前言 使用jmeter 做压测的时候,希望对一个接口持续压测 10 分钟或者半小时,可以使用调度器设置持续压测时间. 设置样本总数 压测方式有2种,一种是设置线程组和循环次数,这样可以设置一个样本总数,完成固定次数的请求后结束. 比如我线程组设置5,循环次数为10,那么总样本数就是5*10=50 查看聚合报告,样本数是固定的50,达到50个后会结束 调度器 通过控制总的请求次数,我们没法控制结束时间,有时候领导要求压测10分钟或者半小时,怎么办? 第二种压测方式,使用调度器设置持续时间,控制压测

Jmeter的线程组设置里有一个调配器设置,用于设置该线程组下脚本执行的开始时间.结束时间.持续时间及启动延迟时间.当需要半夜执行性能测试时会用到这个功能. ps:设置调度器配置,需要将前面的循环次数设置为永远 启动时间:测试计划什么时候启动,启动延迟会覆盖它.当启动时间已过,手动运行脚本时也当前时间也会覆盖它(但启动时间页面显示不会变). 结束时间:测试计划什么时候结束,持续时间会覆盖它. 持续时间(秒):测试计划持续多长时间,会覆盖结束时间. 启动延迟(秒):测试计划延迟多长时间启动,会覆盖

jmeter的调度器中[持续时间(秒)]的优先级是高于[结束时间]和[启动时间]的 举例子: 前提:[循环次数]勾选[永远] 场景1:[持续时间(秒)]设置为120S,[启动时间]设置T+1min,[结束时间]设置T+2min,那么jmeter会在T+1min开始运行,然后运行120S之后结束. 场景2:[启动时间]不设置或者设置的是过期时间,[持续时间(秒)]设置为120S,那么jmeter会立即运行120S 场景3:[持续时间(秒)]:空,[启动时间]设置T+1min,[结束时间]设置T+2

前言 使用jmeter 做压测的时候,希望对一个接口持续压测 10 分钟或者半小时,可以使用调度器设置持续压测时间. https://www.cnblogs.com/yoyoketang/p/14157468.html

Erlang调度器细节探析 Erlang的很多基础特性使得它成为一个软实时的平台.其中包括垃圾回收机制,详细内容可以参见我的上一篇文章Erlang Garbage Collection Details and Why It Matters 什么是调度 一般来说,调度是一种将工作分配给工作者的机制.这些工作可以是数学运算,字符串处理,数据提取,工作者指的是类似于Green Threads或者原生线程等这种资源.调度器就是执行调度任务的程序,它在某种程度上提供:最大化吞吐,公平执行,最小化响应时间和

调度器 什么是调度器?调度器是当开始订阅时,控制通知推送的.它由三个部分组成. 调度是数据结构.它知道怎样在优先级或其他标准去存储和排队运行的任务 调度器是一个执行上下文.它表示任务在何时何地执行(例如,立即或是在回调机制中如 setTimeout 或 process.nextTick,又或是动画框架) 调度器有一个(虚拟)计时器.它提供一个 "时间" 的概念,通过在调度器的方法 now() .在特定的调度程序上调度,它只遵循计时器表示的时间. 调度器能让你在执行上下文定义 Obser

调度器 kube-scheduler 是 kubernetes 的核心组件之一,主要负责整个集群资源的调度功能,根据特定的调度算法和策略,将 Pod 调度到最优的工作节点上面去,从而更加合理.更加充分的利用集群的资源,这也是我们选择使用 kubernetes 一个非常重要的理由. 调度流程 默认情况下,kube-scheduler 提供的默认调度器能够满足我们绝大多数的要求,我们前面和大家接触的示例也基本上用的默认的策略,都可以保证我们的 Pod 可以被分配到资源充足的节点上运行.但是在实际的线

Jmeter的线程组设置里有一个调配器设置,用于设置该线程组下脚本执行的开始时间.结束时间.持续时间及启动延迟时间.当需要半夜执行性能测试时会用到这个功能. ps:设置调度器配置,需要将前面的循环次数设置为永远(自己感觉,因为这样才不会因循环次数不够而终止压测) 下面介绍下调度器的配置: 启动时间:测试计划什么时候启动,启动延迟会覆盖它.当启动时间已过,手动运行脚本时也当前时间也会覆盖它(但启动时间页面显示不会变). 结束时间:测试计划什么时候结束,持续时间会覆盖它. 持续时间(秒):测试计划持

前言 目前linux中包含anticipatory.cfq.deadline和noop这4个I/O调度器.2.6.18之前的linux默认使用anticipatory,而之后的默认使用cfq.我们在前面编写简单的ramdisk(有请求队列)中分配请求队列使用了blk_init_queue函数,该函数会默认该请求队列分配一个调度器,这里我们打算不使用该函数默认分配给请求队列的调度器,而是使用noop调度器.noop顾名思义,是一个基本上不干事的调度器.它基本不对请求进行什么附加的处理,仅仅假惺惺地

一.引言 Yarn在Hadoop的生态系统中担任了资源管理和任务调度的角色.在讨论其构造器之前先简单了解一下Yarn的架构. 上图是Yarn的基本架构,其中ResourceManager是整个架构的核心组件,它负责整个集群中包括内存.CPU等资源的管理:ApplicationMaster负责应用程序在整个生命周期的任务调度:NodeManager负责本节点上资源的供给和隔离:Container可以抽象的看成是运行任务的一个容器.本文讨论的调度器是在ResourceManager组建中进行调度的,

自己写调度器,就要从tcp通信入手:心跳的实现除了使用socket,想不到其他任何方案. socket基本使用demo: Socket Client: static void Main(string[] args) { Socket c; //int port = 4029; // 避免使用127.0.0.1,我在本机测试是不能运行的 //string host = "127.0.0.1"; //IPAddress ip = IPAddress.Parse(host); //IPEnd

每个块设备或者块设备的分区,都对应有自身的请求队列(request_queue),而每个请求队列都可以选择一个I/O调度器来协调所递交的request.I/O调度器的基本目的是将请求按照它们对应在块设备上的扇区号进行排列,以减少磁头的移动,提高效率.每个设备的请求队列里的请求将按顺序被响应.实际上,除了这个队列,每个调度器自身都维护有不同数量的队列,用来对递交上来的request进行处理,而排在队列最前面的request将适时被移动到请求队列中等待响应. IO调度器在内核栈中所处位置如下: 内核

JobTracker和TaskTracker分别启动之后(JobTracker启动流程源码级分析,TaskTracker启动过程源码级分析),taskTracker会通过心跳与JobTracker通信,并获取分配它的任务.用户将作业提交到JobTracker之后,放入相应的数据结构中,静等被分配.mapreduce job提交流程源码级分析(三)这篇文章已经分析了用户提交作业的最后步骤,主要是构造作业对应的JobInProgress并加入jobs,告知所有的JobInProgressListen

LTE用户文档 (如有不当的地方,欢迎指正!) 5 配置 LTE MAC 调度器   这里有几种 LTE MAC 调度器用户可以选择.使用下面的代码定义调度器的类型: Ptr<LteHelper> lteHelper = CreateObject<LteHelper> (); lteHelper->SetSchedulerType ("ns3::FdMtFfMacScheduler"); // FD-MT scheduler lteHelper->S

IO调度器(IO Scheduler)是操作系统用来决定块设备上IO操作提交顺序的方法.存在的目的有两个,一是提高IO吞吐量,二是降低IO响应时间.然而IO吞吐量和IO响应时间往往是矛盾的,为了尽量平衡这两者,IO调度器提供了多种调度算法来适应不同的IO请求场景.其中,对数据库这种随机读写的场景最有利的算法是DEANLINE.接着我们按照从简单到复杂的顺序,迅速扫一下Linux 2.6内核提供的几种IO调度算法. 1.NOOPNOOP算法的全写为No Operation.该算法实现了最最简单的F

Hadoop的调度器总结 随着MapReduce的流行,其开源实现Hadoop也变得越来越受推崇.在Hadoop系统中,有一个组件非常重要,那就是调度器,它的作用是将系统中空闲的资源按一定策略分配给作业.在Hadoop中,调度器是一个可插拔的模块,用户可以根据自己的实际应用要求设计调度器.Hadoop中常见的调度器有三种,分别为: (1)默认的调度器FIFO Hadoop中默认的调度器,它先按照作业的优先级高低,再按照到达时间的先后选择被执行的作业. (2) 计算能力调度器Capacity Sc

前言:为了研究需要,将Capacity Scheduler和Fair Scheduler的原理和代码进行学习,用两篇文章作为记录.如有理解错误之处,欢迎批评指正. 容量调度器(Capacity Scheduler)是Yahoo公司开发的多用户调度器.多用户调度器的使用场景很多,根据资料1的说法,Hadoop集群的用户量越来越大,不同用户提交的应用程序具有不同的服务质量要求(QoS): 1. 批处理作业:耗时较长,对完成时间没有严格要求.如数据挖掘.机器学习等应用. 2. 交互式作业:期望及时返回

Spring框架提供了执行和调度任务的抽象,支持线程池或者在应用服务器环境中代理给CommonJ. Spring也集成了支持使用JDK Timer和Quartz调度库提供的Quartz Scheduler来实现任务调度的类.两种调度器通过分别引用可选的Timer或者org.quartz.Trigger实例的工厂Bean来进行设置. 另外,还有一个可以同时满足Timer和Quartz Scheduler的类允许我们调用一个存在的目标对象的方法. 在这篇教程中,我们将向你展示在Spring中如何实现

Linux IO Scheduler(Linux IO 调度器) 每个块设备或者块设备的分区,都对应有自身的请求队列(request_queue),而每个请求队列都可以选择一个I/O调度器来协调所递交的request.I/O调度器的基本目的是将请求按照它们对应在块设备上的扇区号进行排列,以减少磁头的移动,提高效率.每个设备的请求队列里的请求将按顺序被响应.实际上,除了这个队列,每个调度器自身都维护有不同数量的队列,用来对递交上来的request进行处理,而排在队列最前面的request将适时被移

三种调度器 1.FIFO Scheduler 把应用按提交的顺序排成一个队列,这是一个先进先出队列,在进行资源分配的时候,先给队列中最头上的应用进行分配资源,等最前面的应用需求满足后再给下一个分配,以此类推.不适用于共享集群,大的应用可能会占用所有集群资源,这就导致其它应用被阻塞. 2.Capacity Scheduler http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/CapacityScheduler.ht