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jmeter性能测试疑难杂症解决思路

提问1 如何在大并发测试下,让登录或者后续接口只执行一次? 回答 这个问题网上的答案其实很多,但是大多不靠谱。比如推荐使用仅一次控制器,但是仅一次控制器对线程组无效;比如推荐跨线程组调用,但是这样比较繁琐,新人也搞不定;其实只要各位对元件熟悉,这个问题很简单 下图100线程: 添加一个吞吐量定时器,选择总数计算 下面这就ok了,是不是很简单? 提问2 大并发的登录之后,后续接口在做并发的时候有一些session重复了,并发量越大,重复几率越高。如何保证后续并发的session不重复? 回答 原因其实是因为jmeter的多线程存在竞争机制,那么并发量很大的时候,就会有一部分线程下的请求抢到了同样的session。我们可以把这些登录口令在并发登录的时候先在本地保存一份哦,用来代替用户名密码做登录参数! 比如下图所示的session 写个小脚本把这些session保存下来 后续并发的时候直接引用这些cookie就行了 但是这种也有缺点,脚本会略微的影响吞吐量 提问3 如何识别tps拐点 回答 先分析下面这张图。下面这张图上展示了阶梯负载量,响应时间,tps三种数据从图上能看出来三个趋势1:t...

拉格朗日乘子法的来历与直观解释

在开始挖历史考古之前,我们先来看一个简单的例子热热身。假设要我们求解函数 在 约束下的极值。 在使用拉格朗日乘子(或乘数)法时,引入约束函数, 构造拉格朗日函数, 然后,计算拉格朗日函数的梯度, 根据极值点梯度为 ,得 注意,最后一个方程就是约束。 由前两个方程得, 代入最后一个等式,得, 从而得到 的两个驻点, 代入目标函数 得, 因此,在该约束下函数的最大值为 ,最小值为 。对照下图,可以看到最大值出现在 处,而最小值出现在 处。 拉格朗日乘子法 本文只看针对单个等式约束的优化问题的拉格朗日乘子法,由目标函数和一个乘子乘以约束函数来构造如下拉格朗日函数, 其中, 前面可正可负。如果 是原始约束问题的极值,则存在 ,使得 是拉格朗日函数的驻点。 疑问 看上面的乘子法的使用过程,一气呵成,非常流畅吧。那么问题来了,为什么通过一个乘子将目标函数和约束函数一连组成新的目标函数就能搞定原问题呢。 1直观解释 在回顾拉格朗日乘子法的来历之前,先从几何或力学上来直观地解释一下它的原理。 单个函数的情况 首先,不妨来打个比喻,把函数看成一个正能量场,当质点或人处于这个正能量场中时,会受到周围值高处...

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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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