如果你正在寻找一款c++性能测试工具,那么这篇文章是不容错过的. 市面上的benchmark工具或多或少存在一些使用上的不便,那么是否存在一个使用简便又功能强大的性能测试工具呢?答案是google/benchmark. google/benchmark是一个由Google开发的基于googletest框架的c++ benchmark工具,它易于安装和使用,并提供了全面的性能测试接口. 下面我将介绍google/benchmark的安装并用一个简短的例子介绍它的简单使用. 安装google/ben

上一篇中我们初步体验了google benchmark的使用,在本文中我们将更进一步深入了解google benchmark的常用方法. 本文索引 向测试用例传递参数 简化多个类似测试用例的生成 使用参数生成器 向测试用例传递参数 之前我们的测试用例都只接受一个benchmark::State&类型的参数,如果我们需要给测试用例传递额外的参数呢? 举个例子,假如我们需要实现一个队列,现在有ring buffer和linked list两种实现可选,现在我们要测试两种方案在不同情况下的性能表现:

这是c++性能测试工具教程的第四篇文章,从本篇开始我将逐步介绍一些性能测试的高级技巧. 前三篇教程可以看这里: c++性能测试工具:google benchmark入门(一) c++性能测试工具:google benchmark入门(二) c++性能测试工具:计算算法的时间复杂度 本文将会介绍如何使用模板以及参数生成器来批量生成测试用例,简化繁琐的性能测试代码. 测试对象 这次测试的对象是标准库的vector,我们将会在vs2019 16.10和Linux + GCC 11.1上进行测试.为了代

C/C++ 开源库及示例代码 Table of Contents 说明 1 综合性的库 2 数据结构 & 算法 2.1 容器 2.1.1 标准容器 2.1.2 Lockfree 的容器 2.1.3 环形缓冲 2.1.4 多维数组 2.1.5 图 2.2 对容器的操作 2.3 字符串处理 2.3.1 字符集 2.3.2 字符串格式化 2.3.3 正则表达式 2.3.4 (其它) 2.4 内存相关 2.4.1 智能指针 2.4.2 内存池 2.5 时间 & 日期 2.6 编码 & 解码

Apollo-3.0本地编译 用docker编译所用的dev.x86_64.dockerfile文件(具体位置在apollo/docker/build)中有所有的依赖库或包, 还会执行一些shell脚本, 这些shell脚本主要存放在apollo/docker/build/installers文件中. 第一步,安装依赖库 其实也就是按着dev.x86_64.dockerfile文件进行执行, 把RUN改为shell执行罢了. sudo apt-get update -y && \ sudo

http://sealedabstract.com/rants/why-mobile-web-apps-are-slow/ I’ve had an unusual number of interesting conversations spin out of my previous article documenting that mobile web apps are slow.  This has sparked some discussion, both online and IRL.  

Contents Talks Articles Sites/Blogs Tools Libraries Books About Talks 2013: Going Native 2013 - Andrei Alexandrescu, Writing Quick Code in C++, Quickly Going Native 2013 - Stephan T. Lavavej, rand() Considered Harmful Going Native 2013 - Sean Parent,

有时候除了测量算法的具体性能指数,我们也会希望测试出算法的时间复杂度,以便我们对待测试的算法的性能有一个更加直观的了解. 测量时间复杂度 google benchmark已经为我们提供了类似的功能,而且使用相当简单. 具体的解释在后面,我们先来看几个例子,我们人为制造几个时间复杂度分别为O(n), O(logn), O(n^n)的测试用例: // 这里都是为了演示而写成的代码,没有什么实际意义 static void bench_N(benchmark::State& state) { int

(t20190518) luo@luo-All-Series:~/MyFile$ (t20190518) luo@luo-All-Series:~/MyFile$ (t20190518) luo@luo-All-Series:~/MyFile$ (t20190518) luo@luo-All-Series:~/MyFile$ git clone https://github.com/protocolbuffers/protobuf.gitCloning into 'protobuf'...rem

如果你对外语感兴趣,那肯定听过"idiom"这个词.牛津词典对于它的解释叫惯用语,再精简一些可以叫"成语".想要掌握一门语言,其中的"成语"是不能不学的,而希望成为地道的语言使用者,"idiom"则是必不可少的.程序语言其实和外语也很类似,两者都有自己的语法,一个个函数也就像一个个词汇,大部分的外语都是自然语言,有着深厚的历史文化底蕴,因此有不少idiom,而编程语言虽然只有短短数十岁,idiom却不比前者少.不过对于程序设计

ab 的全称是 ApacheBench , 是 Apache 附带的一个小工具 , 专门用于 HTTP Server 的 benchmark testing , 可以同时模拟多个并发请求.前段时间看到公司的开发人员也在用它作一些测试,看起来也不错,很简单,也很容易使用,所以今天花一点时间看了一下. 通过下面的一个简单的例子和注释,相信大家可以更容易理解这个工具的使用. Centos Linux安装Apache Benchmark, AB压力测试工具 yum install httpd-tools

文章来自于:http://www.cnblogs.com/geekma/p/3139823.html MapReduce:大型集群上的简单数据处理 摘要 MapReduce是一个设计模型,也是一个处理和产生海量数据的一个相关实现.用户指定一个用于处理一个键值(key-value)对生成一组key/value对形式的中间结果的map函数,以及一个将中间结果键相同的键值对合并到一起的reduce函数.许多现实世界的任务都能满足这个模型,如这篇文章所示. 使用这个功能形式实现的程序能够在大量的普通机器

谷歌三大核心技术(二)Google MapReduce中文版  Google MapReduce中文版     译者: alex   摘要 MapReduce是一个编程模型,也是一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现.用户首先创建一个Map函数处理一个基于key/value pair的数据集合,输出中间的基于key/value pair的数据集合:然后再创建一个Reduce函数用来合并所有的具有相同中间key值的中间value值.现实世界中有很多满足上述处理模型的例子,本论文将详细描述这个

Google论文之三----MapReduce MapReduce:大型集群上的简单数据处理 摘要 MapReduce是一个设计模型,也是一个处理和产生海量数据的一个相关实现.用户指定一个用于处理一个键值(key-value)对生成一组key/value对形式的中间结果的map函数,以及一个将中间结果键相同的键值对合并到一起的reduce函数.许多现实世界的任务都能满足这个模型,如这篇文章所示. 使用这个功能形式实现的程序能够在大量的普通机器上并行执行.这个运行程序的系统关心下面的这些细节:输入

什么是 Google Protocol Buffer? Google Protocol Buffer( 简称 Protobuf) 是 Google 公司内部的混合语言数据标准,目前已经正在使用的有超过 48,162 种报文格式定义和超过 12,183 个 .proto 文件.他们用于 RPC 系统和持续数据存储系统. Protocol Buffers 是一种轻便高效的结构化数据存储格式,可以用于结构化数据串行化,或者说序列化.它很适合做数据存储或 RPC 数据交换格式.可用于通讯协议.数据存储等

一.Android设备上的Benckmark测试概述 同PC相比,在Android设备上的性能测试还没有一个公认的标准.也没有PC上那么多的测试程序集.但我们可以通过一些工具所得到的信息更好的了解设备的特性,毫无疑问,这也是非常有价值的参考信息.Benchmark Test的关键就在于如何找到这一个标准以及能够提供测试各种性能的功能强大的程序集. 二.目前Android平台上的测试工具收集(以Android手机为例) 1.  Quadrant(Aurora Softworks推出) 针对CPU.

序列化战争:主流序列化框架Benchmark GitHub上有这样一个关于序列化的Benchmark,被好多文章引用.但这个项目考虑到完整性,代码有些复杂.为了个人学习,自己实现了个简单的Benchmark测试类,也算是总结一下当今主流序列化框架的用法. 1.序列化的战争 按照序列化后的数据格式,主流的序列化框架主要可以分为四大类:JSON.二进制.XML.RPC.从更高层次来说,JSON和XML都可以算作是文本类的,而RPC类因为不只是序列化,框架往往还提供了底层RPC以及跨语言代码生成等基础

http://dblab.xmu.edu.cn/post/google-bigtable/ Abstract BigTable是一个分布式存储系统,它可以支持扩展到很大尺寸的数据:PB级别的数据,包含几千个商业服务器.Google的许多项目都存储在BigTable中,包括WEB索引.Google Earth 和Google Finance.这些应用对BigTable提出了截然不同的需求,无论是从数据量(从URL到网页到卫星图像)而言,还是从延迟需求(从后端批量处理到实时数据服务)而言.尽管这些不

简介 在项目开发过程中,我们经常需要一些benchmark工具来对系统进行压测,以获得系统的性能参数,极限吞吐等等指标. 而在HBase中,就自带了一个benchmark工具—PerformanceEvaluation,可以非常方便地对HBase的Put.Get.Scan等API进行性能测试,并提供了非常丰富的参数来模拟各种场景. 这篇文章,就以HBbase2.0中的PerformanceEvaluation工具为例,给大家讲解一下这款HBase benchmark工具的使用和注意事项 参数介绍

  Google MapReduce中文版     译者: alex   摘要 MapReduce 是一个编程模型,也是一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现.用户首先创建一个Map函数处理一个基于key/value pair的数据集合,输出中间的基于key/value pair的数据集合:然后再创建一个Reduce函数用来合并所有的具有相同中间key值的中间value值.现实世界中有很多满足上述处理模型的例子, 本论文将详细描述这个模型.   MapReduce架构的程序能够在大量的 普