文章目录调试及性能分析调试代码打印调试法与日志第三方日志系统调试器专门工具静态分析性能分析计时性能分析工具（profilers）CPU内存事件分析可视化资源监控专用工具 调试及性能分析调试代码打印调试法与日志“最有效的 debug 工具就是细致的分析，配合恰当位置的打印语句” — Brian Kernighan, Unix 新手入门。调试代码的第一种方法往往是在您发现问题的地方添加一些打印语句，
Storm入门教程1. Storm基础StormStorm主要特点Storm基本概念Storm调度器Pluggable scheduler（可插拔调度器）Isolation scheduler（隔离调度器）Storm配置Guaranteeing Message Processing（消息处理保障机制）Daemon Fault Tolerance（守护线程容错机制）理解Storm拓扑的并行Tutor
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2023-09-15 14:16:29
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在软件测试日常工作中，大家接触得比较多的性能测试工具有LoadRunner和Jmeter，这里整理了web应用程序性能和负载压力能力的最广泛使用的性能测试工具的综合列表。这些负载测试工具将确保您的应用程序在高峰流量和极端压力条件下的性能该列表包括开源的以及授权的性能测试工具。但是几乎所有的授权工具都有一个免费的试用版本，这样就可以在决定哪种工具最适合你的需求之前有机会亲自动手。1、WebLOADw
性能测试的流程(1)性能测试需求分析1.明确被测系统–熟悉被测系统的业务功能 –熟悉被测系统的技术架构2.明确测试内容–业务角度：用户使用频率较高的关键业务功能 –技术角度：逻辑复杂度高的业务；数据量大的业务；3.明确测试策略–负载测试 –稳定性测试 –并发测试4.明确测试指标–有明确需求指标：执行结果与预期指标进行对比 –无明确需求指标(分析指标)：查找资料；类似的系统对比；对未来流量的预估；(
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2023-10-07 18:51:12
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一，nmon介绍：nmon是一种再aix与各种linux操作系统上广泛使用的监控与分析工具，特点如下：1，nmon所记录的信息是比较全面的2，能在系统运行过程中实时的捕获系统资源的使用情况3，能输出结果到文件中，然后通过nmon_analyzer工具产生数据文件，与图形化结果，界面分析通过图形化，得出系统在一段时间内资源占用的变化趋势，有助于我们更好的定位问题。nmon所记录的数据包含以下方面（也
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2023-08-01 22:02:09
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性能测试实战 30 讲告别野路子，成为真正的性能测试高手高楼 前 HP 高级性能专家，7DGroup 创始人（学习笔记）1、什么是性能测试？性能测试就是针对系统的性能指标，建立性能测试模型，制定性能测试方案，制定监控策略，在场景条件之下执行性能场景，分析判断性能瓶颈并调优，最终得出性能结果来评估系统的性能指标是否满足既定值。性能测试需要有指标：理论上合理的，并且应该有的指标是：时间指标、容量指标和
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2023-10-07 20:55:26
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一.性能测试类似的称呼压力测试：高压力下进行操作，看系统反应负载测试：看能承受多大的负载，加压一直到崩溃并发测试：广义，大量用户使用同一系统；狭义，大量用户使用同一系统配置测试（对软硬件微调，充分利用资源）可靠性测试二.性能测试流程了解需求分析测试点选取测试工具编写测试计划搭建测试环境执行测试性能调优测试报告评审三.性能测试的一般指标吞吐量（PV）、吞吐率（TPS等）响应时间（RT）/ 应用响应时
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2023-10-07 18:51:51
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看了很多关于Storm性能的文章，说法不一，自己根据实际业务测一下是否能满足自身要求（只做了简单集群和代码调优）场景：kafka消费数据标准化后存储到Hbase中 服务器资源： 两台32G内存做Supervisor使用资源平均处理数据速度 13000 条/秒，可以满足业务需求，ok Storm参数 conf.setNumWorkers...
原创
2023-05-06 14:58:07
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## HiBench Storm性能测试
### 引言
Storm是一种分布式实时计算系统，具有高性能和可伸缩性。HiBench是一个用于大数据环境中性能评估的开源基准套件，提供了一系列数据分析、机器学习和图计算等任务的性能测试。
本文将介绍如何使用HiBench Storm性能测试套件来评估Storm在实时计算任务中的性能表现。我们将从测试环境的搭建开始，一步步进行测试，并分析测试结果。同
原创
2023-10-22 10:17:03
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# Storm性能测试调优
Storm是一个开源的、分布式的实时计算系统，可用于实时数据处理、流式数据处理等场景。在实际应用中，为了提高Storm的性能，我们需要进行性能测试和调优。本文将介绍如何进行Storm性能测试调优，并给出相应的代码示例。
## 性能测试
在进行性能测试之前，我们需要准备一个测试环境。通常情况下，我们可以使用JMH（Java Microbenchmark Harnes
简介Storm有4个调度器(defaultScheduler/IsolationScheduler/MultitenantScheduler/RAS),Jstorm只有一个调度器，但是其拥有4种模式(defaultScheduler/IsolationScheduler/User-defined Scheduler/The last Scheduler)，JStorm的调度模式需要在用Config
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2023-10-17 14:20:29
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主要内容 Topologies Streams Spouts Bolts Stream groupings Reliability Tasks Workers &n
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2023-09-19 01:48:43
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1、初识Sortm的核心概念 Topologies:拓扑，将整个流程串起来 \ Streams:流，数据流，水流 \ Spouts:生产数据/生产水 Bolts:处理数据/处理水 \ Tuple:数据/水 \ Stream groupings:流分组 Reliability：可靠性 \ Tasks：任务 \ Workers：工人2、Storm核心概念理解记忆概述 3、Storm核心概念理解记忆之地
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2023-06-01 18:43:56
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文章目录1. Yarn的基础架构2. 工作机制与作业提交运行过程3. Yarn调度器和调度算法3.1. 容量调度器a. 特点b. 资源分配算法c. 容器资源配置3.2. 先进先出调度器（FIFO）3.3. 公平调度器（Fair Scheduler）a. 与容量调度器的异同b. 资源分配方式FIFO策略Fair策略DRF策略 Yarn实现了计算资源的调度能力，文章开始前可以先思考几个问题：Yarn
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2023-10-23 10:27:26
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VR之家消息：今日，steam上架了一款电脑VR性能测试软件——《VRMARK》。据悉，它可以帮助用户检测自己的电脑能否跑动VR游戏，最后还能给用户跑个分，打算入手VR设备之前不妨用它来测试一下。相信很多玩家试用过3DMARK这款软件来测试自己的显卡性能，而这款《VRMARK》就如其名一样，是一款用于测试电脑是否能跑VR的软件，以及能跑什么程度的VR的软件。VRMark包括了两个在显示器上运行的V
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2023-10-07 19:11:25
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LTS【轻量级分布式任务调度框架(Light Task Schedule)】(1) LTS简介LTS(light-task-scheduler)主要用于解决分布式任务调度问题，支持实时任务，定时任务和Cron任务。有较好的伸缩性，扩展性，健壮稳定性而被多家公司使用，同时也希望开源爱好者一起贡献。(2) LTS框架概况(2.1) LTS 四种节点：JobClient：主要负责提交任务, 并接收任务执
# 实现 Storm 流性能的完整指导
Apache Storm 是一个实时计算系统，能够处理大规模数据流。对于刚入行的开发者来说，理解如何优化 Storm 性能是非常重要的。本文将详细介绍实现 Storm 流性能的步骤和注意事项，帮助你更好地理解和应用 Storm。
## 整体流程
为了帮助你理清思路，下表是实现 Storm 流性能的整体流程：
| 步骤 | 描述
Windows等常用操作系统都不是实时性操作系统，所谓不是实时性，意思是你写的程序放在这个操作系统上面运行，当程序需要睡眠2秒时，你的程序睡眠的可能不是2秒，而是2秒后能变为可调度状态，但是如果系统程序多导致系统繁忙，则你的程序可能睡10秒，也可能永远睡在那里。这就是非实时性操作系统。正常的状态下，指明睡眠2秒，会睡眠2秒零几百微秒。通过调节线程调度优先级，可以使本线程响应得比其他线程更快一些。以
Supervisor 参数调整修改${STORM_HOME}conf/storm.yaml文件内容supervisor变更参数slots 配置：
若storm host仅仅执行supervisor(不包含nimbus)时，slots数目 = (Memory GB - 1 )若同时包含了storm nimbus、ui、supervisor时，slots = (Memory GB - 1 )sup
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2023-06-25 14:35:36
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一，概述 Storm用来实时计算源源不断产生的数据，如同流水线生产。 Storm用来实时处理数据，特点：低延迟、高可用、分布式、可扩展、数据不丢失。提供简单容易理解的接口，便于开发。二，storm和hadoop的区别 Storm用于实时计算，Hadoop用于离线计算。 Storm处理的数据保存在内存中--redis，源源不断；Hadoop处理的数据保存在hdfs文件系统中，一批
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2023-07-03 16:03:08
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