01、认识LocustLocust是一个比较容易上手的分布式用户负载测试工具。它旨在对网站（或其他系统）进行负载测试，并确定系统可以处理多少个并发用户，Locust在英文中是蝗虫的意思：作者的想法是在测试期间，放一大群蝗虫攻击您的网站。当然事先是可以用Locust定义每个蝗虫（或测试用户）的行为，并且通过WebUI实时监视围攻过程。locust运行原理Locust的运行原理是完全基于事件运行的，因此可以在一台计算机上支持数千个并发用户。与许多其他基于事件的应用程序相比，它不使用回调（比如Nodejs就是属于回调，Locust不使用这种的逻辑）。相反，它通过gevent使用轻量级进程。测试您站点
我对以下情况下的交易性能和/或成本有疑问。环境:JBoss7.1.1/Oracle11G/Java6场景A-1EJB:我创建了一个EJB，它使用CMP(事务REQUIRES_NEW)将记录保存到数据库:@Override@TransactionAttribute(TransactionAttributeType.REQUIRES_NEW)publicvoidsaveTerminal(TerminalSaveRequestrequest){TerminalEntityterminalEntity=newTerminalEntity();terminalEntity.setId(reque
我有两个类似的实现(java和c++)，用于像选择排序这样的普通算法。publicinterfaceSortingAlgorithm{publicvoidsort(int[]a);}publicclassSelectionSortimplementsSortingAlgorithm{@Overridepublicvoidsort(int[]a){for(inti=0;i和c一个:inlinevoidswap(int*a,inti,intj);voids_sort(int*a,intsize){inti;for(i=0;i现在，我尝试在一个大数组(100000个随机整数)上测试它们。起初
我的应用程序是地理应用程序。由于要求响应时间短，我的每个实例都将所有点加载到内存并将它们存储在结构(四叉树)中。我们每分钟加载所有点(与数据库同步)并将它们放入几个四叉树中。我们现在有0.5GB积分。我正在努力准备下一个级别的5GB积分。虚拟机:-XX:NewSize=6g-Xms20g-Xmx20g-XX:+UseConcMarkSweepGC-verboseGC-XX:+PrintGCTimeStamps-XX:+PrintGCDateStamps-XX:+PrintGCDetails由于GC，实例的启动花费了很多时间，另外应用程序一直受到GC的影响。我想引用大堆的GC。我能想到几
阅读Java8Spliterator的文档时我遇到了“串行线程限制”的概念。准确地说，文档说:Despitetheirobviousutilityinparallelalgorithms,spliteratorsarenotexpectedtobethread-safe;instead,implementationsofparallelalgorithmsusingspliteratorsshouldensurethatthespliteratorisonlyusedbyonethreadatatime.Thisisgenerallyeasytoattainviaserialthrea
🍑前言：☕☕学过《数据结构与算法》这门课的同学应该都知道求解最短路径的两大经典算法，“弗洛伊德”和“迪杰斯特拉”，笔者一直以为这两个高大上的算法我这种菜鸡肯定是学不会的啦，但是前两天看了看弗洛伊德算法的代码，没想到竟然如此简单！😛🌻🌻Floyd算法是用来求解多源点最短路径问题的，算法基于动态规划实现，而且核心代码用三个for循环就能轻松搞定，代码简练，稍加理解就能轻松记住~题目传送门：🚀🚀🚀题目链接蓝桥杯2021省赛-路径https://www.lanqiao.cn/problems/1460/learning/LeetCode.743-网络延迟时间https://leetcode-cn.co
在前面的动态规划系列文章中，关于如何对递归进行分析的四种基本模型都介绍完了，再来回顾一下：从左到右模型：arr[index...]从index之前的不用考虑，只考虑后面的该如何选择。范围尝试模型：思考[L,R]两端，即开头和结尾处分别该如何取舍。样本对应模型：以结尾位置为出发点，思考两个样本的结尾都会产生哪些可能性。业务限制模型：不能够明确的知道一个参数的变化范围，通过业务的限制找到最差情况进行估计。接下来的几篇文章我们继续深挖动态规划的一些优化策略。通过前面文章的学习，相信小伙伴都能够根据不同模型的套路熟练的改出严格表依赖的动态规划版本了。但有个问题？记忆化搜索和严格dp表依赖的时间复杂度一
哈喽大家好，我是咸鱼。作为用户的我们在“上网冲浪”的时候总是希望快一点，尤其是抢演唱会门票的时候，但是现实并非如此，有时候我们会遇到页面加载缓慢、响应延迟的情况。而HTTP协议作为互联网世界的基础，从网站打开速度到移动应用的响应时间，HTTP性能的优化直接关系到我们在网络世界的舒适体验程度。更快的响应时间和速度能够提供更好的用户体验，不但如此，还可以降低服务器和网络带宽的使用，从而节省相关的成本。那么今天我们就来聊聊HTTP性能如何进行优化。数据压缩随着互联网的发展，网路上传输的数据越来越大，随随便便一个文件几个G甚至上百G，就算你是百兆、千兆带宽也扛不住。如何能够在有限的带宽里传输更多的数据
我正在考虑使用JBossCache或Ehcache来实现缓存。在查看了这两个API之后，我的直觉是JBoss可能比Ehcache的内存效率更高一些，因为它可以将raw对象放入缓存中，而Ehcache需要将数据包装在Element中。对象。我设置了一个快速工作台，在缓存中重复插入键值元组。键和值类非常简单:键:publicclassKeyimplementsSerializable{privatestaticfinallongserialVersionUID=-2124973847139523943L;privatefinalintkey;publicKey(intpValue){thi
深度优先遍历简称DFS（DepthFirstSearch），广度优先遍历简称BFS（BreadthFirstSearch），它们是遍历图当中所有顶点的两种方式。下面分别介绍两种基本的搜索算法。理论介绍深度优先遍历DFSDFS属于图算法的一种，是针对图和树的遍历算法。深度优先搜索是图论中的经典算法，利用深度优先搜索算法可以产生目标图的相应拓扑排序表，利用拓扑排序表可以方便的解决很多相关的图论问题，如最大路径问题等等。一般用堆或栈来辅助实现DFS算法。其过程简要来说是对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止，如果遇到死路就往回退，回退过程中如果遇到没探索过的支路，就进入该支路继续深入，每个节点只
