设定100个目标

生活目标清单

偶然看到一篇文章,写了作者自己设定人生的100个目标,有感而发,2019年刚刚过了一半,自己也写下了目标。生活总是要有目标的嘛,不然跟咸鱼有什么区别?哈哈!

我把设定的目标分了类,分为每天、每周、每月、每年。我想,坚持下来,自己的人生一定会丰富多彩吧!

没有到100条,后续会逐渐补上

EVERY DAY

1.每天晚上11点之前睡觉,

2.每天喝2000ml的水,

3.记录发生的比较特别的事情,

4.体重控制在75kg以内,

EVERY WEEK

1.每周一次大扫除,

2.每周回答几个知乎问题,

3.每周都要吃一定量的水果,

4.每周至少看一部电影,

5.每周录一段视频,

6.每周与家人至少联系一次,

EVERY MONTH

1.每月至少写2篇博客,

2.每月攒一定数量的钱,

EVERY YEAR

1.每年至少读3本书,

2.用心养绿植,

3.坚持运动健身,

4.每年旅行3次,

5.每年至少跟3名长辈交流心得,

6.每年学做3个菜,

7.了解朋友的近况,

8.每年学会唱3首歌,

9.每年学会吹3首口琴,

10.每年买一部手机,

11.每年学会一项编程技能,

### 如何设定性能测试中的TPS目标 在性能测试中,TPS(Transactions Per Second,每秒事务数)是一个重要的指标,用于衡量系统在单位时间内可以处理的事务数量。设定TPS目标需要综合考虑业务需求、系统能力以及实际应用场景[^1]。 #### 1. 从业务需求出发 TPS目标设定首先应基于业务的实际需求。例如,在一个电子商务平台中,如果预计高峰期每秒会有100个用户提交订单,那么TPS目标至少应设置为100以满足业务需求。此外,还需考虑到冗余和未来的扩展性,通常会将目标值提高20%-50%作为安全边际[^3]。 #### 2. 系统容量评估 通过基准测试或历史数据,了解系统的当前处理能力。例如,如果系统在单用户环境下可以处理50个事务/秒,则可以根据并发用户数推算出理论上的最大TPS值。假设系统支持100个并发用户,则理论最大TPS为50 * 100 = 5000[^2]。 #### 3. 考虑硬件和网络限制 硬件资源(如CPU、内存、磁盘I/O)和网络带宽都会对TPS产生影响。在设定目标时,需确保这些资源不会成为瓶颈。例如,如果服务器的CPU使用率达到80%时系统开始不稳定,则需要调整负载以避免超过这一阈值[^4]。 #### 4. 使用压力测试验证 通过逐步增加负载的压力测试,确定系统在不同TPS下的表现。记录响应时间、错误率等关键指标,找到系统能够稳定运行的最大TPS值。例如,当TPS达到300时,响应时间显著增加且错误率上升,则300可能是一个合理的上限[^1]。 #### 5. 结合行业标准 参考同类型系统的行业标准或最佳实践,可以帮助设定更合理的TPS目标。例如,对于银行交易系统,TPS通常要求达到几千甚至上万;而对于内容管理系统,几百TPS可能已经足够。 ```python # 示例代码:模拟TPS计算 def calculate_tps(concurrent_users, avg_transactions_per_user): return concurrent_users * avg_transactions_per_user # 假设100个并发用户,每个用户每秒平均发起5个事务 concurrent_users = 100 avg_transactions_per_user = 5 tps_goal = calculate_tps(concurrent_users, avg_transactions_per_user) print(f"TPS目标: {tps_goal} 事务/秒") ```
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