2024-08-11

在JMeter中使用命令行模式进行性能测试,可以执行单机测试和分布式测试。

  1. 单机测试:

    使用JMeter提供的命令行工具jmeter.sh(在Unix系统中)或jmeter.bat(在Windows系统中)。

例如,要运行名为TestPlan.jmx的测试计划,可以使用以下命令:




jmeter -n -t TestPlan.jmx -l result.jtl

参数解释:

  • -n: 表示非GUI模式(命令行模式)
  • -t: 用于指定测试计划的.jmx文件
  • -l: 用于指定结果文件的位置和文件名
  1. 分布式测试:

    在分布式环境中,你需要一个调度机(master)和一个或多个执行机(slave)。

  • 在调度机(master)上:



jmeter -n -t TestPlan.jmx -r -l result.jtl

参数解释:

  • -r: 表示要在远程服务器上运行
  • 在执行机(slave)上:

首先,你需要在执行机上启动JMeter服务器端,使用以下命令:




jmeter-server

然后,在调度机上执行测试时,添加-r参数,JMeter会自动连接到在执行机上启动的JMeter服务器。

确保在执行分布式测试之前配置jmeter的slave机器,在slave机器上:

  1. 确保slave机器的jmeter版本和master机器一致。
  2. 修改slave机器的jmeter配置文件jmeter.properties,设置server_portserver.rmi.port
  3. 确保slave机器的防火墙设置允许master机器通过配置的端口连接。
  4. 启动slave机器上的jmeter-server。

以上步骤可以确保在分布式环境中,master可以正确控制和管理slave执行压测。

2024-08-11

在Redis中实现分布式秒杀锁通常涉及到使用Redis的SET命令的特殊参数来确保操作的原子性。以下是一个使用Python和redis-py客户端库实现的示例:




import redis
import time
import uuid
 
# 连接到Redis
redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 秒杀商品的ID
seckill_id = "123"
 
# 当前客户端的唯一标识
client_id = str(uuid.uuid4())
 
# 锁的过期时间
lock_timeout = 10
 
# 获取锁的开始时间
start_time = time.time()
 
# 使用SET命令的NX选项确保只有在键不存在时才设置值,EX选项设置键的过期时间
# 这是一个原子操作,如果获取锁成功,则返回True
if redis_client.set(seckill_id, client_id, nx=True, ex=lock_timeout):
    try:
        # 在这里执行秒杀逻辑
        print("秒杀成功")
    finally:
        # 确保在业务逻辑执行完毕后释放锁
        # 只有锁的拥有者才能释放锁
        if client_id == redis_client.get(seckill_id):
            redis_client.delete(seckill_id)
else:
    # 如果没有获取到锁,可以选择等待或者放弃
    print("秒杀失败")

在这个例子中,我们使用了SET命令的NX参数来实现一个唯一的锁。只有在键不存在的情况下,SET操作才会成功,从而确保了只有一个客户端能够获取到锁。锁的过期时间通过EX参数设置,以防止锁因为某些原因没有被释放。在获取锁之后,执行业务逻辑,并在最后确保释放锁,以避免其他客户端长时间等待。

2024-08-11

pytest-xdist 插件可以通过命令行参数来设置测试函数或者类的并行执行数量。使用 -n--numprocesses 参数后面跟上运行的进程数量。

例如,如果你想要同时运行4个进程,可以这样使用:




pytest -n 4

或者




pytest --numprocesses 4

如果你想要每个CPU核心运行一个进程,可以使用 auto 关键字:




pytest -n auto

或者




pytest --numprocesses auto

确保你已经安装了 pytest-xdist 插件,如果没有安装,可以使用以下命令安装:




pip install pytest-xdist

在使用 pytest-xdist 时,请注意,并行执行的测试用例需要是可以安全并行运行的。如果测试用例有共享的全局变量、文件资源或状态,可能会导致不可预测的行为。

2024-08-11

DistributedLog 是一个高容错、高可用、高并发的日志服务,由Twitter开源并贡献给Apache软件基金会。它被设计用于处理大量的流数据,特别是需要严格一致性和低延迟数据访问的应用场景。

以下是一个简单的示例,展示如何使用DistributedLog的Java API写入和读取日志数据。

安装依赖

首先,确保你的项目中包含了DistributedLog的依赖。




<dependency>
    <groupId>io.distributedlog</groupId>
    <artifactId>distributedlog-core</artifactId>
    <version>YOUR_DISTRIBUTEDLOG_VERSION</version>
</dependency>

写入数据到DistributedLog




import io.distributedlog.api.LogReader;
import io.distributedlog.api.LogWriter;
import io.distributedlog.api.ReadOptions;
import io.netty.buffer.ByteBuf;
import io.netty.buffer.Unpooled;
 
public class DistributedLogExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String uri = "distributedlog://localhost:7777/logstream";
 
        // 创建LogWriter
        LogWriter writer = DistributedLogClient.createLogWriter(uri);
 
        // 写入数据
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            ByteBuf buffer = Unpooled.buffer();
            buffer.writeBytes(String.format("Message %d", i).getBytes());
            writer.write(buffer);
        }
 
        // 关闭writer
        writer.close();
    }
}

从DistributedLog读取数据




public class DistributedLogExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String uri = "distributedlog://localhost:7777/logstream";
 
        // 创建LogReader
        LogReader reader = DistributedLogClient.createLogReader(uri);
 
        // 读取数据
        ReadOptions options = new ReadOptions();
        options.fillCache = true;
        LogRecord record;
        while ((record = reader.read(options)) != null) {
            byte[] data = new byte[record.getPayload().readableBytes()];
            record.getPayload().readBytes(data);
            System.out.println("Read : " + new String(data));
        }
 
        // 关闭reader
        reader.close();
    }
}

在这个示例中,我们首先创建了一个日志流的URI。然后,使用DistributedLogClient的静态方法createLogWritercreateLogReader来创建日志写入器和读取器。写入器用于将数据写入日志流,而读取器用于从日志流中读取数据。

请注意,以上代码只是一个简单的示例,实际使用时你可能需要处理更多的异常和配置DistributedLog的详细参数。

2024-08-11

L2Cache 是一个分布式的二级缓存框架,它提供了基于J2EE环境的分布式缓存解决方案。以下是一个简单的使用示例:




import com.danga.MemCached.MemCachedClient;
import com.danga.MemCached.SockIOPool;
 
public class L2CacheExample {
 
    public static void main(String[] args) {
        // 创建MemCached客户端实例
        MemCachedClient memCachedClient = new MemCachedClient();
 
        // 设置Socked连接池配置
        String[] servers = {"server1.example.com:11211", "server2.example.com:11211"};
        SockIOPool pool = SockIOPool.getInstance();
        pool.setServers(servers);
        pool.setFailover(true);
        pool.setInitConn(10);
        pool.setMinConn(5);
        pool.setMaxConn(250);
        pool.setMaintSleep(30);
        pool.setNagle(false);
        pool.setSocketTO(3000);
        pool.initialize();
 
        // 添加或者更新缓存
        memCachedClient.set("key", "value");
 
        // 获取缓存
        Object value = memCachedClient.get("key");
 
        // 输出获取的缓存值
        System.out.println("获取的缓存值:" + value);
 
        // 删除缓存
        memCachedClient.delete("key");
    }
}

在这个例子中,我们首先创建了一个MemCachedClient实例,然后配置了SockIOPool以连接到我们的Memcached服务器。接着,我们使用set方法添加或更新缓存,使用get方法获取缓存,并使用delete方法删除缓存。这个例子展示了L2Cache的基本用法,并且是一个很好的起点,可以帮助开发者理解如何在自己的项目中使用L2Cache。

2024-08-11



package main
 
import (
    "fmt"
    "time"
)
 
// 定义一个雪花算法的结构体
type SnowFlake struct {
    // 42位的时间戳
    timestampShift uint64
    // 10位的机器ID
    machineIDShift uint64
    // 12位的序列号
    sequenceShift uint64
    // 机器ID
    machineID uint16
    // 序列号
    sequence uint16
    // 上次生成ID的时间戳
    lastTimestamp int64
}
 
// 初始化雪花算法的参数
func NewSnowFlake(machineID uint16) *SnowFlake {
    return &SnowFlake{
        timestampShift: 22,
        machineIDShift: 12,
        sequenceShift: 0,
        machineID:     machineID,
        sequence:      0,
        lastTimestamp: 0,
    }
}
 
// 生成新的ID
func (s *SnowFlake) NextID() int64 {
    // 获取当前时间戳
    currentTimestamp := time.Now().UnixNano() / 1e6
    // 如果当前时间小于上次时间戳,则抛出错误
    if currentTimestamp < s.lastTimestamp {
        panic("current timestamp is less than last timestamp")
    }
    // 如果时间戳相同,序列号自增
    if currentTimestamp == s.lastTimestamp {
        s.sequence = (s.sequence + 1) & 4095
        if s.sequence == 0 {
            // 如果序列号达到上限,等待下一个毫秒
            for currentTimestamp <= s.lastTimestamp {
                currentTimestamp = time.Now().UnixNano() / 1e6
            }
        }
    } else {
        s.sequence = 0
    }
    // 更新最后时间戳
    s.lastTimestamp = currentTimestamp
    // 返回新ID
    return (currentTimestamp<<s.timestampShift) | (int64(s.machineID)<<s.machineIDShift) | int64(s.sequence)
}
 
func main() {
    // 初始化雪花算法
    snowflake := NewSnowFlake(1)
    // 生成并打印10个ID
    for i := 0; i < 10; i++ {
        id := snowflake.NextID()
        fmt.Printf("Generated ID: %d\n", id)
    }
}

这段代码实现了雪花算法的核心函数,包括初始化和生成新ID。在main函数中,我们创建了雪花算法的实例,并通过循环生成并打印了10个ID。这个简单的实现可以作为学习和实践雪花算法的起点。

2024-08-11

在Ubuntu上安装配置全分布式HBase需要以下步骤:

  1. 安装Java
  2. 配置SSH免密登录
  3. 下载并解压HBase
  4. 配置HBase
  5. 启动HBase

以下是具体的命令和配置示例:

  1. 安装Java(假设已安装)。
  2. 配置SSH免密登录(在每个节点上执行):



ssh-keygen -t rsa
ssh-copy-id <username>@<hostname>
  1. 下载并解压HBase(以HBase 2.2.5为例,请从Apache HBase官网下载最新版):



wget https://downloads.apache.org/hbase/stable/hbase-2.2.5-bin.tar.gz
tar -xzf hbase-2.2.5-bin.tar.gz
  1. 配置HBase(编辑hbase-site.xml):



<configuration>
    <property>
        <name>hbase.rootdir</name>
        <value>hdfs://<namenode>:8020/hbase</value>
    </property>
    <property>
        <name>hbase.cluster.distributed</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
        <value><zookeeper1>,<zookeeper2>,<zookeeper3></value>
    </property>
    <property>
        <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
        <value>/var/lib/zookeeper</value>
    </property>
</configuration>
  1. 启动HBase(在HBase的bin目录下执行):



./start-hbase.sh

确保你的Hadoop集群已经正确安装并运行,并且Zookeeper集群也已经配置好。在hbase-site.xml中,替换<namenode>, <zookeeper1>, <zookeeper2>, <zookeeper3>为你的HDFS Namenode, Zookeeper节点地址。

这是一个基本的配置,根据你的实际网络环境和安全需求,你可能需要调整配置文件中的端口号和安全设置。

2024-08-11

在搭建Spring Cloud微服务项目时,通常需要以下步骤:

  1. 选择并搭建一个注册中心,如Eureka、Consul、Zookeeper等。
  2. 利用Spring Cloud Netflix中的微服务组件,如Eureka、Ribbon、Feign、Hystrix等。
  3. 配置管理工具如Spring Cloud Config。
  4. 服务跟踪工具如Spring Cloud Sleuth。
  5. 断路器模式如Spring Cloud Netflix Hystrix。
  6. 路由网关如Spring Cloud Netflix Zuul。
  7. 分布式任务调度如Spring Cloud Task。

以下是一个简单的Eureka Server的示例代码:




// pom.xml
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-server</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
 
<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
            <version>Finchley.SR2</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>
 
// EurekaServerApplication.java
@SpringBootApplication
@EnableEurekaServer
public class EurekaServerApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(EurekaServerApplication.class, args);
    }
}
 
// application.properties
spring.application.name=eureka-server
server.port=8761
eureka.client.register-with-eureka=false
eureka.client.fetch-registry=false
eureka.client.serviceUrl.defaultZone=http://localhost:8761/eureka/

这个例子展示了如何创建一个简单的Eureka Server。在实际的微服务架构中,你还需要创建服务提供者(Eureka客户端)和服务消费者(使用Eureka进行服务发现)。

2024-08-11



apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: game-config-demo
data:
  # 配置文件的键值对
  game.properties: |
    enemy.types=aliens,monsters
    player.lives=3
    player.level=1
    ui.theme=dark

这是一个简单的ConfigMap定义示例,其中包含了一些游戏配置信息。在Kubernetes中,ConfigMap可以用来保存不包含敏感信息的配置信息,并且可以在Pod运行时将这些信息挂载为文件或者环境变量。这个ConfigMap可以被Pod引用,并且在配置发生变化时,Pod中的应用也可以感知这些变化。

2024-08-11

在开始设计和实现一个基于Spring Cloud Alibaba的分布式商城系统之前,我们需要明确以下几个方面的内容:

  1. 系统的需求和目标:确定系统的主要功能,包括用户管理、商品管理、订单管理等。
  2. 技术选型:确定使用Spring Cloud Alibaba作为微服务架构,以及选择合适的数据库和中间件。
  3. 架构设计:设计系统的架构,包括服务的划分、网络的架构、安全的考虑等。
  4. 开发环境和工具:确定开发环境(如IDE)、构建工具(如Maven或Gradle)和版本控制工具(如Git)。
  5. 测试策略:确定测试策略,包括单元测试、集成测试和端到端测试。
  6. 部署和运维:确定如何部署和运维系统,包括使用Docker进行容器化部署和使用Jenkins进行自动化部署等。
  7. 文档和数据管理:确定如何管理项目文档和数据。

以下是一个简单的分布式商城系统的前言示例:




本项目旨在设计和实现一个基于Spring Cloud Alibaba的分布式商城系统。我们将遵循微服务架构原则,使用Spring Boot作为基础框架,并利用Spring Cloud Alibaba提供的中间件服务如Nacos作为服务注册中心和配置中心,Sentinel做流量控制,RocketMQ处理异步消息,Seata处理分布式事务等。
 
在设计方面,我们将划分不同的服务来处理不同的功能,例如用户服务、商品服务、订单服务等。我们也将考虑安全性、可扩展性和性能等因素,确保系统的稳定性和可靠性。
 
在开发环境方面,我们将使用Java作为主要编程语言,Maven作为构建工具,Git作为版本控制工具。我们还将使用Docker进行容器化部署,并使用Jenkins进行自动化部署。
 
在测试方面,我们将实施单元测试、集成测试和端到端测试,以确保系统的质量。
 
最后,我们将保证文档的完整性和数据的安全性。

这个前言提供了项目的背景、目标、技术选型、架构设计、开发环境和工具、测试策略、部署和运维以及文档和数据管理等方面的概述。这有助于项目团队在开始实际编码前形成一个统一的认识和计划。