性能调优

这是在没有辞职前挖的坑,准备今天填满它,这也是自己性能测试工作了三年,积累的一些东西。

1、为什么调优?

因为我是从性能测试的角度去讲性能调优,所以调优一般都是因为没有满足测试前预期的性能指标。比如,某次测试,我们希望一個系统的总体处理能力(TPS)能够达到100笔/秒,但实际上测试出来,只有50。那么接下来就要进入性能调优阶段。


2、如何调优?

这个问题是重点要展开的。首先还是拿上面处理能力不达标的问题作例子,那么如何调优呢?那么就要分析下,影响系统处理能力的因素有哪些,逐个优化,然后复测,然后对比优化前后结果,这样才能确定调优是否有效。逐个优化这个过程,就是我们要说的如何调优。根据我个人测试经验以及平时在网上看到的他人的总结,讲一下如何展开性能调优。


2.1 常见性能指标

TPS 系统处理能力:

这里涉及到Transaction的概念,及事务,一個事务可以简单理解为一個操作从发起到得到结果的过程,比如查询,从你开始点查询按钮到接收到查询返回结果,这个过程就是一個事务,TPS就是一秒中之内完成了多少个事务数,是衡量系统能力的一个重要指标。


平均响应时间:

大部分系统我们只关注系统的平均响应时间,但在某些情况下,也会去获取系统的最大平均响应时间,以衡量在最慢的情况下是否能满足用户的需求。响应时间即完成一個事务所需花费的时间。平均响应时间是一个计算值。


并发用户数:

当前的系统尤其是web系统肯定都要支持用户并发,那么一個系统能够支持多少用户并发,也成为一個系统是否符合实际要求的重要衡量指标。并

8.资源利用率

发用户数,系统处理能力和平均响应时间其實任意两个都可以确定另一个的最低要求。


系统资源使用率:

这里主要涉及到硬件资源的使用情况。比如cpu,内存等,主要包括一下几个方面:

CPU使用情况

内存使用情况

IO使用情况

网络使用情况

磁盘使用情况

















需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、化算法应用与仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应化模型;②学习Matlab在能源系统建模与化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑与化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进化算法(如改进遗传算法、粒子群化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模与仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等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开展综合能源系统低碳/零碳度的科研建模与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的化模型与仿真结果;③学习如何将智能化算法(如遗传算法、灰狼化、ADMM等)应用于实际能源系统度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真与化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手试程序,重点关注不同化算法在度模型中的实现细节与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率与模型精度。
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