压力比较大

原创 于 2016-01-02 11:39:23 发布 · 278 阅读 · 0 ·
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项目就要验收了，还有一些功能没实现。

不过话说回来，我只是完成部分功能而已，又不是整包。

代码虽多，但是对目前有用的有限，搞清楚其中的意思，然后移植过去即可。

项目完成后，迅速读懂引擎及项目源码。不能做完一个项目就扔一个，认真体会

业务应用数据库压力过大解决方案
chrsh44e的博客
09-30 2861
业务应用数据库压力解决方案引言一、原因分析二、在代码层面消化数据库压力创建索引转移压力三、给数据库请个保姆——中间件RedisMQ四、忍法——数据库分身术分布式架构主从读写分离架构五、总结 引言 数据库炸了，加CPU加内存？或许还有更多更好的方法，例如可以优化代码逻辑、合理利用中间件、横向扩展数据库配置。 之前在做业务应用系统压力测试项目的时候，发现大部分性能不达标的应用，问题都出在数据库上。数据库压力过大是每个业务经理都多多少少面临过的问题，那么解决的办法除了纵向提高数据库配置之外，是否还有其他更高效的途
上线环境的压力测试 --- 服务器压力大的解决方案
weixin_39240837的博客
08-23 2720
一、当功能发布生产环境后，发现服务器压力骤增，怎么排查？ 服务器性能指标：CPU、内存和磁盘I\O 优化性能的几个方面：优化代码、优化数据库和使用静态数据 一般的话，可以从优化的角度去排查，就能发现服务器压力骤增的原因。 优化代码 1.减少数据库的访问次数。数据库连接是很重要且很代价昂贵的资源，尽量避免每调用一次方法就读取一次数据库的情况。别小看这一条，有的人写的代码在一个for循环中每次都读取数据库，这是不对的，正常应该是一次把所有数据取回来放到Java对象中再循环。 2.合理正确地使.
直接测量或通过压力-流量关系计算的舒张期心内膜下组织压力之间的比较
06-04
本研究比较了在调制冠状窦（即Fogarty导管）或左心腔内（即容积负荷）压力后，麻醉狗的零流量下测得的和计算出的舒张期心内膜下组织压力与冠状动脉压力之间的关系。 实验是在麻醉的仪器狗中进行的。 在药理性血管...
油膜压力,油膜压力受哪些因素影响,matlab
09-10
在滑动轴承油膜压力的计算中，无量纲化可以使问题更加通用，便于比较不同工况下的结果。用户可以根据需求输入自定义的数据，如轴承尺寸、润滑油性质、转速和载荷等，程序将计算出相应的无量纲油膜压力。 标签进一步...
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
11-27
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开，旨在研究纳米定位系统的预测控制问题，并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论，利用递归神经网络（RNN）对非线性系统进行建模与线性化处理，从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征，构建近似线性模型，便于后续模型预测控制（MPC）的设计与优化，适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果，证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力，从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于纳米级精密定位系统（如原子力显微镜、半导体制造设备）中的高性能控制设计；②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路；③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节，并可通过更换实际系统数据进行迁移验证，深化对方法泛化能力的理解。
唐白河.zip
11-27
三级水系流域矢量数据，数据格式shp格式，坐标系wgs84，真实可靠可打开，放心使用
51单片机c源码-单片机向PC发送数据
11-27
51单片机c源码-单片机向PC发送数据
Image03使用Anroid13的CTP触摸屏驱动来适配Buildroot【linux-5.10】-20251127-1405.7z
11-27
Image03使用Anroid13的CTP触摸屏Buildroot【linux-5.10】_20251127_1405.7z 【请严重注意：非官方适配，仅为学习之用，不承担任何责任！】 【20251120】RD-RK3588开发板适配Android14是全功能模块测试说明2 2025/11/20 18:21 0、DTS使用EVB7的V11版本。EVB7的V10版本应该也类似！ 1、DEBUG波特率：1500000bps 2、HDMI OUT J12有显示。J13没显示。HDMI IN没有输入！ 3、type-C接口，可以ADB，可以刷机。 4、USB接口【全通】！。USB2.0通了。USB HUB通了【4个USB2.0】。USB 3.0通了。 5、AP6275P的WIFI部分【通了，iperf3打流：48.5 Mbits/sec】/BT【通了，接受 小米13Ultra的JPG图片！】。如果不通，可以选择降级固件为Android13中的固件。 6、2个以太网都通了：ETH0【936 Mbits/sec】/ETH1【932 Mbits/sec】。
RH850（RH850/F1L）例程开发参考
11-27
提供了一个资源文件，标题为“RH850（RH850/F1L）例程开发参考”。该资源文件适用于瑞萨（Renesas）RH850系列单片机（特别是RH850/F1L型号）的开发，旨在帮助开发者快速上手并进行相关例程的开发。 资源描述 该资源文件包含了RH850（RH850/F1L）单片机的例程开发参考资料。开发者可以通过这些例程快速了解和掌握RH850系列单片机的编程方法和技巧。资源文件中的例程可以直接在瑞萨的CS+开发环境中使用，无需额外配置或修改。
基于深度学习的医院管理系统源码
11-27
Springboot、Mybatis、MySQL、Python、Tencerflow、Vue3、ElementPlus、UniApp
图像增强局部对比度增强的CLAHE算法直方图增强研究（Matlab代码实现）
11-27
【图像增强】局部对比度增强的CLAHE算法直方图增强研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕图像增强技术中的CLAHE（对比度受限的自适应直方图均衡化）算法展开研究，重点探讨其在局部对比度增强方面的原理与实现方法，并通过Matlab代码实现该算法，帮助读者理解直方图增强的核心思想及其在图像处理中的实际应用。文中不仅介绍了CLAHE算法的基本流程，还结合具体实例展示了其相较于传统直方图均衡化的优势，如有效避免噪声过度放大、提升图像细节可见性等。; 适合人群：具备一定图像处理基础知识，熟悉Matlab编程环境，从事计算机视觉、医学影像、遥感图像等相关领域研究的学生或科研人员；尤其适合希望深入理解经典图像增强算法并动手实践的研究者。; 使用场景及目标：①学习CLAHE算法的数学原理与实现步骤，掌握局部对比度增强的关键技术；②通过Matlab代码复现算法过程，提升对图像直方图操作的理解与编程能力；③应用于低光照、低对比度图像的预处理环节，服务于后续的图像分析与识别任务。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段调试运行，观察不同参数设置对增强效果的影响，同时可尝试将CLAHE与其他增强方法（如全局直方图均衡化、Retinex算法）进行对比实验，以加深对其性能特点的认识。
基于Multisim的超外差中波调幅接收机设计
最新发布
11-27
本项目提供了一个基于Multisim的超外差中波调幅接收机设计的资源文件。超外差原理的发展基础是外差原理，即将输入信号通过频率变换转为音频，而超外差原理的提升在于将输入频率的信号转为超音频。超外差接收机便是利用超外差原理制作而成的，被广泛应用于远程信号的接收。 超外差接收机的设计可用于解决高频放大式接收机输出信号弱和稳定性差的问题，同时，它具有频率分辨率高、灵敏度高以及动态范围宽等特点。因其结构较为简单和可靠性较强，可以作为电子情报侦察中的测频接收机。 本设计基于Multisim，主要实现了完整的超外差中波调幅接收机设计过程，并在现有设计的基础上，对于超外差接收机存在的缺陷进行分析，同时给出合理的解决方案。本设计的提升点在于超外差接收机存在组合频率、中频干扰等问题，通过查阅资料，可以采取提高谐振回路的选择性以及选择二次变频来解决此类问题。 资源内容 设计文件：包含完整的超外差中波调幅接收机设计文件，可在Multisim中打开和编辑。 分析报告：详细分析了超外差接收机存在的问题及解决方案。 使用说明：提供了如何在Multisim中使用本设计文件的详细步骤。
图们江.zip
11-27
三级水系流域矢量数据，数据格式shp格式，坐标系wgs84，真实可靠可打开，放心使用
uniad-base-e2e.pth
11-27
uniad-base-e2e.pth
智慧水务基于物联网的管网降雨量智能监测系统设计：城市内涝预警与多维度雨量数据采集应用方案
11-27
内容概要：本文介绍了福建亘川科技有限公司及其研发的“亘川管网降雨量智能监测系统”。该公司专注于智慧水务领域，融合物联网、大数据、云计算和人工智能技术，打造了覆盖“水库、水厂、管网、泵站、排口、河湖”的“六位一体”智慧水务监测运维系统。该降雨量监测系统采用高精度传感器，支持总降雨量、瞬时降雨量和24小时累积雨量的实时监测，具备多维度数据采集、联动预警、太阳能绿色供电和4G稳定通信等功能，广泛应用于城市内涝、山洪、水库及边坡等灾害预警场景。系统依托“亘川智慧云”平台，实现远程数据监控、历史数据查询、多设备接入和自动报警，提升城市排水管理智能化水平。; 适合人群：从事智慧水务、城市防汛、环境监测等相关领域的技术人员、市政管理人员及系统集成商；具备一定物联网或水务行业背景的专业人员。; 使用场景及目标：①用于城市合流管网区域的降雨实时监测，评估排水能力，预防内涝；②在山洪、水库、边坡等场景中实现灾害早期预警；③通过云端平台实现多设备统一管理与数据可视化分析，提升运维效率。; 阅读建议：本资料侧重系统功能与应用场景介绍，建议结合实际项目需求，进一步了解设备参数、平台接口及定制化服务能力，以便更好地应用于智慧城市建设与应急管理中。
简洁实用优雅的个人博客系统.zip
11-27
简洁实用优雅的个人博客系统.zip
电子设计大赛单片机资料舵机
11-27
电子设计大赛单片机资料舵机
【PSINS进阶例程】雷达三维跟踪与EKF轨迹滤波 带坐标转换，观测为斜距、方向角、俯仰角 MATLAB编写
11-27
需要PSINS工具箱。 基于 PSINS工具箱的运动建模与滤波，实现 IMU 与雷达观测融合的扩展卡尔曼滤波（EKF）示例。利用PSINS的轨迹生成模块构造三维机动轨迹，并按设定的加速度、转弯、爬升/下降段生成真实 AVP（姿态－速度－位置）序列。随后给 IMU 数据加入安装误差、随机漂移和噪声，形成带误差的惯导数据，并通过 insupdate 完成惯导解算。
那种压测对小程序的压力比较大
09-18
<think> 嗯，用户这次的问题聚焦在"线程组压测和阶梯型压测哪种对小程序的压力更大"，这其实是个很有意思的误区。用户可能混淆了"压力施加方式"和"压力强度"的概念。从技术本质看，两种方式都能产生相同量级的压力，关键区别在于压力施加的策略而非最终强度。 用户似乎正在为小程序设计压测方案，ta更关心的可能是"如何更有效地发现小程序性能瓶颈"。结合之前的对话历史，用户已经理解基础概念（线程组是工具组件，阶梯压测是策略），现在需要更落地的建议。引用[3]提到的阶梯参数（目标并发数、阶梯次数、保持时间）特别值得关注，这些参数直接决定压力的分布形态。 注意到用户引用的资料里，引用[1]强调压力测试的核心是"发现性能不可接受的临界点"，引用[2]则说明压力本质由吞吐量（RPS/并发）决定。因此回复需要明确：压力强度取决于最终并发量/RPS值，与实现方式无关。比如100并发在线性线程组和阶梯线程组中，对小程序产生的峰值压力相同。 但阶梯压测在风险控制上有显著优势，尤其对于未知性能的小程序。引用[3]的阶梯参数设计（分5次加压，每次增加20线程）能避免瞬间压垮服务，这点在小程序测试中尤为重要——小程序后端往往资源有限。不过也要提醒用户，如果目标是极限压测（如找出绝对崩溃点），线性线程组可能更快达到目标压力。 突然想到用户可能存在的隐藏需求：ta的小程序是否已有基线性能数据？如果没有，阶梯压测会是更安全的首选。另外，小程序若采用云服务（引用[2]提到的云压测模式），需要确认是否支持阶梯策略。这些思考点可以放入"相关问题"引导用户深入。 </think> 线程组压测和阶梯型压测对小程序的压力强度**本质相同**，区别在于压力施加的策略和风险控制能力。具体分析如下： --- ### 一、压力强度的核心决定因素 **压力大小由最终并发量（线程数）和持续时间决定**，与实现方式无关： 1. **相同参数下，压力强度一致** 若两者均以峰值线程数 $N$ 运行相同时长 $T$，对小程序施加的压力完全相同[^2]。 *例：100线程持续5分钟，无论线性或阶梯式，总请求量一致。* 2. **压力本质是吞吐量（RPS）** 云压测底层均通过模拟并发用户（线程）实现，压力强度取决于单位时间内的请求量（RPS）[^2]。 --- ### 二、关键差异：压力施加方式与风险 | **维度** | **线程组压测（线性）** | **阶梯型压测** | **对小程序的影响** | |----------------|---------------------------------------|-------------------------------------|----------------------------------------| | **负载变化** | 线程数线性增加（如60秒内从0到100） | 分阶段跳跃增加（如每2分钟+20线程） | 阶梯型更易暴露增量瓶颈[^1][^3] | | **风险控制** | 突发流量可能直接击穿服务 | 阶梯间缓冲期可观察系统状态 | **阶梯型更安全**，避免瞬间崩溃[^3] | | **瓶颈定位** | 仅能观察最终负载下的表现 | 可记录每级负载的响应变化曲线 | 阶梯型更易发现性能拐点（如$响应时间>SLO$) | --- ### 三、阶梯型压测对小程序的特殊价值 1. **精准定位阈值** 通过阶梯式加压，可明确小程序性能拐点： $$ \text{例如：当线程数} \geq 80 \text{时，错误率} >1\% \text{或响应时间} >3\text{s} $$ 这对资源有限的小程序尤为重要[^1][^3]。 2. **避免雪崩效应** 小程序后端常采用微服务架构，阶梯压测能避免下游服务连锁崩溃（如数据库连接池耗尽）[^1]。 3. **成本优化** 无需重复测试即可确定最大承载量（如：第3阶梯时QPS达峰值），节省测试资源[^3]。 --- ### 四、选择建议 | **场景** | **推荐方式** | **原因** | |------------------------------|-------------------|---------------------------------------| | 快速验证基础并发能力 | 线程组压测 | 配置简单，快速获得结果 | | 定位性能瓶颈/崩溃阈值 | **阶梯型压测** | 分阶段观察，精准暴露问题[^1] | | 稳定性测试（如8小时运行） | 阶梯型+持续负载 | 结合`Hold Target Rate Time`参数[^3] | > ✅ **结论**：若追求相同峰值压力，两者无强度差异；但阶梯型压测**更可控、更安全、更易定位问题**，尤其适合资源敏感的小程序场景[^1][^3]。 --- ### 附：阶梯型压测参数设计示例（JMeter） ```plaintext 目标并发（Target Concurrency）: 100 阶梯次数（Ramp-Up Steps）: 5 启动时间（Ramp Up Time）: 10分钟 持续负载时间（Hold Time）: 5分钟 ``` *效果*： 每2分钟增加20线程（$100/5=20$），最终100线程持续运行5分钟[^3]。 ---
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