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    windows下使用python进行网站压力测试,有两个必不可少的程序需要安装,一个是python,另一个是pylot。python是一个安装软件,用来运行python程序,而pylot则是python的一个功能插件,作用是进行网站压力测试。本文将介绍在windows下如何使用python pylot进行网站压力测试。

    一、安装python

    如果你已经成功安装了python,那么可以忽略这步。否则,请首先正确安装python,确保能运行正常。可以看看这里,windows安装python详细教程 环境变量设置是关键。

    二、下载pylot

    pylot是一款开源的web性能测试工具,可以作为python的一个功能插件,作用是进行网站压力测试。下载地址是:

    http://pylt.googlecode.com/files/pylot_1.26.zip

    三、使用pylot

    1、下载完pylot之后,解压到一个目录下,例如:C:\pylot_1.26,无需安装。

    2、配置testcases.xml

    在pylot_1.26文件夹里,会看到一个testcases.xml的文件,我们需要更改一下这个文件,用记事本打开它,把需要测试的网页地址添加进去。

           

    进入pylot的目录

    输入如下命令:

    python run.py -a 100 -d 20

    解释:-a 表示并发100个客户端连接,-d 表示持续运行时间为20秒

    这时,会看到python的运行界面(我这里演示并发20,运行时间10秒),

    python pylot压力测试

    看到类似以上信息,就表示测试结束了。(如果一直没有出现上图的信息,那可能是并发数太多了,把并发数改少点试试,例如只并发20,不要一下子就并发1000)

    测试结束后,会在pylot的文件目录里生成一个“results”的文件夹,还生成一个results.html的文件,这个文件记录了详细的测试数据。我们可以进入results的目录,打开这个文件,看看我的测试结果:

    pylot压力测试生成的数据

    疑问:为什么测试结果中图形显示不出来?

    测试结果的提示信息看到:

    python pylot压力测试生成图形失败

    Generating Results...

    Generating Graphs...

    Matplotlib ImportError: No module named pylab

    ERROR: Unable to generate graphs with Matplotlib

    所以,要想测试结果得到相关的曲线图,还得安装numpy和Matplotlib这两个插件,请参考文章:windows下pylot+matplotlib压力测试生成图表文件。

    编者

    网站压力测试一般都需要在本机安装一些软件,有的还要进行复杂的配置,软件安装好后,还要去研究教程,学习如何使用,给很多人添加不少麻烦。现在卡卡网推出了网站压力在线测试工具(地址是http://y.webkaka.com/),直接在网上就可以测试,如果你也嫌安装软件麻烦,那么可以试试卡卡网的在线测试。

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  • 我们一直在做网站,但在我河南这块,对测试工作,特别是压力测试一般都不怎么在意,都是自己访问一下速度不错就行了,再就是数据库访问速度测试也是同样情况 程序员在写Sql代码时,一般是一个人写完之后,一运行可快...

     

    点击下载源码

    我们一直在做网站,但在我河南这块,对测试工作,特别是压力测试一般都不怎么在意,都是自己访问一下速度不错就行了,再就是数据库访问速度测试也是同样情况
    程序员在写Sql代码时,一般是一个人写完之后,一运行可快完事
    其实这些是不够的,我们根本没有进行过多用户多线程的测试,如果是100个,一千个要同时访问,还会有这样的速度吗?
    我们自己反思一下是不是有这样的经历呢,我做的网站刚上传服务器,打开很快,调数据库1000条以内一秒用不了,感觉非常好,但过了不几天,就会感觉到网站很慢很慢,于是去检查测试
    其实这些可以提前做的,我下面来实现一个多线程测试网站访问速度的功能。

     

     

     


             1.一次可以开N多个线程;

             2.可以设置要访问的地址;

             3.可以设置要循环访问的次数;

    相关技术点:

              1.C# Winform;

              2.httpHelper类;这是论坛大神写的一个类(带证书,无视编码,设置代理等)

              3.多线程;

              4.线程之间的传参;

              5.委托与匿名委托的使用方法;

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  • Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者在它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。简单而言它就是一个消息缓存池,既可以往其中插数据(Producer),也可以从其中取数据(Consumer)。...

    什么是Kafka?

    Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者在它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。简单而言它就是一个消息缓存池,既可以往其中插数据(Producer),也可以从其中取数据(Consumer)。

    Kafka通常以集群的方式进行部署使用,每一个Kafka节点称为一个Broker。Kafka中会有很多个消息队列,每个消息队列称为一个topic。每个Topic也会分成很多Partition,分别存储在每个Broker上面。

    Kafka的broker信息以及会话偏移量存储在Zookeeper中,当某一topic配置replication属性时,Zookeeper还会决定哪一个Broker成为特定Partition的Leader。

    84729e40a97948d9fb3fb2bfc3747552.png

    Kafka的架构

    Kafka性能测试内容

    性能测试内容:

    kafka的测试主要分为producer端的吞吐量,consumer端的吞吐量,以及判断影响两者的因素。在实际测试环境中,需根据具体情况调整测试的数据量与参数。

    性能测试工具:

    我们使用Kafka自带的性能测试工具完成本次测试,当安装了Apache 版本的Kafka时,该测试工具的位置在安装目录的bin目录下;当安装了CDH版本的Kafka时,该测试工具一般位于Kafka Parcel路径下,默认位置为:/opt/cloudera/parcels/KAFKA/lib/kafka/bin。

    这里我们用到的测试工具为:

    kafka-producer-perf-test.sh  (生产端)

    kafka-consumer-perf-test.sh  (消费端)

    性能测试环境:

    三台同样的虚拟机作为kafka broker,IP地址为192.168.1.81-192.168.1.83,配置如下:

    11feb8aab2415630e4ad46f69700617a.gif7069d6d58b8796b80f000ed69495bbc1.gif

    CPU       内存       磁盘 

    4core     16G       100G 

    Producer端性能测试

    a.Partition与速率的关系

    方法:

    建立两个topic, 两个topic除了partition数量不一致外其他参数完全一致,使用kafka-producer-perf-test.sh进行测试。

    过程:

    首先建立两个topic,分别为test_part1与test_part2:

    kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.1.81:2181 --create --topic test_part1 --partitions 1 --replication-factor 1

    kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.1.81:2181 --create --topic test_part2 --partitions 5 --replication-factor 1

    test_part1进行测试跑批:

    kafka-producer-perf-test.sh --topic test_part1 --num-records 2000000 --record-size 200 --throughput 300000 --producer-props bootstrap.servers=192.168.1.82:9092 

    运行结果:

    2000000 records sent, 136211.945788 records/sec (25.98 MB/sec), 1002.59 ms avg latency, 2559.00 ms max latency, 801 ms 50th, 2271 ms 95th, 2538 ms 99th, 2553 ms 99.9th.

    test_part2进行测试跑批:

    kafka-producer-perf-test.sh --topic test_part2 --num-records 2000000 --record-size 200 --throughput 300000 --producer-props bootstrap.servers=192.168.1.82:9092 

    运行结果:

    2000000 records sent, 187529.301453 records/sec (35.77 MB/sec), 520.00 ms avg latency, 2196.00 ms max latency, 336 ms 50th, 1922 ms 95th, 2159 ms 99th, 2190 ms 99.9th.

    结论:Producer端传输效率和partition数成正比。

    b.Replication与速率的关系

    方法:

    首先建立两个topic, 两个topic除了replication数量不一致外其他参数完全一致,使用kafka-producer-perf-test.sh进行测试。

    过程:

    首先建立两个topic,分别为test_rep1与test_rep2:

    kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.1.81:2181 --create --topic test_rep1 --partitions 1 --replication-factor 1

    kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.1.81:2181 --create --topic test_rep2 --partitions 1 --replication-factor 3 

    test_rep1进行跑批测试:

    kafka-producer-perf-test.sh --topic test_rep1 --num-records 2000000 --record-size 

    运行结果:

    2000000 records sent, 217438.573603 records/sec (41.47 MB/sec), 610.43 ms avg latency, 1387.00 ms max latency, 497 ms 50th, 1284 ms 95th, 1341 ms 99th, 1386 ms 99.9th.

    test_rep2进行跑批测试:

    kafka-producer-perf-test.sh --topic test_rep2 --num-records 2000000 --record-size 200 --throughput 300000 --producer-props bootstrap.servers=192.168.1.82:9092 

    运行结果:

    2000000 records sent, 103423.311614 records/sec (19.73 MB/sec), 1353.03 ms avg latency, 4050.00 ms max latency, 1213 ms 50th, 3042 ms 95th, 3998 ms 99th, 4047 ms 99.9th

    结论:Producer端传输效率和replication数量成反比。

    C.传输的数据记录大小与速率的关系

    方法:

    向一个topic写入大小不同的数据记录,检验是否对速率有影响。

    过程:

    首先建立一个test topic:

    kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.1.81:2181 --create --topic test --partitions 3 --replication-factor 3 

    使用小数据块跑批:

    kafka-producer-perf-test.sh --topic test --num-records 1000000 --record-size 200 --throughput 300000 --producer-props bootstrap.servers=192.168.1.82:9092 

    运行结果:

    1000000 records sent, 149231.457991 records/sec (28.46 MB/sec), 814.24 ms avg latency, 1334.00 ms max latency, 810 ms 50th, 1290 ms 95th, 1327 ms 99th, 1333 ms 99.9th.

    使用大数据块跑批:

    kafka-producer-perf-test.sh --topic test --num-records 1000000 --record-size 2048 --throughput 300000 --producer-props bootstrap.servers=192.168.1.82:9092 

    运行结果:

    1000000 records sent, 22161.155926 records/sec (43.28 MB/sec), 637.75 ms avg latency, 1598.00 ms max latency, 576 ms 50th, 959 ms 95th, 1547 ms 99th, 1580 ms 99.9th.

    结论:Producer端传输数量和单条记录大小成正比。

    Customer端性能测试

    由于kafka-consumer-perf-test.sh返回结果并不像producer端那么简洁易懂,这里解释一下,这个命令会返回类似以下的结果:

    2019-11-18 13:47:53:297, 2019-11-18 13:47:55:078, 190.7349, 107.0943, 1000000, 561482.3133 

    总共六个参数:

    第一个是开始时间;

    第二个是结束时间;

    第三个是本次消费了多少MB数据;

    第四个是本次消费的速率MB/S;

    第五个是总的消费数据条数;

    第六个是每秒消费数据条数。

    a.Partition与速率的关系

    方法:

    首先建立两个topic, 两个topic除了partition数量不一致外其他参数完全一致,使用kafka-consumer-perf-test.sh进行测试。

    过程:

    建立topic,这里沿用Customer端测试过程中建立的test_part1和test_part2.

    test_part1进行跑批测试:

    kafka-consumer-perf-test.sh --topic test_part1 --messages 1000000 --threads 1  --num-fetch-threads 1 --zookeeper 192.168.1.81:2181 

    运行结果:

    2018-12-18 13:47:53:297, 2018-12-18 13:47:55:078, 190.7349, 107.0943, 1000000, 561482.3133

    test_part2进行跑批测试:

    kafka-consumer-perf-test.sh --topic test_part2 --messages 1000000 --threads 1  --num-fetch-threads 1 --zookeeper 192.168.1.81:2181 

    运行结果:

    2018-12-18 13:51:43:887, 2018-12-18 13:51:45:619, 190.7349, 110.1241, 1000000, 577367.2055

    结论:Customer端消费效率和partitions数成正比(但影响不大)。

    b.Threads与速率的关系

    方法:

    在一个topic中消费相同的数据,使用不同的threads,比较速率大小。

    过程:

    建立Topic,这里沿用Customer端测试过程中建立过的test。

    使用一个线程消费时:

    kafka-consumer-perf-test.sh --topic test --messages 500000 --threads 1  --num-fetch-threads 1 --zookeeper 192.168.1.81:2181 

    运行结果:

    2018-12-18 14:11:32:106, 2018-12-18 14:11:32:951, 95.3671, 112.8604, 500000, 591715.9763

    使用三个线程消费时:

    kafka-consumer-perf-test.sh --topic test --messages 500000 --threads 3  --num-fetch-threads 1 --zookeeper 192.168.1.81:2181 

    运行结果:

    2018-12-18 14:12:54:716, 2018-12-18 14:12:54:718, 95.3671, 47683.5270, 500000, 250000000.0000

    使用六个线程消费时:

    kafka-consumer-perf-test.sh --topic test --messages 500000 --threads 6  --num-fetch-threads 1 --zookeeper 192.168.1.81:2181 

    运行结果:

    2018-12-18 14:14:12:935, 2018-12-18 14:14:12:938, 95.3671, 31789.0180, 500000, 166666666.6667

    结论:Cumsomer端消费速率和thread成正比,但是达到一定数量(parttion数量)以后趋于平稳,再增加也不会继续变大。

    Kafka性能测试结论

    由于每个kafka集群环境差异都很大,本文不代表所有情况。

    但是一个通常的kafka生产集群以下特性是应该达到的:

    1.单个consumer的消费速率必须远大于单个producer的生产速率。

    2.单个broker数据生产效率不应小于50M/s,否则增加JVM内存,并增加缓冲区大小。

    9bf7cf91b557cd4e96dff9d31740801f.png往期精彩回顾技术干货 | 大数据指北系列-Hadoop3.X探秘技术干货 | 如何做Hadoop集群存储规划—HDFS篇技术干货 | 说说KUDU的小秘密技术干货 | 服务编排前传—缘起技术干货 | 服务编排基础—状态机技术干货 | 服务编排—Conductor
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  • 网站发布了,性能怎么样呢?是时候测试一下了Apache服务器下载地址:http://www.apache.org/ 当我们安装Apache服务器之后,我们在其bin目录下可以看到一个ab.exe,的确ApacheBench(ab)是Apache附带的一个小工具,...

    网站发布了,性能怎么样呢?是时候测试一下了

    Apache服务器下载地址:http://www.apache.org/
    当我们安装Apache服务器之后,我们在其bin目录下可以看到一个ab.exe,的确ApacheBench(ab)是Apache附带的一个小工具,专门用来做HTTP服务器的BenchMark Testing的。

    ok,下面我们以淘宝网为测试对象说明一下这个ab到底是如何使用的。(window下)
    打开cmd控制台,切换到ab.exe路径下。
    执行下面这条命令:
    ab -n 1000 -c 10 http://www.taobao.com/【-n表示发送的请求数,这里发送1000次请求,-c表示每次的并发数,这里设置为10,注意后面的/不要掉了!】
    下面是输出的一堆信息:

    C:\server\Apache24\bin>ab -n 1000 -c 10 http://www.taobao.com/
    This is ApacheBench, Version 2.3 <$Revision: 1706008 $>
    Copyright 1996 Adam Twiss, Zeus Technology Ltd, http://www.zeustech.net/
    Licensed to The Apache Software Foundation, http://www.apache.org/
    
    Benchmarking www.taobao.com (be patient)
    Completed 100 requests
    Completed 200 requests
    Completed 300 requests
    Completed 400 requests
    Completed 500 requests
    Completed 600 requests
    Completed 700 requests
    Completed 800 requests
    Completed 900 requests
    Completed 1000 requests
    Finished 1000 requests                   //1000次请求结束
    
    
    Server Software:        Tengine          //淘宝网使用的web服务器
    Server Hostname:        www.taobao.com   //域名
    Server Port:            80       //端口号
    
    Document Path:          /                //请求的路径,这里是根路径
    Document Length:        258 bytes        //第一次返回的文档的大小,大小发生改变,这个响应会视为一个错误。
    
    Concurrency Level:      10               //并发数,也就是我们前面设置的-c参数值
    Time taken for tests:   54.977 seconds   //这1000次请求一共花费的时间是54.977秒
    Complete requests:      1000             //成功的请求次数
    Failed requests:        2                //失败的请求次数
       (Connect: 2, Receive: 0, Length: 0, Exceptions: 0)                           //连接失败,接收异常,长得异常,读取失败
    Non-2xx responses:      1000
    Total transferred:      560000 bytes     //从服务器接收的字节数。
    HTML transferred:       258000 bytes     //html内容字节数
    Requests per second:    18.19 [#/sec] (mean) //没秒请求数
    Time per request:       549.766 [ms] (mean)  //每个并发的时间
    Time per request:       54.977 [ms] (mean, across all concurrent requests)              //每次并发中,每个请求的时间
    Transfer rate:          9.95 [Kbytes/sec]   received  //没秒的网络传输量
    
    Connection Times (ms)
                  min  mean[+/-sd] median   max
    Connect:        8   13   4.0     12      55   //socket从发送请求到建立连接所花费的时间
    Processing:    10  494 2796.3    109   21385   //建立连接后,直到http全部接收所用的时间
    Waiting:        9  334 2290.8     78   21115
    //发送HTTP后,到接收到第一个字节所等待的时间
    Total:         26  507 2796.2    121   21399
    //connect+processing的时间
    
    //对于整个1000个请求来说,50%的请求的响应时间在121毫秒内,60%的请求响应时间在126毫秒内,....,最长的请求响应时间为21399毫秒
    Percentage of the requests served within a certain time (ms)
      50%    121
      66%    126
      75%    130
      80%    133
      90%    154
      95%    185
      98%   1082
      99%  21128
     100%  21399 (longest request)

    下面看看 ApacheBench有哪些参数。输入ab -help即可查看。
    C:\server\Apache24\bin>ab -help
    Usage: ab [options] [http://]hostname[:port]/path
    Options are:
    -n requests Number of requests to perform
    -c concurrency Number of multiple requests to make at a time
    -t timelimit Seconds to max. to spend on benchmarking
    This implies -n 50000
    -s timeout Seconds to max. wait for each response
    Default is 30 seconds
    -b windowsize Size of TCP send/receive buffer, in bytes
    -B address Address to bind to when making outgoing connections
    -p postfile File containing data to POST. Remember also to set -T
    -u putfile File containing data to PUT. Remember also to set -T
    -T content-type Content-type header to use for POST/PUT data, eg.
    ‘application/x-www-form-urlencoded’
    Default is ‘text/plain’
    -v verbosity How much troubleshooting info to print
    -w Print out results in HTML tables
    -i Use HEAD instead of GET
    -x attributes String to insert as table attributes
    -y attributes String to insert as tr attributes
    -z attributes String to insert as td or th attributes
    -C attribute Add cookie, eg. ‘Apache=1234’. (repeatable)
    -H attribute Add Arbitrary header line, eg. ‘Accept-Encoding: gzip’
    Inserted after all normal header lines. (repeatable)
    -A attribute Add Basic WWW Authentication, the attributes
    are a colon separated username and password.
    -P attribute Add Basic Proxy Authentication, the attributes
    are a colon separated username and password.
    -X proxy:port Proxyserver and port number to use
    -V Print version number and exit
    -k Use HTTP KeepAlive feature
    -d Do not show percentiles served table.
    -S Do not show confidence estimators and warnings.
    -q Do not show progress when doing more than 150 requests
    -l Accept variable document length (use this for dynamic pages)
    -g filename Output collected data to gnuplot format file.
    -e filename Output CSV file with percentages served
    -r Don’t exit on socket receive errors.
    -m method Method name
    -h Display usage information (this message)

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    2015-10-21 11:12:39
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  • Web服务器性能压力测试工具Web服务器性能压力测试工具http_load程序非常小,解压后也不到100Khttp_load以并行复用的方式运行,用以测试web服务器...文章王爵nice2016-05-164114浏览量怎么做服务器压力测试?项目做好...
  • 没有明确的说明时应该怎么做?需要准备哪些数据;通过哪些方法可以实现数据添加。 1-1 课程内容整体介绍 1-2 LR原理和简介 1-3 性能测试前期准备 第2章 性能测试脚本开发(Virtual User Generator) 常用协议的介绍...
  • 我帮人一个这样测试程序,他有个搜索网站,我的程序要对他的搜索网站发送大量的搜索请求以测试它的压力,经过我的测试他的网站在一个时间段内对一个IP的发送量有限制,每次发送到1200左右,就再也发送不上(抛出...
  • 很多平台一旦大了,平台的流量就会陡增,同时并发访问的流量也会暴增,原本规划的硬件配置就无法满足当下的流量问题。...为了避免采购浪费,建议先对服务器一下压力测试,看看到底能支持多少访问量。 建
  • webbench源码剖析

    2018-09-09 16:14:52
    在我们的日常工作中,压力测试是一项很重要的工作,比如在一个网站上线之前,能承受多大访问量,在大的访问量前提下性能怎么样,这些数据指标好坏将会直接影响用户体验。但是在压力测试中不存在一个共性,那就是压力...
  • 极简jmeter使用教程

    2021-01-14 17:25:03
    打个比方,有个网站:www.xiaoxiaoguo.cn,我想知道这个网站能不能同时承受10个人访问的话,要怎么做呢?最简单的办法就是找10个人,喊3,2,1,然后这个10个人同时操作电脑打开网站。找10个人应该不是很难,但假如...
  • JMeter中级篇-1-JMeter自带的录制功能举例

    万次阅读 多人点赞 2018-03-17 19:04:31
    在我博客里,大概一年之前,更新过一个JMeter入门的学习笔记系列...本系列,打算更新有一个中级的系列文章,逐步帮你解决上面这个问题,至少能够做到使用JMeter去一个网站压力测试。 我们说性能测试,特别是借...
  • C#多线程|匿名委托传参数

    热门讨论 2012-01-12 12:18:41
    我们一直在做网站,但在我河南这块,对测试工作,特别是压力测试一般都不怎么在意,都是自己访问一下速度不错就行了,再就是数据速度测试也是同样情况 程序员在写Sql代码时,一般是一个人写完之后,一运行可快完事 ...
  •  前段时间对Python产生了浓厚的兴趣,所以决定入门学习了1个多月,后来某时我需要对tomcat一个压力测试,于是我想到了用Python写一个压力测试的脚本吧!最后捣鼓出了一个脚本,成功把自己的tomcat堵死了,其实堵...
  • 今天在公司用LoadRunner一个网站后台的压力测试,最开始使用的是默认录制方式HTML,其实新手也不怎么太懂这些,所以很多都是默认。 然而录制下来的脚本如下: web_submit_form("codeActivelist.do", ...
  • 晚上我就准备ab压力测试一下。刚开始压测,发现xshell与nginx服务器的连接断开了,怎么都连不上去。但是处在同一个网段的其它服务器还能正常连接(全部服务器都放在同一个防火墙后面的,然后NAT映射出去的)。从...
  • 这样过了两个多星期,老师找到我们,给了我们个任务---让我们一个在线测试系统,放到学校网站上去。当时我们就傻眼了,因为以我们现在的水平别说东西,就是让我看别人的也不一定能看得懂啊,老师给了我们两个...
  • 还是在最近记录日志功能的测试时发现的问题,我的线程中一直有写日志的任务,但过了一段时间不写了,怎么都想不通。开始也没太注意 asp.net应用程序的生命周期,后在网上查了些资料,才知道是IIS为考虑服务器压力...
  • 如果看到过我前些天写过的《轻松把玩HttpClient之模拟post请求示例》这篇文章,你再看本文就是小菜一碟了,如果你顺便懂一些NIO,基本上是毫无压力了。 因为HttpAsyncClient相对于HttpClient,就多了一个NIO,这也是...
  • 1.3.5 “怎么能让应用运行得更快?” 41 1.3.6 DBA与开发人员的关系 45 1.4 小结 46 第2章 体系结构概述 47 2.1 定义数据库和实例 48 2.2 SGA和后台进程 53 2.3 连接Oracle 56 2.3.1 专用服务器 56 2.3.2 ...
  • vc++ 开发实例源码包

    2014-12-16 11:25:17
    SOCK登录SSL加密网站 调用ie接口。主要的代码在IEComCtrlSink中。 sqlite3使用 引用了Splayer中的Sqlite3库,进行了测试。 SrcFirstProg 简单的窗口程序。 SuperGrid - 特别的 listview 控件 网格形式的视图,自...
  •  预算和按时交付的压力也逐渐增大,两者很难平衡。有时,过分紧凑的时间表和以用户为中心的设计之间会产生严重冲突。以用户为中心的设计本身就很耗时费力,需要进行用户调研、迭代设计及用户验证。Axure的出现,使...

空空如也

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