具体来讲,第一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战涉及到数据查看,去重计数,条件选择,合并连接,分组排序等操作。
MySQL Enterprise Monitor是MySQL官方提供的一款监控和管理MySQL数据库的工具。 其功能之一包括MySQL Query Analyzer工具,通过MySQL Query Analyzer可以帮助用户识别慢查询和瓶颈,监视在MySQL服务器上执行的SQL语句,并显示每个查询的详细信息、执行次数和执行时间等有关性能的详细信息。
Monkey意指猴子,顽皮淘气。所以Monkey测试,顾名思义也就像猴子一样在软件上乱敲按键,猴子什么都不懂,就爱捣乱。Monkey原理也是类似,通过向系统发送伪随机的用户事件流(如按键输入、触摸屏输入、滑动Trackball、手势输入等操作),来对设备上的程序进行压力测试,检测程序多久的时间会发生异常。
官网地址: https://dev.mysql.com/downloads/mysql/
x1, x2 为 0 ~ 7之间的整数,所以分别用4位无符号二进制整数来表示,将它们连接在一起所组成的8位无符号二进制数就形成了个体的基因型,表示一个可行解。
“正弦信号频谱分析多用幅值谱,单位是g。随机信号频谱分析多用功率谱密度PSD (Power Spectrum Density),单位是g2/Hz。是否只是使用习惯,还是另有原因?文本将着重进行解释。”
这个例子说明了一个函数拟合的神经网络如何根据测量结果来估计脂肪百分比(BFP) 。
Monkey所执行的随机事件流中包含11大事件,分别是触摸事件、手势事件、二指缩放事件、轨迹事件、屏幕旋转事件、基本导航事件、主要导航事件、系统按键事件、启动Activity事件、键盘事件、其他类型事件。Monkey通过这11大事件来模拟用户的常规操作,对手机App进行稳定性测试。下面让我们来详细了解这11大事件。
选自TowardsDataScienceR 作者:Dima Shulga 机器之心编译 参与:程耀彤、思源 机器学习本质上是对条件概率或概率分布的估计,而这样的估计到底有多少是置信度?这里就涉及到统计学里面的置信区间与置信度,本文简要介绍了置信区间这一核心概念,它有助于我们从直观上理解评价估计优劣的度量方法。 本文讨论了统计学中的一个基本术语 :置信区间。我们仅以一种非常友好的方式讨论一般概念,没有太多花哨的统计术语,同时还会使用 Python 完成简单的实现!尽管这个术语是非常基础的,但我们有时很难完全理
编写一组 SQL 来查找每次查询的名称(query_name)、质量(quality) 和 劣质查询百分比 (poor_query_percentage)。
dstat 是一个可以取代vmstat,iostat,netstat和ifstat这些命令的多功能产品。dstat克服了这些命令的局限并增加了一些另外的功能,增加了监控项,也变得更灵活了。dstat可以很方便监控系统运行状况并用于基准测试和排除故障。
Monkey命令行可用的全部选项 常规 --help 列出简单的用法。 -v 命令行的每一个-v将增加反馈信息的级别。 Level 0(缺省值)除启动提示、测试完成和最终结果之外,提供较少信息。 Level 1提供较为详细的测试信息,如逐个发送到Activity的事件。 Level 2提供更加详细的设置信息,如测试中被选中的或未被选中的Activity。 日志级别 Level 0 *示例 adbshell monkey -p com.htc.Weather –v 100 说明缺省值,仅提供启动提示、测试完成和最终结果等少量信息 日志级别 Level 1 *示例 adbshell monkey -p com.htc.Weather –v -v 100 说明 提供较为详细的日志,包括每个发送到Activity的事件信息 日志级别 Level 2 *示例 adbshell monkey -p com.htc.Weather –v -v –v 100 说明 最详细的日志,包括了测试中选中/未选中的Activity信息 事件 -s <seed> 用于指定伪随机数生成器的seed值,如果seed相同,则两次Monkey测试所产生的事件序列也相同的。 * 示例: Monkey测试1:adb shellmonkey -p com.htc.Weather –s 10 100 Monkey 测试2:adb shellmonkey -p com.htc.Weather –s 10 100 两次测试的效果是相同的,因为模拟的用户操作序列(每次操作按照一定的先后顺序所组成的一系列操作,即一个序列)是一样的。操作序列虽 然是随机生成的,但是只要我们指定了相同的Seed值,就可以保证两次测试产生的随机操作序列是完全相同的,所以这个操作序列伪随机的; --throttle<milliseconds> 在事件之间插入固定延迟。通过这个选项可以减缓Monkey的执行速度。如果不指定该选项,Monkey将不会被延迟,事件将尽可能快地被产成。 * 示例:adb shellmonkey -p com.htc.Weather –throttle 3000 100 --pct-touch<percent> 调整触摸事件的百分比(触摸事件是一个down-up事件,它发生在屏幕上的某单一位置)。 * 示例:adb shellmonkey -p com.htc.Weather --pct-touch 10 1000 --pct-motion<percent> 调整动作事件的百分比(动作事件由屏幕上某处的一个down事件、一系列的伪随机事件和一个up事件组成)。 * 示例:adb shellmonkey -p com.htc.Weather --pct-motion 20 1000 --pct-trackball<percent> 调整轨迹事件的百分比(轨迹事件由一个或几个随机的移动组成,有时还伴随有点击)。 * 示例:adb shellmonkey -p com.htc.Weather --pct-trackball 30 1000 --pct-nav<percent> 调整“基本”导航事件的百分比(导航事件由来自方向输入设备的up/down/left/right组成)。 * 示例:adb shellmonkey -p com.htc.Weather --pct-nav 40 1000 --pct-majornav<percent> 调整“主要”导航事件的百分比(这些导航事件通常引发图形界面中的动作,如:5-way键盘的中间按键、回退按键、菜单按键) * 示例:adb shellmonkey -p com.htc.Weather --pct-majornav 50 1000 --pct-syskeys<percent> 调整“系统”按键事件的百分比(这些按键通常被保留,由系统使用,如Home、Back、Start Call、End Call及音量控制键)。 * 示例:adb shellmonkey -p com.htc.Weather --pct-syskeys 60 1000 --pct-appswitch<percent> 调整启动Activity的百分比。在随机间隔里,Monkey将执行一个startActivity()调用,作为最大程度覆盖包中全部Activity的一种方法。 * 示例:adb shellmonkey -p com.htc.Weather --pct-appswitch 70 1000 --pct-anyevent<percent> 调整其它类型事件的百分比。它包罗了所有其它类型的事件,如:按键、其它不常用的设备按钮、等等。* 示例:adb sh
之所以写这篇文章也是因为前几天出的一个问题,当时业务感觉到卡顿,并且伴随着锁超时的报错。最后通过分析发现是由于磁盘I/Q繁忙导致SQL耗时增加,部分锁竞争激烈的热数据出现了锁等待和锁超时。由此可见,系统的硬件环境对数据库整体性能的影响也是非常大的,MySQL在运行环境中并不是孤立存在的,它的整体性能往往受限于系统最薄弱的环节,今天想和大家分享下,都有哪些系统指标会对数据库的整体性能产生影响,我们又如何进行分析。
Linux中的sar命令是系统运行状态的统计命令,他讲指定的操作系统状态显示到标准的输出设备中,它的全称是system activity reporter,它可以从多个方面对系统的活动进行报告,包括但不限于:系统磁盘的io状况,cpu当前的效率值,内存使用的情况,进程活动以及文件读写情况等。
随着公司站点的发展,用户和访问量日益增加,经常会出现数据库主从出现延迟的情况,例如,用户在点击充值页进行充值时,经常会出现充值不到账的情况,针对这个问题,对数据库进行排查,发现,磁盘IO极不稳定,iowait也很高,%util一直在90左右,这说明产生的I/O请求很多,IO已经满负荷,磁盘IO存在瓶颈。所以需要加一块SSD盘,来提高IO处理速度。
常规类参数包括帮助参数和日志信息参数。帮助参数用于输出Monkey命令使用指导;日志信息参数将日志分为三个级别,级别越高,日志的信息越详细。
假如交易金额大于等于10万,认定为大单。统计产品ID,产品名称,大单数量,大单数量占比。
通过APP测试之Monkey测试(一),我们了解了Monkey是什么,Monkey是如何实现对APP进行压力测试,也熟悉了Monkey基本的命令,今天将在之前的基础上进行补充和拓展,一起深入接触并掌握Monkey,这之后,我们还将总结APP测试常见问题,不要错过哦!
通过APP测试之Monkey压力测试(一),我们了解了Monkey是什么,Monkey是如何实现对APP进行压力测试,也熟悉了Monkey基本的命令,今天将在之前的基础上进行补充和拓展,一起深入接触并掌握Monkey,这之后,我们还将总结APP测试常见问题,不要错过哦!
说到android移动端稳定性测试,大家通常会想到android系统自动Monkey小猴子,通过Monkey命令模拟用户触摸点击屏幕、滑动、系统按键等操作来对设备上的app进行压力测试,来测试应用的稳定性和健壮性。
Monkey是 Android 中的一个命令行工具,可以运行在模拟器里或实际设备中。
在软件开发中,测试是确保代码质量和稳定性的关键步骤之一。而自动生成测试用例可以大大提高测试效率和覆盖率。GraphWalker 是一个基于模型的测试工具,能够帮助开发者通过定义和遍历图模型来自动生成高质量的测试用例。
Monkey是google提供的一款对Android app进行压力测试工具,基于随机坐标位置,进行点击、滑动、输入等操作.
监控CPU\MEN: dstat --top-mem --top-io --top-cpu 常用常规监控:dstat -cmsdnl -D sda1 -N lo,ens33 100 5
如果%idle值持续低于10,表明CPU处理能力相对较低,系统中最需要解决的资源是CPU。
性能调优是找出系统瓶颈并消除这些瓶颈的过程。 很多系统管理员认为性能调优仅仅是调整一下内核的参数即可解决问题, 事实上情况并不是这样。 性能调优是实现操作系统的各个子系统之间的平衡性,这些子系统包括:
前边几篇介绍了Monkey以及Monkey的事件,今天就给小伙伴们介绍和分享一下Monkey的参数。
监控CPU\MEN: dstat –top-mem –top-io –top-cpu 常用常规监控:dstat -cmsdnl -D sda1 -N lo,ens33 100 5
启用慢查询日志 mysql 中的 slow log 是用来记录执行时间较长(超过 long_query_time 秒)的 sql 的一种日志工具。 启用 slow log 在 my.cnf 中设置 [mysqld] slow_query_log=on slow_query_log_file=mysql-slow 重启 MySQL 服务。 1.工具集 五款常用工具 mysqldumpslow mysqlsla myprofi mysql-explain-slow-log
monkey 是 Android 中的一个命令行工具,由 java 编写,可以运行在模拟器里或实际设备中。它向系统发送伪随机的用户事件流(如按键输入、触摸屏输入、手势输入等),实现对 APP 进行压力测试。
在这个例子中,我们试图建立一个神经网络来估计一个人的脂肪百分比,这个人由13个物理属性描述。
在“我的电脑”-“属性”-“高级”-“环境变量”中,单击新建,填充变量称为JAVA_HOME,变量替换JAVA安装的路径。
499 是 nginx 扩展的 4xx 错误,目的只是用于记录,并没有实际的响应。 看一下 nginx 源码 ngx_http_request.h 对 499 的定义:
Monkey是Android中的一个命令行工具,可以运行在模拟器里或者现实设备中,向系统发送伪随机的用户事件流(点击、滑动、Application切换、横竖屏、应用关闭)实现对正在开发的应用程序进行压力测试。monkey测试是一种为了测试软件的稳定性,健壮性的快速有效的方法,只针对Activity做测试,不能对Service做测试。
vmstat是Virtual Meomory Statistics(虚拟内存统计)的缩写,可实时动态监视操作系统的虚拟内存、进程、CPU活动。
-- 每个表单独文件和单独表空间,而不是放在系统表空间,每个表的文件表空间允许操作系统在表被截断或删除时回收磁盘空间。每表文件表空间还支持动态和压缩行格式以及相关功能
mysql当前的版本,运行的时间,以及当前系统时间。 MySQL服务器版本信息表明MySQL服务器包含和不包含哪些特点。 MySQL服务器运行时间表明报告价值的代表性。服务器运行时间对于评估报告是很重要的,因为如果服务器不运行几个小时的话,输出报告有可能存在曲解和误导性。有时甚至运行几个小时时间都是不够的,比如,MySQL服务器运行了午夜的6个小时几乎没有业务访问过。最理想的情况是,MySQL服务器运行一天之后再运行mysqlreport来输出报告,这样报告的代表价值要比系统刚运行时要好的多。 在性能场景的运行周期前启动mysql,在性能场景结束后生成mysqlreport会比较有用。比如此例中,场景运行了1小时后执行了mysqlreport。
传统时间序列模型允许包含过去观察到的系列信息,但不允许客户包含其他可能相关的信息。例如,假期的影响、竞争对手的活动、法律变化、整体经济或其他外部变量可能解释了某些历史变动,并且可能导致更准确的预测,另一方面,回归模型允许客户从预测变量中包含大量相关信息,但不允许处理ARIMA模型中可以处理的细微时间序列动态。在本文中,我们帮助客户考虑如何扩展ARIMA模型,以便允许其他信息被纳入模型中。
vmstat(Virtual Memory Statistics 虚拟内存统计) 命令用来显示Linux系统虚拟内存状态,也可以报告关于进程、内存、I/O等系统整体运行状态。
有两种启用方式:1, 在my.cnf 里 通过 log-slow-queries[=file_name]
在使用机器学习构建预测模型时,我们不只是想知道“预测值(点预测)”,而是想知道“预测值落在某个范围内的可能性有多大(区间预测)”。例如当需要进行需求预测时,如果只储备最可能的需求预测量,那么缺货的概率非常的大。但是如果库存处于预测的第95个百分位数(需求有95%的可能性小于或等于该值),那么缺货数量会减少到大约20分之1。
日志就跟人们写的日记一样,记录着过往的事情。但是人的日记是主观的(记自己想记的内容),而数据库的日志是客观的,根据记录内容分为以下好几种日志:
Mysql慢查询和慢查询日志分析 众所周知,大访问量的情况下,可添加节点或改变架构可有效的缓解数据库压力,不过一切的原点,都是从单台mysql开始的。下面总结一些使用过或者研究过的经验,从配置以及调节索引的方面入手,对mysql进行一些优化。 第一步应该做的就是排查问题,找出瓶颈,所以,先从日志入手 开启慢查询日志 mysql>show variables like “%slow%”; 查看慢查询配置,没有则在my.cnf中添加,如下 log-slow-queries = /data/mysqldata/
errorlog.html 当为测试启用了数据验证时,它可包含一些数据块中的错误的相关信息:
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