欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 关于基准测试(benchmark) Go的标准库内置的testing框架提供了基准测试(benchmark)功能,可以用来验证本地方法在串行或者并行执行时的基准表现,帮助开发者了解代码的真实性能情况,例如一个方法执行一次的平均耗时,还能看到内存分配的情况 关于Go语言基准测试(benchmark)三部曲 《Go语言基准测试(benchmark)三部曲》是欣
以前我只是知道系统调用开销大,耗时长,但是这个代价有多大一直没量化。前段时间处理一个问题让我对这个有了比较“理性”的认识,也就是说现在可以拿出相对量化的指标。
OWASP benchmark是OWASP组织下的一个开源项目,又叫作OWASP基准测试项目,它是免费且开放的测试套件。它可以用来评估那些自动化安全扫描工具的速度、覆盖范围和准确性,这样就可以得到这些软件的优点和缺点,还可以对它们进行相互比较。每个版本的OWASP benchmark都包含数千个完全可运行和利用的测试用例,每个测试用例都映射到该漏洞的相应CWE编号,所以该项目的漏洞数量和漏洞类型都是固定的,因此就可以查看扫描工具的测试报告进行对比得出该工具的误报和漏报率。
临床数据一般是使用图表汇总Table1的方式进行展示,例如R|tableone 快速绘制文章“表一”-基线特征三线表 或者 gtsummary|巧合-绘制多种数据汇总表“神器” 。
在软件开发中,性能测试和基准测试是确保软件质量不可或缺的一部分。今天,将给大家推荐一款强大的工具——pytest-benchmark,它能够帮助我们轻松地集成基准测试到我们的pytest测试套件中。
如果你实现一个公共的工具函数,有多种实现方式,你怎么测试性能呢?是循环多少次,然后打印一下起止时间,计算耗时吗?这样当然没问题。但是每次都类似的需求,都会写很多冗余的代码来进行耗时统计,另外也缺乏灵活性。有没有方便的方式来测试呢?有,Google家的benchmark性能测试框架。
通用 SQL 注入负载 ' '' ` `` , " "" / // \ \\ ; ' or " -- or # ' OR '1 ' OR 1 -- - " OR "" = " " OR 1 = 1 -- - ' OR '' = ' '=' 'LIKE' '=0--+ OR 1=1 ' OR 'x'='x ' AND id IS NULL; -- '''''''''''''UNION SELECT '2 %00 /*…*/ + addition, concatenate (or space in
start /affinity最多只能指定64个vCPU(FFFFFFFFFFFFFFFF),因为80个vCPU都占满的话是FFFFFFFFFFFFFFFFFFFF,命令start /wait /affinity FFFFFFFFFFFFFFFFFFFF cmd /c "echo.|c:\vray-benchmark-6.00.01-cli.exe -m vray 2>&1 1>c:\log.txt" 直接报错"系统无法接受 START 命令参数 FFFFFFFFFFFFFFFFFFFF",去掉4个F,按start /wait /affinity FFFFFFFFFFFFFFFF cmd /c "echo.|c:\vray-benchmark-6.00.01-cli.exe -m vray 2>&1 1>c:\log.txt"则也能跑满80个vCPU,说明高于64个vCPU的部分其实是按默认占用来算数的
测试指定的命令 [root@h102 src]# ./redis-benchmark -r 10000 -n 10000 eval 'return redis.call("ping")' 0 ====== eval return redis.call("ping") 0 ====== 10000 requests completed in 0.28 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 1 30.19% <= 1
当业务要处理大量的定时任务时,如果每个任务都创建一个Golang原生的timer的话,会占用较多的cpu资源,这类场景,可以用时间轮算法优化timer的资源消耗。本次介绍一款多级时间轮库antlabs/timer(以下timer特指antlabs/timer库),处理类似场景的优化。
JMH,即Java Microbenchmark Harness,是专门用于代码微基准测试的工具套件。何谓Micro Benchmark呢?简单的来说就是基于方法层面的基准测试,精度可以达到微秒级。当你定位到热点方法,希望进一步优化方法性能的时候,就可以使用JMH对优化的结果进行量化的分析。和其他竞品相比——如果有的话,JMH最有特色的地方就是,它是由Oracle内部实现JIT的那拨人开发的,对于JIT以及JVM所谓的“profile guided optimization”对基准测试准确性的影响可谓心知肚明(smile)
在 C# 标准性能测试 已经告诉大家如何使用 BenchmarkDotNet 测试性能,本文会告诉大家高级的用法。
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redis-benchmark [root@h102 src]# ./redis-benchmark -h Invalid option "-h" or option argument missing Usage: redis-benchmark [-h <host>] [-p <port>] [-c <clients>] [-n <requests]> [-k <boolean>] -h <hostname> Server hostname (default 127.0.0.1) -p
JMH,即Java Microbenchmark Harness,是专门用于Java代码微基准测试的工具套件。由OpenJDK开发的,主要是基于方法层面的基准测试,精度可以达到纳秒级。当定位到热点方法,希望进一步优化方法性能的时候,就可以使用JMH对优化的结果进行量化分析。
关于JMH,可以直接查看官网地址http://openjdk.java.net/projects/code-tools/jmh/
前言 “"If you cannot measure it, you cannot improve it". 在日常开发中,我们对一些代码的调用或者工具的使用会存在多种选择方式,在不确定他们性能的时候,我们首先想要做的就是去测量它。大多数时候,我们会简单的采用多次计数的方式来测量,来看这个方法的总耗时。 但是,如果熟悉JVM类加载机制的话,应该知道JVM默认的执行模式是JIT编译与解释混合执行。JVM通过热点代码统计分析,识别高频方法的调用、循环体、公共模块等,基于JIT动态编译技术,会将热点代码转换成机
Kube-Bench是一款针对Kubernete的安全检测工具,从本质上来说,Kube-Bench是一个基于Go开发的应用程序,它可以帮助研究人员对部署的Kubernete进行安全检测,安全检测原则遵循CIS Kubernetes Benchmark。
https://github.com/foolwood/benchmark_results
2017年第二季度(Q2)移动游戏市场盘点 移动游戏行业稳健发展,开发者积极布局细分市场 2017年第二季度,网易、完美世界、软星、银汉游戏、掌趣、哔哩哔哩、芒果互娱、都玩网络和互爱互动等企业发布了多款新游戏,游戏类型既包括角色扮演、动作、策略等偏重度作品,也涵盖卡牌、模拟养成、休闲益智等轻度作品;移动游戏市场整体保持稳定的发展趋势,更多细分市场开始得到布局。 从具体形态看,中重度类型作品仍旧维持较高的热度,例如网易的《勇士X勇士》、《秘宝猎人》,完美世界的《神鬼传奇》,互爱互动的《胡莱三国2》等,同时,轻
下面这段程序截取自Python High Performance Programming(个人觉得这本书还不错,虽然有点零碎。因为我做数据分析比较多,有时候数据量大了确实也需要考虑代码优化。当然,如果数据量太大,我应该还是会毫不犹豫地用SAS。)
ddcw_tool地址: https://github.com/ddcw/ddcw/blob/master/python/ddcw_tool.py
Sentry SDK Benchmark 提供了一组以不同编程语言和不同框架实现的预打包 Web 应用程序。
一、Benchmark简介 Benchmark是一个评价方式,在整个计算机领域有着长期的应用。正如维基百科上的解释“As computer architecture advanced, it became more difficult to compare the performance of various computer systems simply by looking at their specifications.Therefore, tests were developed that all
来源:https://juejin.cn/post/6844903936869007368 前言 "If you cannot measure it, you cannot improve it". 在日常开发中,我们对一些代码的调用或者工具的使用会存在多种选择方式,在不确定他们性能的时候,我们首先想要做的就是去测量它。大多数时候,我们会简单的采用多次计数的方式来测量,来看这个方法的总耗时。 但是,如果熟悉JVM类加载机制的话,应该知道JVM默认的执行模式是JIT编译与解释混合执行。JVM通过热点代码统
Redis 的消息订阅/发布(pub/sub)是一种消息的模型,Redis客户端可以订阅任意数量级的频道,一旦某频道接收到消息时,订阅他的客户端就会收到信息,接下来演示一下实例:
-《Go语言基准测试(benchmark)三部曲》已近尾声,经历了《基础篇》和《内存篇》的实战演练,相信您已熟练掌握了基准测试的常规操作以及各种参数的用法,现在可以学习一些进阶版的技能了,在面对复杂一些的场景也能高效完成基准测试,另外还有几个坑也要提前了解,避免以后掉进去
JMH是Java Microbenchmark Harness的简称,一个针对Java做基准测试的工具,是由开发JVM的那群人开发的。想准确的对一段代码做基准性能测试并不容易,因为JVM层面在编译期、运行时对代码做很多优化,但是当代码块处于整个系统中运行时这些优化并不一定会生效,从而产生错误的基准测试结果,而这个问题就是JMH要解决的。
搜了下 stackoverflow[2] ,不支持 Android 12 的设备,在 issueracker[3] 上 google 也给了回复,不支持在 Android 12L 上运行,建议在小于等于 31 的 API 上运行:
哈喽,大家好。我是狗哥,在日常开发中,我们对一些代码的调用或者工具的使用会存在多种选择方式,在不确定他们性能的时候,我们首先想要做的就是去测量它。大多数时候,我们会简单的采用多次计数的方式来测量,来看这个方法的总耗时。
概述 JMH,即Java Microbenchmark Harness,是专门用于代码微基准测试的工具套件 JMH比较典型的应用场景有: 想准确的知道某个方法需要执行多长时间,以及执行时间和输入之间的相关性; 对比接口不同实现在给定条件下的吞吐量; 查看多少百分比的请求在多长时间内完成; 基本概念 模式 Throughput: 整体吞吐量,例如“1秒内可以执行多少次调用”。 AverageTime: 调用的平均时间,例如“每次调用平均耗时xxx毫秒”。 SampleTime: 随机取样,最后输出取样结果
相比于alphalens,pyfolio使用起来要简单很多。安装与alphalens一样,直接pip就可以了。数据也很简单,基本在国内使用的话,用于benchmark不可能让pyfolio自己去获取,所以,最简单的demo中,只需要我们的portfolio的daily return与benchmark的daily return就可以了。
Redis 自带了一个叫 redis-benchmark 的工具来模拟 N 个客户端同时发出 M 个请求。(类似于 Apache ab 程序)。
项目地址:https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark
在java中使用JMH(Java Microbenchmark Harness)做性能测试
JMH (http://openjdk.java.net/projects/code-tools/jmh/) 是 Java Microbenchmark Harness(微基准测试)框架的缩写(2013年首次发布)。与其他众多测试框架相比,其特色优势在于它是由 Oracle 实现 JIT 的相同人员开发的。在此,我想特别提一下 Aleksey Shipilev (http://shipilev.net/)(JMH 的作者兼布道者)和他优秀的博客文章。笔者花费了一个周末,将 Aleksey 大神的博客,特别是那些和 JMH 相关的文章通读了一遍,外加一部公开课视频 《"The Lesser of Two Evils" Story》 ,将自己的收获归纳在这篇文章中,文中不少图片都来自 Aleksey 公开课视频。
使用过JMH的同学一定会惊叹它的神奇。JMH作为一个优秀的Benchmark框架带给了我们无数的欢乐。作为一个有极客精神的程序员,那么有没有想过去自己实现一个Benchmark框架呢?
来源:PaperWeekly本文约2300字,建议阅读9分钟本文介绍了最新发布的中文自然语言评估指数—智源指数。 作为深度学习研究的重要组成部分,评测 benchmark 扮演着评估模型性能、指导研究方向的重要角色。在自然语言处理中,针对英文任务的评测 benchmark 有 GLUE,SuperGLUE,针对中文任务的有 CLUE,这些都为自然语言处理的迅速发展奠定了基础,但随着预训练模型,尤其是大模型的不断涌现,这些评测benchmark的指引作用越来越小,在很多榜单上模型的性能已超越所谓的“人类水平”
很久很久以前,浮点数的性能和跨平台跨硬件架构一致性是无法获得保证的,所以我们一般在需要强一致性和高性能的游戏服务器中会禁用浮点数,转而使用自己实现的定点数。 这么多年过去了,前段时间想看看现代化硬件下是否仍然有性能问题和是否能够保证一致性,做了些简单的测试,这里记录一下。
一周前,Vercel 宣布了 Webpack 的基于 Rust 的继任者 Turbopack。
Golang的testing包中除了单元测试testing.T之外,还提供了testing.B的Benchmark性能测试,Benchmark测试主要是通过测试CPU和内存的效率,来评估测试代码的性能,与单元测试一样,我们首先需要引入testing包,go的文件需要以_test结尾
Redis 之父 Salvatore 就说过:“通过执行GET/SET命令来测试Redis就像在雨天检测法拉利的雨刷清洁镜子的效果”。 很多时候人们跑到我这里,他们想知道为什么自己的Redis-Benchmark统计的结果低于最优结果 。 但我们必须要把各种不同的真实情况考虑进来,例如:
JMH(Java Microbenchmark Harness)由OpenJDK团队开发,是一款基准测试工具。作为JDK官方的基准测试工具,在JDK9开始已内嵌。通常用于代码的性能调优,JMH开发者同样为JIT的开发者,得益于专业的JVM优化分析,JMH具有高精度的特点,适用于Java及基于JVM的语言。通常JMH能够统计程序的OPS(Opeartion Per Second,每秒操作量)、及TP99、平均差等,JMH测试的对象可以是方法级的,粒度更小、不限于REST API。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
前段时间看到了一个完成读比较高的协程库-libgo,里面提供了线程安全的协程实现,并且也是使用锁。本来我并没有给libcopp里的功能加锁的打算,因为上层dispatcher还是比较容易做到安全分发的,所以原来并不保证线程安全。而且线程安全这种问题单元测试比较难写,可能还得碰点运气。但是思来想去,还是为线程安全做点什么吧。反正也不是很复杂。
在开发过程中,我们通常会用到DO、DTO、VO、PO等对象,一般来说这些对象之间的字段具有一定的相似性。在进行对象转换时,除了手动get/set之外,开发者大概率会使用到类似BeanUtils等对象拷贝工具类。由于许多拷贝工具类性能低下,开发者经常在工具类没有进行选型的情况下引入项目,造成了开发社区或公司对这类工具类使用时有了更多的性能担忧。在前期的调研当中,也有类似于本文的比较,大多数使用循环/StopWatch/计算执行时间等形式衡量,少数文章采用了压测的方法。这类评价方式,能反应出一定的性能问题,但通常实验做的不够严谨准确。
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