我想做JMeter分布式测试。手册中说，首先我应该在远程节点上启动jmeter-server，然后我应该更新jmeter.config并运行jmeter在主节点上。我做了所有这些步骤。我的测试计划包括使用CSV配置文件。如果我只从1个(主)节点进行测试-那么一切都很好。但是当我尝试分布式测试时，所有测试都失败了。一些调查表明，远程节点发送请求时没有替换${..}-like参数。请求看起来像POSTdata:5|0|6|http://host.com/portal/|67D1C612DCF291DCD0F71AD15E404F37|host.ui.client.services.Logi
假设我需要在Hashset中存储1000个对象，我有1000个包含每个对象的桶(通过为每个对象生成唯一的哈希码值)还是有10个大约包含100个对象的桶更好？拥有独特桶的优势之一是我可以节省调用equals()方法的执行周期？为什么设置一定数量的桶并在其中尽可能均匀地分配对象很重要？理想的对象与桶的比例应该是多少？ 最佳答案 Whyisitimportanttohavesetnumberofbucketsanddistributetheobjectsamoungthemasevenlyaspossible?HashSet应该能够平均在
我有一组整数，每个整数都有一个分配的概率，从早期的实验中得出，例如:0=0.51=0.22=0.3根据概率分布的规范，这些权重总和为1.0。我现在正在寻找一种有效的方法来对其中一个值进行采样，同时考虑给定的概率，例如(伪代码):Distributiondistribution=newDiscreteDistribution(newdouble[]{0.5,0.3,0.2});distribution.sample();根据给定的数字，这应该导致一半时间为0。但是，不要假设其中有任何模式或规律。我一直在使用ApacheCommonsMath对于我以前的实验，但它似乎没有为这种情况提供解决
可以在Java中使用的最好的开源分布式缓存是什么？我以为是EHCache，但显然只有在使用商业产品TerracottaServerArray时才能在多个节点上进行扩展。我的目标是为有一定延迟的实时流数据构建缓存，我实际估计的数据大小在8gb量级，而生产速度要慢得多，在3mb量级每秒。因为有一个初始延迟，我希望我的缓存也被复制，因为当从0开始时我的缓存需要一个预热期，我非常想避免这一点。 最佳答案 Memcached值得研究。 关于java-用于Java的开源分布式缓存，我们在StackO
我有一个问题，我想使用概率分布生成一组介于1和5之间的随机整数值。Poisson和InverseGamma是两个分布，它们显示了我所找到的特征(多数为平均值，较少的较高数字)。我正在考虑使用ApacheCommonsMath但我不确定如何使用可用的分布生成我想要的数字。 最佳答案 根据您的问题描述，听起来您实际上想要一个从离散概率分布生成的样本，您可以使用EnumeratedIntegerDistribution以此目的。为你的每个整数选择合适的概率，也许像下面这样的东西会满足你的需要:int[]numsToGenerate=new
我听我的同事说，在缓存immutable对象时，进程内缓存是更好的选择，因为一致性不是大问题(最终一致性)。而外部分布式缓存更适合您始终希望读取保持一致(强)的可变对象。这总是事实吗？我真的不明白可变性与一致性有何关系。有人可以帮助我理解这一点吗？ 最佳答案 当您使用分布式缓存时，每个对象都在多个独立机器、多个缓存节点之间复制。如果您的对象是不可变的，复制就不是问题:因为对象永远不会改变，所以任何缓存实例都将提供完全相同的对象。一旦对象变得可变，就会出现一致性问题:当您向缓存实例请求对象时，您如何确定交付给您的对象是最新的？如果在一
基本上，我想实现以下算法并分析使用这些算法构建的系统在不同条件下的表现。八卦协议(protocol)多个paxos一致性哈希我的兴趣在于这些算法。我基本上是在寻找一种能让我快速编写这些算法并深入理解这些算法的编程语言。我应该选择哪种语言？Java、Scala、Erlang或其他任何语言。目前，我会Java和C++。 最佳答案 您可以尝试在Erlang中实现协议(protocol)。进程通信非常优雅地嵌入到语言和VM中。两个elrang进程之间的异步消息传递，无论是在同一VM中还是在语义等价的VM之间。算法的容错方面/重试逻辑等方面的
我有一个在5个应用程序服务器上运行的分布式Java应用程序。这些服务器都使用在第6台机器上运行的相同Oracle9i数据库。应用程序需要从序列中预取一批100个ID。在单线程、非分布式环境中做起来相对容易，您只需发出以下查询即可:SELECTseq.nextvalFROMdual;ALTERSEQUENCEseqINCREMENTBY100;SELECTseq.nextvalFROMdual;第一个选择获取应用程序可以使用的第一个序列ID，第二个选择返回最后一个可以使用的序列ID。在多线程环境中，事情变得更加有趣。您不能确定在第二次选择之前另一个线程不会再次将序列增加100。这个问题可
作为蒙特卡罗模拟的一部分，我必须掷一组骰子，直到某些值出现一定次数。我执行此操作的代码调用了一个骰子类，该类生成1到6之间的随机数，并返回它。最初代码看起来像publicvoidroll(){value=(int)(Math.random()*6)+1;}而且速度不是很快。通过交换Math.random()为ThreadLocalRandom.current().nextInt(1,7);它用原来大约60%的时间运行了一个部分，调用了大约2.5亿次。作为完整模拟的一部分，它至少会调用此方法数十亿次，那么有没有更快的方法来做到这一点？ 最佳答案
我有一个概率分布函数形式的函数，如下所示:尽管我发现一些库提供函数来获得如上公式那样的结果；但我正在学习实现它，所以如果可能的话，我想自己动手。下面是我在实现功能时能想到的publicdoublepdf(doublex){doublemean=mean();doublevariance=variance();doublebase=1/Math.sqrt(2*Math.PI*variance);doublepow=-(Math.pow((x-mean),2)/2*variance);returnMath.pow(base,pow);}这是实现pdf的正确方法吗？或者我错过了哪些部分？感谢
