六.两个重要的概念性问题: 1.同步:要保持数据的一致性,就需要一种保证并发进程正确执行顺序的机制.这种机制就是 进程同步(Process Synchronization). 竞争资源的多个进程按着特定的顺序执行,目的是使并发执行的进程之间能有效的共享资源和相互合作,从而使程序的执行具有可再现性.(广义) 异步环境下的一组并发进程,因直接制约而互相发送消息而进行相互合作.互相等待,使得各进程按一定的速度执行的过程称为进程间的同步--张尧学 <计算机操作系统教程>(狭义) 2.线程池:根据系统的

我们写测试用例的目的是为了能够整理思路,把要测试的地方列出来,做为知识的积淀,用例可以交给其他测试人员执行,或者是跟需求提出者进行讨论,对用例进行补充和修改. 理论上用例写的越多,越容易发现bug.但是,本文我们将讨论如何写出发现不了bug的测试用例. 不看需求 要想写出测不出bug的用例,最关键的一点就是不看需求或者随便看看需求. 需求文档是个磨人的小妖精,要么是写的看不懂,要么写的太简单.这玩意很多时候我们是看不懂的,看不懂的话,嗯,那么就脑补咯,用例写的又快又好,执行的时候肯定发现不了bu

我们写测试用例的目的是为了能够整理思路,把要测试的地方列出来,做为知识的积淀,用例可以交给其他测试人员执行,或者是跟需求提出者进行讨论,对用例进行补充和修改.那么为啥你写的用例测不出Bug来呢,真的是没有Bug吗?下面看看你的用例是不是犯了下面的几个错误. 不看需求 要想写出测不出bug的用例,最关键的一点就是不看需求或者随便看看需求. 需求文档是个磨人的小妖精,要么是写的看不懂,要么写的太简单.这玩意很多时候我们是看不懂的,看不懂的话,嗯,那么就脑补咯,用例写的又快又好,执行的时候肯定发现不了

1.误区 在JMeter压测过程中,我们通常认为1s内100的并发量(即:QPS为100)的设置如下: 此时,没有再添加额外的控制器.上述中的参数设置解释:Number of Threads(users): 启用的并发线程个数Ramp0up Period(in seconds):在多少秒之内将上述并发的线程启动起来Loop Count:控制循环次数说明:一个常见的误解,认为Number of Threads(users)设置为100,Ramp-Up Period(in seconds)设置为1,

Java虚拟机在操作系统层面会先尽一切可能在虚拟机层面上解决竞争关系,尽可能避免真实的竞争发生.同时,在竞争不激烈的场合,也会试图消除不必要的竞争.实现这些手段的方法包括:偏向锁.轻量级锁.自旋锁.锁消除.锁膨胀等 1. 偏向锁 偏向锁是JDK1.6提出的一种锁优化方式.其核心思想是:如果程序没有竞争,则取消之前已经取得锁的线程同步操作.也就是说,若某一锁被线程获取后,便进入偏向模式,当线程再次请求这个锁时,无需再进行相关的同步操作,从而节省了操作时间.如果在此之间有其他线程进行了锁请求,则锁退

在使用urllib或者urllib2时,有可能会等半天资源都下载不下来,可以通过设置socket的超时时间,来控制下载内容时的等待时间. 如下python代码 import socket timeout = 20 socket.setdefaulttimeout(timeout) 这样默认20秒之后就会超时. 参考 http://outofmemory.cn/code-snippet/1862/python-setting-socket-chaoshi-time

关于threadPoolKey默认值的疑问 使用SpingCloud必然会用到Hystrix做熔断降级,也必然会用到@HystrixCommand注解,@HystrixCommand注解可以配置的除了常用的groupKey.commandKey.fallbackMethod等,还有一个很关键的就是threadPoolKey,就是使用Hystrix线程隔离策略时的线程池Key /** * This annotation used to specify some methods which shou

硅谷创业公司Mirantis不久前进行了一项基准测试,测试在OpenStack Havana版本上创建75000台虚拟机的性能数据.就启动时间和成功率而言,当应用250个并发部署75000台虚拟机是最好结果.而测试过程中最高并发请求可达到500个. 以下内容对该测试的信息进行一些整理,并给出测试结果,供大家了解参考. 内容整理自: http://www.openstack.cn/p963.html  http://www.mirantis.com/blog/benchmarking-openst

最近一段时间都在忙着转java项目最后的冲刺,前期的coding翻代码.debug.fixbug都逐渐收尾,进入上线前的性能压测. 虽然不是大促前的性能压测要求,但是为了安全起见,需要摸个底心里有个数. 毕竟这次转java的服务都是集团核心公共服务(主要是订单域服务).(等我们顺利上线了,我再来好好总结下其中的坎坷和壮举.) 废话不多说了,直接进入主题. 由于这次压测主要重点是关注正向的两个核心订单服务,下单服务.查单服务.查单服务初步压测下来问题不大,主要是db的索引和cache的问题. 下单

本文分享基于字节码种子生成有效.可执行的字节码文件变种,并用于 JVM 实现的差别测试.本文特别提出用于修改字节码语法的classfuzz技术和修改字节码语义的classming技术.上述变种技术系统性地操作和改变字节码的语法.控制流和数据流,生成具有丰富语义的字节码变种.进一步地,可以在多个 JVM 产品上运行生成的字节码变种,通过 JVM 验证或执行行为的差异以发现 JVM 缺陷乃至安全漏洞.本文整理自陈雨亭在 2018 年 12 月 22 日 GreenTea JUG Java Meetu

最近部署的tomcat应用,有一天压测的时候,测试一致反馈下载不了,结果查看日志才发现如下错误: INFO: Maximum number of threads (200) created for connector with address null and port 8091 才惊醒这个tomcat根本知识解压就使用的,配置都没动过,肯定不能支持高并发了.所以这里给出一个高并发的配置.百度一下也会发现很多类似的配置文章,经本人亲测,特别是压力测试下是没问题的: 开始修改tomcat的serv

本文转自互联网,侵删 本系列文章将整理到我在GitHub上的<Java面试指南>仓库,更多精彩内容请到我的仓库里查看 https://github.com/h2pl/Java-Tutorial 喜欢的话麻烦点下Star哈 文章将同步到我的个人博客: www.how2playlife.com 本文是微信公众号[Java技术江湖]的<深入理解JVM虚拟机>其中一篇,本文部分内容来源于网络,为了把本文主题讲得清晰透彻,也整合了很多我认为不错的技术博客内容,引用其中了一些比较好的博客文章,

C/S架构的ERP.CRM程序有的是以并发点(Concurrency)来销售,并发点是指同时在线人数.并发数量大时,理论上程序的运行速度会慢,软件供应商(vendor)也以控制并发的上限以解决客户对系统性能的抱怨.我接触到的一个ERP系统,它的定价策略如下表所示: 序号 并发用户 价格 1 5个以下 每用户20000,总价小于10万 2 5-20 每用户15000,总价小于30万 3 20-50 每用户12000,总价小于60万 4 50个以 每用户10000,总价最小50万 从软件开发的角度,

什么是Java内存模型 Java虚拟机规范中试图定义一种Java内存模型(Java Memory Model,JMM)来屏蔽掉各种硬件和操作系统的访问差异,以实现让Java程序在各种平台下都能达到一致的内存访问效果.在此之前,主流程序语言(如C/C++等)直接使用物理硬件和操作系统的内存模型,因此,会由于不同平台上内存模型的差异,有可能导致程序在一套平台上并发完全正常,而在另外一套平台上并发访问却经常出错,因此在某些场景下就不许针对不同的平台来编写程序. Java内存模型即要定义得足够严谨,才能

[声明] 欢迎转载,但请保留文章原始出处→_→ 生命壹号:http://www.cnblogs.com/smyhvae/ 文章来源:http://www.cnblogs.com/smyhvae/p/4810168.html [正文] 声明:本文只是做一个总结,有关jvm的详细知识可以参考本人之前的系列文章,尤其是那篇:Java虚拟机详解04----GC算法和种类.那篇文章和本文是面试时的重点. 面试必问关键词:JVM垃圾回收.类加载机制. 先把本文的目录画一个思维导图:(图的源文件在本文末尾)

转自:http://blog.csdn.net/chosen0ne/article/details/7304192 一. 概述 Nginx是一个高性能,支持高并发的,轻量级的web服务器.目前,Apache依然web服务器中的老大,但是在全球前1000大的web服务器中,Nginx的份额为22.4%.Nginx采用模块化的架构,官方版本的Nginx中大部分功能都是通过模块方式提供的,比如Http模块.Mail模块等.通过开发模块扩展Nginx,可以将Nginx打造成一个全能的应用服务器,这样可以

深入理解Java虚拟机--下 参考:https://www.zybuluo.com/jewes/note/57352 第10章 早期(编译期)优化 10.1 概述 Java语言的"编译期",可能是指一个前端编译器把.java文件转变成.class文件的过程:也可能是指虚拟机的后端运行期编译器(JIT编译器,Just In Time Compiler,即时编译器)把字节码转变成机器码的过程:还可能是指使用静态提前编译器(AOT编译器,Ahead Of Time Compiler)直接把*

** 原创文章,请勿转载 ** 并发服务器是一个老生常谈的话题,今天这里也写一个. 1. 目标: 同时在线连接20万(c20w). 开发语言:重要的事情说三遍,GOLANG, GOLANG, GOLANG! 那为什么是20W,不是30W或其它? 这个数字随意.   :) 2. 环境: 虚拟机(xenserver),    虚出6台机器(OS: CentOS 6.6 64bit) :        . 一台服务器8核CPU,2G内存        . 五台客户端2核CPU,2G内存 3.  改ce

本文描述一个python实现的多进程压测工具,这个压测工具的特点如下: 多进程 在大多数情况下,压测一般适用于IO密集型场景(如访问接口并等待返回),在这种场景下多线程多进程的区分并不明显(详情请参见GIL相关).不过一旦出现词表参数加密.返回内容校验等事情的话,多进程对发送效率的提升还是很明显的. 可以指定发送QPS 可以指定发压的QPS,根据并行度和请求相应时间,可以估算出可发送QPS峰值.例如并行度是10,响应时间是100ms,那么QPS峰值应该是(1s/100ms * 10)=100,此

我从事Java编程已经11年了,绝对是个老兵:但对于Java并发编程,我只能算是个新兵蛋子.我说这话估计要遭到某些高手的冷嘲热讽,但我并不感到害怕. 因为我知道,每年都会有很多很多的新人要加入Java编程的大军,他们对“并发”编程中遇到的问题也会有感到无助的时候.而我,非常乐意与他们一道,对使用Java线程进行并发程序开发的基础知识进行新一轮的学习. 01.我们为什么要学习并发? 我的脑袋没有被如来佛祖开过光,所以喜欢一件事接着一件事的想,做不到“一脑两用”.但有些大佬就不一样,比如说诸葛亮,就

一.如何判断对象已死 垃圾回收器并不是java独有的,垃圾回收器的作用就是回收对象释放内存空间,那么如何判断哪些对象应该被回收呢? 在Java语言中是采用GC Roots来解决这个问题.如果一个对象和GC Roots之间没有链接,那么这个对象也可以被视作是一个可回收的对象. Java中可以被作为GC Roots中的对象有: 虚拟机栈中的引用的对象. 方法区中的类静态属性引用的对象. 方法区中的常量引用的对象. 本地方法栈(jni)即一般说的Native的引用对象. 二.垃圾回收器 Serial收