Python軽量パフォーマンスツールLocustのインストールと使い方
Locust は Python のコルーチン メカニズムに基づいており、スレッド プロセスの制限を打ち破り、テスト マシン上で高い同時実行性を実現できます。
パフォーマンス テストの基本
1. 速度: パフォーマンスを測定します。システムの処理効率: 応答時間
2. どのくらい: システムの処理能力を測定します: 単位時間あたりに処理できるトランザクション数 (tps)
#パフォーマンス テストに基づいていますテスト要件の最も一般的な点について 次の 3 つのカテゴリについて
# 1 負荷テスト 負荷テスト
# 所定の指標に値するか、一部のシステム リソースがボトルネックに達すると、サーバーに継続的に負荷がかかります。目的は、システムの最大負荷容量を見つけることです
2 ストレス テスト
長時間続く高負荷でもシステムが安定しているかどうかを確認します
## 3 同時実行テスト: 同時にサーバーにリクエストを送信すると、システム内でトランザクションの競合やロックエスカレーションが発生しているかどうかが目的が判明しますパフォーマンス負荷モデル
pip install locust
from locust import HttpUser, TaskSet, task, tag, events # 启动locust时运行 @events.test_start.add_listener def setup(environment, **kwargs): # print("task setup") # 停止locust时运行 @events.test_stop.add_listener def teardown(environment, **kwargs): print("task teardown") class UserBehavor(TaskSet): #虚拟用户启用task运行 def on_start(self): print("start") locusts_spawned.wait() #虚拟用户结束task运行 def on_stop(self): print("stop") @tag('test1') @task(2) def index(self): self.client.get('/yetangjian/p/17320268.html') @task(1) def info(self): self.client.get("/yetangjian/p/17253215.html") class WebsiteUser(HttpUser): def setup(self): print("locust setup") def teardown(self): print("locust teardown") host = "https://www.cnblogs.com" task_set = task(UserBehavor) min_wait = 3000 max_wait = 5000
locusts_spawned = Semaphore() locusts_spawned.acquire() def on_hatch_complete(**kwargs): """ select_task类的钩子函数 :param kwargs: :return: """ locusts_spawned.release() events.spawning_complete.add_listener(on_hatch_complete) n = 0 class UserBehavor(TaskSet): def login(self): global n n += 1 print(f"第{n}个用户登陆") def on_start(self): self.login() locusts_spawned.wait() @task def test1(self): #catch_response获取返回 with self.client.get("/yetangjian/p/17253215.html",catch_response=True): print("查询结束") class WebsiteUser(HttpUser): host = "https://www.cnblogs.com" task_set = task(UserBehavor) wait_time = between(1,3) if __name__ == '__main__': os.system('locust -f read.py --web-host="127.0.0.1"')
待機時間
# wait between 3.0 and 10.5 seconds after each task #wait_time = between(3.0, 10.5) #固定时间等待 # wait_time = constant(3) #确保每秒运行多少次 constant_throughput(task_runs_per_second) #确保每多少秒运行一次 constant_pacing(wait_time)
@tag('test1')
@task(2)
def index(self):
self.client.get('/yetangjian/p/17320268.html')
#只执行标记test1 os.system('locust -f read.py --tags test1 --web-host="127.0.0.1"') #不执行标记过的 os.system('locust -f read.py --exclude-tags --web-host="127.0.0.1"') #除去test1执行所有 os.system('locust -f read.py --exclude-tags test1 --web-host="127.0.0.1"')
#定义响应时间超过0.1就为失败
with self.client.get("/yetangjian/p/17253215.html", catch_response=True) as response:
if response.elapsed.total_seconds() > 0.1:
response.failure("Request took too long")
#定义响应码是200就为失败
with self.client.get("/yetangjian/p/17320268.html", catch_response=True) as response:
if response.status_code == 200:
response.failure("响应码200,但我定义为失败")
## カスタム ロード シェイプ
シェイプをカスタマイズします。py は LoadTestShape を継承し、tick
をオーバーライドします。このシェイプ クラスはユーザー数を 100 単位で増加します。 20 の割合でブロックし、10 分後に負荷テストを停止します (user_count は実行後の 51 秒目から 100 まで増加します)from locust import LoadTestShape class MyCustomShape(LoadTestShape): time_limit = 600 spawn_rate = 20 def tick(self): run_time = self.get_run_time() if run_time < self.time_limit: # User count rounded to nearest hundred. user_count = round(run_time, -2) return (user_count, self.spawn_rate) return None
os.system('locust -f read.py,shape.py --web-host="127.0.0.1"')

from locust import LoadTestShape class StagesShapeWithCustomUsers(LoadTestShape): stages = [ {"duration": 10, "users": 10, "spawn_rate": 10}, {"duration": 30, "users": 50, "spawn_rate": 10}, {"duration": 60, "users": 100, "spawn_rate": 10}, {"duration": 120, "users": 100, "spawn_rate": 10}] def tick(self): run_time = self.get_run_time() for stage in self.stages: if run_time < stage["duration"]: tick_data = (stage["users"], stage["spawn_rate"]) return tick_data return None
以上がPython軽量パフォーマンスツールLocustのインストールと使い方の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









羽毛の鍵は、その漸進的な性質を理解することです。 PS自体は、勾配曲線を直接制御するオプションを提供しませんが、複数の羽毛、マッチングマスク、および細かい選択により、半径と勾配の柔らかさを柔軟に調整して、自然な遷移効果を実現できます。

MySQLには、無料のコミュニティバージョンと有料エンタープライズバージョンがあります。コミュニティバージョンは無料で使用および変更できますが、サポートは制限されており、安定性要件が低く、技術的な能力が強いアプリケーションに適しています。 Enterprise Editionは、安定した信頼性の高い高性能データベースを必要とするアプリケーションに対する包括的な商業サポートを提供し、サポートの支払いを喜んでいます。バージョンを選択する際に考慮される要因には、アプリケーションの重要性、予算編成、技術スキルが含まれます。完璧なオプションはなく、最も適切なオプションのみであり、特定の状況に応じて慎重に選択する必要があります。

この記事では、MySQLデータベースの操作を紹介します。まず、MySQLWorkBenchやコマンドラインクライアントなど、MySQLクライアントをインストールする必要があります。 1. mysql-uroot-pコマンドを使用してサーバーに接続し、ルートアカウントパスワードでログインします。 2。CreatedAtaBaseを使用してデータベースを作成し、データベースを選択します。 3. createTableを使用してテーブルを作成し、フィールドとデータ型を定義します。 4. INSERTINTOを使用してデータを挿入し、データをクエリし、更新することでデータを更新し、削除してデータを削除します。これらの手順を習得することによってのみ、一般的な問題に対処することを学び、データベースのパフォーマンスを最適化することでMySQLを効率的に使用できます。

PSフェザーリングは、イメージエッジブラー効果であり、エッジエリアのピクセルの加重平均によって達成されます。羽の半径を設定すると、ぼやけの程度を制御でき、値が大きいほどぼやけます。半径の柔軟な調整は、画像とニーズに応じて効果を最適化できます。たとえば、キャラクターの写真を処理する際に詳細を維持するためにより小さな半径を使用し、より大きな半径を使用してアートを処理するときにかすんだ感覚を作成します。ただし、半径が大きすぎるとエッジの詳細を簡単に失う可能性があり、効果が小さすぎると明らかになりません。羽毛効果は画像解像度の影響を受け、画像の理解と効果の把握に従って調整する必要があります。

MySQLのインストール障害の主な理由は次のとおりです。1。許可の問題、管理者として実行するか、SUDOコマンドを使用する必要があります。 2。依存関係が欠落しており、関連する開発パッケージをインストールする必要があります。 3.ポート競合では、ポート3306を占めるプログラムを閉じるか、構成ファイルを変更する必要があります。 4.インストールパッケージが破損しているため、整合性をダウンロードして検証する必要があります。 5.環境変数は誤って構成されており、環境変数はオペレーティングシステムに従って正しく構成する必要があります。これらの問題を解決し、各ステップを慎重に確認して、MySQLを正常にインストールします。

MySQLパフォーマンスの最適化は、インストール構成、インデックス作成、クエリの最適化、監視、チューニングの3つの側面から開始する必要があります。 1。インストール後、INNODB_BUFFER_POOL_SIZEパラメーターやclose query_cache_sizeなど、サーバーの構成に従ってmy.cnfファイルを調整する必要があります。 2。過度のインデックスを回避するための適切なインデックスを作成し、説明コマンドを使用して実行計画を分析するなど、クエリステートメントを最適化します。 3. MySQL独自の監視ツール(ShowProcessList、ShowStatus)を使用して、データベースの健康を監視し、定期的にデータベースをバックアップして整理します。これらの手順を継続的に最適化することによってのみ、MySQLデータベースのパフォーマンスを改善できます。

mysqlダウンロードファイルは破損していますが、どうすればよいですか?残念ながら、MySQLをダウンロードすると、ファイルの破損に遭遇できます。最近は本当に簡単ではありません!この記事では、誰もが迂回を避けることができるように、この問題を解決する方法について説明します。それを読んだ後、損傷したMySQLインストールパッケージを修復するだけでなく、将来の行き詰まりを避けるために、ダウンロードとインストールプロセスをより深く理解することもできます。最初に、ファイルのダウンロードが破損した理由について話しましょう。これには多くの理由があります。ネットワークの問題は犯人です。ダウンロードプロセスの中断とネットワーク内の不安定性は、ファイル腐敗につながる可能性があります。ダウンロードソース自体にも問題があります。サーバーファイル自体が壊れており、もちろんダウンロードすると壊れています。さらに、いくつかのウイルス対策ソフトウェアの過度の「情熱的な」スキャンもファイルの破損を引き起こす可能性があります。診断問題:ファイルが本当に破損しているかどうかを判断します

MySQLデータベースパフォーマンス最適化ガイドリソース集約型アプリケーションでは、MySQLデータベースが重要な役割を果たし、大規模なトランザクションの管理を担当しています。ただし、アプリケーションのスケールが拡大すると、データベースパフォーマンスのボトルネックが制約になることがよくあります。この記事では、一連の効果的なMySQLパフォーマンス最適化戦略を検討して、アプリケーションが高負荷の下で効率的で応答性の高いままであることを保証します。実際のケースを組み合わせて、インデックス作成、クエリ最適化、データベース設計、キャッシュなどの詳細な主要なテクノロジーを説明します。 1.データベースアーキテクチャの設計と最適化されたデータベースアーキテクチャは、MySQLパフォーマンスの最適化の基礎です。いくつかのコア原則は次のとおりです。適切なデータ型を選択し、ニーズを満たす最小のデータ型を選択すると、ストレージスペースを節約するだけでなく、データ処理速度を向上させることもできます。
