TCPcopy使用示例

本文详细介绍了TCPcopy工具如何在受限的生产环境中进行分布式压力测试、流量放大测试,以及如何打通生产环境与测试环境之间的通道,以获取更真实的数据来解决频繁GC问题。

最近在公司弄一个频繁GC的问题,以下是我提的第一个建议,但公司环境不允许这样实行(生产环境管理及其严格,而且涉及调用其他服务的问题),现记录如下。

TCPcopy最开始是网易开发的用于广告投放系统的一个测试工具,能够进行分布式压力测试,普通上线测试,流量放大测试等,其测试数据比较真实。

 

下面以图形说明TCPcopy的原理

1.下图是一个典型的web应用服务器的示例,用户请求过来后,达到web应用,web应用处理完请求后,通过网络传输给请求发起者。

      

 

由于生产环境的限制比较严格,不能在生产环境下进行有效测试和获取足够的运行数据,在测试环境下能够获取更多的数据,但测试环境中的数据不够真实,难以复现生产环境下出现的各种问题。TCPcopy打通了生产环境和测试环境之间的通道。下图是加入了TCPcopy的生产服务器和测试服务器:

 

使用TCPcopy时,首先需要在生产服务器上安装TCPcopyclient,然后在测试服务器上安装TCPcopyserver。

1.      TCPcopyclient运行在线上前端机上,监听IP层的数据包,

2.      用户请求到达线上前端机,

3.      Socket包在IP层被拷贝了一份,传给TCPcopy进程,

4.      TCPcopy修改包的目的及源地址,发给测试前端机

5.      测试前端机接收数据包,处理请求,并返回结果

6.      返回结果在IP层被拦截、丢弃, TCPcopyserver拷贝返回数据包的IP header返回

7.      IP header被发送给线上前端机的TCPcopy进程。

 

实施步骤

首先,下载TCPcopy的源码包

假设有两台机器:

机器A:线上前端机,IP:192.168.1.100;

机器B:测试前端机,IP:192.168.1.200;

在两台机器上都有sudo权限

1.       在B依次执行:

a)        Modprobe ip_queue   加载ip_queue模块

b)        Sudo iptables –t filter –loutput –p tcp –sport 80 –j queue     配置iptables规则

c)        Sudo ./interception&     启动TCPcopy服务器

2.       在A上执行:

a)        Sudo ./tcpcopy 192.168.1.100 80192.168.1.200 80 &    启动TCPcopy客户端

 

如果在A上看到”I am booted”,则表示操作成功,TCPcopy已经开始工作。

 


【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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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