1.优化某个接口或加载速度(H5加载速度慢) 抓包看Overview ①看Duration,就是接口的加载时间 ②看Latency,就是延时一端传播到另一端所花费的时间:一般和网络有关:可以综合Duration和Latency看是否是接口慢还是网络慢 ③接口返回数据大小 Response 优化前端显示速度综合考虑: 接口加载时间.前端渲染时间webview加载时间 H5优化:从单独拉取H5渲染接口  到  接口在字段中给出html样式加载

本文值得阅读吗? 本文讨论我们如何使用性能计数器从应用程序收集数据.我们将先了解的基本知识,然后我们将看到一个简单的示例,我们将从中收集一些性能数据. 介绍: - 我的应用程序的性能是最好的,像火箭 让我们这篇文章从一个客户和开发人员之间的简短交谈开始. 场景1 客户:- 你们的应用程序的性能怎么样? 主观的开发者:- Well,它真的很快,它是最好的... huuh aaa ooh,它就像火箭一样. 场景2 客户:- 你们的应用程序的性能怎么样? 量化的开发者:- 使用2 GB RAM,xyz

Web server调研分析 Filed under: Web Server — cmpan @ 2012-10-29 20:38:34 摘要 简单可依赖的架构首先需要有一个简单可依赖的前端WebServer集群.本文通过深入调研当前主流的异步web服务器Lighttpd和Nginx,从业界使用情况.架构原理.扩展开发.功能对比.性能对比等多个方面进行分析. 调研分析 业界相关 从业界使用情况来看,最新Web Server使用情况的数据如下:Nginx的使用率是6.6%,Lighttpd的使用率

Performance Monitor采集性能数据 Windows本身为我们提供了很多好用的性能分析工具,大家日常都使用过资源管理器,在里面能即时直观的看到CPU占用率.物理内存使用量等信息.此外新系统中还加入了一个资源监视器(下图2)能够提供更多更直观有关CPU.I/O.网络方面的性能信息统计与视图.    当然仅靠这些工具是不能满足性能分析需求的,从Windows NT4.0时代,Windows就为我们提供了一个叫做Performance Monitor的强有力的性能工具帮助我们分析系统负载

很对不起大家,又是一篇乱序的文章,但是满满的干货,来源于实践,相信大家会有所收获.里面穿插一些感悟和生活故事,可以忽略不看.不过听大家普遍的反馈说这是其中最喜欢看的部分,好吧,就当学习之后轻松一下. Redis各种数据结构性能数据对比 测试工具:perf4j 性能指标:平均值,最小值,最大值,方差 对比将814条数据按单条插入到哈希MAP和哈希SET: 对比从814条数据的哈希MAP和哈希SET中判断一个元素是否存在(map的hasKey和set的isMember): 大量数据插入哈希MAP,运

基于Python结合InfluxDB及Grafana图表实时采集Linux多主机性能数据   by:授客 QQ:1033553122 实现功能 测试环境 环境搭建 使用前提 使用方法 运行程序 效果展示 实现功能 无需在被监控主机上安装代理,一键对Linux远程服务器不同主机执行性能监控.性能数据采集命令,并实时展示 支持跨堡垒机收集实时性能数据(注:定制化开发,非通用) 支持docker容器(因为程序实现是从docker容器内部获取性能数据,所以目前仅支持 CPU,内存,I/O) 使用前提 可

原文链接:https://blog.walterlv.com/post/dotnet-high-performance-reflection-suggestions.html ***** 大家都说反射耗性能,但是到底有多耗性能,哪些反射方法更耗性能:这些问题却没有统一的描述. 本文将用数据说明反射各个方法和替代方法的性能差异,并提供一些反射代码的编写建议.为了解决反射的性能问题,你可以遵循本文采用的各种方案. ***** 本文内容 反射各方法的性能数据 反射的高性能开发建议 创建类型的实例 反射

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CentOS下结合InfluxDB及Grafana图表实时展示JMeter相关性能数据   by:授客 QQ:1033553122 实现功能 1 测试环境 1 环境搭建 2 1.安装influxdb 2 2.创建influxdb数据库 3 3.安装grafana 5 配置grafana图表数据源 7 JMeter Backend Listener监听器配置 9 运行jmeter 10 新建grafana图表 10 测试环境 Win7 64位 Python 3.4.0 JMeter 2.13 r1

使用Jyhon脚本和PMI模块监控WAS性能数据的优点有: 1.可以使用非交互的方式远程获取数据 2.不需要图形化模块支持 3.对各种was版本的兼容性较高 4.使用方便,官方自带 缺点也有很多: 1.官方文档不全,需要自己摸索 2.不同版本和设置环境不同时,可能会引起抛错 3.代码纠错功能很低,调试代码费时 每个jython脚本执行前最好都设置一下辅助参数,比如换行参数 lineSeparator = java.lang.System.getProperty('line.separator')

1.php中fastcgi和php-fpm是什么东西 最近在研究和学习php的性能方面的知识,看到了factcgi以及php-fpm,发现我对他们是少之又少的理解,可以说几乎是一无所知,想想还是蛮可怕的.决定仔细的学习一下关于这方面的知识. 参考和学习了以下文章: 1. mod_php和mod_fastcgi和php-fpm的介绍,对比,和性能数据 2. 实战Nginx_取代 为了如何一步步的引出fastcgi和php-fpm,我先一点一点的说说关于php的周边.哎.突然觉得人活着好累! 先说说

需求描述: 在安装完成nagios之后,比如有监控磁盘负载信息的,连接数的,进程数的,可以通过安装nagiosgraph软件, 将nagios的性能数据绘制成图表,可以看到一段时间内数据的变化 环境说明: 操作系统版本:RedHat_6.6_x64 安装过程: 1.下载,上传nagiosgraph软件 下载地址: https://sourceforge.net/projects/nagiosgraph/files/ 软件版本:nagiosgraph-1.5.2.tar.gz [root@test

1.等待 1.1精确等待 sleep 不推荐 @Test public void testWait1() throws InterruptedException{ day_time(); Thread.sleep(10000); day_time(); WebElement e1 = driver.findElementById("com.xueqiu.android:id/user_profile_icon"); System.out.println(e1.getTagName()+

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

当考虑 Web 性能指标时,需要关注的目标数字应该是从您自己的用户那里获得的实际用户指标.最常见的方法是利用 Splunk 之类的工具来分析您的机器数据,该工具支持您分析和可视化您的访问权限和错误日志.利用这些工具,您可以收集某些方面的性能数据,比如读取资产的文件 I/O 时间,以及 API 请求的访问时间.但是,您仍然需要推断客户端性能数据,将信号调用方在某些高级的检查点上,或者只利用类似 WebPagetest 的工具运行综合测试.现在,W3C 已将 API 标准化,用户可以通过使用 Per

大家都说反射耗性能,但是到底有多耗性能,哪些反射方法更耗性能:这些问题却没有统一的描述. 本文将用数据说明反射各个方法和替代方法的性能差异,并提供一些反射代码的编写建议.为了解决反射的性能问题,你可以遵循本文采用的各种方案. 本文内容 反射各方法的性能数据 反射的高性能开发建议 创建类型的实例 反射获取 Attribute 反射调用公共 / 私有方法 使用预编译框架 附本文性能测试所用的代码 所有反射相关方法 IsDefined 和 GetCustomAttribute 的专项比较 参考资料 反

WebKit-WKWebView iOS8开始苹果推荐使用WKWebview作为H5开发的核心组件,以替代原有的UIWebView,以下是webkit基本介绍介绍: 介绍博客 Webkit H5 - window.performance window.performance 是W3C性能小组引入的新的API,主流浏览器都支持 iOS可以获取的字段可以通过xcode官方文档查看:(WebKit JS只有做Safari编程才能使用,所以只能查看) W3C的Performance的时间前后顺序如下:

基于zabbix-manager python2.7 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # __author__ = "life" # Email: batistuta1977@163.com # Date: 2018/5/23 import smtplib,datetime,os,sys,time from email.mime.multipart import MIMEMultipart from email.mime.te

性能测试的一般流程: 收集性能需求——>编写性能脚本——>执行性能测试——>分析测试报告——>系统性能调优 在收集性能需求后,我们会思考: 负载测试时并发时需要多少数据?例:登录 DB数据是否和线上接近? 所以——我们需要在测试前批量造一批数据进行性能测试 性能数据有个重要的点:数据必须带有特殊标记,方便与其他正常数据隔离并且在测试完成后销毁.   不同公司的性能数据不一样,这里我讲一下最常见的两种制造方式: 1.数据库直接插入性能测试数据   首先下载一个mysql的jar包放到

Sysstat是一个工具集,包括sar.pidstat.iostat.mpstat.sadf.sadc.其中sar是其中最强大,也是最能符合我们测试要求的工具,同时pidstat也是非常有用的东东,因此本文结合性能测试重点介绍这两个工具. 1.Sysstat下载地址 下载:http://sebastien.godard.pagesperso-orange.fr/download.html 2.Sysstat的安装 #解压tar.gz包 tar -zxvf sysstat-12.4.0.tar.g