一、目的 利用autobench工具结合httperf命令对web服务器进行测试，得出该服务器可以承载的最大并发连接数与最佳并发数。 二、测试工具 工具介绍 1、Httperf httperf 是一款高性能的HTTP测试工具，使用它我们可以准确定位服务器的并发连接能力。下面介绍一下它的主要特征 （1） 可以观察测试客户端（并非被测服务器）在发起压力测试时的负载情况。这样在测试高并发的情况下可以准确
该工具是apache自带的，可以用它来测试网站的并发量有多大和某个页面的访问时间。基本用法：1、 进入CMD，转到apache的bin目录下。2、 执行命令ab.exe -n 访问的问次数–c 多少人访问（并发量） 访问的地址如：ab.exe –n 1000 –c 100 http://localhost/index.PHP;如输入以下命令ab.exe-n 10
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2023-07-19 20:11:14
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一．问题描述： 当一台LoadRunner测试机实施压力测试时，整个测试系统性能瓶颈在测试机时，我们就有必要多机联机实施压力测试。二．原因分析： 分析问题产生的原因：在测试ADS系统apache服务器的时候，测试的硬件环境如下：配套硬件相关参数数量测试端系统：Windows XPCPU：Intel(R) Core(TM)2 Duo CPU E7400 @ 2.80Gz内存：
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2024-06-19 10:41:12
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前言： 之前通过重写unittest的初始化方法加入设备参数进行并发，实现了基于unittest的appium多设备并发，但是考虑到unittest的框架实在过于简陋，也不方便后期的Jenkins的持续集成，所以想换一个框架来使用。那么通过调研，pyhon+pytest+allure 这套框架很不错，pytest是一个单元测试框架，他可以集成很多插件，包括出错重试，参数化，等。在此特别是
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2023-12-20 06:17:00
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一、://jmeter.apache.org/ 二、点击Download Releases选择版本下载 三、下载解压； 将解压后的文档存盘-下载logkit-2.0.jar（汉化包）放到jmeter目录D:\apache-jmeter-4.0\lib -配置系统变量 JMETER_HOME
原创
2022-03-29 17:03:51
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1、性能测试：关注被测对象的时间和资源利用率；WEB应用关注服务器的CPU、内存等2、并发：单位时间内发送给服务器的业务请求3、响应时间： 4、单业务负载测试：测试某业务能承受的最大负载5、Synchronizing Timer：表示集合多少用户后发送一次请求6、分布式执行用Jmeter-server.bat7、TPS：每秒钟request数量、事务并发数：系统同时处理的事务
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2023-09-23 11:52:22
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由于Python设计的限制(我说的是咱们常用的CPython)。最多只能用满1个CPU核心。Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing，你只需要定义一个函数，Python会替你完成其他所有事情。借助这个包，可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。1、新建单一进程如果我们新建少量进程，可以如下：import multiprocessing
import time
def fu
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2023-05-30 21:15:05
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本篇内容：1.paramiko模块使用2.进程、线程简介3.python调用线程的方法4.join - 等待线程执行5.守护线程6.GIL - 全局解释器锁7.互斥锁8.信号量9.事件10.队列一、paramiko模块使用1.paramiko模块简介 paramiko是一个基于SSH用于连接远程服务器并执行相关操作（SSHClient和SFTPClinet，即一个是远程连接，一个是上传
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2023-09-02 00:34:21
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多并发实现 1 #!/usr/bin/python 2 # -*- coding: utf-8 -*- 3 4 """ 5 @File : .py 6 @Description: 7 @Time : 2024/04/22 10:00:00 8 @Author : 9 @Version : 1.0 1
原创
2024-04-29 11:26:12
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目录一、进程/线程是什么？二、进程与线程的区别？三、进程的基本使用3.1 进程（multiprocessing）3.1.1 进程创建（multiprocessing.Process）3.1.2 获取进程名称和PID3.2 进程池（Pool）3.2.1 Pool方法3.2.2 Pool常用函数3.2.3 进程池实例3.3 消息队列的基本操作（Queue）四、线程4.1 线程（threading）4
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2023-09-19 23:24:21
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Python实现web服务器之 单进程单线程非阻塞实现并发及其原理
在Python实现web服务器入门学习多进程、多线程实现并发HTTP服务器中，我们知道可以分别通过多进程、多线程的方式实现并发服务器，那么，是否可以通过单进程单线程的程序实现类似功能呢? 实际上，在Python多任务学习分别通过yield关键字、greenlet以及gevent实现
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2023-07-27 20:16:29
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注意：我只浏览了“并发”部分，这似乎就是您所指的到。那个问题似乎是(当然，这并不是什么新鲜事)：由于GIL的原因，Python线程不能并行运行。在一个具有多个内核的系统将需要同样多的后端(实际上，您可能需要至少2xN个线程)。在系统正朝着拥有更多核的方向发展；典型的个人电脑有四个核，而拥有128个或更多核的经济实惠的服务器系统可能也不远了。在运行256个独立的Python进程意味着没有数据被共享；
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2023-12-15 21:15:09
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# Java测试方法模拟多并发实现流程
## 1. 简介
在Java开发中，多并发测试是非常重要的一项任务。它可以帮助我们验证系统在高负载情况下的性能和稳定性，以及发现潜在的并发问题。本文将介绍如何使用Java来实现测试方法的多并发模拟。
## 2. 流程图
下面是整个流程的简单示意图：
```mermaid
classDiagram
class Tester
class T
原创
2023-09-20 22:53:09
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我们所抓取的网页源代码一般都是 HTML 格式的文件，只要研究明白 HTML 中的标签（ Tag ）结构，就很容易进行解析并取得所需数据 。HTML 网页结构HTML 网 页是由许多标签（ Tag ）构成，标签需用 。字符括起来 。 大部分标签成对出现，与开始标签对应的结束标签前多 一个“／ ” 字符，例如 ＜ html＞＜斤itml＞。 少数标签非成对出现 ，如 ＜i mg src=’’imag
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2024-04-29 06:46:47
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为什么需要并发编程？如果程序中包含I/O操作，程序会有很高的延迟，CPU会处于等待状态，这样会浪费系统资源，浪费时间1.Python的并发编程分为多进程并发和多线程并发多进程并发：运行多个独立的程序，优势在于并发处理的任务都有操作系统管理，不足的是程序和各个进程间通信和数据共享不方便
多线程并发：有程序员管理并发处理人物，这种并发的可以方便的在线程间共享数据，前提是不能被锁住对于计算密集型程序：多
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2023-12-12 10:14:02
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聊聊Java并发编程的模型有哪些并发系统同分布式系统相似并行工作者模式并行工作者模型的优点并行工作者模型的缺点1）共享状态可能会很复杂2）无状态的工作者3）任务顺序是不确定的流水线模式反应器，事件驱动系统流水线模型的优点1）无需共享的状态2）有状态的工作者3）较好的硬件整合4）合理的作业顺序流水线模型的缺点函数式并行（Functional Parallelism）模式使用那种并发模型最好？ 并
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2023-07-27 20:22:24
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性能测试又称多用户并发性能测试。1、压力测试：压力测试的目标是测试在一定的负载下系统长时间运行的稳定性，尤其关注大业务量情况下长时间运行系统性能的变化（例如是否反应变慢、是否会内存泄漏导致系统逐渐崩溃、是否能恢复）；压力测试是测试系统的限制和故障恢复能力，它包括两种情况： a.稳定性压力测试：在选定的压力值下，长时
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2023-11-24 09:47:32
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Java多线程并发Table of Contents1.Java并发知识库2.Java线程实现/创建方式2.1 继承Thread类。2.2 实现Runnable接口 3.4种线程池3.1 newCachedThreadPool3.2 newFixedThreadPool3.3 newScheduledThreadPool3.4 newSingleThreadExcutor4.线
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2023-09-29 08:16:04
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1、下载最新版的JMeter的文件压缩包到本地https://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi2、解压出来得到如下文件夹3、打开bin文件夹找到jmeter.properties文件，打开它 4、找到第37行修改（添加）此条代码修改为中文language=zh_CN 5、然后找到jmeter.bat文件，双击打开 6、新建测试
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2024-01-31 18:16:00
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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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