在以前的博文中,时常有分享Fiddler的一些使用技巧,今天再贴下. Fiddler抓包工具使用详解 利用Fiddler拦截接口请求并篡改数据 Fiddler使用过程中容易忽略的小技巧 Mock测试,结合Fiddler轻松搞定不同场景 以上这些,就是以前的一些实践总结.今天,再来分享一个不可不知的小技巧,实际工作当中,是可以辅助自己完成测试的. 模拟弱网 相信大家在进行测试过程中,都会关注到弱网测试.web端是可以通过浏览器的开发者工具中的Network设置网络数据,app端也可以通过切换网络的

http://blog.sina.com.cn/s/blog_96b8a1540101317m.html 这段时间我们的项目遇到广播包的一些性能问题,想起之前看到yufeng老大提到的1s广播40K包的问题,我也想测试测试我们机器的IO能力. 这次仅仅测试发包的能力,采用的是一对一的方式. 测试代码: -module(socket_io_test). -export([server/0, client/1]). server() -> spawn(fun() -> do_server() en

最近打算看一下移动端app的响应等请求,这里打算用fillder来查看appium的模拟出发请求的操作来查看结果, 所以我们需要在左侧的面板增加我们所需要的ip,响应时间等数据以方便我们查看 fiddler增加IP地址列 1.点击顶部菜单栏rules-->customize rules(快捷键ctrl+r,或者在右侧部分找到FiddlerScript标签) 2.ctrl+f或者在上方搜索框搜索"static function main"回车即可到达 3.在main函数里加入下面一

问题: 公司给我们分配的服务器到期后不付费了,换成新服务商的服务器了.也就是说我们之前的环境需要重新搭建一次.光项目就50多个(微服务40+,其他服务不到10个),需要重新部署. 之前部署项目时,需要经过:部署代码,手动新增nginx配置,重启nginx,验证服务,有时nginx配置错误还会影响服务器上其他服务.流程繁琐. 需求: 更快的项目部署和迁移速度 环境隔离 解决: 虽然备份了之前服务器的配置和数据,可以快速搭建,但是想想后期部署新项目的时候还是很麻烦,就用docker把项目部署流程改进

修改maven的setting.xml 在mirrors节点下面添加子节点 <mirror> <id>nexus-aliyun</id> <mirrorOf>central</mirrorOf> <name>Nexus aliyun</name> <url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public</url> </mirror>

1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from

来源于:http://www.cnblogs.com/rootq/archive/2009/02/11/1388043.html SQL> select count(*) from t;COUNT(*)----------5442048****************************SQL> alter table t1 nologging;SQL> insert /*+append*/ into t12 select * from t;5442048 rows created.

今天看到一位博友的文章,觉得不错,转载一下,希望对大家有帮助,更多文章,请访问:http://blog.haoitsoft.com 1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应. 3.没有创建计算列导致查询不优化. 4.内存不足 5.网络速度慢 6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 8.sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞

SQL> select count(*) from t;COUNT(*)----------5442048****************************SQL> alter table t1 nologging;SQL> insert /*+append*/ into t12 select * from t;5442048 rows created.Elapsed: 00:00:55.73****************************SQL> create ta

查询速度慢的原因很多,常见如下几种: 1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应. 3.没有创建计算列导致查询不优化. 4.内存不足 5.网络速度慢 6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 8.sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源. 9.返回了不必要的行和列 10.查询语句不好,没有优化 可以通过如下方法来优化查询

.exp  个相关的参数:DIRECT和RECORDLENGTH参数. DIRECT参数定义了导出是使用直接路径方式(DIRECT=Y),还是常规路径方式(DIRECT=N).常规路径导出使用SQL SELECT语句从表中抽取数据,直接路径导出则是将数据直接从磁盘读到PGA再原样写入导出文件,从而避免了SQL命令处理层的数据转换过程,大大提高了导出效率.在数据量大的情况下,直接路径导出的效率优势更为明显,可比常规方法速度提高三倍之多. 和DIRECT=Y配合使用的是RECORDLENGTH参数,

Oracle查询速度慢的原因总结 查询速度慢的原因很多,常见如下几种:1,没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷)2,I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应.3,没有创建计算列导致查询不优化.4,内存不足5,网络速度慢6,查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量)7,锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷)8,sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源.9,返回了不必要的行和列10,查询语句不好,没有优化可以通过如下方法

查询速度慢的原因很多,常见如下几种: 1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应. 3.没有创建计算列导致查询不优化. 4.内存不足 5.网络速度慢 6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 8.sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源. 9.返回了不必要的行和列 10.查询语句不好,没有优化 可以通过如下方法来优化查询:

使用Bulk请求进行Index Bulk请求将产生比单文档index请求有更好的性能.至于Bulk请求中文档数量的大小,建议使用单一节点单一分片进行测试,先试试看100个,然后200个,然后400这样,每次进行翻倍测试,只要速度稳定了,也就是最合适的大小了.但是要注意一下,并不是速度最合适了就OK,因为每次请求总的大小要进行一下控制.并发发送的时候,ES内存压力会很大,一定要避免每次请求超过几十兆,即便是这样插入的性能更好(这个我踩过坑,我这测试超过10M,ES就不接受请求,直接拒绝了). 使用

----------------[转] 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描.2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引.3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:

1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描.2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引.3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select id from t whe

1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应. 3.没有创建计算列导致查询不优化. 4.内存不足 5.网络速度慢 6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 8.sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源. 9.返回了不必要的行和列 10.查询语句不好,没有优化 可以通过如下方法来优化查询 1.把数据.日志.索引放到不同的I/O

查询速度慢的原因很多,常见如下几种: 1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应. 3.没有创建计算列导致查询不优化. 4.内存不足 5.网络速度慢 6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 8.sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源. 9.返回了不必要的行和列 10.查询语句不好,没有优化 可以通过如下方法来优化查询:

from: http://www.jianshu.com/p/b9677e9e56ec Thinkpad大概是对Linux支持最好的笔记本了,Ubuntu大概是对硬件支持最好的Linux发行版了.Ubuntu16.04已经可以支持最新的2016年的Thinkpad X1 Carbon的CPU,但是还是有些安装后的设置要做,比如小红点.Ubuntu下并没有默认的对小红点Trackpoint的设置界面,所以小红点加速很慢,使用十分辛苦. 修改加速设置也很简单,首先在终端下取得小红点的ID: $ xi

SQL查询速度慢的原因分析和解决方案 查询速度慢的原因很多,常见如下几种: 1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应. 3.没有创建计算列导致查询不优化. 4.内存不足 5.网络速度慢 6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 8.sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源. 9.返回了不必要的行和列 10.查询语句不好,