在开发过程中,不知你有没有碰到过在一个页面 用到了多个网络请求,而且根据业务需求,需要有次序的执行A B C 网络请求? 你可能会想到,我在A的请求成功回调里去处理B,在B的回调里去请求C,但你后来会发现整个页面的网络请求逻辑已经乱套了.因为往往在网络请求之后会去做一些UI界面的操作. 那应该如何高质量的处理这种情况呢?请往下看: 在前段时间里.我也碰到了这种情况.而我想到的是通过两种方式来解决(不敢独享所以希望能帮到需要的人): 1.通过信号量来实现(信号量就三个函数dispatch_sema

本文参考:charles 高级批量请求 这个我感觉有点鸡肋,真正的批量请求,推荐使用JMter charles 高级批量请求就是下面这种简单的设置的 简单的使用还是可以的; 比如简单的测试下,向某一个网站一次性发10000个请求,作为测试使用: 备注:这里写的同时发送,因为机器的原因,可能不是真正的同时发送 本文参考:https://www.axihe.com/

#coding:utf-8 ''' Created on 2017年11月10日 @author: li.liu ''' import urllib import time str1=''' http://source.xxxxx.com/+ADw-SCRIPT+AD4-alert(1234)+ADw-/SCRIPT+AD4-.htw?CiWebHitsFile=/iisstart.asp&CiRestriction='' http://sso.xxxxx.com/../<script>

import urllib2 from urllib import quote f = open("data.in", "r") out = file("data2.out","w+") a = 1.0 for line in f: #print line stri = quote(line) url ='*******'+stri #print url try: data = urllib2.urlopen(url) exc

何起: 一系列 数量很大 数据不热 还希望被蜘蛛大量抓取的页面,在蜘蛛抓取高峰时,响应时间会被拉得很高. 前人做了这样一个事儿:页面分3块,用3个内部接口提供,入口文件用curl_multi_*系列函数抓取3个内部接口的内容,拼成一个页面. 怀疑这样做会有影响性能的可能. 故学而分析之. 看了php官方手册,总结批量调用过程如下: curl_multi_init — 返回一个新cURL批处理句柄,作为curl_init生成的单个curl句柄的容器 curl_multi_add_handle — 

本文参考:charles 批量请求 重复发包工具/repeat Charles 让你选择一个请求并重复,在测试后端接口的时候非常有用: Charles将请求重新发送到服务器,并将响应显示为新请求. 如果您进行后端更改并希望测试它们,用了charles后,你就没必要在浏览器(或其他客户端)中重复该请求,charles可以非常方便的完成. 特别是如果重新创建请求需要传一些列参数的时候(比如在游戏中获得分数,比如填写一大串表单的请求时候),这将节省大量的精力. 请求的重复在Charles内部完成,因此

SQL Server是客户端 - 服务器平台.通过发送包含对数据库请求的命令是与后端数据库进行交互的唯一方法.你的应用程序和数据库之间通信的协议被称为TDS(表格数据流协议). 应用程序可以使用该协议支持的任意一个客户端实现,主要有 SqlClient,OLEDB,ODBC,JDBC,PHP SQL Server驱动程序或者开源的FreeTDS(http://www.freetds.org/ ). 它的主要作用是告诉数据库引擎你的应用程序通过TDS协议请求数据库需要做何种事情. TDS协议请求(

摘要:   在前篇博客里已经讲述了通过一个自定义 HBase Filter来获取数据的办法,在末尾指出此办法的性能是不能满足应用要求的,很显然对于如此成熟的HBase来说,高性能获取数据应该不是问题.下面首先简单介绍了搜索引擎的性能,然后详细说明了HBase与MySQL的性能对比,这里的数据都是经过实际的测试获得的.最后,给出了采用多线程批量从HBase中取数据的方案,此方案经过测试要比通过自定义Filter的方式性能高出很多. 关键词: HBase, 高性能, 获取数据, 性能对比, 多线程

介绍: Hystrix的请求合并就是把重复的请求批量的用一个HystrixCommand命令去执行,以减少通信消耗和线程数的占用.Hystrix的请求合并用到了HystrixCollapser这个抽象类,它在HystrixCommand之前前放置一个合并处理器,将处于一个很短的时间窗(默认10ms)内对同一依赖服务的多个请求进行整合并以批量方式发起请求的功能(服务提供方也需要提供相应的匹狼实现接口).下面我们通过一个例子来看看怎么使用. 示例: 这个示例是基于spring cloud的,对此不熟

接着上一篇的Hystrix进行进一步了解. 当系统用户不断增长时,每个微服务需要承受的并发压力也越来越大,在分布式环境中,通常压力来自对依赖服务的调用,因为亲戚依赖服务的资源需要通过通信来实现,这样的依赖方式比起进程内的调用方式会引起一部分的性能损失, 在高并发的场景下,Hystrix 提供了请求缓存的功能,我们可以方便的开启和使用请求缓存来优化系统,达到减轻高并发时的请求线程消耗.降低请求响应时间的效果 Hystrix的缓存,这个功能是有点鸡肋的,因为这个缓存是基于request的,为什么这么

前言: 承接上一篇文章,两文本来可以一起写的,但是发现RestTemplate使用普通的调用返回包装类型会出现一些问题,也正是这个问题,两文没有合成一文,本文篇幅不会太长,会说一下使用和适应的场景. 本文简单记述了Hystrix的请求合并的使用 >注意:本文项目地址:https://github.com/HellxZ/SpringCloudLearn.git 目录: 前言 目录 本文内容 一.请求合并是做什么的? 二.请求合并的原理 三.请求合并适用的场景 四.请求合并带来的问题 五.实现请求合

App项目使用Bugly的内测分发功能进行整包的测试,但日积月累之后,版本就会特别多.而线上同时跑的版本可能不过三个左右,那么多版本会干扰到查看崩溃.选择版本,如何隐藏呢? 右上角,更多 –> 产品设置 –> 版本管理 可是bugly有bug,只能设置显示,不能设置隐藏 >_<,好几十个版本要一个一个去点击隐藏,好麻烦,所以就用Fiddler抓了一下包然后整了一个脚本. 注:本想直接用一个for循环里 new Image().src 的方法直接批量请求,但发现它请求的时候参数fsn

在 Spring Cloud 中可以使用注解的方式来支持 Hystrix 的合并请求,缓存与合并请求功能需要先初始化请求上下文才能实现,因此,必须实现 javax.servlet.Filter 用于创建和销毁 Hystrix 的请求上下文,合并请求的注解需要用到 @HystrixCollapser 和 @HystrixCommand ,示例如下: 创建 Filter 和缓存一样,在 Filter 初始化时就创建 HystrixRequestContext,然后在每个请求调用 doFilter 方

当我们批量请求的数据太多时,会出现请求的url长度超过配置maxurllength值的问题(比如一次性操作1000条数据) 1.问题描述: 我在进行批量选择单据进行发送时,出现这个问题(批量500条),是post的请求方式 2.问题截图: 3.解决方法: 在项目的web.config添加如下配置 <system web> <!--maxUrlLenght:网站post请求 url长度默认是260字节,修改为2000字节 --> <httpRuntime maxUrlLengt

前言 本文会对Fidder这款工具的一些重要功能,进行详细讲解,带大家进入Fidder的世界,本文会让你明白,Fidder不仅是一个抓包分析工具,也是一个请求发送工具,更加可以当作为Mock Server使用,而且可以写断点,让我们一起进入Fidder的世界吧! A.工具简介 一.基本模块划分 1.第一块区域是设置菜单,这个前面3篇都有介绍2.第二块区域是一些快捷菜单,可以点下快捷功能键3.第三块左边是抓捕的请求会话列表,每一个请求就是一个会话4.第四块右边上方区域是request请求的详细信息

接着上一篇的Hystrix进行进一步了解. 当系统用户不断增长时,每个微服务需要承受的并发压力也越来越大,在分布式环境中,通常压力来自对依赖服务的调用,因为亲戚依赖服务的资源需要通过通信来实现,这样的依赖方式比起进程内的调用方式会引起一部分的性能损失, 在高并发的场景下,Hystrix 提供了请求缓存的功能,我们可以方便的开启和使用请求缓存来优化系统,达到减轻高并发时的请求线程消耗.降低请求响应时间的效果 Hystrix的缓存,这个功能是有点鸡肋的,因为这个缓存是基于request的,为什么这么

index create update 第1.2行分别为:信息行.数据行,在索引中增加或更换文档delete 移除文档,只包含信息行 Bulk API | Elasticsearch Reference [6.4] | Elastic https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docs-bulk.html action_and_meta_data\n optional_source\n action_and_m

https://www.cnblogs.com/langhuagungun/p/7737204.html 前言 本文会对Fidder这款工具的一些重要功 能,进行详细讲解,带大家进入Fidder的世界,本文会让你明白,Fidder不仅是一个抓包分析工具,也是一个请求发送工具,更加可以当作为Mock Server使用,而且可以写断点,让我们一起进入Fidder的世界吧! A.工具简介 一.基本模块划分 1.第一块区域是设置菜单,这个前面3篇都有介绍2.第二块区域是一些快捷菜单,可以点下快捷功能键3

先说场景: 根据Redis官网介绍,单机版Redis的读写性能是12万/秒,批量处理可以达到70万/秒.不管是缓存或者是数据库,都有批量处理的功能.当我们的系统达到瓶颈的时候,我们考虑充分的压榨缓存和数据库的性能,应对更大的并发请求.适用于电商促销双十一,等特定高并发的场景,让系统可以支撑更高的并发. 思路: 一个用户请求到后台,我没有立即去处理,而是把请求堆积到队列中,堆积10毫秒的时间,由于是高并发场景,就堆积了一定数量的请求. 我定义一个定时任务,把队列中的请求,按批处理的方式,像后端的R

摘要 Guava Cache是Google开源的Java工具集库Guava里的一款缓存工具,一直觉得使用起来比较简单,没想到这次居然还踩了一个坑 背景 功能需求抽象出来很简单,就是将数据库的查询sthMapper.findById(Long id)的结果缓存起来.但同时还有批量请求,为了提高效率,肯定要批量查询数据库,sthMapper.findByIds(Collection<Long> ids) 对于的guava cache 处理类 // 定义guava缓存 public SthCache

本文出自:https://www.cnblogs.com/2186009311CFF/p/11425913.html 接口测试在开发中很容易遇到,下面是请教别人学会的并发测试,希望能帮到需要用到的你,以下是postman批量调用接口并发测试步骤: 总体思路就是建立一个请求,保存后,再去批量那边运行,设置保存并发的请求,然后多运行几个框就会形成并发 一.单个请求: 保存单个请求 二.建立批量请求 三.重复步骤二多次,即可实现简单的并发测试