之前在测试commons-pool2相关实现的时候，发现在线程接近500时候，性能瓶颈降低非常厉害，就好像碰到了总体性能的天花板一样，随着线程继续增加而单线程性能急速下降的现象。当时粗略判断其中一个原因是用来存储对象映射关系的java.util.concurrent.ConcurrentHashMap存在瓶颈导致。
本人在学习selenium2java的时候，有个功能，需要测试分页，每页20条数据，一个个添加太麻烦了，关键每条都得添加十几个数据，干脆自己写了一个方法，自动添加一条自己的高中成绩。分享如下：
其实第二个场景包含在第一个场景内。对于接口测试来说，通常我们直接使用第二种场景比较多，就是从某一个集合中随机取一个值。如果更复杂一些，每个值拥有不同的权重，其中这个也可以转化成第二个场景来说。
Jmeter有两种运行：一种是采用的界面模式(GUI）启动，会占用不少系统资源；另一种是命令行模式（non-GUI）执行，这样节约资源，在性能测试，基本都是按这种方式运行。
按照JMeter官方要求，所有的测试必须在命令行模式下运行，并且在负载测试拐点处、疲劳性测试、强度测试下使用监控工具监控被测端与压测端的状态。 建立性能测试元件 关于性能测试的知识可以参阅我的另一本著作《全栈软件测试工程师宝典》中的第3章内容 1单功能性能测试搭建步骤 1）打开ebusiness_login.jmx。 2）在最后加入一个登出HTTP请求，如图1所示。
作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。 流计算 Oceanus 提供了便捷的控制台环境，方便用户编写 SQL 分析语句、ETL 作业或者上传运行自定义 JAR 包，支持作业运维管理。 本文将为您详细
在之前的文章中我分享了三种从一个数组中随机取一个值的方法，分别是：使用随机数、使用int递增，使用atomicinteger递增。其中后两者都是循序取，并非真的随机。从上次的测试结果中，随机数方案相对后两者性能差异比较大。但是当时多线程的测试都是在达到了CPU性能瓶颈的情况下测得，旧闻如下：性能测试中的随机数性能问题探索。
之前在性能测试中，我重新认识了随机数的功能性能测试中的随机数性能问题探索。但目前工作中接触到的都是静态的比例，即用例真正开始前，各个接口、场景的比例都是固定的。按照我的思路，旧会存在一个提前初始化完成的list，但是最近工作中遇到了需要在压测过程中（动态QPS模型），动态调整两个场景的比例值，计划是在某个范围内周期波动。
在之前的写过单链路性能测试实践中，部分接口的参数虽然有依赖性，但是由于部分接口是多次请求的，所以有一部分接口的参数比较随意，因为除了响应结果的基础验证之外没有任何其他校验部分。例如下面代码片段：
本文介绍了自动化测试如何解决验证码的问题。首先介绍了验证码的作用，然后列举了三种处理验证码的方法，分别是去掉验证码、设置万能码和验证码识别技术。最后还介绍了一种记录cookie的方法，可以用于UI自动化测试。
一般在接口测试中，我们希望一次运行脚本能够执行多个用例，不同用例之间取不同的参数值，从而实现批量执行不同场景下的接口功能。比如用户登录时各种参数值，查询不同区间的数值等。
经典的各种排序大家都听过，但是相信各位铁汁都对各种排序的性能都很好奇，大家都有心中自己的看法今天来彻底对比一下谁究竟才是排序性能 TOP1
dd 也是我们经常使用到的磁盘测试工具，Linux服务器装好系统之后，想要知道硬盘的读写是否能满足服务的需要，如果不满足硬盘的IO就是服务的一个瓶颈。我们可以使用dd命令简单进行测试，更为专业的测试可以使用上面描述的fio 工具：
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。Oceanus 提供了便捷的控制台环境，方便用户编写 SQL 分析语句、ETL 作业或者上传运行自定义 JAR 包，支持作业运维管理。
JMeter是一个100％的纯Java桌面应用，由Apache组织的开放源代码项目，它是功能和性能测试的工具。具有高可扩展性、支持Web(HTTP/HTTPS)、SOAP、FTP、JAVA 等多种协议。
我们一般使用随机数生成器的时候，都认为随机数生成器（Pseudo Random Number Generator， PRNG）是一个黑盒：
这段时间面试了一些做过性能测试的应聘者，从结果来罕有能让人满意的。整理了一些我常问的性能测试问题，希望对有志于转型性能测试或者正在找性能测试相关工作的同行有所帮助。若对于以下问题有想法也欢迎加我微信进行沟通。 性能测试的意义和作用，说出因为性能不良造成的质量事故？ 如何进行性能测试，整体的性能测试流程是什么？ 确定需求-制定计划和策略-准备环境（干净的，数据）-编写脚本-设计测试场景-运行-监控执行-分析测试结果 性能测试的难点在哪里？如何克服？ 如何选择性能测试工具？ 如何确定性能测试团队的人力资源需求
还没用过聊天机器人？给我发消息试试。 Jmeter在互联网测试中应用非常多，可以用来做接口测试或者性能测试，算是非常不错的一个工具。今天我们来聊聊Jmeter获取数据的几种方法。 1、手动写入 所有可以固定的参数，我们都可以通过手动写入的方式。如以下图中，HTTP信息头管理器中的Content-Type的值是application/json，通过手动写入的方式来获得数据。 2、正则表达式提取器 对于前后接口有关联，需要将前一个接口的返回值做为后一个接口的请求参数。对于这种参数，我们没有办法提前写入。为了整个
1 FTP Request Default 即FTP请求默认值。 图片 多个FTP请求具有相同的配置时，可以把这些相同的点提取出来； 且只需要配置一次。 参数 说明 Name 控制器名称，可为空 Comments 随意设置，可为空 Server name or IP 被测试对象的地址 Port Number 指定的FTP传输端口号 Remote File 远程FTP服务器文件路径 Local File 本地文件路径 Local File Contents 本地文件内容 Get（RETR） 下载
一提到 Java 中的随机数，很多人就会想到 Random，当出现生成随机数这样需求时，大多数人都会选择使用 Random 来生成随机数。Random 类是线程安全的，但其内部使用 CAS 来保证线程安全性，在多线程并发的情况下的时候它的表现是存在优化空间的。在 JDK1.7 之后，Java 提供了更好的解决方案 ThreadLocalRandom，接下来，我们一起探讨下这几个随机数生成器的实现到底有何不同。
计算机软件作为人类智慧的结晶，帮助我们在这个日新月异的社会中完成了大量工作。我们的日常生活中已经离不开软件，玲琅满目的软件已经渗透到了我们生活的各个角落，令我们目不暇接。我们都希望软件变得更好，运行处理的速度更快，在当今硬件性能突飞猛进的变革中，软件性能的提升也是一个永不落伍的话题。软件性能测试的实质，是从哲学的角度看问题，找出其内在联系，因果关系，形式内容关系，重叠关系等等。假如这些关系我们在分析过程中理清了，那么性能测试问题就会变得迎刃而解。
早就听过CPU火焰图的强大功能，也听过几个火焰图工具，今天终于开始尝试使用CPU火焰图生成工具。
redis-benchmark是Redis自带的基准性能测试工具， 它提供了很多选项帮助开 发和运维人员测试Redis的相关性能。
我们的项目工程里经常在每个函数需要用到 Random 的地方定义一下 Random 变量（如下）
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。
最近工作中遇到了一个需求，需要以一定的概率过滤掉一部分的流量，想想只能用Random了，因为是在多线程环境下，我还特意确认了下Random在多线程是否能正常运行，Random的实现也比较简单，初始化的时候用当前的事件来初始化一个随机数种子，然后每次取值的时候用这个种子与有些MagicNumber运算，并更新种子。最核心的就是这个next的函数，不管你是调用了nextDouble还是nextInt还是nextBoolean，Random底层都是调这个next(int bits)。
该文对MySQL数据库性能测试进行了详细的介绍，包括测试方法、测试环境和测试数据，并分析了测试结果。同时，文章还对MySQL数据库的优化方案进行了探讨。
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
在Linux系统中，/dev/random和/dev/urandom是两个特殊的设备文件，用于生成随机数。在本文中，我们将深入探讨这两个设备文件的区别，以及它们在Linux系统中的作用。
压力测试是每一个Web应用程序上线之前都需要做的一个测试，他可以帮助我们发现系统中的瓶颈问题，减少发布到生产环境后出问题的几率；预估系统的承载能力，使我们能根据其做出一些应对措施。所以压力测试是一个非常重要的步骤，下面带大家来使用一款压力测试工具Jmeter。
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Flash 性能与实际使用物料有关，受不同存储介质、不同厂家、不同型号甚至不同老化程度的影响，所以经验值仅供参考。
上一篇文章聊了如何快速上手压测工作的几个切入点和注意事项，这些内容可以帮助我们更快介入项目。但实际工作中，前期的准备工作也是很繁琐的，其中测试环境和测试数据的准备是前期准备阶段的主要工作。
实际工作中，我们拿到一个项目一般来说都会是项目经理说XXX来进行一下这个项目的压测，可能实际中的很多场景需要我们自己来分析，所以我们经常会根据需求进行拍脑袋的进行需求的拆解然后根据拆解出来的需求进行性能场景的需求进行提取，以最近我做的智慧城市项目为例，比如我进行性能测试，领导只扔给我了一句话，说最近我们这个项目功能已经差不多了，辛苦测试一下性能差不多我们就上线了。
原ZLJ卖场的压测流程，是依托于阿里云PTS工具，团队自身缺乏性能测试能力自建，缺少性能分析和数据沉淀，测试场景单一，只有单接口和多接口压测，缺少场景和链路压测，不能相对合理的评估系统性能承载能力，机器扩容只凭借经验进行增加调整，缺乏评估依据。
本文来源：https://blog.csdn.net/get_set/article/details/79492439
接下来我们简单说下这几个类的使用场景，来了解其中的细微差别，和api设计者的良苦用心。
某核心JAVA长连接服务使用MongoDB作为主要存储，客户端数百台机器连接同一MongoDB集群，短期内出现多次性能抖动问题，此外，还出现一次“雪崩”故障，同时流量瞬间跌零，无法自动恢复。本文分析这两次故障的根本原因，包括客户端配置使用不合理、MongoDB内核链接认证不合理、代理配置不全等一系列问题，最终经过多方努力确定问题根源。
本系列文章总结归纳了一些软件测试工程师常见的面试题，主要来源于个人面试遇到的、网络搜集（完善）、工作日常讨论等，分为以下十个部分，供大家参考。如有错误的地方，欢迎指正。有更多的面试题或面试中遇到的坑，也欢迎补充分享。希望大家都能找到满意的工作，共勉之！
ThreadLocal是Java中的一个类，全路径：java.lang.ThreadLocal，用于在多线程环境下存储线程本地变量。在多线程应用程序中，不同线程之间共享数据可能会引发线程安全问题。
jmeter监听器>jp@gc - PerfMon Metrics Collector「需要安装第三方插件 jpgc」
本文技术路线采用和上篇文章教你用200行代码写一个爱豆拼拼乐H5小游戏（附源码）同样的技术,即均使用本人自己写的dom库去简化dom操作,具体需要掌握的知识点有：
问：stream比for循环慢5倍，用这个是为了啥？ 答：互联网是一个新闻泛滥的时代，三人成虎，以假乱真的事情时候发生。作为一个技术开发者，要自己去动手去做，不要人云亦云。
近年来，随着中国新基建、中国制造2025规划的持续推进，单ARM处理器越来越难胜任工业现场的功能要求，特别是如今能源电力、工业控制、智慧医疗等行业，往往更需要ARM + FPGA架构的处理器平台来实现例如多路/高速AD采集、多路网口、多路串口、多路/高速并行DI/DO、高速数据并行处理等特定功能，因此ARM + FPGA架构处理器平台愈发受市场欢迎。
之前写过一个FunTester框架对Redis进行几种常见API进行性能测试的系列文章，今天如约开始写FunTester框架对MySQL常用功能的性能测试。
前面系列已经讲完了硬件选型、部署、调优，在上线之前呢需要进行性能存储测试，本章主要讲述下测试Ceph的几种常用工具，以及测试方法。
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