info

性能测试时，我们的关注点有两部分 1 服务本身：并发,响应时间,TPS等 2 服务器的资源使用情况：cpu，memory，NT I/O，Disk I/O等 服务器资源的监控具体操作步骤如下(主要记录我的实践过程)： 说明：我的jmeter版本是3.1 一 、下载插件 1.访问网址http://jmeter-plugins.org/downloads/all/，下载三个文件。其中JMeterPlugins-Standard和JMeterPlugins-Extras是 客户端 的，ServerAgent是 服务端 的。 2.解压客户端的两个文件，进入其路径JMeterPlugins-Extras(Standard)-1.3.1\lib\ext，复制JmeterPlugins-Extras.jar(JmeterPlugins-Standard.jar)两个文件，放到JMeter客户端的lib/ext文件夹中,打开JMeter，可在监听器中看到Permon Metrics Collector，客户端配置成功。 3.将ServerAgent-2.2.1.jar上传到被测服务器，解压，进入目录，Windows环境，双击ServerAgent.bat启动；linux环境执ServerAgent.sh启动，默认使用4444端口，出现如下情况即 服务端成功 ： 若提示端口被占用，可尝试更换端口启动

前言 最近为了扩展自己对云应用的理解，找了好多基于Spring Cloud的demo，下面推荐两个开源社区项目：spring-cloud-microservice-example（基于Spring Cloud和Docker构建电影推荐微服务）和spring-cloud-event-sourcing-example（基于Spring Cloud和Reactor实现Event Sourcing构建网上商店微服务），我会相继写出作者项目博客的翻译文档，考虑外网问题，我将原英文文档pdf上传到资源里了，如果你对原文感兴趣，可以下载看看。 使用Spring Cloud和Docker构建电影推荐微服务 如果你对云应用很了解，可以直接移步下载运行项目（https://github.com/kbastani/spring-cloud-microservice-example），或跳转到部署步骤。 English tutorial available here: Building Microservices with Spring Cloud and Docker .（原文翻译如下） 本博客系列将向你介绍一些使用Spring Cloud和Docker构建微服务平台的基本概念。 什么是Spring Cloud? Spring Cloud 是Pivotal提供的用于简化分布式系统构建的工具集

一：根节点<configuration>包含的属性： scan: 当此属性设置为true时，配置文件如果发生改变，将会被重新加载，默认值为true。 scanPeriod: 设置监测配置文件是否有修改的时间间隔，如果没有给出时间单位，默认单位是毫秒。当scan为true时，此属性生效。默认的时间间隔为1分钟。 debug: 当此属性设置为true时，将打印出logback内部日志信息，实时查看logback运行状态。默认值为false。 例如： <configuration scan="true" scanPeriod="60 seconds" debug="false"> <!-- 其他配置省略--> </configuration> 二：根节点<configuration>的子节点： 2.1设置上下文名称：<contextName> 每个logger都关联到logger上下文，默认上下文名称为“default”。但可以使用<contextName>设置成其他名字，用于区分不同应用程序的记录。一旦设置，不能修改。 <configuration scan="true" scanPeriod="60 seconds" debug="false"> <contextName>myAppName</contextName> <!-- 其他配置省略--> </configuration>

关于MXnet的介绍： MXNet: A flexible and efficient library for deep learning. 这是MXNet的 官网 介绍，“MXNet是灵活且高效的深度学习库”。 MXNet是主流的三大深度学习框架之一： TensorFlow ：Google支持，其简化版是 Keras ； PyTorch ：Facebook支持，其工业版是 Caffe2 ； MXNet：中立，Apache孵化器项目，也被AWS选为官方DL平台； MXNet的优势是，其开发者之一李沐，是中国人，在MXNet的推广中具有语言优势（汉语），有利于国内开发者的学习。同时，推荐李沐录制的 教学视频 ，非常不错。 MXNet的高层接口是Gluon，Gluon同时支持灵活的动态图和高效的静态图，既保留动态图的易用性，也具有静态图的高性能，这也是官网介绍的flexible和efficient的出处。同时，MXNet还具备大量学术界的前沿算法，方便移植至工业界。希望MXNet团队再接再励，在深度学习框架的竞赛中，位于前列。 我是在Ubuntu18.04里面安装的 安装步骤： 1、安装Python sudo apt-get install python 2、安装Git sudo apt-get install git 3、安装依赖包 sudo apt-get install -y

前言 ESP32 是一颗低功耗、高集成度、性能稳定的 Wi-Fi /BLE 芯片，是物联网开发的首选设备。它采用 2.4 GHz Wi-Fi 加蓝牙双模芯片，采用 TSMC 低功耗 40nm 技术，功耗性能和射频性能最佳，安全可靠，易于扩展至各种应用。同时集成了双核 160 MHz MCU、两个浮点运算单元 (FPU)、硬件安全加速器、电容触摸传感器、霍尔传感器、ADC、DAC、蓝牙/Wi-Fi 协议栈、TR 滤波器、双工器、功率放大器、接收低噪声放大器、射频 balun 和天线开关。ESP32 的外围器件不超过 10 个，即可实现强大的处理性能、可靠的安全性能，以及 Wi-Fi 和蓝牙功能。可作为独立系统运行应用程序或是主机 MCU 的从设备，通过 SPI / SDIO 或 I2C / UART 接口提供 Wi-Fi 和蓝牙功能。专为移动设备、可穿戴电子产品和物联网应用而设计。该款芯片拥有业内最高水平的低功耗芯片的所有特征，比如精细分辨时钟门控、省电模式和动态电压调整等。集成了更多的元器件，性能稳定，易于制造，工作温度范围达到 -40°C 到 +125°C。ESP32 还集成了先进的自校准电路，实现了动态自动调整，可以消除外部电路的缺陷以及适应外部条件的变化。总之，是一款极其优秀的物联网芯片。 混杂模式也称 sniffer, 也称嗅探模式。就是接收所有经过网卡的数据包

Linux终端中ls -l是用来查看当前文件夹下所有文件的属性 下面为通过main函数的参数实现ls-l命令 # include <stdio.h> # include <string.h> # include <unistd.h> # include <dirent.h> # include <sys/stat.h> # include <time.h> # include <pwd.h> # include <grp.h> void show_name ( char * name , char * info ) //给文件名字添加颜色 { printf ( "%s" , info ) ; if ( 'd' == info [ 0 ] ) { printf ( "\33[1;34m %s\n\033[0m" , name ) ; } else if ( 'x' == info [ 3 ] ) { printf ( "\33[1;32m %s\n\033[0m" , name ) ; } else { printf ( " %s\n" , name ) ; } } char * file_time ( time_t t , char * str ) //显示时间 { struct tm * it = localtime ( & t ) ; sprintf ( str , "%s

脚本如下 #!/usr/bin/env bash [[ -n $DEBUG ]] && set -x set -ou pipefail useage(){ cat <<"EOF" USAGE: gop.sh SRCPATH EOF } exit_err() { echo >&2 "${1}" exit 1 } if [ $# -ne 1 ];then useage exit fi SRCPATH=$1 if [ ! -d "${SRCPATH}" ];then echo "${SRCPATH} is not a dir" exit fi cd "${SRCPATH}" || return red='\033[0;31m' plain='\033[0m' info(){ echo -ne "\n${red}$1：${plain}\n" } filenovendor(){ find . -type f -name "$1" -not -path "./vendor/*" } grepnovendor(){ grep --exclude-dir=vendor --include="$1" -Por "$2" } grepnovendorz(){ grep --exclude-dir=vendor --include="$1" -Porz "$2" } info "仓库统计" git

Logback常用配置 1.Logback配置指定打印类或包到指定文件 1.2.完整配置 2.去除指定包或类不打印日志 2.1注意Spring框架打印的是缩写，需要全局找到那个类 1.Logback配置指定打印类或包到指定文件 < appender name = " WX_PAY_FILE " class = " ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender " > <!-- 正在记录的日志文件的路径及文件名 --> < file > ${log.path}/wx_pay.log </ file > <!--日志文件输出格式--> < encoder > < pattern > %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level ${PID:- } --- %logger{50} ： %msg%n </ pattern > < charset > UTF-8 </ charset > </ encoder > < rollingPolicy class = " ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy " > < fileNamePattern > ${log.path}/pay/log-pay-%d{yyyy-MM-dd}.%i

Logback 配置实例 spring boot 默认日志系统采用 slf4j + logback 一下配置仅作为配置参考 开发环境配置 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!-- 不分级别同步文件日志输出配置 --> <!-- 级别从高到低 OFF 、 FATAL 、 ERROR 、 WARN 、 INFO 、 DEBUG 、 TRACE 、 ALL --> <!-- 日志输出规则 根据当前ROOT 级别，日志输出时，级别高于root默认的级别时 会输出 --> <!-- 以下 每个配置的 filter 是过滤掉输出文件里面，会出现高级别文件，依然出现低级别的日志信息，通过filter 过滤只记录本级别的日志 --> <!-- scan 当此属性设置为true时，配置文件如果发生改变，将会被重新加载，默认值为true。 --> <!-- scanPeriod 设置监测配置文件是否有修改的时间间隔，如果没有给出时间单位，默认单位是毫秒。当scan为true时，此属性生效。默认的时间间隔为1分钟。 --> <!-- debug 当此属性设置为true时，将打印出logback内部日志信息，实时查看logback运行状态。默认值为false。 --> < configuration scan = " true " scanPeriod = "

logback配置文件查找顺序 logback首先会试着查找logback.groovy文件; 当没有找到时，继续试着查找logback-test.xml文件; 当没有找到时，继续试着查找logback.xml文件; 如果仍然没有找到，则使用默认配置（打印到控制台）。 根节点 <configuration> 属性 debug : 默认为false ，设置为true时，将打印出logback内部日志信息，实时查看logback运行状态。 scan : 配置文件如果发生改变，将会重新加载，默认值为true； scanPeriod : 检测配置文件是否有修改的时间间隔，如果没有给出时间单位，默认单位时毫秒，当scan为true时，这个属性生效，默认时间间隔为1min。 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> < configuration debug = "true" scan = "true" scanPeriod = "2" > <!--TODO : 子节点信息--> </ configuration > logback.xml 可以这样描述配置文件的基本结构： 以 <configuration> 开头 后面有零个或多个 <appender> 元素 有零个或多个 <logger> 元素 有最多一个 <root> 元素 <configuration