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还在用 Jmeter 做压测？试试 oha 吧！你会毫不犹豫的爱上它！
在 Web 服务与 API 性能测试中，选择合适的工具至关重要。本文介绍基于 Rust 的高效性能测试工具 **OHA**，并与经典工具 **JMeter** 对比。OHA 以其高性能、低资源占用和简洁易用的特点脱颖而出，适合高并发场景下的快速测试。而 JMeter 功能丰富、支持多协议，适合复杂测试需求。两者各有优势，选择需根据具体场景决定。OHA 安装简单，命令行操作便捷，是性能测试的新利器。
性能测试怎么做？方法、流程与核心要点解析
本文系统阐述了性能测试的核心方法论、实施流程、问题定位优化及报告编写规范。涵盖五大测试类型（负载验证、极限压力、基准比对、持续稳定性、弹性扩展）与七项关键指标，详解各阶段任务如需求分析、场景设计和环境搭建，并提供常见瓶颈识别与优化实战案例。最后规范测试报告内容框架与数据可视化建议，为企业级实践提出建立基线库、自动化回归和全链路压测体系等建议，助力高效开展性能测试工作。
文本聚类效果差？5种主流算法性能测试帮你找到最佳方案
本文探讨了自然语言处理中句子嵌入的聚类技术，使用Billingsmoore数据集（925个英语句子）进行实验。通过生成句子嵌入向量并可视化分析，对比了K-Means、DBSCAN、HDBSCAN、凝聚型层次聚类和谱聚类等算法的表现。结果表明，K-Means适合已知聚类数量的场景，DBSCAN和HDBSCAN适用于未知聚类数量且存在异常值的情况，而谱聚类在句子嵌入领域表现不佳。最终建议根据数据特征和计算资源选择合适的算法以实现高质量聚类。
RunnerGo API 性能测试实战：从问题到解决的全链路剖析
API性能测试是保障软件系统稳定性与用户体验的关键环节。本文详细探讨了使用RunnerGo全栈测试平台进行API性能测试的全流程，涵盖测试计划创建、场景设计、执行分析及优化改进。通过电商平台促销活动的实际案例，展示了如何设置测试目标、选择压测模式并分析结果。针对发现的性能瓶颈，提出了代码优化、数据库调优、服务器资源配置和缓存策略等解决方案。最终，系统性能显著提升，满足高并发需求。持续关注与优化API性能，对系统稳定运行至关重要。
利用 RunnerGo 深度探索 API 性能测试：从理论到实践
API性能测试是保障应用稳定性和用户体验的关键环节。本文详细探讨了如何使用RunnerGo全栈测试平台进行高效API性能测试，涵盖测试计划创建、场景设计、参数配置到执行与分析全过程。通过电商平台促销活动案例，展示了高并发下的测试策略与优化措施，如代码与数据库查询优化、数据库连接池扩容、服务器资源配置调整及缓存策略实施等。最终显著提升系统性能，满足高并发需求。API性能测试需持续关注与优化，以适应业务发展和用户需求变化。
《揭秘性能测试：找准系统瓶颈的实用指南》
在软件开发中，性能测试与瓶颈分析是确保系统高效稳定运行的核心手段。性能测试通过模拟真实场景评估系统在不同负载下的表现，涵盖负载、压力、并发及耐久性测试等多个方面。这些测试帮助发现系统的性能极限与潜在问题，为优化提供依据。性能瓶颈可能源于硬件（如CPU、内存）或软件（如代码效率、数据库配置），需综合监控、日志分析和专业工具定位问题。针对瓶颈采取优化措施，如升级硬件、优化算法、调整数据库索引或改进系统架构，可显著提升性能。持续关注性能并进行优化，是保障用户体验与系统竞争力的关键。
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.
基于DeepSeek的具身智能高校实训解决方案——从DeepSeek+机器人到通用具身智能
本实训方案围绕「多模态输入 -> 感知与理解 -> 行动执行 -> 反馈学习」的闭环过程展开。通过多模态数据的融合（包括听觉、视觉、触觉等），并结合DeepSeek模型和深度学习算法，方案实现了对自然语言指令的理解、物体识别和抓取、路径规划以及任务执行的完整流程。
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。
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