本周初，我为Firefox和Chrome提供了一些新的Windows vs. Linux Web浏览器基准测试。对于那些对当前Windows 10 vs.Linux在其他工作负载下的性能表现感到好奇的人可以看下这篇文章了。
虽然我们习惯于在 Microsoft Windows 和 Linux 之间运行 AMD 和 Intel 基准测试，但最常见的是发现我们最喜欢的开源操作系统通常在从台式机到 HEDT 和服务器平台的竞赛中领先，当谈到 Core i9 12900K“Alder Lake”时 “目前情况并非如此。考虑到在 Linux 下看到的一些英特尔混合架构的奇怪之处，进入这一轮 Windows 与 Linux 测试非常好奇，事实上，我们在 Windows 11 和带有基准测试的各种 Linux 发行版时感到失望。不仅 Windows 11 的整体速度更快，而且相关的是，由于 P 和 E 内核与线程导向器的混合，Linux 现在也有更高的运行差异。
在Go的基准测试中，循环的次数(b.N)是由测试框架自动设置的，以尽可能多地运行测试，从而获取更准确的结果。我们不需要（也不能）手动设置这个数值。
OpenJDK 14 已于近日 GA，其在性能方面是否有改进、以及有哪些改进引起了不少开发者的关注。本文将会介绍通过运行新的基准测试以考察从 OpenJDK 8 至 14 的所有主要发行版本，同时考察跨多个工作负载的 JVM 性能，以及 OpenJDK 14 与 JVM 先前版本相比性能如何。
Linux越来越容易上手和使用，其用户越来越多，如何在Linux下测试CPU/GPU等性能呢？同时，基准测试和压力测试方法通常用于评估电脑的性能，这些测试还有助于发现仅在系统承受重负载时才观察到的硬件问题和系统异常。
基准测试主要用来测试CPU和内存的效率问题，来评估被测代码的性能。测试人员可以根据这些性能指标的反馈，来优化我们的代码，进而提高性能问题。
作者 | 丁广辉 责编 | 张红月 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 都说同行是冤家，无论是哪个行业内都存在竞争关系，手机行业，汽车行业，甚至是浏览器行业都无可避免。其中 Chrome 和 Firefox 这两家浏览器激烈竞争多年，虽然都想压倒对方，但始终是保持平稳，各有胜负。Linux桌面作为浏览器行业的一个重要市场，也就成为了这两家浏览器的战场之一。在 2021 年末到 2022 年初，Chrome 97 和 Firefox 95 相继发布，而外国科技媒体 Phoronix 也在
开发团队应尽可能将性能回归的检测尽早进行。以下是使用连续基准测试工具 Bencher 的方法。
Phoronix 网站发布了关于 Windows、WSL 和 Linux 的性能基准测试结果。测试的内容包括网络性能、I/O 性能、编程语言运行性能和图形处理性能等。
SysBench 是一个基于 LuaJIT 的可编写多线程基准测试工具。它最常用于数据库基准测试，但也可用于创建不涉及数据库服务器的任意复杂工作负载。
Linux性能工具图谱 目录 1、Linux性能工具 2、Linux可观察性工具 3、Linux静态性能分析工具 4、Linux基准测试工具 5、Linux调优工具 1、Linux性能工具 2、Linux可观察性工具 3、Linux静态性能分析工具 4、Linux基准测试工具 5、Linux调优工具
作者 | Mikel Bober-Irizar 翻译 | 刘畅 编辑 | Donna （备注：KPTI 在计算机中指 Kernel page-table isolation，是一种Linux内核功能，可以减弱安全漏洞带来的影响） 2018新年伊始，互联网公司发现了两个非常严重的新漏洞。这两个漏洞分别是熔毁（Meltdown）和幽灵（Spectre），它们主要会影响几大处理器供应商。 这些漏洞会使攻击者利用处理器在推测性执行时产生的错误，读取（并潜在地执行）其各自进程之外的存储器位置。这意味着，攻击者可以
2018 即将结束，年末正是各种基准测试对比轮番出炉的时候，通过这些报告，我们可以看到 Linux 性能的各个方面在 2018 是如何发展的。但本文的这份性能对比会更加深入 —— 将研究五个主流 Linux 发行版在过去近三年里所经历的性能变化，而测试对象则是从 2016 年初开始的 CentOS, Clear Linux, Fedora, Ubuntu 和 openSUSE，到目前为止已安装稳定更新的最新版本。
完整的报表统计会显示在终端上，但这里重要的是total time会显示在General statistics下，用于测试CPU性能。
原文链接：https://cilium.io/blog/2021/05/11/cni-benchmark
https://www.citusdata.com/blog/2022/03/12/how-to-benchmark-performance-of-citus-and-postgres-with-hammerdb/
随着IBM x86服务器业务出售之后，更多精力将集中在Power产品线上。新一代Power 8处理器基于云数据中心级别的高扩展性，预示Power 8揭开了企业级市场云计算新台阶。近日，RunAbove
马上年底了，各种云评测陆续放了出来，最近看到有一些评测也引起了争议，第三方评测数据可以作为参考，真正要使用云，将业务放到云上，还是要自己来做一些评测，一方面自己跑的数据可信，一方面自己最了解业务需求，知道测试的时候应该重点关注那些指标。
本文深入研究了诸如 Rust、Go、Java、C#、Python、Node.js 和 Elixir 等流行编程语言在异步和多线程编程中的内存消耗对比。
简介 HiBench是一套基准测试套件，用于帮助我们评估不同的大数据框架性能指标（包括处理速度、吞吐等）的负载指标，可以评估Hadoop、Spark和流式负载等，具体的工作负载有： Sort WordCount TeraSort Sleep SQL PageRank Nutch indexing Bayes Kmeans NWeight enhanced DFSIO 等等 同样的它还可以用于评估Spark Stream、Flink、Storm和Gearpump。 工作负载 对这些工作负载进行分类记录如下，总
基准测试（benchmarking）是性能测试的一种类型，强调的是对一类测试对象的某些性能指标进行定量的、可复现、可对比的测试。
Victor是资深的Python黑客，许多Python模块的核心贡献者和作者。他最近撰写了PEP 454（https://www.python.org/dev/peps/pep-0454/），其中提出了一个新的tracemalloc模块，用于在Python中跟踪内存块的分配，并写了一个简单的AST优化器。
基准测试是 指通过设计科学的测试方法、测试工具和测试系统，实现对一类测试对象的某项性能指标进行定量的和可对比的测试。例如，对计算机CPU进行浮点运算、数据访问的带宽和延迟等指标的基准测试，可以使用户清楚地了解每一款CPU的运算性能及作业吞吐能力是否满足应用程序的要求；
Geekbench 6是一款强大的系统性能检测工具！最新版Geekbench 6不仅增加了对最新硬件的支持，连基准测试的负载也因此做了全面的改进，以便更好地反应最新的硬件及应用体验。另外，该版本的一大重点改进就是大幅弱化CPU单核跑分的重要性！还在等什么？
Geekbench 6是一款强大的系统性能检测工具！最新版Geekbench 6不仅增加了对最新硬件的支持，连基准测试的负载也因此做了全面的改进，以便更好地反应最新的硬件及应用体验。另外，该版本的一大重点改进就是大幅弱化CPU单核跑分的重要性！
上一篇我们学习了三种不易用Python多处理表示的工作负载基准测试的其中两种，并比较了Ray、Python多处理和串行Python代码。今天这一篇我们来聊聊第三种基准测试。
数据库的基准测试是对数据库的性能指标进行定量的、可复现的、可对比的测试。基准测试与压力测试 基准测试可以理解为针对系统的一种压力测试。但基准测试不关心业务逻辑，更加简单、直接、易于测试，数据可以由工具生成，不要求真实；而压力测试一般考虑业务逻辑(如购物车业务)，要求真实的数据。
使用JSON越多, 你就越有可能遇到JSON编码或解码瓶颈。Python的内置库也不错, 但是还有多个更快的JSON库可用: 如何选择使用哪一个呢? 事实是，没有一个正确的答案，没有一个最快的JSON
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默认情况下，每个客户端都是在一个请求完成之后才发送下一个请求 （benchmark 会模拟 50 个客户端除非使用 -c 指定特别的数量）， 这意味着服务器几乎是按顺序读取每个客户端的命令。Also RTT is payed as well.
默认情况下，每个客户端都是在一个请求完成之后才发送下一个请求 （benchmark 会模拟 50 个客户端除非使用 -c 指定特别的数量）， 这意味着服务器几乎是按顺序读取每个客户端的命令。Also RTT is payed as well.
原文链接：https://pkolaczk.github.io/memory-consumption-of-async/
在我们日常的测试工作中，不可避免的要对mysql的性能进行测试，对于大部分测试人员而言，工具的选择可能就是第一道门槛。
描述: 日常开发中, 测试是不能缺少的. 通常国内的程序员都不太关注单元测试这一部分, 俗话说不写测试的开发不是好程序猿，我认为每一位开发者都应该了解 TDD（Test Driven Development-测试驱动开发），所以本章将主要介绍下在Go语言中如何做单元测试和基准测试。
想看看您的计算机是否能在高压环境下飞起来 。你的笔记本、台式电脑到底有多快?这款Geekbench提供了快速的基准设计一套全面和准确地衡量处理器和内存性能。旨在使基准易于运行， 易于理解。适合需要测试
Geekbench 6上线！Geekbench 6增加了对最新硬件的支持，追求的是更有真实意义的性能测试，这次的一大重点改进就是大幅弱化CPU单核跑分的重要性，多核性能变得更加重要。
在上周，我们对 KVM 和 Xen 近几年里在性能上的改进进行了一些有趣的探讨后，我打算自己做一些这方面的小研究。我能找到的最新的资料，是来自2013年 Phoronix Haswell 性能评测上的基准测试。当然，还有其它一些2011年的评测，不过由于 Xen 被收录进 Kernel 3.0，它们都已被热烈地讨论过。 2011年的测试提供了许多很好的基准报表，在三年后的现在，我尽最大努力把它们列出的属性重新测试一遍。但我删减了其中两三个基准测试，原因是它们在未经特定优化的配置后跑出来的数据不是很好，
摘要: 原创出处 http://www.iocoder.cn/Performance-Testing/MySQL-benchmark/ 「芋道源码」欢迎转载，保留摘要，谢谢！
这篇文章讨论了使用eBPF（扩展的伯克利包过滤器）来分析和基准测试代码。eBPF是一种强大的技术，允许开发人员在无需更改内核源代码或添加额外模块的情况下，在Linux内核中运行沙盒程序。这种功能特别适用于性能监控、安全性和网络管理。
在人工智能兴起的当下，AI正在重塑着很多行业。今天介绍的是一款位于github热榜榜首的，可轻松将您的代码库从一个框架或语言迁移到另一个框架或语言的AI应用：GPT-Migrate。
性能是开发者为其应用程序选择 Rust 的首要原因之一。事实上，它是 rust-lang.org 主页上 ["为什么选择Rust？"](https://www.rust-lang.org/#:~:text=Version%201.55.0-,Why%20Rust%3F,-Performance ""为什么选择Rust？"")一节中列出的第一个原因，甚至在内存安全之前。这也是有原因的，许多基准测试表明，用Rust编写的软件速度很快，有时甚至是最快[2]的。但这并不意味着所有用Rust编写的软件都能保证快速。事实上，写低性能的Rust代码是很容易的，特别是当试图通过Clone 或Arc替代借用来""安抚""借用检查器时，这种策略通常被推荐给 Rust 新手。这就是为什么对 Rust 代码进行剖析和基准测试是很重要的，可以看到任何瓶颈在哪里，并修复它们，就像在其他语言中那样。在这篇文章中，我将根据最近的工作经验，展示一些基本的工具和技术，以提高 mongodb crate 的性能。
BenchmarkDotNet 是属于 .Net 基金会的一个项目，本文将简要介绍该项目相关的信息。
性能评价方法是一系列用来衡量系统、组件或服务效能的技术和流程。在计算机科学和信息技术领域中，性能评价通常关注于诸如响应时间、吞吐量、可用性、可靠性和伸缩性等关键性能指标。性能评价的目的是为了确定系统是否满足既定的性能需求，以及识别系统的性能瓶颈和改进的机会。
在2018年初，互联网领域发现了两大系统漏洞，影响了主要的处理器厂商，这两大漏洞分别是“Meltdown（熔断）”和“Spectre（幽灵）”。这些漏洞是处理器前瞻执行的的漏洞，它允许攻击者读取其各自进程之外(以及潜在的执行)的内存位置，这意味着程序可以在其他软件的内存中读取敏感数据。 为了修复漏洞,Linux内核合并了一个名为KAISER或PTI(页表隔离page table isolation)的补丁，有效地修复了Meltdown攻击。然而，这一补丁会导致性能下降，CPU性能下降了5%到35%(甚至有一
系统性能专家 Brendan D. Gregg 在 LinuxCon NA 2014 大会上更新了他那个有名的关于Linux 性能方面的 talk (Linux Performance Tools) 和幻灯片。分别从监控、测试、优化、配置的角度总结了Linux日常所用到的工具。下面是其中的主要图片资料，希望对您有所帮助。
JMH即Java Microbenchmark Harness，是Java用来做基准测试的一个工具，该工具由OpenJDK提供并维护，测试结果可信度高。
背 景 服务器配置：960G sandisk单盘SSD，32 core，128G内存； 数据库关键参数：innodb_buffer_pool_size=72G，双一，innodb_log_file_size=4G，innodb_log_buffer_size=128M，innodb_buffer_pool_instances=32； 1、HammerDB安装与配置 1.1. 什么是hammerdb HammerDB是针对Oracle，Microsoft SQL Server，IBM DB2，TimesTen
许多现代分布式应用程序都建立在分布式一致键值存储之上。Hadoop生态系统中的应用程序和“Netflix栈”的许多部分都使用Zookeeper。Consul公开了服务发现和运行状况检查API，并支持Nomad等集群工具。Kubernetes容器编排系统，MySQL的Vitess水平扩展，Google Key Transparency项目以及许多其他系统都是基于etcd构建的。有了这么多关键任务集群，服务发现和基于这些一致键值存储的数据库应用程序，测量可靠性和性能是至关重要的。
作者：Sebastian Raschka 机器之心编译 编辑：泽南 有关 batch size 的设置范围，其实不必那么拘谨。 我们知道，batch size 决定了深度学习训练过程中，完成每个 epoch 所需的时间和每次迭代（iteration）之间梯度的平滑程度。batch size 越大，训练速度则越快，内存占用更大，但收敛变慢。 又有一些理论说，GPU 对 2 的幂次的 batch 可以发挥更好性能，因此设置成 16、32、64、128 … 时，往往要比设置为其他倍数时表现更优。 后者是否是一种玄
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