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2天前
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来自: 云原生
Higress 全新 Wasm 运行时,性能大幅提升
本文介绍 Higress 将 Wasm 插件的运行时从 V8 切换到 WebAssembly Micro Runtime (WAMR) 的最新进展。
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3天前
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精准高效测试计划,人工智能帮你制定
测试计划文档包括测试范围、方法、资源和进度,涉及测试项、特性、任务、执行者和风险控制。测试经理需制定文档大纲,细化测试任务,如用例编写、执行、资源分配及风险管理。2周测试周期内,5名测试人员将进行单元、集成、功能、性能和安全测试,以及缺陷验证和总结报告。在实际操作中,需注意人员匹配、任务平衡和沟通协调。由于ChatGPT输出的甘特图有误,需手动修正,最终完成测试计划的可视化表示。实践中,明确需求、拆分任务和校验输出是关键。
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4天前
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Java程序性能优化策略与实践
在当今软件开发领域,Java作为一种广泛应用的编程语言,其程序性能优化显得尤为重要。本文将介绍一些Java程序性能优化的策略和实践,帮助开发者提高代码执行效率、减少资源消耗,并优化用户体验。通过深入探讨各种优化技术和工具,读者将能够更好地理解和运用这些策略,有效提升Java应用程序的性能。
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5天前
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网站性能测试
【4月更文挑战第8天】网站性能测试
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5天前
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网站速度测试
【4月更文挑战第8天】网站速度测试
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6天前
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人工智能,应该如何测试?(三)数据构造与性能测试篇
本文探讨了人工智能场景中的性能测试,区别于传统互联网测试,其复杂性更高。主要关注点包括两类AI产品——业务类和平台类,后者涉及AI全生命周期,测试难度更大。测试重点是模型训练的性能,特别是数据模拟。需要构造大量结构化数据,如不同规模、分布、分片和特征规模的数据,以评估算法效率。此外,还涉及模拟设备规模(如视频流)和节点规模(边缘计算),以测试在大规模负载下的系统性能。文中提到了使用工具如Spark、ffmpeg、流媒体服务器和Kubernetes(K8S)的扩展项目,如Kubemark,来模拟大规模环境。最后,文章介绍了使用Golang进行异步IO操作以构建海量小文件,优化IO性能。
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7天前
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排忧解难:线上问题排查工具箱
线上系统在各行各业中扮演关键角色,任何问题都可能对企业运营造成严重影响。排查复杂性增加,需要专门的线上问题排查工具箱。工具箱包含监控、日志分析、性能分析和故障排查工具,如系统监控的`top`、`htop`,应用监控的`New Relic`、`AppDynamics`,日志分析的`ELK Stack`、`Graylog`,以及故障排查的`jps`、`jstack`、`Arthas`等。这些工具能提升问题解决效率,降低排查成本,确保业务连续性。
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12天前
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来自: 云原生
无忧微服务:如何实现大流量下新版本的发布自由
本文讨论了微服务上云过程中的稳定性挑战,特别是变更引起的生产故障。阿里云MSE(微服务引擎)提供了一种全链路无损发布方案,旨在消除变更风险,实现白天流量高峰时的安全发布。
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