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。
支持分钟级别创建台实例,多种弹性付费选择更贴合业务现状,同时带来弹性的扩容能力,实例与带宽均可随时升降配,云盘可扩容。
免费提供DDoS防护、木马查杀、防暴力破解等服务,通过多方国际安全认证,ECS云盘支持数据加密功能。
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。