jav如何把后循环取栓里面出现的值取出来用，没后循环取栓的就不要

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-08-29 13:16 标签： 后循环取栓

即压力测试，就是根据一定数量的VU（Virtual Users）我称为并发用户操作核心交易后，系统所能达到的最大瓶劲，以便于发现系统的极限、有没有Outof memory这样的问题存在以及相关的系统设置、配置是否搭挡的合理的一种测试。

压力测试，存在几个误区，需要小心。

系统再完美，硬件配置再高，也经不住没有经过合理运算的VU的压力呀。

不是说这个没必要，很有必要，小日本的电视为什么寿命敢说比中国人生产的电视机寿命长？因为它用一个机械臂就对着电视机的按钮不断的点点点。

我们说的压力测试要测试多长时间，关键是要看经过科学计算的VU的数量以及核心交易数有多少，不是说我拿250个VU跑24*7如果没有问题我这个系统就没有问题了，这样的说法是不对的，错误的。随便举个例子就能把你推倒。

假设我有250个VU，同时跑上万笔交易，每个VU都有上万笔交易，250个VU一次跑下来可能就要数个小时，你又怎么能断定250个VU对于这样的系统我跑24*7小时就能真的达到上万笔交易在250个VU的并发操作下能够真的跑完7天的全部交易？可能需要一周半或者两周呢？对吧？

我还看到过有人拿500个VU对着一条交易反复跑24*7小时。。。这样的测试有意义吗？你系统就仅仅只有一条交易？你怎么能够判断这条交易涉及到的数据量最大？更不用说交易是彼此间有依赖的，可能a+b+c+d的交易的一个混合组织就能够超出你单笔交易所涉及到的数据量了呢！

合理的制定系统最大用户、并发用户

提供下面这个公式，以供大家在平时或者日常需要进行的性能测试中作为一个参考。

公式（1）中，C是平均的并发用户数；n是login session的数量；L是login session的平均长度；T指考察的时间段长度。

公式（2）则给出了并发用户数峰值的计算方式中，其中，C’指并发用户数的峰值，C就是公式（1）中得到的平均的并发用户数。该公式的得出是假设用户的loginsession产生符合泊松分布而估算得到的。

假设有一个OA系统，该系统有3000个用户，平均每天大约有400个用户要访问该系统，对一个典型用户来说，一天之内用户从登录到退出该系统的平均时间为4小时，在一天的时间内，用户只在8小时内使用该系统。

则根据公式（1）和公式（2），可以得到：

其中F为吞吐量，VU表示虚拟用户个数，R表示每个虚拟用户发出的请求数，T表示性能测试所用的时间

影响和评估性能的几个关键指标

从上面的公式一节中我们还得到了一个名词“吐吞量”。和吞吐量相关的有下面这些概念，记录下来以供参考。

指在一次性能测试过程中网络上传输的数据量的总和。

对于交互式应用来说，吞吐量指标反映的是服务器承受的压力，在容量规划的测试中，吞吐量是一个重点关注的指标，因为它能够说明系统级别的负载能力，另外，在性能调优过程中，吞吐量指标也有重要的价值。

单位时间内网络上传输的数据量，也可以指单位时间内处理客户请求数量。它是衡量网络性能的重要指标，通常情况下，吞吐率用“字节数/秒”来衡量，当然，你可以用“请求数/秒”和“页面数/秒”来衡量。其实，不管是一个请求还是一个页面，它的本质都是在网络上传输的数据，那么来表示数据的单位就是字节数。

就是用户某一步或几步操作的集合。不过，我们要保证它有一个完整意义。比如用户对某一个页面的一次请求，用户对某系统的一次登录，淘宝用户对商品的一次确认支付过程。这些我们都可以看作一个事务。那么如何衡量服务器对事务的处理能力。又引出一个概念----TPS

每秒钟系统能够处理事务或交易的数量，它是衡量系统处理能力的重要指标。

点击率可以看做是TPS的一种特定情况。点击率更能体现用户端对服务器的压力。TPS更能体现服务器对客户请求的处理能力。

每秒钟用户向web服务器提交的HTTP请求数。这个指标是web 应用特有的一个指标；web应用是“请求-响应”模式，用户发一个申请，服务器就要处理一次，所以点击是web应用能够处理的交易的最小单位。如果把每次点击定义为一个交易，点击率和TPS就是一个概念。容易看出，点击率越大。对服务器的压力也越大，点击率只是一个性能参考指标，重要的是分析点击时产生的影响。

需要注意的是，这里的点击不是指鼠标的一次“单击”操作，因为一次“单击”操作中，客户端可能向服务器发现多个HTTP请求。

ü   用户协助设计性能测试场景，以及衡量性能测试场景是否达到了预期的设计目标：在设计性能测试场景时，吞吐量可被用户协助设计性能测试场景，根据估算的吞吐量数据，可以对应到测试场景的事务发生频率，事务发生次数等；另外，在测试完成后，根据实际的吞吐量可以衡量测试是否达到了预期的目标。

ü   用于协助分析性能瓶颈：吞吐量的限制是性能瓶颈的一种重要表现形式，因此，有针对性地对吞吐量设计测试，可以协助尽快定位到性能冰晶所在位置。

也称为系统响应时间，它一般指在指定数量的VU情况下，每笔交易从mouse 的click到IE的数据刷新与展示之间的间隔，比如说：250个VU下每笔交易的响应时间不超过2秒。

当然，响应时间也不能一概而论，对于实时交易如果银行柜台操作、超市收银员（邪恶的笑。。。）的操作、证交所交易员的操作来说这些操作的响应时间当然是越快越好，而对于一些企业级的如：

与银行T+1交易间的数据跑批、延时交易、T+1报表等，你要求它在2秒内响应，它也做不到啊。就好比你有个1MB的带宽，你传的东西是超过4MB，你要它在2秒内跑完理论速度也做不到啊，对吧，所以有些报表或者数据，光前面传输时间就不止两秒了。。。一口咬死说我所有的交易平均相应时间要2秒，真的是不科学的！

一个合理的性能测试除了需要合理的计算VU的数量、合理的设置系统平均响应时间外还需要合理的在测试时去规划发起VU的时间，比如说，我看到有人喜欢这样做压力测试。

第一秒时间，500个并发用户全部发起了。。。结果导致系统没多久就崩了，然后说系统没有满足设计要求。

为什么说上述这样的做法是不对的？我们说不是完全不对，只能说这样的测试已经超过了500个VU的并发的设计指标了。

合理的并发应该是如下这样的：

有25-50个VU开始起交易了，然后过一段时间又有25-50个用户，过一段时间又增加一些VU，当所有的设计VU都发起交易了，此时，再让压力测试跑一段时间比如说：24*7是比较合理的。所以VU数量不是一上手就500个在一秒内发起的，VU数量的增加应该如下面这张趋势图：

这是一个阶梯状的梯型图，可以看到VU的发起是逐渐逐渐增多的，以下两种情况如果发生需要检查你的系统是否在原有设置上存在问题：

有时仅仅在VU数量上升阶段，系统就会了现各种各样的错误，甚至有崩溃者，这时就有重新考虑你的系统是否有设置不合理的地方了。

VU在达到最高值时即所有的VU都已经发起了，此时它是以一条直的水平线随着系统运行而向前延伸着的，但过不了多久，比如说：运行24*7小时，运行了没一、两天，系统崩溃了，也需要做检查。

所以，理想的性能测试应该是VU数量上升到最终VU从发起开始到最后所有VU把交易做完后，VU数量落回零为止。

然后webservice连接）的“login”每次都显示“出错”。

一查代码才知道，由于这个脱机客户端使用的是webservice访问，.net开发团队在login功能中设了一个超时，30秒，30秒timeout后就认为服务器没有开启，结果呢由于原来的apache设的是keeyalive和timeout 15秒，现在被改成了off，好家伙，根本就没有了这个timeout概念，因此每次.net登录直接被apache弹回来，因为没有了这个timeout的接口了。

由此可见，学东西。。。不能一知半解，务必求全面了解哈。

尽量较少DNS查询的次数。如果你使用了任何”Allow fromdomain”或”Denyfrom domain”指令(也就是domain使用的是主机名而不是IP地址)，则代价是要进行两次DNS查询(一次正向和一次反向，以确认没有作假)。所以，为了得到最高的性能，应该避免使用这些指令(不用域名而用IP地址也是可以的)。

用java实现循环队列的方法：

1、增加一个属性size用来记录目前的元素个数。目的是当head=rear的时候，通过size=0还是size=数组长度，来区分队列为空，或者队列已满。

2、数组中只存储数组大小-1个元素，保证rear转一圈之后不会和head相等，也就是队列满的时候，rear+1=head，中间刚好空一个元素。

队列(Queue)两端允许操作的类型不一样：

可以进行删除的一端称为队头，这种操作也叫出队dequeue；

可以进行插入的一端称为队尾，这种操作也叫入队enqueue。

实现队列时，要注意的是假溢出现象，如上图的最后一幅图。

解决办法：使用链式存储，这显然可以。在顺序存储时，我们常见的解决办法是把它首尾相接，构成循环队列，这可以充分利用队列的存储空间。

在上图中，front指向队列中第一个元素，rear指向队列队尾的下一个位置。

但依然存在一个问题：当front和rear指向同一个位置时，这代表的是队空还是队满呢？大家可以想象下这种情景。

解决这种问题的常见做法是这样的：

使用一标记，用以区分这种易混淆的情形。

牺牲一个元素空间。当front和rear相等时，为空；当rear的下一个位置是front时，为满。

下面我们给出循环队列，并采用第二种方式，即牺牲一个元素空间来区分队空和队满的代码.

1、front指向队头，rear指向队尾的下一个位置。 

 * 将一个对象追加到队列尾部 
 * 队列头部的第一个对象出队

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