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Dubbo Mesh 在闲鱼生产环境中的落地实践
本文作者至简曾在 2018 QCon 上海站以《Service Mesh 的本质、价值和应用探索》为题做了一次分享,其中谈到了 Dubbo Mesh 的整体发展思路是“借力开源、反哺开源”,也讲到了 Service Mesh 在阿里巴巴的发路径将经历以下三大阶段: 撬动 做透价值渗透 实现技术换代 Dubbo Mesh 在闲鱼生产环境的落地,分享的是以多语言为撬动点的阶段性总结。 文章首发于「QCon」,阿里巴巴中间件授权转载。 闲鱼场景的特点 闲鱼采用的编程语言是 Dart,思路是通过 Flutter 和 Dart 实现 iOS、Android 两个客户端以及 Dart 服务端,以“三端一体”的思路去探索多端融合的高效软件开发模式。更多细节请参考作者同事陈新新在 2018 QCon 上海站的主题分享《Flutter & Dart 三端
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Jmeter---自定义函数function
Jmeter对比LoadRunner,在场景设置上的不同,包括但不限于: LoadRunner以脚本被分配的用户数,设置事务占总场景的百分比。 Jmeter以线程数的大小,设置事务占总场景的百分比。 Jmeter很好的支持同一线程组下使用不同协议的请求。 LoadRunner需要以多协议脚本的方法实现不同协议的请求。 对于平常性能测试,这些不同点不会造成太大的问题。但对于特定需求来说,以上两种工具使用都不太方便,比如: 若每个线程组下拥有一个事务,因每个线程组至少分配一个线程,所以每个事务的占比>=1/总线程数。有时需要比这更小的占比。 若给定并发数(线程数),可能出现部分事务无法分配占比的情况。 当事务数多达30以上时,维护成本较高。 综上两点,我们需要一个测试工具,它可以实现: 可对场景指定任意并发数。 可精准控制事务占比。 可快捷维护上述两点。 思路构想: 使用文件维护各事务占比。 以上述文件占比总和为上限,使用均匀分布的概率,生成随机数。 根据生成的随机数,选取对应的事务,发起请求。 Jmeter初期实现: 使用Java Properties文件维护占比 //out.Pr...
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