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关键词

CPU工具

一.简介使用stress-ng是一个 Linux 系统压力工具,模拟进程平均负载升高的场景。使用sysstat来检查监控和分析。 mpstat 是一个常用的多核 CPU 性能分析工具,用来实时查看每个 CPU 的性能指标,以及所有CPU的平均指标。 跑满,并持续10分钟stress-ng --cpu 1 --timeout 600 再开启一个终端,查看平均负载可以看到负载慢慢的往上升watch uptime 再开启一个终端,监控cpu。 -P ALL 监控所有 CPU,每隔5秒输出一组可以看到usr也就是用户空间使用率很高,iowait是0,说明没有进行磁盘读写,只是计算。 pidstat -d 四.大量进程当系统中运行进程超出 CPU 运行能力时,就会出现等待 CPU 的进程。

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性能-cpu负载和cpu利用率

概述做压力的时候,我们经常会关注两个指标,CPU利用率和CPU负载  Linux中,进程分为三种状态:   阻塞的进程blocked process   可运行的进程runnable process   正在运行的进程running process   当进程阻塞时,进程会等待IO设备的或者系统调用。      它指的就是特定时间内运行队列中(在CPU上运行或者等待运行)的平均进程。   负载的计算  CPU量和CPU内核都会影响到CPU负载,因为任务最终是要分配到CPU核心去处理的。   两块CPU要比一块CPU好,双核要比单核好。因此,除去CPU性能上的差异,CPU负载是基于内核来计算的。 “有多少内核,就有多少load”。如单核负载为1.00,双核负载为2.00.以此类推。

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    Ubuntu Linux CPU GPU 性能

    同时,基准和压力方法通常用于评估电脑的性能,这些还有助于发现仅在系统承受重负载时才观察到的硬件问题和系统异常。 (正在读取库 ... 系统当前共安装有 289022 个文件和目录。) 就CPU基准而言,它包括五种方法:CPU Blowfish,CPU CryptoHash,CPU斐波那契,CPU N-Queens和CPU Zlib。 这些对于得出可靠的结论,技术和值比较,或者对于满足事物的工作原理非常重要。从技术上讲,Linux中所有可用的GPU基准工具当然只能在OpenGL渲染器下进行。 最后,用户会根之前的所有获得性能得分。此工具具备简单性和完美的操作。可以在大多发行版中以“ glmark2”的名称找到它作为预制软件包。

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    APP性能中获取CPU和PSS多线程实现

    本人在做手机APP性能的过程中,又重新看了一些Android的内存相关知识,对之前写过的一篇APP性能的线程类的方法做了优化,总得来说,就是增加了PSS和增加了获取之后的整理工作。 获取PSS的方法原理是通过adb shell dumpsys命令获取到的,之前放弃了这个方法,因为内存太细分了,后来发现细分的更准确。 这里没有统计Native Heap和Dalvik Heap,感觉统计的话并没有多大的必要。对这块也不是非常了解如果有不对的地方,还请指正。 统计方法写在结束线程的方法里:public void stopRecord() { AppLocalMySql.getInstance().ClearUpPerformaceData(mark);整理 PerformanceThread.key = false;结束线程 }** * 整理一次性能收集 * * @param mark * 统计mark * public void ClearUpPerformaceData

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    :之前写的代码稍微有点繁杂,现在我们将这些代码进行简化一下,将备份、还原的方法单独写在一个类里,然后类继承于这个类。代码示例:? 类代码示例:类的代码稍微更改了一下,让的覆盖率提高????结果:? 覆盖率:覆盖率就是代码运行了多少个分支,如果代码的全部分支都被运行了,那么覆盖率就是100%。 l 在此外还有一种开发方式是:先分析这个项目可能会出现的错误、bug,从而有针对性的去编写用例,然后再根用例去编写实现代码,这种方式用得好的话可以事先避免很多代码可能出现的错误,有点逆向思维的味道 l 除了以上两种方式之外,还有一种合作式的开发方式:一个人单独编写用例,分析实现代码可能出现的错误,另一个人同时分析项目业务需求和功能实现,然后再根写好的用例编写实现代码。

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    软件之大

    策略大应用程序的更多的是去验证其处理而不是验证其单一的功能特色。当然在大时,功能和性能是同样很关键的。 因为大高效的处理速度,它要求软件工程师具备高水平的技术才能应对大。我们来看下大处理的三个特性:大批量实时性可交互另外,质量也同样是大的一个重要维度。 性能是一个复杂的工作,它贯穿整个周期,需要关注内存、CPU、网络等等指标。故障恢复则是验证处理过程中可能出现的故障,为做好意外的恢复做好相应的应对措施。 根上图性能执行过程一般是这样的:在性能前需要先初始化大集群环境梳理和设计大性能场景准备大性能脚本执行并分析结果(如果指标异常,则调优相应的组件并重新)优化配置性能基础准备在大性能时 等等必备的环境大不同于常规的应用,你应该具备以下一些基础环境:拥有足够的存储设备来存储和处理大拥有集群来做分布式节点和处理至少拥有足够的cpu、内存来确保有高性能的处理基础大的挑战对于从事大的软件工程师而言

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    App性能CPU使用率

    CPU使用率是性能是一项重要指标,CPU占用过高会使得设备运行程序出现卡顿与发热,甚至出现应用程序Crash,影响用户体验。在排除硬件环境的限制下,应用程序应该尽可能少的占用CPU。 iOS利器-InstrumentsInstruments简介Instruments 是 Xcode 的一个工具集,为我们提供了强大的程序性能分析及能力。 通过脚本记录一个用户行为序列,从而可以通过运行脚本对你的 iOS 应用进行自动化。保存配置模板以供复用。 CPU占用率使用Time Profiler可以来监CPU使用统计信息,如下图所示选择选择点击红色按钮运行后,就能得到 CPU 性能的结果了。? 注意:的app 需要使用debug包否则会出现如下报错。??如下图所示:可以查看运行过程中CPU使用率情况,底部可以详细看到应用每个线程占用的CPU。?

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    】Jmeter库压

    新建库连接池?请求写? 记得变量名 ?查看结果树 ?汇总报告 0异常 ?创造异常场景(线程10000,连接池最大1)汇总报告异常 ?库连接-运维库优化???修改连接,重启mysql? 最大连接,直接影响 ?

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    软件术语 -

    声明 本公众号所有内容,均属微信公众号: 开源优 所有,任何媒体、网站或个人未经授权不得转载、链接、转贴或以其他方式复制发布发表。 已经本公众号协议授权的媒体、网站,在使用时必须注明稿件来源微信公众号:开源优,违者本公众号将依法追究责任。 英文:Data Flow Testing什么是是基于程序控制流选择路径的策略家族的成员。其目的是为了在探索事件序列过程中验证相关的变量、对象。 重点关注变量及变量值的使用。优势能帮助我们精确的定位以下问题:变量已经被定义,但未使用变量被使用,但未定义在使用前变量被定义多次

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    之ETL入门

    可能需要为每个行运行多个SQL查询,来验证转换规则Data Quality Testing(质量质量包含语法和基准。 语法:根无效字符、字符模式、不正确大小写、顺序等出具脏结果基准:基于模型检查,例如客户ID质量,包含:字检查、日期检查、精度检查、检查、零校验等等Incremental ETL Testing(增量ETL)该类型主要验证旧和新的完整性,并添加新。 一般版本控制bug发生在回归时9硬件问题一般发生在应用程序不兼容设备10文档错误bug错误的帮助文档信息 ETL的不同序号ETL1验证是否按照预期进行了移动主要验证是否遵循了设计预定的模式规则或标准 ETL工程师的主要责任对于一个ETL工程师而言,其关键的责任有三大类:源分析(库、文本等类型分析)业务转换逻辑实现将经过转换的载入至目标表其他有:掌握ETL软件ETL仓库组件在后端执行驱动创建

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    DBUnit

    DBUnit:DBUnit是一个基于junit扩展的框架。它提供了大量的类对与库相关的操作进行了抽象和封装。 普通的库的方法不仅较为麻烦,而且在对完后会残留库里或者把库的修改了,相对于普通的,dbunit可以将库已有的保存到xml文件上,以免在对库进行时破坏里面的 我们先单纯用JUnit做一个普通的,以此来查看这种的弊端。1.准备一个有些许库表格: ?  5.编写类,进行,在这里我只了插入方法:??结果:?但是这样子库会残留:? 使用DBUnit工具完后,库表格里的就不会出现残留或者损坏了:?

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    linux sysbench (一): CPU性能详解

    网上sysbench教材众多,但没有一篇中文教材对cpu和结果进行详解。 本文旨在能够让读者对sysbench的cpu有一定了解。 小慢哥的原创文章,欢迎转载----1.sysbench基础知识sysbench的cpu是在指定时间内,循环进行素计算素(也叫质)就是从1开始的自然中,无法被整除的,比如2、3、5、7、11 2.sysbench安装# CentOS7下可使用yum安装yum install sysbench3.CPU命令# 默认参,素上限10000,时间10秒,单线程sysbench cpu run4 .常用参--cpu-max-prime: 素生成量的上限- 若设置为3,则表示2、3、5(这样要计算1-5共5次)- 若设置为10,则表示2、3、5、7、11、13、17、19、23、29(这样要计算 - 默认值为0,则表示不限event次- 相同event次,比较的是谁用时更少5.案例结果分析执行命令# 素上限2万,时间10秒,2个线程sysbench cpu --cpu-max-prime=

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    linux sysbench (一): CPU性能详解

    网上sysbench教材众多,但没有一篇中文教材对cpu和结果进行详解。本文旨在能够让读者对sysbench的cpu有一定了解。 小慢哥的原创文章,欢迎转载 --- 1.sysbench基础知识 sysbench的cpu是在指定时间内,循环进行素计算 素(也叫质)就是从1开始的自然中,无法被整除的,比如2、3、5、7 2.sysbench安装 # CentOS7下可使用yum安装yum install sysbench 3.CPU命令 # 默认参,素上限10000,时间10秒,单线程sysbench cpu run 4.常用参 --cpu-max-prime: 素生成量的上限 - 若设置为3,则表示2、3、5(这样要计算1-5共5次)- 若设置为10,则表示2、3、5、7、11、13、17、19、23 - 默认值为0,则表示不限event次- 相同event次,比较的是谁用时更少 5.案例结果分析 执行命令 # 素上限2万,默认10秒,2个线程sysbench cpu --cpu-max-prime

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    #框架推荐# test4j,

    # 背景后端都是操作DB的,这块的自动化校验的话,是需要库操作的,当然可以直接封装方法来操作,那么有没有开源框架支持操作,让我们关注写sql语句?或者帮我们做mysql的断言呢? Junit和testNg语法扩展,使用@DataFrom方式扩展junit的驱动功能;@Group语法让junit支持分组;模块嵌入的方式让junit和testng支持功能扩展。 集成工具包支持Spring集成,spring容器可以mock对象,自定义对象无缝集成。 支持,使用DataMap对象,Json准备,或者验证,同时支持的Fluent断言。 业务驱动工具包支持编写可读的用例,并在用例中嵌入,框架自动转换为可执行代码。支持用例步骤的重复利用,简化用例编写难度。# 重点重点讲的是这块1.

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    ETL仓库入门

    可能需要为每个行运行多个SQL查询,来验证转换规则Data Quality Testing(质量质量包含语法和基准。 语法:根无效字符、字符模式、不正确大小写、顺序等出具脏结果基准:基于模型检查,例如客户ID质量,包含:字检查、日期检查、精度检查、检查、零校验等等Incremental ETL Testing(增量ETL)该类型主要验证旧和新的完整性,并添加新。 一般版本控制bug发生在回归时9硬件问题一般发生在应用程序不兼容设备10文档错误bug错误的帮助文档信息 ETL的不同序号ETL1验证是否按照预期进行了移动主要验证是否遵循了设计预定的模式规则或标准 ETL工程师的主要责任对于一个ETL工程师而言,其关键的责任有三大类:源分析(库、文本等类型分析)业务转换逻辑实现将经过转换的载入至目标表其他有:掌握ETL软件ETL仓库组件在后端执行驱动创建

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    ETL仓库入门

    可能需要为每个行运行多个SQL查询,来验证转换规则Data Quality Testing(质量质量包含语法和基准。 语法:根无效字符、字符模式、不正确大小写、顺序等出具脏结果基准:基于模型检查,例如客户ID质量,包含:字检查、日期检查、精度检查、检查、零校验等等Incremental ETL Testing(增量ETL)该类型主要验证旧和新的完整性,并添加新。 一般版本控制bug发生在回归时9硬件问题一般发生在应用程序不兼容设备10文档错误bug错误的帮助文档信息 ETL的不同序号ETL1验证是否按照预期进行了移动主要验证是否遵循了设计预定的模式规则或标准 ETL工程师的主要责任对于一个ETL工程师而言,其关键的责任有三大类:源分析(库、文本等类型分析)业务转换逻辑实现将经过转换的载入至目标表其他有:掌握ETL软件ETL仓库组件在后端执行驱动创建

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    ETL仓库入门

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    ETL仓库入门

    可能需要为每个行运行多个SQL查询,来验证转换规则Data Quality Testing(质量质量包含语法和基准。 语法:根无效字符、字符模式、不正确大小写、顺序等出具脏结果基准:基于模型检查,例如客户ID质量,包含:字检查、日期检查、精度检查、检查、零校验等等Incremental ETL Testing(增量ETL)该类型主要验证旧和新的完整性,并添加新。 一般版本控制bug发生在回归时9硬件问题一般发生在应用程序不兼容设备10文档错误bug错误的帮助文档信息 ETL的不同序号ETL1验证是否按照预期进行了移动主要验证是否遵循了设计预定的模式规则或标准 ETL工程师的主要责任对于一个ETL工程师而言,其关键的责任有三大类:源分析(库、文本等类型分析)业务转换逻辑实现将经过转换的载入至目标表其他有:掌握ETL软件ETL仓库组件在后端执行驱动创建

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    《Jmeter工具使用》《接口库压力,批量产生

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    接口框架实战(五) | 驱动

    本文节选自霍格沃玆学院内部教材,文末链接进阶学习!驱动就是的改变从而驱动自动化的执行,最终引起结果的改变。简单来说,就是参化的应用。 量小的用例可以使用代码的参化来实现驱动,量大的情况下建议使用一种结构化的文件(例如 YAML,JSON 等)来对进行存储,然后在用例中读取这些。 参化实现驱动参驱动原理与之前分享的 接口框架实战(二) | 搞定多环境下的接口 大同小异。 也就是 pytest 会将两组自动生成两个对应的用例并执行,生成两条结果。YAML 文件实现驱动实战当量大的情况下,可以考虑把存储在结构化的文件中。 从文件中读取出代码中所需要格式的,传递到用例中执行。本次实战以 YAML 进行演示。

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