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得物 ZooKeeper SLA 也可以 99.99%丨最佳实践
在本文中，作者探讨了ZooKeeper（ZK）的一个内存占用问题，特别是当有大量的Watcher和ZNode时，导致的内存消耗。
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性能测试：主流压测工具介绍
**性能压测工具摘要：**
- Apache AB：命令行基准测试工具，简单轻量，用于评估服务器性能。
- Apache JMeter：开源Java框架，支持多种协议，适合复杂负载测试，提供丰富的图表和报告。
- nGrinder：开源，提供直观界面，支持分布式测试，录制回放脚本，实时监控。
- Locust：Python基础，适用于HTTP/WebSocket测试，可扩展，实时监控。
- LoadRunner：Micro Focus的商业工具，广泛支持多种协议，功能强大。
SQL语句性能分析：实战技巧与详细方法
在数据库管理中，分析SQL语句的性能是优化数据库查询、提升系统响应速度的重要步骤
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.
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！
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如何做好一名稳定性SRE--业务团队系统稳定性的思与行
稳定性目前不再局限于大促时的保障和平时的稳定性轮值，越来越体系化，本文基于作者在业务团队工作过程中的沉淀，以及在盒马2年SRE的实战经验，从稳定性心态、监控体系、故障应急体系、资源体系、大促保障机制、日常保障机制等几个层面，就如何做好SRE的工作进行了分享。
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如何对minio进行性能测试和分析
为了更好的评估minio对象存储的性能，我们需要引用一些测试工具对minio cluster进行性能分析。这里我们主要使用minio client中的speedtest还有warp作为性能分析工具。
一文让你了解AI产品的测试 评价人工智能算法模型的几个重要指标
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