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使用Redis Dataset JMeter插件即时控制您的测试数据

试想一下,你有一个应用程序,你要性能测试,以及应用程序需要同时检测被消耗数据。如果您有这种需要(并且您熟悉JMeter),那么您可能会使用CSV数据集config。CSV数据集配置具有一些出色的功能,可让您控制测试将如何使用数据的大多数方面。 但是,CSV数据集配置的一个主要缺点是,一旦测试开始,如果要更新正在使用的数据,则需要有权访问JMeter正在使用的文件。否则,您将锁定可用于测试的数据。对于在本地计算机上运行的测试,这不应该成为问题,您只需将CSV文件与新数据一起保存(或删除不需要的数据),JMeter只要有更改就可以反映该更改。仍然打开该文件。 当您使用BlazeMeter扩展测试范围时,就会出现问题。在这种情况下,将CSV文件用于数据将意味着在云中运行的每个测试实例将拥有其自己的数据副本,这使得对数据进行更改成为问题。我们想要的是一个更像Virtual Table Server(VTS)的流程,在这里我们将使用位于中央的数据源。这是我们要使用Redis数据集插件解决的问题。 请注意,要遵循这种情况,您需要拥有一个BlazeMeter帐户,一个运行BlazeMet...

python 控制进程或者线程的个数

背景 日常开发中,难免遇到并发场景,而并发场景难免需要做流量控制,即需要对并发的进程或者线程的总量进行控制。 今天简单总结两种常用的控制线程个数的方法。 方法一:进程池/线程池 如下例demo所示, 创建了一个大小是4的进程池,然后创建5个进程,并启动 from multiprocessing import Pool import os, time, random def long_time_task(name): print('Run task %s (%s)...' % (name, os.getpid())) start = time.time() time.sleep(random.random() * 3) end = time.time() print('Task %s runs %0.2f seconds.' % (name, (end - start))) if __name__ == '__main__': print('Parent process %s.' % os.getpid()) p = Pool(4) for i ...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。