由于之前看的容易忘记，因此特记录下来，以便学习总结与更好理解，该系列博文也是第一次记录，所有有好多不完善之处请见谅与留言指出，如果有幸大家看到该博文，希望报以参考目的看浏览，如有错误之处，谢谢大家指出与留言。一、内容提要 多线程调试的方法 线程dump及分析 JDK8对并发的新支持 – LongAd
并发程序中潜在错误的发生并不具有确定性，而是随机的。安全性测试：通常会采用测试不变性条件的形式，即判断某个类的行为是否与其规范保持一致活跃性测试：进展测试和无进展测试两方面，这些都是很难量化的(性能：即吞吐量，响应性，可伸缩性测试)一、正确性测试重点：找出需要检查的不变性条件和后验条件1、对基本单元的测试——串行的执行1 public classBoundedBufferTests {23 @Te
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2024-03-04 14:56:29
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# Java 测试并发量实现指南
作为一名经验丰富的开发者，你经常需要进行并发量测试以确保你的 Java 应用程序在高负载情况下能够正常运行。在这篇文章中，我将向你介绍如何实现 Java 测试并发量的步骤和相应的代码示例。
## 流程概述
在开始之前，我们先来了解一下整个流程。下面的表格展示了 Java 测试并发量的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 |
原创
2023-10-01 04:32:54
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测试代码如下：1、耗时计算没有单独起线程处理，耗时计算在EDT线程执行，导致界面没有响应，处于卡死状态package thread;
import java.awt.event.ActionEvent;
import java.awt.event.ActionListener;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.ut
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2024-07-26 21:50:00
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一.概述在编写并发程序时，可以采用与编写串行程序时相同的设计原则与设计模式。 二者的差异在于，并发程序存在一定程度的不确定性，而串行程序中不存在这个问题。所以在测试并发程序时，所面临的主要挑战在于：潜在错误的发生并不具有确定性，而是随机的。 要在测试中将这些故障暴露出来，就需要比普通的串行程序测试覆盖更广的范围并且执行更长的时间。并发测试大致分为两类： 1）安全性测试 2）活跃性测试 。 在前面的
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2023-09-22 22:42:36
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今天在对比activeMQ跟openMQ的效能，便想起了之前有用到过的性能测试掌中宝jmeter,它功能强大且方便实用！我们之前用它的Http请求跟多线程测试EJB项目模块的性能与稳定。今天我想借助它的Java请求跟多线程测试两个开源Jms的效率。
Jmeter是apache的一个开源工具，绿色实用，本身就是Java铸造，解压即可用！下面对它的使用及步骤
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2023-10-26 05:28:17
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并发测试工具一、Apache Bench简介ApacheBench 是 Apache 服务器自带的一个web压力测试工具，简称ab。ab又是一个命令行工具，对发起负载的本机要求很低，根据ab命令可以创建很多的并发访问线程，模拟多个访问者同时对某一URL地址进行访问，因此可以用来测试目标服务器的负载压力。总的来说ab工具小巧简单，上手学习较快，可以提供需要的基本性能指标，但是没有图形化结果，不能监控
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2023-10-13 23:07:55
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以下为我的测试计划的内容：1、右键单击测试计划，选择添加-〉线程组在线程组里设置负载信息，即线程属性。我向测试计划中增加相关负载设置是Jmeter需要模拟十个请求者，每个请求者在测试过程中并发请求，并且连续请求10次。线程数： 10Ramp-up period(inseconds)： 0循环次数： 10说明：线程数代表发送请求的用户数目，Ramp-up period(inseconds)代表每个请
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2024-03-04 13:16:03
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概述并发测试大致分为两类，即安全性测试与活跃性测试。安全性：不发生任何错误的行为。活跃性：某个良好的行为终究会发生。 在进行安全性测试时，通常会采用测试不变性条件的形式，即判断某个类的行为是否与其规范保持一致。 活跃性测试包括进展测试和无进展测试两方面，这些都是很难量化的。 与活跃性测试相关的是性能测试。性能可以通过多个方面来衡量，包括：吞吐量：指一组并发任务中已完成任务所占的比例。响应性：指请求
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2024-03-01 12:40:06
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# Python 测试系统的并发量实现指南
在软件开发中，性能测试是确保系统稳定性和可靠性的关键环节。而并发量测试则是性能测试中的重要组成部分，主要用于衡量系统在同时处理多个请求时的表现。在本篇文章中，我们将学习如何在 Python 中实现一个简单的并发量测试系统，并帮助初学者理解整个流程。
## 流程概述
为了实现并发量测试，我们可以按照以下流程进行：
| 步骤 | 内容描述
# 科普：Java测试并发量工具
在软件开发过程中，对系统的并发能力进行测试是非常重要的一环。尤其是对于高并发系统来说，要保证系统在面对大量用户请求时能够正常稳定地运行是至关重要的。为了测试系统的并发能力，我们需要使用专门的工具来模拟大量用户并发访问系统，从而观察系统的性能表现。
在Java领域，有一些优秀的并发测试工具可以帮助我们进行并发量测试，比如JMeter、Gatling等。本文将重点
原创
2024-05-12 05:07:36
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安全测试 - 通常采用测试不变性条件的形式，即判断某个类的行为是否与其他规范保持一致。
活跃性测试 - 包括进展测试和无进展测试两个方面。
性能测试与活跃性测试相关，主要包括：吞吐量、响应性、可伸缩性。
一、正确性测试
找出需要检查的不变条件和后延条件。
import java.util.conc
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2023-12-28 09:41:11
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JMeter网站并发性测试Apache JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具。用于对软件做压力测试，它最初被设计用于Web应用测试但后来扩展到其他测试领域。 它可以用于测试静态和动态资源例如静态文件、Java小服务程序、CGI脚本、Java 对象、数据库， FTP服务器, 等等。JMeter 可以用于对服务器、网络或对象模拟巨大的负载，来在不同压力类别下测试它们的强度和
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2024-05-11 10:16:24
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目录结构： [+] 1. 下载JMeter2. 启动JMeter1) 建立线程。2) 设置请求服务器、压力链接等信息3) 查看运行结果3，分析数据 Apache JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具。用于对软件做压力测试，它最初被设计用于Web应用测试但后来扩展到其他测试领域。 它可以用于测试静态和动态资源例如静态文件、Java小服务程序、CGI脚本、Java 对
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2024-05-09 22:38:26
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一. multiprocess模块 仔细说来，multiprocess不是一个模块而是python中一个操作、管理进程的包。 之所以叫multi是取自multiple的多功能的意思,在这个包中几乎包含了和进程有关的所有子模块。由于提供的子模块非常多，为了方便大家归类记忆，我将这部分大致分为四个部分：创建进程部分，进程同步部分，进程池部分，进程之间数据共享。p
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2023-10-15 12:49:11
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抢票是并发执行 多个进程可以访问同一个文件多个进程共享同一文件，我们可以把文件当数据库，用多个进程模拟多个人执行抢票任务db.txt {"count": 1}并发运行，效率高，但竞争写同一文件，数据写入错乱,只有一张票，都卖成功给了10个人 #文件db.txt的内容为：{"count":1}
#注意一定要用双引号，不然json无法识别
from multiprocess
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2024-09-18 18:13:28
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在现代的 IT 环境中，并发量测试是确保系统性能的重要环节，特别是在提供 Python 应用时。接下来，我将详细描述一个 Python 并发量测试的过程，包括相关的备份策略、恢复流程、灾难场景分析、工具链集成、预防措施以及迁移方案。
## 备份策略
为了确保项目在并发量测试中的数据安全，我们需要设计全面的备份策略。在这里，我们可以使用思维导图描绘出整个备份策略的结构，明确各个存储层次和策略。
Jmter工具设计之初是用于做性能测试的，它在实现对各种接口的调用方面已经做得比较成熟，因此，本次直接使用Jmeter工具来完成对Http接口的测试。因为在做接口测试时可以设置线程组，所以也可做接口性能测试。本篇使用JMeter完成了一个完整的Http接口性能测试流程，从脚本编写（工具化生成），执行到最终结果分析。测试接口的 基本要求接口地址 ：我们选取最常见的百度搜索接口：https://ww
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2024-02-28 22:39:17
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# Mysql并发量测试
## 概述
在实际应用中，我们需要对数据库进行并发量测试，以验证系统在高并发情况下的性能表现。本文将介绍如何进行Mysql并发量测试的步骤以及相应的代码示例。
## 流程
下面是进行Mysql并发量测试的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 准备数据库 | 创建一个用于测试的数据库，并创建测试表 |
| 2. 准备测试数据 |
原创
2023-09-03 03:57:49
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本文主要分为三部分。一是几个基本概念，二是计算方法、三是案例分析。计算涉及到几个公式，但只是小学加减乘除的难度，所以数学渣渣也莫慌。一、基本概念PV页面浏览量(Page View)，用户一天内访问的页面总次数UV独立访客(Unique Visitor)，独立IP的访客数量人均页面访问量PV ÷ UV，衡量用户体验、产品吸引力DAU日活跃用户(Daily Active User)MA
