Redis压测脚本及持久化机制
Redis压测脚本及持久化机制简介:
Redis性能压测通过`redis-benchmark`工具进行,可评估读写性能。持久化机制包括无持久化、RDB(定期快照)和AOF(操作日志),以及两者的结合。RDB适合快速备份与恢复,但可能丢失数据;AOF更安全,记录每次写操作,适合高数据安全性需求。两者结合能兼顾性能与安全性,建议同时开启并定期备份RDB文件以确保数据安全。
PolarDB 开源基础教程系列 7.1 快速构建“海量逼真”数据
本文介绍了如何使用PostgreSQL和PolarDB快速生成“海量且逼真”的测试数据,以满足不同业务场景的需求。传统数据库测试依赖标准套件(如TPC-C、TPC-H),难以生成符合特定业务特征的复杂数据。通过自定义函数(如`gen_random_int`、`gen_random_string`等)、SRF函数(如`generate_series`)和pgbench工具,可以高效生成大规模、高仿真度的数据,并进行压力测试。文中还提供了多个示例代码展示.
MySQL原理简介—3.生产环境的部署压测
本文介绍了Java系统和数据库在高并发场景下的压测要点:
1. 普通系统在4核8G机器上每秒能处理几百个请求
2. 高并发下数据库建议使用8核16G或更高配置的机器
3. 数据库部署后需进行基准压测,以评估其最大承载能力
4. QPS和TPS的区别及重要性
5. 压测时需关注IOPS、吞吐量、延迟
6. 除了QPS和TPS,还需监控CPU、内存、磁盘IO、网络带宽
7. 影响每秒可处理并发请求数的因素包括线程数、CPU、内存、磁盘IO和网络带宽
8. Sysbench是数据库压测工具,可构造测试数据并模拟高并发场景
9. 在增加线程数量的同时,必须观察机器的性能,确保各硬件负载在合理范围
探秘电商API:从测试到应用的深度解析与实战指南
电商API是电子商务背后的隐形引擎,支撑着从商品搜索、购物车更新到支付处理等各个环节的顺畅运行。它通过定义良好的接口,实现不同系统间的数据交互与功能集成,确保订单、库存和物流等信息的实时同步。RESTful、GraphQL和WebSocket等类型的API各自适用于不同的应用场景,满足多样化的需求。在测试方面,使用Postman、SoapUI和jMeter等工具进行全面的功能、性能和安全测试,确保API的稳定性和可靠性。未来,随着人工智能、大数据和物联网技术的发展,电商API将进一步智能化和标准化,为用户提供更个性化的购物体验,并推动电商行业的持续创新与进步。
内部干货 | 基于华为昇腾910B算力卡的大模型部署和调优-课程讲义
近日上海,TsingtaoAI为某央企智算中心交付华为昇腾910B算力卡的大模型部署和调优课程。课程深入讲解如何在昇腾NPU上高效地训练、调优和部署PyTorch与Transformer模型,并结合实际应用场景,探索如何优化和迁移模型至昇腾NPU平台。课程涵盖从模型预训练、微调、推理与评估,到性能对比、算子适配、模型调优等一系列关键技术,帮助学员深入理解昇腾NPU的优势及其与主流深度学习框架(如PyTorch、Deepspeed、MindSpore)的结合应用。
企业内训|基于华为昇腾910B算力卡的大模型部署和调优-上海某央企智算中心
近日上海,TsingtaoAI为某央企智算中心交付华为昇腾910B算力卡的大模型部署和调优课程。课程深入讲解如何在昇腾NPU上高效地训练、调优和部署PyTorch与Transformer模型,并结合实际应用场景,探索如何优化和迁移模型至昇腾NPU平台。课程涵盖从模型预训练、微调、推理与评估,到性能对比、算子适配、模型调优等一系列关键技术,帮助学员深入理解昇腾NPU的优势及其与主流深度学习框架(如PyTorch、Deepspeed、MindSpore)的结合应用。