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LevelDB测试中应用应用

LevelDB可以完美解决我们这种问题,存储在本地的文件当中,如果数据量不多的话,可以直接提交在代码中提交文件,然后就可以把数据放在这个数据库中。...之前写过了LevelDB Java&Go实践和LevelDB封装和功能拓展,下面分享最近在使用LevelDB的过程中,总结了几种使用场景,供大家参考。...} } Part3有状态服务 目前使用场景中还有一个就是将一个正常的Java服务变成一个有状态的服务,比如这个服务需要执行大量的耗时的任务,这些任务都是在内存中的,会分多个阶段,在分布式性能测试中经常碰见这样的情况...这个时候LevelDB就能非常好满足我们的需求。使用LevelDB将无状态服务转换成有状态服务。如果服务重启可以继续执行任务,通常是自动化性能巡检,进行大量io的操作。...取了个折中的办法,可以使用LevelDB实现这个需求。 LevelDB部分的分享就此结束了,欢迎继续关注FunTester其他内容。

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jmeter 测试结果解读

Count:0 Data type ("text"|"bin"|""):text Response code:200 Response message:OK 解读: 这是Apache JMeter的测试结果报告...在这个测试结果中,延迟时间是485毫秒。延迟高的高低判断取决于性能需求。 一般来说,对于大多数Web应用,如果延迟在100-200毫秒之间,用户通常会感觉到反应迅速。...最后,值得注意的是,如果这只是单个测试结果,那么它可能不完全反映出应用的平均性能。为了得到更准确的性能数据,通常需要进行多次测试,并分析得出平均值和性能波动。...注意: 查看结果树不得在负载测试期间使用,因为它会消耗大量资源(内存和 CPU)。仅将其用于功能测试或在测试计划调试和验证期间。 “查看结果树”显示所有示例响应的树,允许您查看 任何样本的响应。

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LevelDB 入门 —— 全面了解 LevelDB 的功能特性

本节我们将全面了解一下 LevelDB 的各种特性。LevelDB 的开发语言是 C++,考虑到会使用 C++ 语言的同学不是很多,在本节我们将使用 Java 语言来描述 LevelDB 的特性。...为此 LevelDB 提供了批处理功能,批处理操作就好比事务,LevelDB 确保这一些列写操作的原子性执行,要么全部生效要么完全不生效。...class LevelDB { ......但是对于同一个进程 LevelDB API 是支持多线程安全读写的。LevelDB 内部会使用特殊的锁来控制并发操作。 遍历 LevelDB 中的 Key 都是有序的,按照字典序从小到大整齐排列。...LevelDB 提供了遍历 API 可以逐个顺序访问所有的键值对,可以指定从中间开始遍历。 class LevelDB { ...

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CouchDB vs LevelDB

LevelDBLevelDB 是一种键-值存储引擎,它提供了简单的键值对存储,不像 CouchDB 那样提供了高级的文档存储模型。...•LevelDBLevelDB 专注于提供高性能的键值对存储和检索,适合需要快速访问大量数据的场景。...•LevelDBLevelDB 适用于需要高性能键值对存储的应用程序,如缓存、日志记录和简单的持久化存储。...•LevelDBLevelDB 相对较简单,易于部署和管理。 7.社区和生态系统:•CouchDB:CouchDB 拥有活跃的社区支持和丰富的生态系统,有许多第三方库和工具可用。...•LevelDBLevelDB 也具有持久性,但通常用于需要高性能读取操作的场景。 总的来说,CouchDB 和 LevelDB 非常不同,因此选择哪个取决于你的应用需求。

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Monkey测试3——Monkey测试结果分析

Monkey测试结果分析 一....初步分析方法: Monkey测试出现错误后,一般的差错步骤为以下几步: 1、 找到是monkey里面的哪个地方出错 2、 查看Monkey里面出错前的一些事件动作,并手动执行该动作 3、 若以上步骤还不能找出...,可以使用之前执行的monkey命令再执行一遍,注意seed值要一样 一般的测试结果分析: 1、 ANR问题:在日志中搜索“ANR” 2、 崩溃问题:在日志中搜索“Exception” 二....详细分析monkey日志: 将执行Monkey生成的log,从手机中导出并打开查看该log;在log的最开始都会显示Monkey执行的seed值、执行次数和测试的包名。...首先我们需要查看Monkey测试中是否出现了ANR或者异常,具体方法如上述。

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LevelDB:写操作

前面已经写了几篇文章介绍一些和 LevelDB 相关的内容: LSM 简介 LevelDB:整体架构 LevelDB:使用介绍 LevelDB:读操作 这篇文章,介绍一下 LevelDB 的写操作。...其中,Put 和 Delete 的实现都是通过封装 Write 来实现的,函数调用关系如下: leveldb::DBImpl::Put => leveldb::DB::Put => leveldb::...DBImpl::Write leveldb::DBImpl::Delete => leveldb::DB::Delete => leveldb::DBImpl::Write Write 接口 Write...status; // 执行结果 WriteBatch* batch; // 多个更新操作 bool sync; // 是否 flush...如果别人帮忙完成写入了,直接返回结果。下面开始执行写入数据。 调用 MakeRoomForWrite 在一个循环里面按照下面的流程进行检查,直到MemTable 的大小没有达到阈值或者出错。

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LoadRunner压力测试测试报告结果分析

我们以测试场景“登录-退出”为例,对测试报告的结果进行分析说明。...参数设置 通过HP LoadRunner11.00压力测试工具,导入录制脚本,设置测试1台控制主机,3台压力测试机被控制机,设置参数如下: Start vusers:500,100Vusers every...00:00:15 Duration:Run 30 minute Stop vusers:100Vusers every 00:00:15 All user:2000 二、结果分析 指标 最大 平均...之前统计该次测试中失败数为0,之所以“HTTP404”也有值,是因为脚本有些页面的请求内容并非关键点,没有请求到并不会影响最终的测试结果。...如果两种图像的曲线都正常且基本一致,说明服务器能及时接受客户端的请求,并能返回结果。从图中可以看出,整体表现还是不错的。

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LevelDB 代码撸起来!

LevelDB 的大致原理已经讲完了,本节我们要亲自使用 Java 语言第三方库 leveldbjni 来实践一下 LevelDB 的各种特性。...-------------------- total 10000 total 10000 前后两次遍历从快照中获取到的数据还是一致的,也就是说中间的写操作根本没有影响到快照的状态,这就是我们想要的结果..."get:", duration/1e6, "ms") } ----------- put: 61054ms get: 104942ms get: 47269ms 再去掉注释,打开布隆过滤器,观察结果...压缩 LevelDB 的压缩算法采用 Snappy,这个算法解压缩效率很高,在压缩比相差不大的情况下 CPU 消耗很低。官方不建议关闭压缩算法,不过经过我的测试发现,关闭压缩确实可以显著提升读性能。...{ db.close(); } } ---------------- put:3785ms get:6475ms delete:1935ms 下面我们再打开压缩,对比一下结果

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levelDB 的版本控制

levelDB为什么需要版本控制 在一个使用levelDB的服务中,必然存在多个线程同时访问数据库的情况。例如,如果正好有thread2正在访问sstable4。...之前我们在LevelDB-总体介绍 中提到一个疑问,levelDB是将磁盘文件以层的结构存在,那么哪里维护这个层结构呢,其实就是在Version类中。...版本控制 levelDB中,版本控制涉及的类有Version 、 VersionSet 、VersionEdit 以及 Build,他们之间的关系如下: VersionSet 中维护一个双向链表...levelDB中任何对磁盘sstable的修改/增加/删除,首先将变更生成一个 VersionEdit 对象,然后基于Build类,生成一个新的Version,存储到VersionSet维护的双向链表中...即让levelDB感知到新增的version。 这里只介绍添加VersionEdit对象的函数LogAndApply。

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