；当循环设置4次，会循环参数1 4次；当线程设置2个，循环设置5次，会参数1和2分别循环5次
迭代器：迭代的工具。迭代是更新换代，如你爷爷生了你爹，你爹生了你，迭代也可以说成是重复，并且但每一次的重复都是基于上一次的结果来的。如计算机中的迭代开发，就是基于软件的上一个版本更新。以下代码就不是迭代，它只是单纯的重复
软件：Keil u Vision4编译软件，STC下载软件STC_ISP_V479。
在上篇文章我们简要介绍了 HLS 协议的基础知识，接下来我们详细介绍一种使用 Jmeter 编写压测 HLS 协议脚本的方法。
它是度量测试完整性的一个工具，通常可以分为逻辑覆盖和功能覆盖。覆盖率 =（被执行到的项数/总项数）* 100%
例如，web浏览器可以是客户端，并且在托管网站的计算机上运行的应用程序可以是服务器。 客户端向服务器提交HTTP请求消息。
API网关最基本的功能就是反向代理，所以在对API网关做技术选型的时候需要着重考察其性能表现，本文对Nginx、Haproxy、Netty、Spring Cloud Gateway、Zuul2做了性能测试，测试代码可以在github获得。
thingsboard GitHub: https://github.com/thingsboard/thingsboard
Github 地址：https://github.com/alipay/sofa-hessian
了解常见的概率分布十分必要，它是概率统计的基石。这是昨天推送的 从概率统计到深度学习，四大技术路线图谱，都在这里！文章中的第一大技术路线图谱如下所示，图中左侧正是本文要总结的所有常见概率分布。
现在是从结果分析原因，能被for循环的就是"可迭代的"，但是如果按常规想，for怎么知道谁是可迭代的呢？
1) 离散随机变量的均匀分布：假设 X 有 k 个取值：x1, x2, ..., xk 则均匀分布的概率密度函数为：
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