140425关于性能测试的一点感悟

本文探讨了性能测试的目的与重要性,强调了测试不仅是衡量应用性能,还需关注整体系统包括操作系统、数据库等的调优。文章还讨论了性能测试中的常见误区及如何正确评估和优化系统性能。

话题还要从一个测试群新手提问开始:

有人提问:

1.我前天连了个数据库,用SQL语句从库里抓出来几个字段做了参数化,我想问问从库里取数究竟只是因为数据太多取着方便呢,还是因为取数过程会对数据库造成压力比较真实呢?

2.我那个测试站点和数据库是分别的两台机器,我应该是去看数据库服务器,什么指标能表征数据库服务器承受的压力呀?

下面是我的回复:

单纯测试数据库性能,只有做基准测试时才会用,其它情况下都是结合业务来看数据库处理能力,说白了是调优,有一点你说对了,那就是同时需要考虑操作系统的性能指标。

以下是我由这个提问联想到的,不足之处,拍砖之。

    首先,任何性能测试最终目的都是调优,这里就有个问题,大家也可以思考,你要衡量一个应用,难道单纯看应用程序性能吗?我们需要关注的是应用程序系统,这个系统至少应该涵盖:操作系统,数据库,中间件,林林总总。那么调优就会有操作系统调优,中间件调优,数据库调优,应用调优,针对特定项目,例如java,还会有jvm调优。

    其次,参数化也好,ip欺骗也罢,都是为了更贴近真实情况,实际业务需求而做的,性能测试不是难在写脚本,而是难在两方面,一是场景设计,而是场景执行过后的分析,问题又来了,你刚才不是说性能测试目的是为了调优吗,那怎么丝毫不提调优?这里就是人们对性能测试的误区了,你能调优就调优,不能调优要能定位,测试人员能定位问题,其实就已经完成自己的任务了,只是在国内,一个人要干一个活基本不可能,又要懂数据库,又要懂中间件,又要懂底层代码,调优谈何容易。换个角度考虑,你觉得一个光会工具的人能有多少时间和经历去研究,实验调优呢?这是另一个问题,如果你有兴趣,并且还有经历,也有实际应用场景,可以慢慢积累,话又说回来了,企业给你时间去积累那是另一回事了,巧妇难为无米之炊的道理领导难道不懂?

     领导巴不得你又会性能,又会调优,又是dba,又是运维,又懂底层,又懂架构。

     所以搞性能的一定要有个清醒的认识,你要一直搞性能就一直搞,坚持下去,调优和性能不分家,三年磨一剑,如果能有所成,你就是专家,最后送给大家一句话,革命尚未成功,同志仍需努力!

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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