[学习笔记]Iperf3网络性能测试工具 网络性能评估主要是监测网络带宽的使用率,将网络带宽利用最大化是保证网络性能的基础,但是由于网络设计不合理.网络存在安全漏洞等原因,都会导致网络带宽利用率不高.要找到网络带宽利用率不高的原因,就需要对网络传输进行监控,此时就需要用到一些网络性能评估工具,而Iperf就是这样一款网络带宽测试工具. 一.Iperf简介 1.什么是iperf? Iperf是美国伊利诺斯大学(University of Illinois)开发的一种开源的网络性能测试工具.可以用来

[转]一文掌握 Linux 性能分析之网络篇(续) 在上篇网络篇中,我们已经介绍了几个 Linux 网络方向的性能分析工具,本文再补充几个.总结下来,余下的工具包括但不限于以下几个: sar:统计信息历史 traceroute:测试网络路由 dtrace:TCP/IP 栈跟踪 iperf / netperf / netserver:网络性能测试工具 perf 性能分析神器 由于篇幅有限,本文会先介绍前面两个,其他工具留作后面介绍,大家可以持续关注. sar sar 是一个系统历史数据统计工具.统

上次和大家分享了如何烧录和安装Openwrt到BananaPi R2,运行Openwrt的R2目前就具备路由器的功能了,这次我们来看看R2运行Openwrt的性能如何,同时也会讲解一些常用的网络知识. 首先看一下硬件上的设计: 可以看出硬件上,R2设计了一个wan口和4个lan口: 这里可能有人会有疑问,什么是wan口,什么是lan口? wan(Wide Area Network)表示广域网,lan(Local Area Network)表示局域网:简单的讲就是wan口是连接Internet上网

本文首发于我的公众号 Linux云计算网络(id: cloud_dev),专注于干货分享,号内有 10T 书籍和视频资源,后台回复「1024」即可领取,欢迎大家关注,二维码文末可以扫. 这是 Linux 性能分析系列的第五篇,前四篇在这里: 一文掌握 Linux 性能分析之 CPU 篇 一文掌握 Linux 性能分析之内存篇 一文掌握 Linux 性能分析之 IO 篇 一文掌握 Linux 性能分析之网络篇 在上篇网络篇中,我们已经介绍了几个 Linux 网络方向的性能分析工具,本文再补充几个.

Iperf3 是一个网络性能测试工具.Iperf可以测试最大TCP和UDP带宽性能,具有多种参数和UDP特性,可以根据需要调整,可以报告带宽.延迟抖动和数据包丢失.对于每个测试,它都会报告带宽,丢包和其他参数,可在Windows.Mac OS X.Linux.FreeBSD等各种平台使用,是一个简单又实用的小工具. 软件下载地址: https://iperf.fr/iperf-download.php 安装iperf3 在CentOS 7上使用下列命令即可安装: # yum install ip

title: alias导致virtualenv异常的分析和解法 toc: true comments: true date: 2016-06-27 23:40:56 tags: [OS X, ZSH, alias, virtualenv] category: OS X --- virtualenv 可以虚拟出一个独立的Python环境,在这个环境中安装的第三方库不会对系统中的Python产生影响.作为一个系统洁癖,我的系统中的Python环境只安装最主要的第三方库,我在开发Python项目的时

注:本文操作基于CentOS 系统 准备工作 用wget从https://sourceware.org/systemtap/ftp/releases/下载最新版的systemtap.tar.gz压缩包,然后解压../configure; make; make install 安装到目标主机:执行命令 stap -ve 'probe begin { log("hello systemtap!") exit() }' 如果提示pass 5: run completed ... 就表示安装成

一.箱线图 Box-plot 箱线图一般被用作显示数据分散情况.具体是计算一组数据的中位数.25%分位数.75%分位数.上边界.下边界,来将数据从大到小排列,直观展示数据整体的分布情况. 大部分正常数据在箱体中,上下边界之外的就是异常数据了. 上下边界的计算公式是: UpperLimit=Q3+1.5IQR=75%分位数+(75%分位数-25%分位数)1.5 LowerLimit=Q1-1.5IQR=25%分位数-(75%分位数-25%分位数)1.5 参数说明: 1.Q1表示下四分位数,即25%

大多数开发人员更喜欢一次性编写好业务逻辑代码,以后再重用这些代码.与构建不同的应用以面向多个平台相比,这种方法更加容易.如果您创建与 .NET Core 兼容的.NET 标准库,那么现在比以往任何时候都更接近于这一现实. 但是,现有的 .NET Framework 库怎么办呢?要使这些跨平台兼容并将它们转换成 .NET 标准库,需要做多少工作呢? 使用工具 .NET Portability Analyzer进行分析.利用几个简单的技术并进行一些项目文件修改,这有助于简化这一流程. .NET Po

UWP中新加的数据绑定方式x:Bind分析总结 0x00 UWP中的x:Bind 由之前有过WPF开发经验,所以在学习UWP的时候直接省略了XAML.数据绑定等几个看着十分眼熟的主题.学习过程中倒是也没遇到麻烦.直到在园子里看到了这篇文章: http://www.cnblogs.com/gaoshang212/p/4534138.html 原来UWP的绑定中新加了个x:Bind,从文章中可以看到x:Bind的效率是很高的.找到MSDN(数据绑定)看了一下(完整的学习目录可参见: http://w

一 基础知识 在分析之前,先上一张图: 从上面可以看到,这个w3wp进程占用了376M内存,启动了54个线程. 在使用windbg查看之前,看到的进程含有 *32 字样,意思是在64位机器上已32位方式运行w3wp进程.这个可以通过查看IIS Application Pool 的高级选项进行设置: 好了,接下打开Windbg看看这个w3wp进程占用了376M内存,启动的54个线程. 1. 加载 WinDbg SOS 扩展命令 .load C:\Windows\Microsoft.NET\Fram

最近自己实现了一个ZIP压缩数据的解压程序,觉得有必要把ZIP压缩格式进行一下详细总结,数据压缩是一门通信原理和计算机科学都会涉及到的学科,在通信原理中,一般称为信源编码,在计算机科学里,一般称为数据压缩,两者本质上没啥区别,在数学家看来,都是映射.一方面在进行通信的时候,有必要将待传输的数据进行压缩,以减少带宽需求:另一方面,计算机存储数据的时候,为了减少磁盘容量需求,也会将文件进行压缩,尽管现在的网络带宽越来越高,压缩已经不像90年代初那个时候那么迫切,但在很多场合下仍然需要,其中一个原因是

ABP是一套非常优秀的web应用程序架构,适合用来搭建集中式架构的web应用程序. 整个Abp的Infrastructure是以Abp这个package为核心模块(core)+15个模块(module).其中13个依赖于Abp这个核心包.另外两个包(FluentMigration,Web.Resources)相对独立 Abp.AutoMapper: 实现对象之间的自动映射. Abp.EntityFramework:通过EntityFramework实现数据访问层. Abp.FluentMigra

1. 引言     在红黑树--算法导论(15)中学习了红黑树的原理.本来打算自己来试着实现一下,然而在看了JDK(1.8.0)TreeMap的源码后恍然发现原来它就是利用红黑树实现的(很惭愧学了Java这么久,也写过一些小项目,也使用过TreeMap无数次,但到现在才明白它的实现原理).因此本着"不要重复造轮子"的思想,就用这篇博客来记录分析TreeMap源码的过程,也顺便瞅一瞅HashMap. 2. 继承结构 (1) 继承结构 下面是HashMap与TreeMap的继承结构: pu

在ElasticSearch中,存入文档的内容类似于传统数据每个字段一样,都会有一个指定的属性,为了能够把日期字段处理成日期,把数字字段处理成数字,把字符串字段处理成字符串值,Elasticsearch需要知道每个字段里面都包含了什么类型.这些类型和字段的信息存储(包含)在映射(mapping)中. 核心简单字段类型 Elasticsearch支持以下简单字段类型: String:string(弃用), text, keyword(ElasticSearch 5.0开始支持,先以string介绍

在分析python代码性能瓶颈,但又不想修改源代码的时候,ipython shell以及第三方库提供了很多扩展工具,可以不用在代码里面加上统计性能的装饰器,也能很方便直观的分析代码性能.下面以我自己实现的一个快排代码为例,带你使用集中不同的性能分析工具. def quick_sort(data, low, high): if low >= high: return left, right = low, high key = data[left] while left < right: whil

前言: 从个人经历来说的话,从事APP开发这么多年来,所接触的APP的体积变得越来越大,业务的也变得越来越复杂,总来来说只有一句话:这是一个APP臃肿的时代!所以为了告别APP臃肿的时代,让我们进入一个U盘时代,每个业务模块都是一个具备独立运行的U盘,插在哪里都可以完美运行,这就是推进业务组件化的初衷也是一个美好的愿景. 业务组件化相关文章地址: Android业务组件化之现状分析与探讨 Android业务组件化之URL Scheme使用 Android业务组件化之子模块SubModule的拆分

前面已经创建了两个 OVS local network,今天详细分析它们之间的连通性. launch 新的 instance "cirros-vm3",网络选择 second_local_net cirros-vm3 分配到的 IP 为 172.16.1.102 cirros-vm3 被 schedule 到控制节点,其虚拟网卡也连接到 br-int. 当前的控制节点上的网络结构如下: 下面我们讨论一个有趣的问题:cirros-vm3 能否 Ping 到 cirros-vm1 呢? 根

前言 本节我们开始讲讲这一系列性能比较的终极篇IN VS EXISTS VS JOIN的性能分析,前面系列有人一直在说场景不够,这里我们结合查询索引列.非索引列.查询小表.查询大表来综合分析,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. IN VS EXISTS VS JOIN性能分析 我们继续创建测试表,如下 CREATE SCHEMA [compare] CREATE TABLE t_outer ( id INT NOT NULL PRIMARY KEY,

前言 本节我们来综合比较NOT IN VS NOT EXISTS VS LEFT JOIN...IS NULL的性能,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. NOT IN.NOT EXISTS.LEFT JOIN...IS NULL性能分析 我们首先创建测试表 USE TSQL2012 GO CREATE SCHEMA [compare] CREATE TABLE [compare].t_left ( id INT NOT NULL PRIMARY KE

1.流程分析: 请求发送给 StrutsPrepareAndExecuteFilter StrutsPrepareAndExecuteFilter 询问 ActionMapper: 该请求是否是一个 Struts2 请求(即是否返回一个非空的 ActionMapping 对象) 若 ActionMapper 认为该请求是一个 Struts2 请求,则 StrutsPrepareAndExecuteFilter 把请求的处理交给 ActionProxy ActionProxy 通过 Configu