1.一篇讲解CPU性能指标提取及源码分析
2.推荐一款运维&测试工程师应知必会的测压测压压力测试工具！
3.免费版DDOS/CC平台测压源码免费版DDOS
4.接口压测实践-压力测试常见参数解释说明
5.VP8的源码源码非自适应算术编码器会对压缩率有多大影响？
6.Metersphere 源码启动并做性能测试（一）

一篇讲解CPU性能指标提取及源码分析

       这篇报告主要根据CPU性能指标——运行队列长度、调度延迟和平均负载，授权对系统的网站性能影响进行简单分析。

       CPU调度程序运行队列中存放的测压测压是那些已经准备好运行、正等待可用CPU的源码源码正版自动发卡源码轻量级进程。如果准备运行的授权轻量级进程数超过系统所能处理的上限，运行队列就会很长，网站运行队列长表明系统负载可能已经饱和。测压测压

       代码源于参考资料1中map.c用于获取运行队列长度的源码源码部分代码。

       在系统压力测试前后，授权使用压力测试工具stress-ng，网站可以看到运行队列长度的测压测压明显变化，从3左右变化到了左右。源码源码

       压力测试工具stress-ng可以用来进行压力测试，授权观察系统在压力下的表现，例如运行队列长度、调度延迟、平均负载等性能指标。

       在系统运行队列长度超过虚拟处理器个数的1倍时，需要关注系统性能。当运行队列长度达到虚拟处理器个数的3~4倍或更高时，系统的响应就会非常迟缓。

       解决CPU调用程序运行队列过长的方法主要有两个方面：优化调度算法和增加系统资源。

       所谓调度延迟，是指一个任务具备运行的条件（进入 CPU 的 runqueue），到真正执行（获得 CPU 的执行权）的这段时间。通常使用runqlat工具进行测量。

       在正常情况下使用runqlat工具，可以查看调度延迟分布情况。压力测试后，调度延迟从最大延迟微秒变化到了微秒，可以明显的看到调度延迟的变化。

       平均负载是对CPU负载的评估，其值越高，说明其任务队列越长，处于等待执行的任务越多。在系统压力测试前后，通过查看top命令可以看到1分钟、5分钟、分钟的load average分别从0.、1.、1.变化到了4.、3.、1.。

       总结：当系统运行队列长度、调度延迟和平均负载达到一定值时，需要关注系统性能并进行优化。运行队列长度、调度延迟和平均负载是衡量系统性能的重要指标，通过监控和分析这些指标，蓝月源码组件可以及时发现和解决问题，提高系统的稳定性和响应速度。

推荐一款运维&测试工程师应知必会的压力测试工具！

       运维&测试工程师必备的压力测试工具推荐——stress-ng

       stress-ng是一款强大的压力测试工具，适用于系统资源的多方位测试，包括CPU、磁盘、网络、内存、进程和文件系统等。它提供了灵活的负载模式选择，用户可自定义测试强度和时长。例如，CPU压力测试通过不断调用进程和计算，内存测试通过频繁malloc和free，磁盘I/O则通过sync()中断来模拟。

       在Linux系统中，CentOS 7的EPEL源有两个压力测试工具，stress-ng是升级版，更全面且带源码，兼容标准stress功能，并支持复杂压力生成。

       安装stress-ng有yum和源码两种方式，推荐使用源码安装以获取最新版本。源码安装步骤包括下载、解压、编译并安装，安装成功后可以通过查看版本信息确认。

       stress-ng的命令用法和常见参数丰富，可用于实战。例如，CPU负载测试可通过矩阵乘法运行4个进程秒，内存测试则通过分配和保持大内存块。IO负载和磁盘测试则涉及监控系统负载变化。

       在实际测试中，你可以根据需要调整参数，如CPU负载占用比例，以模拟不同场景。总的来说，stress-ng以其丰富的功能和可调性，能有效提升运维和测试工作的效率。

免费版DDOS/CC平台测压源码免费版DDOS

       esc资源是什么？

       是阿里云推出的云服务器产品。

       云服务器ECS（ElasticComputeService）是一种弹性可伸缩的云计算服务，助您降低IT成本，提升运维效率，使您更专注于核心业务创新。

       单实例可用性达.%，多可用区多实例可用性达.%，云盘可靠性达.%，可实现自动宕机迁移、c 经典游戏源码快照备份。

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       单实例最高可选vCPU，内存1TB，单实例性能最高可达万PPS网络首发包，Gbps带宽。

       丰富的操作系统和应用软件，通过镜像可一键简单部署，同一镜像可在多台ECS中快速复制环境，轻松扩展。

       ECS可与阿里云各种丰富的云产品无缝衔接，可持续为业务发展提供完整的计算、存储、安全等解决方案。

接口压测实践-压力测试常见参数解释说明

       在进行接口性能测试时，应关注一些常见参数以优化测试效果。

       为了实现高性能的并发测试，可使用Apipost客户端进行一键压测。请注意，不要设置过高的并发量或循环次数，以免服务或路由器过载导致崩溃。

       底层实现采用自研压测引擎，支持高达一万以上并发请求，源代码已开源在github上，地址为github.com/Apipost-Team...

       在计算压测结果时，需考虑多种外界因素，如本机句柄数限制、DNS解析速度、网络质量、服务端连接数限制等。例如，使用过高的并发数（如1万），可能超过本机句柄数限制（通常为），导致部分请求因句柄受限而失败。

       建议在测试时从低并发数（如、、、等）开始，观察失败率是否低于1%。增加并发数时，应确保每秒请求数量能持续增加，android游戏源码 2048这是健康使用的标志。请注意减少外界因素影响，以获得更准确的压测结果。

VP8的非自适应算术编码器会对压缩率有多大影响？

       VP8熵编码是一种将视频数据压缩的复杂过程，它将多种信息，如DCT系数、预测模式和运动矢量等，整合并进行无损压缩。VP8采用的算术编码器在设计上与H.有相似之处，但有关键区别。首先，VP8使用乘法运算而非H.的范围/概率表。其次，VP8是完全非自适应的，概率值在整个帧内保持恒定，而编码器会在帧头部分更新这些值，与H.的自适应性不同。

       这种非自适应编码策略并非VP8的首创，VP5、VP6和可能的VP7也采用了类似方法。衡量这种编码器对压缩率的影响并不直观，因为直接比较设计可能不够清晰。另一个关注点在于，尽管自适应算术编码在解码器端的简单调整可能影响不大，但VP8选择非自适应可能有其原因。

       VP8的运动矢量编码包含预测和差值压缩两部分，其预测方法独特且缺乏英文解释，这使得理解和描述变得困难。VP8倾向于重复使用过去的运动矢量，可能导致主观质量下降。与H.的帧间预测模式相比，VP8可能在某些场景下稍有优势，但整体上效率难以判断。

       残差编码部分，VP8沿用了与VP3/Theora相似的数据分割方案，但硬件实现的困难和内存带宽需求增加是一个问题。VP8的硬件兼容性可能成为其性能瓶颈。

       综上所述，VP8的熵编码在某些方面可能优于H.，特别是在非自适应编码和某些特定场景的压缩上。然而，非自适应性带来的性能影响和硬件实现的挑战也需要考虑。确切的评价还需进一步分析和实证研究。

扩展资料

       VP8 是一个开放的图像压缩格式，最早由 On2 Technologiesis 开发，随后由 Google 发布。同时 Google 也发布了 VP8 编码的实做库：libvpx，以BSD授权条款的方式发布，随后也附加了专利使用权。而在经过一些争论之后，资料 源码 笔记 教材最终 VP8 的授权确认为一个开放源代码授权。

Metersphere 源码启动并做性能测试（一）

       最近发现了一个开源测试平台——Metersphere，其在GitHub上广受好评。平台以Java语言编写，功能丰富，包括测试管理、接口测试、UI测试和性能测试。因此，我决定在本地尝试启动并进行性能测试。

       Metersphere的架构主要包括前端Vue和后端SpringBoot，数据库使用MySQL，缓存则依赖Redis。为了本地启动MS项目，首先需准备环境，参考其官方文档进行操作。在启动项目时，可能会遇到找不到特定类的错误，通常这是由于依赖问题导致的。解决这类问题，最常见的方式是注释掉相关的依赖和引用。如果遇到启动时出现依赖bean的问题，这可能是因为找不到对应的bean注入或调用方法时找不到对应的类。这种问题通常需要开发人员通过排查找到问题根源并解决，百度等资源是查找解决方案的有效途径。

       启动项目后，会观察到后台服务运行正常，接下来启动前端服务。执行`npm run serve`命令，如果项目已打包，这一步骤通常能成功启动前端。遇到前端加载失败的问题，可能需要重新打包项目，确保所有资源文件都能正常加载。

       接下来，进行性能测试的准备。Metersphere的性能测试流程包括发起压力测试、Node-controller拉起Jmeter执行测试、数据从Kafka流中获取并计算后存入MySQL数据库。在启动性能测试过程中，首先拉取Node-controller项目，需修改Jmeter路径，并确保本地环境支持Docker，因为Node-controller依赖Docker容器进行性能测试。Data-Streaming服务则负责解析Kafka数据并进行计算，需要确保Kafka服务已启动。

       启动Metersphere的backend和frontend后，配置压测资源池，添加本地Node-controller服务的地址和端口。性能测试分为通过JMX和引用接口自动化场景两种方式，可以模拟真实的网络请求。配置压力参数后，保存并执行性能测试，查看报告以了解测试结果。Metersphere的报告功能较为全面，值得深入研究。

       本地启动并执行性能测试的流程大致如上所述。在遇到问题时，查阅官方文档和利用百度等资源是解决问题的关键。Metersphere的官方文档提供了详尽的信息，对新用户来说是宝贵的学习资源。若仍有问题，可以考虑加入社区群寻求帮助。

VP8的压缩效果能否超越H.，其实现质量如何并免专利的可能性大吗？

       在本文中，我们将深入探讨VP8的技术特性，特别是与H.的比较以及On2的实现质量。首先，VP8的压缩效率是否优于H.？On2曾声称VP8有%的优势，但这往往缺乏实质证据，如VP7曾号称优于H. %并更快，但实际效果并不如人意。因此，VP8是否真的能胜过H.，这仍需谨慎评估。

       On2的VP8实现是另一个关键点。它的好坏并不取决于标准本身，而是具体实现的质量。我们希望On2能避免像Theora那样，发布一个需要开发者大量修复的版本，那将是一个漫长的过程，Theora的修补耗时长达6年。

       专利问题是VP8另一个决定因素。VP8免专利的吸引力巨大，但Google的声明并不能保证其专利问题。例如，微软的VC-1起初看似免专利，但很快就被众多公司申请专利，形成专利池。VP8的专利问题能否避免，还有待观察。

       VP8的核心技术包括预测、变换、量化、熵编码等步骤，而解码则包括熵解码、预测、反量化、反变换和除块滤波。值得注意的是，编码器的性能与标准质量并不直接相关，一个出色的编码器可能建立在基础较差的标准之上，反之亦然。这就解释了为什么一个优秀的MPEG-1编码器可以超越一个表现不佳的H.编码器。

       总的来说，VP8的技术分析需要结合实际效果、实现质量以及专利风险等多个维度，以全面理解其优劣势。

扩展资料

       VP8 是一个开放的图像压缩格式，最早由 On2 Technologiesis 开发，随后由 Google 发布。同时 Google 也发布了 VP8 编码的实做库：libvpx，以BSD授权条款的方式发布，随后也附加了专利使用权。而在经过一些争论之后，最终 VP8 的授权确认为一个开放源代码授权。

Apache Ranger整合Hadoop、Hive、Spark实现权限管理

       在先前的文章《说说PB级生产上重要的Spark 3.x性能优化方向》中，提到了业务人员在处理数据时可能因误操作而造成数据损坏的问题。在许多场景中，数仓需要直接开放给业务分析人员使用，他们经常执行SQL进行场景分析和验证。为此，可以提供一个WebUI供他们使用，如Hue。然而，由于数仓数据庞大，不可能全部开放给业务人员，因此对外供数时必须提供权限控制。

       权限控制方面，CDH上提供的Sentry是一个不错的选择，它基于RBAC进行授权，可以针对库、表等设置不同用户权限。CM的加入使得Sentry的配置变得简单，但Sentry在用户管理方面较为繁琐，且项目已进入Apache Attic，因此选择Sentry并非明智之举。

       实际上，许多公司的生产环境都是外网隔离的，特别是涉及敏感数据的小猴公司。开发、运维人员进入生产环境需要经过严格的校验，接入公司的生产专用网络，并通过堡垒机，任何人都无法导出数据，且每个操作都有审计跟踪。尽管如此，业务人员仍需开放访问，尽管他们通过专门的跳板机访问，但依然存在风险。

       Apache Ranger只要有大数据集群的地方就都需要。本文解决了Ranger不支持Spark SQL的问题，实现了库、表、行、列级别的细粒度权限控制。由于官方文档和百度文档有限，本文将分享相关信息，希望能帮助到大家。

       Apache Ranger是一个用于Hadoop平台上的权限框架，旨在服务于整个大数据生态圈。随着Hadoop在数据湖领域方案的成熟，对数据权限控制的要求也日益提高。Ranger现在提供了更多对大数据生态组件的支持。

       Hadoop中的数据访问多样化，如存储在HDFS的数据可以被Hive、Spark或Presto访问。这么多组件访问数据，若不进行集中权限控制，数据安全性将面临严重问题。因此，大数据平台通常需要一个集中管理权限的组件或框架，Ranger正是这样的组件。

       当前Ranger版本为2.1，官方提供的版本为2.1。编译测试基于Ranger 2.1版本。官方未提供安装包，需要手动下载Ranger源码包进行编译。编译环境要求提前安装，具体可参考官方网站。

       编译成功后，将tar.gz包拷贝到本地。部署Ranger Admin的安装方式与Ranger类似：安装Ranger admin、创建ranger用户并设置密码、上传解压安装包、拷贝MySQL JDBC库、在MySQL中创建ranger库和用户、初始化配置、初始化Ranger admin。若显示成功，则表示初始化成功。在MySQL中可以看到ranger数据库中已创建大量表。

       配置Ranger设置数据库密码、配置环境变量、启动Ranger admin访问web UI。登录后，主界面显示如下。点击右上角的“Swith to latest UI”可以切换到最新的UI展示。若安装过程中出现问题，请检查日志。

       安装Ranger usersync配置admin认证模式。Ranger中admin的认证方式有三种：Unix、Active Directory、Kerberos。此处使用Unix方式进行认证，意味着后续Ranger admin登录会按照Linux中的认证同步。上传解压Ranger usersync组件、修改初始化配置、初始化配置、配置Linux系统用户组同步配置环境变量、启动usersync服务、修改Ranger admin的认证方式、重新启动Ranger admin。在ranger-admin中可以看到所有Linux中的所有用户。

       安装Ranger HDFS插件。注意，HDFS插件需要安装在NameNode对应的节点中，YARN插件需要安装在ResourceManager对应的节点上。解压HDFS插件、初始化配置、启用hdfs插件。Ranger HDFS插件会将当前的配置文件保存备份。可以查看ranger对这些配置文件的更改。

       在PM中添加HDFS服务、配置HDFS服务权限策略、默认策略、策略配置、测试用户访问权限、在ranger中添加组合用户、基于角色授权、测试。我们发现，只要Ranger中的权限已更新，hdfs客户端就可以实现更新。

       按照之前的配置，审计日志信息保存在指定目录。找到一条审计日志，查看其中的内容。审计日志中包含操作时间、路径、资源类型、对应Ranger中的策略等信息。一旦出现安全类问题，通过审计日志可以检查到进行了哪些操作。

       部署Ranger HDFS HA。在HDFS的HA集群上，NameNode可能会发生failover，因此非常有必要在每个HDFS的NameNode上部署一个HDFS插件，以确保在HA切换时能够正常控制权限。部署hdfs plugin到每个NameNode节点、初始化NameNode、测试NameNode节点权限。测试lisi用户在/tmp目录的写入权限，发现当前lisi没有写入权限。在Ranger中启用sales角色的用户具备/tmp目录可写权限。重新执行写入操作，NameNode接入Ranger权限控制成功。

       部署Ranger框架整合Hive、上传解压Hive插件、初始化配置、启动Hive插件。Ranger会对Hive的配置文件进行处理，生成hiveserver2-site.xml、ranger-hive-audit.xml、ranger-hive-security.xml等文件。重新启动Hive、beeline登录到hive、在PM中添加Hive服务、添加Hive Service、查看权限策略、查看默认hive导入的权限、使用hive查看数据、给hadoop组用户授权、检查spark用户操作权限、授权hadoop组、对某个库、表、列设置细粒度权限、测试数据打码处理、测试Ranger Admin crash对Hive的影响、部署Ranger Spark SQL、编译Apache submarine spark-security模块、配置、配置Spark SQL、测试Thrift Server、测试Spark SQL SHELL、到此Ranger整合Spark SQL完成、查看spark sql审计日志、报错信息处理、找不到AllocationFileLoaderService$Listener、异常信息、解决办法、参考文献。