我为什么要写这篇文章 武林中,"天下武功出少林"指各门各派的武功都与少林武学有一定的渊源,技术也是相同的道理,对于Java领域的应用而言,传统行业与互联网行业的技术都来自J2SE和J2EE的生态圈,但是两个行业的侧重点不同,传统行业侧重于严格的规范.复杂的流程.丰富的功能,因此或多或少的都会使用J2EE规范定义的技术,Appserver是J2EE规范的完全实现,因此,传统行业的企业级软件开发基本都是部署在Appserver上的,这样可以重复利用Appserver提供的通用功能而节省开发

Apache JMeter--网站自动测试与性能测评 2013-02-28 15:48:05 标签:Jmeter From:http://bdql.iteye.com/blog/291987 出于学习热情,翻译总结Emily H. Halili的<Apache JMeter>一书的部分内容. JMeter的简介 可以肯定的是,JMeter至少符合以下几条自动测试标准: 零购置成本--直接从http://jakarta.apache.org/site/downloads/downloads_jm

1.谷歌插件lighthouse的基本介绍 Lighthouse 是一个网站性能测评工具, 它是 Google Chrome 推出的一个开源自动化工具,能够对 PWA 和网页多方面的效果指标进行评测,并给出最佳实践的建议以帮助开发者改进网站的质量.它的使用方法也非常简单,我们只需要提供一个要测评的网址,它将针对此页面运行一系列的测试,然后生成一个有关页面性能的报告.通过报告我们就可以知道需要采取哪些措施来改进应用的性能和体验. 2.lighthouse使用指南 在高版本(应该是 >= 60)的

一.测评目的 通过分析webp图片在不同条件下的性能表现,来确定webp图片的适用场景. 二.测评方式 使用控制变量法,分别从以下3点对webp与jpg图片做对比,得出结论. 1.页面图片总体积. 2.单张图片体积. 3.网速 三.采样数据 测试机器:2015年MacBook Pro 处理器:2.7GHz Intel Core i5 显卡:Intel Iris Graphics 6100 浏览器:Chrome Mac版 52.0.2743.116 1.变化参数:页面图片总体积(通过图片数量变化)

本章重点 学习普通的性能调优技巧 怎么优化生产者和消费者 调优实例 简介 ActiveMQ 的性能高度依赖于多种不同的因素,包括:网络代理拓扑架构,传输层,底层网络的服务质量和速度,硬件,操作系统和 Java 虚拟机. 但是,你可以使用一些优化技术来提升 ActiveMQ 的性能,且不论其所处环境.你的应用也许需要保证可靠分发,那么高可靠性,非持久化的消息就会有较高的性能.也就是说,你可以使用嵌套代理来降低路径序列化的花销.并且,一系列的调优参数可以使用.本章我们将讲解标准的架构微调,调优诀窍以

测试条件: 1.IAR8.30开最高等级速度优化. 2.MDK5.27正式版使用AC5开最高等级优化3,开启时间优化,测试C标准库和微库MicroLib两种. 3.MDK5.27正式版使用AC6开最高等级的速度优化,测试C标准库和微库MicroLib两种. 4.Embedded Studio4.30版使用GCC开最高等级优化,开C库使用Fast模式. 5.Embedded Studio4.30版使用CLANG开最高等级优化,开C库使用Fast模式. 6.DSP库使用最新的CMSIS软件包里面的V

弹性计算性能弹性计费模式就是 "即用即付 ",最小单位可以按小时来计算.随着云计算负载的增长,企业购买服务器带宽时的资源.   1.弹性计算性能   弹性计费模式就是"即用即付",最小单位可以按小时来计算.随着云计算负载的增长,企业购买服务器带宽时的资源浪费或者资源不足都会对企业造成不利影响.资源浪费会使企业用户花更多的货币购买资源,资源不足可能会对企业的应用造成中断,或者是其他的不良影响.太平洋电信提供的云计算服务,可以使企业用户内存从1G到32G之间随意弹性,只

4.高效使用内存 4.1 说说内存 Android设备的性能主要取决于以下三因素: CPU如何操纵特定的数据类型: 数据和指令需占用多少存储空间: 数据在内存中的布局 4.2 数据类型 int和long数据使用了某些版本的快速排序算法排序,而short数据使用计数排序,它的算法复杂度是线性的.因此使用short类型,是一石二鸟之策:更少的内存消耗(2MB,而不是int的4MB或long的8MB),更快的运行速度 处理大量数据时,使用可满足要求的最小数据类型.如,基于性能和空间的考量,选择shor

前言 JMS介绍:JMS即Java消息服务(Java Message Service)应用程序接口,是一个Java平台中关于面向消息中间件(MOM)的API,用于在两个应用程序之间,或分布式系统中发送消息,进行异步通信.(百度 ) 本文只测试ActiveMQ,其他消息中间件应该同理. ActiveMQ介绍 JMS常见2种消息模型: 点对点(Queues队列)生产者产生消息,仍1条消息给ActiveMQ,消费者监听ActiveMQ,从ActiveMQ中取走1条消息,并销毁这个消息,且只会有一个监听

  本文系原创,转载请注明:http://www.cnblogs.com/inevermore/p/4014577.html   根据维基百科,对单例模式的描述是: 确保一个类只有一个实例,并提供对该实例的全局访问. 从这段话,我们可以得出单例模式的最重要特点: 一个类最多只有一个对象   单线程环境   对于一个普通的类,我们可以任意的生成对象,所以我们为了避免生成太多的类,需要将类的构造函数设置为私有. 所以我们写出第一步: class Singleton { public: private

闲来无事,测试下node和egg 首先是数据库,大概长这样 然后是代码 'use strict'; const Controller = require('egg').Controller; class HomeController extends Controller { async index() { const { ctx } = this; ctx.body = 'hi, egg'; } async city() { const { ctx } = this; console.time(

1.4.4 多进程应用 根据上一节中的描述,当一个进程结束后,它所占用的共享库内存将会被其他仍然使用该共享库的进程所分担,共享库消耗的物理内存并不会减少.实际上,对于所有共享使用了这个库的应用,Pss内存都会有所增加.对于一般的进程,只是共享着zygote进程的Android框架等基础部分,而通常手机使用时的应用进程数达到几十个至上百个,所以某个进程结束后,其他进程内存增加的情况并不明显. 但对于多进程的应用来说,由于多个进程之间会共享很多内容,包括代码.资源.so库等,因此单个进程结束造成的影

使用xrange   当我们获取某个数量的循环时,我们惯用的手法是for循环和range函数,例如: for i in range(10): print i 这里range(10)生成了一个长度为10的列表,内容为从0到9,所以这里的for循环实际上是在遍历其中的元素. 如果循环次数过大的时候,range要生成一个巨大的列表,这将导致程序的性能降低. 解决方案是采用xrange,用法基本与range相同: for i in xrange(10): print i 但是二者的性能差距到底有多大?

经历了昨天的初识 ActiveMQ,正好今天下班有点事耽搁了还没法回家,那就再学习会 ActiveMQ 吧!现在官网的文档没啥好看的了,毕竟是入门学习,太深奥的东西也理解不了.然后看官网上有推荐书籍<ActiveMQ in Action>,老外在 2011 年写的,感觉有点老,但这本书好像最近也没更新过,那就先凑活着看吧!没找到完整的中文翻译版,那就先看看英文原版的 PDF 了. 前言 到目前为止,大部分的软件开发者并不能切实地理解消息队列的概念.商业的面向消息的中间件(message-ori

出于对Linux操作系统的兴趣,以及对底层知识的强烈欲望,因此整理了这篇文章.本文也可以作为检验基础知识的指标,另外文章涵盖了一个系统的方方面面.如果没有完善的计算机系统知识,网络知识和操作系统知识,文档中的工具,是不可能完全掌握的,另外对系统性能分析和优化是一个长期的系列. 本文档主要是结合Linux 大牛,Netflix 高级性能架构师 Brendan Gregg 更新 Linux 性能调优工具的博文,搜集Linux系统性能优化相关文章整理后的一篇综合性文章,主要是结合博文对涉及到的原理和性

前言 MQ是现在大型系统架构中必不可少的一个重要中间件,之前有偏文章<MQ(消息队列)常见的应用场景解析>介绍过MQ的应用场景,现在流行的几个MQ是rabbitmq,rocketma,kafka,这几个MQ比较最容易找到相关的文章,而也有些系统使用的是activemq,因activemq是相对比较传统的MQ,在使用过程中还是会遇到很多坑,这里简单列举几个大家可能会遇到的问题,把自己使用acitvemq的经验和大家分享一下. Mysql 持久化 现在大家使用MQ,基本都是会把数据进行持久化,MQ

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项目方说性能达到百万TPS,如何测试它的可信度? 应用系统性能提升的关键在于运维端的接入管理模型(AAA,认证 Authentication.授权 Authorization.计费 Accounting)及业务端的并发(Concurrency)/ 吞吐量 (Throughput) 模型.区块链是典型的“运维友好型”系统,天然的自我治理能力极大程度上优化了接入管理模型,但现有区块链系统的并发 / 吞吐量模型指标却饱受诟病.无论是 BTC 的 7tps,还是 ETH 的 40tps 在传统业务系统动

转自: http://blog.csdn.net/mindfloating/article/details/8622930 流行 NIO Framework netty 和 mina 性能测评与分析 测试方法 采用 mina 和 netty 各实现一个 基于 nio 的EchoServer,测试在不同大小网络报文下的性能表现   测试环境 客户端-服务端:      model name: Intel(R) Core(TM) i5-2320 CPU @ 3.00GHz           cac

转自:http://rdc.hundsun.com/portal/article/731.html?ref=myread 出于对Linux操作系统的兴趣,以及对底层知识的强烈欲望,因此整理了这篇文章.本文也可以作为检验基础知识的指标,另外文章涵盖了一个系统的方方面面.如果没有完善的计算机系统知识,网络知识和操作系统知识,文档中的工具,是不可能完全掌握的,另外对系统性能分析和优化是一个长期的系列. 本文档主要是结合Linux 大牛,Netflix 高级性能架构师 Brendan Gregg 更新

http://ourjs.com/detail/52a914f0127c763203000008 大家都知道PayPal是另一家迁移到Node.js平台的大型公司,Jeff Harrell的这篇博文 Node.js at PayPal  解释了为什么从Java迁移出来的原因: 开发效率提高一倍(2个人用更少的时间干了5个人的活), 性能提高一倍, 代码量减少33%, 文件减少40%: (小编: 个人认为深层次原因是Java正在越来越走向封闭,而且变得越来越复杂而且oracle正在对Java收费,