使用Jmeter测试web应用时，通常有两种测试计划：面向请求数的测试、面向场景的测试 模拟用户操作属于面向场景的测试。准备工作1.1 建立线程组和HTTP请求在测试计划中新建线程组，线程组中添加一个HTTP请求，并配置。1.2 录制控制器录制控制器用来自动录制脚本：线程组 -> 添加 -> 逻辑控制器 -> 录制控制器1.3 代理服务器需要添加一个代理服务器来配合录制：工作台
1. 前言：今天一同事在压测时提到怎么用jmeter里虚拟多个ip来发送请求，我想了一下以前用LR时用过虚拟ip地址，jmeter还没有使用过。想着原理应该是相通的，既然LR都能支持的话，那Jmeter应该也是支持，于是就有了jmeter虚拟化IP地址的研究。在网上也查找了相应的资料，摸索参考着实践了一把，坑吃了1个来小时吧，还是可行了。所以就以我自己的实践为案例把此操作记录下来，以备遇到同样问题
1，在apach官网download源码：http://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgiapache-jmeter-2.11_src.tgz（尽量下载最新的版本），下载后解压 2，本机按照ant：下载地址：http://ant.apache.organt安装方法： 3，对build.xml文件的理解和介绍：http://zh
# 使用Go语言模拟10万并发请求
在开发中，处理高并发是必不可少的技能之一。在这篇文章中，我将教你如何使用Go语言模拟10万并发请求。通过这个过程，你不仅可以了解到Go的并发特性，还能为实际开发中可能遇到的高并发问题做好准备。
## 任务流程
我们可以将实现“Go语言模拟10万并发请求”分为以下几个步骤：
| 步骤 | 说明
原创
2024-10-14 06:44:48
115阅读
近期在用JMeter进行负载测试的 时候，发现使用单台机器模拟测试超过比如500个进程的并发就有些力不从心或者说不能如实的反应实际情况，在执行的过程中，JMeter自身会自动关闭， 要解决这个问题，则可以使用分布式测试，运行多台机器运行所谓的 Agent 来分担 JMeter自身的压力（这个和LODARUNNER是一样的道理），并借此来获取更大的并发用户数,则需要进行相关的配置参数和文件权限进行一
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2024-09-28 22:20:44
59阅读
# 实现"mysql in 10万数据"
## 流程图
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 连接到 MySQL 数据库 |
| 步骤二 | 创建一个新的数据库 |
| 步骤三 | 创建一个新的数据表 |
| 步骤四 | 插入10万条数据 |
| 步骤五 | 查询数据 |
## 代码实现
### 步骤一：连接到 MySQL 数据库
首先，我们需要使用下面的代
原创
2023-08-15 19:21:26
115阅读
我用insert into插入，加for循环1000万次。但是笔记本操作起来太卡了。大神有更好的方法吗？用脚本生成数据文件，以”\t”或者”,”分割！mysql load data infile 方式通过文件导入数据！insert into肯定是不行。。。。在CLI模式下用PHP异步每分钟生成10000条数据插入,100分钟即可完成.你可以换换不同的存储引擎试试，MyISAM 要比 Innodb
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2023-06-21 22:41:34
120阅读
一、线程组作用:模拟虚拟用户进程： 一个正在执行的程序对应一个进程 线程： 一个进程有多个执行线程 线程组： 按照线程性质对线程分组 三者关系： 一个进程有多个线程组，一个线程组有多个线程新建线程组（鼠标右键）6.1.1. 线程组主要包含三个参数：线程数、准备时长(Ramp-Up Period(in seconds))、循环次数。 6.1.2. 线程数：虚拟用户数。一个虚拟用户占用一个线程。设置多
文章目录1.建表2.编写模型类和控制器3.使用jmeter模拟高并发场景4. 开始测试5. 解决办法6. 其他的测试高并发的工具 1.建表新建商品表CREATE TABLE `zlsn_concurrency_goods` (
`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`goods_code` varchar(10) NOT NULL
# 如何实现“mongodb查询10万数据”
## 简介
在处理大量数据时，使用适当的查询方法可以提高查询效率和性能。本文将介绍如何使用mongodb查询10万数据的步骤和相关代码示例，帮助刚入行的开发者快速上手。
## 步骤
以下是实现“mongodb查询10万数据”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 连接到mongodb数据库 |
| 2 | 选
原创
2023-08-10 08:31:21
226阅读
# Python与Excel：处理10万数据的高效方法
在数据分析和办公自动化领域，Python因其强大的库和简洁的语法而广受欢迎。当涉及到处理大量数据时，Excel文件（特别是`.xlsx`格式）经常作为数据交换的媒介。本文将介绍如何使用Python来高效地处理包含10万条数据的Excel文件。
## Python处理Excel的库
处理Excel文件，我们通常使用`pandas`和`op
原创
2024-07-21 03:22:52
143阅读
# 如何实现Redis存储10万数据
## 介绍
Redis是一种基于内存的开源键值存储系统，能够支持丰富的数据结构。在实际开发中，经常需要将大量数据存储到Redis中。本文将介绍如何使用Redis存储10万条数据的流程和具体步骤。
## 流程概述
下面是实现Redis存储10万数据的整个流程概述：
```mermaid
journey
title Redis存储10万数据流程
原创
2023-10-07 04:40:23
200阅读
# 导出10万条数据的方法
## 1. 整体流程
下面是导出10万条数据的整体流程：
```mermaid
journey
title 导出10万数据流程
section 创建数据库连接
section 编写查询语句
section 导出数据
section 关闭数据库连接
```
## 2. 创建数据库连接
首先，我们需要创建一个数据库连接。
原创
2024-01-23 10:35:04
124阅读
## MySQL 更新10万数据
在实际开发中，我们经常会遇到需要更新大量数据的情况。如果我们使用错误的方法，可能会导致性能问题和不必要的资源浪费。本文将介绍如何使用MySQL来高效地更新10万条数据，并提供相应的代码示例。
### 数据准备
首先，我们需要准备10万条数据。为了简化示例，我们创建一个名为`users`的表，包含`id`和`name`两个字段。
```sql
CREATE
原创
2024-02-04 06:55:15
54阅读
# 如何实现“mysql 数据除以10万”
## 一、流程表格
| 步骤 | 操作 |
| -------- | -------- |
| 1 | 连接到 MySQL 数据库 |
| 2 | 创建一个新的数据库表 |
| 3 | 将现有数据除以10万 |
| 4 | 验证数据已成功除以10万 |
## 二、步骤及代码示例
### 1. 连接到 MySQL 数据库
```markdown
原创
2024-04-09 05:44:41
22阅读
# Java 10万数据对比：性能与优化策略
在当今的软件开发中，处理大量数据已成为常态。Java作为一种广泛使用的编程语言，在处理大数据时表现出了其强大的性能。本文将通过一个实际的例子，探讨使用Java处理10万数据的对比方法，并提供一些性能优化策略。
## 旅行图：数据对比流程
在开始编写代码之前，我们先通过一个旅行图来了解整个数据对比的流程。
```mermaid
journey
原创
2024-07-27 06:41:38
51阅读
创建测试表:
use testdb;
CREATE TABLE `test01` (
`id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`titles` char(15) NOT NULL,
`icon` smallint(6) unsigned DEFAULT '0',
`integral` int(10) NOT NULL DEFA
在
JavaEye上看到一个关于mySQL是否支持3000w记录的
讨论。以下是我的跟贴：
3000w条记录对与mySQL来说太大了。 且不说mySQL的单表文件有多少个G，从实际的角度也是非常冒险的事。 与商业数据库比较，靠单文件来做数据表表达的mySQL从基理上就非常脆弱，特别在大数据表、大并发写操作的时候。 尽管跟所有的数据库一样，lock机制
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2023-08-16 11:22:53
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基本语法{{ 和 }} 作为左右标签，没有其他的标签符号。如果您想要修改为其它符号，可以参考 模板标签。. 来访问当前位置的上下文$ 来引用当前模板根级的上下文$var模板中支持的 go 语言符号 {{"string"}} // 一般 string
{{`raw string`}} // 原始 string
{{'c'}} // byt
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2023-12-30 11:45:55
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一、策略概述核心目标初始资金：10万元目标资金：30万元（12个月，200%回报率）风险承受：最大回撤控制在20%以内模拟次数：10000次蒙特卡洛模拟核心策略：优化版Ichimoku Cloud交易法策略特色多时间框架确认：日线+4小时+周线三重过滤智能信号评分：基于云层质量、成交量、趋势强度的综合评分动态参数调整：根据市场状态自动优化参数ATR自适应止损：结合动态止损移动的双重保护二、1000
