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如何在Ubuntu系统上安装和配置JMeter和Ant进行性能测试
进入包含 build.xml 的目录并执行:
利用Jmeter工具进行HTTP接口的性能测试操作
基础上述步骤反复迭代调整直至满足预期目标达成满意水平结束本轮压力评估周期进入常态监控阶段持续关注系统运转状态及时发现处理新出现问题保障服务稳定高效运作
大模型性能测试实战指南：从原理到落地的全链路解析
本文系统解析大模型性能测试的核心方法，涵盖流式响应原理、五大关键指标（首Token延迟、吐字率等）及测试策略，提供基于Locust的压测实战方案，并深入性能瓶颈分析与优化技巧。针对多模态新挑战，探讨混合输入测试与资源优化
大模型性能测试完全指南：从原理到实践
本文介绍了大模型性能测试的核心价值与方法，涵盖流式响应机制、PD分离架构、五大关键指标（如首Token延迟、吐字率等），并通过实战演示如何使用Locust进行压力测试。同时探讨了多模态测试的挑战与优化方向，帮助测试工程师成长为AI系统性能的“诊断专家”。
用 LLM 辅助性能测试报告生成
性能测试报告通常包含测试概述、方案说明、结果分析、问题定位、优化建议及上线评估等内容。报告编写面临数据分析复杂、撰写耗时、经验依赖等问题。引入大型语言模型（LLM），可实现报告智能生成，提升效率与专业度。LLM具备自然语言生成、数据归纳、专家知识迁移等能力，可适配多格式、多语言输出。通过构建LLM辅助的报告生成引擎，结合Prompt设计，可高效输出结构化报告。实践表明，LLM在测试结论总结、瓶颈分析与优化建议方面表现优异，为性能测试智能化升级提供有力支撑。
云上AI推理平台全掌握 (1)：PAI-EAS LLM服务一键压测
在AI技术飞速发展的今天，大语言模型（LLM）、多模态模型等前沿技术正深刻改变行业格局。推理服务是大模型从“实验室突破”走向“产业级应用”的必要环节，需直面高并发流量洪峰、低延时响应诉求、异构硬件优化适配、成本精准控制等复杂挑战。
阿里云人工智能平台 PAI 致力于为用户提供全栈式、高可用的推理服务能力。在本系列技术专题中，我们将围绕分布式推理架构、Serverless 弹性资源全球调度、压测调优和服务可观测等关键技术方向，展现 PAI 平台在推理服务侧的产品能力，助力企业和开发者在 AI 时代抢占先机，让我们一起探索云上 AI 推理的无限可能，释放大模型的真正价值！
亿级数据秒级响应：PolarDB MySQL HTAP实时分析方案设计与压测报告
PolarDB MySQL HTAP方案实现亿级数据秒级响应，支持高并发事务与实时分析。通过行列混存、智能路由与资源隔离，满足电商、金融等场景的实时报表、决策需求，降低架构复杂度与运维成本。
流量洪峰应对术：Redis持久化策略与内存压测避坑指南
本文深入解析Redis持久化策略与内存优化技巧，涵盖RDB快照机制、AOF重写原理及混合持久化实践。通过实测数据揭示bgsave内存翻倍风险、Hash结构内存节省方案，并提供高并发场景下的主从复制冲突解决策略。结合压测工具链构建与故障恢复演练，总结出生产环境最佳实践清单。
拯救海量数据：PostgreSQL分区表性能优化实战手册（附压测对比）
本文深入解析PostgreSQL分区表的核心原理与优化策略，涵盖性能痛点、实战案例及压测对比。首先阐述分区表作为继承表+路由规则的逻辑封装，分析分区裁剪失效、全局索引膨胀和VACUUM堆积三大性能杀手，并通过电商订单表崩溃事件说明旧分区维护的重要性。接着提出四维设计法优化分区策略，包括时间范围分区黄金法则与自动化维护体系。同时对比局部索引与全局索引性能，展示后者在特定场景下的优势。进一步探讨并行查询优化、冷热数据分层存储及故障复盘，解决分区锁竞争问题。
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