引言这篇是我3月份在公司内部做的技术分享内容，由于我在公司内部分享的内容较多以及一些特殊性，我摘取了接口并发测试从设计思路整理→测试方案设计→设计分析→代码编写这套流程（我不会承认我把40多页PPT的内容都放在这篇博文里）。不管是在内部技术分享，还是对个人的培训中，都发现：很多人并不清楚接口并发测试的整体流程，或者说，并没有参与过整个流程。所以，我把这部分内容摘取出来、分享出来，就是为了能让大家在
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2024-10-25 08:48:10
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# Java 如何提高接口并发性能
在现代软件架构中，尤其是微服务架构的背景下，接口的并发性能变得越发重要。随着用户数量的增长，系统需要能够高效地处理大量并发请求。本文将讨论在Java中如何提高接口的并发性能，涵盖多个策略，包括使用线程池、修改数据结构、利用非阻塞I/O，以及使用缓存。为了更好地理解这些策略，我们将提供对应的代码示例，并通过甘特图和旅行图来展示项目进度和流程。
## 1. 线程
# 项目方案：提高 Python Requests 的并发性能
## 问题描述
Python Requests 是一个功能强大且易于使用的 HTTP 请求库，但在处理大量并发请求时，性能可能会受到限制。本项目旨在通过使用合适的技术和优化策略来提高 Python Requests 的并发性能，以满足高并发的需求。
## 方案概述
本项目的方案主要包括以下几个方面：
1. 使用多线程或异步处
原创
2023-10-11 12:08:34
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在现代软件开发中，Java Controller 的并发性能测试已成为确保系统稳定与响应速度的关键步骤。为了有效地进行Java Controller接口的并发性能测试，我们将这一过程进行详细记录，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化等内容，确保在实际操作中清晰可循。
## 环境准备
确保您的开发环境和相关依赖已经安装。以下是所需依赖的安装指南：
- **Java D
Java多线程基础四（并发、线程安全、同步、互斥） 在学习Java编程时，会从别人口中听到或其他资料上看到并发、线程安全、同步、互斥等概念，专业术语可以使我们有更清晰的理解，但是也容易让人犯懵，因此专门对这些术语进行解读。 1.并发： 并发比较容易理解，即多个线程并发执行（一并发作），该并发为宏观上的并发，为一个时间段（非时间点）内多个线程可以认为同时执行。因为实际上我们知道多线程实际上是这多
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2023-07-18 19:20:31
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Gevent是一个基于greenlet的Python的并发框架，以微线程greenlet为核心，使用了epoll事件监听机制以及诸多其他优化而变得高效。于greenlet、eventlet相比，性能略低，但是它封装的API非常完善，最赞的是提供了一个monkey类，可以将现有基于Python线程直接转化为greenlet，相当于proxy了一下（打了patch）。今天有空就迫不及待的试一下效果。1
问题描述：在对Apache,Nginx或者squid等进行优化的时候一个很重要的指标是能够支撑的最大并发数量。那么如何查看系统中当前网络并发情况呢？拿Apache来说：Apache如果MPM的prefork模式下可以使用,ps -ef|grep httpd|wc -l就可以了，因为一个连接就对应一个子进程。但是每一个进程的网络连接状况是不一样的，有的已经结束了，有的处在某种阻塞状态，所以说使用
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2023-11-01 23:56:25
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上一篇，看到了使用多线程实现并发服务器与使用多进程实现并发服务器python支持的并发分为多线程并发和多进程并发还有异步IO。多进程并发即运行多个独立的程序，优势在于并发处理的任务都由操作系统管理，不足之处在于程序与各进程之间的通信和数据共享不方便；多线程并发则由程序员管理并发处理的任务，这种并发方式可以方便地在线程间共享数据(前提是不能互斥)。对于计算密集型程序，多进程并发优于多线程并发。计算密
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2024-04-15 21:06:40
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文章目录前言并发性生产者/消费者架构使用锁的资源约束使用信号量的资源约束使用条件的速率控制器多进程机制Python中的异步执行Python中的asyncio模块concurrent.future——高级并发处理 前言Python是一门高效的语言，使用Python可以轻松的开发出可扩展的高性能应用。什么叫做可扩展呢？横向扩展：一个系统通过增加更多的计算机节点来扩展，比如创建一个负载均衡的服务器集群
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2023-08-21 02:27:27
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Java8中默认方法如何解决冲突前置知识解决冲突的规则案例规则一规则2规则3附录菱形继承问题 前置知识Java中的多态应该都不陌生，这一特性是通过继承父类或者实现父接口来展现的。但是父类或者父接口中定义的方法可能不能满足新需求了。那么很容易想到在原始类中添加方法，但是子类或者实现类都需要变动，显然是相当难维护，为了解决这个问题，Java 8允许在接口内声明静态方法，且允许接口中定义默认方法（de
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2024-09-16 19:05:08
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性能测试目的：通过高并发压力测试找到目前服务器瓶颈在哪。性能测试范围：（根据业务高峰期的日志分析） 1.socket相关（教师端网络监测、白板、分配解析卡、练习卡，学生端网络监测、学生做题） 2.Http接口（教师端备课添加多个教学点、获取课堂信息接口、定制测评、智能练习卡）性能测试方案： 1.模拟测试在线10万用户下，系统服务器运行情况。 2.并发量=在线用户/10 3.使用Jmete
ES2020新特性一、Promise.allSettledPromise.all 具有并发执行异步任务的能力，但最大的问题就是只要有一个任务出现异常(reject)，所有的任务都会直接走异常reject状态，走catch回调； Promise.allSettled 如果并发任务中，无论一个任务正常或者异常，都会返回对应的的状态（fulfilled 或者 rejected）与结果（业务value 或
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2024-06-10 16:58:21
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在进行“Python并发性能测试”时，我们需要全方位评估并发场景下的性能表现，包括环境搭建、依赖管理、版本管理等多个方面。以下是该过程的详细记录。
在环境预检的环节，我们确定了基本的系统要求，使用如下表格来进行总结：
| 项目 | 最低要求 | 推荐要求 |
|------------|--------------|--------------|
| 操作系统
Python几种并发实现方案的性能比较
1. 前言
偶然看到Erlang vs. Stackless python: a first benchmark，对Erlang和Stackless Python的并发处理性能进行了实验比较，基本结论认为二者有比较相近的性能。我看完产生的问题是，Stackless Python与Python的其他并发实
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2024-03-06 06:01:08
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lmbench适用于uniprocessor有没有测试multiprocessor并行性的benchmark
原创
2023-06-15 14:00:42
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在Kubernetes(K8S)中，如何测试高并发性能是一个非常重要的课题。高并发性能测试可以帮助开发者评估系统在高负载情况下的稳定性和性能表现。下面我将为你介绍如何进行高并发性能测试。
**整体流程**
首先让我们了解一下整体的测试流程，我们可以将其分为以下几个步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个Kubernetes集群 |
| 2 | 部署
原创
2024-05-28 10:03:37
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报告主要比较三点：JSON：序列化一个对象，并返回一个 json。远程性能：从远程服务器上返回 http response 的时间数据库性能：使用 ORM（对象关系映射）从数据库获取数据，并渲染到模板上的时间最基本的 json 测试：Django 与 Flask 占优单纯在本地测试 json 的序列化，Django 完成一次 json 序列化的平均时间 42.52 毫秒，每秒请求量 4762 次。
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2024-07-01 19:09:52
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在Java后端开发中，自测一个接口的并发性能是确保应用程序能够承受高负载的重要环节。本文将详细介绍如何自测一个接口的并发性能，包括环境准备、测试工具的选择、实现代码示例以及最后的结果分析。
## 环境准备
在进行接口性能测试之前，需要准备好测试环境。一般来说，系统的性能测试应该在和生产环境类似的环境中进行，以确保测试结果的准确性。以下是准备工作：
1. **服务器环境**：确保有一个可以进行
并发性是指两个或多个事件在同一时间间隔内发生。
同时性是指两个或多个事件在同一时刻发生。二者的概念：幷发的实质是一个物理CPU（也可以多个物理CPU）在若干道程序之间多路复用，并发性是对有限物理资源强制行驶多用户共享以提高效率。并发性是关于软件过程分解成进程、线程并处理相关的效率、原子性、同步和调度问题。实现幷发技术的关键之一是如何对系统内的多个活动（进程）进行切换。
并行性指的是两个或两个以上的
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2023-07-10 17:17:54
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大家好，这几天需要搭建一个demo，实现异步推送，线程安全，为了以后项目中，能够推送消息，做的准备，现在分享一下jmeter并发请求，和部分代码Jmeter教程 简单的压力测试Jmeter并发数 测试Jmeter是一个非常好用的压力测试工具。 Jmeter用来做轻量级的压力测试，非常合适，只需要十几分钟，就能把压力测试需要的脚本写好。阅读目录什么是压力测试 做压力测试的常用工具做压力测试的步骤如下
