coolshell最新的文章《性能调优攻略》在“多核CPU调优”章节，提到“我们不能任由操作系统负载均衡，因为我们自己更了解自己的程序，所以，我们可以手动地为其分配CPU核，而不会过多地占用CPU0，或是让我们关键进程和一堆别的进程挤在一起。”。在文章中提到了Linux下的一个工具，taskset，可以
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Driver端发送任务 1.TaskSchedulerImpl调用submitTask方法 override def submitTasks(taskSet: TaskSet): Unit = { val tasks = taskSet.tasks logInfo("Adding task set " + taskSet.id + " with " + tasks.length + " tasks") this.sync
开篇 最近因为某些不可抗拒因素:-D,不能在公司使用Loadrunner,找了一下开源的性能测试工具,决定使用Locust. 什么是Locust Locust是一种易于使用的、分布式的、用户负载测试工具。它的目的是对web站点(或其他系统)做性能测试，并确定系统能够处理多少并发用户。 Locust可以
事件顺序 由于许多设置和清除操作是相互依赖的，因此以下是它们的执行顺序： Locust setup (一次)TaskSet setup (一次)TaskSet on_start (每个locust一次)TaskSet tasks…TaskSet on_stop (每个locust一次)TaskSet teardown (一次)Locust teardown (一次) 通常，setup和teardown方法
1 脚本 from locust import HttpLocust, TaskSet, task, between # 新建任务集 class TestLogin(TaskSet): @task def req_index(self): data = { "username": "admin", "password": "admin123456&qu
taskset: 让进程运行在指定的CPU https://blog.51cto.com/6226001001/1903325 两个名词 SMP (Symmetrical Multi-Processing)指在一个计算机上汇集了一组处理器(多CPU)各CPU之间共享内存子系统以及总线结构。 CPU affinity中文唤作“CPU亲和力”是指在CMP架构
#主程序from flask import Flask from flask import request import subprocess import json htmltemp=""" <!DOCTYPE html> <html lang="zh-CN"> <head> <meta charset="utf-8"> <meta http-equiv=&
所谓CPU绑定，其实就是对进程或者线程设置相应的CPU亲和力，确保进程或者线程只会在设置了相应标志位的CPU上运行，进而提高应用对CPU的使用率。如果应用可以在多个CPU上运行，操作系统会在CPU之间频繁切换应用，引起CPU缓存失效，降低缓存的命中率，导致CPU的使用率下降。所以，如果使用CPU绑定技
一、思考❓❔ 1.什么是性能自动化测试? 性能系统负载能力 超负荷运行下的稳定性 系统瓶颈 自动化测试使用程序代替手工 提升测试效率 性能自动化使用代码模拟大批量用户 让用户并发请求 多页面多用户并发请求 采集参数，统计系统负载能力 生成报告 2.Python中的性能自动化测试
在busybox中提供了一个名叫taskset的命令用于设置进程的cpu亲和性，让指定的进程或者程序在指定的cpu上面运行。 用法： taskset -p mask PID 或者 taskset -p mask | ./test 比如： taskset -p 0x2 169 或者 taskset -p 0xf | memtester 10M 完。
判断Linux进程在哪个CPU核运行的方法 原文网址：http://www.embeddedlinux.org.cn/html/xinshourumen/201601/30-5013.html 问题：有一个Linux进程运行在多核处理器系统上，如何查看该进程运行在哪个CPU上？ 方法一： 如果一个进程使用taskset命令明确的被固定（Pinned）到CPU的特
from locust import HttpLocust,TaskSet,task'''点击STOP，会停止测试，并调用所有当前执行的TaskSet的on_stop，但不会调用teardown函数ctrl +c,表示停止locust运行，此时会调用TaskSet teardown # 停止locust运行时执行，Locust teardown # 停止locust运行时执行，（而不会调用TaskSet的on_s
为TaskSet声明任务的典型方法是使用task装饰器。该min_wait和MAX_WAIT属性也可以在使用taskset类中重写。 from locust import Locust, TaskSet, taskclass MyTaskSet(TaskSet): min_wait = 5000 max_wait = 15000 @task(1) def my_taskone(self): print("exec
内容来自网络 https://www.w3xue.com/exp/article/20191/16707.html https://blog.csdn.net/qq_36255988/article/details/82622044 一、Locust描述 （1） locust是一个易于使用的，分布式的，用户负载测试工具。用于web站点（或其他系统）的负载测试，然后算出系统能够处理多少并发用户。locust
这是一个较为细粒度的Spark运行流程。 我们写的Spark程序叫做Application。 Application会通过spark-submit来提交给Spark集群来运行。具体来说就是spark-submit会通过反射机制来创建和构造一个DriverAcor进程出来。这里的Driver就是我们的驱动程序，它负责执行我们的代码，当然在
