大家好，今天给大家介绍一款Windows桌面自动化测试工具：WinAppDriver。
一提到自动化，可能大家想到的是 App 端的 Appium、Airtest、AutoJS，亦或是 Selenium、Puppeteer、Cypress 等 Web 端的自动化框架
Appium是一个开源自动化测试工具，用于在IOS移动平台、Android移动平台和Windows桌面平台上自动化本地、移动Web和混合应用程序。本机应用程序是那些使用IOS、Android或Windows SDK编写的应用程序。移动网络应用是使用移动浏览器访问的web应用程序（Appium支持IOS上的Safari，支持Android上的Chrome或内置的“浏览器”应用程序）。混合应用程序在“WebDriver”上有一个包装器，支持与web内容交互的本机控件。
考虑到 Python 性能及效率性，Python Web 端一直不温不火，JAVA 和 Golang 的微服务生态一直很繁荣，也被广泛用于企业级应用开发当中
ChatGPT是一种当前被广泛关注的人工智能技术，它具备生成自然语言的能力，能够完成一些简单的文本生成、对话交互等任务。ChatGPT 算法的出现，打破了以前自然语言处理的瓶颈，使得机器具备了更加贴合人类想法的表达能力，也让人类在处理海量自然语言数据面前得到了很大的帮助。
好久没写文章了。主要是最近换了工作。工作太忙，闹心的事情也很多的。自己还在熟悉新的环境，新的业务。
有人说，从手动测试人员过渡到自动化开发人员是一个自然的过程，并且是测试领域的另一个演进部分。我与之交谈的许多测试人员都描述了他们手动测试相同的过程并一次又一次地查看测试文档是多么的不舒服……他们看到自己担任自动化测试角色，同时也增加了薪水（这也很重要）。
作为Java后端开发者，我们创作的许多代码直接影响着用户的使用体验。如果后端代码性能不佳，用户在访问网站时就必须花费更多时间等待服务器响应。这可能引发用户投诉甚至用户流失问题。
很多系统的优化最后往往是对 DB 的优化，比如索引优化、并发控制，但如果提前剧透本次优化过程，其实最终只调整了一个bit，并且性能几乎翻倍，猜测很多人会觉得这是标题党在吊胃口，说实话剧情如此翻转笔者也没猜到。
Redis是目前广为人知的一个内存数据库，在各个场景中都有着非常丰富的应用，前段时间Redis推出了6.0的版本，在新版本中采用了多线程模型。
JDK21 在 9 月 19 号正式发布，带来了较多亮点，其中虚拟线程备受瞩目，毫不夸张的说，它改变了高吞吐代码的编写方式，只需要小小的变动就可以让目前的 IO 密集型程序的吞吐量得到提升，写出高吞吐量的代码不再困难。
如果看过秒杀系统的流量监控图的话，会发现它是一条直线，就在秒杀开始那一秒是一条很直很直的线，这是因为秒杀请求在时间上高度集中于某一特定的时间点。这样一来，就会导致一个特别高的流量峰值，它对资源的消耗是瞬时的
Selenium是一个非常流行的Web自动化测试框架，如今Selenium自动化的需求量很大。但是在测试中并不总是建议使用Selenium测试所有的测试场景。作为Web自动化工具，Selenium主要旨在测试不同的Web应用程序在不同浏览器上执行的正确性，但自动化一切是不合理的。
tomcat服务器在JavaEE项目中使用率非常高，所以在生产环境对tomcat的优化也变得非常重要了。
当应用程序的资源需求发生变化时，在 Kubernetes 1.27 中，通过 in-place 资源调整可以调整 Pod 资源而无需重新启动容器。
公司的一个ToB系统，因为客户使用的也不多，没啥并发要求，就一直没有经过压测。这两天来了一个“大客户”，对并发量提出了要求：核心接口与几个重点使用场景单节点吞吐量要满足最低500/s的要求。
下载并安装 ：https://tomcat.apache.org/download-80.cgi
综上所述，Elasticsearch之所以这么快，由于其运用多项高效技术，提升数据存储、查询、处理效率，构筑快捷搜索体验。
熔断是分布式系统的重要组成部分。快速失败并尽快给下游施加压力，可以防止整个微服务系统进入糟糕的级联雪崩状态。这是Envoy 网格的主要优点之一，Envoy 在网络级别实现强制断路限制，而不必独立配置和编写每个应用程序。Envoy 支持各种类型的完全分布（不协调）的熔断：
线程就是为了能自动分配CPU时间片而生。异步模式设计可显著减少线程等待，在高吞吐量场景中，极大提升系统整体性能，降低时延。因此，像MQ这种需要超高吞吐量和超低时延中间件系统，其核心流程大量采用异步。
面试中经常有人被问到线程池的数据设置多少合适呢，今天我们就看一下这个问题，首先我们需要知道两个问题
Servlet 3.0 开始提供了AsyncContext用来支持异步处理请求，那么异步处理请求到底能够带来哪些好处？
鱼皮最新原创项目教程，欢迎学习 大家好，我是鱼皮。今天给大家分享一篇接口性能优化干货文章。 原文链接：https://juejin.cn/post/7185479136599769125 背景 某公司的一个 ToB 系统，因为客户使用的也不多，没啥并发要求，就一直没有经过压测。这两天来了一个“大客户”，对并发量提出了要求：核心接口与几个重点使用场景单节点吞吐量要满足最低500/s的要求。 当时一想，500/s吞吐量还不简单。Tomcat按照 100 个线程，那就是单线程 1S 内处理 5 个请求，20
前言：在学习Java SSM框架前，我提前学习了反射、注解和MVC模式，因为它们频繁在SSM框架中被用到，建议大家先弄明白了这些基础知识，再学习SSM框架就很简单了。
Java 是最先支持多线程的开发的语言之一，Java 从一开始就支持了多线程能力，因此 Java 开发者能常遇到上面描述的问题场景。
本文来自拥有十年IT从业经验、擅长网站架构设计、Web前端技术以及Java企业级开发的夏俊，此文也是《关于大型网站技术演进的思考》系列文章的最新出炉内容，首发于CSDN，各位技术人员不容错过。 以下为正文： 一、引子 《关于大型网站技术演进的思考》已经连载完了两个系列，它们分别是《存储的瓶颈》和《网站静态化的处理》，这两个系列对应到网站里的组件就是存储端和浏览器端，网站除了这两端外，还有一端那就是服务端了，服务端上接浏览器端，下承存储端，所以当我们想让网站的浏览器端或存储端性能更加优秀的时候，就不得不去考虑
在先前的文章《Unix之IO模型》已经讲述到5种IO模型以及对应的同步异步和阻塞非阻塞相关核心概念,接下来看下Java的IO模型在服务端的网络编程中是如何演进,注意这里用启动Java程序表示一个JVM进程,而JVM进程中以多线程方式进行协作,这里讲述以线程为主展开.
IO的阻塞与同步 IO即输入/输出（Input/Output）。每个应用系统都少不了交互，或多或少都会产生数据，而它们的核心：IO，其性能的发展明显落后于 CPU 。对于高性能、高并发的应用系统来说，回避IO瓶颈进而提升性能是至关重要的。 阻塞与非阻塞 一般来说，IO模型可以分为阻塞/非阻塞及同步/异步。先从简单的阻塞/非阻塞模型说起。 阻塞IO：用户进程发起IO操作后，必须等待IO操作完成才能继续运行。通信协议中的 Socket 编程，为了简单起见，也使用的这种方式。但这种方式会造成CPU大量闲置，系
在B2B业务领域，系统吞吐量是衡量一个系统性能好坏的重要指标。对于Java项目而言，提升系统吞吐量意味着在有限的硬件资源下，能够处理更多的业务请求，保证系统的稳定性和高效性。以下是一些详细且专业的解决方案，帮助提升Java项目的系统吞吐量。
最早看的 架构探险 从零开始写Java Web框架，黄勇写的，算是一种启蒙，作者自己写了一套ioc和aop框架以及mvc请求分发框架。 跟着写了一遍，基本明白了Spring 和SpringMVC是怎么工作的 然后顺着思路看了2遍Spring和SpringMVC的源码，一遍是跟着流程走了一边，一遍是基于接口和类的功能整体了解了一遍架构设计 再后来看了how tomcat works，看了一遍中文的，时隔一年又看了一遍英文的，tomcat的作者亲自讲解tomcat的进化，怎么从一个几十行的弱鸡http服务器变成
最早看的 架构探险 从零开始写Java Web框架，黄勇写的，算是一种启蒙，作者自己写了一套ioc和aop框架以及mvc请求分发框架。
一款线上产品如果没有经过性能测试，那它就好比是一颗定时炸弹，你不知道它什么时候会出现问题，你也不清楚它能承受的极限在哪儿。
一谈到Java并发编程，我们一般就会联想起进程、线程、并行、并发等等概念。那么这些概念都代表什么呢？进程与线程有什么关系？并发与并行又是什么关系呢？
Tomcat的默认配置，性能并不是最优的，我们可以通过优化tomcat以此来提高网站的并发能力。提高Tomcat的性能可以分为两个方向。 服务器资源 服务器所能提供CPU、内存、硬盘的性能对处理能力有决定性影响，所以说服务器性能牛B，Tomcat也不会太差。当然提高服务器的硬件配置，是需要大量RMB的支持的。所以不到万不得已不会采用这种方式，一般公司会采取下面这种通过优化配置，来提升Tomcat性能的方式。 优化配置 优化配置之前，我们需要配置一个tomcat管理员账户，来登录查看Tomcat控制台提高
Tomcat的默认配置，性能并不是最优的，我们可以通过优化tomcat以此来提高网站的并发能力。提高Tomcat的性能可以分为两个方向。
前言:tomcat一度是web容器的标准，但是tomcat的并发量却只有200-400之间，即使现在有了aio模式，也没有提升太多。所以现在大部分都是使用netty作为高性能服务器框架，在dubbo，
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。
公众号：FunTester，原创分享爱好者，腾讯云、掘金社区、开源中国推荐，知乎八级原创作者，主要方向接口功能、自动化、性能测试，兼顾白盒测试，框架开发，业务开发。工作语言Java和Groovy，欢迎关注。 GitHub地址 接口测试 接口功能测试 开源测试服务 使用springboot+mybatis数据库存储服务化 alertover推送api的java httpclient实现实例 接口自动化通用验证类 将swagger文档自动变成测试代码 httpclient处理多用户同时在线 使用httpclie
存储的顺序和添加的顺序无关,没有下标如TreeSet，它是存储的顺序和添加的顺序无关,但其中的对象也进行了相应规范的排序。
上面的例子中，我们看到了，随着我们提升栈的空间，可容纳的栈帧多了，可调用方法的次数也随之提升了。
从字面意思理解就是数据不需要来回的拷贝，大大提升了系统的性能；这个词我们也经常在java nio，netty，kafka，RocketMQ等框架中听到，经常作为其提升性能的一大亮点；下面从I/O的几个概念开始，进而在分析零拷贝。
缓冲区是所有I/O的基础，I/O讲的无非就是把数据移进或移出缓冲区；进程执行I/O操作，就是向操作系统发出请求，让它要么把缓冲区的数据排干(写)，要么填充缓冲区(读)；下面看一个java进程发起read请求加载数据大致的流程图：
前两天，一位群里的朋友找我聊，面试中被问到性能优化手段该如何回答，今天我们就聊聊。本文主要侧重于理论分析，我们从整体上看一下 Java 性能优化都有哪些可以遵循的规律。
大家在网上搜寻许多关于 JMeter 的应用案例时是不是有过这样的遭遇： 明明是按照文档中的内容去做的，但是好些时候总是出错，这个时候会疯狂搜索各类与问题相关的文章，东拼西凑的去寻找答案，浪费大量的时间和精力。 读者是不是也遇到过这种情况，开始做的时候，举步维艰，做过之后再来看，其实很简单，好吧，这是我们做过一件事情之后的想法，当然这也是在网上分享学习心得的大牛们的想法。 所以对于初学者的我们，看到的永远都是大牛们思维提炼后的知识产物，好些内容我们根本无法真正的领会。道理很简单，我们应该从金字塔的最底层
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中数据意味着数据体积已经超越单服务器处理的上限，但也无需使用数千台节点组成的集群——通常是TB级，而不是PB级的。这里，我们不妨走进Bloomberg的用例，着眼时间序列数据处理上的数据和体积挑战。 以下为译文 在Bloomberg，我们并不存在大数据挑战。取而代之，系统正在遭遇“中数据（Medium data）”的威胁，而当下许多行业的机构基本上都面临着这种威胁。对Bloomberg来说，在企业级低延时场景下，Hadoop和Spark这样的系统既没有效率，也难以维护。时至今日，高核心数、SSD以及海量内存
深入RPC，更好使用RPC，须从RPC框架整体性能考虑问题。得知道如何提升RPC框架的性能、稳定性、安全性、吞吐量及如何在分布式下快速定位问题。RPC框架如何压榨单机吞吐量？
之前，在Java新特性专栏（https://www.didispace.com/java-features/）中，我们简单介绍了Java 21正式发布的虚拟线程。
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