听说JDK6对SynchronousQueue做了性能优化,避免对竞争资源加锁,所以想试试到底平时是选择SynchronousQueue还是其他BlockingQueue. 对于容器类在并发环境下的比较,一是是否线程安全,二是并发性能如何.BlockingQueue的实现都是线程安全的,所以只能比比它们的并发性能了.在不同的应用场景中,对容器的使用情况不同,有的读取操作多修改写入操作少,有的修改写入操作多,这对容器的性能会造成不同的影响.但对于Queue的使用,个人认为是比较一致的,简单点就是p

SynchronousQueue.LinkedBlockingQueue.ArrayBlockingQueue性能测试 JDK6对SynchronousQueue做了性能优化,避免对竞争资源加锁,所以想试试到底平时是选择SynchronousQueue还是其他BlockingQueue. 对于容器类在并发环境下的比较,一是是否线程安全,二是并发性能如何.BlockingQueue的实现都是线程安全的,所以只能比比它们的并发性能了.在 不同的应用场景中,对容器的使用情况不同,有的读取操作多修改写入

hisql与目前比较流行的ORM框架性能测试对比 hisql 一直定位为新一代的ORM框架 为低代码开发而生 测试数据数据库为sqlserver数据库 测试源码地址hisql与sqlsugar freesql测试源码 git clone https://github.com/tansar/HiSqlTestDemo.git 总体测试结果 插入记录数 hisql(耗时) sqlsugar(耗时) freesql(耗时) 10条 0.0270秒 0.1710秒 0.1981秒 100条 0.0395

SQL Server 2016对INSERT INTO XXXX SELECT语句进行了优化,在某些情况下可以触发数据的并行插入,但是要求兼容模式是130(SQL Server 2016)以及在插入的时候加表锁(WITH(TABLOCK)).那是不是大部分情况都能触发,并不是.除了上面提到的两点必要条件,还有苛刻的限制条件:1)不能有额外的索引,目标表只能是堆或者聚集索引的存储模式:2)表不能有SEQUENCE字段或者IDENTITY字段:当然这两点是基于目标表是B树或者堆存储结构的表.SQL

oracle数据库支持多用户间同时对同一个表进行操作,但是数据不一定同步,因为oracle数据库是支持脏数据的,比如A用户删除了表的数据但没有提交,B用户也能查询访问到,如果要避免这种情况只能加锁,A用户在操作表时先进行select * from table_name for update,这是,如果B用户再查询时只会等待A用户提交完成后才能查询到数据,如果A不提交,B用户只能在等待. 1. 问题 1 多用户对一个表同时进行增,删,改,查等操作的情况 多用户操作的影响主要是会锁定记录,oracl

1.1  MongoDB的简单介绍 在当今的数据库市场上,MySQL无疑是占有一席之地的.作为一个开源的关系型数据库,MySQL被大量应用在各大网站后台中,承担着信息存储的重要作用.2009年,甲骨文公司(Oracle)收购Sun公司,MySQL成为Oracle旗下产品. 而MongoDB是一种文件导向的数据库管理系统,属于一种通称为NoSQL的数据库,是10gen公司旗下的开源产品,其内部数据存储的方式与传统的关系型数据有很大差别. NoSQL的全称是Not Only SQL,也可以理解非关系

MONGODB SPARK CONNECTOR 测试数据量: 测试结果: 116万数据通过4个表的join,从SQL Server查出,耗时1分多.MongoSparkConnector插入平均耗时:3分30秒. 总计耗时4分半-5分钟.

一万条数据批量插入和循环插入 循环插入 var startTime = (new Date()).getTime() var db = connect('log') for(var i = 0;i<10000;i++){ db.test.insert({num:i}) } var runTime = (new Date()).getTime()-startTime print('insert time is '+ runTime) // 第一次 2699ms // 第二次 2743ms // 第

今天,某个环境又发生了死锁,如下: *** (1) TRANSACTION:TRANSACTION 735307073, ACTIVE 0 sec insertingmysql tables in use 1, locked 1LOCK WAIT 6 lock struct(s), heap size 1184, 3 row lock(s), undo log entries 1MySQL thread id 2754, OS thread handle 0x7f29cd89a700, quer

import pymysql import traceback from multiprocessing import Pool,Manager,cpu_count from multiprocessing.managers import BaseManager import os,sys,time import random # 建库建表 def createTable(): conn=pymysql.connect( host='127.0.0.1', port=3306, user='ro

1. ArrayBlockingQueue简介 在多线程编程过程中,为了业务解耦和架构设计,经常会使用并发容器用于存储多线程间的共享数据,这样不仅可以保证线程安全,还可以简化各个线程操作.例如在“生产者-消费者”问题中,会使用阻塞队列(BlockingQueue)作为数据容器,关于BlockingQueue可以看这篇文章.为了加深对阻塞队列的理解,唯一的方式是对其实验原理进行理解,这篇文章就主要来看看ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue的实现原理. 2.

目录 前言 ConcurrentLinkedQueue 使用方法 存储结构 初始化 入队 出队 获取容器元素数量 LinkedBlockingQueue 使用方法 存储结构 初始化 入队 出队 获取容器元素数量 ConcurrentLinkedQueue与LinkedBlockingQueue比较 简单比较 性能比较测试 参考链接 前言 之前在项目中使用到了并发队列,场景为多写多读,查阅资料推荐使用ConcurretLinkedQueue,但不知道为什么.这里对并发队列ConcurrentLin

这两天在对一些ORM进行性能测试(涉及SqlSugar.FreeSql.Fast.Framework.Dapper.LiteSql),测试用的是Winform程序,别人第一眼看到我的程序,说,你这测试没意义! 可能我的测试程序的某些地方写的比较变态吧,但我认为有现实意义,并且网上有相关网站崩溃问题的文章,那什么"爆高分析","崩溃问题",WinDbg用的很6,那写程序阶段为什么没发现呢? 场景 假设WebApi(或者说网站后台服务)正在被高并发访问,一段时间后,服务

前言 上一篇<ORM增删改查并发性能测试>出现了点小失误,有的输出SQL日志的代码没有禁用,数据库连接字符串可能有问题.统一环境,统一代码后,重新写一篇. 这次重点是并发性能测试,真不是为了diss其它ORM,开始是因为我写的Dapper.LiteSql高并发场景下存在BUG,才写了这个测试,经过修改优化,最好Dapper.LiteSql通过了这个测试.然后Fast.Framework的作者对它的ORM非常自信,我就好奇,是否真的有他说的这么好,口说无凭,我就对它进程各种测试,包括这个高并发测

1.LinkedBlockingQueue: 基于链接节点的可选限定的blocking queue . 这个队列排列元素FIFO(先进先出). 队列的头部是队列中最长的元素. 队列的尾部是队列中最短时间的元素. 新元素插入队列的尾部,队列检索操作获取队列头部的元素. 链接队列通常具有比基于阵列的队列更高的吞吐量,但在大多数并发应用程序中的可预测性能较低. blocking queue说明:不接受null元素:可能是容量有限的:实现被设计为主要用于生产者 - 消费者队列:不支持任何类型的“关闭”或

性能测试过程中,最耗费经历的就是编写性能测试脚本的过程,在大部分的测试工具中都是采用录制的方式,通过录制产生脚本,然后根据需要进行修改,以及参数化.有些时候为了能够完成某一个功能的脚本,需要将录制下来的脚本进行"大手术",给编写脚本的人带来了很大的麻烦. 这篇文章向大家介绍了一种新的方式产生脚本,对于 ISV (独立软件开发商)和一些有 代码的测试厂商带来了很大的方便,特别是一些 C/S 结构的产品采用此种方式更加有效.文章介绍了如何利用 Loadrunner Add_In 的方式进行

sysbench 数据库性能测试 Mac上安装sysbench测试工具 brew install sysbench 测试sysbench 是否安装成功 //执行这条指令 sysbench cpu --cpu-max-prime=10000 run sysbench 1.0.17 (using bundled LuaJIT 2.1.0-beta2) Running the test with following options: Number of threads: 1 Initializing

其中有四个知识点我单独罗列了出来,属于多线程编程中需要知道的知识: 知识点1:X,T为泛型,为什么要用泛型,泛型和Object的区别请看:https://www.cnblogs.com/xiaoxiong2015/p/12705815.html 知识点2:线程池:https://www.cnblogs.com/xiaoxiong2015/p/12706153.html 知识点3:队列:@author Doug Lea https://www.cnblogs.com/xiaoxiong2015/p

# PostgreSql性能测试 ## 1. 环境+ 版本:9.4.9+ 系统:OS X 10.11.5+ CPU:Core i5 2.7G+ 内存:16G+ 硬盘:256G SSD ## 2. 测试情况 ### 2.1 测试表结构 ```sql/* Navicat Premium Data Transfer Source Server : postgresql Source Server Type : PostgreSQL Source Server Version : 90409 Sourc

最近有个哥们在群里问,有一个日志,里面存的是IP地址(一行一个),如何将这些IP快速导入到Redis中. 我刚开始的建议是Shell+redis客户端. 今天,查看Redis官档,发现文档的首页部分(http://www.redis.io/documentation)有一个专门的主题是讲述“Redis Mass Insertion”的,才知道自己的建议很low. 官方给出的理由如下: Using a normal Redis client to perform mass insertion is