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性能测试 性能测试是一种软件测试形式，通过性能测试工具模拟正常、峰值及异常负载等状态下对系统的各项性能指标进行测试的活动，它关注运行系统在特定负载下的性能，可帮助你评估系统负载在各种方案中的功能，涉及系统在负载下的响应时间、吞吐量、资源利用率和稳定性，以帮助确保系统性能满足基线要
本。 3.配置测试环境 性能测试环境是指用于开展性能测试活动的环境，为性能测试服务，性能测试环境原则上与生产环境进行对标，在测试过程中需要保持其独立性，尽量避免其它因素对性能测试结果的影响，软件版本、系统组网、硬件规格等要保持与生产环境基本一致。 性能测试环境配置通常要考虑以下因素：
并发测试：通常通过构造多用户或多任务并发的手段来暴露可能隐藏的进程死锁、资源泄露或其他性能问题。 相关云服务和工具 性能测试 CodeArts PerfTest 父主题： 性能测试
PERF04-01 定义验收标准 风险等级 高 关键策略 验收标准是用于评估指定工作负载是否满足性能要求的指标，需要在性能测试前期定义合理的验收标准。 查看性能目标 性能目标定义了工作负载所需的性能级别。查看为工作负载建立的性能目标。性能目标是可能涉及响应时间、吞吐量、资源利用率
须借助特定测试工具达到相应的要求。不同类别的性能压测工具适用场景与测试能力各不相同，有的基于静态与动态资源测试能力，有的具备加压与负载测试能力，有的针对端到端业务请求与响应具备计时与计量能力，有的针对平台网站具有Web应用、移动应用和API测试能力，所以性能压测工具是要依据业务测试场景来选择。
开发、数据库等场景）主要消耗内存和存储维度的容量。 存储密集型业务（如大型数据库、大数据分析、大规模文件存储、编译构建等场景）可能会比较消耗存储的带宽。 根据业务的特征选择合适的虚拟机类型和规格。具体的虚拟机类型规格请参考官方文档。 相关云服务和工具 弹性云服务器 ECS 裸金属服务器
使用正确的数据结构：选择合适的数据结构可以大辐提高算法的效率。例如，使用哈希表可以快速查找元素，使用数组可以快速访问元素。 减少内存分配：内存分配是一个耗时的操作。可以通过预先分配内存或者重复使用已分配的内存来减少内存分配。 减少循环次数：循环是一个常见的算法结构，但是循环次数过多会导致程序性能下降。可以通过使用更高效的算法来减少循环次数。
CCE集群的CPU /内存/磁盘容量使用率过高 检测：通过AOM监控CCE集群的CPU/内存/磁盘容量使用率。 恢复： 根据业务情况，手工变更集群规格或扩展资源。 CCE节点的CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS/GPU/GPU缓存使用率过高 检测：通过AOM监控CCE节点的CPU/内存/磁盘
常见故障模式 CPU /内存/磁盘/带宽使用率过高 检测：通过CES监控CPU /内存/磁盘/带宽使用率。 恢复： 当CPU/内存使用高时，可根据业务情况，手工修改代理规格或增加代理数量以扩展资源。 当磁盘使用率高时，可根据业务情况，修改实例存储空间支持更大存储空间。 当带宽使用
uce程序平滑转接。 集群服务部署规划 服务规模与业务容量参数配置对照表 Spark作为内存计算引擎，需要更多的内存和CPU。用户在规划规格时，应根据当前的业务容量和增长速度，规划合理的内存和CPU资源，特别需要关注以下几点： 当程序运行在yarn-client模式下时，需要关注
6 之后新增的特性。惰性队列的消息会自动存储到磁盘，因此减少了内存的使用率，但是会增加I/O开销，影响吞吐量。使用惰性队列能够更好的把控性能，并且使得集群更加的稳定。和非惰性队列不同，消息不会积累在内存中然后等到内存不足再一次性刷到磁盘，造成队列性能不稳定。如果你需要一次发送大量
等编译型语言。 内存规格 函数Pod中分配的CPU资源与内存规格成正比，所以更大的内存规格可以获得更高的CPU资源从而提升执行性能。如果业务场景为CPU密集型或者需要大量使用内存的，建议配置更大的内存规格来获取更低的执行时延，可以通过配置不同大小内存进行性能测试，观察时延监控结合业务实际预算选择合适的内存规格。
性能发生偏差时自动告警，以便及时定位和处理。 相关云服务和工具 性能测试 CodeArts PerfTest：针对HTTP/HTTPS/TCP/UDP/HLS/RTMP/ WEBSOCKET/HTTP-FLV等协议构建的云应用提供性能测试的服务，其支持快速模拟大规模并发用户的业务高峰场景
常见故障模式 DCS的CPU /内存/带宽/连接数使用率过高 检测：通过CES监控CPU /内存/带宽/连接数使用率。 恢复： 根据业务情况，手工变更规格以扩展资源。 应用层进行过载保护，保障优先业务的运行，如将部分性能要求不高的业务切回到原始数据源。 连接后端DCS失败 检测：连接失败。
训练显存优化实践 pytorch的内存池基本管理策略 pytorch的内存池以block为粒度来进行管理，block池分为小内存池与大内存池，block是pytorch向device驱动申请内存的粒度，整存整取。用户/Pytorch代码向内存池申请内存的接口归一为tensor的申请释
通用测试标准 Hive性能上业界主要是拿TPC-DS来跟同类型的产品或者自己的老版本进行对比。标准测试仅做为性能测试的一些参考。 指标观测方法 通用指标的观测 集群机器的CPU，内存，IO的使用情况可以通过Manager的主机管理界面查看到所有Host的资源使用情况。 接入层指标的观测
Flink作为流数据处理引擎，依赖内存和CPU。用户在规划规格时，应根据当前的业务容量和增长速度，规划合理的内存和CPU资源，特别需要关注以下几点： 根据自己的业务目标，规划CPU资源和内存资源。规划时，需要结合当前的数据分布情况，业务复杂度，设置JobManager的内存，TaskManag
GaussDB(for MySQL)的CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS/数据库连接数使用率过高 检测：通过CES监控CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS/数据库连接数使用率。 恢复： 根据业务情况，手工变更规格以扩展资源。 开启自动扩缩容，以便在过载时自动扩容规格和/或只读节点。 应用层进行过载保护，保障优先业务的运行。
PERF04 性能分析 性能测试 性能数据采集 建立性能可观测性体系 父主题： 性能效率支柱
常见故障模式 ECS的CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS使用率过高 检测：通过CES监控CPU/内存/磁盘容量/磁盘IOPS使用率。 恢复： 根据业务情况，手工变更规格以扩展资源或增加ECS实例进行负荷分担。 对于无状态业务，启动AS弹性伸缩，自动扩展资源。 应用层进行过载保护，保障优先业务的运行。
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