最近生产上出现一个性能问题,表现为:行情延时5s左右.从log一路追查下去,发现是我们自己写的一个行情网关(部署在xx.xx.xx.132)<->第三方的中转网关(部署在xx.xx.xx.133)之间的通信产生的. Who to blame? 这是个问题,是我们的行情网关.网络.还是第三方的中转网关.所以想到用WireShark抓包进行分析.抓到的包在这里:CaptureData-20160905.pcapng,用WireShark打开后,在统计里有很多有用的信息,有用的是这几个: 捕获文件属
使用 GROUP BY 的 WITH ROLLUP 字句可以检索出更多的分组聚合信息,它不仅仅能像一般的 GROUP BY 语句那样检索出各组的聚合信息,还能检索出本组类的整体聚合信息. 下面我们的例子对比了普通的 GROUP BY 操作和有 WITH ROLLUP 子句的 GROUP BY 操作的不同: 查询表的内容,是雇员的基础信息表: mysql> select * from employee; +------+--------+------+------+------+ | id | n
在分析python代码性能瓶颈,但又不想修改源代码的时候,ipython shell以及第三方库提供了很多扩展工具,可以不用在代码里面加上统计性能的装饰器,也能很方便直观的分析代码性能.下面以我自己实现的一个快排代码为例,带你使用集中不同的性能分析工具. def quick_sort(data, low, high): if low >= high: return left, right = low, high key = data[left] while left < right: whil
转载:https://blog.csdn.net/neven7/article/details/53909256 1.背景 做性能测试时,统计性能数据分为被压系统的数据和被压系统所在机器的数据,被压系统所在机器的数据主要包括CPU利用率.内存使用率.网络IO.磁盘IO和负载load:nGrinder默认只收集CPU, Memory, Received Byte/s, Sent Byte Per Secode/s,同时支持自定义数据收集,之前介绍过相关内容:nGrinder对监控机器收集自定义数据
